非琴(非琴不是筝)

01POSITIVE-SUM GAMES正和博弈

Steven Pinker

史蒂芬·平克

语言学家、认知心理学家、哈佛大学教授，

著有《语言本能》《思想本质》《心智探奇》《白板》。

所谓零和博弈，指的是在某一次互动中，一方的收益正好等于另一方的损失，即双方的收益和损失相加正好相抵，更准确地说，是在双方互动的过程中相加之和一直为零。体育竞赛是典型的零和博弈，胜者为王败者为寇。非零和博弈则是双方的行为互动之后产生净收益（正和）或损失（负和）。牧民用剩余的羊毛和牛换农民剩余的谷物和水果，人们利用各自的空闲时间互惠地轮流照顾彼此的孩子，这些都是典型的正和博弈案例。

在零和博弈中，总在寻求自身利益最大化的理性行动者必将导致对方的损失最大化。而在正和博弈中，一个理性自利的行动者的选择可能会惠及做出同样选择的其他人。简而言之，正和博弈就是双赢，也就是所谓的“人人都是大赢家”。

1944年，约翰·冯·诺依曼（John von Neumann）与奥斯卡·摩根斯坦（Oskar Morgenstern）提出了“博弈论”的数学理论，引入了零和博弈、非零和博弈、正和博弈、负和博弈、常和博弈和变和博弈等概念。谷歌的书籍词频统计器显示：以上这些关键词在20世纪50年始成为热门词，而“双赢”一词直到20年后的70年代才变得热门。

在多人互动的情境中，人们做出的选择无法决定他们将进行零和博弈还是非零和博弈，因为博弈就是人类世界的一部分。如果忽略了一些选项，人们可能会将一个非零和博弈当成零和博弈，而且最终真的会导致收益损失相加为零的结果。因此，如果人们知道了人际互动中的博弈理论结构（也就是正和、负和还是零和），他们无须假装圣人就能做出有价值的选择，让大家变得更安全、更和谐、更富足。

例如：争执不休的同事或亲人将能达成一致，他们会收敛傲慢，并承担各自的损失，实现共同的和谐友爱，而不是为了能让自己占据上风而争吵不休；谈判双方将改变刚开始的各执己见，转而求同存异达成一致；离婚的夫妻会意识到可以重新起草离婚协议，他们完全可以结束没完没了的诉讼，省下支付给律师和律所的高昂费用，为自己留下更多的财富；人们会意识到中间商（精通此道的通常是少数族裔）并不是社会的寄生虫，他们的财富并不是以消耗美国资源为代价获取的，他们是正和博弈的缔造者，而且使每个人都越来越好；各国也会意识到国际贸易并不是损己利人的，而是可以促进双方获益，由以邻为壑的贸易保护主义转为开放经济，让每个人都如古典经济学家所说的那样富起来，并如最近一些政治经济学家所言那样有效防止战争与种族灭绝；处于战争中的国家将纷纷放下武器，放弃得不偿失的胜利，分享和平带来的红利。

当然，人类活动中也确实存在零和博弈，生理上的两竞争就是如此。甚至在一个正和博弈中，某一方也可能为了追求个人利益而牺牲共同福利。深刻理解博弈理论框架下的风险和代价，特别是在反复活动中，某一轮欲望的满足可能遭致下一轮角色逆转后的惩罚，能抵御各种短视之举。

自20世纪50年代以来，人们对零和及非零和博弈的理解的增加真的带来了全球和平与发展吗？这并非天方夜谭。过去几十年来，国际贸易和国际组织蓬勃发展，博弈理论也日益盛行。无独有偶，发达国家也迎来了经济大发展，各种形式的暴力都空前减少，超级大国之间的对抗、发达国家之间的战争、种族和流血冲突都减少了。20世纪90年代以来，这些影响延伸到发展中国家。原因之一就是这些国家的意识形态从崇尚阶级和民族斗争，转向了崇尚正和博弈式的市场合作。

