帕金森综合症的原理大约是大脑出于某种原因降低了对多巴胺神经元的生产，而这些多巴胺神经元对控制身体运动至关重要，结果就是逐渐失去行动能力。很多名人，包括一些特别有学问的人得这个病。大脑为什么会出这种问题，怎么治疗，科学家并不知道。

不用说治疗，甚至连 LRRK2 基因与帕金森症的关系，都是直到2004年才被发现，此前人们甚至认为帕金森症不会遗传。

你怎么办呢？

好... ]]> 在你的第十二条染色体上有个叫做 LRRK2 的基因。我们假设，仅仅是假设，这个基因有一个小小的变异。这个变异的结果是使你有30%到75%的可能性在未来患上帕金森综合症。

帕金森综合症的原理大约是大脑出于某种原因降低了对多巴胺神经元的生产，而这些多巴胺神经元对控制身体运动至关重要，结果就是逐渐失去行动能力。很多名人，包括一些特别有学问的人得这个病。大脑为什么会出这种问题，怎么治疗，科学家并不知道。

不用说治疗，甚至连 LRRK2 基因与帕金森症的关系，都是直到2004年才被发现，此前人们甚至认为帕金森症不会遗传。

你怎么办呢？

好消息是并非所有LRRK2基因变异的人都会得帕金森症。这个事实暗示了一种思路。这个思路并不奇特甚至司空见惯，但由于当前技术的进步，它正在变成一个了不起的思路。微软公司对这个思路非常兴奋，称之为 “the fourth paradigm of science”，第四个科研范式。

这个思路是，那些同样有LRRK2基因变异的人，他们到底做了什么，以至于没有得病？也许我们不会知道其中的原理，但只要能找到这么一件事，做了这件事就不怕LRRK2基因变异，那就已经足够好了。就好像《午夜凶铃》中死的人多了以后，人们发现只要做把录像带传给别人看这件事就不会死一样。

这就是 Google 创始人之一，LRRK2基因变异者，Sergey Brin 要做的事。他的爸爸是数学家，他的妈妈是应用数学家，他自己本科在是数学系念的，所以他治病的办法是玩数据。

Brin 的老婆搞了个个人基因服务公司，23andMe。据最新一期《连线》杂志报道，借助这个公司，Brin 有一个系统的，或者说暴力的，解决帕金森综合症的办法。我理解这个办法是这样的：

1. 召集一万名帕金森症患者，彻查他们的基因，问卷调查他们的既往病史，生活环境和所有生活习惯，从中发现共性。这些共性可能就是帕金森症的病因。

2. 再去找那些也有这些共性的人但是没有得帕金森症的人，看看他们做了什么，其中有什么共性。这个共性就是防治办法。

这的确是非常简单的思路，但是要做的话却是相当的难。一个显而易见的难点是数据量实在太大。进行这样海量的数据分析，非得有今天最强的计算机，尤其是极高的数据存储能力不可。这就是微软对此兴奋的原因。想法是容易的，技术条件是困难的。搞这样的科研对微软来说是非常好的机会（至少可以提升公司形象），以至于微软找了一帮人，整了一本书，The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery，并大力推广。（微软提供全文免费下载）。

下面我来谈谈我的看法。

所谓科学发现的前三个范式，是第一，实验；第二，理论；第三，模拟。我认为从“硬度”角度讲，这三个范式的重要性一个比一个低。实验是最硬的科学发现，你理论说得再漂亮，宇宙加速膨胀就是加速膨胀，Higgs 粒子万一找不到就是找不到，这是实打实的东西。

而模拟则是实验不好做，理论计算又没法算的情况下一个没有办法的办法。如果你承认我用的方程都是对的，你大约也会承认我模拟的结果，但这个结果永远都需要实验的检验。

与这三个范式相比，这个“第四范式”的硬度更低一些。它既不能像理论和模拟那样在一定程度上告诉你“为什么”，更不能像实验那样明确地告诉你“是什么”。海量数据分析，只能告诉你“大概是什么”。比如数据分析可以告诉你喝咖啡对降低帕金森症发病率有好处，但是说不清到底是咖啡因的作用还是别的作用。它甚至说不清这种好处到底有多大。

历史上阿司匹林对很多病症有疗效，而科学家并不知道为什么会有这种疗效。这些疗效都是“统计”发现的。

实际上，科学家一直都在从以往数据中寻找规律，提出猜想，再做验证。这就是所谓 “empirical study”，或者物理学家有时候使用的“经验公式”。《连线》这篇文章提供的那个图示的证明 Gaucher’s disease 患者得帕金森症的可能性高五倍的例子，并没有说明白现在这个“第四范式”与此有什么不同，无非是海量数据分析的数据库更大而已。

我认为，其实“第四范式”的真正了不起之处在于“客观”这两个字。此前，模式识别主要是主观的。是人在经验中发现规律，提出一个主观的假设，再去搜集更多案例来验证这个假设。而现在这个第四范式，则是让计算机自己从海量的数据发现模式，也就是共性，是客观的。这样就允许我们有一些惊喜。

但是很多人并不看好这个做法，因为数据的噪音太大。

还有一个更根本的困难。以帕金森症为例，也许发病的原因和不发病的原因都是不可观测的，比如说纯粹的偶然因素，或者说是问卷调查问不出来的因素。一个人的基因和生活自由度实在是太多，程序永远都不可能确保把所有的变量都考察到。纯粹的客观其实是做不到的，在你设定问卷内容的同时，你已经主观地设定了你想要考察的范围。第四范式要想有所发现，还是需要一点运气的。

不过 Brin 显然有理由看好这个做法。从海量数据中发现趋势是 google 一直都在做的，比如说通过搜索关键词的趋势判断流感，google 比CDC要快得多。假设 google 有一个机制自动发现任何被突然大量搜索的词，这种模式识别显然就是真正客观而不是主观的。人的生活自由度几乎是无限的，但所有词汇的组合是有限的，可是我怀疑这种组合的数字之大，就连 google 也做不到实时监控每一个可能的搜索组合。更实际的做法也许还是大量地预先设定一些可能有意义的关键词。

所以我认为“更客观的模式识别”，是第四范例的关键。

（此文昨天发出之后今日略作补充）

每个人都认为自己是对事不对人。每个人都认为自己在争论过程中是真诚的。是么？

诺贝尔奖得主 Robert Aumann 在 1976 年发表了一篇论文 “Agreeing to Disagree”，这篇论文影响深远堪称是传世之作，它说的是，这是不可能的。如果是两... ]]> 我们这帮人都有个可爱的毛病。我们往往会为一些跟自身利益比较远的事情，比如说美式民主制度是否适合中国，超弦是不是一个好的物理理论，或者阿根廷队是否能获得本届世界杯冠军这类问题争论。这种争论的结果往往是不欢而散，大家各持立场，很少妥协。

每个人都认为自己是对事不对人。每个人都认为自己在争论过程中是真诚的。是么？

诺贝尔奖得主 Robert Aumann 在 1976 年发表了一篇论文 “Agreeing to Disagree”，这篇论文影响深远堪称是传世之作，它说的是，这是不可能的。如果是两个理性而真诚的真理追求者争论问题，争论的结果必然是二人达成一致。换句话说如果争论不欢而散，那么其中必然有一方是虚伪的。

这是一个有点令人吃惊的结论。我先把 Aumann 的原话抄下：

If two people have the same priors, and their posteriors for an event A are common knowledge, then these posteriors are equal.

这段话中有很多专业术语，比如什么叫 priors, 什么叫 posteriors，什么叫 common knowledge，都需要外行学习一番。Aumann 在文中非常谦虚地说，我发表这篇文章感到有点不好意思（diffidence），因为其中用到的数学实在太不值一提了。我从来没在任何一篇其他的学术论文中看到有人使用 diffidence 来形容自己的工作，大家都是猛吹我的工作多么重要。实际情况是，没有一定的数学基础很难看懂此文。

借助于一篇后来人写的综述，我大概可以解释一下 Aumann 的意思。如果你跟我对于一般足球理论的认识一致，换句话说，也就是说如果你认为梅西对阿根廷队很重要，我也这样认为，这就可以说我们的“priors” 是一致的。也就是说我们两个理性的人就好比两台计算机，如果给我们完全相同的输入，我们可以计算出相同的结果来。

下面为简单起见，假设世界杯决赛是阿根廷对意大利。在决赛前夜，如果我向你宣布，我认为阿根廷队将获得世界杯冠军。而你向我宣布，你认为意大利队将获得世界杯冠军。这样一来我们两人的观点就被亮出来了，也就是说不但你知道我的观点，而且我知道你知道我的观点，而其你知道我知道你知道我的观点…. 这叫我们的观点是 “common knowledge”。

Aumann 的数学定理的伟大之处在于，我不必告诉你我为什么相信阿根廷队夺冠，你也不必告诉我你为什么相信意大利队夺冠，我们两人就可以最终就谁夺冠这个问题达成一致！

我们的争论过程大约是这样的：

我：我认为明天决赛阿根廷队将夺冠。
你：了解。但我认为意大利队将夺冠。
我：收到。但我仍然认为阿根廷队夺冠。
你：意大利队。
我：阿根廷队。
你：意大利队。
我：好吧，意大利队。

我们就这样达成了一致。

这个争论过程有点像古龙小说的情节，但并不好笑。当我第一次说我认为阿根廷队夺冠的时候，你应该了解，我一定是掌握了某些赛前信息才敢这样说，比如我深入研究过双方的实力对比。而当你听到我的观点之后却反对我的观点的时候，我就知道，你一定掌握了更强的信息。也许你有内幕消息知道梅西伤情严重上不了场。我不知道具体是什么信息，但我可以从你此时的态度判断这个信息一定很强。而我如果在这个情况下仍然坚持认为阿根廷队夺冠，你就得进一步了解我一定掌握更强的信息，比如我知道裁判向着阿根廷。以此类推，直到几次往返之后我发现你仍然坚持意大利队，那我只好认为你刚刚从未来穿越回来，于是我决定赞同你的意见。

所以两个理性的人只要进行古龙式对话就可以达成一致。据我最近看 The Big Questions 这本书介绍，更进一步，经济学家 John Geanakoplos 和 Herakles Polemarchakis 证明这个对话不可能永远继续下去 — 也就是说最后一定会达成一致。再进一步，计算机科学家 Scott Aaronson 证明，如果对话双方都是诚实的，那么这种对话可以在不太多的几步内结束。

有人可能会提出，前面说的一致的“priors” ，是一个特别强的条件。毕竟生活中的理性人并非都学习过足球理论。也许两个人对梅西的重要性有不同看法。但是这个“不同看法”也是可以通过古龙式争论达成一致的！所以我们可以说，两个真诚而理性的人应该对事情有相同的看法。如果争论不欢而散，一定是有人不诚实！

我做了一点小调研，这个理论有很多推论。比如说一个真正理性的人，如果他认为其他人也是理性的，那么他不应该买股票。为什么？如果他买股票，就必然有人卖这支股票 — 这就意味着两人对这只股票的升值前景（不一定是确切的预测，可以是一个概率）有不同看法。可是 Aumann 已经证明理性的人不应该有这种不同看法。

