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[心得] 「怎麼樣算(好)問題?」
作者 AmosYang
時間 2019/11/26 03:43:50
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之前談到「好的求職作品能展現你『解決問題,創造價值』的能力與實績」 [1] ,就有鄉民提道:「解決問題還好,發現問題才難」。 > 推 nekosgr93: 推 我覺得寫作品本身還好 找問題這件事才是最難的 這篇我想談「好問題」,但與《提問的智慧》 [2] 的「好問題」不同。 《提問的智慧》主張的是「能激發知性智識成長的,就是好問題」,我想談的是「 有價值、能交換利益的,叫做好問題」,也就是偏向「功利」的考量,去思考如何 做到「價值大於成本」。 # 知識落差的價值:計算思維(computational thinking) [3] [4] 整理自維基百科對「計算思維」的說明: * Abstraction 抽象化/定義問題 * decomposition 解構問題、降低複雜度 * pattern recognition / data representation 識別問題模式/資料表示方法 * generalization/abstraction 歸納/抽象思考 * algorithms 演算法 * Automation 自動化/實作解決方案 * Analyses 分析/執行、改善解決方案 上面提到的3A(抽象化、自動化、分析/執行/改善)可說是碼猴特有的三合一 優勢;一般人多少也能做到抽象化、分析/執行/改善,但「自動化」有個程式語 言門檻,一般人常卡在這裡,它們的方法再好,最後還是要手動去做。 從功利角度來說,你不需要是世界最強碼猴,你只需要找到從「自動化」知識落差 套利的機會即可。易言之,可以從生活中工作上各種體驗著手,把事情紀錄下來, 拆解成小步驟,看看可以怎麼用自動化省時省事省麻煩(省成本)、做出來的結果 更一致整齊(增加價值)。 # 計算的成本:莫拉維克悖論(Moravec's paradox) [5] [6] 莫拉維克悖論的大意是:「有些問題很適合用電腦處理,有些很不適合」。進一步 說:「愈是高度抽象思維的問題,就可能愈適合用電腦處理;愈是人體感官、肢體 運動相關的問題,就愈難用電腦處理」。 Moravec 解釋這背後的哲理是:「人腦處理感官、肢體運動的能力,是十億年基因 演化的成果;相較之下,抽象思考只是十萬年文化演化的成果」。易言之,兩邊的 級數差很多,難度不同。 把這個道理應用在「價值與成本」這個題目上,就是要去檢視哪些部分是「高度抽 象思維的問題」,哪些部分是「人體感官(情緒、感性)、肢體運動相關的問題」 。與「人體感官、情緒、感性、肢體運動」相關的部分愈多,一般來說,就愈不容 易去利用 *傳統* 自動化方法降低成本。(而現今 2019 年的AI工具門檻還是不 低,對一般碼猴來說能套利的空間有限。) 另一個要考量的,就是「計算的限制」 [7] ,雖說 RAR 的密碼可以找 yo叔 破 ,但在計算科學上還是有些目前打不破、難以突破、尚無人能破的科學之壁,有興 趣可以看 "limits of computation" [7] 的討論。 # 價值與成本:市場、推銷、產品、技術 以下兩則漫畫諷刺「過分專注於產品、技術」的問題。 * https://xkcd.com/1319/ 上圖是理想狀況,自動化會省時間;下圖是現實情況 ,花在開發自動化方案的預算大幅透支。 * https://xkcd.com/1445/ 花在「分析方法A與方法B哪個好」的時間成本遠超 過實作方法A或B的時間。 這則漫畫則是展示「價值與成本」的思維,也就是先思考「市場」的潛在價值,再 想想值得投入多少成本、預算。 * https://xkcd.com/1205/ 以5年來看,自動化要省多少時間才划算? * 橫軸:你手動做這件事的頻率,每天 50 次/每天5次/每天1次/每週1次 /每月1次/每年1次 * 縱軸:自動化可省多少時間,1秒/5秒/30秒/1分/5分/30分/1小時 /6小時/1天 例如,如果自動化可以讓一件「1週1次」的事省下「1小時」,那麼,以5年為 期,就會省下 1 次/週 * 5 年 * 52 週/年 * 1 小時/次 * 1 天/24小時 = 10.8 天 在這個模型下,若花小於 10.8 天去實作這自動化,那就有價值;若花超過 10.8 天去做,那就是虧本。 從「價值槓桿」的角度來看: 市場(market) > 推銷(marketing) > 產品(product) > 技術(technology) 從市場去套利,會比從產品、技術著手來得簡單;但由技術出身的碼猴有時很難突 破這個心障,也就是所謂「當手上只有槌子時,每個問題看起來都像釘子」 [8] 。 你不需要去找世界第一大的市場,但你至少要能分辨你手上能處理的問題中,市場 總額 [9] 的相對大小,去判斷哪些問題的套利空間大。 ## 推銷 這個題目很大,我也還不是很懂,還要再多學、多整理我的想法;有興趣的話可以 看看這些東西: * value proposition * https://lloydmelnick.com/2014/07/23/why-a-new-product-or-game-has-to-be-9x-better/ * https://heathbrothers.com/books/ * 之前貼過的舊文連結,「如何測量及展示你造成的正面影響」 * https://www.facebook.com/30abysses/posts/2853523934672727 * https://www.facebook.com/30abysses/posts/2862654977092956 可以把這門學理想成「如何呼叫人類大腦的 API ,讓它做你想要它做的事」,也 就是所謂「說服(persuade)」。 # 價值與成本:工欲善其事,必先利其器 市面上已經有許多 CRUD 框架,已經能應付大部分資訊自動化的問題。在這裡我想 提的是比較少人談論的,解決問題的觀念、思維上的工具,例如: * 限制理論(theory of constraints) [10] [11] * 系統思考(system thinking) [12] [13] [14] * 雙鑽(double diamond) [17] 這類工具可以更細緻地解構問題,抓出套利空間,掌握關鍵價值、成本的瓶頸。 