以下就是在归趣社群的文稿，带为总结。
咱们都存在一个共识：就是我们通过反思经验然后做出反应来取得进步。也可以说，咱们通过经验来学习。
这个说法我非常赞成，毕竟大家都是这么做的，并且投入了大量精力去寻找和学习。
但这样存在一些问题，这样的学习会带来改变，但不一定会带来改进，也就是说不一定能促进智慧。
当然，这个问题是多方面的，我们今天聊一聊咱们从经验中做推断容易出现的错误。这些错误可不是我们自己有什么问题，很大程度上是经验自身的性质有问题。
有什么问题呢？
就是经验具有误导性以及我们在学习中容易出现错误。
那今天我们就简单的说说吧。
1.我们通过学习经验想要获得什么呢？
必然是智慧，那智慧是什么呢，包含什么要素呢？不知道大家有没有想过。
根据马奇的观点，他认为智慧有两方面：• 有效适应环境。• 优雅诠释经验。
2.那我们怎么从经验中获得智慧呢？
可以说有两种模式，
• 低智学习，也就是复制成功。不求所以然的复制与成功相连的行动，避免与失败相联系的行动。
• 高智学习，也就是做学问，理清结构。
3.复制成功依赖与结果和目标的比较，如果结果落后计划，就需要改变，如果优于，就复制它。那为什么我们会选择单纯的复制？
因为他很实用，你就算表达不出理由，但你知道跟着成功的人/经验走就好了。你还能清楚知道在什么情况下复制什么经验，并且用了就能够直接体验的成功还是失败，简直美妙至极。
那怎么复制？
有三种机制
• 试误。稍微尝试尝试，看看效果，然后就知道复制什么了。
• 模仿。看其他人用了什么成功了，自己就用什么。
• 天择。进化观点。咱们复制什么要取决于竞争环境。
复制成功存在一些标准：
是否有改进？
是否稳定？
我们想要的效果和实际的有多大差别，我们复制的是最优选项吗？
并且这些复制机制都要解决一个根本问题，就是怎样找到然后去实现开发和探索的平衡。就是你得去寻找要复制的经验，同时你还得对已经复制成功的经验进行精炼，而这两方面你怎么投入呢,这就是复制成功得解决的问题。
那我们回到开始的问题，这么看起来复制成功很美好啊，很实用啊，那他有什么问题呢？
（咱们今天先不聊学习者的问题，比如说学习者傻不傻的问题，笑）还是出自经验本身。
• 历史复杂。因为世界的因果关系太复杂了，你怎么知道你复制的就是更好的呢？你判断根据的就只是很简单的实验设计，很小的样本罢了。任何人都一样。那这样的话，你就可能会先假设了一个好经验，但实际上它不怎么样，比如说导图，同时你还会变得迷信。
• 历史随机不确定。你要找最佳复制，就得区分随机变异。你得知道这个经验来源的样本大不大，实际操作起来有没有变化，产生的结果波动怎么样之类的问题。
• 潜在结果受历次选择以及变现的影响。你复制成功了一个，你愿意再花功夫去改变吗？而且你不断练习，这个经验自然越来越强了，你会选择真正有效的新经验吗？
• 经验抽样率受样本结果影响。更讨厌的是。成功往往会自我解释，自我强化，这更导致了你复制的不是最好的。也就是说如果经验是以让学习更有效的方式展开的话，那么这样的复制成功就会增长智慧，但实际上，经验不这么干，它会告诉你“事情没有那么简单”，
欸，这下，你就不晓得你复制成功的方式究竟是不是真的很好了。但是，话说回来，虽然说复制成功存在很多缺陷，但我们不都用的好好的吗？笑。
4.除了上面的低智学习，咱们还有牛逼哄哄的高智学习。而这又是什么鬼呢？
它啊，要求我们厘清事物的因果关系，并用叙事（自然语言）、模型（符号语言）或者理论阐述出来。说白了，就是做学问。
而阐述的形式，就是高智故事和模型，它们既是精确理解历史的基础，又是判断学问高低的依据。
等下故事和模型是什么鬼？
比如说xx的传记，报告，这些都是关于经验的故事；而我们教材的xx模型，研究，就都是关于经验的模型。其实说白了，就是解释经验的载体呗。但如果是解释的话那根据社会规范就必有要求，即必须得简单到我们能理解，又得复杂到显得有趣并且彰显人类的智慧。
于是吧，你就发现大牛吵架都在讲故事，丢模型，来表示自己的经验多么多么正确，他们就希望自己虚构的故事和模型被社会证实为真相。
当然，这都是瞎扯淡，搞得我们要学这模型那模型的，真tm烦。为什么说是瞎扯淡呢？
这里利益相关，所以就引用书的原话：尽管标准的管理畅销书和标准的组织研究文献都声称了解决定组织绩效的各种因素，但是我们几乎不可能不得出结论说（在约定俗成的推断规则之下）：大多数有关组织绩效的研究不能有任何把握地理清绩效产生的因果结构。其中的困难大部分来自于：
（a）组织多大程度上吸收了过去的理解，进而大大减少了政策、实务和形式的变数；
（b）因果结构的复杂与用来描述因果结构之观点的简单不相匹配
（c）影响利润的因素，有些是不可观察的，或者同时受到利润的影响；
（d）大量不可控因素；
（e）经验样本小。理清组织绩效因果结构过程中的这些困难，既不是秘密，也不是最近才发现的（Staw 1975；Lenz1981；March andSuton 1997)。