早在当代博弈概念提出之前，人们就已经开始享受正和博弈带来的富足和安定了。生物学家约翰·梅纳德·史密斯（John Maynard Smith）和奥瑞思·桑斯马利（Eörs Szathmáry）认为正和博弈式的生物进化主宰了生命史上每一次的重大转折：基因、染色体、细菌、有核细胞、有机体、有性生殖和动物群的出现。在每一次重大转折中，生物因子都被放入了更大的整体中，在此整体中各种因子产生分化、互惠互利并互相制衡。著名记者罗伯特·赖特（Robert Wright）在他的书《非零和时代》（Nonzero）里也描述了这一现象，并将此推及人类社会。有识之士对正和博弈及相关概念的准确理解，将会把几十亿年来自然世界的决策法则带入人类决策中来。

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02LIVING IS FATAL非生即死

塞斯·劳埃德（Seth Lloyd）

麻省理工学院量子机械工程学教授，著有《为宇宙编程》（Programming the Universe）。

我将讨论一下人们理性对待不确定性的能力。如果每一个人都能学好处理未知，将不仅会提高个人的认知能力（可能是比远程控制更强的能力），也会造福人类。

很多年来，数学中的概率理论都是处理未知的科学方法。概率就是反映不同事件发生的可能性。人们并不擅长测算概率，不仅是因为不擅长加减法，而且也出于一种根深蒂固的直觉错误——他们常常夸大了那些偶然的惊人大事件的发生概率，如夜闯卧室的，却低估了那些寻常但危险的事件的发生概率，如血脂的缓慢累积、二氧化碳的不断排放。

我对人们理解科学概率并不持乐观态度，一碰到概率问题，人们基本上都会犯错。洛克菲勒大学乔尔·科恩（Joel Cohen）曾根据真实故事改编和报道过这样一个案例：某大学关于一群研究生的报告指出，女性申请研究生的成功概率显著低于男性，其申请成功者人数是男性的2/3，这样的数据模棱两可。据此研究，这一群研究生起诉了这所大学，指控其招生时的性别歧视。但是，当他们到每一个院系去查询录取数据时，奇怪的现象发生了：每一个院系里女生的录取率都高于男生。这是怎么回事呢？

如果能摆脱直觉，答案显而易见。更多女生申请了那些招生名额较少的院系，而院系只能录取非常小比例的申请者，无论是男生还是女生。相反，男生申请的院系往往名额更多，所以录取率也相应更高。在每一个院系，女生申请成功的概率都比男生高，只是因为很少有女生申请那些容易录取的院系。

这种违反直觉的结果说明招生部门并没有性别歧视，但这并不表示偏差不存在。具体学科领域的研究生奖学金很大程度上是由联邦政府决定的，他们会为不同学科领域分配不同额度的科研经费。抱有性别歧视的人不是大学而是整个社会，他们会向那些偏向男性的领域投放更多的资源和研究生奖学金。

当然，擅长概率论的人也并不少。汽车保险公司如果不能准确计算交通事故的概率，可能就会破产。事实上，当我们为了偶然事故购买保险时，我们就是在向保险公司购买事故发生的概率。驾车是一种非常常见却危险的行为，人们总是习惯性地低估危险发生的概率。有一些人并不想购买汽车保险，因为大多数司机都认为自己的驾驶水平高于平均值。州政府之所以强制市民购买汽车保险，正是因为人们总是低估交通事故的发生概率。

让我们再来看看关于医疗保险是否应该立法的争论。生命就像是驾车，是一个常见却危险的过程，而人们也总是低估危险的概率。事实上，危险的概率是1，非生即死。

03FAILURE LIBERATES SUCCESS失败造就成功

凯文·凯利（Kevin Kelly）

《连线》杂志第一任主编，著有《失控》《科技想要什么》。

无论是从成功还是从失败的实验中，我们都获益颇多。我们不该逃避失败，而应该迎头而上。不仅在实验室研究中，在设计、体育、工程、艺术、商业，甚至是日常生活中，我们都该如此。只有经过千万次的失败，我们才能达到胜利的顶峰。一个伟大的平面设计师肯定有很多想法，并且知道其中绝大部分都将被毙掉。一位优秀的舞者深知大多数创作的新动作都会失败。建筑师、电气工程师、雕刻家、马拉松跑者、启动程序专家和微生物家皆是如此。那么，难道科学必须从失败而非成功中学习吗？这样理解这个思维工具是有偏差的，它要告诉我们的是：在抵达胜利的途中，我们要做好多次失败的准备。而且，我们要将自己的调查和成果如实而详细地呈现出来，尤其是过程中的突变、失速、崩溃或失败。

