用景观思维解决复杂问题

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安德烈亚斯·瓦格纳在**《如何解决复杂问题》中介绍了一种用于解决高复杂度问题的思维方式，这种思维方式就是景观思维**。

景观思维的灵感来源于生物进化（亦或者先产生了景观思维，再通过生物进化进行论证），了解这种思维需要先了解适应度景观和进化中的三大力量。

适应度景观 #

适应度景观是一种抽象思维，它把生物进化比喻为了物种攀登高峰的过程：这个抽象世界中全是连绵起伏的高峰，但是仅有一座是最高的，也是物种进化的终点，而物种则要竭尽全力来达到这座山峰的峰顶。

准确的说，适应度景观产生于如何才能得到最优进化这一问题。

基因突变造成了同一种生物之间的不同性状，而自然会选择那些能够有利于生存的性状。

达尔文的自然选择学说仍是当前学术的主流观点，自然选择解释了物种处于不断进化的状态：适合生存的性状会被遗传下去。而性状的本质就是基因。

然而，自然选择无法找到“最优解”，就像贪婪算法一样，只能够得到”局部最优解“，这是因为自然选择存在进化死角。

自然选择促使物种不断向景观中的最高峰前进，并且不能后退——后退就会被自然选择淘汰。

一个物种只能埋头向当前的高峰前进，从概率上讲，这很可能不是最高峰。

当它进化到峰顶后，就会进无可进，后退更不可能——后退就意味着被淘汰，于是物种就进入了“进化死角”——这个物种永远也到不了最高峰。

不同的精子或卵子可以从父母一方身上继承同一等位基因的副本。只有两个副本上的等位基因都出现变异时，才会表现出其性状，也就是出现了遗传漂变。

遗传漂变解决了在自然选择下基因不能后退的问题——一个副本的基因被改变不会立马显现出来，因为另一个副本的基因是正常的。

遗传漂变会导致一个种群的基因库发生随机的、没有特定方向的变化，这对于正在山峰上攀登的物种而言，就像被随机传送到了附近的一个位置——倒霉的会被传送到山脚，运气好的则会被传送到更高的山峰。

虽然遗传漂变能够在一定程度上解决自然选择的短视问题，但是效率不高，毕竟两个副本中的对位基因同时变异的概率很低。

当我们的身体制造精子和卵子时，每一对染色体上都会发生两端对齐、随机切割、交叉互换和重新黏合的过程，这一过程又被称为重组。重组的结果就是形成了一条混杂的DNA串。

基因重组能够加速物种进化的进程，相当于一个加强版的遗传漂变。

在景观中，基因重组能使得物种被传送的频率更快，位置更远，因此进化的脚步也更快。

人类思考的方式可以分为两大类：收敛思维和发散思维。

习惯使用收敛思维的人在思考问题时往往专注于问题本身，不断挖掘问题的深度直至解答；而习惯使用发散思维的人则会通过联想、关联其他事物来解决问题。

景观思维是同时包含了两种思维方式，以适应度景观为背景，从生物进化的角度来思考的一种思维方式。

使用景观思维意味着我们需要同时具备深度和广度：通过深入了解问题相关的知识来解决复杂度较低的问题；通过广泛了解其他领域的知识来进行类比、联想，从而解决高复杂度问题。

高复杂度的问题往往意味着难以在短时间内找到最优解，而通过景观思维则能够找到相对最优解。比如路径规划问题的解决办法就经历了贪婪算法-模拟退火算法-遗传算法这一过程，遗传算法就是通过模拟遗传漂变和基因重组来取得到一个相对最优解。

景观思维要求我们做出改变：