Wonder的力量

最新 07-01

"Wonder"

今天想聊一個詞, 「wonder」。

來看看字典怎麼解釋吧－－

Wonder

v. 動詞

1.have desire to know something; feel curious.

發問或表達想知道某事的願望;好奇

2.Feel admiration and amazement; marvel.

驚訝；驚嘆；對某事產生巨大的驚奇和仰慕的感覺。

例：

"I wonder how many stars there are. We all wondered at the marvelous beauty of the night sky. 我想知道天上有多少星星？我們都驚嘆於夜空不可思議的美。"

由它衍生的形容詞大家應該都聽過了－－

Wonderful

adj.形容詞

1.extremely good

絕妙的，令人驚嘆的，極好的

2.Inspiring delight, pleasure, or admiration; extremely good;marvelous.

鼓舞人心的喜悅、快樂或欽佩;極好的; 不可思議的、神奇的。

最後，牛津辭典給出了一個很美的名詞解釋：

Wonder

n.名詞

A feeling of amazement and admiration, caused by something beautiful, remarkable, or unfamiliar.一種因美麗、非凡或不熟悉的事物而產生的驚奇和傾佩之情。

是不是很美妙？

But we don』t do it often enough, sadly.

-02-

Something went wrong…

哪裡出了差錯...

Carl Sagan, 美國天文學家，天體物理學家，這樣形容一個教育問題：

Sagan:

如果你去和幼兒園或者一年級的小學生談話，你會發現一整個班級的科學愛好者，而且他們會提非常深刻的問題！

「什麼是夢境？為什麼我們會長腳趾？為什麼月亮是圓的？世界的生日是什麼時候？為什麼草是綠色的？」這些意義深遠的重要問題，好像泡泡一樣浮出表面。

你再去和十二年級的高中生談話，這些問題無跡可尋。他們對這些問題已經漠不關心了。

在一年級和十二年級之間，發生著一個重大的失誤。

-03-

我太知道Sagan在說什麼了。很巧的是，我工作的兩所學校一個是小學，一個是高中。

在小學，我聽到的是:

「黃色加藍色是綠色，綠色加紫色什麼？來試試看！」

」一點紫色，一點黑色，一點藍色，一點閃粉，攪拌一下… ta－da！銀河系！」

「如果把顏料倒在沙子里，會不會變成彩沙？」

「你看我畫的樹倒過來就像一個人！」

在高中，我聽到的是:

「Oh what』s the point?」

「So what？」

「who cares？」

「it』s not on the test (so why should I know？)」

意義是什麼？知道了又怎麼樣呢？誰在乎呢？考試又不考...（所以為什麼要知道？）

所以，

蜜蜂會蟄蜜蜂嗎？

鞋碼是怎麼定義的？

為什麼肥皂泡是彩色的？

為什麼水裡的和天上的動物那麼五彩斑斕，陸地上的動物卻那麼灰頭土臉？

我真的在食物鏈頂端嗎，蚊子才是吧…

……

確實知道了也不會怎樣，

而且，不知道也沒關係。

提出這些問題，並不指望找到答案。(and really it』s one google search away)

也許，答案和結果不是意義，提出的問題本身才是意義。

To wonder，不求結果的試探，多好。

-04-

I wonder，therefore I am.

Dolores Abernathy －Westworld

(女神越來越badass…)

看過westworld的話，你會記得人工智慧被植入了「reverie白日夢」這個功能之後，變得越來越具有自我意識，以至於Dolores開始認識到自己是機器人，記起以前人類對他們的惡行，開始了她的復仇之路。

這個時候，機器人的意識打破了人工智慧和自然人的界限。

GIF

如果你分不出誰是「電腦」誰是「人腦」，

這其中的分別還重要嗎？

之前在"內在的孩子"一篇里大膽地說，

「創造力」是作為人類區別於其他動物的根本。

那在這裡，「wonder」的能力，大概是人類之所以不同於機器的本質。

是的，計算機和互聯網幾乎可以解答人類的一切問題。

有人會這樣評價谷歌：

「只有想不到，沒有答不了的問題。」

等等，這句話是在說谷歌厲害嗎？

這個人怕是提出了計算機無法取代人類的關鍵吧－－

它們「想不到」。

它們不提問。

它們不會「wonder」。

-05-

...Why?Why?Why?

