批判性思维—并非批判他人，而是更好的自己
尽管不是那么令人满意，但是，光明日报开始关注“批判性思维”总归是好事，大概源于来自中美德印等国的大学，也包括本土的清华北大都有参与，经过对大量学生的调研，得出的结论是中国的大学生经历了大学学习后，他们的整体在批判性思维这项上反倒是在下降的，这件事情在我看来属于“意料之外，却情理之中”，即，批判性思维没有提高却下降了，在没有确切的研究之前，我是不会认为属于“下降”的，但是，情理之中，因为，感觉现在的教育的确不大可能培养“批判性”思维。
思辨的力量
爱因斯坦在1936年美国高等教育300年纪念上发表演讲，他说道“被放在首要位置的永远应该是独立思考和判断的总体能力的培养，而不是获取特定的知识”，掌握基本的原理，利用这些独立思考即可实现创新与进步。
我们真的在思考吗？
在《超越感觉-批判性思考指南》一书中，作者非常敏锐的指出，一方面，人们都不断坚持“逻辑”、“逻辑推理”和“合理推理”，另一方面，却无法表达出这种能力，当别人表现出的时候也不愿意接受，我们大多数时候所谓的推理，在于为继续相信我们已经相信的东西找到理由。其实，人的思考惰性是天生的，因为，低功耗运行—是系统的底层逻辑，思考是非常消耗体力的，所以说，体育才是最重要的课程，这并非玩笑-因为，身体健康的确是整个思考的物质基础。
其实，观察身边那些卓越的人群，我时常感受到他们身上散发的思辨力，对于复杂纷繁的事物背后的本质—基本逻辑，终极逻辑的把握能力，并且能够做出清晰准确，高效的判断，不会为现象所左右，并且他们具有非常显著的“成长性思维”，不拘泥于固有的能力和判断，而是动态变化，对事物的观察，总会有多个视角、从常人看不到的视角去做出观测，而且，显然是不断的自我迭代，这使得他们在各种复杂环境下都能做出准确的判断，并有效的决策。
另一方面，越是缺乏认知的人又特别轻易的做出高出自我认知的评判—因为，知道自己不知道，需要比知道更多的知识和洞见力，而来自网络的键盘侠，被割取“智商税”的各种商业模式，以及被欺骗，陷入骗局，或者徒劳无益的争论，在网络的世界，无论是微博，还是微信的文章里，你都会看到非常缺乏常识、缺乏逻辑的辩论，充满着暴戾的气息。
当然，这些难以改变，回到制造业，我们同样需要高效的思维能力，需要对产业的基本逻辑认知，对于问题的判断力采用科学的思考方法来辨识问题、分析以及做出准确的判断，并更好的决策，它涉及个人的日常工作，以及企业的决策，乃至产业政策、教育与人才培养的各个方面。
对批判性思维的认知问题
有几个点比较有意思，可以在讨论这个话题前予以说明
1.批判性思维会培养出更难管理的学生吗？
就拿之前有老师论及“批判性思维”，说这样会让学生“更难管理”--，因为当学生拥有了批判性思维能力以后，他们就更具有“想法”，那就更难以管控了，大概意思如此，这可能对批判性思维有误解，记得有一次樊登讲书《思辨与立场》的时候，他特别提到，大部分人即使受过良好教育的人都对批判性思维有误解，以为批判性思维就是质疑别人，不要轻易相信权威，这导致批判性思维会训练出很多“杠精”，其实，即使你随机的问一些人什么是批判性思维，这可能真的是一个答案。
批判性思维，应该是培养一个更好的自己，一个更好的人，一个具有客观理性思考的人，我想它应该能够培养出更具产出，以及创新力的人才，教育之所以不敢这样，是一种教育的恐惧，因为，它认为人就应该是标准化，易于管理，这符合传统的大规模，标准件生产的时代，但是，显然，时代在变化，而我们的教育却在延续既有的思维。
2.我们是否正确认识批判性思维？
而批判性思维并非像我们所想的，批判别人，而是自我反省，所谓的批判首先是对自我认知的批判性思考，即，对思考的自我迭代，它是一种识别自己不知道、建立一个认知自我迭代的闭环过程，让自己不断的超越自己的过去，超越情绪与非理性的思考，超越肤浅的，缺乏逻辑的推理过程，迈入一个不断自我迭代的循环，不断的自我改善，自我升级。
因此，批判性思维，首先是自我认知、自我反省，然后才是对别人的观点、论述过程，采用批判性思维来进行辨析，以发现其中的问题、避免陷入陷入误区。