失败并非一直如此高尚。事实上，在当今世界上，很多失败并不能转化为成功。失败被当作无能的象征，这一耻辱让人们不敢尝试第二次。很多地方的孩子都在教育中形成了失败耻辱观，所以他们集中自己的优势，只求成功不许失败。但是，西方的崛起其实很大程度上是因为西方对失败的高耐受力。很多移民在失败耐受力很低的文化中接受教育和训练，一旦移民到失败耐受力高的文化中，便会脱颖而出、如虎添翼。所以，是失败释放了成功。

科学带来的最大创新是发明了应对谬误的方式。错误被保持在小型、可控、连贯且可追踪的范围内。失败将不会很复杂，只要细细梳理，就能从中吸取经验，也就是所谓的反败为胜。科学本身就是如何利用负面结果。因为失败经验太多了，大多数的失败教训都无法共享，导致知识传播的速度降低。但是现在，失败成果的发表（包括那些不显著的实验结果）越来越成为科研方法中的一种基础工具。

接受失败的心态还和破旧立新有关，尤其是面对那些复杂的事物。通常情况下，强化复杂系统的唯一方法就是了解它的局限性，并以各种方式让这些局限性失效。在测试最复杂的人造系统——软件时，一帮工程师会想尽各种办法攻击系统来测试其品质。同样的，要排除复杂设备的故障（可修复的故障），只能在设备的多种功能中寻找失败点，这样才能确定真正发生故障的部分。优秀工程师对破坏的崇尚有时会让外行十分惊讶，就像非科研工作者很难理解科学家对失败的耐心一样。但是，我们要明白：接受失败是获得成功最基础的技能。

04THE WORLD IS UNPREDICTABLE不可预知的世界

鲁比·拉克（Rudy Rucker）

数学家、计算机科学家，赛博朋克（cyberpunk）[3]先驱，科幻小说家，著有《吉姆与弗利姆斯》（Jim and the Flims）。

媒体总是试图解释那些意外收获与飞来横祸，人们总在竭力抵抗灾祸的发生，而立法者们却总是徒劳无益地查缺补漏，充当着事后诸葛亮。但是很少有人知道，这个世界的每一件事物基本上都是无法预测的。很久以前，计算机科学家就证明了这一点。

为什么是这样的呢？预测一个事件是预知某个结果的捷径，但从算数的常识上来说，我们都知道不存在所谓的捷径。因此，大多数的过程都是无法预测的。另一种更深层的解释是，如果你能预知自己的行为，那么你也完全可以干预和改变它，这不正好会导致预测失败吗？

对于不可预测性的常见假想是，它是由更高意志的随机设计造成的，或者来自量子泡沫的内幕（lowdown quantum foam）。但是混沌理论和计算机科学告诉我们：非随机同样能创造奇迹。龙卷风安全着陆就像是在机上赢钱一样——机关算尽不如灵光一现。这个世界可以既是确定的，又是不可预知的。

在物理世界中，最准确的天气预报就是等待24小时后看天气状况究竟如何，即使你能掌握一切信息也无法达到与事实一致的准确性。整个宇宙随时都在飞快而高效地预测天气，其他任何模型的准确性都无法与之媲美，差之毫厘谬以千里。

对个人来说，哪怕世界就像一个计算机程序一样被设定了，我们依然无法预测自己的未来。因为我们的预测方式包含了心理模拟，而心理模拟比我们自己的运算要慢得多。你不能超越你自己的思考速度，就像你无法站在自己的肩上一样。

别再费心琢磨那些能精确计算未来的神奇小理论了，我们既不能预测，也无法控制。接受不可预知会帮助我们获得自由和内心平和，这样我们才能融入这个不断发展的世界，畅游于混沌无章的宇宙。

05EVERYTHING IS IN MOTION万物恒动

詹姆斯·奥唐奈（James O’Donnell）

乔治城大学古典学者兼教务长，著有《新罗马帝国衰亡史》。

没有什么能比人类的抽象、推论和计算能力更神奇的事物了，它们孕育了能创造奇迹的定律、法则和法典。人类是唯一能驾驭自然的物种。当然，我们可能会失败，但目前来说，这是一个天方夜谭。

