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全文共2188字,預計學習時長7分鐘 ...圖源:unsplash 人工智慧與神經科學,這兩個看似相隔甚遠的學科,實際上有著非常緊密的聯繫。這兩個領域的協作是必然的。 正如DeepMind認為的那樣:在如此多的利害關係下,目前神經科學領域和人工智慧結合的需求比以往任何時候都更加迫切。本文將從兩個方面探討這個主題:神經科學如何啟發人工智慧,以及人工智慧如何推進神經科學。 ... 神經科學如何啟發人工智慧 神經科學在人工智慧的發展史上扮演了關鍵角色,它一直是構建人工智慧的靈感來源。一般有兩種路徑:第一,模擬人類的智力,第二,建立模擬大腦結構的神經網絡。 模擬人類智能的人工智慧系統。 近來人工智慧取得了驚人的進步,例如: · 勝過最強星際爭霸玩家的視頻遊戲 · 比醫生更快更好地檢測乳腺癌 · 可靠的對象識別,例如特斯拉的自動駕駛汽車 這些機器能夠比人類更好地執行任務和解決問題,實現與人類相媲美甚至超過人類的性能。但是,無論看起來多麼驚人,它們的設計意圖都不過是物善其用罷了,我們距離建立真正的AI世界還有幾十年的時間。 儘管思想先進,性能優越,這些人工智慧系統在重要方面與人類智力有所不同。為了讓機器像人一樣學習或思考,它還需要能夠: · 解釋以及理解問題 · 通過學習來獲取知識 · 將知識運用到新的任務和情況中 在KAIST的一項研究中,研發人員探究人類元強化學習的計算和神經機制,發現人類在做決定時,可以適應複雜性和不確定性。 研發人員希望建立能夠像人類一樣做出決策,並以人類的方式解決問題的模型。他們的發現打開了這樣一種可能性:技術的進步可能有助於製造出更像人類的機器。 ...圖源:unsplash 人們希望能製造真正像人類一樣學習和思考的機器。就像即使蒙著眼睛,我們仍然可能彈好吉他。但如果換成AI,其表現可能會大打折扣。 建立模擬大腦結構的神經網絡。 人腦包含大約860億個神經元,每個神經元都與其他神經元相連。生物神經元是細胞:當一個神經元激活時,它會產生一個棘波,並向其他神經元發送信號。 我們從人腦結構中吸取了靈感,設計出了今天的神經網絡。神經網絡中神經元的思想與大腦中的生物神經元具有相似的特徵。 與人腦一樣,機器學習神經網絡也由相互連接的神經元組成。當一個神經元接收到輸入時,它就會激活,並將信息發送給其他神經元。 ... 人腦的可塑性讓我們每次學習新的東西,都是在創造和加強神經元之間的聯繫。熟能生巧就是基於這樣的原理。 同理,向神經網絡輸入大量數據時,它也會學習。神經網絡上的每個連接都與一個權重相關聯,權重決定了神經元之間的重要性。在訓練過程中,權重相應地調整,以加強或削弱神經元之間的聯繫。 ...圖源:unsplash 例如,當我們看一張貓的照片時,我們知道這是一隻貓,因為我們在生活中見過足夠多的貓。同樣,如果給神經網絡提供足夠多的貓圖像,它就會開始識別貓。 在了解神經科學如何啟發人工智慧模仿人類智力、構建模仿大腦結構的神經網絡後,反過來看看,人工智慧又會如何推進神經科學。 ... 人工智慧如何推進神經科學 人工智慧正在迅速成為神經科學中的一個寶貴的工具,它有助於理解人腦的工作原理,並加速神經科學的發展。 人工智慧加速神經科學的發展和發現。 機器學習的主要優勢在於能夠識別複雜數據中的模式,尤其在涉及到分析人類的思想時。大腦發出的信號真的很複雜。隨著機器學習的推進,神經科學家正在破解數十億個大腦神經元協同工作的秘密。 ...圖源:unsplash 功能性磁共振成像通過檢測血液流動的變化來測量大腦的活動,它每秒都能生成大腦活動的高維快照。使用機器學習來分析數據有助於發現大腦活動的方式,從而加快研究工作。 機器學習還有助於開發以前認為不可能的應用程式。韓國大學設計了一個控制下肢外骨骼的實驗,測試者可以通過盯著閃爍的燈光集中注意力來控制外骨骼。 人工智慧有助於理解人腦的工作原理。 神經科學家正在研究人腦如何思考以及如何控制身體移動。通過了解大腦,我們可以更好地診斷精神疾病,並使殘疾人提高運動能力。 AI系統的進步可以幫助神經科學解開大腦的秘密能,神經科學家和研究人員可以利用AI建立更好的模型來模擬人腦。 ...圖源:unsplash 神經網絡扮演著「虛擬大腦」的角色,獲取人類大腦的表現。這些虛擬大腦可以產生神經活動模式,類似於從大腦記錄下來的模式。有了這些模式,神經科學家可以在進行實際測試之前,測試假設並觀察模擬結果。 然而,AI系統的工作方式與人類大腦有著天壤之別。神經網絡只是大腦工作方式的一個粗略模擬,它將神經元建模為高維矩陣中的數字。但實際上,人類大腦是一個複雜的生物機器,需要化學反應和腦電活動。這正是人類區別於機器的地方。 ...圖源:unsplash 由此可見,一方面,人腦是構建AI的首要靈感,人工智慧研究人員使用神經科學的概念來構建新的算法;另一方面,人工智慧也加速了神經科學的研究,神經科學家可以通過AI來解釋人類大腦。毫無疑問,這兩個學科在未來將會聯手發展,互相促進,筆者對此抱有非常樂觀的態度。 最後再次回到DeepMind的觀點:我們敦促神經科學和人工智慧的研究人員找到一種共同語言,允許知識的自由流動,這有助於兩種領域的持續進步。 關於二者的未來,讓我們拭目以待。 ... 留言點讚關注 我們一起分享AI學習與發展的乾貨 如轉載,請後臺留言,遵守轉載規範

