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首先说说副标题，马克思为什么是对的? 这是一本书名，作者是英国人特里，伊戈尔顿。

以下直接douban粘贴一个作者介绍：

特里·伊格尔顿(TerryEagleton，1943一)是当代英国最杰出的马克思主义理论家、文化批评家和文学理论家。1961年进入剑桥大学，在这所充满贵族气息的大学，出身工人阶级的伊格尔顿倍感孤独，于是投身于学校文化圈外的政治运动中。在校学习期间，伊格尔顿阅读和钻研了马克思本人以及“西方马克思主义”(西马）理论家的著作，并逐渐成长为一位马克思主义批评家。他一直以正统的马克思主义者或马克思主义“左派”自居，对马克思的坚守和发展使其理论独树一帜。“意识形态”这一理论史上人言人殊的难题，是伊格尔顿思想的理论基石，是其文化批评的核心范畴，是其思考文学、美学的前提。https://book.douban.com/author/4573073/

这本书还是可以看看的，书也不长，不过有点大字报的文风，感觉口号喊得有点多。有些人看完不一定服气， 所以我就多说两句。

首先，马克思为什么是对的？一言以蔽之：因为他用科学的研究方法来研究社

会。 反之，什么是不对？拍脑袋的理论就不对，没有实践检验的理论就不对，书本经济学家都是胡说八道。 

马克思的时代-十九世纪，有三大科学发现：细胞学说，能量守恒，和达尔文的物竞天择。

马克思的的社会理论研究，从观察社会出发，总结出社会运行的规律，再上升到自己的理论。 马克思观察到，资本主义社会的细胞是劳动者和资本家，资本主义社会就是劳动者和资本家在物竞天择。总体上，资本家比劳动者强势，于是拿走了更多，也就是所谓剩余价值。部分剩余价值被不断拿走贮藏起来，脱离了市场，导致社会运转的能量无法守恒，于是就一次次经济危机和崩溃。 

资本主义无法解决这个问题。要么是拓展边界，征服占领殖民地，把更多的人（消费者）导入市场，参与循环。要么是通过生产力发展，科技进步，导入更多能量，把饼做大，补充被贮藏起来的部分。 

马克思的理论提出之后。资本主义也进行了反思和修正， 做了调整和补充： 主要就是福利社会，靠累进税制，资本税，遗产税，把一部分剩余价值从资本家那里拿回来，回到社会循环之中。 

在二十世纪， 自然科学又有新的发展：我们发现了DNA,：进一步拓展了进化理论；我们提出了复杂系统理论和负熵机制：进一步理解了生命的运转机制。我们提出了博弈理论：社会运转是多方参与的博弈，市场本身提供了博弈的基础环境，市场的走向是多方博弈的结果。

在此基础上，我们可以进一步发展马克思的社会理论。 

以下是一些要点：

1.  人类系统的整体边界是地球，地球博弈的参与单位是国家。在走出地球之前，决定人类走向的是国家和国家之间的博弈。
2. 市场，或者说资本参与博弈的边界是国家。 虽然资本有打破边界的冲动，但总体上还是被国家的边界限制。你就可以理解为什么会有copy to china这样的生意。
3. 资本参与博弈的基本单位是公司，公司在竞争中走向垄断，博弈的结果是寡头（纳什均衡）。
4. 资本和劳动者博弈，仍然是劳动者绝对的弱势，只能通过国家来平衡。

好了，有了以上分析问题的思维框架，可以来看看内卷 和996。

先给内卷下个定义：内卷就是无法扩展边界，导入更多外部资源时候的博弈。

比如对全人类来说，不能去火星，不能拓展虚拟世界，就只能内卷。

对一个国家内部来说，不能拓展海外市场，没有新技术带来的新市场；上学不能出国读书，国内好大学也不扩招；就只能内卷。

说白了，对企业来说，市场不能扩张， 碰到行业天花板就只能内卷。对个人来说，没有上升渠道， 就只能内卷。

理解了什么是内卷。996对不对就容易判断了：对个人来说， 有上升空间的996，就是好996，否则就不是。 对企业来说，能竞争取胜的996，就是好996，否则就不是。对国家来说， 能打败别国的996，就是好996，否则就不是。 

就是这么简单，谢谢阅读！

最近接连看到几个有关自杀的热点新闻，从高中生，到研究生，到大学校长，还有新媒体的CEO。这也许是媒体的选择效应。但现实中确实有很多人活得迷茫，觉得自己的人生没有意义，遇到挫折打击就不想继续。本文想谈谈作者对人生的理解，希望能帮助大家整理思路，有所启发。

1、人固有一死

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开宗名义，人都是会死的。 从古至今，帝王将相，贤良圣哲，各种神的使者都死了。这是无人能回避的事情。甚至有很多一生英明的人，因为不想死，为求长生做出不少蠢事。另外一些人，相信死后的世界，作为自己的精神寄托。从科学出发，这里不讨论这些内容。

生命会死是自然演化的选择。生命初始状态还是个单细胞时，其实无所谓死不死，只要资源充足，可以无限分裂继续下去。而人就不能，人是一个复杂系统。每个复杂系统，都会经历生长和衰亡的周期。这是系统演化和生存竞争导致的。

每个个体区分于其他人的不是肤色和长相，而是记忆。 不同的人是因为不同的经历所塑造。所以归根结底，人生就是一场有终点的旅行，旅行中不断改变塑造自己。我们在旅行中，遇到很多其他的人，做过一些事，然后走开，如此而已。

在旅途中，所有的人都会时不时感到空虚，失落，感到迷茫，徘徊，怀疑自己的旅途有什么意义。 这是正常现象。 特别是想到既然旅途都有相同的终点，那怎么走，又有什么区别？ 这种怀疑就会导致抑郁，如果特别严重的会产生理效应，很多人就此了结一生。更有人说：我死之后，哪管洪水滔天。

2、我们怎样活

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活着是为了什么呢？

很多港片里面都会有一句话：人最重要的是活的开心！ 这话没有错， 不开心活什么劲呢。然而开心，是一种结果，是一种状态。 开心的英文是happy，同时也是幸福的意思。生活的幸福，人人都要，而很多人求之不得，为什么？

事实与通常以为的相反。如果你所有的追求的只是开心，只是快乐，那么就会求之不得。而且更加可怕的是， 这会南辕北辙，不仅得不到幸福快乐，还会堕落。 这又是为什么？ 

之前写过一篇文章大脑的快乐系统，以及对我们生活的启示。简单的说，作为一个复杂系统，大脑需要不断的负熵输入，也就是新鲜刺激， 才会得到快乐。 如果追求简单的快乐，比如吸毒，系统就会退化，直到什么样的刺激都不能带来快乐的悲惨境地。这里就不展开了。切记，系统的退化基本是不可逆的。

那到底要怎么达到幸福或者快乐呢？推荐一个视频，伊朗裔美国人Emily esfahani Smith 在TED的演讲（公众号很难贴外部链接，请自行搜索）。她讲述了自己对人生的理解，并且总结了获取快乐的四个要点：

1. 归属感， 你要和人连接。 
2. 找到自己人生的意义， 就是你能奉献给别人的东西。
3. 巅峰体验。
4. 学会讲自己的故事， 也就是怎样善待自己。

建议大家去十多分钟看看视频。里面的方法论已经很好了。

3、多余的话

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可能还有人想追问，我们再深入思考一下，人的角度说说这是为什么。

研究分析人的学问首推心理学，心理学里面有大量的研究可以借鉴。其中一个一个分析人的著名框架就是众所周知的马斯洛层次模型。 

本号介绍过马斯洛：从弗洛伊德到马斯洛-人是什么系列之一。他的研究成果之一就是分析理顺了人的需求这件事，特别是分了层次。分层的重要意义是告诉我们满足需求要爬台阶， 只有下面层次满足了才有上面的。