这个定理中所假设的理性的人，被学者成为“truthseekers”，真理追求者。如果我们是诚实的真理追求者，我们终将能够达成一致。

***

最后一点题外话。很多人认为搞科研主要是人跟自然的斗争，但真正的科研工作也包括人跟人干 — 不是说官僚主义或办公室政治，而是科学家跟科学家因为学术观点不同开打。从某种意义上讲，往顶级学术期刊投稿跟打仗差不多。所谓“Peer review”，也就是编辑找几个跟你同一领域也是搞科研的人来审查你的文章。一个最可怕的消息是，这帮人有时候跟你一样，常常以为只有自己才有资格在这个期刊上发文章。如果他们直接说你的结果不够重要所以不适合发表，那你基本完了。但如果他们说你的文章错了，则是一个比较好的消息，因为很可能他们错了。

你要做的是写一个答辩状，证明是审稿人错了。然后有可能会发生一件也许只有在学术界才能发生的奇迹：审稿人将承认错误，改变想法，允许你的文章发表。

生活中的成年人如果不被双规，很少承认自己的错误。一场日常争论之后没人会说“我以前想错了，原来是这样”。但是科学家可以。科学家也会拉帮结派，也会有各种偏见，也会以证明别人错了为乐，但是所有科学家有一个共同优点：他允许你改变他的想法。这种允许别人改变思想的氛围可以刺激人在审稿的时候采取更为大胆的态度。

为什么？因为科学家是真理追求者。实际上，搞科研的一大乐趣就是被别人改变想法！

怀疑客观世界的真实性，是一个老生常谈。最早可能是庄子，说有一次梦见蝴蝶，当他醒来的时候，不知道是梦见蝴蝶的庄子醒过来了，还是一只蝴蝶正在做梦梦见自己变成庄子。在《楚门的世界》中，主人公一直到长大成人才发现自己周围的一切原来都是别人安排的戏剧。卫斯理有个小说《玩具》，最后结局是说人可能只不过是外星人的玩具而人不自知。一直到《Matrix》，这个思想变成我们可能生活在一个巨大的计算机程序之中，就好像在玩网络游戏。

你怎么知道你不是生活在 Matrix 之中正在打一个大网游呢？

从逻辑角度... ]]> 我们生活的这个宇宙，它是真实的么？

怀疑客观世界的真实性，是一个老生常谈。最早可能是庄子，说有一次梦见蝴蝶，当他醒来的时候，不知道是梦见蝴蝶的庄子醒过来了，还是一只蝴蝶正在做梦梦见自己变成庄子。在《楚门的世界》中，主人公一直到长大成人才发现自己周围的一切原来都是别人安排的戏剧。卫斯理有个小说《玩具》，最后结局是说人可能只不过是外星人的玩具而人不自知。一直到《Matrix》，这个思想变成我们可能生活在一个巨大的计算机程序之中，就好像在玩网络游戏。

你怎么知道你不是生活在 Matrix 之中正在打一个大网游呢？

从逻辑角度，唯一的正确答案是你永远都无法知道。不管你看到什么，不管你用什么方法，你都无法证明自己实际上不是正躺在一个充满液体的大缸之中，脑子被接上各种信号线，而你看到感受到的一切都只不过是幻觉。这个理论被称为哲学家称为“缸中之脑”。也许对大多数专业哲学家来说，“永远无法知道”就是这个问题的最终答案。

但是有两种人不满足于这个答案。第一种人是宗教人士，他们认为我们一定就是生活在一个神创造的大 Matrix 之中。第二种人是科学家，他们相信我们一定不是生活在一个大 Matrix 之中。我来介绍一下两派的论点，重点谈为什么一个真正的科学家应该持第二种观点。

有这么一帮人，他们并不宣称自己信教，不愿意拿上帝说事儿，但是他们认为我们这个世界是被“智能设计”出来的，这就是当今著名的“Intelligent Design”派。智能设计派之所以故意不提上帝，是因为美国禁止在学校里传教。这派人物说，“智能设计”，也许不是上帝而是外星人设计的，所以是个科学理论 — 既然你学校允许教进化论，就应该允许教智能设计论。

智能设计论有一个在我看来相当有力的论据：我们的这个世界是如此的复杂，而且是 “不可约的复杂”（irreducibly complex）。所谓“irreducibly complex”，是说一个复杂系统中拿掉任何一个东西，整个系统都毫无意义，所以这个系统必然是一下子同时出来的。比如说生命就特别复杂。一个简单例子是眼睛的视网膜和晶体。这两个东西谁离开谁都会变得毫无意义，所以谁先进化都没意义，所以他们必然是同时出现的。这就有一个问题了，如果世界是天然的，怎么可能一下子出现这么复杂的东西呢？所以这个复杂的世界必然是智能设计的。

进化生物学名著《自私的基因》的作者 Richard Dawkins，写了一本书，The God Delusion，对智能设计的这个论点做出了批驳。Dawkins 说，如果我们这个如此复杂的世界是被智能设计的，那么这位设计者必然比我们这个世界还要复杂。那么请问这位设计者本身是从哪里来的？他是更复杂的东西设计的么？你不能用一个更复杂的东西来解释复杂，因为复杂只能来自于简单，比如进化。

我最近看的这本 The Big Questions，作者 Steven Landsburg 是个热爱数学和物理的经济学学家，他则认为以上两个论点都错了。这两个论点都是基于同样的假设：复杂的东西不会一下子自动出现。 Landsburg 说，数学就是复杂的，而且数学就是一直都有，不需要进化也不需要被人发明的。

这里需要稍微解释一下。数学家一贯认为所有的数学理论都是客观存在，跟有没有人有没有数学家没关系。比如说费马大定理，在数学家没有证明这个定理，甚至没有提出这个定理之前，这个定理一直就在那里。数学家的任务不是“构建”数学，而是“发现”数学。这就好比说一座没有人探索过的山峰也是存在的山峰一样。

Landsburg 说，你智能设计能“设计”数学么？2+2=4是个逻辑问题，你外星人再怎么设计，也不能让2+2=5啊 — 除非是“无所不能”的上帝，但规则是不能说上帝，一说上帝你就输了。

而且数学还是 irreducibly complex 的，比如你把数字 3 拿掉，整个数学体系就完了。如果数学这么复杂的东西不需要智能设计，宇宙为什么需要智能设计？

我们可以看到，Landsburg 并没有证明“宇宙一定是天然的”，他只不过说智能设计者的论点错误而已。

其实 “宇宙到底是不是 Matrix” 这个问题本质上无法证伪，根本就不是一个科学理论。但我认为，宇宙“更可能”不是一个 Matrix。因为我有以下证据：

第一，Matrix 需要系统维护，而我们这个宇宙不需要。《魔兽世界》每星期二维护六个小时。他们要不停地发现错误，打补丁，升级，不停地完善。我们这个宇宙从来没发生过停摆维护的事情。

第二，宇宙实在太大了。设想如果你是一个“外星人”，你创造一个世界，然后在这个世界里放入一些生物作为“玩具”，你打算做多大的世界呢？宇宙之大，大到完全超出人类所有可能的需求的程度。

第三，宇宙的分辨率是无限的。假设你打网游，你在地上看到一棵草，你会发现你没有办法把这颗草一刀砍成两半。而在真实世界中，你可以把这可草分解成分子，原子，夸克。

第四，宇宙完全自洽地符合物理定律。网游的规则可以变来变去，物理定律从来没变过。不管是谁做实验，物理定律都让他做出来了。

如果我做了一个梦，我发现我在梦中可以做以上四件事，我就知道我其实不是在做梦。我在魔兽世界里做不到以上四件事，我就知道那个世界不是真的。如果某一天我看到在地铁站看到有人打电话打着打着突然消失了，那么这个明显的能量不守恒事件足以让我相信我正生活在一个 Matrix 之中。当然，我也仅仅是“相信”而已，我永远也无法证明，也许宇宙曾经系统维护过，只不过人类文明太短没赶上而已。

但我们这个宇宙最不可思议的一点还不是上面这四件事。它最不可思议的是，它居然是可以“思议”的。我们居然可以用数学方程来无比精确地描述物理定律。同样的方程，今天算对，明天算也对；在中国算对，在美国算也对。这个世界从来没辜负过物理学家的学说。不但如此，而且物理定律是一环套一环层层递进的，就好像几何学一样可以用更少的定律去解释更多的现象。宇宙凭什么这么精确地按照定律行事？宇宙的定律凭什么允许你“发现”它的定律？

正因为这个世界太精确了，我们知道假设真是上帝“创造”了宇宙的话，他在创造的时候其实手里没有多少自由。他不可能像暴雪创造魔兽世界一样今天这么干明天那么干。这种不自由的创造，还能叫创造么？

科学家为什么必须相信宇宙不是智能设计的？因为他必须相信宇宙是讲理的。他还必须相信他可以跟宇宙讲理。

Sheldon 非常聪明，而且他处处要告诉别人他非常聪明。物理学家聪明很正常，但 Sheldon 还非常博学甚至无所不知，他号称对世界上所有重要的事情都有一个 working knowledge. 这种人存在么？《新京报》曾经... ]]> The Big Bang Theory （《生活大爆炸》）是个很有意思的美剧，它说的是四个年轻物理学家的故事 — 或者说是他们的泡妞故事，如果你乐意的话。不知怎么，现在物理学家似乎正在变成令人感兴趣的人群，套用剧中 Leonard 的话，简直是 we are the new alpha males. 在四位男主角中，最有意思的是 Sheldon Cooper，我猜别人也会这么想。

Sheldon 非常聪明，而且他处处要告诉别人他非常聪明。物理学家聪明很正常，但 Sheldon 还非常博学甚至无所不知，他号称对世界上所有重要的事情都有一个 working knowledge. 这种人存在么？《新京报》曾经就这个问题采访过该剧的物理负责人。答案是有些物理学家就是这么博学。

比如说因为夸克理论获得诺贝尔物理奖的盖尔曼（Murray Gell-Mann）就是这样的人。我认为盖尔曼是 Sheldon 的原型。第一，盖尔曼曾长期呆在加州理工，只不过他的职位是教授而 Sheldon 是博士后。第二，盖尔曼非常聪明，而且处处要告诉别人他很聪明。比如他喜欢用外国当地的标准发音来读一个外国人命或地名（好吧，我承认这一点似乎更像剧中的 Howard ）。这个逼着别人承认不如自己聪明的毛病使得盖尔曼和 Sheldon 一样不受周围人的欢迎。第三，盖尔曼非常博学。比如说，所有物理学家都知道彩虹是怎么回事；很多物理学家知道是笛卡尔第一个科学地解释了彩虹；但如果你想知道古人怎么看彩虹，你得问盖尔曼。盖尔曼会告诉你各个古文明对彩虹的解释。

我甚至觉得 Sheldon 的长相也有点盖尔曼的意思。我还真找到一张盖尔曼年轻时的照片。

上边是盖尔曼，下边是 Sheldon.

但本文真正要说的是盖尔曼和 Sheldon 的第四个共同点：两人都看不上，甚至可以说看不起，理论物理之外的任何科学。

Sheldon 的姐姐有一次说，她很自豪 Sheldon 是个 “rocket scientist”。注意这里面有个典故，英文中 “rocket science” 是个成语，指任何特别复杂的东西。比如你想说什么东西很简单，就说这个东西不是 rocket science.