所以，批判性思维的目的在于正确的认知下做出正确的决策，一方面，自我认知，一方面对对方的认知进行辨析，做出正确的判断，避免陷入误区，或者被“割韭菜”、“洗脑”，这样普遍存在于网络世界的喷子、键盘侠的行为，都是缺乏批判性思维的能力，无法正确认知世界，而做出的非理性判断，与言辞。
3.批判性思维-术业有专攻
和一位资深的老师谈及批判性思维，这个的确是今天“卓越工程师”的一个重要课程，而实际上，这可能并不易于开设的课程，术业有专攻，这话不会错，因为，批判性思维实际上是融合了逻辑学、心理学、哲学、批判理论等学科的综合性应用，因此，它本身就是一个比较难以教授的课程，而且，必须以实践性来进行交互，这本身就是有难度的。
在《批判性思维教与学》一书中，作者认为批判性思维就是发现我们所做的假设，并判断其合理性，在任何时候，批判性思维的发生都与试图揭示我们的假设，判断假设的合理性，评估假设的准确性以及假设的依赖程度--其实，参考了众多的书籍我们视乎难以在批判性思维这个概念上找到我们在成为一个杠精，可能更多的是我们如何更有效的对自己的认知进行反思和评价，它甚至与质疑权威、批判他人的想法没有任何关系。
结构性思维与批判性思维
去年夏天我的同学K博士曾经问我是否有“结构性思维”的书可以参考，他希望能够让他的学生接受这方面的训练，我也因此在京东里找了几本书，但是，没有写的特别好的，概念枯燥，案例缺乏说服力，但是，什么是结构性思维？
从个人的观点来看，其实，结构性思维就是一个典型的工程思维，即，而这从笛卡尔的年代就开始了，今天的科学研究与过往历史上的科研相比，是不同的，因为，在现代科学发展之前的古代科学，都依赖于天赋异秉的天才，或者具有悠闲时光来做自己感兴趣事情的有钱人家，就算是达.芬奇，也是有着美第奇家族的支持的，而亚里士多德则由亚历山大大帝这个学生给予大把钱财，但是，基于方法论体系的今天的科研，则可以让一个普通人通过严格的科研训练，也能够成为一名科研工作者。
工程思维的典型就是将一个复杂问题拆分为不可再拆分的模块，对每个模块进行开发，测试验证，再重组，这个工程方法一直到今天，仍然广泛应用于科研与工程开发中。
创新，也是有结构的，或者可以通过严谨的过程来实现的，创新，绝非灵光一现。
结构是一个建模，而批判是一个动态的过程，如果结构解决的是信息完整性、逻辑要件完备性的问题，那么，批判性思维就是对这个前提、推理、决策过程的采样、辨识的处理过程，它更强调一个动态的过程，即，建模是一个结构，批判也是在一个结构上进行批判，但是，批判既可以对结构进行批判，也可以对要件进行批判。
批判性思维的要素
要论及批判性思维，其实，在《思辨与立场》这本书中有比较完整的介绍，这本书原名《批判性思维指南》，就是教我们如何去自我迭代自己的认知，从多个维度去检视我们的前提与论证过程，它从多个维度去让我们评判自己的认知，包括几个方面：
1. 清晰性原则：
对于观点的论述是清晰的吗？就像苏格拉底的交流，总是问“定义它”，我们会发现如果我们对问题不能清晰定义，我们就无法聚焦，稀里糊涂的争论，但是，却不知道在讨论什么？就剩下吵架了，经常形成“鸡同鸭讲”的局面。
2.准确性原则
准确性是一个方向性的判断，就是，这是真的还是假的？道听途说，或者听了一耳朵，断章取义，都是会让我们失去对问题的准确性判断。
3.精确性
有一天去一个餐厅吃饭，过了25分钟了，一碗面居然还没有上来，刚好感觉有点低血糖感，就催服务员，大家可能有感受，他们经常回答你“马上”，然后，我就问“你说的马上是多少时间？”，当然，这是个较真的，但是，“马上”的确是个缺乏精确性的回答。
如果你预感到你可能会迟到，首先，不要告诉人家你马上到，而是告诉对方，看着导航显示需要5分钟，但是，你要预计一下你停车，找到精准的预约位置，留出余量，并告诉对方需要10分钟，那么，你能确保你在这个延时中准时，且让对方可以根据这个时间，例如打一个电话，而不是在不精确的时间下茫然等待—因为，他不知道你究竟马上是多少时间。
4. 深度
