知识点一：
一个神人的世界观
将来人类可以大规模地从算法宇宙中选择各种算法来用。到那个时候，人类就只能从历史中寻找意义。
如果你计较的是思想，那么这个真实世界和武侠世界、魔法世界其实差不多。这个世界里不但有普通人和牛人、还存在神人——类似仙侠世界里传说级的人物。他们中有科学家、哲学家还有实干家。他们并不追逐权力，没有狂热的粉丝，可是他们的思想照耀人类历史。
未必所有人都支持这个说法，史蒂芬·沃尔夫勒姆（Stephen Wolfram），大概就是神人级别的人物。沃尔夫勒姆从小就是个神童，20岁就在加州理工学院拿到了理论物理博士学位并且获得教职，在物理上取得相当成就之后转而研究复杂性理论，27岁开发出Mathematica软件，并创立了斯蒂芬·沃尔夫勒姆公司。
可是如果说他是个弃学从商的、成功的“创业者”，就太低估沃尔夫勒姆了。
沃尔夫勒姆，自始至终，都在追求人类最高智慧。
沃尔夫勒姆自诩，他目前为止的成就有三个。
第一是Mathematica软件。这不是一个传统上的“编程”语言，这是一个“符号计算系统”，它可以像人一样算积分和推导方程！……而今日的Mathematica已经到了深不可测的地步。
第二是开发了Wolfram|Alpha，这是一个“人类知识搜索引擎”。Google是搜索网页，而这个引擎搜索的是事先封装好的、标准化的知识！比如苹果手机助手Siri，背后的知识库，其实就是Wolfram|Alpha支持的。
第三是写了一本书，《一种新科学》（ A New Kind of Science，简称NKS ）。其中的思想，就是今天的主题。
沃尔夫勒姆讲了一个概念，并由此对人类未来做出了两个论断。
1.不可约化的复杂
想要完全理解沃尔夫勒姆思想的技术细节，对一般人来说可能比较困难；但想要知道他大概是什么意思，还是容易做到的。
我们先从一个特别简单的游戏开始。
上面这张图（图1）叫“元胞自动机”，非常简单，值得你花点功夫体会一下。
从上往下看，可以看到图中有很多小格子。最上面一行只有一个黑点。此下每一行，每个格子是黑是白，由它头顶上三个格子的颜色决定。具体的规则一共有八条，都列在图的下面。
比如说，如果上方三个都是黑格，那么这一格子就是黑格。如果上方三个格子是黑-黑-白，接下来依然是黑格；如果是黑-白-黑，接下来是白格，以此类推。
这样按照规则一行一行地画满整个画面，你就得到一个三角形的图案。这个规则非常简单，产生图案也不复杂。
但如果对规则稍加变动，你就会得到非常不一样的图形。例如下图（图2），图中的三角形有大有小，层层嵌套，非常有趣。但这也是简单规则所产生的简单图形，有一定结构但不复杂。
接下来我们看第三张图，依然是看似平常的八条规则，但所产生的图形就变得非常奇怪！
这张图（图3）看似有规律，但并不整齐，总会打破规律。但如果你认为它没有规律也不太对，它并不是完全的杂乱无章，仍然具备某种结构。我们把这张图继续往下推演，从大尺度上看看：
最左侧的结构是简单的，越往右越复杂，有很多三角形的图案，可是这些图案的出现也没有固定规律。
这个图（图4），才是真正意义上的“复杂”。
产生这张图的这套规则，被沃尔夫勒姆命名为“第30号规则” —— 沃尔夫勒姆甚至说，这个“第30号规则”，就是他本人迄今为止最大的发现！
一套特别简单的规则，居然演化出了一个特别复杂的结果。
而且沃尔夫勒姆说，这个结果的“复杂”，跟用任何一套复杂规则所能产生的复杂结果的“复杂”，是一样的“复杂”。
—— 这就是他的“一种新科学，NKS”这本书的核心思想：计算等效原理（Principle of Computational Equivalence）。
这一原理说，像前面那些简单程序得到的是简单结果，但只要结果超过了一个很小的界限，所有的程序，不管有多复杂，最后得到的结果，都是同等的复杂，并不能说哪个更复杂。
可以得出一个非常有意思的结论：即使是再先进的事物，它的复杂度和刚刚看到的图形的复杂度，其实也是一样的。
据此，沃尔夫勒姆就得到几个非常重要、甚至能让人震惊的思想。
首先是计算不可约性（Computational Irreducible） —— 真正复杂的东西是无法进行简化的。这就导致一个问题：没有哪个复杂系统是可预测的！