但 Sheldon 认为被当成 “rocket scientist” 是一种侮辱。他说你还不如说我是金门大桥上的收费员。在 Sheldon 看来，理论物理学家比火箭科学家要高级得多。

盖尔曼也是这么想的。在盖尔曼看来，纯粹的理论物理，也就是说专门研究基本粒子相互作用，超弦理论这种理论物理，是最高级的科学。因为这种科学研究的是世界的最基本定律，而其他所有学科只不过是应用这些定律而已。

《费慢的彩虹》这本书生动地形容道，盖尔曼这种纯理论物理学家看其他学科，就如同站在曼哈顿往西看整个美国。新泽西地区相当于其他的理论物理工作，中部相当于实验，而再往西一直到加州，则到处都是中国城之类完全没格调的东西，相当于各种应用科学，比如说半导体之类。

物理学的格调比化学高，就如同福赛尔《格调》说网球的格调比足球高一样。盖尔曼就是这种人。《费慢的彩虹》的作者当初也在加州理工当 faculty，本来是想做超弦的，办公室就在盖尔曼隔壁。结果他后来改做量子光学，盖尔曼立即打发他去别的楼层办公，把办公室腾出来给自己的研究生用。此书作者还曾经尝试写剧本，立即被自己的研究生导师鄙视，因为他认为好莱坞都是垃圾。剧本的格调还不如小说。

我想看到这里，很多读者要愤怒了。（Disclaimer: 我是做物理的。但我并不是做理论物理的，所以我也不在曼哈顿 — 如果这可以让你好受一点的话。）

其实这种格调也许并不存在。盖尔曼在加州理工的对头，费曼，就不赞成这个态度。费曼对所有物理领域都感兴趣，他从来不认为量子光学是比量子色动力学低一等的科学。

其实盖尔曼和费曼对其他学科态度的不同，一个原因是二人的科学理念有不同。盖尔曼这一派的物理学家追求逻辑和数学的完美，在他们眼中所有学科是以理论物理为核心的金字塔型。而费曼则有一点实用主义，他最关心的是怎么解释自然现象，而不怎么追求数学上的完美。实际上，费曼说，为什么非得追求一个统一理论？也许自然就是给四种力四个理论。我想费曼眼中的科学世界不是金字塔，而是是一个互相平等的网络结构。

但费曼的确认为物理学比小说要难。因为小说的想象不需要负责，而物理的想象有一个实验判决。不管你多么喜欢你的理论，跟实验不符就是不行。

实际上，费曼鄙视很多东西。费曼极度鄙视哲学，连他的秘书都知道千万别跟费曼谈哲学。费曼还一度强烈鄙视超弦（但在最后时刻还是跟盖尔曼学了一点超弦）。另外，我们已知的还有费曼鄙视心理学，认为心理学全是扯淡。

我的问题是，既然所有学科中都有“道”，盖尔曼的格调论，和费曼的鄙视，是合理的么？

我认为它们是不客观的，但是是有道理的。因为一个人如果对所有东西都感兴趣，他将无所适从。也许要想干好一行，就必须爱这一行。而爱这一行，就意味着“不爱”其他的行。所以一个科学家应该学会从心理上“鄙视”自己专业以外其他学科。

科学本身是客观的，但科学家都是主观的。最好的科学家甚至可能是极度主观的。有爱恨，才是真正的科学家。敢说不，才是真正的科学家。

所以欢迎化学家们给自己找一个充分的理由来鄙视物理学。

祝大家新年快乐:)

以上是一个可能开的不怎么样的玩笑。本文想说的其实不是笔记本电脑，而是笔记本。达芬奇，钱钟书，和费米，他们的共同点是什么？他们都有一大堆笔记本。

做笔记，似乎不是一个特别酷的行为艺术。学校里一般只有女生才老老实实地记笔记。我的高中物理老师有一次说，他希望得到的最佳毕业礼物是我们工整的课堂笔记 — 这句话降低了他在我心... ]]> 这几天我在参加一个物理会议，说了听了想了很多物理问题。这个状态下好像不太适合写博客，但我有一个非写出来不可的重大发现。我通过仔细观察，发现所有顶尖物理学家的一个共同特点：他们都有笔记本电脑。

以上是一个可能开的不怎么样的玩笑。本文想说的其实不是笔记本电脑，而是笔记本。达芬奇，钱钟书，和费米，他们的共同点是什么？他们都有一大堆笔记本。

做笔记，似乎不是一个特别酷的行为艺术。学校里一般只有女生才老老实实地记笔记。我的高中物理老师有一次说，他希望得到的最佳毕业礼物是我们工整的课堂笔记 — 这句话降低了他在我心中的形象。本文不研究课堂笔记。我们关心的是那种能让人获得无上智慧和力量的笔记本。科学家试炼这种笔记本，就如同魔兽世界里的猎人培养自己的宠物一样重要。

达芬奇的笔记本就杂乱无章，上面全是各种看上去互不相干的心得，想法，实验记录和设计。钱钟书不藏书，再好的书也是看完就顺手送人。但他读书几乎必做笔记，读书笔记永远保留，随时拿出来用。费米的笔记本简直是一个传说。传说中，费米喜欢每周跟一大帮学生聚会，一般是让一个学生提出某一方向的物理问题。然后费米就会找出自己在这方面的笔记。一直到临终之前，他仍然在试图整理笔记本。

如果他们都是最聪明的人，为什么要下这种“笨功夫”？在回答这个问题之前，我们先思考一个新问题：在搜索引擎时代，知识还是力量么？

可能有人认为知识不是力量，“获得知识的能力才是力量”。我对此的回答是，这种人一点知识没有。

有人错误的认为人脑就如同计算机的 CPU 和内存，讲究越快越好，而硬盘的大小对于计算性能来说无关紧要。这种人需要想想为什么计算机下围棋赢不了人。

早先的计算机下国际象棋程序是这么设计的：我遍历所有可能的走法，然后对每一种走法我再遍历所有你可能的应对，然后我再遍历对你的每一种应对的所有可能的应对….. 期间我对每一个局面判断优劣。人无法做到这一点，这样一来计算机就可以凭借其计算速度取胜。但事实结果是这样的计算机根本不是人类棋手的对手，因为这种算法发散的太厉害。也许一台超级计算机能这样算出去十几步，可是最后还是人类取胜。

因为职业棋手不是这么下棋的。在职业棋手眼中，象棋是一门语言，定势就如同诗句。象棋大师的计算并不比一般选手多，他们只是象棋知识多。为什么高手可以跟几十个人下“盲棋”而不必担心记不住局面？因为在普通人（和早年的计算机下棋程序）看来，棋盘上的棋子是一个一个的；而在大师看来，棋子是一块一块的。事实上，有实验证明，如果是实战残局，大师的记忆力比普通人高得多；而如果是随机摆放的棋子，大师的记忆力与普通人一样。普通人记的是字母，大师记的是词汇和段落。现在的下象棋程序，比如“深蓝”用的，其之所以成功，就在于它也学会用定势来思考了。为什么再牛的大师也要每天打谱？因为下棋比的不是计算速度，而是棋的知识。

真正的专家，都有自己的一整套知识体系。这套体系就如同他们心中的一棵不断生枝长叶的树，又如同一张随时变大变复杂的网。每当有新的知识进来，他们都知道该把这个知识放到体系的什么位置上去。有人管这套体系叫做 mental model, 有人管它叫 matrix。有了这套体系，你才可能对相关事务作出出神入化的“眨眼判断”，而不是靠什么“灵感”或者“女人的直觉”。

普通人把鱼按形状分类，而一个有知识体系的渔民则把鱼按巡游习惯和商业价值分类。真正懂音乐的人听同一首贝多芬要听很多种不同版本，有知识体系的油漆工可以识别十六种不同的白色。新手消防队员只看到火，而有知识体系的老消防队员看到的是一个有起因有发展有结局的故事。有知识体系的科学家，一眼就能看出什么方向重要，什么不重要。

怎样建立自己的知识体系？第一要主动学习。现用现学是一个巨大的能力，但是是不够的。要为完善自己的知识体系而学。做笔记是个好办法。我们看杨绛怎么描写钱钟书做读书笔记：

他做笔记的习惯是在牛津大学图书馆(Bodleian——他译为饱蠹楼)读书时养成的。因为饱蠹楼的图书向例不外借。到那里去读书，只准携带笔记本和铅笔，书上不准留下任何痕迹，只能边读边记。

这段话充分说明为什么钱钟书以大师身份进入历史，而杨绛则以大师的老婆留名。钱钟书是在完善自己的知识体系，她却反复强调什么因为图书馆向例不外借！

我读到好书，也会做点读书笔记。如果你没做过，你不会有我的感受：写读书笔记太累了。正如钱钟书说的那样，到写读书笔记的时候，才发现很多读第一遍没有读出来的意思。在写笔记的时候要把一本书融会贯通，要记下自己的感想，甚至要跟作者对话。读各种闲书是我的业余爱好，只能使用零散的时间。在读闲书时间里我有三件事可以选择：读一本新书，写篇博客，或者写读书笔记。其中我最不愿意做的事情就是写读书笔记。实在是最高强度的脑力劳动。相比之下，反倒是科研笔记更容易写。

建立知识体系的第二要点，是要把新的知识跟自己已有的知识联系起来。一般人善于发现新事物的不同点，而真正的高手则善于发现共同点。所谓消化吸收的本质，正在于此。有些读书太多的人之所以死板，就是因为他机械地读，而没有建立一个体系。

把一本书买回来放在书架上，不等于拥有这本书。把 pdf 文件放在硬盘上并却确保能够全文搜索，不等于拥有这个文件。藏书是一个很迂腐的行为。我虽然没有修炼到钱钟书看完随手送人的境界，但我能够做到追求看过，而不追求书架或硬盘上有。

刚开始念研究生的时候，我把看过的物理论文按内容加标签，而现在我一律按照作者名字加标签。你跟我提一篇物理论文，我不记得这篇文章的标题是什么，但我记得它的作者是谁，哪年发表的。所有的物理学家都是如此。当你对一个领域足够了解，你就会构建一个知识体系，在这个体系里，谁做的什么工作一目了然。

Physicist 这个词，翻译成“物理学家”并不是特别恰当，中文一说“家”就太庄重，这就好比说“练武术的”跟“武术家”的含义完全不同一样。如果效法那本英国通俗杂志 《The Economist》的译法，翻译成“物理学人”，似乎又太秀气。我认为最好的译法应该是“干物理的”，不过我的确更喜欢“物理学家”这个称呼。所以我实 际上是个干物理的，我干的很一般，是个普通物理学家。

不搞科研的人往往不知道物理学家是干什么的，我以前也不知道。我上高中的时 候中国流行一套《第一推动》丛书，我看了这套书之后认为物理学是最好的工作，... ]]> 其实我是一个物理学家。

Physicist 这个词，翻译成“物理学家”并不是特别恰当，中文一说“家”就太庄重，这就好比说“练武术的”跟“武术家”的含义完全不同一样。如果效法那本英国通俗杂志 《The Economist》的译法，翻译成“物理学人”，似乎又太秀气。我认为最好的译法应该是“干物理的”，不过我的确更喜欢“物理学家”这个称呼。所以我实 际上是个干物理的，我干的很一般，是个普通物理学家。

不搞科研的人往往不知道物理学家是干什么的，我以前也不知道。我上高中的时 候中国流行一套《第一推动》丛书，我看了这套书之后认为物理学是最好的工作，就决心学物理。我认为干物理就是为了理解宇宙，为了人类至高无上的好奇心而工 作。物理学是伟大的，因为它追求的是统一理论，物理学也是有趣的，因为有量子力学。

