終生的多樣性學習

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終生的多樣性學習（上）

回顧上一周，作為一年一度的開學季，最熱的應該算是各個大學的花式開學演講了。其中最吸引我的是德魯 福斯特在哈佛的開學演講，其實吸引我的不是哈佛兩個字，而是福斯特本人，她在今年6月份向哈佛遞交了辭呈，作為哈佛史上第一位女校長和福布斯全球最有影響力的女性之一，我相信她在自己10年任期之後的最後一次演講中一定思考再三，選擇出最有價值的講題，而這個講題即使對於我們這些畢業多年的學習者而言也會有深遠的意義。但出乎我意料的是她並沒有高談闊論，提出什麼驚世駭俗的觀點，而是用非常樸素簡單的語言講訴了兩件事情，而這兩件事情即使出現在中學的演講中也不必擔心晦澀難懂：

1、 我們要保持對知識和真理的不斷追求

2、 我們要保持多樣性的學習

總結成一句話就是，終生的多樣性學習。其實這個觀念申總在創刊之初就已經提出了，同時也是齊魯U話說的立刊之本，而我再次拋出這個話題是因為我認為它的價值和重要性值得我們再拿出來進行深刻的討論，而接下來，我希望從幾個最基礎學科談起，來幫忙我們更好的體會多樣性學習的必要性：

1、 數學的本質是邏輯

2、 生物是研究社會系統的最好指導

3、 歷史讓我們更自由

4、 查理芒格對跨學科的應用

一、 數學的本

質是邏輯

數學是一個在各個領域都廣泛應用的學科，它也是任何一個國人最開始接觸的兩大基礎學科之一。如果說語文是一切人文社會的起點，那麼數學就是一切真理技術的開端。

就數學模型而言，應用比比皆是，其中不乏很多建立在商業現象後的複雜數學模型，但在這裡我舉一個大家日常中最常用的例子：文章分類。

文章分類其實是實現搜索的一個基礎條件，那麼分類是怎樣實現的呢？我們以一篇新聞為例，比如當我們搜索「2017哈佛開學演講「時互聯網中會出現非常多的相關信息，而當你真正去搜索時一定會發現，除了這篇文章開頭中我提到的德魯 福布斯的演講外，扎克伯格的畢業典禮演講的信息也多如牛毛，這是什麼原因？又是如何實現的呢？

其實分類只是利用了一個我們在高中時就學過的數學知識：向量。方式也很簡單，我們在整個互聯網大數據中針對每一個辭彙都給它一個不同方向的向量，其中，越是具體、專業的名詞，其向量特徵越明顯，而一些通用辭彙如我們、非常等代詞和形容詞，其向量特徵就越低。而一篇文章的特徵就是由六萬四千個向量構成的向量的總和，而兩篇文章之間的向量總和所形成的夾角越小，也就說明這兩篇文章的相關性越強，這樣便實現了文章分類。

所以向量在這裡所表達的邏輯就是相關性。其實數學所表達的邏輯非常多樣，拿一次函數來說，是不是可以簡單表示努力程度和成功率的關係，而在這其中方向則表示斜率？拿反函數來說，是不是也可以說明稀缺資源和競爭優勢的關係？以此類推，加、減、乘、除後的邏輯是不是也很容易舉例？

而在商業和經濟學中很多因素和變數之間都不是簡單的線性關係，而想要總結出相應的規律和邏輯也需要更加複雜的數學模型，所以我們還需要更加深入的學習。

二、生物是研究社會系統的最好指導

二十世紀之前，人們對於人體構造有著很深的誤解，認為人體的所有動作和反應都是由 人腦統一下達的指令，人腦是控制人體的反應的唯一器官。這一認知最直接導致的就是人工智慧——機器人研發的重重阻礙。

1990年12月，人類研發出了第一台可以行走的機器人，雖然行走是人類最基礎的動作之一，但是在研發過程中還是十分困難，因為對於機器人而言，對場地的分析掃描、找出最優線路，每邁出一步都重新生成新的圖像，這其中涉及了複雜的感測器和調整機制，而什麼時候該邁出、邁出點的預判，邁出後的重心調節、布幅的調整等等一系列步驟也需要用演算法表達，同時這些都需要傳輸給到主腦，主腦進行信息處理後再反饋給下肢進行下一步動作。

而由於技術的限制，那時人們還不能像今天這樣使用晶元等超微的載體，只能使用笨重的金屬導管來組成，而體積巨大的主腦對身體造成非常大的壓力，這也就要求更加龐大的馬達來驅動，所以當這個機器人成型的時候，有兩層樓那麼高，並且重達兩噸，而且只能在平地上緩慢移動，一旦遇到坡度便會立馬摔倒。