所以正常情况下，人要先温饱，丰衣足食是基础， 不然后面的分析基本都不用看了。当然特例情况也有，精神有强大的反作用， 极少数人可以不一样。万一悟了就可以不食人间烟火。 

温饱之上，重点就是归属与爱。前面那个视频里第一条就在说这个。这也是生命演化决定的。人是社会动物，很难有人可以脱离社会，独自求活。从一出生开始，人类都是早产儿，出生之后，必须依赖父母亲的照顾，才能存活。于是从刚生下来依恋母亲开始， 人的完整的成长过程就是慢慢脱离母亲，走向社会的过程。在这个过程中，逐步建立自己的新的连接关系。因为母亲早晚要先一步离开你。

新的连接关系就是自己的人生之锚。这个人生之锚可以是一个人，比如你的爱人，子女；可以是一群人，你的服务对象；也可以是非常抽象的，神。没有这个人生之锚，心理状态就会出问题。

心理治疗师们治疗疾病往往是从这里入手，帮助病人恢复人生之锚。高明的医生甚至可以把自己当做锚，先让病人稳住，然后再帮助病人重新建立自己的锚。（因为锚是双向的，帮助别人会被反噬。所以不是高手，轻易不能尝试。在通常的心理医生操作手册里，都禁止医生这样做。 ）

这些人生之锚里， 实话实说信神这条路其实最容易， 你如果你的意义就是奉献给神， 那什么都解决了。 唯一的弱点， 就是神没有实体。 看不见摸不着，就怕起疑心。于是有很多pianzi说自己代表神，让你信他， 这里不能展开。

选择了人生的锚，那人生的意义就比较自然了。同样神的路自带 buff。如果是人的路， 还是可以再细分。普通人照顾好自己的家庭，传宗接代过完一生就好。更有追求的一小部分人要修行，可以修自己， 也可以帮别人。这对应佛教的小乘，和大乘。其中小乘修自己， 通过折磨自己得到巅峰体验， 大乘要渡人， 通过慈悲和奉献得到巅峰体验， 这里都不展开了。 

简单说说巅峰体验吧，大部分人对这个好奇。因为自己的体验，尤其是巅峰体验，没法共情。语言描述，更是乏力。好在对于本文读者大多是搞科研的，可能会有类似的感受：就是长期苦思冥想一个问题，终于想通了的那一刻。灵机一动，全身酥麻。Eureka！

有过巅峰体验，就建立了某种记忆，人就会变得坚韧，强大。凭记忆可以藐视外物。特别是有些人能很容易进入巅峰体验， 古时候管这样的叫圣人， 真正外物不可移。你可以杀了他，也不能改变他。 

必须提醒一下，巅峰体验是结果，不是目标， 这是生活给修行人的奖赏，万万不可作为唯一目标追求。

4、更多余的话

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最后再总结一下， 生命是活在负熵流里的，汲取的负熵越多， 就越高级。当然系统最后还是会崩解，人是会死的。

生死之间是大恐怖，迈不过去不能悟。肉体一定会死。并不存在死后的世界，人死之前总想要留点啥。所以，我们都追求精神不朽。 

什么是不朽， 古人早就总结了：立德，立功， 立言， 三不朽。 这三件事有次序的， 立德最高。 

什么是立德？ 回到道德经，道是规律， 行道就是德。怎么理解？有本叫有限游戏，无限游戏的书，讲的很好： 众生可以是无限游戏，玩无限游戏要建立规则，你要能给无限游戏创立规则， 就是立德。 

那立功呢？ 有说，有做， 改变了世界， 就是立功。

最后， 光说不练也不算差， 别人看完学会，长进了， 就立言了。

纸上得来终觉浅，须知此事要躬行。 

谢谢观赏！

本号很久没更新，今天来蹭个热点。 

热点内容就是标题。缘起是一条新闻，清华大学被评为已建成世界一流大学， 而且还有一个正在建设国际一流大学的26所学校的长名单，已及他们的自评。 

（图片来自网络）

清华大学毫无疑问是中国最好的大学（之一）。但是不是世界最好的大学呢？ 可能就有人会有不同意见。 最关键的还是什么叫做世界最好的大学。 

通常情况下， 说一个人牛， 要从别人嘴里说出来。自己说自己牛的， 总要先打三分折扣。学校的评价也是如此， 一流大学要公认才算数。 那怎么叫公认呢？ 据说国内喜欢参考所谓权威评价。 有三个相对有影响力的世界大学排行榜： 历史悠久的英国QS大学排行榜，号称引用度最高的美国NEWS大学排行榜，以及2010年新出而国内提及最多的英国泰晤士高等教育排名。 国内还有一个上海交大的世界大学排名ARWU， 据说一开始是为了找差距推出的， 慢慢的影响力也不错。 

三大排行榜，或者说四大排行榜的大学排名都有一定的差异， 是因为他们的评价方法不同，评价标准也不同。 比如清华大学，在QS2020排行16，在泰晤士2020排行榜上排行23， 不过在上海交大的ARWU2019上只排43。国内的榜不愧是用来找差距的， 排的比国际榜单低不少。 不管怎么排， 清华大学在国内高校的名次都是第一， 国际排名也都进了前50. 但前50算不算世界一流， 这个有疑问。 新闻炒得这么火，说明大家心里是不服的。国内最好的清华尚且如此，别的学校就更不用说了。 当然如果他们自己非要说， 那就有点丢face…

说来说去， 人人心中有一本账， 大学好坏怎么排，都有自己的道理。 到底有没有一个大家都认可的排法呢？

上个月， 我们一大堆同学聚会，在座的有各种教授学者，业界大牛，苦逼创业狗以及上市公司的董事长。会上大家讨论一个问题， 中美斗争的大背景下，中国目前缺什么， 有人说是发动机， 有人说是芯片， 讨论来讨来去， 发现这些都不是根本问题，都是时间能解决的问题。唯一没有答案的是， 中国何时能自己培养一流的学者？

殊途同归， 著名的钱学森之问：为什么我们的学校培养不出一流的人才?  钱学森之问表述方式比较负面， 大家可能会不开心。同样问题换一种问法就是前面说的：中国的学校何时能培养出一流的人才？ 这一点上，必须承认的事实是， 到目前为止， 在科学界，各种领军人物，基本都有海外留学经历。 甚至上溯一百年， 民国的各种所谓大师， 基本都是海外培养的。当然国学大师除外。 

科普达人袁岚峰老师最近也提到了这个问题， 他认为中国的教育到本科为止，已经可以说不落后， 但是从研究生开始， 尤其是博士生， 还是远远落后于海外。这也侧面说明了中国大学的研究能力仍然不足。 

那么什么是一流的大学呢？ 还是要落实到人的头上。有人说需要有一流的学者， 特别是诺贝尔奖获得者。 其实诺贝尔奖这个标准不太好， 主要是滞后期很长。诺贝尔科学奖为了避免出错， 只会发给公认没有问题的研究成果， 这往往需要2，30年。 举例说明，有人看到日本这几年几乎年年获奖，觉得日本科研实力很强。 实际上认真看，这些获奖人的诺奖成果大多是上世纪8，9十年代取得的。而日本的科研本世纪开始已经在走下坡路了，比如自然指数就在下滑。 因为诺奖滞后，这一点完全看不出来。 

诺奖不合适， 那什么标准更适合呢？  回到问题的根本， 科学其实是依赖科学共同体来创造发展的。而科学共同体是一个个学者组成的互认网络。大家读研究生博士，先要找个导师。而自己将来会去大学搞教学研究，培养自己的博士学生， 师徒相传，无穷尽也！ 

而大学和学者的关系，就是鸡生蛋，蛋生鸡。 一流的大学培养一流的人才， 一流的人才又汇聚到一流的大学。所以看一个大学是不是一流， 一看是不是有一流的学者， 二看能不能培养一流的学生。 