这些肉麻的话一直到多年以后的今天我仍然认为 是正确的，正如一个小孩说太阳是圆的，这个看法也是正确的一样。外人谈物理学家，甚至很多物理系研究生谈物理学家，常常是这样动不动就抒情的文艺腔。物理 行业产生了很多英雄人物，使得人们总是用或者高山仰止或者“XXX也不过如此”的极端语气谈物理学家，而我认为这种看法是不健康的。

本文想要说的是，抒情描写并不是“物理学家干什么”这个问题的全部答案。一个真实的物理学家不仅仅关心物理，他也关心“自己”。

真实的物理学家只关心未知的物理。物理学家的工作不是学物理，而是“发现”新物理。喜欢看物理科普的都是“物理粉丝”，喜欢看物理书的都是“物理系学 生”。真实的物理学家只爱看论文，他看论文的时候不是为了欣赏别人论文写的好，而是为了看看自己能从中得到什么灵感，好作出自己的工作。

物理这个行业干的事情很象当初欧洲探险者四处航海追求首先发现某个新大陆。“谁先发现的”，这个问题比什么都重要。物理行业是个高度竞争的行业，正如一 个筋疲力竭的探险者不仅仅是为了旅游观光一样，一个起早贪黑搞科研的物理学家，他绝对不仅仅是为了“好奇”，更是为了“先”发现。

可能有人认为文人相轻，理工科的人应该全部意见一致，其实真实的物理学家们一向都是吵来吵去。一个最有意思的现象是物理学术会议上作报告。别人给你提的 问题，很少有人是因为对你的工作好奇，很多时候人们提问或者是质疑你的学说，或者是提醒你怎么没有提到他自己的相关工作。而有一点几乎可以肯定，那就是你 的对手一定会提问。我最近看到有人说两个物理学家在 APS 上吵得面红耳赤像小人，其实面红耳赤才是真正的物理学家。

写在课本上在课堂上教的东西其实应该叫做“物理知识”，真正的物理学充满变数，是物理学家们的战场。

用“江湖”来形容物理行业是个很恰当的比喻。各个组就好像不同的门派一样，各个老头子就好像表面上道貌岸然其实明争暗斗的武林宗师一样。跟文人江湖不同 的一点是，物理江湖有清晰的胜负。随着时间过去，对错都会有个说法。可见跟物理学家的争斗相比，文人们的骂战就好像聊天一样。

工 作几年以来，我发现对我搞科研勤奋程度刺激最大的“非物理因素”，可能是各种会议。对于第一次参加物理会议的研究生来说，可能只有跟自己课题相近的东西最 有意思。而对一个物理学家来说，学术会议简直跟比武大会差不多。你会发现很多人的工作都是没什么价值的灌水，你会发现有的老头子一张图讲了好几年，你甚至 会发现有些人的结果更本就是错的。当然更重要的是你会发现很多人的确作出了非常漂亮的工作。

不过对一个真实的物理学家来说，开会 最有价值的发现可能莫过于发现别的组正在做一个你也在做的东西！比赛开始了。谁先做出来就是谁做的。我曾经有过几次这样的经历，很刺激。有一次是我本来想 做，看到别人已经做了，我只好不做。另一次是我做的差不多了，突然看到别人也在做，赶紧完成文章突击发表。

学了好几年又干了好几 年物理之后，我仍然发现物理是世界上最好的工作。毛主席说有三个其乐无穷的“奋斗”，物理行业里面全有。有门派有斗争的行业很多，但足球运动员通常在30 多岁就退役，而物理学里边既有年轻人又有老头子，而且开会的时候都平等对话。的确生物化学也是一种学术行业，但只有物理行业里面才有这么多既重要有有趣的 东西可做。更何况物理学家们经常干一些特别惊人的事情，比如说 LHC，NIF，各种巨大的望远镜，和 ITER。

入行刚开始的时候，也许你只想尽快发 PRL。等你发过 PRL 之后，你想要的是一次真正的突破性发现。可能有人会说这是一个非常功利的态度，我认识很多物理学家，我从未认识一个没有这种功利态度的物理学家。

最后，我想谈谈如果一个物理研究生有志于成为一个真正的物理学家，他不应该干什么。如果你的目标是真正的物理学家：

第一，你不应该把“热爱”物理，混淆于自己擅长物理。绝大多数热爱足球的人是球迷。热爱物理并不是一个特别值得吹嘘的个人品质。从事物理学需要的是技能，不是感情。

第二，你不应该在博客上谈论那些前辈物理英雄们的“风雅趣闻”。据说有一个16岁的中国篮球队员到美国参加训练营，乔丹来了，他很想上去要签名，而他的 教练阻止了他。教练说你的目标是将来超过他，你不是粉丝。我们不敢说超过费曼，但我们是费曼的同事，他们是费曼的粉丝。

第三，你不应该把物理行业“神圣化”。物理是世界上最好的工作，但物理仅仅是一个“工作”。另外，你同学去华尔街，你干物理，世界并不因此欠你什么。干物理不是援藏，不是什么神圣的牺牲。

第四，你不能自诩聪明。你必须非常努力才能得到一个以物理为生的权利。实际上这几乎是一种特权，很多人想得得不到。当然物理行业竞争激烈，得不到也不丢人。

然而我越来越感到，科学新闻跟体育新闻没什么区别。

就好像你看再多的体育新闻也学不会打蓝球一样，你看再多的科技新闻和科普文章，也学不会搞科研。不但学不会，而且我敢说，科普和科学报道对搞科研能力的 帮助，考虑到浪费了宝贵的工作时间的话，基本上是小于等于零。完全是两码事。缘木求鱼，南辕北辙，说的就是这个道理。不过这个道理不是本文重... ]]> 多年以前，我最爱看的新闻是体育新闻，中国足球那么差，我曾经都能熟悉甲A各个队的队员名单。后来渐渐对这些东西失去了兴趣，甚至连欧洲杯都看过就忘了。也许一个搞科研的人，应该多看科学新闻。

然而我越来越感到，科学新闻跟体育新闻没什么区别。

就好像你看再多的体育新闻也学不会打蓝球一样，你看再多的科技新闻和科普文章，也学不会搞科研。不但学不会，而且我敢说，科普和科学报道对搞科研能力的 帮助，考虑到浪费了宝贵的工作时间的话，基本上是小于等于零。完全是两码事。缘木求鱼，南辕北辙，说的就是这个道理。不过这个道理不是本文重点。

本文重点是，科学报道既然不能教会我们搞科研，那么科学报道有什么用呢？一个最起码的要求是，这些”科学知识”也许可以帮助我们改善日常生活。我要说的就是，如果这篇文章不是科学家而是记者写的，那么它就连这个作用也达不到。

也就是说，看了这么多科学报道，最大的好处也就是跟人聊天的时候有谈资而已。

科学家和科学记者有本质的区别，那就是记者只会提供知识，而科学家可以提供观点。

记者们只会做加法。他们把任何热点话题方面的”科学进展”都说给我们听。我们被他们说得风声鹤唳，以为随便吃点什么东西都能致癌，以为手机辐射是严肃的科学问题，以为恐怖分子真的可以制造出原子蛋来，以为不管是太阳能生物能风能氢气都是”可再生能源”的好方向。

如果你认为什么都重要，那么就等于什么都不重要。如果你像珍视钻石一样珍视牙膏，你永远都找不到真钻石。

只有真正的科学家才敢于告诉我们：

- 哪怕你的生活再健康，哪怕你的环境再清洁，你最后死于癌症的概率也是20%。现代医学解释不了这个20%的致癌率是从哪来的。反正如果你每周吃一次烧烤，你死于癌症的可能性也许会增加0.01个百分点 – 达到20.01%。那么这0.01%有意义么？

- 我们每时每刻都处在各种辐射之中，其中很多别的辐射，比如你拿它没有任何办法的宇宙射线，比所谓手机辐射要危险的多。我们的最佳策略是忽略所有这些辐射。

- 如果朝鲜费这么大的劲造出来的原子弹的爆炸当量都让人怀疑到底是不是核爆炸，如果伊朗费这么大的劲都造不出来原子弹，那么你可以想象，原子弹真的不是高中 生能造出来的东西。实际上，就算你给他们一颗真的原子弹也没用。美苏两国的原子弹都有很强的保险装置，你用炸弹炸都引爆不了。

- 生物能带来的问题比解决的问题多得多。氢燃烧的能量密度很低，如果真的用液氢做汽车动力，你可能需要每开几十英里就加一次”油”。有些所谓的新能源项目或者是邪路，或者是忽悠。

我最近看的这本《Physics for future presidents》，就是由一个真正的物理学家写的。在这本号称是给未来总统读的书里，作者没有使用什么”谦卑”。总统不需要你的谦卑，总统需要的是直截了当的评估。

真正的科学家敢说XX疗效不重要。
真正的科学家敢说XX理论是扯淡。
真正的科学家敢说XX方向没前途。
当他们说这些话的时候，他们说的都不是科学界的”共识”。他们的观点可能甚至于公众的印象完全相反。

也许他们会被证明说错了，但是那些记者们写的东西甚至连错误都算不上。我们不需要知道所有的事情，我们只想知道什么重要。只有看真正的科学家写出来的东西，我们才能获得一个方向。

记者，所以如果你写”科普”的时候浑身冒汗，对你写的东西充满敬畏的情绪，我劝你还是别写了。

2004年，有一天下午五点左右，我走在回家的路上，发现天空尽头出现了一种很不正常的光线。无数条光线似乎汇聚在东方地平线上的某一点，你也可以说是 东方的某一点发出了这些光线，几乎布满了四分之一的天空。而当时的太阳好好的在西方！... ]]> 现在的科学似乎已经进步到了这么一个程度，就是每一件普通人在实验室之外可能会遇到的”奇异事件”，背后都有一个早已经不新鲜的解释。因此当我们遇到这些事件的时候，最理性的行为是，与其自己探索争取有科学发现，不如上网直接搜索，或者问人答案。实际上我一直就是这么做的。

2004年，有一天下午五点左右，我走在回家的路上，发现天空尽头出现了一种很不正常的光线。无数条光线似乎汇聚在东方地平线上的某一点，你也可以说是 东方的某一点发出了这些光线，几乎布满了四分之一的天空。而当时的太阳好好的在西方！我感到这件事太怪异，用手机把光线拍了下来：

我把照片发到了学生会的邮递表，结果一位达人曾经在国家地理杂志看到过这种现象，指出这是 anticrepuscular rays。那些光线实际上是平行的，汇聚点只是一个错觉。

另有一件事，是我坐飞机，快要降落的时候，我注意到地面上的某些大大小小的农田，是标准的圆形。其中有一些是半圆或者四分之一圆，但是没有椭圆或其他图 案。从充分利用土地角度来说，圆形农田难道不是一种浪费么？我起初以为是农民的一种幽默感，但是看到好几次之后，终于忍不住上网向论坛上的人提出了这个疑 问。

