我们每个人都在不停的学习寻求解决问题的方法论，包括我自己也是。但当我对学习的知识进行反思的时候，发现学习的大部分方法论对于解决实际问题几乎没有什么帮助。
我们置身在一个系统的多层次的世界之中，人与人，人与环境等时刻都发生着交互作用，这个动荡的世界中好像有一张密集的网一样把世界连接在一起，我们也会面临着各种复杂问题，（这里复杂问题指的是事物的整体性行为不能简单的归结到部分就能加以解释的问题），而且我们每个人也在不停的学习寻求解决问题的方法论，包括我自己也是。
但当我对我学习的知识进行反思的时候，我发现我学习的大部分方法论对于解决实际问题几乎没有什么帮助，举两个例子：
这类学习我总结大多其实都是讲别人是如何通过“招数”跨过各种艰难险阻最后成功的故事，类似小米如何玩转社会化媒体营销，张小龙如何做出微信的等等，这类故事当时听着觉得很精彩就像大片一样（人天生就喜欢听故事），然后工作一用发现各种行不通。
这类学习对于解决问题基本没什么帮助，原因也很简单不符合自然规律，自然规律是指一定的条件集合C和一定的现象集合E之间存在确定的联系（如果C类条件实现，则E类事件就一定发生），也就是说如果你没有与对方相同的条件，你学了招数也没用。
这类学习大多都是把“过来人”的经验进行总结归纳一套有体系的“方法论”，这类学习我觉得对于一个领域的初学者是非常好的学习资料，因为这些方法论可以在我们遇到问题时，有一个快速的思考框架和落地指南，但是问题在于这些方法论来自于“过来人”经验的归纳。
我们都知道归纳法的核心要符合MECE原则（独立+穷尽），但在一个具象层面凭“过来人”的经验根本不可能穷尽的，进而我觉得这些知识不能叫方法论，只能叫“检核清单”，不能完全的解决实际问题。
当我反思到这里的时候，我就开始思考对于解决复杂问题背后到底有没有一套“有效”的方法论？这个方法论到底是什么？
幸运的是在黄晓杰老师的推荐和指导下我在《控制论》中找到了答案，先容我推理一下这个的方法论：
首先，我把解决问题按照MECE原则（独立+穷尽）进行拆分为以下3个步骤：
目标（终点）：在一定条件下，解决哪些问题，解决到什么程度？
解决方案（差距）：如何缩短问题与目标的差距？
然后，这样拆分过后虽然在逻辑上是穷尽了但是没有形成闭环，没有形成闭环就没有办法衡量解决问题的效果，维纳在1943年发表的《行为，目的与目的论》中首次提出“负反馈调节”这也是控制论的萌芽。
具体简化的模型如下，负反馈调节的关键在于：由目标差到控制系统到系统状态变量（反馈系统）形成了封闭环路，使得目标差在一次次控制中慢慢减小，最终达到控制目的。我们发现生活中各种恒温调节器，科学界达尔文自然选择理论，概率论的“贝叶斯定理”，“埃尔法罗博弈”数学理论等都与负反馈调节思想的一致性。
举个例子，空调就是在设置一个目标温度的前提下，通过制冷机（控制系统）对房间降温，并通过温度计实时测量房间实际温度（系统状态变量）与目标温度的目标差，直至房间将至目标温度后，停止制冷机的运行。当再次产生目标差时，启动制冷机，通过一次次的控制，最终让房子的温度恒定在目标温度。
最后，我们把以上两点抽象合并就可以推出以下方法论：
简单来讲，面对一个复杂的问题，我们得先确定复杂问题的关键问题（本质）是什么？
杜威曾说过“当你能准确阐述一个问题，那么问题就解决一半了”；然后，确定问题的解决程度也就是目标；接着，紧紧围绕着目标并严格按照因果定律搭建你的控制系统，控制系统的作用就是当满足一定条件的输入一定会有预期的输出；最后，紧紧围绕目标搭建反馈系统，并保证信息的无误传递，衡量解决问题的效果，进而再指导我们不断的锁定问题，调整控制系统，最后不断逼近目标，实现目标。
读到这里，大家可能会有很多疑问，面对一个复杂问题怎么找到问题的本质呢？怎么确定系统目标呢？怎么搭建控制系统呢？怎么搭建反馈系统呢？
在这里先简单阐述一下：
这一部分是最难的，我认为这也是区分高手与普通人的一个分水岭，之所以难，是因为我们面对复杂问题一般是非线性的，成因复杂的，关联各种因素且互相影响，这类问题一般来讲最不明显的的部分才是解决问题的关键。而面对这种问题人们一般只会线性思考，就会出现只看现象不看本质，只见树木不见森林，头痛医头脚痛医脚的问题。
这里我借鉴了整体的哲学帮助大家找到问题的核心和本质，需要说明的是这里的整体思维可能和大家平时见到的系统思考还一样，比如：大家理解系统思考都是通过《第五项修炼》《系统之美》《系统思考》等等，我认为这些书只是系统思考的入门，更多教大家一些理念或者画系统图。
举个例子：《第五项修炼》教我们一个主要的基本模式图就是增长极限，假如一家教育公司目前主要通过老带新提高公司的收入，但是遇到增长极限，这时的限制到底是什么呢？
有人说服务问题，有人说课程问题，有人说管理有问题，到底谁是对的呢，所以这些理论对于找到关键问题还是没有抓手，或者说这些书讲系统思考还不够底层。
这里会引用复杂性科学的知识以分析“稳态”为抓手，介绍为什么整体大于部分之和，为什么稳态是分析系统问题的关键？
稳态与系统起源、生长、发展、灭亡、进化的关系以及如何利用功能耦合图找到系统问题的关键。
（2）控制系统
实际上我们大部分工作可能直接跳过上面的环节，也就是不需要我们确定问题以及确定目标，更多情况是直接接到上级给的目标或者叫KPI。
那么如何根据目标进行拆解同时严格按照因果定律搭建解决问题的的控制系统，保证目标的实现呢？
这里我会重点介绍辩证逻辑思维，具体内容我会分别介绍两个思考方法及思维模型，分别是：水平思考（时间顺序，结构顺序）以及垂直思考，这里会重点介绍归纳与演绎，比如：归纳法我会介绍（归纳思维、穆勒五法、类比思维、统计思维、概率思维），演绎法我会介绍（演绎思维、概念分析、假设分析、逻辑谬误）等。
（3）反馈系统
这里主要借鉴信息论，会介绍反馈的对于控制论的意义，怎么搭建反馈系统，同时保证信息的无误传递。
以上就文章大致要讲的内容吧，主要是把这套理论抛砖引玉给大家，然后和大家一起探讨一下解决复杂问题背后能指导实践的一套方法论。这一系列文章不会介绍具体手段，更多的是对思维层面（重点介绍三项底层思维能力整体思维，框架思维，逻辑思维）以及一些关于系统理论（系统论，控制论，信息论）的背景知识的介绍，也会配合一些案例让大家更好的理解。
另外，这里和大家聊一些心里话，第一次写这种方法论的文章很惶恐，首先，这套理论还在打磨阶段肯定不成熟，具体这套理论的边界是什么，目前我还没有摸清楚。其次，我也自己深知自己经验与能力的不足，能不能把这套理论聊清楚，心里还是挺没底的。
所以我恳请大家有任何问题和建议都可以留言~
