管理学原理案例分析考试，急急，要从管理的角度分析

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-12-04 02:10 标签： 管理学案例分析及答案
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　　4:1，人狗大战可能是近期被消费最多的一个话题，最终Google Deep-Mind实验室的Alpha Go以压倒性的比分战胜了李世石九段，粉碎了无数专业人士赛前的预测，给“人族”的优越感带来了沉重的一击。Alpha Go综合了神经网络、深度学习、决策论与网络搜索等多领域、多学科的研究成果，与20年前“深蓝”战胜卡斯帕罗夫时采用的穷举法相比先进不止百倍，距离真正意义上的人工智能跨进了一大步。
　　网络上有关人工智能的讨论多集中在新技术、新产品与创新领域。然而技术的真正影响从不限于工具、产品或者服务本身，更在于人们的生产方式、生活方式，是我们的思维模式、观念以及对自身和世界的看法。比如印刷术和互联网改变的不仅是书（知识的载体本身），还包括了知识传播的方式，甚至是我们对于“知识”的定义；蒸汽机改变的不仅是生产工具，更是生产的组织形式，直至我们的社会形态。那么，人工智能会给我们的工作方式、管理方式带来哪些改变呢？
　　1）就业：创造性知识工作与第三产业（服务业）的兴盛
　　正像很多围棋教练悲哀地感到自己的饭碗将会被人工智能软件所取代一样，50年前数控机床等自动化生产设备的大量应用也曾一度使人们产生工作岗位减少的恐慌。然而事实证明，“蓝领”减少的结果是“白领”的增加，体力性工作减少的结果是开发、设计、沟通、创意等知识性工作的增加；Alpha Go每一盘胜利的背后是研发团队的胜利，每一个Bug是对研发团队的挑战。人工智能替代的是体力和脑“力”（码农）性的工作岗位，真正创造性的知识工作不但不会减少反而会增加。
　　同时，技术进步使生产力大幅提升，将越来越多的人从生产活动中解放出来，转向服务领域。事实上真正高端的服务从来都是由人而非机器（人工智能）来提供的，“体验”一定来自人与人之间情感的投入与心的交流。所以人工智能的应用和其他任何技术进步一样，会导致服务业就业人数的提升。
　　因此，创造机器或者服务于人，是未来就业的两大领域。
　　2）学习：从“概念性知识”到“感知性知识”
　　迄今为止人工智能的基础是计算机，计算机的基础在于莱布尼茨的发现：所有的数都可以用0和1这两个“数字”来表达。如果再深一个层次，是因为罗素和怀海特合著的《数学原理》提出：任何概念如果准确无误，而且能够变成“数据”，那么它就可以通过1和0来表达。围棋尽管复杂到计算量超过宇宙的含有原子数，然而本质上仍然是一种可以用0和1来表达的“数”的“概念”，Alpha Go的价值判断仍然是一种可以用“数”来表达的价值“概念”。
　　然而创造“概念”的并非数字或者逻辑，而是“感知”。所谓“爱过知情重、醉过知酒浓”就是这个道理。没有“感知”就不会有“概念”，因此庄子说，“夏虫不可以语于冰、井蛙不可以语于海、曲士不可以语于道。”在生物世界中，“感知”是核心。感知的创造来自于与同类、同种生命形式以及外部生存环境之间的交流。笛卡尔以来，人的思维重点在于概念、在于逻辑，我们学习的是概念和分析；然而从19世纪90年代的完形心理学（或者成为格式塔心理学）开始，差不多所有心理学都已从分析转向感知，即使是后弗洛伊德的“分析心理学”也正在变成“感知心理学”。在组织学习领域，培训正在“NLP”、“教练技术”、“家庭系统排列”、“戏剧与舞动治疗”、“拉班动作分析”这些带有强烈“感知”烙印的新元素所取代。
　　除非我们能够了解机器的“感知”、建立人与机器之间“感知”方面的联系，否则人工智能就只能是一种实现人类概念的机器。
　　300年前笛卡尔说过：“我思故我在。”，也许现在我们还应该再加上一句：“我知故我在”随着人工智能的发展，我们将不断地在概念与感知之间寻求平衡点。
　　3）管理：从命令与控制到目标管理与自我控制
　　无论“感知”、创造性知识工作或者体验服务的成果都很难用量化指标来衡量和控制，团队成员的生产力将越来越取决于其对工作的认同度与使命感，在创造力而非体力。而“感知”、创造力和使命感永远无法在命令与控制的管理模式下产生。因此要求我们的管理模式必须从命令与控制转为寻求组织成员对整体目标和最终成果的理解和认同、权力下放与自我控制，即德鲁克在1954年提出的Management By Objective and Self-Control.
　　另一方面，随着人工智能的发展，工作将从一种人们谋生的手段转化成为一种生活方式。人们在工作中寻求的将不仅是经济上的满足，而是成就感、社会身份与内在自我的实现。管理也必将从一种生产分工的专业技术回归到一种真正使人们的人格更加健全、心灵得到解放的博雅艺术（Liberal Art）。
　　作者：柳亚涛 | 德鲁克学院资深讲师
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