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              工程師,別人聽的懂你的技術嗎?

              ——如何將技術解釋的通俗易懂

              枯燥的技術講解并不能讓你們的溝通變得高效。那么,如何才能將讓別人“懂”呢?
              世界經理人專欄

              鹵豆干

              90后英國博士在讀。讓我們用科學的方式,找到合適你的商業模式。轉載請聯系微信公眾號鹵豆干(ludouganquan)。

              今天我們講一講關于利用蒙特卡洛樹搜索(Monte Carlo tree search)來做風險評估。

              首先我們需要了解他的基本原理:

              蒙特卡洛樹搜索分五步:

                1.選擇:從根節點R向下利用遞歸選擇最優節點到某一節點L。
                2.擴展:若需要進行一個新的動作A,需要在節點L下創建子節點,任選其中一個子節點C進行擴展。
                3.模擬:從C節點開始隨機向下進行,直到找到最終的結果。
                4.反向傳播:記錄下此次的迭代結果,為新出現的子節點評分。
                5.重復1到4步,最后選擇每項評分最高的節點,即我們所需的最優解。

              蒙特卡洛樹搜索的優點是。。。。。。

              停停停,我們不是來這里學算法的!

              我們工程師經常會犯一個錯誤:當他想要介紹一個技術多么有用,可以帶來什么效益,有什么好處時,卻開始介紹這個技術本身了。最后工程師還不能理解:“為什么我解釋的這么清楚了,他卻依然不懂我在說什么?”

              因為你可能沒注意到:當你懂得了一個技術原理的同時,你就自動剔除了不懂時的記憶。

              為何教小孩子很累?因為你認為是常識的東西,他并不能理解。你是站在“懂”的角度來看待這個問題的,而他站在“不懂”的角度。而這中間隔著很深的鴻溝。

              雖然現在與你溝通的都是成年人,但是在技術領域中,他們也只是新手,還處于“不懂”的角度看待問題。枯燥的技術講解并不能讓你們的溝通變得高效。

              那么,如何才能將讓別人“懂”呢?

              我們需要做到以下四點:

                1.闡述結論,講明效用
                2.活用例子,允許偏差
                3.少用術語,多用圖形
                4.相互溝通,加強反饋

              1.闡述結論,講明效用

              在餐廳吃飯時,你不會在意廚師的切菜技藝多么高超,而是他做的好不好吃。

              在買香水時,你不會在意里面的成分是什么,而是它香不香。

              在挑手機時,你不會在意里面的工藝走線,而是它好不好用。

              所以,在你介紹一門技術時,講清楚有什么用,遠比講技術本身重要。

              如果你看過我寫的其他文章,你會發現我的文章都有清楚明了的加粗了關鍵詞

              正和一本書的目錄一樣,這些關鍵詞的作用在于,你哪怕不去看文章本身,你也可以從中大概預估到文章內容。

              如果你找到了有興趣的部分,就可以選擇性閱讀。這樣大大減少了閱讀的時間和精力。

              和閱讀時類似,你想要在有限的時間內將自己的想法讓他人引起興趣,首先就需要講明結論和效用

              技術手段都是用來解決問題的。大多數人對技術本身不感興趣,他們是出于“技術變現”的態度來了解這項技術的。你的技術介紹,是用來佐證技術的可行性,而不是來進行知識科普的。

              我們需要抓住聽眾的核心需求

              如果他是老板,就告訴他效益的提升。

              如果他是經理,就告訴他時間的節省。

              如果他是客戶,就告訴他產品的優勢。

              2.活用例子,允許偏差

              很多情況下,利用一個大家常用的例子,就能很容易的解釋一個看起來很高深的問題。

              比如說初中課本里,我們在解釋電流時,學生很難想象電流在電線中流動的樣子。

              但是如果將電流類比成水流,將電壓類比成水壓,將電阻類比成流阻,那么就能很清楚直觀的將電流的基礎原理解釋清楚。

              覺得這個太簡單了?我們來解釋一下區塊鏈。

              如果按照正常情況來說,你需要解釋關于公共賬本,分布記賬,權益證明等等。

              如果要更加深入的話,你就要解釋SHA-256, 區塊存儲單元,默克爾樹等等。

              而我會利用非常簡單一個例子:

              假設我們有一個小村莊,每個人都擔心其他人是壞人。那么怎么樣才能在這種情況下將張三家的白菜賣給李四呢?

              我們規定每家門口有一個郵箱,這個郵箱的郵件可以閱讀,但是不能更改內容。

              當張三要賣白菜給李四,他們要將“賣白菜”這件事情群發到所有人的郵箱里,然后每個人都要回信“我知道了”。那么,張三才能將這顆白菜才能賣給李四。

              因為大家都了解“張三將白菜賣給李四”這件事情了,那么張三就不能將同一顆白菜再賣給其他人了。

              那個郵箱就是區塊鏈。

              區塊鏈的專業人士一定會覺得我這個例子十分不靠譜:哪有這么簡單?而且根本沒有講清楚關于記賬權,交易認證,分布式存儲等等!

