關于作者
1981年，約翰·布羅克曼（John Brockman）成立了一個叫“現實俱樂部”的組織泵三，這個組織后來發(fā)展成了一個名叫 Edge的在線社區(qū)。這個社區(qū)中有各個領域大神級的人物，他們中有著名的學者和思想家，有的甚至是諾貝爾獎得主畜普，也有的人是知名的媒體人、藝術家或者企業(yè)家群叶。每年吃挑，Edge社區(qū)會發(fā)布一個年度問題，邀請各行各業(yè)最頂尖的大師來一起回答同一個年度問題街立。
關于本書
這本書包含的就是一百余位世界知名科學家舶衬、學者和思想家對“那些讓你更聰明的科學新概念”這個問題的回答。書中介紹的151個科學概念赎离，涵蓋的內容從心理學到經濟學逛犹，從宇宙學到神經科學……簡直無所不包。在回答年度問題時梁剔，這些“偉大的頭腦”毫不吝惜分享自己的觀點虽画，向我們介紹了那些前沿的、跨學科的荣病、能夠幫助我們提高認知水平的概念码撰。
核心內容
我們將選取書中151個科學概念中最具啟發(fā)性的三個概念來進行介紹。
（1）卡伊·克勞澤介紹了“愛因斯坦的奧卡姆剃刀”概念众雷，這個概念告訴我們“簡單”無疑非常重要，但過于簡化未必就是最好做祝。當我們分析一個復雜系統(tǒng)時砾省，一定要正確理解簡單與復雜間的關系。
（2）丹·斯珀伯通過對“文化吸引子”概念的介紹混槐，向我們展示了文化結構中那些基本的模式和套路所具有的重大意義编兄。它不但能幫助我們理解復雜的文化現象，而且利用這種思路還可以幫助我們進行更有效的信息傳播声登。
（3）安迪·克拉克通過“預測性編碼”的概念告訴我們：我們在感知外界信息的同時狠鸳，大腦也在不斷進行預測揣苏，而預測學習是人工智能設計中面臨的一個重要挑戰(zhàn)，它或許能幫助我們實現真正的強人工智能件舵。
每年卸察，Edge社區(qū)會發(fā)布一個年度問題，邀請各行各業(yè)最頂尖的大師來一起回答一個極具啟發(fā)性的年度問題铅祸。這些“偉大的頭腦”并非只是站在自己的專業(yè)領域自說自話坑质，在回答“那些讓你更聰明的科學新概念”時，這些科學家從不同的視角出發(fā)临梗，討論了那些在他們看來深邃優(yōu)雅涡扼，而且能夠幫助我們提高認知水平的科學新概念。我們選取了書中的三個概念作為代表來進行介紹盟庞。
（一）我們首先介紹的概念是“愛因斯坦的奧卡姆剃刀”吃沪，這個概念可以幫助我們理清“簡單”與“復雜”之間的關系，幫助我們理解各種復雜的事情什猖∑北耄“愛因斯坦的奧卡姆剃刀”是經典的“奧卡姆剃刀”概念的延伸，在這本書中卸伞，軟件藝術家抹镊、用戶界面設計師卡伊·克勞澤（Kai Krause）引用了愛因斯坦的一句名言“萬物應該盡可能簡單，但又不總是更簡單”荤傲，這句話所闡述的觀點與經典的奧卡姆剃刀原則有所背離垮耳，這句背后的思想被概括為“愛因斯坦的奧卡姆剃刀”原則。這是因為：很多事物的“簡單”可能來源于較為復雜的精心設計遂黍，簡化反而不能實現極簡的效果终佛；而“簡單”本身不是一件可以“簡單”準確定義的事情，唯一可以確定的就是我們對“簡單”的理解常常過于“簡單”了雾家×逭茫“愛因斯坦的奧卡姆剃刀”這一概念一方面延伸了奧卡姆剃刀“萬物應該盡可能簡單”的基本理念，另一方面芯咧，它又提醒我們“萬物并不總是更簡單”牙捉。復雜的世界背后有著簡單的基本原則，“愛因斯坦的奧卡姆剃刀”是我們理解和分析復雜事物的重要工具敬飒。