 

 

內容簡介

  想超越現狀,知道下一步何去何從,你最需要的是──
  快、狠、準捕捉思維,為問題找到突破點。
 
  掌握50個決策模型精髓 × 使用可視化圖像架構思維,
  助你思考完全、快速應對並提出解方!

 
  ★瑞士歷史最悠久的智庫機構GDI研究所主任卡琳‧弗里克(Karin Frick):千萬別低估本書介紹的決策模型
  ★全球暢銷10年的決策指南書,已譯成20種語言,發行逾100萬冊
 
  【為什麼要用決策模型?】
  作者精選出50個全球商學院課程中必修的最佳模型,它們有助於建構決策流程,能幫助我們排除大部分的繁雜,聚焦在重點上,進而減少情勢的複雜度。
 
  【如何使用可視化圖像?】
  就算圖畫得很簡單隨性,它也能幫我們以流暢連貫的方式組織自己的思緒,建立連結。
 
  【本書適合應用的情境】
  碰到年度績效考核、眼前有困難的抉擇、希望擺脫耗費時日的爭端、想要重新評估自己的創業點子、刺激團隊成員的士氣,或者只想更了解自己,甚至是遇上出其不意襲擊的天災人禍。
 
  》》》你會提升精準判斷力與問題解決能力
  ◆發掘自身優勢,高效分配時間

  管理思想泰斗彼得‧杜拉克每當要做出重大決策或採取重要行動時,會利用「回饋分析」。這不僅影響杜拉克的一生,有些歷史學家還認為,加爾文教派(Calvinist)和耶穌會(Jesuit)在全球能夠位居主宰地位,也是得力於這套技巧。
 