然而，同样也没有比人类的自省能力更糟的事物了。Edge的年度问题正好说明：我们既智慧又愚蠢，我们创造奇迹，却也自我迷失、混沌徘徊。可惜我们的认知工具总是用时方恨少，并且我们常常不可理喻，明明有“扳手”可用却硬要用“牙齿”卸“螺丝”。

作为一个古典学者，我将来谈一谈最古老的“简化抽象概念”，这要从苏格拉底之前的赫拉克利特谈起。“人无法两次踏入同一条河流”，这是赫拉克利特的名言。他的核心哲学思想就是“万物皆流，无物常住”。我们常常忘记万事万物都在永恒地运动。巨大的星系在以超物理的速度运转，而亚原子粒子虽然构建了我们，却限制了我们理解其整体运动的能力。而此时此刻，我们待在这里，像个懒惰的臭虫，仿佛在积蓄奋进的力量，却无法将自己拎出堕落的泥潭。

因为我们所有的思维和行动都限定在人类的时空维度之中，所以我们自我欺骗而不自知。前哥白尼时代的天文学研究认为，“恒星”围绕着地球以一年一周的速度运转，而且该事实不证自明。古希腊人将看不见的“原子”视为构成一切物质的最基本单位，这是科学的进步。后来，我们又将原子分离为了原子核、电子、中子等微粒。爱德华·吉本（Edward Gibbon）对于罗马帝国的衰落感到困惑，因为他没有意识到罗马帝国能持续如此之久是一个奇迹。科学家在发明抗病化合物的过程中发现，疾病的病变速度超过了科学研究的发展速度。

请谨记赫拉克利特的思想遗产，在认识事物时秉持“万物恒动”的原则。稳定和连续都只是幻像，就算人类意志和毅力发展到了顶峰，我们的成就也不过是昙花一现。如果我们想两次踏入同一条河流，就必须不停地追赶河流，否则就不如索性让它流淌而去吧。

06POWERS OF 10十进制

特伦斯·谢诺沃斯基（Terrence Sejnowski）

计算神经学家，萨尔克生物研究所（the Salk Institute）弗朗西斯·克里克讲席教授，与帕特丽夏·丘奇兰德（Patricia Churchland）合著《智脑》（The Computational Brain）。

我认为科学认知工具中非常重要的一个方面就是如何在广阔的时空维度中进行思考。首先，我们必须理解十进制；其次，必须将广阔时空维度中的数据都用对数标度表达出来；最后，要理解等级标度的概念，如我们会用分贝来形容声音的大小，用里氏震级来表达地震的强度。

这应该是每个人都具备的思维工具。但是，我发现哪怕是一些受过良好教育的非科学工作者，也常常会被对数标度搞糊涂，他们甚至只能模糊区分里氏6级和8级的差别（事实上，8级地震释放的能量是6级地震的近1 000倍）。这种标度思维应该作为一种基本思维工具，与整数一起，在小学生课堂中进行教授。

自然界中也有比例定律。1638年，伽利略指出，大型动物的腿骨比小型动物的腿骨要厚得多，因为这样才能支撑它们的体重。动物的体型越大，它们的腿也相应越粗壮。因此，这种发现导致了一种预测：腿骨的厚度应该是长度的3/2次方。

还有一个有趣的比例定律，根据对大脑皮层区域之间的距离进行测量，科学家发现了大脑白质（皮层远程联结功能区）和灰质（信息处理区）的体积之比。就哺乳动物而言，从最小的陆地哺乳动物姬鼩鼱到最大的大象，它们的重量差距超过了五个数量级，但它们大脑内的白质的体积都是灰质的5/4次方。也就是说，大脑越大，白质与灰质的体积比例就会急剧增大。

我担心我的学生们会失去十进制的乐趣。在我的学生时代，我们用的是游标卡尺，而如今的学生却只会用计算器。在使用游标卡尺时，我们需要对一些数字进行一系列的乘除法，然后利用十进制进行估算。而现在，计算器会为你代劳一切。但如果你输入的数字错误，误差可能是10的数量级，这样的情况常常发生在那些对数量级没有概念的学生身上。

