公子灵的创业圈读书会
第89篇
第55本 | 全篇
随着全球竞争的日益加剧，人才争夺战也愈演愈烈，而如何在招聘面试中快速的识别人才，尤其是识别具有高潜力的人才成为了国际各大公司关注的重点，于是那些国际大公司也演化出了各自不同的面试方法和面试逻辑，
其中以拉里·佩奇和谢尔盖·布林共同创建的谷歌公司面试模式最为出名！随着谷歌公司在全球影响力的不断提升，谷歌的面试方法和逻辑也渐渐成为国际大多数公司学习的榜样。
曾获得普利策提名奖的美国超级畅销书作家威廉.庞德斯通将谷歌公司的面试方法和逻辑做了分析和总结，将其写成《谁是谷歌想要的人才？》一书。
差不多从20年前开始，庞德斯通就开始收到一些奇怪的电子邮件，这些邮件来自与他的朋友、亲戚、同事、粉丝等。他们说，自己在申请某份工作接受面试时，经常要回答一种猜谜式的题目。庞德斯通逻辑谜题的铁粉希望他能告诉他们在面试时提交的答案是否正确。
这件事情启发了庞德斯通，于是他决定趁着这股热度写一本关于常规性面试题的书，于是就有了《如何移动富士山》，这本书在2003年首次出版，得到了极大的关注。
自《如何移动富士山》出版以后，庞德斯通收到了更多读者发送过来的书中没有收录的面试题。这件事情再一次启发了庞德斯通：
常规性面试题已经过时了，非常规性面试题已经风靡全球。
于是他研究全球非常规性的面试题类型，尤其是以谷歌为代表的高科技公司的非常规性面试，所以后来才有了《谁是谷歌想要的人才？》这本书。
为什么非常规性的面试题会风靡全球呢？要回答这个问题，我们先来看看出现在中国出现频率比较高的三道题目。
l 如果你买彩票中了500万，你会怎么做？
l 在上海每年卖出多少个冰激凌？
l 你置身于一个漆黑的房间，身边有一把火柴、一盒图钉，还有一支蜡烛，你要怎么样把蜡烛固定在墙上取光呢？
姑且不去在乎这些问题能够揭示出求职者怎么样的素质，但是他们却透露出如今的就业市场竞争程度。每次招聘受欢迎的雇主总是收到大量求职者申请，他们很可能需要从多名合格的候选人中进行挑选。
面试官往往不知道该问些什么问题才好，很多时候，除了传统的面试题，他们还会补充自己听说过的怪题或谜题。这些题目里，一部分可以跟招聘的主题相契合，另一部分却相去甚远。
很难想象雇主想从彩票一题中了解些什么。面试题应该跟工作技能存在明确的联系，不然，面试官就是在浪费他和求职者双方的时间。
你可能认为冰淇淋问题和彩票问题同样肤浅，但是想冰淇淋这样的估算题（目前很流行）其实有着很大的优点。
就好比企业家必须要估算市场、成本和利润；谁能做到这一点，谁就能把商业点子分成两类：大量可以迅速否决的点子和少数值得进一步研究的点子。估算题只需要掌握基本的数学能力，在加上人人都在学校里学习到的少量基本事实即可，比如上海市的大概人口。
但雇主们发现，许多求职者往往很难把所学知识应用到现实世界。棘手的估算题看似穿着俏皮的外衣，但它们的用意可谓相当严肃。
当然，还有一类面试题，测试的是跳出框架、进行创新思维的能力。漆黑房间里的蜡烛一题就是个很好的例子。
这道题现在早已广为流传，它的最佳答案完美的融合了创造力、思考力、想象力、逻辑力并创建联系以及进行推理的能力。而太多的成年人失去了这种思考的灵活性。
在快速变化的商业世界里，它是一种十分稀缺的能力——应对未来未知的能力！
而我们大部分人拥有的都是应对未来已知的能力，所以我们努力的总结和记住过去发生的事情、或者历史发生过的事情，想通过一种记忆的方式，直接为遭遇的问题提供答案。
但是这样的逻辑往往会让我们停滞不前，甚至在面对复杂问题时，本能的手足无措，因为你发现自己的历史数据库里没有类似的答案储备。
关于这部分的探讨可以参看之前我们分享过的由日本作家伊藤攘一写的书籍《爆裂：未来社会的9大生存原则》
所以，为什么非常规性的面试题会风靡全球呢？那是因为需要通过类似的问题筛选出具备“解决未来未知问题能力的人”，而不是那些解决未来已知问题能力的人。
