AI 学习笔记 | 极客时间 | 徐昊 · AI 时代的软件工程学习笔记

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上节课，我们了解到不可言说知识需要从经验中获取，很难通过语言或其他形式传播。想要把任何工作转化为知识工程，都需要识别其中关键的不可言说知识，并构造出知识传递效率更高的流程。

那我们怎么才能评估知识传递是否高效呢？关键就是知识传递和消费的效率。而知识在传递和消费的过程中，会在知识的消费者身上产生不同的认知模式。通过认知行为模式，我们可以进一步理解知识传递和消费的效率。

与知识消费有关认知行为模式

所谓认知模式，就是指人利用知识进行决策时，采取的行为模式。我们可以使用 Cynefin 框架理解不同知识消费和传递中产生的不同认知行为模式。

Cynefin 框架是戴维·斯诺登（David J. Snowden）在 1999 年围绕知识管理和组织战略开发的一个框架。Cynefin 框架原本是一种解决问题的工具，它可以帮助我们将各种情况归入由因果关系定义的五个“领域”。

根据 2020 版 Cynefin 框架的定义，这五个领域分别是：清晰（Clear）、庞杂（Complicated）、复杂（Complex）、混乱（Chaotic）和困惑（Aporetic/Confused）。利用这五个领域，可以帮助我们更准确地评估情况，并做出适当的反应。

限定在知识管理与知识传递的场景里，Cynefin 框架的不同领域，实际对应了我们传递和消费不同类型知识时的认知行为模式。这五种不同的认知行为模式，其认知水平由高到低分别是：清晰、庞杂、复杂、混乱和困惑。

这五种行为模式中，困惑（Aporectic/Confused）与其他四个不同，表示我们无法理解要解决的问题，因而当处在该模式时我们不能进行任何有效处理，是最低的认知水平。除困惑以外，处在其他四种认知模式时，我们都需要对问题进行诊断，并采取相应的行动，只是诊断与解决问题的方式不同而已。

清晰模式——最高效的知识消费模式

特点

• 已知、显而易见、问题稳定并且具有清晰的因果关系
• 一眼能看出正确答案，无可争议
• 决策是不容置疑的，因为各方都有共识

认知行为表现

感知（sense）- 归类（categorize）- 响应（Respond）

对于某一个问题

1. 感知它是什么问题，
2. 后将这个问题归类为已经知晓的某个解决方案中，
3. 使用这个解决方案进行响应。

消费的知识

• 显示知识
• 已经充分掌握了的不可言说知识

庞杂模式——不可言说知识的消费

也叫专家模式

特点

• 可能包含多个正确答案，尽管因果之间存在明确的关系，但并非每个人都能看清
• 对于要解决的问题，解决方法目前并不明确，在寻找解决方案的过程中，经验与分析能力发挥关键作用
• 这种方法并不容易，往往需要专业知识。因而被称作专家模式。

认知行为表现

感知（sense）- 分析（Analysis）- 响应（Respond）

庞杂模式比起清晰模式具有更大的认知负载，因而认知效率是低于清晰模式的

消费的知识

• 不可言说知识：分析这一行为，这依赖于专业知识与能力，是典型的不可言说知识。这也是庞杂模式效率低于清晰模式的根本原因。

合并的模式

有序模式

包含：清晰与庞杂模式，是知识在消费和应用中产生的认知行为模式。

在庞杂模式中，虽然是由专家的不可言说知识提供了关键的分析能力，但这部分不可言说知识是已经被掌握和学习了的，不存在知识的学习、获取与传递。

明确知道存在一个正确答案

无序模式

包含：复杂模式、混乱模式、困惑模式

需要学习新的知识

复杂模式与知识学习

认知行为模式：反思模式

特点

• 无法提前预知正确答案，只能通过反思，理解真正的问题和解决方案是什么，无论在前期多么的努力，都无法提前感知。
• 对于要解决的问题，并不知晓是否能够解决
• 无论前期做多少准备，都不能确保存在解决方案，而是需要依赖反思改进