十进制能提升我们认知能力的最后一个原因是，它能帮助我们理解我们的生活和我们生活的这个世界：

人的一生中有多少秒？10的9次方秒。

秒是一种固定的时间单位，但它同时也受到我们经验的影响。因为人眼快速的移动（即“眼急动”），我们的视觉系统每一秒能进行三次快照。运动员的胜负之差往往就在一秒之内。如果你每一秒能赚一块钱，你就会变成亿万富翁。在众目睽睽之下，你会感觉一秒钟就像一分钟那么长，而美好的周末好像一下子就结束了。小时候，我觉得暑假无比漫长，现在却觉得它短如一瞬。威廉·詹姆斯（William James）认为，主观时间是一种神奇经验，会随着年纪的增长而消失。也许生命就是一种面向终点的对数式时间尺度。

全球GDP总值是多少？10的14次方美元。

曾经的10亿美元是个天文数字，而现如今亿万富翁已不足为奇。美国政府近期借给了银行数万亿美元。我们对万亿美元没有概念，YouTube上面一些有趣的视频给我们呈现了用百元美钞堆成的万亿美元的物理形态及其购买力。据此你可以思考一下全球经济，想象一下更多的万亿美元。这儿一万亿，那里一万亿，你马上就能具象化地想象钱了。目前为止，还没有一个万亿富翁呢。

我们的大脑里有多少个突触？10的15次方个。

两个神经元之间是通过突触联结的，突触是大脑的计算单元（computational unit）。一个典型的大脑皮层突触的直径小于一微米（10-6米），接近于光学显微镜的分辨率极限。大脑中的突触活动是非常惊人的，我们用全球经济做个比喻：如果大脑中的每个突触都是一美元的话，整个大脑的财富能支撑10年的全球经济。大脑皮层的神经元每秒钟激活一次，也就是说每秒能传输1 000兆字节，比互联网骨干网（Internet backbone）的带宽还要大。

太阳还将发光多少秒？10的17次方秒。

太阳已经闪耀了10亿年，还将继续闪耀10亿年。在我们的有生之年，宇宙还将保持稳定的状态，但在遥远的未来可能因充满激烈运动而丧失时间维度。空间维度同样是巨大的。我们的时空轨迹只是宇宙中微小的一部分，但我们起码可以利用十进制来理解它。

07CORRELATION IS NOT A CAUSE相关不是因果

苏珊·布莱克摩尔（Sue Blackmore）

心理学家，著有《意识概论》（Consciousness：An Introduction）。

“相关不是因果”（correlation is not a cause, CINAC）这句话对于科学家们来说非常熟悉，但是并未深入大众的日常生活。只要人们随时牢记这一句话就能提升我们每一个人的批判性思维和科学思考能力。

这句话之所以未能深入大众，大概是因为它不太容易理解。在我讲授看护、心理治疗和其他对照组的实验设计时，我才明白让人理解这句话有多难。我最爱举这样一个例子：想象你站在地铁站，越来越多的人涌进来，站台上站满了人。嘿！说时迟那时快，来了一辆车。是这些人引发了列车抵达（A引发B），还是列车引发了这些人抵达（B引发A），或是这两者都取决于地铁的时间表（C引发了A和B）？

我意识到，这个例子带来的因果思考转瞬即逝，我不得不每一堂课都换一个例子激发同学们的思考。我可能会说：“好了，假设我们发现吃了更多番茄酱的小朋友考试成绩更差，思考一下为什么会这样呢？”

同学们会马上反驳：这个观点不对。我不得不重申一遍他们需要思考的重点。但还是有同学会说：“如果番茄酱有害的话，包装袋上一定会有警示信息的。”（天哪！能不能就假设这是真的，只是举个例子而已。）

接下来，同学们会接受这个假设，开始思考因果关系。“因为番茄酱里可能含有某种伤害神经系统的物质”“吃番茄酱会让小朋友看电视的时间更长，所以减少了做作业的时间”“吃更多番茄酱就意味着吃更多薯条，这会让人变胖变懒”。

“是的，是的，你们说的虽然不一定对，但却是很好的因果关系例子，继续……”

同学们接下来又给出了一些观点：“愚蠢的人总有奇葩的口味，不会喜欢番茄酱的”；“可能是他没有通过考试，回家后妈妈又恰巧给了他番茄酱吃”；最后还有一种观点是“穷人家的孩子吃的垃圾食品会更多，他们的在校成绩也更差”。

到了下一个星期，我又给出了另一个例子：“假设我们发现频繁占星和占卜的人寿命会更长一些。”