为了找到这样的人，在回答这些非常规性问题的时，考官更加关注面试者解答问题的过程和思路，而不是他们得出的答案（结果）是否正确。这个观点和我们前几天分享的，由大前研一写的《思考的技术》一书的观点类似：
面对复杂的世界和错综交叉的难题，我们永远不知道什么才是正确的结果，我们唯一能确保的是，以一种正确的方式、正确的过程解决问题！
接下来，我们来看看谷歌是如何通过非常规性的面试题来观察面试者解决问题的方式和过程。
吉姆来谷歌公司参加面试，他的第一个面试官迟到了，这位面试官骑自行车上班，到公司时已经满头大汗。入座位后，他开始礼貌性的询问吉姆的工作经历。吉姆急切的解释了他短暂的职业生涯，但面试官没有看他，他正飞快的在笔记本上做笔记。
接着，他说：“我要问的下一个问题，比较怪哦。”
“你被缩小到只有一枚硬币大小，仍进搅拌机。你的质量减少，密度不变。搅拌机60秒内就会开始搅拌。你会怎么做？”
面试官抬起头，笑容满面，就像是疯子盯着眼前的新玩具。
吉姆说：“我会掏出口袋里的零钱，把它仍到搅拌机的电机里，卡住它。”
面试官低下头继续做笔记，并反驳道：“搅拌机内部是密封的，如果能把口袋里的零钱仍进机器，你自己也会滑进去。”就好像他以前也听过这样的说法。
“恩……呃……那么，我会解开皮带，脱下衬衫，把衬衫斯成条，做成一根绳子，或者再加上我的皮带。然后，我把鞋栓在绳子的末端，就像套索那样……”
飞快的键盘敲击……
吉姆继续辛苦的往下说：“我不是说套索。阿根廷牛仔扔的那个东西叫什么来着？总之就是绳子末端栓着重物。”
没有回应。这下吉姆觉得自己的回答很愚蠢，但又不得不把它说完。“我会把重物仍到搅拌机盖子顶上，然后爬出来。”
“你说的‘重物’只是你的鞋子而已，它怎么支撑得了你的体重呢？你可比你的鞋子重好多呢！”
吉姆不知道。但一切还没有结束。面试官突然给话题升温，开始逐一戳破吉姆的各个漏洞。他的衬衫和本人同时缩小了，够不够做成一条能抛到搅拌机盖子之外的绳子呢？他还不敢保证。就算他爬到了搅拌机顶上，又该怎么下来呢？还有，他能否在60秒内拧出一根绳子来呢？这现实吗？
吉姆搞不懂“现实”这个词是打哪里冒出来的，听起来就像是各个真的有缩小射线，打算下个星期就试试看一般。
“很高兴认识你。”面试官说着，伸出了自己仍然汗津津的手。
——威廉·庞德斯通《谁是谷歌想要的人才》
“扔搅拌机”一类的问题要衡量的是，求职者脑筋转的是否够快、是否具备创业潜力。由于公司的快速发展，这两项素质对公司而言很重要，现在招聘来做某一件事的员工，再过几年可能会被派去做另外一件事情。
这类非常规性的、看似离谱的的问题可以评估出每家公司都想要、但很少有人知道该怎么测量的东西：创新能力。
谷歌的面试挑战大多是有隐含意义的。面试官不会告诉求职者他们的思路是否“对头”，最终答案是对是错。
谷歌的面试题往往不止一个好答案。
有些答案属于“不错”之列，有些属于“平庸”，还有些属于“精彩”。求职者离开房间时，根本本不清楚自己在面试中表现如何。
这使得谷歌的面试者之间出现了激烈的猜忌和彻底的偏执，还带来了一个奇怪的现象：其他采用谷歌面试题的公司，也不知道确切的答案到底是什么。
——威廉·庞德斯通《谁是谷歌想要的人才》
在谷歌的面试题中，没有标准的答案，只有更好的答案。同时为了不遗漏优秀的人才，他们也采用了一个参考值方法——37%法则。
关于37%法则，有这么一个传说。大数学家欧拉对一个神秘的数学常数 e ≈ 2.718 深有研究，这个数字和“拒人问题”竟然有着直接的联系。
图：欧拉 | 数学家，物理学家
“拒人问题”的数学模型
为了便于我们分析，让我们把生活中各种复杂纠纷的恋爱故事抽象成一个简单的数学过程。假设根据过去的经验，MM 可以确定出今后将会遇到的男生个数，
比如说 15 个、30 个或者 50 个。不妨把男生的总人数设为 n。这 n 个男生将会以一个随机的顺序排着队依次前来表白。每次被表白后，MM 都只有两种选择：