那到底这个一流怎么认呢？有没有相对客观的方法？粗看起来挺难， 不管谁来评， 总是要各种因素加权。选什么因素，怎么加权，就引入了主观。这也是为什么不同的大学排名都不一样。 

朋友圈TP同学的讨论， 启发了我， 他说大学评价问题， 其实和搜索引擎的网页排名问题很像， 完全可以用google 的pagerank算法。 

这里简单解释一下， 搜索引擎时刻在做的事情就是排名， 把引擎认为重要的结果排在前面。不同搜索引擎的排名标准也不同。在互联网早期，搜索引擎是靠人工来排名的， 直到两个年轻人搞出了一个叫做pagerank的算法。这个算法的核心思想， 说白了也简单， 就是网页之间也是互相引用，互相认可的。被引用越多的网页， 就越重要， 同样， 网页本身比较重要， 那它应用的网页也重要。  网页之间的关系，完美对应学者和大学之间的关系， 一流网页引用一流网页， 所以一流大学培养一流学者。 

具体到怎么搞出大学的pagerank， 是个技术问题。我们只需要知道大学老师的毕业学校。A 大学毕业的博士去了B大学任教，那么相当于B大学引用了A大学。 搜集一下数据， 跑一下pagerank算法。google变成了世界第一搜索引擎，我们也能解决大学排名问题。 

说来说去，这种排名其实完全对应直觉： 上好大学是为了找个好工作， 而好工作往往会挑好大学的毕业生。 

这篇文章到这里就结束了， 本文基本没有作者自己的观点。 在这里感谢TP老师，袁岚峰老师， 和一干参与讨论，为中国的科学进步着急上火，不断努力肝的同学们。谢谢大家！

十一长假后帝都是一场接一场的冷雨，今天终于放晴， 一大早迎着初升的阳光起飞， 到杭州落地， 竟然也是冷雨。 机场出来的路上略读， 很多很多车，正在疑惑，就 听到车上收音机里主持人激动的说，来到了云栖大会。 原来是赶上了一场盛会。 一刷手机， 果然爆屏。 朋友圈全是转发各种会议动态， 其中最抓人眼球的是阿里请了十大科学家， 要成立达摩院，承诺要投1千亿。搞出一桩大事情。

一千亿当然是个虚数。随手做了点简单的功课，最权威的应当是阿里自己的财务数字： 2017年Q1季报里研发费用号称近40亿， 也就是折算合一年160亿 。但是按照2016年的一个欧盟的企业研发费用排行榜， 研发投入最高的中国企业是华为， 616亿（单位都换算成人民币），全球排行第八。第二名中兴通讯142亿，排行65， 上榜科技企业第三是百度，排行93， 随后是腾讯，排行117。欧盟的榜单有意思的是， BAT三家只有两家，缺阿里。前200名里没看到。 而按照160亿，不光足够上榜了。 而且应该超过中兴通讯，高居第二，不知是谁对。先按下不表。

按照多的那个160亿算， 要三年投1千亿， 每年的研发投入要接近翻倍才行。阿里这个钱怎么花， 是个问题。众所周知，搞研究要靠人，1000亿花在人身上，尤其是阿里号称的研究方向， 全世界加起来也找不到那么多研究工作者。  一条热传的评论，『研发投入1000亿，能拿10亿做研究不错了』，大概是真的。当然还有更厉害的的质疑文章『阿里巴巴的『达摩院』，必是一场闹剧』被广泛转发。可见有不少人心里都不怎么相信。也许觉得这是说大话， 放卫星。 刚刚成立的达摩院， 就围绕在风言风语中，如同今天的杭州天气，风雨飘摇。又想起谭校长一句歌词， 凄风冷雨中，多少繁华如梦。

达摩院这个名称，我这把年纪的看到可能才会会意一笑。 因为这如同谭校长一样古老，大概或许必须出自金庸的武侠小说。而金庸武侠新世纪里早就被各路网络爽文取代，现在的年轻人大多不看。能用金庸小说里的梗起名字，大概或许必须和谭校长一般年纪。

吹完毛，求完呲， 认真看阿里的想法，并无不妥。 其实成立阿里全球研究院， 搜罗全球精英为阿里服务，这本身没有错。 中国互联网三家BAT，市值顺序是阿里，腾讯，百度。 看市值， 百度甚至有些掉队， 研发投入的顺序不应该倒过来。

Jack Ma 也在成立大会上表示，对达摩院的展望是要做成标志， 对标贝尔，intel， IBM和微软的研究院。 并且规定了研究院三大原则，要持久，要服务全球大多数，要自营。这三大原则看起来志存高远，脚不踏实地。尤其是最后一条。

自营意味着自己养自己。而自企业研究院出现以来就有所谓研究院之迷。本人提出的研究院第一定律， 自营的研究院不是研究院。 自全球第一个企业研究院，贝尔研究院出现以来， 到 intel， IBM， 微软的研究院，都反复证明了这个规律。 以下是解释。

============我是隔夜饭的分割线 ===============================

前面那一半写于杭州机场， 本来想蹭个热点， 结果赶飞机没写完， 各种工作杂事一拖又是两天。达摩研究院虽然余波未平， 但各种文章评论不计其数，再抄就是剩饭， 就此揭过不提。 再说两句企业研究院。

作为一个混过IBM，微软等各种企业研究院多年的人，  说说自己的看法。 先澄清概念， 因为这个名字有点滥用， 很多企业都有研究院， 其实是研发院， 挂羊头卖狗肉，  并不是研究院。真正的研究院， 就是要做Jack Ma所说的造福全人类那种研究工作的研究院。这样的研究院， 只有大企业有， 只有垄断平台大企业有， 因为只有靠垄断平台大企业的因为垄断地位具有的高额盈利能力才养的起造福全人类的情怀。

从人类历史上的第一个研究院贝尔研究院， 到IBM， 微软， Intel等等概莫如此， 研究院都成立在企业已经掌握垄断地位， 钱来的容易，多到花不完的时候。 用来搞搞研究，合情合理。 例子无数， 不展开。

历史证明，这类情怀研究院确实做出了很多造福全人类的研究， 贝尔研究院， IBM研究院， 微软研究院都是如此。 而一旦公司的经营出状况， 垄断地位遭到威胁甚至不保， 研究院的好日子就到头了。 要么变成研发院， 要么就消失在历史长河中。

“不经历风雨， 怎能见彩虹”  送给达摩院。

BTW 研发院并无贬义。

世上有两种人，读过GEB的人，和没有读过GEB的人！GEB是一本大书， 书名是三个人名， 哥德尔，埃舍尔，巴赫三个人的首字母。全书大概有900多页。GEB也是一本怪书， 书中穿插着，类比巴赫音乐结构的故事， 埃舍尔的奇怪的话，和上一个人工智能火爆时代，1970年代，也可以说是符号推理时代，作者对计算， 心智， 和生物学的理解。这篇不是读后感， 只是随遍写写。

GEB本身并不难读， 除了稍长一点的篇幅以外， 没有难懂的部分。特别是对码农来说， 对数理逻辑本身就比较熟悉，大约一个周末的时间就可以轻松愉快的读完。 但是为什么有GEB党把这本书推崇的那么高？ 是因为读完并不意味着读懂， 该书作者本人对音乐和艺术有自己的理解， 并试图通过文字隐喻的方式呈现出来。 所以要读懂，得文理都通一点，这样的人就比较少了。 最后这本书延伸到了哲学层面， 试图从解读大脑，来说明智能是什么，自我是什么， 自由意识是什么。 作者提出的符号自我的设想与当下的认知神经科学研究不谋而合。 读到这一层意思，就比较的难了。 每个弄明白这个问题（或者自以为弄明白）的人， 都能感受到灵机一动时刻的愉悦。也就会自觉归类，这就是文章开篇说的世上分为两种人的原因。