这就像我们看到一个质量问题，我们会需要经过一个根源分析去挖掘它的原因，它究竟是人的因素？还是机器的原因？是工艺流程的问题？还是原材料的问题？我们如何判定是哪个维度的问题，通过定量分析，对照分析，如果我们发现是人的问题，那是这个人个人的问题，还是由于缺乏培训造成的普遍问题？如果是个人的问题，是因为他能力的问题，还是态度的问题，如果是能力的问题，我们可以培训，如果是态度的问题，究竟如何改变？
不断的去挖掘，不断的去提问，我们就离真相越来越近。
5. 广度
广度主要体现在思维的维度上，如果仅从一个维度去思考问题，就无法得出有效的思考，记得刚毕业那会，一个同学跟我讲办公室的政治，总是给我讲他的领导如何的愚蠢，我便跟他说，其实，你觉得他的做出的判断和决定似乎很不合理，但是，你可能不知道，你需要考虑是一个技术维度的问题，而你的领导要考虑的不是单一维度的问题，他要考虑成本问题，以及考虑团队协作问题，公平问题，因此，他做出的决策可能你觉得不合理，但是，这可能是他在约束条件下所能做出的最好的决策。
因为，不同的人要思考的维度的问题，如果你扩展你的维度，那么你在职业场所具有的思考力，就会体现出更为大局观，而不会拘泥于自己的那个局部利益。
6.关联性
关联性就是这些事情之间是关联的吗？记得《大明王朝1499》于谦对国舅爷的贪赃枉法进行了审讯，王振说“他是国舅爷，怎么可能做这样的事情呢？”—这就是缺乏关联性，国舅爷的身份与不会干贪赃枉法的事情之间并非关联性的。
对于数据分析同样如此，我们如果不能建立质量与变量的关联性，那么，我们就无法利用数据来改善质量，AI的应用首先就是要去寻找特征值，并对影响因素进行关联性分析，否则，就无法有效发挥AI的能力，而这又特别依赖于“智慧”、“洞见力”，演绎法好，但是，只能在既有知识范围解决问题，人们寻找归纳法，能够扩充新的应用场景，也是机器学习这类思维模式对应的方法的趋势。
7.逻辑性
任何一个学科，都建立在哲学、数学与逻辑基础上，如果没有这个基础，只能说是伪科学，而逻辑如此重要，却似乎在我们的教育里较为缺乏，这不仅表现在语言逻辑上，表达的前提真与假，推理过程的严谨。
8.重要性
和关联性有点关系，对于结果影响的因素是多样性的，但是，哪个是最重要的影响，就像主要矛盾和次要矛盾，解决主要矛盾就可以“事半功倍”，而如果不能解决主要问题，则会“事倍功半”。
重要性也是我们在日常工作中，大家可以头脑风暴，但是，在分析时，我们要对这些问题的重要性进行排序，就像战略分析里的“KeyFactor”，关键因素，解决关键因素的认知，以及精确定量分析，才能有效解决问题。
9.公平性
公平性典型就像“双重标准”的谬误，我们总是容易对自己要求更为宽松，而同样对他人则要求严格，这就是典型的“双标”—双标是普遍存在的，就全世界范围来说，也是如此，就像BBC会有双标，这种自我中心主义带来的认知局限普遍存在。
公平性，就是基准的一致，不能用不同的标准来衡量，这很难因为比较无处不在，需要统一的标准很难，但是，如果显然的缺乏公平的标准中，我们只能做出错误的判断。
批判性思维与创新
创新并非是一个“点子”，在制造业，一个机器的开发，一个系统的运行，都是要严谨的，高效的过程，按照工程思维严谨的设计、规划、组织人员，使用高效的方法，选择正确的开发路径，从而实现创新性设计，并有效的实现，低成本，高效。
创新就是让我们正确的认知我们要解决的问题，形成高效的思辨能力，不会让我们走在错误的道路上，让我们学会去从多个视角，角度去看问题，例如，设计一个系统不仅考虑技术可行性，考虑经济性，考虑更多的维度，从关键视角设计产品—即，客户中心，我们所要设计的产品和技术是否解决了客户的核心问题？我们是否认识到用户友好性与一个能用的产品之间是巨大的差异，我们要摒弃产不多思维，要去准确、精确的评判产品的规范，而不是想当然，差不多。
批判性思维，让我们认知自己的不足，认识到我们的局限性，我们的认知偏差，认知怯懦，可以突破既有的思维，从更为高效、合理、公正客观的视角去看待问题，进而做出有效的推理，并做出正确的决策，进而获得有效的成功。
批判性思维，不会培养杠精，而是培养更好的人。
关于这个话题，后续再有几期，试图利用更多的案例来阐述，以及对常见的认知偏差进行总结--仅仅是学习笔记。