Fara 在《四千年科學史》里寫到:「許多關鍵性發明,最早出現在中國,而中國在技術上的領先優勢,一直持續到 18 世紀末。」

李約瑟對此進行了龐大而傑出的研究,並提出「李約瑟問題」:

歐洲文藝復興時期,究竟發生了什麼使數學化的自然科學能應運而生?為什麼這樣的情況,沒有在中國發生?

西方研究者們分析如下:

1. 那些超群的技術,所依賴的不是悠閑學者的天才發明;而是在家族內手手相傳的工藝技能。

2. 科舉考試指定的文本和評註,旨在記憶而不是批評,因此形成一種狹隘的一致性並最終變成國家教條;這種僵化,不僅扼殺原創性,而且還意味許多學者更注重道德和古代哲學辯論,而不是現實問題或科學疑問。

3. 不同於歐洲多種多樣的小封地,中國有強有力的中央集權管理體制。

4. 哲學和宗教的態度分歧。中國的宇宙學家們沒有假設有某種不動的第一推動者通過自然法則來管轄宇宙,而是相信天體行為與凡間的人類社會相關聯。

其中,第四條最有趣。

近 1000 年前,當歐洲仍處於「黑暗」中世紀,北宋人沈括建了一個巨大天文觀測台,和一個華麗渾天儀,並發起「大數據」採集工程:每晚 3 次,測量行星位置,並持續 5 年之久。

然而,沈括並未利用這些數據去推導控制行星行為的數學規律,而是(在編製日曆之外)試圖找到星相與現實世界線性、簡單、無所謂因果關係的關聯性。

自古以來,中國最聰明的智者,觀天象以知天下,預測人世間不可知的未來,迄今絡繹不絕,從經書、八卦、文字、星相、抽籤、黃曆、五行、屬相、時辰、星座、血型、顏色、數字、左右、方向、節氣、山水、房屋、動物……我們有各種「占卜之術」。

但大多,無法逃離「錯誤歸因」(邏輯謬誤的一種)之嫌疑:

你從兩個事物可能存在相關性,就得出一個事物,是造成另一個事物的原因。你的錯誤在於:

同時存在的兩個事物,未必有因果關係。

可能這兩個事物有共同起因,或者,兩個事物根本沒有因果關係,它們直接的共存只是巧合。一個事情比另一個事情先發生,同樣不能說明兩個事物肯定存在因果性。

現實例子,不勝枚舉。是為中國式思維模式之基因。

 

在黃仁宇看來,20 世紀前,中國最大問題在於:名與實之間沒有成功得到連接。

中國傳統治國方式是「間架性設計」,即不由它「自身做主摸索而成,而是由政治家鳥瞰的態度裁奪」。——這種「間架性設計」,被認為是「超時代的政治早熟」。

正如李約瑟評價朱子時所說:

在沒有產生一個牛頓式的宇宙觀前,先已產生一個愛因斯坦式的宇宙觀。這種理念,應用於社會政治方面,則「一般政令上面冠冕堂皇,下面有名無實。結果,則是:中國億萬軍民『不能在數字上管理』」。

未有牛頓,早有愛因斯坦,讓我想起朱清時院士演講《物理學步入禪境:緣起性空》:

「這裡海水與波浪的關係,正是弦與音樂的關係。它們也正是物質世界與宇宙本體的關係;當我弄懂了這個道理時,心裡充滿敬畏和震撼。讀到這裡,你可能感到:科學家千辛萬苦爬到山頂時,佛學大師已經在此等候多時了!」

朱院士的演講有其具體語境,以及對宗教的敬意。卻道出,不少人心底對現代科學的情緒:

你們這一套,我們老祖宗早就預測過了,等著你們吭哧吭哧地論證出來而已。

愛因斯坦曾經問一位《紐約時報》記者:「為什麼沒有人理解我,而大家又都喜歡我?」中國有句話可以回答他:畫鬼容易畫貓難。

彎道「超」車時,一個刺耳的聲音響起:智慧的人啊,既然你早早守在山峰上,能否走下兩步看看?

 

哈金說:20 世紀物理學最具決定意義的觀念變革,便是發現:世界不是決定論意義下的。因果性,這塊由形而上學長期佔據的堡壘,終於垮了下來,或至少傾斜了。

進入 21 世紀,世界更加「不確定」,到處充滿「黑天鵝」。

在中國,從全民經商到全民創業,逆襲的不僅有商業模式、行為模式,更有思維模式。人們在各個領域,直接跳過牛頓,直奔愛因斯坦。我們繼承了祖先鳥瞰式的「早熟」智慧,以及強大的山寨消化力,將各類舶來的智識化解為雞湯和速食麵。