同样的说法， 在音乐爱好者里也存在， 古典音乐爱好者因为贴着高雅艺术的标签， 是小众而又爱好自我标榜的一群。其中又分为两种， 听巴赫的人， 其他的人。 听巴赫的人， 如果真能听懂的话，可以从巴赫粗听起来单调，然而结构非常复杂， 技巧达到某种极致的音乐里，感受到神性。 这些音乐本来大部分都是献给上帝的赞歌， 听着听着往往就会进入某种难以描述的状态，似乎与上帝或者世界融为一体 ，感受到非同反响的愉悦和平静。因此也会自觉归类。

而埃舍尔的画， 是粗看起来人人都能看懂， 细看起来却充满矛盾细节的奇妙叙事。 因为他学习绘画时主要学的是版画， 大概可以称他为一个版画家。他的作品虽然大都是版画的形式，然而其中充满着数学和计算的韵味，不同于一般的版画，自成一格。埃舍尔小时候学过木工和钢琴，读书的时候成绩并不好， 还留过两次级，不过他很早就表现出了绘画的天分，并且选择了正确的职业，成为一个画家。在绘画技术日渐成熟之后，埃舍尔选择了向内寻求结构，表达无限和冲突。这在当时不能被他人接受，因此长期默默无闻，这是也对他本人的磨练，长期积累中作品的层次不断突破， 终于达到了内含思想的高度。其中对他有很大帮助的一个人。 也是后来的终生好友，是加拿大几何学家H.S.M.Coxeter。正是受到Coxeter的启发， 埃舍尔创作了圆极限等一系列作品。

考克斯特是二十世纪最有名的几何学家， 被称作是拯救经典几何学的人。考克斯特出生在伦敦，后来移民到加拿大。他从小就学习钢琴和作曲，并且小有成就。在19岁进入剑桥三一学院学习数学，他本人回忆自己因为“发现了音乐和数学的联系”而从学音乐变成了学数学的人。 在考克斯特的年代，因为非欧几何的兴起，传统几何被认为是过时的东西， 不为大多数人重视，而考克斯特却不这么想，他仍然研究传统几何的对象，比如多面体和镶嵌，并通过引入代数来研究几何变换的结构，特别是高维多面体。考克斯特还曾经和布尔的四女儿（一个了不起的科学家族）合作研究四维空间的几何。他的一些数学工作对后来的晶体物理有重要影响。

考克斯特的大部分数学思想和理论是埃舍尔看不懂的， 但这不妨碍他创作出带有自己独特韵味的伟大作品。其中一类自我矛盾的， 正是对应着哥德尔的理论。哥德尔理论的哲学意义是告诉我们任何形式的逻辑符号系统都是不完美的 。而矛盾的根源是自指，也就是系统如果具有谈论自身的能力，就会引入矛盾。 简单的例子比如“这句话是假的” ，就构成了一个自我循环的逻辑怪圈。 人的智能的核心是能够用符号和逻辑推演来表征世界，这样一类系统也类似会存在着不完美和矛盾，这种天生的不完美在哲学层面也导致很大影响。 比如后现代的解构主义， 甚至反对一切主义的虚无主义。 这句定义本身就是逻辑的怪圈。

二十一世纪最新的人工智能热潮并不是符号主义和逻辑推演，而且是走到了完全反面， 并没有符号和逻辑。 这大概也是GEB想表达的螺旋上升的一种。既然是螺旋，就该有回归。 期待着在当下研究的基础上， 能对语言和符号处理有进一步的突破。那样的人工智能才是让人期待的艺术吧？

 

 

 

北京的秋天是一年四季最好的时节。虽然也时不时有雾霾作怪， 一夜北风吹过，就迅速切换到了北京欢迎您模式。此时的天很蓝，微风清凉，空气透亮，还有暖暖的阳光。如此舒适惬意的日子， 适合外出走走逛逛，关在屋子里敲键盘就浪费好时光了。 这次就不长篇大论，随手写写，抓紧写完，好出门去浪。

美好的日子， 总有不幸的消息作伴。美国南部人民经历了一场又一场飓风，西北部人民被无聊小青年点燃的山火烧烤。中国人民的关注点是两场跳楼， 一女一男。 一个孕妇一个码农。

美国人民遭受的水火之痛，总可以归结为自然的伟力。而中国人民在刷朋友圈的纯属人祸。朋友圈刷屏的文章已经详细描述的事情的经过。 通常的观点是把事情归结为某个恶人或者某种恶制。更进一步有“深度”的会扯扯所谓人性之恶或者社会之恶，比如谈谈女权或者码农权。 也少有一些文章只是单纯抒发一下同情心。码农和孕妇，在此时同样都是弱者。

抛开这些方方面面，最核心的问题其实只有一个， 人为什么会自杀？这个问题也可以反过来问， 人为什么会活着？ 自杀可以归结为一个简单的公式， 活着的正面意义<负面意义时， 就会自杀。

在研究人的学科心理学里， 自杀也是一个被广泛探讨过的话题， 甚至可以说有一个专门的自杀心理学分支。 然而如同心理学的其他分支一样， 对人这么复杂的个体， 只有各种学说，没有一致结论。

研究自杀最早的权威著作是法国人埃米尔·迪尔凯姆，社会学三元老之一写的自杀论， 该书写于1897年。作者试图从社会系统的因果关系角度来解释自杀现象。书中的核心观点是当个体与社会的联系发生障碍或者冲突时，就会导致自杀。 书里把自杀分成四种类型， 利己型、利他型、失范型以及宿命型。

利己型是个人受到挫折无人救助时的行为，也是最常见的一类。利他型主要指那种因为义务或者负疚感导致的，比如日本人的切腹。失范型是因为社会急剧变化，原有的道德规范解体，无法给人提供人生目标和生活意义导致的自杀行为。而宿命型则是社会规范过严，限制了个人的发展，形成宿命人生所引发的行为。

以上分类总结相比把自杀当作个体体验前进了一大步， 然而基本概念不够清晰和明确，如果拿来分析问题完全依赖于人的主观判断，可能过于随意。 以现代科学的观点来看，所谓看似包容一切， 其实等于没说。这样评价对当年的开创者来说可能过于吹毛求疵了 。后来的理论发展绕不开这个基础。

在之前的心理学系列里，提到心理学主流三派， 弗洛伊德大夫开创的精神分析，斯金纳箱代表的行为主义和马斯洛教授的人本主义。 这三派也从分别各自的角度和理论框架讨论自杀。

在精神分析学派看来， 自杀来源于潜意识层的内部冲突， 有可能来自于长期积累的自己对别人的愤怒的自我转化，也有可能是社会对自我的长期敌意的积累。潜意识的矛盾遇到了某种应激时间， 就会导致自杀行为。

对行为主义来说， 自杀也是在社会环境中训练，学习，培养起来的。 在行为主义黑箱派看来， 通过研究一个人周围的社会生态，可以预期他的行为。比如一个详细报道的自杀新闻可能会诱发跟随者。而典型的自杀， 也是自杀者认为的一种问题解决方式， 而且自然是跟别人模仿学习来的。

对人本主义来说， 生活的意义在于需求的满足， 潜能得到发挥和释放。 如果爬不动需求金字塔， 甚至跌下去， 就失去了生活的意义。 也可能就会导致自杀行为。

以上说法那个更对? 心理学的迷人之处就是都对也都不对， 因为研究的对象本身太复杂， 一经概括形成理论，也就自带边界，无法完全包容全部现实。

那么说了这么多，有什么用？所有的事情都是一分为二的， 看似没有用的东西其实是很有用的， 理论需要在实践中应用才能升华。 当然这里不是教唆人去实践自杀。不管对己还是对人， 在面临感情冲动时， 如果能跳开当下的处境，以旁观者的角度开展抽丝剥茧的理性思考， 往往负面情绪就能在不知不觉中消解。而此时不管什么理论的带入， 都是有用的。