  ◆迅速權衡分析各種選項,洞悉問題罩門
  時間不充裕,又必須迅速權衡風險下決定時,「是否法則」很有幫助。美國前總統歐巴馬就是運用三條是否法則,決定是否發動無人機攻擊。
 
  ◆刺激團隊溝通,激出腦洞大開創意
  當團隊共同腦力激盪時,大多數人都很難暫時拋下既有成見,轉換自己的觀點。創意思考大師愛德華‧狄波諾的「六頂思考帽」,透過角色扮演模型有助於討論者保持開放態度,讓創意源源不絕。
 
  ◆及早察覺疏漏,超前部署預防機制
  釀成大災難的意外事件之所以發生,都是因為人為疏失逃過每一道防護系統的漏洞全部聚合在一起。英國心理學家詹姆斯‧瑞森以瑞士艾曼塔乳酪比喻,突顯平時提防疏失,並做好應變的重要性。
 
  ◆直接觸及內心的渴望和經驗
  在兩個選項之間舉棋不定時,暫時別思考很值得,因為人的潛意識更擅長過濾大量資料。兩位荷蘭心理學家啟動潛意識的方法,有助於停止大腦思考,傾聽自己真正的聲音。
 
  遇到問題,別再蒙著頭想了,依循本書50個決策模型的指引,疏通思路,讓你做出正確判斷決定,立即採取行動。
 
本書特色

  1. 一次看懂50個決策模型
  網羅思想泰斗、諾貝爾獎得主做決定的思考邏輯與判斷方法,隨手就找到有效決策的依據。

  2. 圖解模型讓你輕鬆入手
  讀完馬上照例畫下你的思考模型,迅速整理邏輯脈絡,聚焦重點,看清問題真貌。

  3. 化想法為行動的實用技巧
  讓日常生活與工作的難題因為採取實際作為,擺脫僵局,逆勢突圍。
 
好評推薦

  水丰刀,閱部客頻道創辦人
  林長揚,企業課程培訓師/暢銷書作家
  鋼鐵 "V”走闖職場(薇琪徐),個人品牌經營專家
  (依姓氏筆劃排列)

作者介紹

作者簡介

麥可‧克洛傑拉斯Mikael Krogerus


  芬蘭人,出生於瑞典斯德哥爾摩,2003年時畢業於丹麥著名的非傳統商學院KaosPilot。他曾任職於紐約的青少年電視節目〈世事雜談〉(Chat the Planet),之後在瑞士《新蘇黎世報》(NZZ)的副刊《NZZ Folio》雜誌擔任編輯。從2015年開始,他在《Das Magazin》擔任編輯。

羅曼‧塞普勒Roman Tschäppeler

  芬蘭人,出生於瑞典斯德哥爾摩,2003年時畢業於丹麥著名的非傳統商學院KaosPilot。他曾任職於紐約的青少年電視節目〈世事雜談〉(Chat the Planet),之後在瑞士《新蘇黎世報》(NZZ)的副刊《NZZ Folio》雜誌擔任編輯。從2015年開始,他在《Das Magazin》擔任編輯。

繪者簡介

菲利浦‧恩哈特Philip Earnhart


  藝術顧問、藝術家和設計師。1989年畢業於西雅圖藝術學院(Art Institute of Seattle)。曾與美國與歐洲的設計工作室和廣告代理商合作,為花旗集團、達美航空、杜邦、安侯建業聯合會計師事務所(KPMG)等公司製作資訊圖表。他的工作室網站:www.earnhart.ch。

譯者簡介

謝慈


  臺大翻譯研究所,熱愛文學與翻譯。譯有《情緒升降梯》、《怪物隊長領導學》、《下班當老闆》、《WTF什麼鬼?一趟不可思議的經濟學之旅》、《沒關係,是悲傷啊!》、《一開口就贏得信任》、《善敗成功學》、《寵物系列:四趾陸龜》等書。

