推薦: 知識的假象 - 為什麼我們從未獨立思考？

這本書我拿到手時很快就讀了一遍，然後接著馬上二刷，這樣你就知道這本書對我的影響有多大。

這本書貌似跟研發一點關係都沒有，但只要你符合下列條件之一，你就該讀讀這本書：

• 你是一個終身學習者
• 你總是覺得自己理解能力差人一等(像筆者)
• 想弄清楚「獨立思考」這回事(或是某些公司很愛講的自學能力這件事)

以下就是筆者的心得

人類思考的天性

作者提出的看法是，人類理解事物基於：

• 故事性
• 因果關係
• 符合生活經驗

重點來了，因果關係不等於「邏輯」，尤其是「形式邏輯」，筆者舉個大家很熟的形式邏輯：若 P 則 Q (P->Q)

大部分講形式邏輯的書(以前叫理則學)，常常會用生活中的例子做解釋(符合生活經驗)，比方說：「若昨天晚上下雨，則今天早上地面是濕的」(符合因果關係)

形式邏輯也跟你說，Q->P 是一種邏輯繆誤，因為地面濕有很多原因，比方說前一晚水管破裂，或是有人灑水。

到這裡幾乎沒有人理解有困難，因為符合生活經驗，符合因果關係。但若是說下面的例子也是對的，很多人就會一頭霧水：

「若核四爆炸，則北海岸會出現怪獸摧毀台北」

這什麼鬼啊，核四明明沒蓋完運轉，你跟我說假如爆炸會有哥吉拉踩扁天龍國！？但講邏輯的書會跟你說這也是對的，What the fuck？

當然是對的，所以說翻譯真的很重要，因為「形式」是對的(因為叫「形式」邏輯啊)

這時候你會不會頓悟為何你的數學跟筆者一樣差了？因為數學只講究邏輯形式正確，不講究「故事性」、「因果關係」、「符合生活經驗」，這些人類的天性反而變成理解障礙。可惜我沒有 20 年前就懂這個道理，這個道理大概也教不來。

所以有人會強調要從歷史脈絡來教數學也就不奇怪了，因為這樣才能滿足人類天性對故事性的要求。前天參加一場座談，科幻前輩葉言都先生在座談中表示他念台大博士班時想要以科學史做主題，但找不到老師，你就知道科學史數學史有多冷門。

(這樣說來，數學不好的人比較像人？XD)

借助身體與環境來思考

有人強調學程式看不懂沒關係，先照著打一遍訓練「肌肉記憶」。從小到大數學老師也耳提面命數學不能用看的，要用算的。以前跟著 ChamberPlus 老前輩搞 FxxA 時也被他要求「練手感」。

這其實是有(認知)科學根據的：

「身體在認知處理的過程中至關重要。思考不是在內心一塊黑板上計算，而是借助於身體與物品的互動」

這在 AI 界中也很有名，稱作具身化(embodiment，記得要把英文發音背起來，這樣人家才會覺得你很厲害)：

「一旦缺乏能夠與外界相互作用的身體，就無法徹底掌握其概念」

講白一點就是，AI 或機器人要真正威脅到人類，必須要有身體與外界互動。

到目前為止，好像都是筆者在掉書袋，畢竟大家都聽過類似 Von Neumann 能夠心算無窮級數的神話(搞不好留言有人要拿霍金坐在輪椅上不能動來跟筆者辯論)，離不開「動手作」，感覺就是比較 low，台語也講「精仔出喙，憨的出力」

就像筆者之前在某公司，主管強調不能看 source code(後來他真的把 code 鎖起來)，不能用 sniffer 看封包(但資訊安全專家 Ivan Ristic 建議他的讀者用 wireshark 學習 SSL/TLS 耶!?)，不能問人(怎麼不乾脆把網路也封起來算了)，只能看文本理解。

偉大的電學家，法拉第(Michael Faraday)說過他永遠需要先看到事情才能思考，即使他看到別人做了某些新的實驗，他也要自己重複做過才滿意。他是屬於一類心與手結合的人。他自己也說：「我在自己沒有看到事情前無法做什麼事」(取自法拉第的蠟燭科學一書，2018/9/22 增訂)

那法拉第是比較遜還是不識字?