时间终究会消解一切。 活着就还有时间， 而死就没有了，这是本质的区别。

话题越写越沉重， 还是出门吹风去吧！

最近写了不接地气的一系列文章， 讨论了数学， 科学， 生命， 几何的基本概念，看上去是不同话题， 其实都在探讨一件事：科学研究的思维方式和思维方法。目前作者所能触及到的深度， 写下来的基本也就这些内容了。今天来接一下地气，参合一下最近有关AI的一场论战。

事起一篇访谈文章：“人物特写”清华大学教授，IEEE Fellow 王志华”几乎所有的AI， 到现在为止都是胡扯。 这当然是标准的标题党 。 有清华大学教授， IEEE Fellow的身份背书， 然后直指当前科技投资界最火的AI方向， 结论是都是胡扯。 偏激到一定程度当然够抓眼球， 从媒体的利益：只为广泛传播的角度来看， 这是一篇成功抄作的文章。

不光观点炸人，这篇“镁客网”的文章中还罕见的贴出了采访记者和王老师的立姿合影，验明正身，可能是用来增加这就是本人观点的信度。回到文章主要内容， 前半部分王老师主要是强调了集成电路的作用，认为集成电路已经是构成现代社会的基石之一。随着集成电路的发展， 也替代一些传统的行业，比如感光集成电路取代了胶片。后半部分话锋一转， 开黑了一些当前热点技术， 王老师认为类似碳纳米管，石墨烯之类的技术都不可能起到集成电路对社会这么大的影响和作用。行文至此都还正常， 突然话锋一转，可能是记者问您对当前热点AI怎么看， 就冒出了标题里的观点， 所有AI都是胡扯。王老师认为“人类发明史上，从来都是应用，需求领先，从来都不是技术领先的。”，“人们并没有要AI”，作为补充， 王老师认为AI可知的应用只有图像解析，“（安防还是互联网应用中做图像解析的）你就老老实实说做图像解析，不要吆喝所谓的“人工智能 ”“。文章最后又回到了对摩尔定律的讨论上来。 就不再多提了。

简单的总结，王老师认为所有做AI的都是胡扯理由有二， 1是现在做AI的是拿技术找需求， 技术发展的历史不是这样的， 2是唯一有应用的做“图像解析”的不是AI。 对于做图像解析的不是AI，大概是所谓“白马非马”的逻辑。 这里先不展开。

如此旗帜鲜明的反对AI， 自然有回应者：“易联视讯陈建文：关于AI，需要从人类愿景上整体思考”。 文章中提到陈建文是一个从事视频和人工智能领域研究15年的海归博士。按照媒体公开资料， 陈建文博士自清华毕业后留学海外， 主要研究方向是视频编码和视频云平台，2014年回国创立易直播， 主打视频直播平台， 三年后的公司易联视讯网站主页标题是“AI”之梦。

陈博士的文章先讲了个美国总统访问肯尼迪航天中心遇到扫地老头的段子。总统问老头是做什么的，老头自豪的说，我是在把人类松开月球。接着陈博士强调这就是愿景的力量。并且随后指出：“王教授和我的理解不在一个维度上”是因为“中国教育带来的实用主义狭隘”。“把AI放在商业应用场景中，关注点会细分，甚至可能失去宏观的想象和预测。”；而“人工智能就是人类的未来” 从科幻电影中可以得到启示，“AI技术是未来虚拟世界的构建者”。“AI之梦，人类之梦”

陈博士的文章如此高调宣扬愿景，避实就虚，自然落了马脚。不过制造话题的任务圆满达成，随后有跟进文章李光满冰点时评的“清华大学教授与电子科大教授交锋人工智能：谁在胡扯”，该文除了指出陈博士是电子科大教授之外，再重述了以上两篇文章内容之后，又提出了三个自己的观点，简述如下：

1，市场和资本浸透了的中国各界，太关注现实层名而无法冲破思想禁锢，无法进行原创思考。

2.中国教育体制导致中国学生失去想象力

3.人工智能是我们童年梦想不断实现的过程。

作者就是看到了这一篇，才回头去翻了翻前面两篇， 看上去参与讨论的这三位， 都不是做人工智能的。 要么是梦想， 要么是胡扯。 广大人工智能的从业人员，不知作何敢想。

人工智能即不是梦想， 也不是胡扯，而是通过“计算”来实现传统看来属于“智能”范畴的工作。正如工业革命用机器来部分取代人的体力劳动，与此同时用化学能/机械能/电能的有效控制和释放大大拓展了人力的边界。 蒸汽机，内燃机，电动机，汽船，火车，汽车，飞机取代了马车，帆船。人工智能在用“电脑”部分取代人的脑力劳动，与此同时用对计算的运用，大大拓展了人的脑力的边界。

具体到实际应用， 消费者能够看到的：从扫地机器人， 到语音输入法，到美颜相机。 都是节省了人力，提升了效率，或者做到了之前不能做到的事情，比如美颜相机的实时视频处理相对于人力手工ps。王老师提到了“图像解析”， 可能忘记了还有语音识别。机器已经能听，能看，当然因为自然语言处理常待突破，机器目前还做不到“懂”。

另一方面， 科学发展和突破是建立在严格的实验观察手段，和审慎的科学思维逻辑推导的基础上的。所谓的灵机一动，啊哈的时刻，前提是艰辛的工作和长期的思考。这里不需要所谓天马行空的想象力，这是对科研创造的极大误解。

最后， 现代科研从需求出发没错， 然而终究是靠技术发展推动的。 用户只会要更快的马， 会飞的翅膀，科学研究和工程实践结合才能造出造出汽车，飞机。 技术发展不能脱离需求引导，同样单单强调需求本身，不可能单凭想象得到被拓展的需求边界。

媒体曾经炒作过的热点， 从引爆未来制造的3d打印，到主导未来媒体娱乐方式的VR技术，再到今天的AI。 历史表明，一开始水涨船高，过度炒作之后，常常又走到另外一个极端， 斥之为“一群骗子”。  也许今天的AI也会有类似的遭遇， 然而吹尽黄沙始见金 ，技术发展终归会落在实处，成为推动人类社会进步的根本力量。

 

 

最近一段时间几篇文章写的都是科普话题，先后说过科学，数学，生命等等。本来觉得会应者聊聊无几，没想到还挺受欢迎。于是就鼓起勇气，再写一篇几何。说实话，这个话题写起来有点心虚，因为很多东西，作者本人也没学透，权当抛砖引玉吧。

最近AI火爆，也带火了计算机视觉这个方向。几个专业会议CVPR，ICCV都空前火爆，参会人数连创新高。而且以前只有本专业学者才关注，现在竟也有公众媒体追捧。拜深度学习的研究热潮所赐， 现在的会上大半工作和深度学习相关。而回到十几年前，确不是这样。当年的计算机视觉研究是百花齐放的， 各种问题和方法都有人触及，并没有什么一桶姜山的东西。然而百花园中还有牡丹称王， 其中最正宗的计算机视觉问题， 是立体视觉相关。

众所周知， 人有两只眼睛，能感知到三维世界。计算机视觉也想做同样的事情， 就是从二维的图像集合中得到三维信息。这个图像集合可以是几个相机同时， 也可以一个相机在不同位置获取，如果是静态场景，两者其实没有区别。要从二维图像中恢复三维场景，其中的关键就是要搞清楚背后的几何关系。 当年计算机视觉中也有个鄙视链， 懂几何的鄙视不懂几何的。代表性言论是：没有几何能叫什么计算机视觉，那只是图像处理。

如此偏见，建议一笑置之。不过要学习计算机视觉，搞懂几何还是很有帮助的。计算机视觉期望通过图像来恢复三维世界，而图像是三维世界通过相机成像的结果。因此这个恢复过程包括建立相机本身的模型，得到相机的位置（特定情况下不需要），以及得到真实场景中物体的三维描述信息。其中的核心是三维实体相对位置和映射关系，这也正是几何研究的主要内容。

