当一个公司确定了目标和价值观后，每一个人就会不自觉地调整自己做事情的方式，以优化这个目标。而这背后的原理就来自信息论中一个重要的原理—期望值最大化(expectation maximization)。这个原理其实也是今天各种机器学习算法重要的理论基础，同时在管理学中又有非常广泛的应用，而且还能指导现实生活。这可能是因为世界上很多道理是相通的。
期望值最大化原理原本是用来寻找一个最佳函数的，它的原理大致如下：
首先，我们要给出一个收益函数，它代表我们的利益。其次，在每个时刻计算出能够最大化收益的期望值的方向，之后沿着这个方向走一小步。接下来，再从新的起点出发重复这个过程。 *收益函数（gain function，也称为利润函数或者成本函数，因为利润的反面可以理解为成本，因此它们的含义都差不多。
期望值最大化原理也被看成是宇宙演变和物种进化背后的动力。在宇宙的演化中，物理学的基本原理其实就是收益函数，比如各物质之间的四种基本作用力（不算前几年刚被证实的希格斯作用力)，质子和中子通过强核力形成原子核，弱核力保证原子核不要太大，电磁力保证原子核和电子能够形成原子，以及原子可以结合形成各种分子乃至万物，万有引力保证物质能够形成星球等。宇宙的演变其实就是在这很少的几条规则限制下不断优化的过程，最后孕育出生命。物种的进化也是如此，其实就是我们的DNA不断优化适应环境的过程。
在一个组织内(比如一个公司里)，情况更是如此。一个公司的创始人定下一个什么样的价值观，它就是这个公司的收益函数，员工会不自觉地朝着收益最大化的方向努力。如果某公司规定销售额是考核的标准，那么大家都会放弃对技术的长期投入、对产品细节的追求，转而考虑降低成本，采用各种方式进行促销。有的公司在发放年终奖时，把一半的奖金与员工对公司价值观的认同度相挂钩，久而久之，公司就会产生大量只动嘴不动手、说得比唱得还好听的人。
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