              那么,你還記得牛頓力學原理么?

              我們現在通過引力波證明了“牛頓力學原理是有偏差的”。那么為何我們中學還在教牛頓三定律呢?

              因為大多數情況下,了解到基礎知識已經足夠于應用了。

              而和非專業人士交流時,他們只想要了解其中的核心思想。所以適當的偏差其實并不影響技術的理解,還能利用生動的例子來引起他人的興趣。

              3.少用術語,多用圖形

              如果我們想要傳授一個知識點時,專業術語是必不可少的。

              但我們不是培訓機構,不必利用專業術語來顯示自己的專業多么強。過多的專業術語,反而更難讓聽眾理解。

              那么,我們如何才能讓聽眾簡單明了的聽懂呢?

              一圖勝千言。

              人是視覺動物。法國科學家就證明過,我們的視覺在150毫秒內,就可以將圖片中非常復雜的信息讀取出來。這也是為何我們到現在為止,都無法利用計算機來處理圖片中,物體與物體間的關系的問題。正如電腦無法識別“人站在羊駝旁”和“人被羊駝追”的區別。

              所以當我們看見一張圖片時,我們的大腦會其中的信息自動分類,而這樣也能 避免我們用語言溝通時帶來的各種不便。

              比如,如果你想告訴你同事,新開的那家牛肉面館湯頭多么的鮮美,面條多么勁道,肉料多么豐富。不管你用多浮夸的語言來形容牛肉面的味道,都不如直接給他發一張圖。

              看到圖,他還不會心動嗎?

              所以,一張恰到好處的圖片,完全可以替代你的所想所說。激發聽眾的自我思考,可以促進他們對知識的理解。

              4.相互溝通,加強反饋

              當你用盡量平實的語言,配合以圖片和例子,將一個技術難題用生動形象的方式解釋清楚。那么你還缺什么?

              你還缺乏聽眾的反饋。

              本杰明·富蘭克林說過:“告訴我,我會忘記;教給我,我可能會記得;讓我參與,我才能學會。”

              我們很容易陷入自說自話的窘境。當你講的時間過長時,聽眾就很容易走神。而減少走神的方法就是互動。

              激活你和聽眾的互動,才能真正理解到聽眾了解了多少。

              我們在講解的過程中,很容易將自己代入老師的身份。

              那你還記得你上學時最喜歡哪種老師么?

              你是喜歡:

              你們聽懂沒有?

              你,來重新講一遍。

              這么簡單都不懂。

              還是喜歡:

              大家覺得我哪個地方講的難懂?

              有沒有哪里還需要我復述一遍的?

              我們來畫個圖。

              我們不能讓聽眾產生“聽不懂是因為自己笨”,而是“多交流就能解決問題”。

              所以我們的互動不能是直接式,命令式的。互動方式應該是間接式,請求式的。

              那么我們現在重新介紹一下蒙特卡洛樹搜索。

              蒙特卡洛樹搜索可以減少50%風險評估時的工作量。是一個非常適用于風險評估師的輔助工具。

              蒙特卡洛樹搜索作為一種啟發式算法,常用于不確定游戲中,例如著名的圍棋大師,阿爾法狗(Alpha Go),就利用該算法打敗了柯潔。

              因為風險的不確定性也很強,所以我們可以利用這個算法來提升我們評估的準確度,從而大量節省評估時間和成本

              既然是樹搜索,那么我們就用樹來舉一個例子:

              一顆小樹長大了,它需要向著陽光生長才能更好的吸收營養。

              以下是先決條件:

              太陽是按照一定規律運行的(信息對稱)。

              周圍有其他物體遮擋,小樹不知道具體在什么方位陽光最好(黑盒)。

              小樹的營養是有限的(時間限制)。

              小樹長得越高,就越能接近陽光(最優策略)。

              我們從種子階段開始,一共有四步:

                1.隨意向著一個地方生長。

                2.如果這里光線溫暖,就分配更多營養在這里增長(權重增加)。

                3.如果這里光線暗淡,也不會停止生長,而是減緩生長速度(權重減少),直到發現這個地方的陽光更好。

                4.重復1到3步。

              蒙特卡洛樹搜索

              最后,小樹就能找到最合適的方向生長了。

              這樣理解的話,蒙特卡洛樹搜索是不是一下子變得簡單明了?

              本文系鹵豆干授權世界經理人發布,并經世界經理人編輯。文章內容僅代表作者獨立觀點,不代表世界經理人立場,如需轉載請聯系原作者獲取授權,并請附上出處(世界經理人)及本頁鏈接http://www.hqwx.tw/mycareer/ma/8800095516/01/,推薦關注微信公眾號(ID:CEC_GLOBALSOURCES)

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