1985年，大卫·德意志（David Deutsch）率先描述了图灵量子机。 后来，他将波普尔，道金斯，埃弗里特和图灵的思想结合到了合理的解释理论中。 最近，我发现我正在基于他的科学方法论来改进银行产品的开发过程。
你好 我叫Dima Murzin。
从专业上来说，我是金融领域的业务分析师，我与业务利益相关者以及我在其中扮演产品负责人的开发团队一起工作。 我和家人住在纽约的第三年。
当我住在圣彼得堡时，我很幸运能与一个团队一起工作，在这个团队中，SCRUM流程非常好。 这主要是由于客户的产品经理非常深刻地了解敏捷的原理，并且也知道如何按照所有实践和仪式来安排SCRUM。 在一家欧洲大银行（我为之工作过）中很少见。 另外，我应注意由承包商公司直接管理。 他们聘请了一位优秀的教练，他全神贯注于该过程，并跟随我们进行了数周的工作，给予我们完全的行动自由和对产品的责任，此后，他们只有在出现严重问题的情况下才进行干预，而这种情况很少发生。 此外，他们从事招聘工作并选择适合在不断变化的条件下工作的人员。
在我移居美国之后，离客户更近（并加入了一个完全不同的团队，而敏捷团队没有这种感觉），我试图分析为什么我以前的团队如此有效和富有成效，以及为什么总的来说，我知道团队这么好吗？ 从业务结果的角度来看，这一点都不明显。 我们生产的产品是基础设施产品（也就是说，它自己没有任何利润），而一家欧洲大银行的股价在我工作时几乎翻了一番，因此请评估业务收益很难。
也许我只是在自欺欺人，团队很普通，没有超级生产力吗？ 但是，我对此感到满意，并试图找出它的来源。 这时，我阅读了大卫·德意志（David Deutsch）的书“无限的开始”，并从中找到了理论基础来解释团队为何富有成效（在我未来的活动中，我尝试通过实验确定该理论是否成立）。
在下文中，我使用大写字母表示重要概念。就我自己而言，我简要地将此理论方法称为David Deutsch的“智能解释理论（TRODD）”。 我将尝试在下面描述它，但是因为 我不是理论家，而是实践者，所以我敦促每个想要更准确的学术演讲的人熟悉原始资料（
David Deutsch-The Beginning of Infinity ）。
大卫·德意志（David Deutsch）的智能解释理论
TRODD的主要立场是寻求最佳合理解释的原则（PPNRO）。
要完全理解PPNRO，您必须首先从Karl Popper的科学知识理论中了解几个定义。
卡尔·波普尔（Karl Popper）认为某些理论比其他理论更好。 最重要的是，他不尊重那些无法证伪的理论，例如，那些很容易被改变和解释的理论。 为了分离这样的理论而不是根本不考虑它们，波普尔提出了一种划界方法，即 一种区分科学知识与非科学知识的方法。 科学理论必须从
根本上进行伪造 ，即 以便有可能发生某些事情（实验），并且该理论显然是错误的。 因此，例如，“一切都按照命运的意愿发生”的理论是不科学的，因为根本没有任何事件可以反驳它。
波普尔将非科学理论与科学分离后，他开始处理科学。 大多数科学理论很容易通过一些简单的实验就被伪造，并被当作假的。 但是，事实证明，有些理论并不容易被伪造。 这样的理论比不正确的理论要好得多。 但是他们是正确的理论吗？ 在科学史上，有许多例子似乎证明了该理论是正确的，但随后的新观察证明了它是错误的（规范的例子-相对论的私人和通用理论取代了牛顿的古典物理学）。
然后，波普尔提出了另一个原则-
易错性原则 -声称任何科学知识本质上都是假设性的，容易出错。 实际上，他说，没有理想的理论可以解释所有可观察的事实并排除所有不可观察的事实。 因此，波普尔提出了一种评估理论的量表，根据该量表，非科学理论的得分为零，理想理论处于无穷大的地方，所有可用的科学理论都悬在它们之间的某个地方，具体取决于理论解释和排除的事实数量。 。
在德意志书中，术语“理论”被术语“合理的解释”代替。 在其中一章中，他甚至说他会很乐意使用术语“错觉”代替这两个术语，以强调我们的任何理论在某种程度上都是错误的。
Deutsch使用Karl Popper量表来提出必须采取的行动方法或策略，以便获得问题的答案或问题的解决方案。 TRODD中概述了此策略，“找到最佳合理解释的原理”对此策略进行了简要描述。
它的大致内容如下：
- 当人们在寻找问题的答案或问题的解决方案时，寻找最佳合理解释是正确的策略。
- 您需要使用创造力或“创造力”来提出不同的“智能解释”（第一种成分）。
- 接下来，您需要尝试借助实验（包括心理实验）来驳斥这些解释，这被称为“批评传统”（第二成分）。
- 如果无法反驳，则认为该解释有效并被使用。
- 但是寻找其他更好的合理解释的尝试并没有停止，因为 根据谬误性原则，没有一种解释可以被认为是绝对正确的。
即 找到最佳的合理解释是不可能的，但是您必须尝试，因为 在搜索过程中，您会找到比有效的解释更好的解释。 然后，有效的解释被识别为错误，并且最佳的解释开始起作用。
此外，Deutsch引入了范围和解释力的概念。 范围是该理论试图解释的一组可观察的事实。 不同理论的适用领域可能根本不重叠或部分重叠。 解释力是智能解释中解释或排除的众多事实的度量。
德意志写道，在大多数情况下，不可能在不同的智能解释之间实现自由竞争，这是由于存在许多不同类型的错误哲学这一事实。 当哲学不允许实施PPNRO中描述的策略时，即哲学是站不住脚的。 要么阻碍思想的自由产生，要么阻碍批评和实验性驳斥的传统。
