数字技术需要思维和信念才能有效利用

张靖笙

      我作为一个搞数字技术的人，而这几年接的很多商业培训课程所面对的学员却很多并不是做数字技术，为了降低导入数据技术课程内容的门槛，我尝试在课堂中讲述互联网和大数据思维的内容，后来越讲越多了，我愈发觉得，最应该讲好讲清楚反而就是思维的本身。正如恩格斯所言：“每一个时代的理论思维，都是一种历史的产物”，在今天所处的数字化变革时代，无论思维变革是推动还是适应时代变革，数字化变革都必需思维变革。

     笔者前天（5月14日）发表的文章和昨天的培训都引用了德国国家工程院、亚琛RWTH工业大学、德国人工智能研究中心DFKI和弗朗恩霍夫研究院等几家机构联合推出的《工业4.0成熟度》报告的观点：“先进技术可以获得更广泛的数据，但对数据潜在利用能力，能否有效释放大数据的价值，完全取决于企业的组织结构和文化。”工业4.0的引入，涉及企业数字化能力素质的显著提升，并需要企业组织的大规模改变，作为一项高度复杂的任务，这种转型通常需要花费数年，然而许多企业经常错误地以为工业4.0仅限于数字化或全自动化领域。然而现在即使德国也意识到，仅从技术角度阐释第四次工业革命的相关发展，显然是不足的，当下更深层次的发展障碍存在于组织结构和文化层面的变革，这毫无疑问不是单纯技术工作可以解决的问题，组织变革和新文化建构需要对员工进行长期和持续的思维变革引导工作，这应该是我的课程可以发挥重要作用的地方。

     从做培训的角度，如果仅仅在术和器层面讲授一些具体的数字技术知识我感觉并不是太难，今天的数字技术知识开放性很高，各种技术资料汗牛充栋，通过互联网也很容易找到，多花点时间和耐性也不管多尖端的技术总能讲通，然而术和器的有效性与具体情境密切相关，特别是器与工作岗位和环境的相关性极强，例如流水线每个环节的数字化装备（器）都是要针对性配置的，挪一下位置或者换一下环境不重新调校就派不上用场了。所以如果做数字技术的商业培训（除了项目或者产品用户培训），讲师对于学员的企业环境和工作背景是不了解的，只能根据自己经验准备，而到了课堂中却发现这些准备的技术内容往往难以让学员联系其工作实际而引发共鸣，培训的效用也往往大打折扣。笔者在刚开始做培训的时候，老想把自己对技术的掌握灌输给学员，可是常常讲到口干舌燥却感觉学员们一脸懵然，几年前我参加商业培训界某著名经纪平台的讲师海选活动和TTT讲师培训课程的时候，也曾被平台老板忠告过我的课程虽然很迎合当前时代热点要求，干货也不少，可是内容太干了而难以下咽和消化，建议我要加多一些水，当时我不以为然，我认为自己掌握的东西是高端的，适用的对象也是有基础的小众，讨好大众的事情自己干不过来。

     后来我逐步反思和认识到，在数字经济和数字化转型大行其道的当下，我的课程内容不应该还定位成面向小众的产品，这种定位恰恰也是我培训事业发展的一个瓶颈，归根到底还是我这个搞技术出身的人思维还是过于技术化，内心崇尚一骑绝尘、勇立潮头的专家高手本没有错，可是作为培训讲师，当这种内心情绪影响到课堂表现之后，就很容易脱离了学员的感受，没有做好以学员的学习体验为中心、帮助学员、促进学员的教学本职工作。正如我的多年老友田俊国老师在他大著《讲法---从说教到赋能》中指出的：“把话讲到学员心里去，驱动学员富有成效地思考，促进学员积极改变是一项无止境的工作。”我不应该用小众定位来回避这项于公于私都非常有价值的工作，从为什么要用和怎么用起来为学员设身处地设计教学情景，围绕数字技术应用的难点、堵点和痛点来做工作。

      如果停留在术和器的层面，我要做成直指人心、触动灵魂、促成改变的课程则毫无疑问非常困难，所以，除了我要持续寻求更能打动人的表达方式和更有利于学员吸收和转化的讲法，我自身对数字技术应用的理解也要更加深化，对照《工业4.0成熟度》观点中我感悟到：“今天我们每个人都可以通过应用先进技术获得更广泛的数据，但能否有效利用数据释放价值，完全取决于我们的思维和信念。”既然数字化转型要深入到人类思维和信念层次，物联网、大数据、云计算等等技术明显不搭界，人工智能虽有所触及却又很不“专业”，于是我发现自己原来太偏工科的知识结构让我的思想整天只能在数字技术与工具层面打转，缺乏人文理解的功力很难促成自己课程的彻底转型。