“这不可能是真的——占星净是些鬼话。”（唉，咱就不能暂时假设它是真的吗？）

接下来，同学们开始扩散思维。“占星者对那些相信占星的人来说，会散发出一种特殊的魔力”“预知未来可以避免死亡”“知道自己的星象，能让你更健康更幸福”。

很好，很好，继续。

“人的年纪越大，他们就越相信占卜”“在健康的状态下，人会更有精神，因此也就会寻求精神引导”。

很好，继续，这都是可以验证的观念。

最后还有一个观点：“女人更喜欢占卜，而她们的寿命比男人要长。”

如果我们能谨记“相关不是因果”，我们的思维就会不断扩散。一旦你能不偏不倚地听每一个科学故事（不偏不倚听起来有点儿像个冷笑话），你就会发现自己在思考：“如果A没引起B，是否是B引起了A？是不是存在能同时引起A和B的第三因素？A和B的本质是不是相同？发生了什么？我还能不能想到其他的可能？我是否能验证这些可能？我应该如何求证哪个是真的？”这样你就形成了批判性思维，可以像一个科学家那样思考了。

占卜的故事虽然能吸引眼球，但是对于当今的重大科学事件，只有“相关而非因果”的理解才能让我们更深入地去探讨问题。例如，我们知道全球升温和大气中二氧化碳的含量升高有关，但是其中的具体作用机制是什么呢？“相关而非因果”的思维就是在讨论社会事件和地球命运中，追问谁是因谁是果，以及有没有共同的第三因素。

有人可能会说，意识是科学面临的最大难题。人类看似是拥有意识和自由意志的个体，但是我们对大脑机能的认识越多，就会认识到意识在其中的作用空间越来越小。对于这一难题，流行的方法是寻求“意识相关神经区”，比如，我们知道大脑中运动皮质和额叶的部分区域的活动与有意识的决策行为有关。但是，到底是我们有意识的决策激发了大脑活动，还是大脑活动激发了决策，或者两者都是由另一个因素决定的？

还有第四种可能：大脑活动和有意识经历是同一回事，就好比光不是电磁辐射引起的，它本身就是电磁辐射，热的产生是因为分子的运动。目前，我们没有任何证据证明意识就是大脑活动，但是我认为事实很可能就是如此。一旦我们完全掌握了人类思维本质的奥秘，我们将发现其实没有更深的谜团，我们的意识经历只是脑中所想而已。如果真是这样，意识就没有神经的相关区了。但无论是否如此，都要记住“相关而非因果”，小心地对相关进行因果分析，才是我们解决意识这一难题的关键。

08THE PARADOX悖论

安东尼·阿吉雷（Anthony Aguirre）

加利福尼亚大学圣克鲁兹分校物理学副教授。

当多个合理的证据相互矛盾的时候，或者违背无法置疑的直觉知识时，悖论就会出现。悖论令人沮丧却也令人着迷。很多人会回避、掩盖或完全忽略悖论。但是，我们应该寻求它们。如我们能找到并将其突出，把它推向极致并期待着解决方案自己显现，一定就会有真理出现。

历史充满了例证和失败的教训。我个人最喜欢的悖论是奥伯斯佯谬——假设宇宙里一直以来满是均匀分布的星星，遥远的星星之所以看起来更暗，是因为我们只能看到它们的一部分，但是那个部分应该和太阳的表面一样亮。但是，在一个恒定且无限（或者有限却无边界）的空间中，每一个角度上都会有星星，所以夜晚的天空看起来就应该像白天一样明亮。由此，仅仅一瞥夜空，我们就知道宇宙是动态的，它在不断扩张和演变。天文学家已经研究了几个世纪，都没有找到可行的方案。爱因斯坦也是如此，他想将自己的理论应用于宇宙之中，寻求一个行不通的永恒静态模型。他将后来被称为最大失误的方程式引入其中，也没能创建出大爆炸的宇宙学理论。

本质会和它的稀有性相互矛盾，因此，悖论能让我们揭示那些重要的假设和必然失败的发现。但是，一个好的悖论可以帮助我们更多，它不仅能揭穿错误的假设，而且能形成消除谬误的思维方式。粒子还是波？没有什么答案，只是方便的模型而已。整数和整数平方的数量正好相等吗？如果有了奇数，这就不是什么疯狂的事情。“这句话是错的”，库尔特·哥德尔（Kurt Gödel）说，这是任何自洽系统的基石。例子不胜枚举。