就軟體工程方法、思維來說,這裡不談敏捷、TDD一類的,但我會建議讀一讀「 r/K選擇理論」 [15] [16] (英文版談得比較詳細),從自然中的例子反思不 同工法在「演化、疊代」(試誤、取得意見回饋、修正)上的差異,不同工法的價 值與成本。 # 結語 就碼猴來說,怎麼樣算好問題?可以答「適合以3A優勢套利的問題、自動化成本 小於手動成本的問題」。 那麼,要如何找到好問題?我會說,放下產品與技術,去接觸市場,也就是「願意 付錢解決它痛點的買家」,看看那痛點是怎麼個痛法,例如,費神、麻煩、慢、貴 、危險。再從這篇文提到的各種解析價值與成本的角度,估計套利空間,做出解決 方案,完成交易。 [1]: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1574024530.A.45E.html [2]: https://ryanhanwu.gitbooks.io/how-to-ask-questions-the-smart-way/ [3]: https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%80%9D%E7%BB%B4 [4]: https://en.wikipedia.org/wiki/Computational_thinking [5]: https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E8%8E%AB%E6%8B%89%E7%B6%AD%E5%85%8B%E6%82%96%E8%AB%96 [6]: https://en.wikipedia.org/wiki/Moravec%27s_paradox [7]: https://en.wikipedia.org/wiki/Limits_of_computation [8]: https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E5%B7%A5%E5%85%B7%E8%A7%84%E5%BE%8B [9]: https://en.wikipedia.org/wiki/Total_addressable_market [10]: https://en.wikipedia.org/wiki/Theory_of_constraints [11]: https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E9%99%90%E5%88%B6%E7%90%86%E8%AB%96 [12]: https://thesystemsthinker.com/systems-thinking-what-why-when-where-and-how/ [13]: https://en.wikipedia.org/wiki/Systems_theory [14]: https://en.wikipedia.org/wiki/System_dynamics [15]: https://zh.wikipedia.org/zh-tw/R/K%E9%80%89%E6%8B%A9%E7%90%86%E8%AE%BA [16]: https://en.wikipedia.org/wiki/R/K_selection_theory [17]: https://en.wikipedia.org/wiki/Double_Diamond_(design_process_model) -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 136.56.13.184 (美國) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1574711044.A.1E1.html ※ 編輯: AmosYang (136.56.13.184 美國), 11/26/2019 03:50:45 補充:這裡說的「套利」的「利」不見得是錢、金額(當然,若能換算成錢、金額 是很好,那是一個相對容易評量比較的基準),而是說,要去思考每一個選擇背後 的利益與成本、它的市場何在、什麼樣的人會願意買帳。 ※ 編輯: AmosYang (136.56.13.184 美國), 11/26/2019 04:16:23
umum29: 你的文都是好文 感謝 11/26 04:24
landlord: 專業好文 11/26 08:05
onegoman: 推。 11/26 09:31
ian90911: 推 11/26 10:18
onlyeric23: 推 11/26 12:17
bowin: 推Amos好文! 11/26 12:44
tsai1618: 推 11/26 20:45
Panpipe: 深夜推個好文,讚! 11/26 23:33
若有問題、意見指教,歡迎提出 :) ※ 編輯: AmosYang (136.56.13.184 美國), 11/27/2019 00:25:55
maxqq: 熱 這種感受,在某部分上應該是抽象概念 11/27 13:10
maxqq: 我反而覺得越是能夠量化的,反而越適合電腦處理 11/27 13:12
maxqq: 我想應該是文字上感受度的不同 11/27 13:12
maxqq: 如果哪天冷熱、情緒等問題,可以被量化,那就突破了一個 11/27 13:13
maxqq: 級距。 11/27 13:14
maxqq: 因為冷、熱,有分成體感溫度跟實際溫度。 11/27 13:14
是的,這裡的「量化(quantify)」,還有「質化(qualify)」 ,即是3A中的 abstraction 這一層,而我們就卡在「對目前的科學來說,許多人類 感官(sensory) 的運作機制仍充滿問號」,所以很難去量化或質化那些層面。
soappp9527: 深度好文 每篇參考文章都值得認真啃 11/27 16:57
若有問題、意見指教,歡迎提出。 :) 這些東西在學校的「本科課程」不太會談到,適合在這裡多聊聊。 ※ 編輯: AmosYang (136.56.13.184 美國), 11/28/2019 02:28:28
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