接受这个男生，结束这场“征婚游戏”，和他永远幸福地生活在一起；
或者拒绝这个男生，继续考虑下一个表白者。
我们不考虑 MM 脚踏两只船的情况，也不考虑和被拒男生破镜重圆的可能。最后，男人有好有坏，我们不妨假设 MM 心里会给男生们的优劣排出个名次来。
聪明的 MM 会想到一个好办法：先和前面几个男生玩玩，试试水深；大致摸清了男生们的底细后，再开始认真考虑，当遇到一个比之前所有人都优秀的男生时，考虑发展关系。
从数学模型上说，就是先拒掉前面 k 个人，不管这些人有多好；然后从第 k+1 个人开始，一旦看到比之前所有人都要好的人，就毫不犹豫地选择他。不难看出，k 的取值很讲究，太小了达不到试的效果，太大了又会导致真正可选的余地不多了。
这就变成了一个纯数学问题：在男生总数 n 已知的情况下，当 k 等于何值时，按上述策略选中最佳男生的概率最大？
如何求出最优的 k 值？
对于某个固定的 k，如果最适合的人出现在了第 i 个位置（k
用 x 来表示 k/n 的值，并且假设 n 充分大，则上述公式可以写成：
对 -x · ln x 求导，并令这个导数为 0，可以解出 x 的最优值，它就是欧拉研究的神秘常数的倒数—— 1/e ！
也就是说，如果你预计求爱者有 n 个人，你应该先拒绝掉前 n/e 个人，静候下一个比这些人都好的人。
假设你一共会遇到大概 30 个求爱者，就应该拒绝掉前 30/e ≈ 30/2.718 ≈ 11 个求爱者，然后从第 12 个求爱者开始，一旦发现比前面 11 个求爱者都好的人，就果断接受他。由于 1/e 大约等于 37%， 37% 法则。
不过，37% 法则有一个小问题：如果最佳人选本来就在这 37% 的人里面，错过这 37% 的人之后，她就再也碰不上更好的了。
但在游戏过程中，她并不知道最佳人选已经被拒，因此她会一直痴痴地等待。也就是说，MM 将会有 37% 的概率“失败退场”，或者以被迫选择最后一名求爱者的结局而告终。
37% 法则“实测”！
37% 法则的效果究竟如何呢？我们在计算机上编写程序模拟了当 n = 30 时利用 37% 法则进行选择的过程（如果 MM 始终未接受求爱者，则自动选择最后一名求爱者）。
编号越小的男生越次，编号为 30 的男生则表示最佳选择。程序运行 10000 次之后，竟然有大约 4000 次选中最佳男生，可见 37% 法则确实有效啊。
图：计算机模拟 10000 次后得到的结果
这让我想起来以色列特拉维夫大学生命科学学院院长查莫维兹教授给年轻人的恋爱指南，分手7、8次之后有助于找到那个你愿意共度一生的伴侣。——陈少霞 博士
总结
作为创业者或者企业管理者，因为公司招聘的需要，你时常出席公司的面试场合，但是你发现大部分通过面试招聘过来的人，未必是工作中表现最棒的人。
这导致的结果就是，你对自己招聘而来的人并不满意。如果你想让自己选择的人符合你的期望，那么你就用谷歌招聘优秀人才的办法吧——看他探索结果的过程，而不仅仅是看他给出的结果。
如果应聘者在面试的过程中，没有展现出探索结果的优秀过程或者逻辑，那么你就可以放弃对他的期望，因为探索的过程是解决问题能力的体现，而结果可能只是猜测或者记忆的调取而已，
一个在面试中不愿意或者不善于动脑的人，你就不要指望他会在工作中有所表现。
如果你不能确定你给出的非常规性的开放式话题的优秀解答过程或者逻辑应该是什么，那么你就可以采取37%的法则，用应聘过的前面37个人中你觉得最好的解答，和之后应聘者的解答对比，如果在之后的应聘者中，你发现有人的解答比这个更好完美，那么你就果断录取他！
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本文来源：公众号@公子灵的创业圈读书会。作者公子灵，7年创业史，CCTV4创业专访人物。带你一年阅读100本商业书籍，洞悉商业本质，伴你创业成功！
