面对复杂不怂也不狂的智慧-速读《为什么需要生物学思维》
今天说的这本书不长，英文原名是《Overcomplicated》，作者是圣塔菲的复杂科学研究者，中文书最近由湛庐出版，选取原书中一章的标题，作为整本书的标题，用来突出整本书实用的部分，这篇小文带你速读这本书，并结合个人的实例，谈谈对这本书的理解。
这本书原版的副标题是处在人类理解极限上的科技，对于科技的复杂，人们常常想到的例子是金融系统的自动交易，电脑上的互相依赖的程序，但事实上，我们对技术的理解比我们想象的还要浅。我前几天把5元钱买的手持小风扇充电时，拔出的时候弄掉了usb充电头，发现自己根本没法修理。虽然大学时还在实践课做过收音机，但缺少工具，缺少指导，就算看似这样无脑的科技，一旦损坏，就没法复原。从这个例子可以看出，对于现代人来说，与我们日常生活息息相关的99.999%的技术，我们都只会使用它，而不了解其中的原理，更谈不上对其的修理和改造。而这正是“Overcomplicated”这个标题所要涵盖的。
我们是如何一步步走到当下的？我们为何会不自知的选择了如今这样一个无法无法理解的科技圈的？在通过举例说明了我们的科技正处在人类理解了的极限这一事实后，这是本书第二章要回答问题。作者给出的答案是：
1）增加功能，同样是手持电风扇，最初只要开关，后来要能做手电筒，再后来要能做充电宝，不断增加的功能让其内部越来越复杂2）更多的联系，还是用小风扇举例，产品升级之后要能调整风速，要能模拟自然风，还要能在前面加上海绵和精油，吹出带香气的风，和外界其他实体更多的互动也使技术不得不变得复杂3）越来越多的特殊情况，书中举得例子是日历程序，先需要考虑闰年，之后需要考虑每一百年之后闰年的变化，还需要考虑处在不同时区的同一个国家怎么计算等诸多问题。
上述讲述的机理上的成因，任何一个现象的出现，必然有其经济上及心理上的激励机制，科技之所以越来越复杂，是由于工业化标准化的生产使得构造复杂的科技变得越来越低成本，而由于过于复杂导致科技失效的成本则是隐藏的，平常人们看不到，等到出了问题，又无法归因到具体的技术上。正是由于增加科技复杂性的收益是即时兑现显而易见，而科技复杂性增加带来的负面外部性是隐藏的，才导致了我们生活中的科技变成一团我们理不清剪不断的乱麻。
科技的复杂度到达人类理解了的边缘，还会引起其他的后果。书中举得例子是法律，越来越厚的法条，伴随着越来越多的空子，最初立法时的追求公平正义的初心，变成了权贵通过专业律师免罪的捷径。而我想到的例子是垃圾围城，垃圾之所以为垃圾，是由于其制造的成本太低，回收的成本太高。而我们在不对垃圾进行分类的时候，是不会意识到垃圾这个包含了诸多组成元素的统称词的复杂性的，当你下次给别人讲起当代科技的复杂性及其带来的危害时，可以拿垃圾分离举例子，能够一口气说清楚成因，现状以及危害。接下来要讲的是面对复杂性应该采取的态度。书中的论述，让我想起了李敖在北大讲话中提及的知识分子面对政府时应该采取的态度。在科技主宰我们的生活之前，政府是最复杂也最强力的机构，我们面对俩者有的态度，应该如李敖北大演讲所讲的，也就是这本书中所提倡的，面对复杂性，既不认怂，也不轻狂，而是谦卑的与之共同进化，李熬的北大演讲中有一段说的特别形象，可以用来概况我应该怎样和复杂又强大的事务打交道：
“辛巴达过河的时候忽然有一个老头子爬到他背上去，掐着他的脖子，干什么，让他背着我，你跟着我走结果是星光大道，怎么样甩他也甩不掉。你要照顾他，我们在它背上活一千年，抱着它，贴着它，哄着它，耐着它，奴役它，让它为我们服务。”
说清楚了应有的态度，相当于练武定下了心法，确定了大方向，之后具体的招式才不会走偏。在这本书的后半部分讲我们怎样应对超过我们理解力的复杂性时，给出的解答是生物学思维，具体来说，可以按如下拆解：
1）从演化的角度去看问题，别看这技术如今很复杂，最初也是一页纸就能说明的，从技术演化的根节点来看，一步步的追溯科技发展的足迹，你就会发现其实这并没那么复杂，而是有迹可循的，这样你即使还是不理解技术的细节，但你知道到新技术可能在哪里出问题，出了问题又该回退到哪里。