而隨後，隨著人們對人體功能的深入認知，人們發現處理很多簡單動作指令的並不是人腦，而是一些存在於脊椎中的簡單反射，人們開始轉換想法，不再使用主腦作為信息處理器，而是製造出機器人的多條肢體，每個肢體上都有一個神經元——微型處理器，根據其他肢體動作而形成的簡單反射，比如當1號，3號肢體向前移動時，2號，4號肢體就簡單後撤，每個肢體都是根據相鄰肢體的動作進行感應並做出行動，這樣既減少了系統的複雜性，也無需再頂著一個沉重的主腦，整個機器的重量也大幅降低，這個由布魯克斯製造的名為「成吉思」的機器人最終只有橄欖球大小。

說到這裡可能有人已經感受到了，這是不是很像我們古代中國延續了幾千年的中央集權制到如今政治制度的轉變呢？

而應用於企業而言，也不難發現很多跨國大企在各自轄區層面均有很高的自主權和自治權，甚至一定程度上可以反駁董事會的一些決定。其實在區域層面也是一樣，日益激烈的市場競爭對區域的自主性和獨立性有了更高的要求，即使在體制上沒有巨大變化的背景下，仍然要求我們對於自己區域的生意有獨特的理解和高度創新的銷售、營銷理念，大家也不必妄自菲薄，因為你就是自己區域中最直接的反射神經元。

在這裡還不得不提到的另一個生物概念叫反饋閉環，也可以叫反饋調節。當然，現在它已經成為了互聯網行業非常熱門的一個辭彙。其實這個概念我們在高中生物中就學過，你一定還能記得在人體激素分泌一章，有關胰島素和甲狀腺激素的分泌在人體各個器官之間的反饋調節。

而曾任阿里巴巴學術委員會主席的曾鳴老師也在智能商業一書中提出這個概念，他提出，未來智能商業的實現需要完成三步動作。第一步是要實現公司產品的在線化，即所有公司的交易、服務等場景均能在線上實現。第二步則是要和客戶進行海量的、實時的互動，來得知客戶的真實需求和體驗反饋。第三步就是用這些客戶的反饋來形成一個快速的反饋閉環，不斷循環迭代產品功能和優化客戶體驗，從而形成一個基於大數據的、在線的、實時的、快速的智能商業模式，而這一模式的起點正是生物學中的反饋閉環。

三、歷史讓我們更自由

歷史其實也是一門基礎學科，對於絕大多數人而言，它都相伴了我們至少六年的時間。中學時學歷史其實是在告訴我們歷史的必然性，中國人民必然戰勝日本帝國主義的侵略，改革開放和解放思想必然發生，工人階級必然戰勝資產階級，中國經濟必然告訴發展。

但其實歷史不僅是讓我們知道過去的事一定會實現，而是告訴我們未來的事有多種可能性。很多已經發生的事實可能只是一個階段的偶然產物，我們的眼光應該突破這些枷鎖，更加自由。

舉一個簡單的例子，歐美中產階級人人都喜歡自己家門前有一塊草坪，彷彿這就是上流社會的特徵，這是出於人們生理需求對草坪的喜愛嗎？其實不然，草坪就是一個偶然的歷史產物。

工業革命時期，歐洲貴族就喜歡專門圈養一片地作為草坪，就當時而言，沒有除草、灌溉等裝備，對於一個草坪的管理就是要靠大量的人力和物力來進行實時維護，其本身而言並沒有什麼價值，有價值也只是這個行為背後反映的階級光環。所以當時的人們十分崇拜草坪，因為草坪就是身份地位的象徵。

而時至今日，有了各種廉價的割草機，就是農家院也能整個草坪出來，草坪早已不再具有附加價值，所以我們也許就不再必要人云亦云，非得人人門前一塊草坪，大可以打開歷史的枷鎖，搞搞園林裝飾，養些花草水果也沒什麼不好。

這只是一個在我們身邊的小例子，其實歷史上一直困擾人們的三大問題是饑荒、瘟疫和戰爭，這三個因素幾乎決定了各種大事件的發生和整個歷史的走向，而在今天，因為科技、經濟和政治的巨大進步，這三個問題都已經基本得到了解決，所以影響未來走勢的因素也發生了變化，現在人們更遙遠的追求的是幸福、永生和成神，所以，今天你在看待未來時也許可以換個角度，嘗試更多的可能。

我們今天已經從數學、生物、歷史三個基礎學科進行了討論，接下來我想以這個時代對於跨學科應用最傑出的人之一——查理芒格和經久不衰的可口可樂公司為例來談一談一個完整的跨學科領域的運用，期待下次的交流。

而在這篇文章最後，我想說，人類歷史上任何一次科學革命都不是知識的革命，而是無知的革命，只有在我們意識到自己對於這個世界那麼多重要的事情都一無所知之後，我們才可能迎來真正的成長。

終身學習，與君共勉。

品讀之後

願享同感

by.小U

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