当然，这些故事和模型啊，比起复制成功，可牛掰多了，他们都在描述经验的因果基础，而这些也慢慢变成我们所共识的智慧，并且非常有助于帮助我们理解经验。
我们回到我们爱听的故事中，但大家是否有所发现，咱们所听到的或者接受的故事总是有共同的主题，这些话题也就是讲故事的人挂在嘴边的。
• 理性。他们总是告诉我们行为就是做选择，选择之前呢，你得清楚结果逻辑，你得知道你为什么要这么做，说白了，就是你得为你后面做出的行为辩护。我想这样的故事应该很容易让人信服吧。
• 层级。这样的故事，总是强调你得一步步分解问题。比如我们总是把任务按人头分配，这很明显受到这样的层级故事支配。但你是否考虑过网络结构呢？
• 领导人。这个故事啊，总是强调历史的最大发展要归因于应该非凡的人的行为和能力，总是告诉我们领导者是多么多么牛逼，而所有组织是否成功呢，就都变成了领导者牛掰不牛掰的问题。
• 历史有效。这个就强调历史青睐那些符合环境要求的个人、组织、形式、实务和信念；而竞争会确保历史的有效性；能够生存下来，就说明与环境要求的匹配度较高。这个就可有意思了，比如说咱们听到的市场竞争/政治竞争都是这一类故事。
而这四类故事下，还有更加核心的故事，即人类举足轻重。
就是人类可以通过个体的或集体的智慧行动影响历史进程，让历史按照对自己有利的方向发展。这样的故事，既是一种信仰，又是经验诠释的基础。我们听了这么多故事，不是也挺好的，很励志啊。
这些经验又有什么问题呢？
问题就在于世界太复杂，经验太贫乏。
我们是深深的相信也广泛分享来自经验的故事，但是这些都不能保证故事的效度。人们只不过是通过故事和模型去达到一个共识罢了。而现实生活中，真相是模糊的，谁知道我们的现实是不是《皇帝的新装》呢？就像我其实不懂什么经验，也能瞎纠这么久一样，老子不懂经验具体怎么回事，也能给你们说出个框架来。
你看， 组织生活的一个重要特征，就是寻找具有最大可理解复杂性的故事和模型，并且努力培养能够阐述这样的故事和模型的人。
比如说刚刚在吹牛的我。
当然这些局限也就是对那些在因果关系复杂、练习机会较少的领域。你看看，从经验中学习，能诞生多少产业，笑。
所以那啥，不要太迷信经验了，有点时候，经验可能不是好的老师。
5.再简单问一个问题，我们怎样吸收新经验？
很明显的是一旦你习惯了一个调调，对于新的事物就有敌意。比如说你接受了花生牛奶就是银鹭这个味的经验，那必然就会不习惯达利园了。为什么会这样呢？显而易见，新事物风险要大，而且复制成功往往会知道一个满意的答案并且坚持它。也就是这样，咱们的故事和模型长久存在。那这么说，在适应智慧面前，新事物不堪一击啊，那为什么变化还存在呢？可能是咱们消灭新想法的时候在偷懒，导致效率不高吧，笑。
最后，说一下书中几个结论，当然结论不能包含上面的所有内容。
第一， 组织以及组织中的人采取行动、观察行动结果并据此调整期望和理解，以寻求智慧。有两种方法，低智和高智。
第二， 在可以反复练习积累经验的、相对独立的、相对狭小的领域，以上机制可以带来明显的改进。在这样的领域，通过反复练习获得的经验，往往会改进绩效，不过一般不会带来最优解，易犯尝试不足的错误，可推广性也有限。
第三， 在因果关系复杂、练习机会较少的领域，经验不是好的老师，因为不能可靠地为绩效改进提供清晰的依据。然而，与公认故事或模型提供的神话主题相结合后，经验诠释可以促成共识、营造理解感、肯定人类智慧的重要性，有时还会提供少量审美情趣。
第四， 一方面，从经验中学习，要想发挥长期效果，就要进行大量尝试；另一方面，从经验中学习，倾向于天绝尝试。新事物容易受到有效学习的打击。然而，组织中确实不断有新事物出现，组织能够对新事物的出现和成长进行程度有限的策划。
最后说说究竟是什么限制经验发挥效果。
• 直接经验鲜活。你更愿意相信自己的经验，对于其他的真正有效的经验不是那么在意。
• 启示模糊。经验很难表达，转化成启示，非常困难而且没有止境也就导致你经验模糊。
• 经验因果结构复杂。很多变量不可控。
• 经验嘈杂。可能因果结构就是随机的，也可能你观察的时候有误差。• 历史内源性。你自己就是经验的变量。
• 历史由参与者观察者构建。
• 历史吝啬。历史只能提供小样本。
• 诠释灵活。故事和模型擅长的一直都是事后解释。你不管是什么经验，你都可以从不同角度挖掘到不同启示。
我今天要说的就是辩证看待“从经验中学习”。大部分组织或者个人都给你提供生动的、让人震撼的经验，然后你会满腔热情和信心地去学习时，但是你获得的启示很可能是片面的、迷信的、自证的或者虚构的。更可怕的是你经常会出现自以为掌握真相但实际差别很远的情况。
这个时候不要哭，咱今天交给你了，从经验中学习，极有可能是次优选择，不太可能有效揭示底层因果结构。
当然，不容否认，虽然我谈了这么多从经验中学习的弊端，但从经验中学习或许还真的是我们最好的老师。
注：以上只是针对归趣的分享，只抽取了这本书的一部分内容，还有很多更深的洞见，没有整理出。如有错误，还望指出。
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