第18章 不怕累的汤姆被玩具耍了

想必你现在已经知道,绝大多数人觉得自己绝大多数时候都在面对问题。因为人们对“问题”的定义很宽泛,即问题是人们理想状况和实际状况之间的差异,这种想法是正确的。

认为自己碰到了问题是由感觉决定的。当你认为自己碰到了问题,就是真的碰到问题了。但是要知道问题是什么,那可能就是另外一回事了。当然,很多遇到问题的人觉得自己知道问题是什么,不过他们经常是错误的。

能够佐证这一错误想法的一个例子是人们普遍相信“解决问题”是一件大事,这个例子包含着微妙的矛盾。有很多人告诉我们,“我最大的问题就是不善于解决问题。”瞎说!在大多数情况下,只要知道问题是什么,解决问题就是一件非常不值一提的事情。也许之所以学校总是培养出能力不足的问题解决者,就是因为学生们从来没有机会自己去发现问题是什么,而是老师问题是什么就是什么,的确如此。

大多数人都接受过学校教育,而且是过量的学校教育,因此形成了一种本能,会紧紧抓住看起来像是“问题”的第一个表述,然后尽“解决”它,因为大家都知道,在考试中,速度很重要。还有就是集中注意力。所以,当人们走出学校,不再参加考试的时候,却很难摆脱已经形成的解决问题的方法。

不要误解本书的意思。当你被困在学校中,想要努力在这样一个糟糕的环境中取得最佳收益的时候,抓住第一个问题描述,迅速进入状态并一直遵循这一描述恰恰是你应该做的事情,甚至在其他个别情况下也是。事实上,如果有人直接得出结论“电梯运行的速度太慢了,需要修理”,雷龙大厦的问题可以在瞬间得到解决。这种叫做“蒙眼跳”的办法只是偶尔奏效,刚好足以让它流传下来。如果这种方法从未成功,人们会在离开学校足够久之后最终抛弃它。

“蒙眼跳法”始终存在的另一个原因在于“解决问题”可以是一件很有趣的事。一旦我们开始解决一个很不错的问题,只有变态才会来挡路。我们都知道这个扫兴的人可能是什么样的,医生刚签发体检报告他就戒除了烟瘾;他认为别人都应该跟从他的领导;他绝不错过任何一个可以教育别人的机会。怎么了,即使我们在解决的不是“真正的”问题,由于我们想要解决它,它对我们而言也就成了真正的问题,解决的方式越像英雄越好。换句话说,让我们自己来!别人在解决问题中找到了乐趣,谁给了唐和杰瑞这个道德权利去加以干涉呢?

这真是个好问题,你最好直接面对它,因为在解决问题的过程中,唐和杰瑞是世界上最重要的两位扫兴者。本书作者的道德权利来自于这样一句忠告:

以牙还牙。

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我们俩和你们中的很多人有过一样的经历,一些年纪轻轻的问题解决者怀着热切的心情,毁掉了我们解决问题的快乐,扰乱了宁静的均衡状态,正是这一点给了我们道德权利,去毁掉一部分问题解决者的快乐。

“扰乱了宁静的均衡状态”是什么意思呢?有一个来自计算机领域的好例子。当计算机刚开始大量生产的时候,可不是由人们杀出一条路,自己上门去找到发明者的。当时有一群充满热情的问题解决者,他们将计算机推到尚不情愿接受它,或者至少是对此保持着谨慎态度的公众面前,专注于将计算机应用于几乎所有问题。

这些问题解决者很年轻,带着青年人特有的冲动,这从他们的口号中可见一斑:

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计算机就这样影响了青年人,或者不如说,青年人影响了计算机。

即使有着几十年积累的智慧的长者认为并非如此,每一所学校的青年学生走出第一堂程序设计课课堂的时候都相信,只要有足够的时间和一台计算机终端,就可以解决任何问题。毕竟,年轻人为什么要在意蒙尘老朽的“智慧积累”呢?

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无论是你不擅长的、你所厌倦的还是你无暇顾及的,只要想解决,就请交给我们。

没有什么问题太大,没有什么问题太小。

解决难题,立等可取;不可能的任务,耗时稍长。

不过,难道这个观点不正确吗?就算别的什么也没学到,这些年轻的计算机崇拜者们通过锲而不舍地为解决方法寻找匹配的问题(我们称之为“给解决方案想问题”),会学到珍贵的一课。

对计算机来说,最无关紧要的步骤也必须描述得琐碎而详尽。这些年轻人将会意识到,要想让人们把问题表述得足够清楚,以满足计算机的精确需求,是一件多么困难的事情。起初,他们觉得这是因为人们太不善于交流,这种悲观的评价有时是正确的。但在更多情况下,交流不畅不是困难的根源。对于不了解的事情,或者不想了解的事情,人们无法有效交流。

道德说教已经够多了,说个例子怎么样?从前,有位充满热情的年轻程序员汤姆•泰尔列斯,正巧为一家玩具厂服务。他身上的热忱和活力轻松地打动了厂方领导层之外尚存戒心的人,很快,他就和三位副总裁一起,坐在一间环境高雅的会议室里了。短短几分钟之内,几位副总裁就开始贪心地盘算汤姆的计算机能给他们带来多少好处了。