这时候另一位达人出手，指出这是一种新型推广的农田，圆形是为了灌溉的方便，跟草地喷水差不多。在不缺土地缺水的美国中西部，这种圆形农田可能更科学。

第三件事，是我有时候注意到高速公路边上的草地上的牛群，在静止不动或者吃草的时候，大部分牛的身体似乎沿着同一个方向。这件事看上去也有点奇怪，不过这一次我不需要上网问任何人，自己就想到了答案：显然是风向。可能牛们喜欢顺着风或者顶着风站立。

然而今天看到的一条新闻，牛也能感知地磁场， 我彻底被雷到了。那些牛站立的方向不是风向，而是地球的南北磁极取向 – 这说明大型动物也能感知地磁场！

然而这还不是重点，重点是这么一个我以前自己就注意到了，而且马上断定别人早就司空见惯的事实，居然不是平凡的，居然今天才被人发现！

这帮人是怎么搞的这个科研的呢？居然是『这组科学家调查了Google Earth上全世界308个牧场和草原的8510头牛的照片，以及在捷克共和国的超过225个地点实地收集的2974只鹿的数据。』就这么简单！

科学发现首先来自于提问。问题是，常见的问题早就被人提过，也早就解答过了。职业搞科研的人，主要在自己的领域内深入以后，才能提出别人以前没想到的问 题 – 倒不是说这个问题不容易发现，而是这个领域已经很深，没有那么多人进去发现。然而今天牛群地磁场的新闻告诉我们，即使是司空见惯的事件中，也有可能蕴含新 发现的机会。

不过我仍然对这样的发现机会不报任何奢望，实在是可遇不可求。高速上开车，遇到路边有牛群的情况下，谁能想到停车测量风向来验证一下自己的假设呢？

物理学科研的特点是所有结果都建立在同时期其他人的结果之上。对我干的这个具体小领域来说，不存在特别牛的天才，到一定程度之后大家能力实际上差不多。 从牛人论文中获得灵感这种研究方法起到的作用不是很大。我现在看论文，最重要的是这些论文的结果是什么，而不是方法。因为方法就是那么几下子，没什么特别 新的。限制结果的主要是知识积累效应... ]]> 同学认为一个搞科研的好方法是8年潜心，用不重要的课题去养活自己做一个重要的课题，然后一鸣惊人，这种事情我只听说证明费马大定理的时候发生过。对现代物理学来说，这个案例既不典型，更没有推广价值。

物理学科研的特点是所有结果都建立在同时期其他人的结果之上。对我干的这个具体小领域来说，不存在特别牛的天才，到一定程度之后大家能力实际上差不多。 从牛人论文中获得灵感这种研究方法起到的作用不是很大。我现在看论文，最重要的是这些论文的结果是什么，而不是方法。因为方法就是那么几下子，没什么特别 新的。限制结果的主要是知识积累效应导致的量变质变，然后是实验数据和计算机能力的发展，而不是有人突然变聪明了。（我念研究生的时候精读过一篇1963 年的论文，那篇文章的确很好，收获很大。对我来说它最大的意义是让我学会了这一行的理论是怎么做出来的，哪些地方适合做大刀阔斧的假设。然而一旦入门之 后，类似的文章意义就不是很大。）

要想干主流工作，必须随时了解领域的最新进展。大家对相关事实的理解一年也会有很大变化。不用 说不看或者少看最新论文，我老板去年一次APS会议有事没去，都感到落后了，因为他不知道那几个人现在在干什么。我搞科研不是很勤奋，每天主要工作时间是 做事，看论文的时间只能主要用于看比较新的相关论文，老论文再经典，我也仅限于知道它说什么，写文章的时候引用正确即可。而专业书籍的作用就更小，仅仅作 为工具书。一本2000年出版的领域内专著，现在再看目前所有最有活力的课题在上面都找不到了。

一个物理学家的专业精神和职业本 分，就是必须有新发现。很多人把物理当成一个艺术，一个文化，甚至是禅宗之类供人修身养性的东西。其实物理学这个行业本质上是一个business，而且 竞争相当激烈。物理研究的技能，本质上是一个手艺，而不是什么神秘素质。（这一点跟数学行业可能不太一样）。

物理这个行业的工作 机制是这样的：DOE/NSF/NASA等机构组织一帮老头子开会决定有什么问题是现在感兴趣的重要问题，出一个call for proposals，各个组则写proposal申请经费。然后政府把钱拨给各个研究组，这些组的科学家用这些经费搞研究，做出好的结果之后，用这些结果 做资本再去申请新的经费。经费对于向哪个方向研究和让哪些人来研究都起决定性作用。从这个角度上说物理行业就好比拍电影，选题的时候要考虑市场最新流行趋 向，拍摄的时候要考虑票房。

有人可能说现在主流的课题都不重要，我要自己做一个非主流但是更重要的课题，这行不行呢？我认为不可 能。现在的物理学，没有足够经费支持，没有合作者，没有同行讨论，这样搞科研是不可能搞出来的。哪怕是做理论物理，不要实验设备，不要高级计算机，一张纸 一支笔，单打独斗行不行呢？也不行，因为你至少需要开会的经费去跟同行讨论。

现代物理对合格的物理学家的要求至少有两个：

1. 必须知道相关领域其他组正在干什么。也就是说只看发表出来的文章是不行的，得别人还在做的时候你就知道他们在做这个。只有这样才有竞争力，要scoop别人，不要让别人给scoop了。

2. 必须让别人知道你在干什么。也就是说像小黄说的那样，他的文章别人都了解。我刚进这个领域一篇文章还都没发的时候，在会议上出过poster。结果居然收 到一封匿名信：告诉你一个谣言，xx最近得到这个结果，而我们最近得到这么个结果，你正在做的这个事，能不能往这个方向看看，以便将来出了论文跟我们两家 比较？这种竞争也是搞科研的一个乐趣。

我下半年开始要转去做的一个课题，上周刚谈完。老板的要求很明白，这是这个领域的最重要问 题，我们组现在申请到钱要插进去有所作为。你来了必须take the leadership role，要影响整个community。几十万美元的项目让我做，如果我认为这个项目不够好我拿它糊口我自己私下再做别的秘密项目，我根本就不应该接 手，这就是职业道德。如果说我认为现在我发不了好文章，我需要潜好几年好好学习学习新领域，我就应该立即离开物理行业，这就是专业素质。

如果让我对物理系大一新生讲话，我的开场白是这样的。欢迎加入物理行业。我们这个行业跟其他所有竞争性行业一样，我们既不比别的行业神秘也不比别的行业高级，尽管我们有很多英雄人物。

灵魂是否存在，人死之后是否可能转世， 对这个问题无论是简单的回答是或不是，都不符合科学精神。科学的态度是检验。然而单个的灵异现象案例总是偶然出现，不具备可重复性，从而无法令人信服。本 文试图根据现有的关于灵魂的传说得到的一般常识，提出一个验证”转世投胎”真实性的可行实验。这个实验不同于传统的”灵魂验证实验”，不涉及任何灵异现 象，不需要任何精密仪器测量，其本质是统计方法。这个实验可以在任何时候，任何研究人员参与下进行，... ]]> 『上帝不需要制造奇迹来反驳无神论。上帝平常的工作已经足以证明他的存在。』– 培根

灵魂是否存在，人死之后是否可能转世， 对这个问题无论是简单的回答是或不是，都不符合科学精神。科学的态度是检验。然而单个的灵异现象案例总是偶然出现，不具备可重复性，从而无法令人信服。本 文试图根据现有的关于灵魂的传说得到的一般常识，提出一个验证”转世投胎”真实性的可行实验。这个实验不同于传统的”灵魂验证实验”，不涉及任何灵异现 象，不需要任何精密仪器测量，其本质是统计方法。这个实验可以在任何时候，任何研究人员参与下进行，不需要气功师，不需要灵魂召唤师，实验过程可以重复。 本人既不信仰上帝，也不敢断定灵魂是否真的存在，这个实验的设计完全客观。

正如本文一开头引用培根的话，如果灵魂真的存在，那 么就应该无处不在，而不是非得有灵异现象才能证明灵魂存在。一个有灵魂的世界，每个新生命都不是完全”新”的，其灵魂必然已经经历过好几次别的生命；而在 一个没有灵魂的世界，每一个新生命都是完全新的。这两个世界的表现如果完全一样，那么也就是灵魂不可测量，那么有没有灵魂这个问题就毫无意义，再用转世轮 回学说去劝人向善也没意义（因为反正都一样）。因此我们可以假设，一个有灵魂存在的世界，必然存在某些可观测的量，代表灵魂转世对这个世界的影响。

通过阅读大量的灵异现象案例（也就是天涯鬼话的”经历贴”），我发现灵魂的一个性质：人死后的灵魂跟人活着一样，都走不太远。也就是说比如说一个人在某 村死亡，其灵魂一般就近转世，而不会跑到别的省去投胎。活着的人可以做火车坐飞机，但灵魂一般不会，走路似乎是唯一办法。这就是为什么为了让死者的灵魂回 家，必须派人”招魂”。我们不妨把这个性质称为”灵魂定域性原理”。

另外还有一个可以取得一般认同的性质，不妨称为”灵魂继承 性原理”。这个原理是说，一个人上辈子的一些生活习惯，个人品质等等，会或多或少的带到这一辈子来。比如苏东坡说”书到今生读已迟”，就是认为有些人这辈 子读书读不好，是因为他们上辈子没好好读书。这个原理是可以理解的，因为如果没有这个原理，这辈子和上辈子完全不相干，那么号召大家”不修今生修来世”的 宗教也就没什么意义了。

根据灵魂定域性原理，在某地出生的婴儿，一般来说其上一世应该就是在这个地方附近死亡的。假设有一对土 生土长的广东夫妻在四川工作一年，在这一年之中怀孕生了一个孩子，那么存在一个很大的可能性，就是这个孩子上辈子应该是四川人。现在再假设，这对夫妇生了 这个孩子之后，立即返回了广东。我们进一步假设这对夫妇从来不吃辣，家庭成员，同事朋友，也都不爱吃辣。

如果上面提到的两个关于灵魂的假设都是对的，那么现在一个不是灵异现象的灵异现象就可能发生了：这个小孩特别爱吃辣。

如果不用灵魂转世理论去解释，没有别的理论可以完美解释为什么一个广东孩子居然爱吃辣。可惜广东孩子爱吃辣一般不会被人当成灵异现象，所以我至今为止还没有听说过任何类似的案例，这只是一个假想实验。

这个假想实验并不科学，因为它存在很多偶然性。也许决定一个人爱不爱吃辣纯粹是基因偶然变异导致的。甚至也许广东夫妇碰巧在四川生了一个”路过”的河南孩子，这个实验也会失败。

真正的科学实验必须这么做：在河南省随机选取2000对适龄夫妇，然后随机分为A, B两个组，每组1000对。在这2000对夫妇都没有怀孕的时候，A, B两组同时出发，做同样的交通工具，前往两个不同的地方。A组转了一圈之后回到了河南，而B组则被送往了沙特阿拉伯。注意，整个过程完全封闭，到达各自的 目的地之后，两个组的人分别住在各种设施完全相同的两个大楼里面，以至于这两个组的夫妇完全不知道他们到了哪里。比如说可以告诉他们，他们都在北京。

两组受试者每天吃同样的饭菜，看同样的北京能收到的电视节目，作完全相同的事情，确保他们的确相信自己就在北京。比如说两个组吃的食物，完全从北京空 运，而绝不在当地购买。所有受试者，当然绝对不允许走出大楼。也就是说，除了地理坐标一个组在河南，一个组在沙特之外，这两个组的人所有其他方面都完全一 样。