数学史料上的普遍观点， 几何的出现最早是用来丈量土地的， 特别是在古埃及， 尼罗河泛滥之后，肥沃的土地露出水面，如何分割，怎么计算面积大小就变成了问题，这样的事情， 每年泛滥都得做一次。古埃及人的学问被地中海文明继承。 其中几何的部分经过进一步研究和发展，最后被欧几里得总结为几何原本，这是古代文明最灿烂的成就之一。

著名的古希腊数学家欧几里得，据说出生在雅典，后人对他的生平所知甚少，实际上他主要的工作都是在属于埃及托勒密王朝的亚历山大城做出的。因为地中海一带的所有文明成就都叫希腊文明，所以欧几里得也是希腊文明的杰出代表。几何原本可以被称作是现代数学和科学的基础，或者是史上最成功的科学教科书，因为其中给出通过公理化方法建立知识体系的思维方式。欧几里得总结出通过一些公认的基础事实或者定义，通过形式逻辑得到定理的一整套方法，并据此建立一个基于逻辑体系的几何学。这可能是中国古代实用主义思想体系所缺少的部分。几何原本直到十七世纪初才有徐光启翻译介绍到中国，随后几百年也没激起什么浪花。但在西方，影响了一大批知名学者，比如牛顿。

很多人都知道几何原理中提出了五大公设， 列举如下：

1. 两点之间存在唯一线段
2. 任何直线段两端可以无限的延伸
3. 过一点和任意半径可以有一个圆
4. 所有的直角都相等
5. 如果平面上两条直线为另外一条直接所截， 使得第三条线其中一边的两个同旁内角和小于两个直角，则前两条线无限延伸后比在一点相交。

以上几条粗看起来只是一些定义。但其中其实隐含着一些更深层次的东西。第一假设说的是点，线这两个基本几何元素。 第2，第3假设除了定义直线和圆以外，还隐含着空间是无限的， 而且是连续稠密没有任何空隙的。第4条看上去挺奇怪，  直角相等需要特别强调吗？ 这正是需要审慎思维的地方， 其实第4条说的是空间的均匀和一致性， 一个几何性质不管在空间中移动到哪里都是不变的。以上四条从抽象层面定义了一个无限范围，处处连续，处处均匀不变的空间。这和我们直观看起来的周边世界是一致的。

欧几里得第五公设是最奇怪的一条，首先从定义上就比其他四条复杂的多， 其次看起来也和其他公设没有什么直接关联。 第五公设主要是定义了一种成为平行的关系，所以也叫平行公设。 又了平行， 我们才可以有平行四边形，矩形和正方形的概念。由平行公设还可以推出欧式几何中的一些基本定理， 比如三角形内角和是180度（欧几里得喜欢说两个直角），还有勾股定理（毕达哥拉斯定理）也需要通过平行公设来证明。

虽然平行公设如此基础， 但是数学家们都对它不满意， 不管是它的表述方式还是和其它公设的关系。于是历来就有人想通过逻辑手段来探讨第五公设是否有更完美的形式。其中的先驱之一是意大利数学萨凯里（1667-1733）。萨凯里试图通过反证法来证明平行公理，他首先假设平行公理不成立， 按照反证法，于是就应当推出一些矛盾之处，这样就证明了平行公理成立。 萨凯里试图通过假设三角形内角和小于两个直角来推导出矛盾，而事实上，他不仅没有推导出任何逻辑矛盾，反而发现了一些有趣，奇怪且难以置信的结论。但是思维惯性让他放弃了深入思考自己的发现， 而是简单总结为或许可能平行公理是成立的。

萨凯里之后，德国数学家兰伯特（1728-1777）也曾长期研究第五公设，他给出了如果平行公设不成立下三角形的面积公式， 甚至猜测可能存在虚半径球面的概念。这些相关的研究工做，在数学的集大成者高斯那里得到了总结，历史上公认高斯提出了非欧几何。但是高斯在世的时候并没有公布他的发现， 直到30年后，通过假设第五公理不成立推出的非欧几何中的双曲几何才有后来人独立发现，其中之一是俄国人罗巴切夫斯基，双曲几何又叫罗氏几何。由此可见想挑战传统的思维惯性是多么的困难。

有关非欧几何的发现还有很多动人的故事，相关的文章太多了， 这里就不再重复了。因为我们日常生活的空间或者说直觉体验到的是欧式空间， 所以通常也需要借助欧式空间来理解非欧空间， 比如表现双曲几何的著名艺术作品：埃舍尔的园极限， 就是双曲几何在欧式空间的投影。

非欧几何之后几何学的进一步发展是黎曼几何。 黎曼提出通过提出对几何实体的进一步抽象所谓黎曼曲面上的微观结构黎曼度量来进一步拓展了几何学理论。 在黎曼几何提出之后，欧式几何和非欧几何都变成了特例。 在黎曼几何微分流形概念上建立起来的张量分析方法，是后来广义相对论的基础。 黎曼几何在提出时只侧重于微观结构，进一步拓展到宏观要借助拓扑的概念。拓扑也是在几何上的再次抽象。  微分流形和拓扑的结合是当代物理的数学基础。 笔者也是一知半解，就不再多说了。

从以上几何的发展路径来看， 通过逐次抽象，建立更普遍的概念表示， 几何理论一次次拓展自己的边界。 数学本身更是如此。 从特殊到一般， 从实体到抽象，再到抽象的抽象， 建立更高级的概念层次，研究之上的抽象概念的结构和关系，可以得到更为普适和一般的结论。

回到一开始提到的计算机视觉。 我们不单单要理解三维空间的实体结构和之间的关系，这是古典几何研究侧重的”静态“内容。 更重要的是要研究从实体到图像的投影变换。相机在空间可以处于不同的位置和角度， 这通常是位置的，从相机得到的只有经过变换后的图像。因此研究不同变换下保持不变的那些东西是计算机视觉背后理论应当侧重的内容。而这正好符合几何学的现代定义。1827年，只有23岁的德国数学家克莱因在一个名字叫”爱尔兰根”的小城发表演讲，这篇演讲被后人称为“爱尔兰根纲领(Erlanger Programme)”。其中指出：几何学是研究空间曲线在变换群下不变性质的一门学科。

从不变性的角度来看， 传统的欧式几何对应刚体的运动， 其中形状的角和距离都是不变量。 欧式几何的进一步拓展是仿射几何，欧式几何中的不变量，在仿射几何除了平行性不变，角和距离都是可变的。 在仿射几何里， 正方形可以变换成平行四边形，圆可以变成椭圆，而任何三角形都是等价的。在仿射几何基础上，如果平行性也变化了，就拓展成了射影几何。射影几何下 平行四边形可以变成梯形， 所有的圆锥曲线都是等价的。

这样的拓展粗看上去失去了很多东西， 比如垂直性在仿射几何下就没有意义了， 所谓的三角形面积公式也不成立， 在射影几何里更是丧失了平行性。所有的直线都相交了。然而抽象的强大之处正是在这里， 因为存在着等价性， 可以研究特例来得到更一般的关系。 比如在仿射变换下圆和椭圆等价，根据等价关系可以很容易从圆面积公式得到椭圆面积公式。 此时任何三角形都是等价的， 因此挑出特例，比如直角三角形，在其上发现的某种性质只要不受仿射变换影响， 对所有的三角形都是成立的。 这实际上简化了问题的复杂性。

在计算机视觉中， 理想相机的变换在射影几何中是等价类，虽然无法保持形状的不变，图像里的直线对应空间中的直线， 通过研究图像之间的对应关系，就可以建立射影几何结构。而找到图像中的无穷远直线， 就可以恢复空间的平行结构，这样就升级到了仿射几何。 在无穷远直线上找到虚圆环点， 还可以进一步恢复欧式几何结构。 理解了背后几何结构的关系， 就可以方便设计面向实际应用更为稳定可靠的算法。