比如你要预测一个什么系统，其实有一个潜在的假设，就是你认为你有一个比这个系统更复杂的工具。所以面对复杂系统，我们都是把它简化成一个简单的模型，然后用超出这个简单模型的演化速度的计算速度去实现得知这个模型的未来，并以此预测原来那个复杂系统的未来。
比如预测天气，你得先把自然系统的风云运动简化，然后计算这个简化的模型。你指望你计算这个简化模型的速度比天气实际演化的速度快，你才是真正的预测。
可是如果这个系统本身是不可简化的 —— 计算不可约，你就无法预测它，唯一的办法只能坐等系统自身演化！
比如你要问我第30号规则产生的那个图形的第十万行上都有什么，我就没有任何捷径可走，只能老老实实把图形画到第十万行。
沃尔夫勒姆说，一切真正的复杂系统其实都是计算不可约的，也就是不可预测的。这就很有意思了 —— 人类历史就是计算不可约的复杂！也正因为此，现在活着所干的一切事情才有成就感，才谈得上自由意志 —— 否则如果做什么事别人早就预测好了，演这一遍历史还有什么意思？
这个“计算不可约性”和“计算等效原理”，现在有人认为，在沃尔夫勒姆之前就有别人得出过类似的结论，所以沃尔夫勒姆的主要成就是实践上的而不是计算理论上的……
不论如何，从这两个原理出发，沃尔夫勒姆对人类未来有两个判断。
2.技术进步的终极方法
传统上，技术进步的方法都是迭代 —— 这一代iPhone什么样，一年后有了新的技术突破，你就可以再改进一下……所有新技术都是在原有技术基础之上演化出来的。
这个过程跟生物进化非常类似。所谓的创新，其实就是模仿和融合，也可以说新技术是老技术杂交生育的结果。
可是沃尔夫勒姆提出，所有的技术都只不过是算法，而这些算法的复杂度其实都是一样的，并不存在谁比谁“高级”，那我们就没有必要再等着迭代去获得新技术。
——所有的可能算法，在数学上，组成了一个“算法宇宙”。我们直接从算法宇宙里找到各种算法拿来用就是！一步到位，无需逐步改进。
也许其中有好多算法都是特别简单的规则，但是就能产生同样复杂的效果，同样有用。
沃尔夫勒姆，他的NKS这个事业，就是从算法宇宙里直接找算法来为人所用。
比如前面说的那个“第30号规则”，看似没什么用，可它现在就是Mathematica软件中的随机数产生器核心算法。
而且Mathematica软件中有很多算法都是通过从算法宇宙里直接找出来用的。这些算法包括函数计算、数据处理、图像处理，都不是人为设计的。包括Wolfram|Alpha知识搜索引擎中的一些语义分析算法和数据可视化算法，甚至还包括一个计算机自动根据不同风格创作音乐的算法，都是如此。
人想要理解这些算法为什么好用，非常困难。但现在Wolfram的工程师就把这些算法找到了，还用上了。
如果将来人类一旦可以大规模地从算法宇宙中选择各种算法来用，那岂不是在短期内就能一步到位地得到各种技术，而不用等着缓慢改进了吗？这不就是技术进步的终极方法吗？
这就引出了一个哲学问题。
3.未来人眼中的历史
到了人可以随意选择各种技术为我所用的时候，人会选择哪些技术呢？人想用这些技术干什么呢？
第一步肯定是要解决生存问题。可是在沃尔夫勒姆看来，所谓生存，或者说生命，乃至“智能”，其实都没有一个客观抽象的判断标准，都是历史的产物。
我们认为生命就是DNA和RNA这些东西，但也许宇宙中就存在一种生命形态并不是由这些东西构成的。对智能的定义，也仅仅是站在人类角度的“智能” —— 也许存在一种事物，它的“智能”是人类无法理解的，但是同样“复杂”。
计算不可约性其实揭示了自然界一个最大的秘密：在一定的复杂程度之上，所有的复杂都是等价的。人类的生命、智能实际上和自然界的一阵风、一堆原子的复杂度是同等的！
从抽象的角度来看，并不能认为哪件事物一定比另一件事物更加高级。比如你观测到一个电磁信号，你能判断它是天然的还是外星人故意发给我们的吗？本质上不能。
天然的信号，比如脉冲星的信号，也可以很有规律。人为的信号，也可以看上去很随机 —— 比如现在手机信号就被压缩到几乎是随机信号的程度了。
所有的复杂都是等价的。如果用一组数字信息代表所有人类行为，一组数字信息代表某个外星文明的行为，一组数字信息代表一盒子空气分子的行为 —— 那么沃尔夫勒姆说，从抽象的学术角度，你根本无法判断哪组信息更高级。
