金版计划｜温伯格《系统化思维导论》领读·第 08 篇
向谦备忘录，启发小进步，我是徐向谦。
你有没有经历过这样的前两周？
换了新岗位、转了新行业，或者从头学一门手艺——头几天你恨不得把能找到的资料都看一遍，能问的人都先自己琢磨一遍，打算把这个领域摸透了再真正张口、动手。
两周过去，你知道的术语确实更多了，脑子却更乱了。会上还是不敢先开口，怕问出的问题太傻，被人一眼看穿你什么都不懂。于是你继续读、继续憋着，指望“再多懂一点”那天早点到来。
可那一天很少真的到来。
温伯格在《系统化思维导论》里给了一个不太体面的答案：想快点真正摸清一个新领域，你得先经过一个愿意让自己看起来很傻的阶段。这不是自谦的场面话，是他从“通才”这批人身上，实打实观察出来的一条工作方式。
坐标在原书第 2 章第 3 节「一般系统信念的主旨」。
一、二阶序：规律本身也有规律
温伯格说得很实在：人没法不带信念活着。没有信念，你迈不出下一步——你不知道往前那块地能不能撑住你的体重。系统思维给不了你“不需要信念”这种奢侈，它做的，是拿一组信念，去换另一组更有用的信念。
这组信念的核心，温伯格借用了英裔美国经济学家伯丁的说法，叫“一般系统信念的主旨”：
经验世界的秩序本身也有秩序，也许可以称为二阶序。
把这句话拆开看：某个具体学科里的规律，是“一阶”的秩序——物理有物理的规律，经济学有经济学的规律。而“不同学科的规律之间，也存在某种共通的规律”，这层更深的秩序，就是“二阶”。
伯丁形容过持这种信念的人是什么状态：
如果他发现规律时会高兴，那么他发现规律的规律时就会狂喜。如果他认为规律是好的，那么规律的规律就是美味且最值得追求。
这话听着抽象，其实我们每天都在打交道的一个例子，是“S 型曲线”。新产品的普及速度长这个形状，一场流行病的感染人数长这个形状，你自己学一门新手艺时的进步速度，往往也长这个形状——一开始很慢，中间陡然加速，最后趋于平缓。产品经理研究的是“普及”，流行病学家研究的是“感染”，你自己感受到的是“学习”，三件事互不相干，规律却是同一条。
发现“S 型曲线”本身不稀奇，稀奇的是发现“很多毫不相干的东西都长成 S 型”这件事——这才是二阶序：不是某一件事有规律，是“事情长成规律的方式”本身也有规律。
#6 二阶序：“经验世界的秩序本身也有秩序，也许可以称为二阶序。”（第 2 章）
二、归纳必须冒险：愿意做傻事
通才怎么找到这些“规律的规律”？温伯格给的方法很直白——归纳。从不同学科的具体规律里找相似之处，然后大胆宣布一条更高层的规律。
问题是，归纳法这东西，从来没人能证明它一定靠得住。哲学家赖欣巴哈说得很干脆：
如果我们想建立一般真理，就需要归纳法，它包含了对未曾观测的事物的参考。因为我们需要它，所以就愿意承担它出错的风险。
翻成大白话：你想往前跳一步下判断，就得先接受这一跳有可能是错的。没人能保证你归纳出来的规律站得住——你能做的，只是接受这个风险，然后跳。
为什么不能等证据攒够了再跳？温伯格给的理由挺扎心——知识增长的速度，早就超过一个人脑子能装下的量：
当今社会，即使是那些新新人类，他们的知识也只是人类知识的极小一部分。因此，一般系统学者经常在黑暗中跳跃，经常在没有足够证据时得出结论，结果实际上经常做傻事。确实，愿意做傻事几乎就是进入一般系统研究界的必要条件，因为这种意愿常常是快速学习的先决条件。
你可能会嘀咕：说得轻巧，谁愿意在同事面前显得像个什么都不懂的人？
这正是温伯格想戳破的错觉。等资料齐全再开口，资料永远不会齐全——世界变化的速度，比你收集资料的速度快得多。真正能往前走的人，往往是那批愿意先说出一个大概率会被打脸的判断、再根据反馈修正的人，不是那批攒够证据才敢张嘴的人。
三、先抓整体，再抠细节
知道了“必须冒险跳”，接下来的问题是：往哪儿看、先看什么？
温伯格的答案同样反直觉——要想成为出色的通才，必须学会忽略数据，只看事物的“概貌”。
他引了心理学家皮亚杰的一个观察：
一个不认识字母和音符的四岁孩子，通过一天或者一个月的观察，就能简单地根据题目和那页书的样子，分辨出书中不同的歌曲。对他来说，书中的每一页都代表了一种特别的模式，但对我们来说，每一页的形式都差不多，因为我们看到的是每个词或每个字母。