2000对受试者生活的唯一目的就是生孩子。在理想的情况下，2年之后，我们得到了2000个左右的孩子。然后两个小组再 乘坐完全封闭的，相同的交通工具返回河南。两个小组都解散，所有人过正常的河南生活。如果实验控制的好，不管是受试者本人还是外人看来，这两个组的夫妇和 孩子应该没有任何不同之处。

如果转世是真的，并且”灵魂定域性原理”正确，那么一个显然的推论就是，A组的1000个孩子上一 辈子大都是河南人，而B组的1000个孩子上一辈子大都是沙特人。选择沙特的一个原因是那里的中国人较少，因此即使在转世投胎过程中灵魂更倾向于寻找本民 族的父母，也一时之间凑不够1000个中国灵魂。

进一步，如果”灵魂继承性原理”也正确，那么当这生活环境完全类似的2000 个孩子长大之后，我们可能会发现，B组的孩子对沙特语的学习很有天赋，而且倾向于伊斯兰教。甚至更进一步，B组的孩子长相上应该也带有一点沙特风格。如果 我们的确观测到了这些现象，那么这个实验就彻底证明了灵魂转世的真实性。另一方面说，如果没有发现这样的偏向性，那么就说明灵魂转世学说有问题。1000 个样本在统计学上足以说明问题，因此这个实验是可信的。

这是一个完美实验，唯一的问题是伦理问题。拿人做实验怎么说都有点像纳粹。有没有更简单的办法呢？一个办法是搜集”在四川出生的广东孩子爱吃辣”这样的案例。还有一个办法是用动物做实验。

我曾经听到一个说法，说大多数猪的上辈子和下辈子都是猪，不太可能变成人或者梅花鹿。如果加上这个假说，那么我们可以把上一个实验的受试者改成猪。B组 地点还是选择沙特，因为沙特这个地方不养猪。也就是说，B组出生的小猪，其绝大部分是几百年来第一次当猪；而A组的猪，则都是”有经验”的猪。没经验的猪 和有经验的猪在生活习惯上会有什么不同呢？我猜想总会有些可观测的不同点吧。

B组实验的另一个可能结果是其出生率远远小于A组。如果能排出其他所有可能性，唯一的解释就是沙特没有那么多”猪灵魂”的供应。

这样我们就可以从实验角度去验证灵魂转世学说。

鬼到底是否真的存在，这个问题一直在不停争论，另一方面说，我们怕鬼，也是因为我们不了解鬼，一旦真的了解了，估计也就不怕了。为什么到现在也没有定论，主要是没有办法用现代科学承认的方法来真正研究鬼现象。

科学研究首先得讲究实验，实验首先讲究可重复性。但是没有一个鬼会去找到那个研究所让他们去实验。实际上就算是气功，我以前看过搞”人体科学”研究的正 规研究所找气功师作实验的论文，... ]]> 本文提倡用科学态度对待鬼现象。这里说的科学态度并不是说把所有的鬼故事都用”现代科学”来解释，而是说用搞科研方法来研究鬼故事。

鬼到底是否真的存在，这个问题一直在不停争论，另一方面说，我们怕鬼，也是因为我们不了解鬼，一旦真的了解了，估计也就不怕了。为什么到现在也没有定论，主要是没有办法用现代科学承认的方法来真正研究鬼现象。

科学研究首先得讲究实验，实验首先讲究可重复性。但是没有一个鬼会去找到那个研究所让他们去实验。实际上就算是气功，我以前看过搞”人体科学”研究的正 规研究所找气功师作实验的论文，也是有成功有不成功。归根到底这是”人”的问题，不是简单的物理问题，受影响因素太多，无法进行实验。

实际上研究鬼的理想办法是研究案例。这就有点像社会科学，比如说心理学估计也是要研究大量案例，来了解人的心理。

但是鬼故事又不是经常发生，像我就从来没亲身经历过，都是道听途说，这样一来案例研究就有困难，谁也不会说遇到鬼了就写一个报告投到那个科学杂志去（这 一点还不如飞碟研究）。蒲松龄当年为了写聊斋志异，据说特意开茶馆，让大家讲鬼故事，可见搜集案例之难。即便像蒲松龄那样搜集了那么多案例，他也没有用现 代科学的态度对这些案例分门别类进行研究，也只能把这些案例写下来留给后人。正是因为这个原因，对鬼的研究非常不系统，造成大家众说纷纭，没有定论。

现在网络的普及给真正学术性的鬼故事案例研究提供了空前机会，天涯鬼话就是这样一个最好的地方。我在此已经潜水多时，一直看经历贴。

基本上网友们写的这些经历故事是可以分类的，比如说”鬼压床”"鬼打墙”这些经历，如果我们把这些经历加以分门别类，一定可以找到鬼的一般活动规律。做这个工作一定要本着科学的研究态度，不能凭主观臆断。我可以设想几个论文题目：

－－《鬼压床的一般情况分析》探讨什么人，什么时间容易遇到鬼压床，遇到之后应该怎么办。曾经发生过什么危害，等等。

－－《论水鬼》水鬼的一般活动规律是设计把人吸引到水边下水。。。

把经历分类找到一般规律只是初级研究。更高级一点的的是探讨特殊事件：

－－《鬼压床的特殊情况》这篇文章主要探讨一般来说鬼压床都是人不能动而已，而这几个经历却报告又感觉到”鬼手”，”鬼说话”，或者发现念佛经不管用的情况。这些是特殊经历，应该单独写一篇文章研究。

再高级一点可以上升到理论高度：

－－《鬼真的可以移动物体么？》这篇文章可以探讨鬼到底是真的可以移动物体，对人造成物理上的伤害呢，还是只是通过迷惑人，造成被迷惑者的心理错觉，”感觉到”某些物体被移动或者发出声音，不然无法解释有的人能看到有的人看不到的问题。

还可以有各种题目可供研究，我只是抛砖引玉。

但是做这个研究第一一定要态度严谨认真，仔细去分析每一个案例，还要有一定的甄别能力，因为有些经历贴可能由作者本人的主观因素，不见得描写的就是客观 事实。等研究的多了，对鬼的活动规律有了一定的认识，也许可以达到这样的境界：”楼主这篇文章太夸张了，据我所知一般的鬼绝对做不到这一点”

第二是要花费大量的时间去搜集整理大量的案例，才能形成一个理论，这就需要那些既有分析推理科研能力，又有时间的人来进行。

通过这样的研究，也许我们不用去修道成仙也能了解鬼，至少对”一般的”鬼形成一个公认的定论，最终得到”鬼的物理定律”。

【这篇是2004年写的，用“咸阳游侠”ID发在天涯鬼话。现在放在这里的目的是给下一篇文章做参考文献。】

Raynor认为，任何一个试图预测未来的模型都存在边界，你只能把你认为可能重要的因素考虑进去，而其他因素必须忽略。如果什么因素都考虑，那么你的模型就是宇宙本身了。然而那些被模型忽略了的因素却往往也会起到重要作用，在这种情况下所谓科学预测完全不好使。

Raynor举了很多商业上的例子，比如索尼的Betamax为什么输给VHS; Minidisc为什么从未占领日本以外的市场，以及索尼为什么没有及时推出iPod这样的mp3播放器。当你站在现在的角度去评价索尼当年的战略，完全 可以说索尼没有好好预测未来，居然... ]]> 对于未来为什么不可预测，索罗斯和Raynor有非常不同的看法。

Raynor认为，任何一个试图预测未来的模型都存在边界，你只能把你认为可能重要的因素考虑进去，而其他因素必须忽略。如果什么因素都考虑，那么你的模型就是宇宙本身了。然而那些被模型忽略了的因素却往往也会起到重要作用，在这种情况下所谓科学预测完全不好使。

Raynor举了很多商业上的例子，比如索尼的Betamax为什么输给VHS; Minidisc为什么从未占领日本以外的市场，以及索尼为什么没有及时推出iPod这样的mp3播放器。当你站在现在的角度去评价索尼当年的战略，完全 可以说索尼没有好好预测未来，居然连网络音乐必然取代光盘都没想到。然而如果你设身处地的站在索尼当年的角度，很可能会发现索尼的战略完全是合理的。

比如说mp3音乐。mp3之所以能够大行其道，最初本质上开始于家庭网络带宽的增加。你可能会说网络带宽增加是必然趋势，我1990年就知道了。可你 1999年的时候知道短短两三年之内家庭带宽就能达到广泛流传mp3的程度么？事实上美国家庭接入带宽的大幅增加完全是一个偶然事件。当时Dish Network 和DirectTV这样的卫星电视突然兴起，提供数量远远超过有线电视的电视频道。有线电视公司为了应对竞争，不得不大幅度升级了其网络。这一升级发现除 了可以增加电视频道之外还有富裕的带宽，于是才提供宽带互联网接入。然后电话公司不得不跟进，也提高了DSL的带宽。也就是说美国网络带宽的增加并不是由 于用户需求。事实上2000年前后除了少数人在大学用宽带之外，普通家庭用户没有从网上下载音乐的习惯。再加上mp3音乐的版权问题没有解决，那个时候像 苹果那样投入大量资金搞iPod是一种冒险行为。

通过大量的统计分析，Raynor认为，那些真正取得巨大成功的公司，与其说是 成功预测了未来，不如说是赌赢了。如果你统计市场上的各个公司，会发现成功的公司和平庸的公司之间存在一个本质区别，那就是对既定战略的坚持。平庸的公司 总是想去适应市场，想adaptive，市场上什么好卖，他们就卖什么。而成功的公司则是认准了一条就坚定不移的去做，因为也只有这样，他们所发展出来的 战略优势才是别的公司没法短期学到的，只有有了这样的优势才能真正通吃市场。

比如说苹果一向都是做独特的漂亮的计算机，一向都是 自己做操作系统，iPod一直到iPhone都不愿意跟别人兼容，产品永远都是一个风格。现在大家都说苹果这么做很牛，这就是苹果成功的秘诀。但是不要忘 了1980年代，1990年代，苹果一直都是这个风格，可是那时候的苹果是不成功的。说Jobs牛，可当年Jobs是被赶出苹果的啊。正确的认识是苹果一 直都在坚持它的战略，而这个战略有时候好使，有时候不好使，取决于当时的市场。Raynor生动的说，苹果的表一直都是指向上午9点，以前这个表不准，现 在准了，这只不过因为现在正好是上午9点。

一个类似的例子是丰田汽车在美国市场上的成功。当年丰田之所以能在美国突然取得成功， 根本原因是石油输出国组织突然提高油价，导致美国消费者开始寻找节油车。而丰田由于其本身出自于日本市场，本来就擅长节油，所以一下子在美国成功了。那么 美国汽车公司应该怎么办呢？也学丰田开发省油车？你怎么跟人学，人家做了一辈子了！所以美国企业继续自己的战略，还是搞SUV之类的大车，等到油价回落， 还是美国公司的市场。当然现在的丰田已经什么都能做羽翼丰满，但当时的成功完全是战略“正好”合适的偶然结果。