目錄

使用說明
 
Part 1 如何自我改進

艾森豪矩陣:辨別重要和緊迫的事
SWOT分析:找出最適合的解決方法
波士頓矩陣:評估成本與收益
專案組合矩陣:掌握整體概況
回饋分析:學習評量自己的表現
惠特默模型:判斷我追求的目標是否正確
橡皮筋模型:因應兩難處境
回饋箱:面對他人的讚美和批判
是否法則:迅速下決定
選項過多:如何縮小選擇範圍
市場缺口模型:辨識出有利可圖的點子
型態分析盒與奔馳創意法:先有結構才能發揮創意
送禮模型:要花多少錢送禮
跳脫框架思考:如何想出絕妙的點子
結果模型:如何做出當機立斷的決定
潛意識思考理論:如何憑直覺做決定
喊停原則:知道何時該修正自己的決定
買家決定模型:在不相上下的選擇中做取捨
 
Part 2 如何更了解自己
心流模型:什麼會讓自己快樂
周哈里窗:掌握別人對你的風評
認知失調理論模型:如何克服明知有錯卻拒絕修正的行為
匪夷所思模型:什麼是你深信不疑卻無法證實的事
宇菲‧俄利貝克模型:如何了解自己
能量模型:你是否活在當下
政治羅盤:政黨支持何種理念
個人表現模型:釐清自己是否該轉換工作
鑑往知來模型:要決定你的未來,先了解自己的過去
個人潛力陷阱:為什麼不抱任何期望比較好
艱難抉擇模型:做決定的四種方法
認知偏誤:我們思考時常犯下的四種錯誤
十字路口模型:你接下來該何去何從
 
Part 3 如何更了解別人
倫斯斐矩陣:如何更有效率的分析風險
瑞士乳酪模型:錯誤是怎麼發生的
馬斯洛金字塔:真正需要與真正想要的
氛圍圈和布爾迪厄模型:定位你的歸屬
雙迴圈學習模型:如何從錯誤中學習
肯定式探詢模型:你是哪種類型的討論者
帕雷托法則:80%的產出來自20%的投入
長尾模型:網路如何扭轉經濟
化解衝突模型:如何漂亮解決問題
黑天鵝模型:為什麼經驗未必讓人更睿智
斷層──擴散模型:為什麼有些點子會爆紅
黑盒子模型:信仰為什麼取代知識
囚徒的困境:什麼時候值得信賴別人
 
Part 4 如何讓他人進步
團隊模型:你的團隊是否有完成任務的能耐
賀賽-布蘭恰德模型(情境領導理論):如何成功管理你的員工
角色扮演模型:如何轉換自己的觀點
結果最佳化模型:為什麼印表機總在截止日前故障
專案管理三角:為何完美是不可能的
德萊克斯勒/斯貝特團隊績效模型:如何將小組打造成團隊
預期模型:選擇合作夥伴時要考慮什麼
未來該如何做決定
 
繪畫課
模型課
致謝
最後說明
我的模型

 
 

推薦序

梳理你的大腦,做出人生最佳決策


  你有沒有計算過,一天中需要做多少決策?

  你可能會覺得自己又不是企業老闆,哪需要做什麼「決策」?決策就是「決定」或「選擇」,以一個普通上班族為例,每天可能面臨以下決策:要賴床還是馬上起來、要穿什麼衣服出門上班、要先做手上哪個案子、要休息吃午餐還是再拚一下、該不該跟老闆說案子需要延長時限、下班要進修、耍廢、還是跟朋友聚聚……,光是習以為常的一天,就有這麼多決策在等著你,我相信你一定可以想出更多例子,這些決策都會耗費我們珍貴的腦力,即使是上述那些日常小事,都有可能讓我們困擾許久。

  而且隨著人生推進、職位變遷,我們會面臨更多重要的決策,例如:投資、轉行、創業、步入婚姻、買房……,面對這些場景,我們會越來越難下決定,因為要考慮每個決策背後的成本,以及後續會造成的影響。日常生活的小決策就算做錯了,成本也很低,不會對人生有太大影響,像是決定試試新的餐廳,結果超難吃,頂多就罵個兩聲,未來不再去吃而已,但像是個人的買房或投資,公司的開發或營運,只要一做錯決策,就可能一步錯步步錯,導致人生翻盤!因此好的決策能讓你有好的開始,並且在對的地方做正確努力,但我們該如何做出好決策?