温伯格说，成年人因为识字，往往丢掉了这种“先抓整体、后抠细节”的能力——被更高级的分析能力盖住了。但我们没有完全丢掉它：走进一个熟悉的街区，就算招牌全被拆了，你照样一眼认得出这是哪儿，哪怕说不清究竟是什么变了。
我自己一头栽进的坑，就是客户运维这一行。刚入行那阵子，我几乎把全部功夫都花在了运维软件上。把每个功能按钮摸熟，把操作流程练顺，我觉得软件用得越溜，这行就算学得越扎实。软件确实练熟了，可真遇到要判断“这个客户的运维状况到底怎么样”这类问题，我却接不住话。软件之上那层客户运维本身该有的知识，我压根没顾上学。顺序整个是反的：我先一头扎进了最具体的操作细节，“运维”这件事该有的整体框架，反而一直没搭起来。
物理学家雷利爵士说过一句挖苦分析派的话：
精心设计的实验的结果常常被视为新发现并以“定律”的形式被提出。其实经过几分钟的思考，人们就可以事先预测出来。
这是分析法的老毛病——它靠得住，却慢。要是时间要紧，“慢而对”的分析法能保证的，只有按时交不了。
温伯格接着讲了个更过瘾的反例，记录者是心理学家韦特墨，故事的主角是一位奥地利督学。
故事发生在奥匈帝国时期，摩拉维亚的一个小村庄。教育部一位督学下乡例行视察，听完一堂课，他站起来说：孩子们学得都不错，我很满意。临走前我想问一个问题——谁知道一匹马身上有多少根鬃毛？
一个九岁男孩很快举手，站起来答：“马有 3571962 根鬃毛。”督学愣了一下，问他怎么知道的。男孩说：“你要是不信，自己去数。”督学被逗得哈哈大笑，一路笑着被老师送出校门，直说这个笑话太精彩了，回维也纳一定要讲给同事听。
一年后，督学又来视察。老师顺口问了一句：那个马鬃毛的笑话，您同事听了什么反应？督学拍拍老师的肩膀说：说来惭愧，我是真想讲，可讲不成——回到维也纳，我怎么都想不起马到底有多少根鬃毛了。
督学记住的是一个数字，一个看起来极其精确、其实谁都没验证过的细节，一年之后连这个细节本身都保不住。他要是记住的是“这堂课孩子们学得不错”这个概貌，反而什么都不会忘。收藏夹里那些存了却再也没点开过的文章，某种意义上就是我们自己的马鬃毛——收藏那一刻感觉记住了，其实什么都没留下。
先抓整体，不是懒得抠细节，是明白了在什么阶段，细节反而记不住、也用不上。
金版批注
温伯格说“愿意做傻事”是进入通才这行的门槛，这道门槛在今天某种意义上矮了不少。你不用非得在会上举手问那个可能显得很蠢的问题，可以先问一个不会笑话你的对象，把最基础的那层弄明白，再去问真人。
但便宜也有代价。这类工具太擅长把一个粗糙的傻问题，回答得又快又顺——你问完，感觉自己好像懂了。“看起来懂了”和“真的知道自己原来不懂”，是两件不同的事：前者让你安心地往下走，后者才会逼你回头再确认一次。温伯格当年担心的是你不敢做傻事；今天更值得担心的，是你被一个太耐心的对象接住了那个傻问题，反而没机会真正“知道自己不懂”。
这一篇，你带走什么
黑板报
- 系统思维不是让你没有信念，是补一组更有用的信念——这组信念的核心叫“二阶序”：规律本身也有规律。
- 通才靠归纳法找规律的规律，而归纳法从来没人能证明一定管用——你得先接受“会出错”，才能往前跳。
- 抓不住整体就会被细节淹没：先看概貌、再抠细节，比反过来更快摸清一个新领域。
本篇金句
“愿意做傻事几乎就是进入一般系统研究界的必要条件，因为这种意愿常常是快速学习的先决条件。”（温伯格／伯丁）
思考题
这次的思考题不用我出，温伯格自己在章末留了一道：统计学家发现过一件怪事，不管是河流的长度、公司的营收，还是各种统计报表里的数字，只要把每个数字的最高位（第一位数字）单拎出来统计，出现频率最高的永远是 1，不是均匀分布在 1 到 9 之间。这本身就是一条“二阶序”——不是某一类数字有规律，是“很多毫不相干的数字，凑出规律的方式”本身有规律。查一查这背后可能的原因，说说你怎么看这条二阶序是从哪儿来的。
今天就能试的小动作：下次你又站在一个新领域门口，别急着抠任何一个细节，先花一小时只看“大概是怎么回事”——这一小时你舍不舍得给自己，就是今天的小动作。
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先看了整体，接下来免不了撞上和整体对不上的反例——一条你信了很久的规律，突然被现实打了脸。下一篇，我们看看科学家遇到反例时那个不太体面的真实反应：他们通常不扔定律，而是想办法先保住它。
向谦备忘录，愿你每篇都有收获，我们下篇见。