      有道无术，术尚可求，有术无道，则止于术，任何思维变革都是从内而外的。王阳明的心学体系提出“心即理”，咋看好像有些主观唯心主义，但细想一下，心学的重要启示恰恰是回答“理在哪里？”的问题，我认为“心即理”其实说的是“天理因人心而存在”。道可以看成是人心对宇宙所有事物运动轨迹的思索和描述，所以从道法的层面，认知心理学、教育心理学、脑科学等关于思维本质的研究才是数字化转型乃至于人工智能的科学基础。

      人工智能杰出开拓者----尼尔斯·尼尔松（NilsJ Nilsson）教授在其《理解信念：人工智能的科学理解》一书中所指出的，我们的信念组成了我们对世界认知的一大部分。信念构成了我们描述我们生活之世界的一种方式。我们还用数学方程（比如E=mc2）、各种现象的计算机模拟（比如天气）、地图，以及故事等方式。这一切的总和构成了解释现实的模型，一个可以触及的现实本身的替代----基于信念的认知结构。我们必须据此行事，因为我们无法直接认识现实；现实在我们认知结构的另一面。尽管很容易想象我们信念里的对象、性质和关系作为现实的部分而实际存在，但它们只是我们模型陈述或者解释现实的元件而已，我们可以理解和接受的实际上是一种“虚拟现实”。物理学家戴维·多伊奇（David Deutsch）曾说过：“现实就在那里：客观、物质并且独立于我们所相信的一切。但我们从未直接地体验那个现实。我们外在经历的全部都属于虚拟现实。而且我们知识的全部——包括我们关于逻辑、数学和哲学，以及想象力、小说、艺术和幻觉等非物质世界的知识，都被编码为程序，用来在我们大脑的虚拟现实发生器上描绘这些世界……因此，不仅是推理物质世界的科学涉及虚拟世界。所有推理、所有思维和所有外在经验都具有虚拟现实的性质。”

       即便我们思维中的虚拟现实不是现实本身，也可以感觉很真实。下面是体会我们置身其中的虚拟现实的一种方式：想象自己作为一名驾驶巨型喷气客机正在穿云飞行的飞行员，飞机之外用自己的眼睛他什么也看不见，必须依靠仪表盘来获取飞机的位置、速度和周围地形的关系。当然，飞机实实在在地在真实世界中飞行，但飞行员所知的一切就是由飞机的仪表、显示器和各种传感器构成的反馈机制所表示的虚拟现实。这个虚拟现实不是现实本身，仅是描述现实的一个模型。如果这不是一个好的模型，则飞机可能会有失速、燃料耗尽，甚至有撞上山头的危险。我们都处在与这架飞机飞行员类似的处境。我们的模型类似于仪表盘的读表和显示器。我们的信念是这些模型的重要部件，如果我们的信念出现了问题，那么就像这架飞机的仪表出现了问题，很容易给飞行带来灾难性的后果。因此关于信念要说的最重要的一件事，就是它们是（或至少应该是）暂时的和可变的，这是我们的思维要与时俱进的基本原则。

      笔者之前多篇文章引用了包括何克抗老师在内的多位教育学和心理学权威大师对思维的研究成果，观点鲜明地指出数据本质上是人类思维输出和协作的产物，没有脱离思维用途的数据，人工智能技术让机器具备了一定的认知和思维能力，数字化可以看成人类思维升级的一种革命性方式，前文所描述的人脑中的虚拟现实的模型，正以数据模型和算法的形态运行在各种智能机器的CPU里面，并和人类伙伴开展积极的互动。

      最后，数字技术需要思维和信念才能有效利用有两方面的含义：

• 一方面是人类头脑中的信念体系和认知结构或迟或早要从亲身感知、眼见为实的原子（物质）依赖逐步过渡到让数据说话的比特依赖，特别是企业组织在工业4.0中的新生产关系和生产方式高度依赖网络数据流动驱动下的社会化大协同，陌生人之间不相信这些数据还怎么能高效协同？
• 另外一方面是今天当我们头脑中的信念也需要考虑用机器可以理解的数字形态来体现，对于数据能及时全面反映客观现实的写实性有极高的要求，否则数据的关联认可就会丧失其现实基础，实事求是的第一步要先让关于用户和生产组织、要素和各项活动的数据都真实可信，这既是一项很复杂的技术问题，更是很艰难的组织结构和文化变革工作。

     所以，数字化转型没有道法和人心的贯通很难获得内生的动力。