  如果你曾細心留意,你會發現幫別人出主意比較簡單;而當主角是自己時,決策就會卡很久,這印證了一句話:「旁觀者清,當局者迷」,因此要做出好決策,最重要的第一步就是要把自己抽離,變成局外人,站在制高點來思考與分析,但這該怎麼做?

  我的建議是:不要自己蒙著頭想,快使用各種決策模型工具吧!因為當你照著決策模型分析現況時,就正在把自己抽離,可以避免陷入「憑感覺做決定」的困境。而透過各種模型的梳理與簡化,你就能從迷霧中找到出路。而這本《全球商學院必修決策思維術》集合了50個最經典的決策方法,能幫助你朝好決策邁進。

  最後想提醒你,即使擁有了這50個決策模型,也不保證你能馬上有答案,透過不斷的練習,你才能精進自己的決策能力。因此別等到要做重大決策時,才想到用這些模型,平時就開始展開練習吧!讓我們一起用決策模型梳理大腦,做出人生的最佳決策!
 
林長揚,企業課程培訓師/暢銷作家

推薦序

清楚切割維度,就能產生對應策略


  友人曾經問到:「薇琪,妳都怎麼規畫自己的職涯,為何可以成功從行銷轉戰到客戶關係管理(CRM)數據分析?感覺每個決策點都經過深思熟慮,很好奇妳都是如何規畫,怎麼知道自己哪個時刻點應該採取下一個行動了呢?」

  被問到這樣問題的時候,也沒有什麼太多想法,大概簡單回說:「其實沒有什麼全面性的策略,都是因為當下遇到沒有辦法再升職、還有主管上面問題,是不是已經嘗試過溝通,找出卡點,用一些簡單問題來檢視自己當下狀態。再來,定錨自己更喜歡做什麼事情。所以倒是沒想到說如何策略性規畫遠程,像三、五年規畫,反倒像是短期目標導向。」至此之後,如何策略性規畫職場就一直盤旋在我心中。

  直到最近上到Gipi老師在商業思維學院分享的「職涯規畫」,那時候才真正見識到框架之力。Gipi利用「BCG矩陣」(波士頓矩陣)展演職涯策略性規畫,X軸呈現「職務技能」,而Y軸則呈現「市場價值」,且依序分為「理想位置」、「潛力職位」、「學徒」和「夕陽職位」,精準演繹利用框架規畫職涯。

  上完老師課後,再讀完這本書後,對我開始重新審視這些經典框架受益很大,學習這些框架,並不單單教我們如何分析案例、建立市場策略而已,更重要是我們如何善用在不同場域,像在職場規畫,我們也可以比擬自己為一項產品,如何透過行銷、建立品牌、各種架構來「認識自己」和「策略驅動職涯規畫」,更重要是,我們要如何「洞悉他人」和「激勵團隊成長」。

  最近公司來了新的儲備幹部,剛出社會的她,遇到最多的挑戰是不知道如何向上管理和應對進退。當分享經驗談時,看她一直猛點頭,但神情卻讓我覺得她還是似懂非懂,主要是因為沒有很準確的方向來解決她的問題和焦慮。

  老實說,其實我們所聽都是經驗談,也可以說是結果論,當然越聽會越茫然。但那時候我也跟她說:「妳或許期待有一個框架可以解決這件事情,但我覺得是必要透過自己的經驗累積,再找出屬於自己的規則。」當我看完這本書,立馬想要推薦給她。

