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国人从移动智能手机普及的那天开始，就已步入了数字化信息时代。
这个时代，与工业化时代相比，有诸多不同。
今天，我只想探讨其中的一个，即思维的转变——由机械文明下的确定性思维向数字信息化时代的不确定性思维转变。
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先从机械文明下的确定性思维说起。
从古希腊欧几里得创立几何学、托勒密“地心说”构建天体机械运动模型到牛顿受苹果落地影响在巨著《自然哲学之数学原理》一书中用力学三定律、万有引力定律为世人阐释宇宙万物运动规律，人类在科学家的理论引领下小心翼翼地走出了自7 万年前智人先祖“认知革命”后千变万化禁忌、图腾、陈规的思想樊篱，开始认识到神秘世界是可以被认知的，认知后的世界是可以改造的。
自此，人类由懵懂“不可知”的认知走向了“世界是可认知”的机械思维时代，开启了工业文明。比如，瓦特发明的蒸汽机被广泛应用后，提升了工厂的生产效率和效益，导致近几百年来技术革新推动经济社会发展成为主趋势，也成为人类认知、改造世界的确定性思维之一。
而且这种起源于牛顿、开启于瓦特的工业时代，与这个时代无数发明家、企业家的创新活动一起形成的组织架构、标准、流程等，又渗透入人类的生活文化教育医疗等领域，推动人类政治、经济、社会、人文、科技、医疗、教育等在技术文化牵引下全方位的向前狂奔，发展进步。
伴随机械文明的轰鸣演化，1800年以来，人类生产效率得到极大提升，人类寿命得到极大延长，即便中间历经死人无数的第一次世界大战、第二次世界大战以及疾病瘟疫等不幸，人类人口规模依然不断做大，由 10 亿增长至如今的 70 亿。
机械文明下的确定性思维，无疑是伟大的，伟大到任何王侯将相与之相比都黯然失色，并被深深植入了工业时代人类的灵魂深处。
时至今日，我们无论个人、机构还是国家都喜欢搞些年度季度的发展规划、小目标、绩效考核，很大程度上就来自确定性思维的影响。
因为我昨天的努力奋斗，所以有了今天的丰硕成果——金钱、经验、权力等。这种昨日之奋进与今日之收获之间形成的因果关系、线性关系就是确定性思维最简单直接的表现。
确定性思维、因果关系成为工业时代机械文明下人类的主要思考方式。
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但，大千世界，除了“可知”外还有诸多不可知、不确定性。这却是确定性思维的不足与局限所在了。
牛顿公理不能捕捉到电子的准确运动轨迹、量子力学有测不准原理，人的成长也不是某位“神仙大师”能准确预测的。
进入数字信息化时代后，随着人类采集数据量的增多、云计算大数据新技术的推广应用，人类认识世界的广度深度速度前所未有，也越来越明白世界存在很大的不确定性，确定性并非全部而更可能是少部分。
如吴军教授所言，一来并非所有的规律都可以三言两语阐释清楚，二来由于简单的因果关系都已经被发现，导致用老办法去寻找复杂因果关系越来越困难。毕竟谁也没有牛顿、爱因斯坦那么好运，前者看苹果落地而发现力学定律、万有引力，后者看着窗外胡思乱想有人坐着椅子加速由上而下就明白加速度、重力而创广义相对论。
而外部世界不确定性的存在，也会引发人类内心的心理变化，导致心理活动的瞬息万变，表现出很大的不确定性。
古人云：人心隔肚皮，可能是最形象生动的表述了吧。
而王阳明那句“吾心即宇宙，宇宙即吾心”的表达，是不是可以理解为内心与外部世界不确定性的遥相呼应呢？
显然古人已从哲学层面体悟到主客观世界的不确定性了。
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世界的不确定性客观存在，无法回避。
那么，怎么处理好不确定性的问题就势必摆到人类的桌面上来讨论了。否则，凭借以往的确定性思维来探索、认知、改造世界将陷入泥沼。
好在，1948年，克劳迪.香农在他著名的论文《通信的数学原理》（A Mathematic Theory of Communication）中提出了“信息熵“的概念，为信息的度量化提供了方案,并把信息与世界的不确定性联系起来。
何为“熵”呢？
“熵”这个概念原本是热力学概念，由鲁道夫.克劳修斯提出、奥地利物理学家路德维希.玻尔兹曼意识到其无序状态，意指一个封闭容器中的分子，熵（不确定、无序）永远朝着不断增加的方向发展，并使得整个系统内的分子表现出无序状态而宏观恒温。
信息论创始人香农博士把“熵”这一概念引入信息学中用来阐释信息系统的不确定性，并指出信息量与不确定性有关：假如我们需要搞清楚一件非常不确定的事，或是我们一无所知的事情，就需要了解大量的信息。相反，如果我们对某件事已经有了较多的了解，那么不需要太多的信息就能把它搞清楚。
消除系统内的不确定性，就要引入信息。而引入信息量的规模大小成为度量不确定性的判断标准，“熵”——即不确定性被量化了。
“熵”越小，系统内的不确定性越小，“熵”越大，系统内的不确定性越大。确定“熵”大小的评判标准在于系统引入信息量的大小。
至此，尽管过程复杂、技术苛刻，但世界不确定性问题被转化为信息量的大小，信息量的大小在云计算、大数据技术下又再次被转化为数据的采集、存储和运算处理问题，变得可度量、可计算、可知。
面对世界的不确定性——“熵”，人类找到了新的方法论比如概率、新技术比如数字化技术云计算、大数据、人工智能等来度量、认知。
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而从古今中外的诸多历史案例看，能否解决好“熵”的问题，消除系统内部的不确定性，对科学决策、获取战争胜利、赚取超额利润，都至关重要。
战争中，无论是政治还是商业，大量谍报人员相互刺探对方排兵布阵、后勤保障、兵力投送的行为，就是“引入信息”消除自身系统内部不确定性的举动。
秦国边塞几十万虎狼骑兵因信息不畅未能及时镇压反军而致秦王朝灭亡，欧洲罗斯柴尔德家族拿破仑最后一战中向英法两军派遣战场密探获取先机在股票市场散布法国大胜假消息明抛暗吸大量英国股票而富可敌国。
“熵”问题解决的好坏，成为事关国家、个人和机构生死存续、发展繁荣的重要时代考量。
乔良将军《帝国之弧》中认为信息不对称是权力的根源所在，其实说得也是“熵”在组织层级之间的相对存在。下级面对上级，因为掌握的信息少，自然面对很大的不确定性、心里发虚、不自信，使得上级因信息量的优势而拥有领导权。
官场、企业职员常用的多请示、勤汇报等办法其实就一个目的：减少与领导信任隔膜，拉近与领导关系，在言行举止中获得大量有效信息，使得下级在信息量上无限接近领导的信息量，减少自己面对领导时候的不确定性，在晋升职务、个人发展方面赢得先机。
数字信息时代，政商信息瞬息万变，芝麻绿豆的小事儿在“蝴蝶效应”支配下也很容易通过全球化体系被放大传播至地球的犄角旮旯，引发舆论潮汐，影响政商运转、个人旦夕祸福。
此情此景下，用“死生之地、存亡之道”来形容“熵”及其解决办法，一点都不过。
种种迹象表明，认知“熵”，度量“熵”，消除“熵”带来的不利因素，已成为个人、机构乃至国家需要认真思考、对待的重要命题，不容慢待，不容小觑。
（完结）
参考：吴军 著 《智能时代》中信出版社 2016年8月第1版
封面图片授权：基于CC0协议。
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