问题是很多时候你 坚持的战略是错误的，所以本质上成功是赌赢了。Raynor指出，绝大多数研究公司的统计数据都忽略了失败的公司，因为失败的公司已经从市场上消失了，所 以绝大多数人只是在比较成功的公司和平庸的公司。事实上，如果你比较成功的公司和失败离场的公司，你会发现两者之间存在非常大的相似之处：对既定战略的全 力以赴的投入。赌赢了你就特别成功，赌输了你就彻底失败。所以说成功的反义词不是失败，而是平庸。

这就是Raynor说的战略悖 论：如果你不坚持一个既定战略，你必然平庸；如果你坚持了，你或者特别成功，或者特别失败。索尼预测不了mp3市场，别的公司也预测不了未来。选择一个什 么战略去坚持，这一点特别重要。在学会怎么选择之前，首先要明白你本质上不可能有绝对把握。

当CEO不是我的业余爱好。可是Raynor这本书所描写的案例我读起来感到触目惊心。他提出了一系列的措施来更好的应对风险，但跟本文关系不大，就不详细说了。

我认为Raynor对风险的态度基本上是被动的。扬帆曾经说过一段非常有意思的话，他说巴菲特是等待机会，索罗斯是寻找机会，本拉登是制造机会。索罗斯其实也知道怎么制造机会。

Raynor尽管认为精确预测未来不可能，但他仍然相信可以用预测天气的方法去尝试预测未来。索罗斯则认为，社会科学跟天气完全是两码事。

（待续）

很多人认为历史按照某种可以事先知道 的规律运行，比如说从奴隶社会到封建社会到资本主义。就算这个规律有时候不精确，历史的前进也一定有一个方向，比如说科技应该越来越进步。我所听说过关于 历史发展规律的最极端学说不是黄宗羲定律，更不是马克思的科学社会主义，甚至也不是邵康杰的《皇极经世》，而是一本物理书。

这本 书的名字我不记得了，应该是当年《第一推动》丛书中的一本。有人看到这里可能猜想我要说的是机械历史理论。在量子力学被发现以... ]]> 本文介绍过去两年以来两个美国人对于历史和社会发展的一些最新思想，并继续探索分形历史学。

很多人认为历史按照某种可以事先知道 的规律运行，比如说从奴隶社会到封建社会到资本主义。就算这个规律有时候不精确，历史的前进也一定有一个方向，比如说科技应该越来越进步。我所听说过关于 历史发展规律的最极端学说不是黄宗羲定律，更不是马克思的科学社会主义，甚至也不是邵康杰的《皇极经世》，而是一本物理书。

这本 书的名字我不记得了，应该是当年《第一推动》丛书中的一本。有人看到这里可能猜想我要说的是机械历史理论。在量子力学被发现以前，人们认为假设我们可以知 道宇宙中每一个粒子的位置和速度，那么我们就可以比如说通过一台超级计算机来计算未来，因为说到底一个人不就是一堆原子么。那么既然未来都是确定了的，我 们还有”真正的”自由么？首先这个问题非常矫情充满了小资味道，其次量子力学出来以后这个问题就已经不存在了。我看的这本物理书则说了一个更酷的历史理 论。

物理学中有个特别妙的东西叫做作用量。比如说你预测一个抛出去的小球的运动，你可以用最直观的牛顿力学解方程 F=ma，但这是中学生的玩法。物理学家的做法是比如你要研究小球，或者一个光子，从A点到B点（A, B可以是时间）怎么样运动，你可以定义一个作用量，比如说把拉格朗日量乘以时间，或者广义动量乘以广义坐标，沿路径做积分。当你抛出一个小球，你不知道它 会走什么样的路径，但你可以把所有可能的路径都计算一个作用量。而物理定律这时候说话了：真实发生的路径，也就是说小球真实的运行情况，是作用量取极值的 那条路径。这个也叫做”最小作用量原理”。也就是说本来我们可以设想一个光子打出去有无穷多种路线可以走，但是光子最后选择的路线一定是使得作用量最小的 那一条。

每个物理系的学生都知道作用量，所有物理书都讲作用量。但这本书提到，有人认为也许历史的发展存在一个作用量。身处任何 一个历史时刻，我们总是觉得未来会有无穷多种可能性。这就好比说当你抛射一个小球的时候总会感到这个小球说不定会去哪里，它有无穷多种可能的路径。可是在 无穷多种路径之中小球总是选择作用量最小的一个路径！如果历史也有作用量呢？如果历史也总是向着某个作用量最小的方向前进呢？

当我读到历史作用量，我脑海浮现了两个字：天意。为什么这么怪异的事也能发生，为什么那么应该发生的事却没有发生，天意？历史作用量？我曾经猜测，也许历史作用量是人类的进化速度，历史事件也许总是向着能让人类更快进化的方向发展。

天意太玄。也许天下大势才是一个更好的概念。比如说《三国演义》认为中国分久必合合久必分就是天下大势。再比如说未来互联网的发展一定是宽带越来越宽，也是天下大势。

“天下大势学派”认为历史发展的必然性大于偶然性，历史是偶然中的必然。但这一学派最大的本事是事后诸葛亮。日本人侵华失败了，这叫侵略必然失败，正义 必然战胜邪恶。可是历史上无数次野蛮战胜文明怎么说？枪炮取代刀马是不是天下大势？那么是不是应该哪个民族更容易接受枪炮哪个民族在战争中有优势？可是为 什么后金建奴居然战胜了热衷先进技术的大明军队？原来这回是另一条天下大势起了作用：土地兼并和腐败就要挨打？

所以”天下大势学 派”的第一个困难是只能解释过去，而无法预测未来，因为不知道这个大势什么时候起作用。比如说两岸统一当然是天下大势，等到哪天台湾真回归了，历史学家们 肯定会说你看我早就知道台湾必然统一，统一是天下大势嘛。问题是你早干什么去了？谁敢说2010年统一还是2030年统一？比如说朝鲜金正日政权太专制 了，他的失败当然也是天下大势。可是请问金家政权什么时候失败？如果我是一个外交官，我关心的是朝鲜未来四五年之内的稳定。如果我是一个从事中朝边境贸易 的小商人，我关心的可能是未来几个月朝鲜的局势。那么你的天下大势对我来说有什么用呢？

“天下大势学派”的第二个困难，也是根本 上的困难，就是有时候历史的发展对于天下大势的背离，甚至不是微绕不是noise，而是绝对的相反。在中国唐朝和西方古罗马统治的数百年历史中，两个文明 都很善于修路。假设有一个当时的历史学家看到这些路，一定会说路越修越好，技术含量越来越高是天下大势，将来人类修的路一定比现在好得多。可事实是中国一 直到明朝，境内最好的路还是唐朝修的。欧洲一直到古罗马灭亡好几百年以后，境内最好的路还是古罗马修的！历史总在进步么？如果你说唐朝和古罗马”早熟”， 不要忘了两者都有好几百年的历史。真站在唐朝谁会认为这一切都是早熟？这一切都是暂时的？又有谁敢保证300年以后地球上的公路一定比现在的好？

我以前认为一定要把握天下大势，而且天下大势是可以把握的。但过去一段时间读到的两本书使我彻底改变了这个想法。这两本书都认为未来本质上是不可预测 的。大量的事实证明，天下大势学说从本质上不可能预测未来，而且甚至不可能很好的解释过去。哪怕仅仅是IT业界十年以前的过去，有那么多报道那么多数据的 情况下，天下大势学说都解释不了。

Michael E. Raynor 2007年的商业畅销书《The Strategy Paradox》认为，就算你把握了天下大势，你也不一定成功，因为你根本就不知道你想的那个天下大势什么时候起作用，甚至你根本就不可能真正把握天下大 势。这本书研究公司战略，一出来就立即被很多商学院选为MBA必读书。其实大多数MBA看这书可能一辈子也用不上，因为这本书专门研究CEO应该怎么干。

另外一本书，2006年出版的《The Age of Fallibility》，则认为根本就不存在什么什么天下大势，根本不存在什么科学社会主义，甚至社会科学就根本不是科学。这本书的作者很牛，乔治索罗 斯。很多人认为索罗斯是个金融投机家，我查到他的boom-bust模型被很多经济学论文引用。但其实索罗斯是个思想家，他的理论和黑客帝国电影引用的哲 学思想一样，直接推动现代西方哲学的进步。

（待续）

中国古代知识分子，包括现在的国产文人，喜欢用特别简单的结论来解释朝代兴亡。比如”得道多助 失道寡助”说，”荒淫无道说”，”得人心者得天下”说。这些说法当然完全站不住脚。康熙好色，乾隆朝贪污腐败，国家没有亡；崇祯勤政而节俭，国家反而每况 愈下；建奴和蒙古人从来没得过人心，居然也得了天下。如果实在无法用君王品质解释，文人们干脆祭出”气数”说。西方学者对君主个人品质和气数兴趣都不大， 更侧重于人口，自然环境，甚至气候变化对朝代兴亡的影响。【参考文献：本人写的《制... ]]> 本文试图探索用数学方法研究历史。

中国古代知识分子，包括现在的国产文人，喜欢用特别简单的结论来解释朝代兴亡。比如”得道多助 失道寡助”说，”荒淫无道说”，”得人心者得天下”说。这些说法当然完全站不住脚。康熙好色，乾隆朝贪污腐败，国家没有亡；崇祯勤政而节俭，国家反而每况 愈下；建奴和蒙古人从来没得过人心，居然也得了天下。如果实在无法用君王品质解释，文人们干脆祭出”气数”说。西方学者对君主个人品质和气数兴趣都不大， 更侧重于人口，自然环境，甚至气候变化对朝代兴亡的影响。【参考文献：本人写的《制度问题，素质问题，还是天气问题》】。

其实如 果我们仔细考察历史，其实很多历史上的重大变化都不是由于一个或者几个简单原因导致，而是由一系列大小事件综合作用的结果。比如明朝灭亡，至少需要五个必 要条件：1.小冰河气候，2.东林党争，3.皇太极有才，而且运气实在太好，4.一系列投降事件，5.北京城流行鼠疫。熟悉明史的人很可能还会再加上几 条。这里的要点是缺少其中任何一个条件，明朝都不至于被满清取代，这些事件必须共同起作用。英文有个新词叫做 “完美风暴”（perfect storm）[http://en.wikipedia.org/wiki/Perfect_storm]，说的就是这个意思。也就是说每一个孤立事件都 不至于影响大局，然而碰巧这些事件都发生了，导致一个极小概率的大变化。

历史很可能是一系列的偶然事件的结果。一个例子是拿破仑滑铁卢战败。有个网上流传的说法：

滑铁卢一役，一代英豪拿破仑居然会输给能力平平的惠灵顿，确实让人感到不可思议。但其实拿破仑根本就没有亲临现场指挥这场战斗。拿破仑没有亲临现场是因 为他在自己的帐篷里休息，他在自己帐篷里休息的原因是他要吸食鸦片，他吸食鸦片的原因是他要止痛，他疼痛难忍 的原因是他痔疮恶化，他痔疮恶化的原因是他穿紧身裤，而他穿紧身裤 的原因是当时整个巴黎都在流行穿紧身裤。

当然这个是笑话。在 真实历史中拿破仑直接指挥了滑铁卢战役，而且我看的书里也没说他患有痔疮。不过滑铁卢战败的确是拿破仑和其手下的一系列错误导致 的完美风暴：拿破仑不应该分兵，更不应该让庸才格鲁希指挥分出去的部队，格鲁希不应该在关键时刻犹豫不决，而且老天也不应该在那个时候下大雨，等等等等。