（二）接下來邪铲，我們介紹的是匈牙利認知科學家丹·斯珀伯（Dan Sperber）在回答中提到的“文化吸引子”的概念∥揶郑“吸引子”本來是一個數學概念带到，直觀理解起來就是某種“模式”或者“套路”。理解了“文化吸引子”的概念英染，我們也就理解了不同文明揽惹、不同語言和不同宗教中的那些“保持不變”的事物被饿。本來“人類可以想象的超自然存在的多樣性是無限的”，但人類的思考模式卻非常單一搪搏。例如狭握，在許多不同的宗教中，死后的世界都大致存在著“天堂”和“地獄”兩種選擇慕嚷。因為傳播本身就經常圍繞著那些非常成功的“模式”來進行——“天堂”和“地獄”的劃分其實對應的是各種文化中的善惡觀哥牍、對靈魂的認識、因果報應等等喝检，這些觀念是成功且影響力巨大的文化吸引子嗅辣。理解“文化吸引子”的概念，我們可以重新思考和理解許多復雜的文化現象挠说，比如說我們的文化傳統(tǒng)澡谭，又比如說當下的各種流行文化。從實用的角度來看损俭，它提供了“傳播”的另一個面相蛙奖，從而可以指導我們更好地進行信息的傳播。
（三）第三個重要的科學新概念是哲學家杆兵、認知科學家安迪·克拉克（Andy Clark）在書中提到的“預測性編碼”雁仲。這個概念不但是理解人類認知的一個關鍵，它還能為我們設計復雜的人工智能系統(tǒng)提供重要的參考琐脏。在傳統(tǒng)的觀念中攒砖，我們以為大腦像一臺計算機，它不斷地接收信息日裙，進行大數據分析吹艇，通過計算來找到規(guī)律，再基于數據建立模型昂拂，最終實現預測受神。但“預測編碼理論”卻和傳統(tǒng)觀念相反，該理論指出格侯，我們的大腦更大程度上是在用已有的模型不斷“強行制造”各種豐富的感官數據鼻听，在我們的內心中先形成一個預測性的世界，例如我們根據經驗預測羽毛球可能的落點联四。預測性編碼模型強調感知的過程本身撑碴，我們從一個情境中先感知事件的大致輪廓，再通過大腦補充各種細節(jié)碎连，逐步完善預測灰羽。這種預測常常也被我們稱為“直覺”驮履。我們用自己的直覺去匹配真實世界中即將發(fā)生的事情鱼辙，并根據即將發(fā)生的事情來修正我們的預測廉嚼，改進我們的直覺。簡而言之倒戏，我們的大腦不是通過機械的“學習”最終實現“預測”怠噪，而是通過持續(xù)不斷的“預測”來進行“學習”《捧危“預測”是我們理解人類認知的關鍵傍念，也是人類與機器思維的一個重要的區(qū)別。
金句
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1.“愛因斯坦的奧卡姆剃刀”這個概念淑趾，一方面阳仔，它延伸了奧卡姆剃刀“萬物應該盡可能簡單”的基本理念，另一方面扣泊，它又提醒我們“萬物并不總是更簡單”近范。
2.我們常常看到的一些朋友圈里的爆款文章延蟹，它們的內涵毫不深刻评矩，只是把一些復雜的社會問題嵌入到一些基本模式中——比如“非黑即白”的某種認知。這些文章沒有改變讀者什么阱飘，反倒是加強了讀者的既有觀點斥杜。讀者已有的認知框架就是“文化吸引子”，此時的“傳播”與其說是在進行“宣傳”俯萌，倒不如說是在尋求與已有文化吸引子的匹配——換句話說果录，就是去尋求和迎合公眾的認同。
3.預測性編碼模型強調感知的過程本身咐熙，我們從一個情境中先感知事件的大致輪廓弱恒，再通過大腦補充各種細節(jié)，逐步完善預測棋恼。這種預測常常也被我們稱為“直覺”返弹。我們用自己的直覺去匹配真實世界中即將發(fā)生的事情，并根據即將發(fā)生的事情來修正我們的預測爪飘，改進我們的直覺义起。
4.我們的大腦不是通過機械的“學習”最終實現“預測”，而是通過持續(xù)不斷的“預測”來進行“學習”师崎∧眨“預測”是我們理解人類認知的關鍵，也是人類與機器思維的一個重要的區(qū)別。
撰稿：傅渥成
腦圖：摩西
轉述：江寧
