生活在數位時代，必須要懂的思考術：運算決策

近幾年「運算思維」（Computational Thinking）逐漸取代「設計思維」（Design Thinking）而成為問題思考的一個熱門名詞。但是，怎麼樣的思維是運算思維？運算思維對企業的決策管理、內部溝通，又能產生何種啟示？

「運算思維」一詞最早是由卡內基梅隆大學教授周以真所定義，她指出，運算思維是「利用電腦科學的基本概念進行問題解決，與理解人類行為的思維模式」。以電腦科學中的資料處理、問題抽象、演算法等，來針對諸如市場策略、顧客服務、網頁設計或管理決策問題提出解答。

例如，電腦科學中常用的「啟發式」（Heuristic）演算法的觀念，就已十分廣泛地應用在決策過程中。這是一種「不考慮極端情形，但在一般情況下，能得到不錯結果」的決策法，相較於推導出 100% 正確解的邏輯或數學式思考，「啟發式演算法」則能在更多實際應用中派上用場，例如：商用聊天機器人只針對大部分（如95%使用者）的需求進行設計，而不去考慮極端的（例如胡鬧的使用者）的狀況。

而早期CPU的多工處理（Multi-tasking）模式則告訴我們，一個熟練的員工雖然可以同時處理手邊許多不同的業務（前提是業務間彼此的輸出、輸入不互相依賴），但同一單位時間則只能注意一件事。雖然人可以在等待印表機印出資料時，順便回覆電子郵件；但這樣的多工增加的是「注意力切換」成本（在作業系統來說，就是把記憶體中的資料，轉換成另一項工作所需的資料，處裡完再切換回來），因此，有時必須斟酌「切換注意力」的成本，是否比循序漸進執行單一工作還要更高。

實際上，「運算思維」至少包含了兩層意義：以電腦的方式思考，或者以一種「電腦能處理」的方式進行思考。前一種是將電腦科學作為人類的決策思考的工具之一，後者則是意圖將問題拆解、抽象至電腦可以處裡的狀態，也就是「數位資料」，以利後續進行人與電腦之間的協作。

企業內部溝通決策的「共同語言」

然而「運算思維」的優勢正在於，在數位時代中，許多問題本身就是以「資料」的方式進行呈現的。藉由運算思維具備四個主要素：將問題細分成可處理範圍大小的問題拆解（Decomposition）、找出資料間重複規律的模式辨識（Pattern Recognition）、提取資料特徵或重點的抽象化（Abstraction）、能將資料處理以某種方式自動化的演算法（Algorithm），藉由四組思維要素之間的搭配，有時便能直接找到對應問題的解方。

而在扁平化的組織管理中，「運算思維」還有另一項功能：即創造一種內部溝通與決策的協作語言、共同的討論框架。舉例來說，「心智圖」（Mindmap）這種思維工具，實際上是將線性的文字以巢狀結構表達，在這種視覺結構影響下，討論容易聚焦於問題的主次、重要性、從屬關係，但較不易察覺問題發生的先後順序與因果。

相對地，有限狀態機（finite-state machine）這種資料呈現模式，無法展現資料複雜的層級結構，卻能看出事物的因果、狀況發生過程、條件與前提。

上述差別，就是以「運算思維」將資料進行不同角度「抽象化」方式的差別──心智圖重視資料的「空間特徵」，狀態機則意在描述其「時間特徵」。光是不同資料的呈現方法，就能影響人對問題的思考方式，進而將問題的溝通與決策導向不同方向。

事實上，教育部已將運算思維列為108課綱的重點，國內亦有如「運算思維實驗教育機構」等運算思維教育應運而生，十年後的商務人才，很可能都將具備基礎的「運算思維」思考能力。然而，運算思維也並非一切問題解決的萬靈丹，例如倫理問題、開放式的創意發想等，運算思維都力有未逮。

即使如此，多學會一套思考方式，等於多配備了一項思維武器，對於個人或企業的管理、決策與溝通能力，都將具備積極意義。

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