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韩焱精选 | 原来“跨界思维”不是“跨”出来的

韩焱精选 湛庐文化

你好,这里是韩焱精选。

今天,我要为你推荐的书,叫作《情感机器》。

最近这些年,“跨界思维”成了一个超级火爆的概念,比如有人说要“用生物学思维”考虑商业问题,要“用第一性原理”设计产品,等等。其实,要想用好跨界思维,就要积累足够多的思维方式。

《情感机器》这本书的作者,人工智能之父、图灵奖的首位获得者马文·明斯基,他认为:人使用不同的大脑资源,就会表现出不同的思维方式。

当你遇到一个从没见过的新问题,大脑就会尝试调动不同的资源,形成新的思路。一旦某种新尝试得到了比较好的效果,大脑就会记住需要用哪些资源来解决这种问题,这个时候,你就掌握了一种新的思维方式。

所以,你在平时接触的问题类型越多,大脑积累的思维方式就越多,思维工具箱里的工具种类就越齐全,在遇到新问题的时候,就越有可能切换到合适的思维方式,更灵活地应对问题。

让我来给你举个例子。

20世纪60年代,科学家们想要借助计算机的强大算力,来解决语音识别的问题。

当时,科学家们的思路是:先让计算机学会人类语言的语法,然后再尝试理解语言的含义。像是IBM公司雇佣了大量的语言学家,来帮助计算机实现语音识别的突破。但是,进展一直不顺利,这些科学家们努力了十几年,计算机也只能识别几百个单词,而且错误率一直在30%以上。

直到70年代,弗莱德里克·贾里尼克教授进入IBM,语音识别工程才取得了突破性的进展。

贾里尼克曾经跟随信息论的创始人劳德·艾尔伍德·香农教授,深入地研究过数据通信的问题,是那个时代最好的通信专家。所以他在面对语音识别问题的时候,就自然而然地想到,语音识别其实可以类比成一个通信问题。

语音识别的本质,就是“说的人”要让“听的人”,明白自己的想法。这个过程可以分成三个步骤:

说话人把大脑里的想法组织成语言,通过语音表达出来;

语音传递给收听的人,在收听人的大脑里从声音信号转变成神经信号;

收听人把神经信号转换成说话人的想法。

这个过程,其实就相当于通信过程里的“编码-传输-解码”。所以,贾里尼克就想到了借用通信问题的解决思路,把语音识别不准的问题当成是通信过程里的噪音干扰问题,用大数据解决干扰的方法来解决语音识别的问题。

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于是,贾里尼克裁掉了IBM所有的语言学家,转而招聘了许多数据处理专家,收集了大量语音数据去训练各种统计模型。结果,IBM的语音识别系统在短短5、6年之后,就能识别22000个单词,而且错误率降到了10%左右。

正是因为贾里尼克拥有不一样的思维方式,才能另辟蹊径,找到解决语音识别问题的方法。

同样的道理,生物学家看待人体里血管走向的思维方法,能启发城市设计师优化道路、电网和排水系统的思路;而传染病专家阻止疾病扩散的思路,也能帮助公关公司找到阻止谣言传播的更好方法。

而湛庐之所以主办“思想马拉松”,也是想让各个领域的先锋思想者,能够在同一个场域里互相碰撞,让哲学家像火箭科学家一样思考,让量子密码专家像艺术家一样思考。这些跨越边界的思维方式,能催生出超越日常的有价值的宏大想法。如果我们能够让自己的思维方式尽量地多样化,不仅能够改变科学研究的方法和社会生活的方式,还能进一步推动人类文明的进步。

原标题:《韩焱精选 | 原来“跨界思维”不是“跨”出来的》

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