下一个伟大的悖论是什么？我绞尽脑汁列出了我的名单。热力学第二定律是如何成立的？除非宇宙的初始条件设定了我们无法通过该定律之外的所有理论进行解释。如果宇宙是无限的，而我们实验的结果也会无数次出现，那科学还怎么进行？

那么，困扰你的不可能是什么呢？

09BLACK SWAN TECHNOLOGIES黑天鹅技术

维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）

科斯拉创投公司（Khosla Ventures）技术创业者和风险投资人，凯鹏华盈风险投资公司（Kleiner Perkins Caufield&Byers）原普通合伙人，太阳微系统公司（Sun Microsystems）创始人。

回想10年前，谷歌才刚开始起步，Facebook和Twitter还没出现，智能手机也没有问世，没有谁能构想到现在成千上万的苹果手机的APP应用程序。过去10年里，少数几种影响巨大的技术（相对于稍微有所进步的技术）就是黑天鹅技术。纳西姆·塔勒布（Nassim Taleb）在他的书《黑天鹅》中，将小概率、大影响并只有回溯可预测性的事件称为“黑天鹅”事件。黑天鹅事件的影响可能是正面的也可能是负面的，这种影响随处可见。而且，我认为黑天鹅技术之所以是人人都应该掌握的一种认知工具概念，是因为我们目前面临的气候问题和能源问题太严重了，以目前已知的防御方法已经无法解决。

我回想起15年前，当我们刚开始创办瞻博网络公司（Juniper Networks）时，绝对没有想要取代传统的电信基础设施和互联网协议，因为它们毕竟有着数千亿美元投资的基础设施，看起来不可撼动，就像现在的能源基础设施一样。传统智慧的根本缺点就在于否认黑天鹅的存在可能性。未来可能并不是传统计量经济学预测的那样，而是今日的不可能成为明日传统智慧的一部分。谁在2000年会疯狂到预测2010年印度人中使用手机的人数是上公共厕所人数的两倍？手机曾经是有钱人的专属，但随着黑天鹅技术的发展，人们不再受限于基础设施、预测或市场，之前的假设被轻易打破了。

很多人认为，因为我们已经有一些替代性的能源技术了，我们就应该尽快运用起来。但是他们没有看到黑天鹅技术的潜在可能性，由此可能因为错将不可能视为不重要，从而错失了技术的美妙而让其魅力大打折扣；也可能在过时的保守信条上花费大量金钱。更重要的是，这不能解决我们目前面临的问题。关注短期发展的方案只会让我们丧失“全垒打”的机会——能根本改变能源和社会资源的机会。虽然现存的技术，如薄膜太阳能电池、风力涡轮机、锂离子电池，完全可以满足当前的发展需要，但它们加起来也不能解决我们面临的问题。它们的出现可能只是为了好玩或者为了某些大生意，对能源和环境的议题却丝毫没有影响。因此，我们必须投资那些成功概率很小的跳跃式进步的技术。我们必须创造黑天鹅技术，让只有技术能创造的资源成倍增长。

那么，什么将会是下一代技术、能源中的黑天鹅技术呢？它们是冒险的投资，因为失败率极高，但一旦成功就能带来震撼世界的技术飞跃。它们会让太阳能比煤还便宜，或能达到无补贴模式；也可能会让电灯和空调的效能提高80%以上。想象一下效能100%的汽车发动机、超低价的能源储备，以及无数我们无法想象的技术飞跃。这样的投资当然不可能一发即中，但是，如果一万次尝试中能有10个像谷歌一样的成功案例，就将颠覆传统智慧和计量经济学的预测，更重要的是，这会颠覆我们的能源未来。

为此，我们必须用一整套未来假设，来利用和激励人才重塑社会的基础设置，追问“什么是可能的”，而不是问“这是什么”。我们要创造有创造性和集体智慧的有活力的环境，从跨学科中激发创新想法并走向成功。我们必须鼓励乐于承担创新风险的社会生态系统。向企业家、政策制定者、投资者和大众传播正确的观念，最基本的就是推广黑天鹅技术的概念——任何事情（甚至可能是所有事情）都是可能的。如果我们能根据正确的市场信号和奖励机制来使用和激发那些令人眼前一亮的新观点，那么在今天看起来不可想象的东西都会成为明天的传统智慧。

