適用於解決任何創新問題的5步驟:馬斯克的「第一原理」

更新於 發佈於 閱讀時間約 4 分鐘
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正文開始前,我們來了解一下創新的定義。簡言之:

  • ISO TC 279將創新定義為:"新的或改變的實體實現或重新分配價值的過程。"
  • 創新是發明的子集

接下來,我們要探討的是創新過程。從我的角度來看,人類創新或創造的過程絕非無中生有,而是基於我們對世界的理解並進行:

步驟1:拆解
步驟2:分析
步驟3:重構

這如同烹飪一道精緻的佳餚 — 我們先將食譜拆解,了解每種食材,然後以全新且令人振奮的方式將它們重新組合。然而,對於一些人來說,這個過程可能相當具有挑戰性,他們可能尚未掌握「第一原理思考」。對於他們而言,創新或許更像是突然間的靈感閃現,如同在廚房裡偶然烹調出一道美味佳餚。

這引發了兩個問題:

  1. 如果我們能將創新流程系統化會怎樣呢?我將在本文中解答這個問題舉實例說明。
  2. 電腦有比人類更大的儲存空間,也有比人類更快的運算速度。那麼,如果我們可以訓練一個AI模型來掌握這個創新的「食譜」呢?我將在之後的文章中探討我幾個月前建立模型的流程。

現在,讓我們進入主題吧!

以烹飪比喻「創新解決問題」通用流程:

確定要素:我們將問題拆解到最小的單位:要素。這就像確定食譜中的主要食材。我們需要找出解決問題的關鍵元素,並專注在這些要素上。這就像在選擇食材時,我們會選擇最新鮮、最適合的食材,以確保最終的菜餚品質。

分析要素:我們需要研究每個元素的特性。了解每個元素的角色和互動,可以讓我們在創新過程中充分利用這些元素。這就如同了解一種特定香料的風味如何影響整道菜餚的味道,讓我們在烹飪過程中可以進行即時的調整。

設計解決方案:我們需要訂定策略、流程和指標。這就像烹飪一道菜時,我們要確定烹飪的步驟、時間和溫度。這樣可以確保菜餚的成功完成。

實施解決方案並根據誤差進行閉環修正:這就像在烹飪過程中不斷的試吃和調整。或許我們會發現需要修改某個步驟,或者需要增減某種調料,以達到完美的口味。至於閉環修正的具體細節,我將在未來的文章中詳述。

驗證結果:這就像品嚐烹飪完成的菜餚。如果結果不符合我們的期待,我們就會回到前面的步驟,調整食譜,然後再試一次。

創新解決問題的實例

在我的創新之旅中,我曾參加一個機器人算法比賽。在比賽過程中,我們發現一個有趣的事實 — 提高精確度1mm和減少時間31秒可以獲得相同的分數。經過深思熟慮和分析,我們的團隊決定以犧牲速度換取更高的精確度。最後,我們花費全球最長時間讓機器人執行任務,但以最高的總分贏得了世界冠軍。這就是創新的力量,讓我們能以新穎的方式打敗對手。

Source: TASA's Facebook

Source: TASA's Facebook

以下,我將示範如何用第一原理思考來解決問題:

確定要素: 比賽的規則書以抽象的方式敘述了規則,但沒有說明實際的評估函數。 ⇒ 目標:找出評分函數

分析要素: 自變數包括:比賽時間、雷射的精確度、任務的完成度 應變數:分數 ⇒ 目標:找出基於以上自變數的評分函數

模擬器中的記分板

模擬器中的記分板

設計解決方案:

解決方案如下:

步驟1:假設評分函數是線性系統。
步驟2:定義評分函數。
步驟3:記錄每次測試的數據。
步驟4:使用訓練資料集計算權重和偏差。
- 如果計算失敗,我們需要重新考慮步驟1的假設。
- 如果計算成功,我們可以進行到步驟5
步驟5:使用驗證資料集驗證計算的變數。
- 結束條件:找到一個符合假設與所有數據的評分函數。
- 如果評分函數不符合,我們需要重新審視並修正步驟23
- 如果發現有問題,則需要從步驟2開始重做。
- 如果發現沒有問題,則需要調整步驟1的假設並重新開始過程。
- 如果評分函數符合:結束流程並記錄評分函數。

實施解決方案並根據誤差進行閉環修正

因為對於評分函數的初始假設恰巧正確,我們很順利地就找到了評估函數,並確認評估函數是線性的。這裡就不贅述。

驗證結果:

使用驗證資料集 (Validation dataset) 驗證訓練資料集(Training dataset)得到的評分函數,發現結果吻合。

函數說明了:「提高精確度1mm和減少時間31秒可以獲得相同的分數」。目標達成。

結語

以上我所述的創新解決問題的流程,是我根據過去的經驗歸納出來的。我發現這個流程具有「第一原理思考」的特性:「拆解 → 分析 → 重構」。至於閉迴路修正、將此流程建模為AI可以實踐的演算法等更深入的議題,我將在未來的文章中加以探討

我之所以說這是「一種」解決問題的通用流程,是因為從不同的角度思考,會有不同的方法和標準。用現有的知識很難證明這是一個絕對正確的流程。未來我也會發布文章來探討「觀點如何影響規則的正確性」以及「道德和倫理真的是判斷對錯的標準嗎?」。如果對未來的文章有興趣,歡迎追蹤我

最後,我很希望了解大家對於這種系統化的創新流程有什麼看法,或是實踐這個流程的經驗。歡迎在留言區分享你的想法!

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