  當我們能將這些維度清楚切割出來,就能產生出對應的策略。除此之外,亦能釐清現在能力與理想位置之間來清楚規畫「以終為始」。預祝各位讀者能從中找到自我定位、策略驅動未來職場規畫。
 
鋼鐵“V”走闖職場(薇琪徐),個人品牌經營專家

推薦序

未來該如何做決定


  大約在十年前,我為本書的第一版寫了一篇文章,介紹未來的各種模型。如今,作者邀請我再次檢視這篇文章,看看我的預測是否正確,或是有所偏差,事實上,我們對於預測的檢視一向不足。

  我當時的論點主旨是,互聯性(interconnectivity)是新的因果關係。我們再也不需要(做決策的)模型。我當時主張,因果關係會變得越來越不重要,因為智慧型機器做推斷時是依照數據,而非模型。我也提到,我們當前的所作所為、購買和決定,幾乎都會留下被蒐集、分析和使用的數位足跡。

  事實上,留下「數位足跡」如今已是常態。谷歌(Google)、臉書(Facebook)和網飛(Netflix)的數據科學家對於用戶的行為和欲望,了解程度更勝於所有社會學家、顧客心理學家和行銷專家,這些專家依賴的是社會科學理論和模型。在未來的數年中,最強大的管理工具不是智慧分析,而是智慧助理。蘋果的智慧助理Siri與亞馬遜的智慧音箱Echo,很快就會比我們更了解自己,而谷歌的人工智慧甚至已經能自行建議未來一年的新目標。人工智慧和智慧助理正在徹底改變我們的決策行為,並向我們展現觀察、理解和組織世界的新方式,這絕對是無庸置疑的。這些「智慧代理人」會急遽改變我們對世界的觀點,就像過去望遠鏡改變大家觀看天空的方式一樣。具體來說,以下兩件事會化為可能:

  1. 人工智慧會從許多不同的觀點來檢視現實,因此會更客觀。
  2. 人工智慧有能力在分析過程中即時將不同的資訊納入考量,這與人類的做法不同。人類的分析會夾帶來自過去的主觀經驗。

  這如何改變管理者的決策?

  後頁的模型是由資訊專家安德魯‧麥克費(Andrew McAfee)開發。當決策是根據有限資料量(現今大部分的狀況依然如此)的時候,習慣上,全場最重要人物的意見就會有支配力量。一般來說,這個人的薪水也最高。麥克費稱之為「河馬」(HiPPO,Highest Paid Person’s Opinion﹝最高薪人士的意見﹞的縮寫)。其背後的邏輯是,此人獲得優渥的薪資並非因為能夠做出很棒的決定,而是因為得扛起最終成敗責任。然而,不斷注入決策過程的資料越多,就(越可能)做出較佳的決定,而「河馬」的角色也變得越無關緊要。資料成了打破組織層級制度的工具。

  可以期待更光明美好的未來嗎?

  在未來,決策者的工作會借助的是人工智慧控制的預測工具,而不是利用模型。這當中有一個機會:這些工具不像人類會出現認知偏誤。但也有個問題:我們不了解這些機器正在計算什麼,最重要的是,我們也不明白它們的決策是根據什麼價值觀念。支配世界的演算法是黑盒子,只有少數專家才理解,而且這些新的思考輔助工具或許會創造出自身的現實。

  「我們加快了速度,卻讓自己封閉了。機器為人帶來富饒,卻也讓人置身匱乏。知識讓人變得憤世嫉俗,聰明才智讓人苛刻無情。我們想太多,感受卻太少。比起機器,我們更需要人性。比起聰明,我們更需要仁慈和慷慨。少了這些特質,生命就會變得暴戾,最後失去一切。」這是查理‧卓別林(Charlie Chaplin)在〈大獨裁者〉(The Great Dictator)裡說的。這段在將近八十年前電影中的話,依舊中肯,引人警醒。本質上,這些話傳達的內涵是:我們應當迎接進步和發展,但也必須對其應用方式保持警惕。