认知行为表现

探测（Probe）- 感知（Sense）- 响应（Respond）

只能通过探测收集必要的信息，再通过反思感知，最后采取必要响应，调整之前的方案。

混乱模式

通过快速行动重新建立秩序，尽快回到前三中模式中

认知行为表现

行动（Act）- 感知（Sense）- 响应（Respond）

小结

• 产生于知识消费：清晰模式、庞杂模式
• 产生于知识学习：复杂模式

五种行为模式，不是对问题的划分

同样的问题，不同的不同的人群有不同的认知模式

例如，面对一个新需求，已经在公司多年的老员工和今天刚入职的新员工，他们的认知行为模式是不同的。

之前搞混了「认知行为模式」与「认知行为表现」，画了张图帮助理清关系：不同的「认知行为模式」有一系列对应的「认知行为表现」

问 AI：请介绍一下你理解的 Cynefin 框架，以及它在知识消费和传递中的应用

GPT4

我理解的 Cynefin 框架强调了不同类型的系统和问题，每个类型在解决问题时都有不同的策略和方法。
以下是 Cynefin 框架五个领域的简要概述：

清晰（Clear/Obvious）：这个领域涉及的是简单和明显的问题，其中因果关系容易辨识，有明确的正确答案或做法。通常，问题可以通过已知的解决方案或最佳实践得到解决。知识传递是直接而明確的，比如通过标准操作程序或清晰的指导原则。
庞杂（Complicated）：这里的问题可能有多种可能的解决方法，需要专业知识或分析来理解更复杂的因果关系。尽管情况不是立即显而易见的，但通过专家分析和评估，可以找到规律并应用良好的做法或专家意见来解决问题。知识消费和传播通常需要专业培训和深入的分析。
复杂（Complex）：在这个领域，因果关系是后视的，而不是可预见的。问题是动态的，随着时间变化而变化，因此需要透过实验来理解什么是有效的。在这种场景下，需要使用探索性的方法，如安全地失败和迭代学习，来发现模式，并作出应对。知识传递往往是通过故事和复杂的对话进行的。
混乱（Chaotic）：在混乱领域，没有明显的因果关系可言。在这种紧急或危机情况下，关键在于采取行动以恢复秩序。领导者需要做出迅速的决定，并在没有预知结果的情况下行动。知识消费和传递在这里可能非常不稳定和直觉性。
困惑（Aporetic/Confused）：这个最新加入的领域表达了一种不确定状态，这种状态下人们难以明确当前的情势属于哪个领域。这要求人们停下来、反思并重新审视自己对问题的理解，以便能够将它重新分类到上述某个领域中。在这里，知识的消费和传递需要反思和批判性思维。

在知识管理与消费方面，Cynefin 框架给人们提供了一个结构化的方法，用以鉴定问题类型及其所需的知识应对策略。组织可以利用这个框架优化他们的知识共享、学习和创新过程，确保选择和使用最合适的行动和决策路径。

Gemini

Cynefin 框架是一种用于理解和应对复杂情况的工具。它将问题或情况分为五个领域：清晰、庞杂、复杂、混乱和困惑。每个领域都有其独特的特征、挑战和应对方法。

五个领域:

清晰: 问题或情况的因果关系明确，解决方案也清晰可见。例如，更换灯泡是一个清晰的问题。
庞杂: 问题或情况的因果关系明确，但解决方案需要一些分析和专家知识。例如，诊断疾病是一个庞杂的问题。
复杂: 问题或情况的因果关系不清晰，解决方案需要试错和探索。例如，开发新产品是一个复杂的问题。
混乱: 问题或情况的因果关系不明确，无法预测，也无法控制。例如，自然灾害是一个混乱的问题。
困惑: 决策者无法确定问题或情况属于哪个领域。

Cynefin 框架的应用

Cynefin 框架可以应用于各种领域，包括知识消费和传递。

在知识消费方面:

清晰: 我们可以通过阅读文章、观看视频或参加培训课程等方式来获取清晰领域的知识。
庞杂: 我们可以通过咨询专家、阅读专业书籍或参加专业培训课程等方式来获取庞杂领域的知识。
复杂: 我们可以通过参与实践、与他人交流和学习经验等方式来获取复杂领域的知识。
混乱: 我们可以通过观察、试错和学习他人经验等方式来获取混乱领域的知识。

在知识传递方面:

清晰: 我们可以通过讲授、演示或提供参考资料等方式来传递清晰领域的知识。
庞杂: 我们可以通过提供指导、案例分析或提供专家咨询等方式来传递庞杂领域的知识。
复杂: 我们可以通过分享经验、提供案例研究或组织学习小组等方式来传递复杂领域的知识。
混乱: 我们可以通过分享故事、提供反思和鼓励对话等方式来传递混乱领域的知识。

Cynefin 框架可以帮助我们更好地理解知识消费和传递过程中的不同认知行为模式，并选择合适的策略来获取和传递知识。

以下是一些使用 Cynefin 框架来理解知识消费和传递的示例:

在一个清晰的领域，例如学习如何使用新的软件，我们可以通过阅读用户手册或观看教程视频来快速掌握知识。
在一个庞杂的领域，例如学习如何投资股票，我们可以咨询财务顾问或阅读投资书籍来获得专业知识。
在一个复杂的领域，例如学习如何领导团队，我们可以通过参与领导实践、与其他领导者交流和学习经验教训来获得知识。
在一个混乱的领域，例如应对自然灾害，我们可以通过观察過去的案例、学习他人的经验和进行演练来提高应对能力。

总而言之，Cynefin 框架是一个有用的工具，可以帮助我们更好地理解知识消费和传递过程中的不同认知行为模式，并选择合适的策略来获取和传递知识。

智谱清言

Cynefin 框架是由戴维·斯诺登（David J. Snowden）和他的团队在1999年开发的一种用于理解复杂系统和组织行为的概念框架。这个框架旨在帮助组织更好地应对不确定性，并在复杂的环境中做出更明智的决策。Cynefin 框架通过将情境划分为五个领域，帮助人们识别和理解环境中的因果关系和模式，并据此采取行动。

这五个领域分别是

1. 清晰（CLEAR）：在这个领域中，因果关系是显而易见的，并且有明确的解决方案。在这个领域，我们可以使用常规方法来解决问题，例如，使用科学方法和定量分析。
2. 庞杂（COMPLICATED）：在这个领域中，因果关系是复杂的，并且需要更多的专业知识和深入的分析来解决问题。在这个领域，我们可以使用专家意见和系统分析来解决问题。
3. 复杂（COMPLEX）：在这个领域中，因果关系是相互关联的，并且存在不确定性。在这个领域，我们不能使用简单的因果关系来解决问题，我们需要采用探索性的方法，例如，通过实验和迭代来解决问题。
4. 混乱（CHAOTIC）：在这个领域中，因果关系是不确定的，并且存在大量的变化和不确定性。在这个领域，我们需要采取快速反应和适应性的方法来解决问题，例如，通过紧急响应和灵活性来解决问题。
5. 困惑（APORETIC/CONFUSED）：在这个领域中，因果关系是不明确的，并且存在大量的模糊和不确定性。在这个领域，我们需要采取开放和探索性的方法来解决问题，例如，通过对话和反思来解决问题。