沃尔夫勒姆说，之所以觉得我们的信息比一堆空气分子更有价值，其实只不过是历史的产物。
这听起来非常抽象，编个故事你就明白了。有个人，从小在农村长大，身上有些随地吐痰和吃饭发出很大响声之类的小毛病。但是他聪明而且勤奋，一番拼搏之后成为百万富翁，并且跻身上流社会。他认为自己身上的小毛病都是历史的产物，需要加以改正，成为一个真正的现代人。于是现在的他非常懂得社交礼仪，还对红酒很有品位。
有一天，他遇见了一位禅师，就问禅师：“我现在已经不再是过去农村的穷小孩了，我改掉了历史在我身上留下的痕迹，是上层社会的一员，我是不是更像个纯粹的人了？”
禅师回答：“你所说的上层社会的习惯，吃西餐和喝红酒的礼仪，其实是欧洲历史的产物，你并没有摆脱历史，你只是换了一种历史罢了。”
沃尔夫勒姆说，排除历史的因素，人类文明并不比一袋空气高级。
这就引出了一个结论：指引我们行动方向的，我们的目的和价值观，恰恰是我们的历史包袱。
现在人类行为很大程度上是以生存为目的 —— 想要战胜疾病、繁衍后代，住更大的房子，开更好的汽车，享受更优越的生活。但如果将来技术迅速进步，人类长生不老，这些欲望都能得到满足，你不需要再繁衍后代，房子车子的意义也荡然无存，并实现了最大限度的自由，那人类生活的目的何在？
看着算法宇宙中的各种算法，就如同一个已经没有欲望的神仙看着自己法宝库里的一大堆法宝，他要这些法宝还有什么用呢？他选择用哪个法宝，又该用什么标准呢？
沃尔夫勒姆说，到那个时候，人类就只能从历史中寻找意义。
限制彻底不存在以后，当你回想起过去有限制条件的历史，你可能会羡慕当初那种还需要为生计奔波，被生理条件限制的生活，你甚至可能想模仿他们的生活。
就好像现在有的人，会去重走一遍自己父母当初走过的路，体验父辈的生活。他也许会问：今天的我是从哪里来的？我要以家族的历史为荣。
作为一个未来人，也许会特别沉迷于回望历史。
而回访历史，人们能回到的最佳时代，就是二十一世纪的今天。在此之前的生活并没有很好的历史记录，而再往未来，人类的限制就更少，没有了限制的生活也了无乐趣。只有我们所处的这个时代，才同时具备详细记录，还保留了生存限制。
我们是人类历史中极为特殊的一代。
沃尔夫勒姆说，这代人的使命，除了为将来人类的技术进步做铺垫之外，还有一个目的，就是记录下此时的生活，为将来人类体验受限制的生活提供示范。
今天这个时代是一个充满目的的时代。每个人都很有干劲，每天就琢磨如何能把事情做得更好。未来的人类将会羡慕今天这种充满限制，但同时又很有目标的生活！所以，应该通过多种途径记录自己的生活，比如发朋友圈、写文章、拍视频，让未来的人在回访历史的时候能够有充分的数据。
知识点二：
做一只有态度的蜜蜂
蜜蜂的智慧总结为三点：
1. 各抒己见，寻求多样化的知识；
2. 鼓励不同想法的友好竞争；
3. 找到一个能让最佳选项脱颖而出的有效机制。
现在时代不同了，应该让每个人自由发挥特长，过去那种“平均人”的概念已经过时了。了解这些内容之后，可能会有一个疑问：这些东西听着挺有道理，可是举的例子，什么Google、斯坦福、NBA球队之类，说得好像都是“高端人才” —— 那么对于在工厂流水线上工作的那些蓝领工人来说，这些理论也有用吗？
即便现在是信息时代，大多数工人不仍然跟几十年前一样，上级让干啥就干啥吗？
说白了，就是文化程度比较低的人，也有资格“独立思考”吗？
只要是人，就应该独立思考。既然每个人的人生经历、成长过程都不同，掌握的信息也不同，每个人就都有可能从自己的角度，贡献一个有价值的观点。独立思考当然不等于固执己见，但只要是独立思考，就比人云亦云强，就有价值。
连蜜蜂的集体决策，都是每只蜜蜂独立思考的结果。
2010年出版的《聪明的蜂群》（The Smart Swarm: How Understanding Flocks, Schools, and Colonies Can Make Us Better at Communicating, Decision Making, and Getting Things Done），作者是彼得·米勒（Peter Miller）
一般设想，像蚂蚁、蜜蜂这样的低等生物，哪有什么思考能力，要决定个什么事情必定是大王一声令下，全体山呼万岁贯彻执行。但事实上根本不是这样。蚂蚁和蜜蜂种群的任何重大选择，恰恰都是每个个体都参与，最后集体决策出来的结果，而且它们的决策过程非常值得人类学习。