如果进一步考察为什么这些小事件能够发生，其中背后可能又有一系列的小小事件，也许会发现每一个小事件本身也是一场完美风暴。比如我们如果考问洪承畴为 什么投降，范文程为什么甘心当汉奸，再到东林党为什么就没有于谦这样的人物，其背后很可能有和明朝灭亡本身一样复杂的原因。

那么现在如果我们问明朝到底为什么会灭亡，这个问题还有什么意义么？如果答案仅仅是”复杂”这两个字，那么我还有第二个问题：明朝灭亡和宋朝灭亡和元朝灭亡，其原因 的”小事件集合”，是相似的么？这些事件集合是完全随机选取的么？

一个和”明朝为什么灭亡”类似的问题是，当然你肯定猜到了，英国的海岸线有多长。海岸线是一个特别复杂的结构，它的长度取决于你用什么样的尺子去测量。 具体情形，分形的科普文章到处都是，我就不必多说【 http://en.wikipedia.org/wiki/How_Long_Is_the_Coast_of_Britain%3F_Statistical_Self-Similarity_and_Fractional_Dimension 】。
测量出来的海岸线长度L，和所用尺子的长度G，之间有一个简单数学关系：L(G)=MG^(1-D). 其中M是一个常数，而D称为海岸线这个分形结构的”维数”，它 的值在1和2之间。下面这张图来自 Mandelbrot 1976年发表在Science 上 的里程碑文章【http://www.sciencemag.org/cgi/content/abstract/156/3775/636】，他给出了 几个地区的海岸线的维数：

我需要特别强调的是这么几点：

- 这个双对数图上面的海岸线测量变化曲线是几条吻合的相当好的直线，而这个简单数学关系绝对不是从直觉上就对的。如果你用不同的尺子去测量杂乱无章随便乱画 的曲线，再看看测出的结果，最大的可能性是两者之间根本没有这么整洁的数学关系。这种关系之所以能够存在，是因为海岸线的形状不是完全杂乱无章的。这种关 系说明海岸线具有自相似特性。也就是说你拿出一小段英国的海岸线，可能会发现它跟英国另外一小段海岸线的形状很相似。只有具备这种特性的海岸线才是分形， 才能计算维数。

- 不同国家的海岸线的维数并不相同，而这个维数跟海岸线的”长短”没什么关系。如果理解了分形表示自相似，那么这个结论就不会令人感到特别惊讶。

- 海岸线具有分形特征，这只是一个”经验主义 (empirical) “的数学性质，而绝非数学定理。

- 事实上并非所有国家的海岸线都能简单计算分形维数。这也很容易想明白：我们已经知道不同国家的海岸线维数不同，那么假设我们人为制造一条新的海岸线，其形 状是英国海岸线和澳大利亚海岸线的拼接，显然这个新的海岸线就没法算维数，因为英国和澳大利亚的维数不同。2002年有一篇论文，说一个叫做Nanji的 小岛的海岸线其实是由六种不同维数的海岸线拼接而成的。【 http://ieeexplore.ieee.org/Xplore/login.jsp?url=/iel5/7969/22041 /01027211.pdf?arnumber=1027211】

- 既然如此，那么为什么英国就那么凑巧，正好是一个单一维数的海岸线？。。。海岸线的分性特征根本就不是数学定理。

我认为历史事件也具有自相似，即分形特征。比如中国从汉朝以来大一统的两千多年历史，就有明显的轮回特性。每个朝代的开始和结束，从最大的视野去看，给人感觉差不多。甚至有人比较了汉朝初年和共和国初年的历史事件，也发现不少相似之处。

一个大的历史进程中的各个小事件也具有相似的特性。比如满清入关这个大事件的历史时期，投降和杀戮可能就是时代的主题。再比如说解放军打国民党，大局上是以弱胜强，而其中具体到每一个小战斗，也经常具有以弱胜强 的特征。

这种自相似特性其实还有一个可能的应用，这就是《梅花易数》。《梅花易数》一类 的书进行算卦的理论基础就是如果你正在经历什么自身相关 的大事件，这个大事件可以用《易经》中的一个卦象来表示（注意这很有数学味道）。而这时候你 的一举手一投足，甚至抽中什么签，扔出去铜钱的排列组合，也都必然符合这同一个卦象。

既然历史事件具有自相似性，那么就应该可以 用分形办法来研究。现在我们可以回答前面提出的问题了。明朝灭亡和宋朝灭亡一样么？当然不一样。这就好比说英国 的海岸线和澳大利亚 的海岸线维数不同一样。一个大事件，比如明朝灭亡，也很可能像诡异的Nanji岛一样，由不同维数的几个大事件拼接而成。

假设我们可以创造一个数学方法来量化计算历史事件的维数，那么不同大小 的维数代表什么呢？我认为代表事件的复杂度。维数越高就越复杂，比如最简单的直线，维数是1.

这样一来分形历史学就找到一个应用：比如说可以用事件 的维数来给电影和电视剧分级。真正的商业片，比如《变形金刚》，维数都很低，主要让观众看完过瘾。而某些文艺片 的维数就很高，导致很多人没看懂。试想如果电影海报上有
“Rated R. 1.25D”
的标记，是不是能让观众多一点选择呢？比如一部PG-13的电影如果维数只有1.1，那么基本上就是要情节没情节要暴力没暴力，干脆不必看了。

分形历史学的最大难点很可能并不是怎么量化计算事件，而是怎么给事件清楚的分类，也就是说分形结构的形状。通过一点调查研究，我可以负责任的告诉大家，怎么给事件分类，比如说怎么给所有的笑话分类，是人类目前还做不到的事情。

真正使观众感到情节是否惊心动魄的是情节的内容本身，但具体内容对不同人来说感受是不同的，很难找到一个简便易行的客观标准来刻画。本文研究的是一个客 观的，简便易行的数值标准，不同人根据这个标准来判断电视剧情节是否拖沓将会得出大致相同的结论。比如说要给所有电影电视剧按节... ]]> 一般认为国产电视剧的一个毛病是情节拖沓节奏缓慢，对比之下美国电视剧则比较紧张更能扣人心弦。但国产电视剧到底怎么个拖沓法，为了把感性变成理性认识，本文试图探索一个简单的数值方法来计算电视剧的”情节密集度”，并比较一部国产电视剧和一部美国电视剧。

真正使观众感到情节是否惊心动魄的是情节的内容本身，但具体内容对不同人来说感受是不同的，很难找到一个简便易行的客观标准来刻画。本文研究的是一个客 观的，简便易行的数值标准，不同人根据这个标准来判断电视剧情节是否拖沓将会得出大致相同的结论。比如说要给所有电影电视剧按节奏快慢”分级”，按照这个 标准计算的话这个分级的工作甚至可以外包给印度人。

这个标准就是单位时间内片中所发生的”事件”的次数。如果经常看片，就会发现 电视剧和电影其实跟话剧没什么区别，都是一”幕”一”幕”的。一般来说每一”幕”，是在一个特定的时间地点，在特定人物之间发生的一个”事件”。一个简便 判断办法就是一般来说同一个房间里不会连续发生两个”事件”。我怀疑写剧本的时候就是这么写的。第几幕，时间，地点，人物，对话。每一幕就是一件事。所 谓”蒙太奇”，就是导演把两个地点发生的两个事件穿插起来同时描写，镜头不停的闪过去闪回来，但两个”事件”的界限是清晰的。”事件”，是电视剧的基本粒 子。

国产电视剧一个特点是各个事件所占用的时间大体相同。两个人坐在那谈话，一幕戏是三分钟，下一幕两支部队开战，差不多也给三 分钟。我估计这个跟导演剪接习惯和拍摄程序很有关系，很可能导演们从小就是这么训练出来的。而美国电视剧则不然，有的一幕很短只有几秒钟，有的一幕则很 长。但注意即使是很短的一个”事件”也能提供很多信息，信息量并不少。

根据这个标准，我还真计算了两个电视剧。这两个片是国产的《大明王朝1566》第16集和美国的《ROME》第二季第8集。两个片都是历史政治片，也都是最新的片，因此具有可比性。

《大明王朝1566》第16集一共有14个事件：高翰文搜查郑中堂府，郑何2人烧毁文件，锦衣卫与杨金水讨论决心拿高翰文顶罪，戚继光战况，倭寇欺辱妇 女，戚继光部与倭寇作战，齐大柱率部分百姓参战，胡宗宪忠告高翰文，杨金水替沈一石安排云娘生活，戚继光部队收民女，齐大柱众参军，一民女要嫁齐大柱，胡 宗宪向戚齐训话并赠剑，高翰文告知海瑞沈一石账目内容。不算片头片尾总共42分钟。情节密集度是平均每分钟 0.33 个事件。

这集《ROME》一共有24个事件。我这里就偷懒了，因为HBO主页上的内容提要（ http://www.hbo.com/rome/episode/season2/episode20.html）一段一个事件，共24段。有效时间是 54分钟。情节密集度是平均每分钟0.44个事件。

注意，如果计算”信息量”，或者”跌宕起伏度”的话，《ROME》的这24个 事件的含金量远远超过这集《大明王朝》的14个事件，可是我们缺乏一个客观简便的方法去判断这种含金量。这里计算的”情节密集度”，相当于假设观众对于电 视剧的内容是否精彩无所谓，只是想知道这个电视剧讲了什么的情况下来计算的。实际上即使是这样仍然可以商榷，比如说云娘最后结局如何这样的事情如果在 《ROME》里面可能在别的事件中人物对话就交待了，但从信息角度说，对话交待的和”到底具体怎么回事”还是不一样的。把这些因素都想通了以后，我们大约 可以认为”情节密集度”是个不错的拖沓指标。

这样我们的结论是，《ROME》的节奏比《大明王朝》快1/3。

每拍摄一个新的”事件”，剧组都必须重新找地方，搭布景，调灯光等等，从这个角度讲要想节奏快你的剧组必须更加勤奋。因此不完全是编剧的问题。正如前面说的，我国导演已经习惯于平均分配时间到每个”事件”，这种做法是不能跌宕起伏的。

造成这种差异的根本原因是美国电视剧里面三言两语就交待清楚的信息，国产电视剧非得你来我往说半天才说完。

我还设想了其他的比较办法，比如说统计一集中出场人物的个数。据我的不完全统计，士兵随从什么的一律不算，这集《大明王朝》中有名有姓有台词的人物一共13人，而《ROME》则有至少21人。

就算是这么紧凑的情况下，《ROME》仍然有闲情逸致用几秒钟的时间拍摄一只大鸟怎么吃东西；而《大明》则没有任何这样与主要情节不直接相关但有意思的镜头。

并不仅仅是中国编剧不会说故事，实在是整个缺乏一个非线性思维的习惯。

《大明王朝》绝非节奏最慢的国产连续剧，其实还算快的，比《暗算》快。我最近看过最慢的是《大宋提邢官第二部》，生怕观众看不懂，非得把每个推理都解释 三遍！看了几集实在受不了直接删除了。《ROME》也绝非节奏最快的美国连续剧，我还没统计《24》和《越狱》呢。没看过韩剧，不知道《大长今》的情节密 集度是多少。

情节密集度太低，很可能就是为什么美国电视剧一个星期播一集有那么多人追看，国产电视剧一天三集都没人看。