「不確定性」,成為「搗糨糊」的科學借口。

我們「雲計算」了,但人人都要當「無需庸常計算」的禪師喬布斯,輕視一切常規動作。可喬布斯重返蘋果,靠的是供應鏈管理大師庫克這類頂尖專業人士組建的團隊,基本功超一流,方有自選動作的酷炫。

蘋果與谷歌在界面上的極簡主義,成為商界人士跳過邏輯結構與因果推理的借口。

愛因斯坦說:「事情應該力求簡單,不過不能過於簡單。」只有「化繁為簡」的簡單,才是真正的簡單。看似簡單的事情,會很複雜,看似複雜的事物,會很簡單。

克魯傑在《化繁為簡》後記里,提到了 30 多歲便榮獲諾貝爾獎的蓋爾曼,他在研究繁簡之謎 20 多年後,慢慢開始將這兩部分看成交織一起的整體,並為這個整體命名為「繁簡一體」。

郭去疾在微博里寫到:

偉大的互聯網公司,如谷歌亞馬遜,有著卓越的商業建模能力,把複雜商業問題的核心規律,用精確的數學語言描述,就像發現商業中的牛頓定律。同時,這種模型被 IT 系統精確表達。

多數中國公司的 IT 系統,沒有基礎商業數學模型,簡單遵循「頭痛醫頭腳痛醫腳」原則,屬於無意識工具,而不能成為固化的商業模型。

 

我們突然更加熱愛「科學」了。大數據、模型、量化,一夜之間,我們全面實現數目化思維。

到處都是產品經理、架構師、程序員、演算法,可血液里,依然缺少「數目化管理」。

滿口數字和量化者,要麼是缺什麼吆喝什麼,以此為外衣行「反數目化」之實,要麼是原教旨主義者,簡單生硬,見木不見林。結果,以一種貌似精確的計算,來逃避計算。

Hubbard 在《數據化決策》里提出「一切皆可量化」,試圖探索大數據時代的量化決策方法。他開篇舉了三個「量化大師」的實例:

古希臘人如何坐在圖書館估算出地球周長;

費米如何估算出芝加哥的鋼琴調音師人數;

九歲女孩如何揭穿「撫觸療法」醫學謊言。

沒有滿黑板的複雜公式,古希臘人只用了最基本的圓周計算;

費米乾脆只用了「毛估估」的數字相乘;

巴菲特用現金流折現來評估一家企業的價值,芒格說從沒見過他計算過。除了數字瞭然於胸,還因為巴菲特相信:近似正確,勝於精確錯誤。

——要學會「毛估估」,別有思維潔癖。即寧要模糊的精確,也不要過分追求精確度。

真理背面,通常也是一個真理。

沃德說:「使我們陷入麻煩的,通常並非我們不知道的事情,而是那些,我們知道得不確切的東西。」

而亞里士多德又說:「滿意事物本身的精度,在只能近視的情況下,而不去尋求更精確的值,這是一個受過教育的人的標誌。」

量化,是一種思考模式。

倡導「計算思維」的周以真說:「計算思維涉及運用計算機科學的基礎概念,去求解問題、設計系統和理解人類的行為。計算思維,涵蓋了反映計算機科學之廣泛性的一系列思維活動。 」

這個世界越來越量化,互聯網、物聯網讓一些過去不可量化之物變成可量化之物。可穿戴設備,更將個人的實時數據匯聚為隱秘的地圖。但農耕時代的思維方式,很難靠外在事物獲得「量化力」。

 

我們比「學好數理化、走遍天下都不怕」的年代,更加「重理輕文」了。

與之平行的另外兩條是:重執行輕戰略,尊崇行動蔑視「空談」。

人們不讀書,重點是不讀閑書,兩周讀一本書的扎克伯格,其書目如《權力的終結》《人性中的善良天使》《免疫》《創新公司》《科學革命的結構》《理性的儀式:文化、協調與共通認知》……最多,有一本可以進中國的機場書店。

軟體工程師扎克伯格治理 2443 億美元市值企業時,看的書夠「文科」的。

立恩哈德在《智慧的動力》里說:Engineering(工程),來源於拉丁語 ingenium,含義是「大腦的能力」。

我們的價值觀里,仍然和先人們一樣崇尚實用主義的手藝技能,鮮有去做吃飽了撐著的事的悠閑天才。

格雷厄姆,巴菲特的老師,在他即將 80 歲之際,向一位朋友表達了他的想法:希望每天都做一些「傻事、有創造性的事和慷慨的事」。

這大概,是喬布斯之 「Stay hungry. Stay foolish」 的另一種表述。

羅輯思維 2016-07-21/老喻


再重複文中的一句話——
「同時存在的兩個事物,未必有因果關係。」
用因果關係理解這個世界,是人的本能。
但是管理好認知中的因果關係,則是現代科學才能做到的事情。

何謂「科學方法」?
吳伯凡老師有一個定義——
「認知管理工具」。
沒有這個工具,民族先賢就算在山頂,也只能在山頂。

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