蜜蜂每年都要搬一次家，老蜂后带着一半的蜜蜂搬去新巢，留下女儿在旧家当家。那么这个新家的选址工作，就非常重要了，而且搬家的窗口期很短，必须在短时间内完成选址。这个选址决定，不是蜂后说了算，也不是哪个侦查蜂说了算，而是每只侦查蜂，根据个人不同的知识，集体决策的结果。
蜜蜂传递信息的方式是跳舞。一只蜜蜂想要向同伴传递花的位置，它跳的舞蹈曲线跟地面中垂线的角度，就是花的方位跟太阳方向所成的角度，一段舞蹈的时间长短，则跟花的位置到这里的距离成正比。据说这个发现还得了诺贝尔奖。
新家选址，也是侦查蜂们在跳舞中讨论决定的。侦查蜂的数量只占全体蜜蜂的10%。准备要搬家了，侦查峰全体出动选址，其它蜜蜂原地休息，为搬家做好体能准备。
每个侦查蜂要搜索若干个地方，在其中选定一个地点之后，就回来向同伴指示方位。它们会通过跳舞的次数表达对自己选定的这个地方的喜爱程度 —— 一般是跳一遍到十遍，遇到特别喜欢的可能会跳三十到四十遍。
别的侦查蜂看到有人强烈推荐一个地方，也不盲从，而一定要自己去看一眼。如果它也觉得这个地方行，就回来跟着跳这个舞。这就相当于民主投票。
等到有超过十五只侦查蜂都投票到同一个地方的时候，决定就算达成了。全体蜜蜂起飞，直接搬家过去。
侦查蜂们的这个决策过程，专家是越看越有意思，越看越心惊。可能每个侦查蜂都有自己的个性，也可能是因为他们访问过的全部地点不一样，侦查蜂们对同一个自己认为的最优地点的跳舞次数未必相同。最后投票决定的时候，居然还要按每只侦查蜂的意见强烈程度加权，就好像奥运会体操比赛裁判打分一样。
我们作为人类，可曾经常参与过这么高级的决策行动吗？买个什么股票，难道不是看别人买啥就买啥吗？
米勒把蜜蜂的智慧总结为三点：
各抒己见，寻求多样化的知识；
鼓励不同想法的友好竞争；
找到一个能让最佳选项脱颖而出的有效机制。
我不知道你对这三条有什么感触，我当初读书读到这里，可以说是陷入了深思。我们经常说什么“集体决策”，什么“民主集中”，什么“群体的智慧”，什么“群众的力量”，我看都不如这三条蜜蜂的经验有道理。
为什么要追求多样性？为什么要重视每一个人，特别是每个基层人员的声音？就是因为他可能知道你根本不知道的信息，他有他自己独特的视角。但是光让每个人发言还不行，你还得像蜜蜂那样去亲自体会别人的想法。
而且蜜蜂们绝不固执己见，它们该放弃自己的想法就会放弃自己的想法，该支持别人的想法就会支持别人的想法。它们让不同想法充分竞争，而且这种竞争还是友好的。
—— 不是蜜蜂跟蜜蜂竞争，是想法跟想法竞争。
最后还得有个什么办法把最好的想法筛选出来，这才叫决策。
我们整天在网上论坛、微博发言，只能算做到了蜜蜂三步决策的第一步。而很多机构开个什么大会，连蜜蜂的第一步都没做到。
美国各地居民决定本地事物，其实有一种跟蜜蜂差不多的决策方式，叫做“社民会议（Town Meeting）”。要决定一个什么议题，一个镇的全体居民，任何人都可以来参加讨论。因为社民会议要解决的都是本地的问题，跟每个人都息息相关，可以说每个居民都有自己的切身体会，都能提供一个视角，都能贡献本地化的知识。这种会议的议事过程，就是充分讨论，让想法竞争，最后投票决定。
米勒说，社民会议成功的关键，还需要有个好的会议主持人。主持人要确保 ——
让每个想说话的人都能说上话。最严格的情况下，要求在所有想发言的人都已经发过言之前，任何一个人不能发言两次 —— 这就避免了争吵。
避免任何人会议中取得支配地位。妇女，文化程度低的人，也要有发言权，不能因为你口才好就霸凌他们。
按照规则最终达成决议。
有人调查过美国各地的社民会议，发现参与者平均能达到其本地区所有选民人数的20%，而且将近一半的参加者都能获得发言机会！
其实对我们读者来说，这套做法并不新鲜。罗胖几年前有一期节目叫《开会是个技术活》，就以美国立宪会议为例讲过“应该怎么开会”这个问题；还有什么“罗伯特议事规则”，可能很多读者都了解。
我并不认为这套开会方法是什么“有美国特色的”决策方式 —— 这不就是一套连蜜蜂都会的方法吗！
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