几何作为数学中的基础和非常重要的分支，贯穿从古代数学到最现代数学前沿的全部数学历史。又因为与直觉思维相关，具备强大的引导思维的能力，本文只是浅尝即止。从欧几里得到中西方的数学历史比较中可以得出结论， 只关注实用性算法早晚会原地踏步，卓越的研究工作应当关注揭示更深层次的结构，通过建立新的概念表示方法来持续拓展边界，这是可能得到突破贡献的主要路径。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

如果说上个世纪有关科普的名著里面有什么必读之作， 薛定谔的“生命是什么”必是排在前列的作品，也许没有之一。 这本书是基于二战期间薛定谔在英国做的一系列演讲，最早于1944年编著出版， 后来又加上了1958年系列讲座中讨论意识和物质的内容，以及薛定谔本人的自传， 作为一个合集出版。就算是最晚的合集版本， 到今天已经过了半个世纪， 相关生物学科作为科学前沿取得了巨大的进展。然而这本书中基本思想并不过时。特别是这本作为给普通人写的科普小品，在当年甚至启发了有关DNA和复杂理论等一系列科学发现，可见其深邃。 今天就借这本书的思路， 谈一谈生命是什么这个大话题，话题本身很重要，而更重要的是思维方式。

作者在开篇的序言里就提到， 自己是作为一个物理学家在谈生物这个问题。 而作为一个科学家通常不会就自己不精通的论题著书立说，这样可能不负责任。 他之所以愿意谈谈这个话题， 是因为自己对所谓普遍性的理解，现代科学的复杂程度让每个人都只能掌握自己一小块领域的知识， 然而构成科学的全部知识应该是一个“普遍”的整体。这本身是两难， 除非有人肯做一些总结和整合的工作。这是他写书的原因。 薛定谔应当是过谦了， 他本人实际上属于通才， 对各个领域的知识有广泛的了解， 对生物也不能说是外行， 同时在哲学层面，他也有自己的相当深入和全面的认识。 而在当时， 物理学应当已经算是搭建好了框架，有了普遍接受的研究范式。而生物科学正在早期混乱和含糊的阶段， 非常需要有人定义明晰基本概念，提出正确的研究问题。由物理学家定义生物问题看似转行，其实相当自然。  这也是这本小书能在随后启发生物领域和系统科学领域若干发现的主要原因。

书的开篇就提到， 对生物学所面临的各种复杂问题， 当时的物理和化学看似无能为力，然而这不是否定物理和化学在生物中起作用的理由。两者之间的主要差别是生物物质中的结构和传统物理和化学研究的内容有很大的差别， 不能简单的把在物理化学已经取得的规律平移过去。比如对当时的物理学家来说， 晶体(有明显的周期性）已经是足够复杂和有趣的了。 而细胞中的染色体， 所谓非周期的结构又远比晶体复杂，这样当然不能简单应用在晶体研究中的物理规律。

这个问题直到今天仍然是如此， 物理学家倾向于研究微观极小基本粒子的规律和性质，以及宏观巨大的宇宙和星体的性质，也都可以总结出比较清晰严谨的规律，而对于中间尺度的生命特别是与人的各种现象， 传统的方法并没有那么有效。

薛定谔有远见的提出， 正是这种尺度上的差别， 才能让生命在分子的无序运动中，基于统计形成了某种有序结构。而统计特性要稳定存在， 必须要一定量的基本粒子的支持。 这里有所谓的sqrt（n）律， 对数目n的分子集合， 统计特性的偏差在 sqrt(n)量级，而相对误差是 sqrt（n)/ n  =  1/ sqrt(n) 。 大量的分子存在， 才可以构成某种稳定。 这是为什么生命出现在远大于基本粒子尺度的根本原因。

在随后的讨论中， 薛定谔又指出光讨论统计结论的想法过于简略了， 生物中有很多大于分子而又远小于生命本身的结构。 其中最重要的就是染色体。当时dna的结构还没有被发现，但是有关生物遗传的研究已经了解到了染色体的分裂，复制， 结合， 交换是影响遗传的关键。 特别是对应着生物各种千奇百怪不同的特性， 作为表征基因的概念， 已经被明确的提出来（还不知道基因的载体是什么）。书中仅从生物进化所需要的复杂程度，和初步观察结果， 从逻辑就可以推断出所谓的基因在染色体上应当是多大的结构（当时的推断是不超过几百个原子尺度， 这和后来的基因片段基本相符）

因为基本粒子的随机性，染色体能够非常精确的复制已经是让人惊奇的事实，毕竟可以按照统计和尺度在解释这种稳定性。  而在遗传过程中又存在着突变更加让人奇怪。突变是能够遗传继承的变异。在薛定谔的时代，不知道突变的分子机制，  通过使用x射线照射麦种， 通过改变射线强度观察对麦种性态改变的统计规律， 书中估算出引起突变的尺度“不超过10个原子距离” ， 今天知道这个猜想也是正确的，对应着一对碱基。

薛定谔认为导致遗传物质的稳定性和突变现象两种矛盾同时存在就不能依靠传统的统计物理了。 合理解释应当是统计叠加量子效应，因为量子不连续， 存在着量子跃迁。因此由不同能级的原子可能构成不同稳定形态的分子。而分子的稳定性又和温度相关， 由量子效应可以导致非常复杂的化学变化。 这种提法在今天看来也对也不对， 从量子效应特别是电子能级影响任何分子化学键的角度来说， 量子效应在分子化学中起着基本作用。然而主要的生物化学反应比如三羟酸循环类似一种冷燃烧， 与一般化学反应没有什么不同，这里不需要考虑量子效应。而一些特定反应， 比如自由基， 荧光性， 或者叶绿素的光合作用，量子效应起着核心作用。 另外一个引起广泛争议的话题是量子效应是否与意识相关， 按照薛定谔有关尺度的讨论， 个人倾向于比较保守的看法，意识仍然是电化学反应， 而不是直接利用量子的不确定性。

在讨论过遗传物质可能的尺度和工作机制后。 薛定谔突出的强调了遗传物质的非周期性， 也就是所谓编码， 这在今天差不多已经是常识了。 而在成书的时刻，还只是一种假说， 因此书里小心翼翼的从各种层面， 量子效应， 统计特性， x射线的诱发突变率来反复讨论是否存在类似编码的东西， 这是涉及到具体的科学理论时应有的态度。 理论和逻辑推出的东西， 总需要事实验证， 再没有经过明确检验之前，应尽量小心。 而对应理论的实验，在现代科学中通常涉及到非常高端的技术， 专业领域的大量知识，和辛苦的重复试验过程收集数据。这是科学和民科的关键区别。 所谓造谣一张嘴，辟谣跑断腿。 科学工作者工作很辛苦，但往往拙于把自己的工作对等的呈现出来。给爱耍嘴皮子的民科留下了大量空间。 于是世间总有各路科学“骗子”， 对普通人来说， 又极难分辨。

遗传和生命过程的“有序”，在书中引发了更一般的思考： 这种有序是如何出现的？因为热力学第二定律的存在， 孤立系统总是趋向于所谓热平衡的无序状态，为解决这个问题， 薛定谔观察到生命体的新陈代谢， 所谓以负熵为生， 通过从外界获取能量来维系自身的有序。 这应当说是这本书中遗传编码思想之外另一重大贡献。 配合所谓负熵的概念， 达尔文提出的生存竞争可以被最大流原理来解释。 在生物进化中， 能够最高效率利用负熵的种群胜出。 这个原理直到今天人类社会都是成立的。 谁能消耗最多负熵或者能量， 谁就是进化出来的高级形态。 站在全局来看， 其实没有违反热力学第二定律。生命的存在局部有序竞争， 会加快整体达到热平衡的过程。 如果把平衡定义为死的话，生也是死的一部分。

