作者在本节继续介绍人类面对复杂系统的历史变迁，早期人类文明的时候信息亮不是太多，少数人通过持续努力学习和了解可以成为博物学家，懂得当时大部分知识，但随着人类文明的快速发展，知识和信息的积累空前爆炸，再也可以一个人能懂得世界各地的大部分知识，学习都是学不完的，因为整个知识和经验系统已经变得异常复杂。
那么，最后一个无所不知的人到底是谁呢？我不知道。事实上，应该没有人能洞晓人类文明所生产的一切。在过去的几个世纪里，知识体量呈现出爆炸式增长，即使只是想要了解所有新知识也是不可能的。同时，在我们眼中，宇宙也变得更加复杂难懂了。不过，在“最后一个无所不知的人”所生活的时代，甚至在更早之前，确实存在不少努力让自己变成无所不知的人。这种努力往往和一种被称为“珍奇柜”或“珍奇博物馆”的事物密不可分。（历代君王好像都爱搜集这些）
“珍奇博物馆”一词，德语为“wunderkammer”，指的是一种特殊的房子，其主人为了掌握世界上的“全部知识”而四处搜集珍奇事物，最后把房子塞得满满当当。珍奇博物馆可谓是怪异物品的庞杂集合，动物标本、草药、绘画，应有尽有。通常，它们的主人是富有的欧洲贵族。珍奇博物馆既是社会地位的象征，也是了解宇宙及其间奇迹的窗口。在珍奇博物馆中，你只要看上一眼，就可以窥见整个宇宙及其间的一切现象。但是人们很快发现，有些珍奇博物馆似乎只是大杂烩般的存在；更加重要的是它们永远不够大。（发现了新大陆以后，世界更加大）
但是，这些珍奇博物馆所陈列的事物远非世界之全部，想要包罗万象是不可能的。每一家珍奇博物馆的存在都意味着某个特定的选择过程已经结束。而且，在这种选择中，我们可以看到专业化分工的深化痕迹。随着知识的范畴逐渐超越了地域、文化和心灵的界限，想要掌控好周围的系统，我们就必须求助于专业化。换句话说，我们必须更好地理解细分领域，比如先进武器，或者某个学科的子领域。当然，这种转变绝非一日之功。（现代社会都是转型专业化了）
在几个世纪以前的很长一段时间里，有许多人仍在试图理解周遭世界，而这种努力不再只是简单的收集过程。事实上，他们都博学多识，例如生活在17世纪后半叶至18世纪前半叶的哲学家、科学家和数学家戈特弗里德·莱布尼茨。根据史学家丹尼尔·布尔斯廷的说法：“在26岁之前，莱布尼茨为神圣罗马帝国制订了一项法律改革计划，还设计了一台计算器，并试图游说路易十四不要攻击莱茵兰，而去修建苏伊士运河。”用腓特烈大帝的话来说，莱布尼茨一个人就是“一所完整的大学”。（莱布尼茨绝对算得上是天才）与此类似，牛顿通过万有引力定律将物体的下落轨迹、火星的运行轨道等所有现象都统一了起来。
由于人类的集体知识一直在不断增长，所以“知识负担”只会越来越重。在这种情况下，为了能做出新的贡献，我们不得不进行更多的学习。在另一篇与他人合作的文章中，琼斯还指出，1639年，约翰·哈佛在临终前将财产和藏书遗赠给哈佛大学的前身，这也是哈佛大学名称的由来。当时，他的所有藏书总共只有320本。而在今天，仅仅是美国国会图书馆就保存了超过3 600万册藏书，以及其他印刷资料。（书籍总量翻了十几万倍呀，可怕）“知识负担”从来没有像今天这样沉重过！当我们试图构建或理解复杂的系统时，不仅需要了解更多，而且还需要掌握日益专业化的知识。
我们身陷两难境地。为了更多更好地了解这个世界上的复杂系统，比如人体，我们需要将传统医学分解为众多专业化的医学学科。与此同时，我们正在构建的系统，或者说使世界运行起来的技术，却日趋庞大和复杂。于是，我们又不得不将许多不同的专业领域“缝合”到一起。举例来说，金融系统的构建需要物理学家参与；计算机系统的开发也需要经济学家参与。又例如，无人驾驶汽车的设计有赖于软件、激光、汽车工程、数字测绘等领域的专家的通力合作。（没有细化的分工 很多大工程也几乎完成不了，一个人的知识和能力不足以解决那么多复杂问题）
换句话说，专业化帮助我们不断取得进步，同时我们也更加依赖于跨领域“汲取营养”的系统。这就要求我们必须对所有相关领域了如指掌。然而在今天，任何人都不可能拥有全部知识。这也就意味着，无论对谁来说，这些系统在整体上都是不可理解的。（每个人都有自己的能力圈，需要清楚自己的边界）
解决方案之一是推进多学科和跨学科的团队合作：将不同领域的专家组织到一起，这样就有可能在前沿地带取得突破，进而构建出特别强大的复杂系统。在软件开发领域，尽管有一些技术系统是由一个人，或一个小团队创建的，但在更多的时候，创建工作需要大规模团队的长期合作。不仅如此，在这个过程中，会不断有人加入和离开。如果将团队工作可视化，也就是将关键软件的开发过程用信息图表的形式呈现出来，我们就会发现，这个过程看起来就像是一个由文字、会议和分叉组成的错综复杂的流动集束。在分叉点上，不同的个体来来去去：加入进来，参与软件开发，共同处理不同的文件，然后离开。因此，作为这种过程的产物，软件不仅非常复杂，而且往往极其庞大，以致几乎没有人能够完全理解。（上百万行代码，一个人看都看不完呀）我们会得到这样的结果并不奇怪，因为完全了解某个特征的人可能早就离开团队了。
专业化无疑是一个成功的进程，它给我们带来了大量的、令人印象深刻的技术，但同时也将我们带入了纠缠世界。在纠缠时代里，我们不得不依赖于生而为人终无法拥有的、复杂的技术系统知识。事实上，没有人能拥有这种知识。人们千方百计地想要走出这种困境，譬如，有人说，是时候召回博学者和多面手了，应该让他们在当今时代重获新生。我们将在后文中再度审视这种可能性，在这里，我们必须先认识到：在个体所能处理的知识体量，与其需要了解的、与生活息息相关的系统知识体量之间，存在着一条无法逾越的鸿沟。（的确无法逾越，大家都不是神仙）
不幸的是，我们常常忽视这种不匹配；等醒悟过来，为时已晚。我们构建了大量复杂的技术系统，并确信构建的基础是符合逻辑的，直到它们迫使我们面对出人意料的结果——错误和故障，而这些结果会导致诸如全球金融市场之类的重要系统陷入混乱，甚至崩溃。有些系统会做出一些离奇的行为，这些行为甚至连设计者本人都不曾预料到，这样的系统被称为“技术狼人”。（所以软件的调试和维护是一项持续不断的工作，微软打了二十多年补丁，哈哈）在计算机科学家小弗雷德里克·布鲁克斯眼中，大型软件项目自带难以控制的“狼人”倾向：“在我们的民间传说中，有很多令人噩梦连连的怪物，其中最恐怖的就是狼人，因为他们会出其不意地从熟人变身为恐怖的怪物。”
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