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趨勢和隨機
13年的時候，公司編程大賽的題目是蟻群算法。靈感源自，科學家對一群螞蟻做了個實驗，在蟻群和食物源之間設置了兩條長短不一的通道，沒過多久，幾乎整個蟻群都發現了最短的路線。
為什么呢？
螞蟻在爬行過程中會釋放某種信息素，其他螞蟻會跟蹤信息素強的路徑走。相同時間內，路短的通道，螞蟻來回次數更多，釋放的信息素就會比路長的強，然后吸引更多的螞蟻選這條路，越多的螞蟻選這條路，這個地方的信息素就越濃，更多的螞蟻就過來了。
這就是趨勢。
當然，編程大賽的題目不會就這么簡單，給定的不再是兩條通道，而是隨意設計的一張很大的地圖，有無數條通道從蟻群通往食物源。但是，通道太多，螞蟻第一次放出去遠遠覆蓋不全，因為新的通道上沒有信息素，根據趨勢，所有的螞蟻都會越來越集中到已知覆蓋范圍內的最短路徑上，也就是螞蟻變聰明了，沒有螞蟻愿意放棄已知捷徑，去尋找新的路徑。
這樣就會面臨一個問題，現在找到的最短路徑，并不是真實的最短路徑，甚至差的很遠。這個時候就要引入新的機制，概率隨機。一只螞蟻大部分時間按照趨勢運動，一定概率下，需要隨機運動，來探索未知領域，尋找到新的趨勢。已知領域越大，真相就越近，當已知擴大到整張地圖時，真相就浮出水面。
這就是隨機。
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蟻群模型
我們姑且把上面講的蟻群覓食現象，稱為蟻群模型，這個模型里，除了趨勢和隨機，還需要加入另外一個因素，就是眼界。
你可能會覺得，最短路徑不就是兩點之間取直線么，但那是人的視角，螞蟻是二維動物，它只能看到前后左右各一步的距離，人的視角之于螞蟻，就相當于上帝視角之于人。就好比，十年前的你能預測到十年后的今天，社會能發展成這等模樣么？
梳理一下這個模型：螞蟻的眼界非常窄，單靠一只螞蟻不可能找到目標，但是可以用自己和其他螞蟻的信息素作為反饋機制，找到眼界里的趨勢，又通過隨機機制，擴大眼界，找到新趨勢，無限逼急或找到目標。
好，這個模型建立起來后，我們看看這個模型能不能套用在人身上。
對于人來說，方向遠遠比努力更重要。
比如你的孩子在菜場剁魚頭，那么無論他比別人早起三個小時，還是晚睡四個小時，收入增加都是有限的。但是你發現，村里原來出去上了大學的人，過年回家都人五人六了，在你的眼界里，讀書上大學就應該被定義為趨勢，你的孩子不應該再無比努力的雕琢刀工，而是放下菜刀，讀書考大學。
再比如，你村里的青年馬云，已經意識到考大學是一種趨勢，發憤圖強，連考了三次，終于如愿。后來做了英語老師，他當時的趨勢應該是成為全國十佳優秀青年教師，但是他在西湖邊接待老外拓寬了視野，并在一次偶然的隨機事件--去美國討債--中接觸到了互聯網，無意連接到了一個更大的趨勢，成為了后來的馬云。
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學習敏捷力
那么，你是想成為菜場的剁魚小販，還是英語老師，還是馬云呢。
你可能會說，你并不想成為一個剁魚小販，但也無意成為下一個馬云，安靜的做一個英語老師就可以了。但是，當今社會發展之快，經常會讓你基于老模式下的努力，變得毫無意義。
比如，你是一個諾基亞手機鍵盤的設計工程師，為了解決用戶的痛點，加班加點，準備設計出一款更好的鍵盤，但是iphone出現了，它雖然沒有解決鍵盤的老問題，但是卻讓你準備解決鍵盤問題的努力變得毫無意義。
你兢兢業業，勤勤懇懇想要維持的穩定，可能因為時代的某一個小浪潮，瞬間就化為烏有。
那應該怎么做呢。
判斷趨勢，如果你所處的行業，大量優秀的人已經開始流失，人才不再進來，留下的都是混吃等死，恨不得體制一萬年不變的人，那么這個行業可能就不在趨勢上，如果你的公司里面長久以來都是一批人，用一樣的流程做一樣的產品，公司的增長可能也就消失了，如果你自己，還在一直使用10年前的技能包打天下，失去了對新事物的好奇心，失去了學習的動力，害怕變化，成長也就不再了。
對于個人而言，判斷行業或者公司的趨勢是很難的，需要很大的運氣成分。
但是，敏捷里有兩個概念，一個是迭代，一個是小步快跑（或者說精益），這是一種不知道未來具體是什么的模式，通過設定開始和規則，然后不停的迭代，把當下每個迭代的事情做到極致，每個迭代后的反饋和輸出，又重新作為輸入，進入到下一個迭代。以此無限接近趨勢。
放大到通用層面，我們先在自己眼界范圍內，不斷學習身邊、或者網上的牛人的工作方法，思維方式，甚至生活節奏，把這些牛人在做什么定為自己的趨勢，然后不斷迭代，讓自己保持在趨勢中。
除此之外，可以每年都做一件過去沒做過的，有趣或者有價值的事情，讓自己的生活存留一定的概率隨機，保持連接到其他各種新趨勢的可能性。
一段時間回過頭，你或許會發現，追求穩定是多么可笑，未來在哪里也已經不再重要，只要保持敏捷力，過程的每一刻都是美麗的。