Deutsch描述了失败哲学的许多领域，但是我想在本文中举两个例子，因为我必须在工作实践中经常处理它们。 第一个示例是对权限的引用，而不是解释（“我是这里的经理，我更了解！”）。 这种哲学立场阻止了任何批评的尝试，也对创造力产生了负面影响-创造新的解释的过程。 第二个例子是后现代主义，或者说 如果没有正确的解释（谬误性原则），则所有解释都是同等合理的（拒绝证伪性原则）。 后现代主义甚至对最有害和最不合理的解释都具有一定的合法性。 同时，创造力的过程蓬勃发展，但每个有关方面都认为对它的解释是最合理的，因此，批评不会导致错误解释被丢弃的事实。
大约以此形式，我自己学了大卫·德意志（David Deutsch）的《智能解释》理论。
然后是SCRUM？
我意识到SCRUM是根据PPNRO组织流程的非常方便的框架。 我们团队中的关键流程就是这样安排的。 我们解决了“
如何最大程度地为企业带来收益？ ” 来自主要问题的更具体的问题是：
我该怎么办？ 接下来要做什么？ -积压优先级的主要问题。
怎么做？ -就是 解决方案应该是什么，架构应该具有什么解决方案？
如何工作？ 应该是什么过程？为了回答这些问题中的每一个，组织了一个过程，其中几个人提出了为什么需要这样做的他们的明智解释版本。 进行了进一步的讨论，在此期间，其中一个版本被接受为有效版本，并通过实验进行了验证。
我该怎么办？ 接下来要做什么？
根据规范的SCRUM，积压优先级排序过程非常简单，其中包括：产品经理，客户方面的业务分析师，承包商方面的4位业务分析师，承包商方面的项目经理和架构师。 所有参与者（除了项目经理之外，他都随时了解事件）确实影响了优先级排序的结果。 产品的作用是做出最终决定，但是大多数决定仍然是通过共识做出的。 优先级最高的故事在下一个冲刺中起作用，并在演示中显示。 优先级每两周发生一次，因此，当某些历史记录的实施结果影响进一步的优先级时，就会出现一个反馈周期。
因此，根据寻求最佳解释的原则，必须进行以下过程：创造性地创建新的解释（为什么现在必须这样做）和批评的传统以伪造解释（即试图解释现在还需要做些什么） ）
怎么做？ 应该是什么架构？
与决策执行相关的决策过程非常棘手。 在我们的团队中，他以定期集会的形式参加（为期两周的冲刺，进行了3次集会），这被称为“产品待办事项细化”。 在SCRUM指南中，没有关于如何安排产品待办事项细化的特定规范（根本不描述为集会，而是连续整理待办事项的过程）。 显然，教练决定以此方式安排一次集会。 目标是在20分钟内有时间在每个集会上讨论3个中型故事。 在10分钟内，我作了关于业务价值和必要技术细节的演讲。 5分钟后，进行了简短的讨论，然后尝试使用Planning Poker技术在Story Points上得分。 如果评估不同意，则保留最后5分钟用于讨论。 然后尝试重新评估历史，如果仍然无法解决问题，则对历史的讨论将推迟到下一次会议进行。 为了进行第二次讨论，设置了行动要点：准备其他信息或进行实验。 因此，这里的两个关键流程都是根据TRDD进行的：团队提出了各种解决方案（该选项始终基于对为什么要这样做的解释），对其进行批评并试图进行反驳，包括使用原型。
如何工作？
SCRUM具有回顾性集会，其目的是为了找到该问题的答案。 这次会议也是根据寻找最佳解决方案的原则组织的：团队试图确定存在的问题，确定流程中必要的更改，在sprint期间执行它们，并在下一次回顾展中评估它们的好处并决定是否放弃它们或离开它们。
有很多问题，但并没有立即解决。 但是，因为 回顾性实践不是空洞的形式，而是真正奏效的，结果，团队获得了所谓的（我）无休止的改进过程。 在很多情况下，借助日常任务的自动化，它会发生，因此团队专注于关键任务。 我将这个过程描述如下：最初有两台机器（开发团队）以大约相同的速度移动。 其中一辆汽车逐渐开始改进，而另一辆则什么都没有改变。 然后两个星期过去了，由于解决了一些问题，第一辆车的速度比另一辆车快了1 km / h。 而且这种情况每两周发生一次，第一辆车就好像相对于第二个车一样加速行驶。 事实证明，在两年的距离里，第一辆汽车并不仅仅是开着更多的车。
事实证明，由于在此过程中不断发现和解决问题的习惯，团队取得了巨大的飞跃。 在团队不断改进过程中的某个时刻，当系统变得不仅仅是组件的总和时，就会产生协同效应。 这样的团队并没有比其他团队多得多（尽管也是如此），但是可以做得更好，更复杂，更必要。 这样的团队可以提出任何想法，将通过实验进行讨论，批评和验证。
实际上，在我当前的工作中，我受PPNRO的指导来确定是否设置了解决特定问题的流程，无论该流程是好是坏。 如果不满足PPNRO的必要条件，通常就是不满足，这意味着流程设置不当，需要进行调整。 无论如何，他绝对不会无休止地进步。
我的经验当然非常有限，因为 我一直只从事公司定制开发，主要用于银行产品。 但是，在我看来，TRODD是一种通用理论，可以在许多领域中应用。 在软件开发领域中的敏捷，在产品发现领域中的精益创业以及在设计领域中的设计思维之类的方法都重复了PPNRO的两个主要观点：创造性思维的需求（创造力）和批评的传统（伪造）。
我希望那些实践这些方法的人在阅读本文的过程中会听到足够的“风声”，以使他们希望参考原始出处。 这是令人兴奋的阅读。