假如现在有一个非常复杂的工艺过程,里面涉及到许多参量(或者可以理解成影响因素),各参量间可以独立变化但又相互关联,那么该如何分别控制各个参量,让整个工艺过程达到人们想要的状态呢?
有2种方法可以解决这个问题。
第一种方法我称之为“科学”。就是充分考虑到能影响这一工艺过程的所有的参量,建立一个耦合各参量的有效模型,可以将各个参数具体量化考察,有点像数学里建立一个多自变量的方程。当然,模型总归有理论上的简化和忽略,这就影响了它的适用范围。模型越是简单,就越容易计算,但相对来说误差也往往越大,很多时候简单模型给出的解只能作为定性分析的依据;而模型建的越是复杂,越是接近真实状态,那么计算结果也越正确可信,但问题是模型越复杂,就越难以计算,很多时候都无法得到结果,因为没法算。
可以看出,“科学”的方法解决问题,是从问题的本质出发,通过原因来推出或者预测结果,分析结果来找到原因。这是解决问题正确的、科学的方法。
另一种方法则是“炒菜”,什么意思呢?比如说我是个厨师,炒菜给你吃。炒出来你觉得淡了,那我就重新炒一份,比上次多放点盐。再给你吃,你说这菜酸了,那我再炒,少放点醋。你说这菜炒的太老了不好吃,那我再炒,早点出锅……等到你觉得这菜好吃的时候,适合的炒法就出来了。回归到上面提出的问题,要是“炒菜”的话是如何解决呢?把所有参量的变化范围确定,在各自范围内选一些值,相互组合,再把所有的参量组都试一遍,然后看最后的结果哪个达到或者最接近预期的情况,这个参数组就是最好的。
通过和“科学”对比不难发现,“炒菜”是一种实用主义的做法,它更关心得到预期的结果,而结果产生的原因及其内部联系,往往因为无法知晓或者解释不清而被人忽视。就好像一个菜,你只要知道该怎么炒好吃,你就会被称作好厨师一样。
聪明的你一定会说,既然是这样,那我们就都提倡“科学”,反对“炒菜”。提倡“科学”固然是好,但请不要把“炒菜”一巴掌拍死。因为人们对许多新事物的认知,都是从“炒菜”开始的,不“炒菜”可能根本就无从下手。所以可以允许从“炒菜”入手,但请不要一直停留在这个阶段,应该在“炒菜”的基础上进行更“科学”的认识,这才是研究问题、解决问题的正确方法。