  撇開道德和哲學上的問題之外,還有實際層面的問題。如今,我們面對大量自相矛盾的事:龐大的資料量產生難以置信的精確度,但同時也帶來極大的混亂。大量、快速、多元的資料,必然引領人找到模式和連結,但這些模式和連結未必能產生意義。

  十年前,我對本書介紹的模型下的結論是:千萬別低估。因為這些模型即便古老,但在日益令人困惑與混沌的世界中,它們仍然會幫助大家聚焦於真正重要的事情上,也有助於做價值的思考,並為自己的行動負起責任──這些是我們不希望委託給機器執行的事。如今,這個思考機器和去中心化自治組織(decentralised autonomous organisations, DAO)存在的年代裡,我比過去更相信這一點結論。
 
卡琳‧弗里克(Karin Frick),瑞士智庫哥利布杜威勒研究所(Gottlieb Duttweiler Institute, GDI)主任
 

詳細資料

  • ISBN:9789865519070
  • 叢書系列:
  • 規格:平裝 / 192頁 / 14.8 x 21 x 1 cm / 普通級 / 全彩印刷 / 初版
  • 出版地:台灣
  • 本書分類:> >

內容連載

《書摘1
 
◆使用說明
 
為什麼寫這本書
 
九年前,突然意識到做決定好困難時,我們不知所措。不只是做人生大轉彎的決定不容易,就連日常生活要買什麼、穿什麼、下載什麼音樂、在酒吧點什麼飲料等等的決定也是如此。於是,我們開始搜尋模型和方法,幫我們組織、分類、分析與權衡種種選項;換句話說,就是協助我們做決定。
 
這場搜尋的成果就是各位手上這本書。起初寫這本書是為了我們自己,所以覺得大概印個500本就綽綽有餘了。但這本書後來竟然譯成20種語言,銷售超過100萬本。顯然,其他人也面臨到同樣的問題。
 
這些年來,我們收到許多實用的新模型建議(當然也有人點出書中的錯誤)。因此,我們決定修訂原書,並加入一些新的決策理論。
 
本書為什麼必讀
 
本書是為了每天都得和人打交道的人士所寫的。無論你是老師、教授、機師或管理高層,都會一再面臨同樣的問題:怎樣做出正確的決定?我要如何激勵自己和團隊?我該如何轉變局勢?我要如何更有效率的工作?
 
你在本書能看到什麼
 
這本書以文字搭配圖表來說明50種最佳的決策模型(有些很著名,有些未必),幫助你因應上述的問題。不要期待會有直截了當的答案,做好面對試驗的準備,迎接一場動腦思考的饗宴吧。
 
如何運用本書
 
這是一本工具書,你可以模擬這些模型,填寫或刪劃內容,也可以發展或改良它們。無論你需要準備發表簡報,或是進行年度績效考核;無論你眼前有困難的抉擇,或是才剛擺脫耗費時日的爭端;無論你希望重新評估自己的創業點子,或是想更了解自己……這本書都能給予指引。
 
決策模型是什麼
 
本書介紹的模型符合下列標準:
 
● 簡化:這些模型不會面面俱全,只會納入可能相關的面向。
 
● 摘要:這些模型會概述複雜的相互關係。
 
● 視覺化:運用圖像來呈現文字不易解釋的概念。
 
● 這些模型是方法:它們不會提供解答,而是提出問題。一旦你使用了這些模型(例如:填寫內容,並採用它們執行工作),答案就會浮現。
 

 

 

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文章來源取自於:

 

 

每日頭條 https://kknews.cc/science/6rmgabp.html

博客來 https://www.books.com.tw/exep/assp.php/888words/products/0010856756

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