2）实地考察而不是按图索骥，物理学的思维一开始就是先假定一组完美的情况，而生物学则是先尽可能全面的观察，不去判断某个现象到底是异常的bug还是预期的功能，等有了数据积累再去做分类，等新的情况出现了，也可以去调整已有的认知框架，不必先有个理论假说，再去证实该假说。
3）构建模型来思考问题，参考之前提到的一本书《模型思维》读书笔记-Why How 以及多臂老虎机的案例分析，现实世界太复杂，那就构建一个模型，包含了现实中的核心变量，先从最简单的模型开始，一步步的构建包含更多信息的模型，通过模型，可以理解不同因素之间如何互动，如何共同影响我们关注的结果。这样的模型可以是在头脑中，也可以是由程序仿真出一个世界，例如通过飞行模拟器，训练飞行员，或者通过“文明”这样的平行历史型的游戏，教会玩家去理解现实中的政经决策。
除了上述的三条，我觉得生物学的思维，还意味着我们在试图理解复杂性的时候，让尊重生物体留给我们的认知极限。大脑切换频道是需要花费很大的认知资源的，多任务的工作并能带来高效率。我很喜欢华为手机的一个功能，超级省电模式，在这个模式下，你只能使用6个app，我手机80%的情况下都打开这个模式，一天只退出超级省电模式3次，这样能让你受到的干扰变少。这就是尊重人的认知极限，既然不适合多任务的切换，短时记忆就6-7个格子，那就要学着带上脚链起舞。类似的，电脑上也应该有限制你切屏的工具，让你在回复这封邮件，写这段程序的时候不能切换界面。要意识到我们处理的每件事背后的复杂性都很高，如果我们不能以如履薄冰的心态去处理，那就是违背了不狂妄自大的心法。
这本书还提出通过结构化层次化来认识复杂事务的方法。但在我看来，按照不同的抽象层次，分模块来认识复杂性，本身不能简化认知过程本身，你要了解的原理不会由于你将认知对象分成了几块就变少了，或者将细节抽象到了一个黑盒子里就不见了。这么做的好处是让你面对复杂时不要一开始就认怂，觉得自己搞不定。但如果你本来就不惧怕复杂性，那你也不必拘泥于前人制定的模块，就像复述一本书，你不必照搬作者叙述的顺序和逻辑，模块化的认知需要你“无招胜有招”，通过自己的理解，去拆分出不同的模块和层次。
一句话总结：“Over complicated”这本书短小简洁，书中指出了我们正在面临超越人类理解力的复杂性爆发，我们应该对此采取的态度，以及具体方法。
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盘点2018年21本必读的复杂性科学新书好书
吸引子2019-08-03 10:55:44
世界之所以越来越复杂，是因为我们的习惯认知没有主动得到提升，信息没有经过思考的历练而压缩成知识，进而形成常识。传统神经网络是全联接的，当稀疏并深度加深之后经过减少计算量，就可以做某些特定的任务，当形成一定套路，AUTOML就此诞生，从发展历程来看，也说明为什么人开始学习的时候很痛苦，因为中间经历了大量的减支归一化，模块化操作，等到学成后，就会说显然就是这样，反观教小学生，又怒其不争，这么简单的事情却要教很久才能会。世界复杂，通晓其理或许就能找到解决之道，夜王不可怕，可怕的是没有二丫那奋力拼搏的心。
奥卡2019-08-03 10:43:05
其实现在的智能手机就已经很复杂了，估计世界上能完全了解手机的CPU架构、文件系统底层框架、内存处理机制，屏幕总成、基带芯片工作原理等等的人少之又少，甚至连造手机的工程师也不一定全都了解。一个手机的所有工作原理就已经超越了个人的认知极限了，但这么复杂的科技让3岁小孩到90岁的大爷都能使用。
PolarBear128K2019-08-07 02:06:41
文章的叙事风格言简意赅，我看着有点累。
Astrostar2019-08-03 12:56:45
自大规模集成电路出现后，元件被封装，坏了东西一般就只换不修了…
)* 蜜糖的宇宙2019-08-03 11:40:25
建议学习马克思自然辩证法
wert2019-08-03 11:12:19
多推荐书，我是小白，你们推介的我都看过了，但上次那本为什么为啥找不到。
作者
要和作者姓名一起搜索
幂律学徒2019-08-03 10:35:32
因吹丝挺