假如生命還剩三分鐘，你會對孩子說什麼？

2018年 第003篇

假如因為某種災難，你還有三分鐘的生命，你怎樣用最少的辭彙把你一生所學傳達給你的下一代呢？

這麼問並不是說要等我們面臨死亡的時候去說一些煽情卻無用的話，而是想用這種方式來思考這樣一個問題，如果我們只能交給自己的孩子一種思維，或者能力，那麼這種思維或者能力應該是什麼？

1.

人和人，命運為何不同？

究其重要的原因，是有些人曾經在某個時刻有過來自外部或者來自內心的某種深刻的領悟。

而這種深刻的領悟，造就了我們如何看待世界，如何應對世界，從而塑造了不同的人生。

通常，我們會關注那些「非常厲害的人」，也許是身邊的牛人，也許是社會公認的明星、巨富、偉人、也許是歷史上的先知、聖人等。

似乎這厲害的人與我們普通人不一樣，只有他們能夠掌握自己的命運，成就不凡的人生。

究竟怎樣的人才算真正厲害的人呢，這些厲害的人跟我們有什麼不一樣？

先聊點題外話：

2017年，AlphaGo擊敗了人類最厲害的圍棋選手柯潔，人類基本失去了戰勝電腦的可能性。

沒過多久，AlphaGo最新版本在不依靠人類建立的資料庫，只是通過自學的情況下，3天之內就戰勝了之前打敗過人類的版本，用40天時間就超越了所有舊版本。

再看2017年另一個細思極恐的事件，在FaceBook的一個人工智慧研究項目中，兩個機器在學習語言的基本規則之後，開始使用一種人類看不懂的語言進行對話，科學家們擔心失控隨機切斷電源，停止了研究計劃。

牛頓說，人類生活在物理規律之中，宇宙中無論是茫茫星空，還是分子院子，無不按照物理定律在運轉。

從本質上看，人類與其他生物沒有區別，同樣是分子原子的組合，同樣遵循著物理規律。

如果說生命是人和機器的區別，那麼到底什麼是生命？

人類通過幾億年的學習、積累、傳承，到今天能夠認識到自己和世界的本質，並按照認識到的運行規律，開始創造各種科技和工具。

機器可以用接近光速傳遞巨量信息，而人類只能用幾十年一代人的速度向下傳遞信息。

因此，我們如何能夠把最有價值的信息用最少的語言傳遞下去，就顯得極其重要。

愛因斯坦說：科學的目標中最重要的就是，以最少數量的假設和公理，用邏輯演繹和推理的方法解釋最複雜、最廣泛的經驗和事實。

人類從出生那一天開始，就踏上了學習和成長的旅程。學習和成長不斷交替，卻又不盡相同。大多數情況下，學習的目標僅僅是增加認知，盡量多的去知道過去的知識；而成長則不僅意味著學習既有的知識，更多時候是指一個人思維方式和行為模式的改變。

以AlphaGo為例，前期的版本多是基於傳統思維方式開發，即輸入大量對弈資料庫，按照既定演算法輸出最優解決方案。而新版本則只是輸入了基礎的圍棋規則和獎勵規則，而由人工智慧自行計算採用何種演算法，而演算法在學習和實戰過程中不斷優化。

2.

你的底層演算法是什麼？

作為文科生，直到現在也一直對演算法這個詞理解的不夠準確。

有人曾經拿螞蟻來舉例，螞蟻和螞蟻之間通過某種約定俗稱的通訊協議來打招呼，這中通訊協議就類似互聯網最基礎的演算法TCP/IP協議。

單個螞蟻並沒有什麼思維，也並沒有太大的力量，但無數的螞蟻基於固定演算法而形成的通訊協議連接成蟻群，就可以形成摧枯拉朽的戰鬥力，可以進行軍事、建築、繁殖等各種不亞於人類的社群活動。

這有點人類的大腦和電腦中的計算單元，無數過計算單元連接而成的智能中樞。在人類就是大腦，在電腦就是CPU，在螞蟻則是整個蟻群。

回到前面的話題，人和人的命運為什麼會不同？

按照理工科的說法是演算法不同，按照文科生的說法就是思維方式不同。為了便於理解，可以把二者結合一下，暫時生成一個專用概念：思維演算法。

傳統教育下，我們學會的思維演算法是：輸入——計算——輸出，一方面要認識世界的定律、公理、運行法則，一方面要知道社會的規矩、守則、法律、道德。在這些既定的思維演算法之下，按照符合邏輯的推理演繹出自身的行為方式，做事方法。

問題是我們生活在一個複雜的、不可預料的、不可簡化的混亂的系統之中。

這句話不僅僅適用於自然界，也同樣適用於社會環境。火災、地震、戰爭、經濟危機、氣候變化、股市暴跌、房價暴漲，每一件事都看似有所聯繫，但是卻遠遠超出我們的判斷能力。我們所在的這個世界，永遠都在以全新的方式在發生改變。

在充滿不確定的環境下，任何偶然的出現都改變系統的運行規則，黑天鵝事件不止一次的發生。墨菲定律也不斷上演，你能想得到的最壞的結果，往往真的就會發生。

蝴蝶煽動一下翅膀就能引起颶風並不是危言聳聽，那些改變命運的事情，往往都在一些極其微小的細節上。

那些偉大的人，其實與普通人並無任何差別。如果你多讀一些名人傳記就會發現他們跟我們沒什麼不同。比如喬布斯年輕時照樣是個渣男，比如丘吉爾不僅是個大煙鬼還有各種各樣的毛病。

那麼是他們思維演算法有哪些不同的地方么？

蘋果手機剛推出時，行業專家給出評價是活不過當年。

丘吉爾上台時，整個歐洲都沉淪在挫敗的陰影當中。

最終，蘋果成了手機領域的黑天鵝，丘吉爾成了引發德國颶風的那隻蝴蝶。

因為，他們的思維演算法跟傳統的專家不同。

他們考慮的不是在現有的條件下該如何去做，而是先從想要的結果出發，再去思考如何去做，最後採取考慮需要那些資源。

也就是先設定輸出，再考慮演算法，最後才確定輸入，即「輸出——演算法——輸入」的思維演算法。

在「輸入——演算法——輸出」模式下，我們頂多是CPU級別的思考，需要不斷學習演算法，不斷積累需要輸入的認知和資源。

在「輸出——演算法——輸入」模式下，我們首先需要思考的是想要什麼？想明白了真正想要的東西之後，再去思考怎樣實現達成這樣的目標，需要學習那些知識，尋找哪些資源。

愛迪生說，我要黑夜像白天一樣，於是有了燈。

萊特兄弟說，我要到天空翱翔，於是有了飛機。

福特說，我要每個人都能開上汽車，於是有了生產線和現代工業。

喬布斯說，我要用給人類製造出最偉大的產品，於是有了蘋果。

假如生命只剩三分鐘，我會告訴孩子三句話：

1，想你所想，做你所做，永遠不要放棄夢想，就像那些偉大的人一樣。

2，找到你自己的思維演算法，並且不斷修正它，找到巴菲特所說雪球和長坡。

3，世界那麼複雜，沒有什麼是一成不變的，而且變化的速度越來越快。

我是開始思考的老農，所說的話也許有理，也可能都是錯的。可能到了明天早晨，我的想法可能就會跟今天完全相反。

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