10KNOWLEDGE AS A HYPOTHESIS知识就是假设

马克·佩奇尔（Mark Pagel）

英国雷丁大学进化生物学教授，圣菲研究所外聘教授。

众所周知，德尔斐的神谕说苏格拉底是“这个世界上最智慧的人，因为他知道自己一无所知”。2 000年之后，认为改变历史的数学家雅各布·布朗劳斯基（Jacob Bronowski）强调，在20世纪70年代典型的纪录片《人类的攀升》（The Ascent of Man）的最后一集里，人类陷入了以为知道一切的自负的危险之中，就像第二次世界大战中纳粹的一样。苏格拉底所知道的，以及布朗劳斯基领悟到的就是“知识”——真正的知识，是很难得到的，或许根本是不可能获得的。真正的知识很容易被误解或者反事实，最重要的是，它从不可能被精确地获得。对那些通过观察获取的东西，我们总会抱有一些怀疑。

是什么在促使我们怀疑知识？不仅是因为生活的复杂性，也是由于我们测量的任何东西都有不确定性。无论你的测量如何精确，都可能有误差。

如果你告诉我，我的身高有183厘米，可以精确到毫米。但是我实际上可能是182厘米或184厘米，但你看不出这些差别。如果事物真的非常小，我们将无法对其进行测量。如果它真的非常非常小，使用光学显微镜也不一定能观察到，因为透过光学显微镜，你的双眼其实只能看到比可见光最短波长要长的物体。

如果不断重复测量，结果会更精确吗？

这确实会有所帮助，但是想一下重量和长度的国际度量衡，我们就会处于尴尬之中。在巴黎赛弗尔的某个玻璃盒子里有一块金属，它是国际单位制“千克”的度量衡。根据定义，它的重量就是一千克。但神奇的是，它从来没有两次测重结果是一样的。当它不足一千克的时候，你在杂货店买东西就亏了；当它超过一千克的时候，你就赚了。

大众媒体对科学发现欢天喜地的报道掩盖了发现可信知识的艰难过程。截至目前，高度和重量都是单一维度。但是，很多事物其实很难被测量。智力应该怎么衡量？食肉过多导致癌症的概率是多少？应不应该合法化？气候是否真的变暖了以及为什么会变暖？“简化抽象概念”或“科学”到底是什么？药物滥用导致精神疾病的风险有多大？减肥的最佳方式是什么？强迫人们接受国家的工作福利是否会更好？监狱是否能威慑罪犯？如何才能戒烟？每天一杯酒是否对身体有益？3D眼镜是否会损伤儿童的眼睛？什么样的刷牙方式才是最好的？这些问题中真正被测量的是什么？什么人应该被测量？测量对象应该与谁进行对比？测量多久？他们是否和你我相似？是否有其他因素可以解释这样的结果？

知识不可琢磨的本质让我们明白，应该在理解和使用它的时候更加小心，这也提醒我们应该同时包容和质疑他人的答案。知识应该被当作一种假设。最近揭露的一份资料表明，布朗劳斯基（他的家人在奥斯维辛集中营遇害）曾与参与第二次世界大战的英国皇家空军一起计算如何在第三世界投掷炸弹才最好（炸弹可不长眼睛，根本不分好人坏人）。布朗劳斯基后来展现的人性可能来自于这样的领悟——我们的观点可能是错误的，而且它们会影响他人的生活。科学的狂热反对者会对这样的观点手舞足蹈，急于证明“没有什么是真的”，科学就是它自己的产物，和人类构造的艺术或宗教没有任何差别，它肤浅、无知且幼稚。

测量及由此产生的“科学”或理论必须被精确使用，因为它们是我们理解和运作这个世界的直接的有效方式。观察可以重复进行，即使其并不完美，而且其他人也会赞同根据其测量方式得出的结论，无论是在测量智商、希格斯玻色子的质量、贫穷、将蛋白质折叠成三维结构的速度方面，还是在测量大猩猩有多大这样的问题上。

没有其他获得知识的系统能和科学相媲美，这也正是我们为什么要谦逊谨慎对待科学结论的原因。当爱因斯坦说“目前为止，我们对真实的所有科学测量都是小儿科的”，但“这也是我们最宝贵的财富”的时候，他已经深谙其精髓。