在知识消费和传递中的应用

1. 清晰领域：在这个领域中，知识是明确的，并且有明确的解决方案。在这个领域，我们可以使用传统的知识传递方法，例如，通过书籍和课程来传递知识。
2. 庞杂领域：在这个领域中，知识是复杂的，并且需要更多的专业知识和深入的分析来传递。在这个领域，我们可以使用专家讲座和研讨会来传递知识。
3. 复杂领域：在这个领域中，知识是相互关联的，并且存在不确定性。在这个领域，我们不能使用简单的因果关系来传递知识，我们需要采用探索性的方法，例如，通过实践和反思来传递知识。
4. 混乱领域：在这个领域中，知识是不确定的，并且存在大量的变化和不确定性。在这个领域，我们需要采取快速反应和适应性的方法来传递知识，例如，通过紧急响应和灵活性来传递知识。
5. 困惑领域：在这个领域中，知识是不明确的，并且存在大量的模糊和不确定性。在这个领域，我们需要采取开放和探索性的方法来传递知识，例如，通过对话和反思来传递知识。

通过理解 Cynefin 框架，我们可以更准确地评估知识消费和传递中的情境，并采取适当的行动来解决问题。

文心一言

Cynefin 框架是一个强大而灵活的工具，它帮助我们在面对各种复杂情境时，理解并选择合适的认知行为模式。这个框架由戴维·斯诺登提出，主要用于指导决策制定和知识管理，它将不同的情况划分为五个主要领域，每个领域都有其独特的特征和处理方式。

首先，我们来看 Cynefin 框架的五个领域：

1. 清晰（Clear）：在这个领域，问题或情境有明确的原因和结果，存在最佳实践或已知的解决方案。例如，简单的数学计算或已知的科学定律。在清晰领域中，我们可以直接应用已知的知识和技能来解决问题。

2. 庞杂（Complicated）：在这个领域，问题或情境虽然复杂，但可以通过分析、专业知识和经验来理解和解决。例如，设计一座桥梁或规划一项复杂的项目。在庞杂领域中，我们需要运用专业知识和技术，通过系统的分析和规划来找到解决方案。

3. 复杂（Complex）：复杂领域的特征是存在多个相互关联的因素，且这些因素的互动可能导致不可预测的结果。例如，生态系统的平衡或社会网络的动态变化。在复杂领域中，我们需要采用探索性的、适应性的方法来应对，通过观察和实验来理解系统的行为，并尝试通过干预来引导系统的发展。

4. 混乱（Chaotic）：在混乱领域中，情况极不稳定，几乎无法预测或控制。这可能是由于突发事件、危机或剧烈的变革引起的。例如，自然灾害或市场崩溃。在混乱领域中，我们需要保持灵活性，快速响应变化，可能需要采取创新的、非传统的策略来应对。

5. 困惑（Aporetic/Confused）：最后，困惑领域指的是那些我们缺乏足够信息或理解来分类的问题或情境。这可能是因为它们是全新的、前所未有的，或者因为它们超出了我们当前的知识和能力范围。在困惑领域中，我们需要进行深入的探索和学习，可能需要借助跨学科的知识和方法来寻找解决方案。

在知识消费和传递中，Cynefin 框架的应用主要体现在以下几个方面：

• 知识分类与整理：通过使用 Cynefin 框架，我们可以更好地分类和整理知识，将不同领域的知识与相应的认知行为模式相匹配。这有助于我们更有效地获取、理解和应用知识。

• 决策支持：在面对复杂问题时，Cynefin 框架可以帮助我们评估问题的性质，选择适当的认知行为模式，从而做出更明智的决策。例如，在清晰领域中，我们可以直接应用最佳实践；在复杂领域中，我们需要采用更灵活和适应性的策略。

• 知识传递与沟通：Cynefin 框架提供了一种共同的语言和框架，可以帮助团队成员更好地理解和沟通不同领域的知识和问题。这有助于促进跨学科的合作和知识共享。

• 知识发展与创新：在困惑领域中，Cynefin 框架鼓励我们进行深入的探索和学习，这有助于推动知识的发展和创新。通过跨越已知领域的边界，我们可能发现新的解决方案和突破性的想法。

总之，Cynefin 框架是一个强大的工具，它可以帮助我们更好地理解和应对不同领域的知识和问题，促进有效的知识消费和传递。