更进一步的解释中， 薛定谔认为无序中产生有序需要在现有的物理规律基础上定义出新的原理才能更加清晰的给出有序产生的条件和发展过程模型。 薛定谔已经意识到了生命的存在远离平衡态， 他把这个归结为动力学。并且举例说明一个时钟变冷时还是能工作的，而受热就融化了。 类似的思路应当启发了普利高津等人后来提出的耗散结构。

在有关生命讨论的最后， 薛定谔认为生命应当不受所谓量子测不准的影响，“ 就算不是拉普拉斯决定论，也是统计意义上决定论的”。 这大概是作为一个物理学家的唯物倾向。 合编在书后一部分的意识和物质相关章节中有进一步的讨论。 这里就不展开了。

薛定谔的自传中提到他曾经非常沉迷于植物学，特别是达尔文的物种起源， 这也是他作为一个进化论的支持者能够洞见到遗传选择和远离平衡的负熵代谢这两大构成生命的关键机制的一个原因。而更重要的则是他作为物理学家的科学思辨过程， 大胆假设， 小心求证。 对应到生命的过程， 在今天还没有一个完整的科学理论， 仍有各种各样的伪科学流传。掌握思路，才能辨析真伪， 这是再次复习这本科普著作的现实意义。

如果给以上冗长的文章做一个总结的话， 掌握科学方法论不仅对科学研究，而且对现实生活存在重要的指导意义。这一目标不能通过看完一篇文章就达成，十篇，一百篇也不行，  需要持久的修炼。

 

 

 

 

 

最近一段时间因为是暑假，很多在欧在美的同学都回国探亲，陆陆续续参加了好几次同学聚会。承蒙同学们抬爱，都提到了这个我在写的公号。大家纷纷表示最近写的文章越来越看不懂。一帮留美理工科硕博都说看不懂， 也难怪微信后台的阅读数连创新低。其实本公号文章写了一年，文章五花八门，大多随性而至。一直没有什么特别的主题，虽然作者专业正是当前大火的人工智能，而所写文章提到人工智能的却越来越少。实在是十分偏执，不可理喻。姑且就这样任性下去吧。今天谈谈科学和所谓科学精神。笔者自以为这种固执，偏执其实是科学精神的一部分。

科学是什么， 是一个非常大的话题。 特别是在当下的中国， 谈到科学， 不能简单的归结为在实验室里做研究，所谓穿着白大褂的科学家们的工作内容。科学已经紧密的和思想，信仰，文化，甚至政治联系了在一起。

一百多年前中国传统社会被西方从天下共主的幻想中痛击出局。 一开始的表象是输给了西方的坚船利炮，随后有人意识到坚船利炮可以买，然而背后隐藏所谓技术和科学原理得之不易。再后来就有了所谓德先生和赛先生。 而最后在中国赢得统治的是赛先生基础上推导出的德先生，也即最广泛的德先生M主义。这个说法看上去很奇怪，其实M主义本身是最讲科学的， 非常强调科学精神和推导过程， 在自然科学的基础上推导社会科学，也就会本着人定胜天的精神把人工控制推广到经济领域。只是建立在十九世纪的唯物机械决定论的思维方式过度自信， 没有意识到社会领域的内在机制其实是二十世纪才发现的复杂系统。机械论的思想和管理方式因为不适应复杂而最终失败，甚至造成了很多悲剧。 有人就此走到了反面，其实沿着二十一世纪的最新科学进展，在加入了强大计算能力和对复杂的理解之后，未来靠计算管理社会未必不可能。也许计算社会才是M主义的自然延续和未来图景。当然很多人可能不同意这个看法，就当是一孔之见吧。

回到科学本身，通常的解释是科学来源于西方古希腊时代的哲学思辨， 特别是毕达哥拉斯学派，在发现了毕达哥拉斯定理等数学的奥秘之后，把数学中的抽象表示和内在逻辑一致性拔高到神圣的地位，利用数学来解释世界。在毕达哥拉斯学派看来， 世界应当是稳定和永恒的， 可以用数学来精确描述。 按照当时的数学知识，就是能够用整数和分数来表示。如果出现了整数不能表述的东西， 破坏了世界的完美， 将是不可原谅的。于是发现了根号2不能被分数表示的毕达哥拉斯的学生希帕索斯， 被绑起来扔进了大海。 这个史上科学的第一个牺牲品说明， 宣扬理性和神圣的人，其实很容易被情感操控。

古希腊或者说地中海在科学思想上取得了很高的成就， 然而并不能阻止他们败于蛮族和后来的上帝信仰。 所谓原始的科学， 在一开始并没有表现出很强的战斗力。我们儿时熟知的阿基米德故事里阿基米德虽然发明了很多战斗机械， 但是最终难逃罗马士兵的刀枪。地中海早期的科学终结为黑暗的中世纪。

按照西方的通用说法，经过了乏味一千年， 文艺复兴终于来临， 日心说取代地心说是一个标志， 科学终于突破了宗教的禁锢。 后来又引发了工业革命， 推进了资本主义，于是西方之外其余世界中从野蛮人到大大小小文明古国全都遭了殃。 其中借助的力量之一就是科学。

在机器文明数学本质这本书里， 作者认为， 古代科学没有形成战斗力的主要原因是没有火药。 在没有火药代表的可利用化学能量之前， 打仗比拼主要看谁人多， 对人的控制和管理更好， 这时科学技术比拼不过个人素质。 而在火药发明之后， 战争的输赢取决于谁能更好的控制和使用火药代表的化学能量， 其中最典型的就是大炮， 从大炮的加工制造到炮弹轨迹的计算，都需要科学的参与和推动。

于是所谓文艺复兴中科学和古典科学的的区别， 就是从静态的几何和力学（历法，建筑，测量使用),  转变为动态的分析（研究炮弹的轨迹， 各种化学燃烧动力），最后导致了增量分析方法-微积分的出现。 从而一举奠定了在已知世界中的领先地位。

科学一旦突破了人力的束缚， 就开始了自我驱动的过程。在18和19世纪， 科学经历了伟大的长征。在这一阶段， 所谓科学研究方法：客观调查， 实验研究， 逻辑推理结合起来解决了一个又一个难题。并且在社会中赢得了极高的信任。 最有代表性的就是所谓拉普拉斯论断：如果知道宇宙中所有粒子的位置和速度，并且有足够的算力， 就可以预知未来。19世纪末从物理到数学普遍存在着乐观情绪，认为科学的大厦即将建成。这个乐观也当然影响了M主义。

随后的故事众所周知， 量子理论和不确定性出现了， 哥德尔不完备定理也表明不存在完美的数学大厦。对世界的科学理解又从决定论中退回，变成了由偶然主导的理论并且确知不能完美。

当下对科学的认识，比较广泛接受的观点是科学是通过实证研究不断拓展认识的边界。当前的科学理解并不一定绝对正确，都有一定的使用范围，在适用范围之外， 特别涉及到极大，极小或者复杂， 未知多于已知。

纵使如此， 从事科学研究的人普遍存在的信念仍然是，构成宇宙的秩序是可以被理解的，也就是可以被数学描述和进行逻辑推断的。 同时这个描述是脱离人的主观意愿的客观存在。这中信念，可能就是开篇提到的偏执部分， 无此坚定信念，就难以克服科学发现过程中的种种疑难。

总结一下， 科学建立在实验的基础上， 现有的科学和认识有边界条件和应用范围， 时刻可能出现各种矛盾， 而矛盾之处正是拓展边界的机会。 例如量子力学理论和相对论的矛盾正是当前物理的攻坚之处。

利用科学和计算， 人类控制和利用了远远超出人力范围的能量，这是近几百年来西方领先的基础。 经过几十年的追赶，东方终于慢慢赶上。 对未来的争夺可能会进体现在计算所代表的智能上。 究竟胜负如何，不是一个简单问题， 是传统思维人多力量大，还是科学致胜，仍不可知。路径也许左右成败，当慎之又慎。