而且，要是你知道連大數學家陳省身都聲稱抄書有助於理解(他當時抄了哪一本我忘了)，數學算是普遍認為與實驗無關的純理論科學了。日本一位數學家更是坦白聲稱看不懂因此把書抄了兩遍(沒記錯的話是小平邦彥)。

小平邦彥還認為小學生不應該使用計算機，而應該紙筆熟練四則運算，他認為理解數學是基於一種「感覺」，計算機會剝離你的這種「感覺」

偉大的物理學家 Richard Feynman 也說

「What I can not create, I do not understand.」

1971 年心理學家 Peter Wason, Diana Shapiro 實驗發現，人類很難處理抽象問題，但若以具體的形式來呈現，同樣的問題就會變得簡單。

「做中學」可以創造意義。這個方法幫助我們看見複雜性、掌握細微差異，最終改變我們的思考方式...以學習英文字母為例，比起只是研讀或用鍵盤打出字母，動手練習寫下字母的學生會形成更系統化的理解...(取自學得更好 Page.67)

不只是「動手」有助於理解，這本書還告訴你：

• 我們會借助身處環境來運算
• 我們回應的資訊並非存在腦袋裡，而是在周遭環境中
• 我們甚至會把情緒反應當作記憶儲存，AI 中也有這種說法，若是 AI 要再進一步，必須有「情緒」。

作者認為：

「我們得仰賴大腦、身體和外在環境的共同合作，才有辦法記憶、推理和決策」

如果我們這麼貶低實作的重要性，乾脆不如廢除必修實驗課(反正學分少時間又長)，甚至也不要給實驗物理學家諾貝爾獎。各大知名軟體公司也別上 topcoder 徵才了，想去知名軟體上班的人也別去 LeetCode 刷題，浪費時間。

1960-1990 臺大物理系鄭伯昆教授訓練台大物理系學生用自造的方式打造近代物理實驗器材並完成實驗(所以 Maker 只是在炒冷飯)，怎麼今人反而認為動手不重要讀文本做 ppt 打嘴砲才是王道?

搞不好台灣吵了n年的產學分離，答案已經顯而易見...

沒有(完全)獨立思考這回事

「心智的演進，不是單憑個人坐在桌前設法解決問題，而是有賴群體內所有成員的相互合作(包括那些已經過世的前輩)」

我們對科學的理解反應了一種偏見：「把整個專業領域跟某位偉大男性(很少是女性)聯想在一起」

但是事實上，哥白尼的日心說參考了古希臘文獻，克普勒參考了第谷的數據，克普勒又激發了牛頓想出萬有引力定律(而不是蘋果)。一些偉大的科學創見往往也非某人的獨家見解(例如牛頓與萊布尼茲同時發明了微積分)

作者也並非想降低牛頓的功績，搞齊頭式的平等。貢獻當然大小有別，重點是沒有人可以脫離這個知識社群而想出什麼偉大理論。

而且根據學者研究，群體越大大腦也越大，也難怪我頭那麼大，永和市是全台灣最擁擠的城市(誤)。

作者認為，形成知識共同體的關鍵要素：

• 必須具備共同意向性，能跟其他人專注於同一件事與目標，還要能建立共識。
• 群體中不同成員具備的不同知識必須互相契合。

看到這裡會不會恍然大悟，為何有些公司要搞那些貌似沒用的懇親會、運動會、各種口號(例如誠信正直,以客為尊...)、只有自家人才看得懂的縮寫、各種鳥教育訓練...人家 HR 也是有專業的，還是搞心理戰的好嗎？

以上都太高大上了，所以我覺得作者這句話最為受用：「在知識共同體中，隨時取得知識比自己擁有知識更為重要」

筆者的不精確白話翻譯就是「功夫好不如人緣好」，不知道各位以為如何呢？