Why?Why?Why?...

一直問下去

Kevin Kelly,

《Wired》雜誌主編,

在創辦《wired》之前，是《全球概覽》

雜誌(喬布斯最喜歡的雜誌)的編輯和出版人。

被稱為「矽谷精神之父」和「世界互聯網教父」。

Kevin Kelly在The Inevitable（必然：掌握形塑未來30年的12科技大趨力）一書中討論過這樣一個議題：在互聯網和高新科技的時代，作為人類，意味著什麼。

Kelly引用了畢加索在上世紀60年代的一句話，當時電子計算機發展迅猛，剛剛開始出現現今電腦的雛形。

畢加索這樣狂妄地說：

「Computers are useless, because they only give you answers.」

「電腦毫無用處，因為它們只能給你答案。」

電腦沒用嗎？

事實上，這些機器真的很擅長給你答案，而且不僅僅是簡單的答案，他們會給我們提供越來越多複雜問題的答案。

機器的進化速度很快，但到目前為止，機器似乎並不擅長提問。所以我們來到了這樣一個世界，在這裡，答案變得非常廉價，無處不在，而好的問題少之又少。

這時我們會逐漸感受到，提問的力量。某種程度上來說，我們的問題的質量，也許比我們的答案的質量更重要。

Kelly繼續提出這樣的觀點：

機器真正擅長的是效率。

生產力和效率，這些都是我們給機器的任務。

人類留給自己的任務，往往是低效率的，而這些恰好是我們最喜歡的東西，比如發現，比如創新。

創新本質上不是有效的——或者說，科學不是。科學本質上是低效的，因為如果你作為一個有百分之百效率的科學家，你就沒有學到任何新的東西。試錯、誤差、失敗、死胡同、調整模型，所有這些東西都是探索、嘗試和發現的必要部分，這些往往都是天生低效的。人際關係也是如此。

所以我們人類是浪費時間的專家。

我們擅長於一些可編程性很低，並且效率並不重要的東西。

cr. Natalie Foss

所以，在人工智慧「崛起」的同時，比起恐慌被其取代，我們反而得以有足夠的空間去探索，策劃，發明，創新，去愛，去交流，去體驗，去進行這些本質上都是低效率的，非機器所擅長的事情。

Kelly: 「…ultimately, there』s a kind of a larger resonance of this idea of asking a question, of asking 『why?』 — not just 『Why?』 the first time, but『Why? Why? Why? Why? Why? Why?』all the way down, as far as we can go.」

"歸根結蒂，有一種使人共鳴的想法，關於問問題，問「為什麼？」，不是問一次「為什麼」，而是問「為什麼？為什麼？為什麼？為什麼？為什麼？為什麼？」一直問下去，竭盡我們所能。"

看到這裡，我已經忍不住要為kelly吶喊，熱血沸騰。最終，一個好的科學家總是要升華一下至宇宙和精神意義上去：

「And I think, in some ways, that does echo some structure of the universe — that it』s probably built on a question, rather than an answer; that it』s very likely that the universe is really a kind of a question, rather than the answer to anything. And so I think that』s why we resonate with a question — a good question so much, rather than just with a smart answer.」

「我認為，在某種程度上，這確實呼應了宇宙的某些結構——它可能是建立於一個問題之上的，而不是答案之上;宇宙很可能是一個問題，而不是任何問題的答案。所以我認為這就是為什麼我們會對一個問題產生共鳴——

一個很好的問題，而不僅僅是一個聰明的答案。」