汤姆先向这几位门外汉初步介绍了他的奇妙设备有多么强大的能力,然后,这位问题解决者问副总裁,有什么可能适合用计算机来解决的问题。是的,他们的确有一个非常紧迫的问题。坦格朗玩具公司共有三家玩具厂,汤姆所在的这一家在太平洋岸边,另外有一家在大西洋岸边,第三家在密苏里河畔的堪萨斯城。他们把玩具从三家工厂运送到大约50家散布于全国各地的批发商那里,大致情况如图所示。

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坦格朗玩具公司的工厂和批发商

高管很自然地开始抱怨运输需要花钱,这提高了每件坦格朗玩具的实际成本。另外,由于不同的批发商与各家工厂距离不等,所有的运输成本都不相同。解释到这个份上,汤姆•泰尔列斯已经静不下来了。除了在计算机面前,他并不习惯长时间坐着,当然不习惯坐着人说话。

汤姆早就意识到他们的问题是什么了。这是一个经典的运筹学问题,可以在他的计算机上巧妙地加以解决。当高管没完没了地解释着问题的时候,汤姆开小差了。他在解决以下这个问题:

已知一组来自批发商的订单,坦格朗公司该如何将它们分配给三家工厂生产,使得总成本(生产成本加运费)最低?

等副总裁解释完情况,说明问题的确正如汤姆所想,汤姆已经在等着索要计算机运算需要的信息了:总订单、在各家工厂生产单个玩具的成本,还有将一个玩具从各个工厂运送到各个批发商所在地的运费。

坦格朗公司的高管着实花了一些时间来为汤姆找这些信息,两周之后,所有信息整整齐齐地放到了他位于计算机中心的办公桌上。

汤姆花了一些时间对这些数据横看看,竖看看,结果发现了一件让人心烦的事儿。当他看完全部数据后,汤姆给公司高管打了电话,约他们见个面。

“我很抱歉地说,”汤姆宣布,“我发现你们的问题有些有意思的地方。如果数据是正确的,那么有可能......我们举个例子吧,在这家工厂制造一只泰迪熊,再把它运到堪萨斯城那家工厂,都比在堪萨斯城造这只熊的成本要低!堪萨斯城工厂的生产成本是3.95美元,而你们厂的成本是3.07美元。加上23美分的运费,总成本为3.3美元,也就是比堪萨斯厂单纯的生产成本还低65美分。”

汤姆双手按在会议桌上,以强调他的观点。三位副总裁叹了口气,又交换了一下眼神。“没错,”三人中最年长的那位说,“我们都知道这一点。”

“大西洋海岸的那家工厂情况也一样,这你们也知道吗?”汤姆停了停,让听众有时间想一想他的话,“你们生产一只泰迪熊并运到那里只花3.38美元,但他们的生产成本不低于4.24美元。”

“是的,这个我们也知道。你想说明什么呢,年轻人?”

“请让我再问个问题。你们是不是还知道,同样的情况在你们生产线上全部374种玩具中都存在?”

“我们当然知道。这家工厂是全世界最现代化的一家,生产效率远远比另外两家要高,而且这里的劳动力成本也更低。这就是我们为什么要在这里建厂的原因。”

汤姆被他们的迟钝给弄糊涂了。“可是你们没有发现吗?你们并不需要计算机来告诉你们如何把成本降到可能的最低水平呀。”承认这点对汤姆来说很痛苦,但他还是说了下去,“只需要把另外两家工厂封掉就行了!把所有的订单都安排在这家工厂来生产,即使不直接运输到批发商那里,而是先运到另两家工厂的装卸码头去,也会比你们现在的做法更省钱!”

“没错,但我们不能接受这种解决方法。”

“什么?解决方法可以解决问题,你们为什么不能接受?”

“因为坦格朗公司总裁居住的地方离大西洋岸边那家工厂很近,而董事长就住在堪萨斯城。他们可不会因为任何理由搬到太平洋岸边来。”

“他们一定不愿意的。”另外两位副总裁齐声赞同。

“但是这样的话,你们的问题就不是如何使成本最小化了,而是要讨总裁和董事长开心?”问题解决者愤怒了,“那你们为什么要把问题分派给我?”

仔细思考了30秒之后,年长的那位副总裁说:“你说过你的计算机能够解决任何问题,我们都愿意相信计算机能帮上忙。你发现的这些问题我们从建厂的时候起就知道了,但是没办法向两位最顶层的领导证明我们是对的。是的,如果能由你的计算机告诉他们,他们可能会相信。虽然他们不相信我们。但现在,我们想清楚了,计算机的结果看起来也不可靠。”

汤姆几乎要崩溃了,但还不愿意放弃。“为什么不可靠呢?我可以把数据在线性编程包中都运行一遍,计算机会给你们提供一份很棒的报告。虽然上面会印有很多数学符号,但不至于因此说服不了你们的老板。给我一个机会吧。”

副总裁几乎没有注意到汤姆插话了。他接着往下说:“他们就是不愿意搬家,无论公司的成本如何,反正他们能承受。不过我们三个还是希望公司能提高效率,我们还没发财呢。”

就这样,汤姆·泰尔列斯学到了问题定义上最重要的一课,这对那些想为别人解决问题的人都适用:

无论表面上表现得如何,在你提供他们所要求的东西之前,他们极少知道自己想要什么。

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