每日一书：《柏拉图与技术呆子：人类与技术的创造性伙伴关系》。作者的观点：数字技术的创造者具有强大的创造力，技术的进步不受制于技术的因素，而是受制于人的想象力。工程学是一项创造性技术，具有高度思辨和创造性的过程。要想从根本上推动科技发展，就必须发现、创造和培育优秀的、层次化的范式。在哲学家柏拉图的思想（和个性）形成之后，我称其为柏拉图主义，它使我们倾向于把地图误认为是地域，并倾向于关注纯粹和明确界定的 “形式”，无论是有形物体，如三角形，还是无形的社会观念，如乌托邦（根据某种 “有意义” 的蓝图建立的社会），甚至是民族。伍尔夫认为此现象在一定意义上归因于创新的 “线性” 创新模式。该模式认为，科学发现会导致技术的进步，而技术进步反过来又会推动人类的发展。这种模式在决策者的头脑中根深蒂固，就如同它不被知性地信任一样。正如任何一位工程师都会告诉你的那样，诸如航空和蒸汽机等创新，通常都早于对事物如何运行的科学理解。洪堡彻底改变了我们看待自然世界的方式。他认为联系无处不在。没有任何东西是孤立存在的，即使是最小的有机体，也不是孤立的。“在这个巨大的因果链中，” 洪堡说，“我们不应孤立地考虑其中的任何一个事实。” 硬” 和 “软” 的对比指的是自然领域和文化领域的区别，自然领域是我们所说的 “硬科学” 关注的对象。硬指的是给予的，而不是制造的。它指的是物质上的，而不是概念上的。它指的是硬件而不是软件。它指的是对象而不是想法，是形式而不是信息，是物理世界而不是文字。（康纳，2009）一种理论要被接受成为一种范式，它必须看起来比与它竞争的范式更好，但它不需要，而且事实上也永远不会解释它所能面对的所有事实。（库恩，1962：18）常态科学不以新奇的事实或理论为目标。而且，当取得成功的时候，也根本找不出任何新奇的东西。（库恩，1962：52）数字计算机以一个被称为 “通用机器” 的理论发现为基础，它实际上并不是一种有形的设备，而是一种能够模拟其他任何机器动作的机器的数学描述。一旦你创造出一种可以模仿任何其他机器的通用机器，这个通用工具的未来发展就只取决于你想用它来执行什么任务。（莱因戈尔德，2000:15）伟大的数学家和计算机理论家约翰・冯・诺依曼说服香农使用 “熵” 这个词。冯・诺依曼认为，没有人知道熵到底是什么，这一事实将使香农在信息论的争论中获得优势。数学家使用术语 “势” 表示集合的大小。例如，一个包含两个元素的集合的势为 2。只有当我们考虑有无限个元素的集合时，例如所有计算机程序的集合，这个如此微不足道的概念才会变得有趣。数字物理学有好几个变体，其中的一些有些奇怪。如下所述，以从弱到强的顺序给出了这些变体。1. 在其最弱的形式中（最小假设），数字物理学断言，自然界中任何具有有限能量和体积的系统的可能状态数都是有限的。如果是这样的话，那么任何该类系统的状态都可以用有限数量的比特进行完全编码。2. 在一种稍强一些的形式中，数字物理学断言，物理世界本质上是信息化的。每一个过程都是一次信息转换，世界上的每一个实体物本质上都是一束信息。其进一步断言，信息可以用比特来度量。3. 在一种强大的形式中，数字物理学假设每个物理过程在本质上都是一个计算，原则上可以用软件来表示。这就要求这些过程在本质上是算法式的，以逐步运算的方式进行处理。4. 在一个更强的形式中，数字物理学假设物理世界本质上就是一台计算机。5. 在我所见过的最强大的形式中，数字物理学断言物理世界是由计算机进行的模拟。英国物理学家、数学家和哲学家罗杰・彭罗斯爵士在他那本颇具争议的著作《皇帝新脑》中写道：“一切都是数字计算机” 的信念似乎已经广为流传。在这本书中，我的目的是试图说明为什么，以及可能的话，是如何，真实情况未必如此。虽然计算隐喻似乎通常具有一个已确定的事实地位，但它应该被看作关于大脑的一种假设性的、历史性的推测。…… 今天，在认知和神经科学中对计算隐喻的应用是如此广泛和自然，以至它看起来更像社会学和科学史中经常能看到的一种流行现象，而不像是一种创新性的飞跃。现在存在一种倾向 —— 用计算的术语重新表述每一种关于心智或大脑的每一个论断，即使有时候很难找到合适的字眼或者需要暂时放弃我们质疑的态度。世纪的苏格兰哲学家大卫・休谟支持拉普拉斯的立场（同时也可能影响了拉普拉斯）：虽然世界上没有机会这种事物；我们对任何事件的真正原因的无知，也会对理解产生相同的影响，并产生一种类似的信念或观点。

本书由万维钢老师重点介绍，我印象最深刻的是 “分层” 这个概念。技术的发展，本质上就是不断分层的过程，只有理解了分层，才能拨开云雾，理清自己的思维。技术分层的思想，大概就是让人们懂得，前人积累的知识财富是以封装的形式呈现在我们的面前的。从技术的角度来看，第一个层次我们需要做的是理解这些封装好的模块是怎么工作的，第二个层次是掌握前人留好的接口是该怎么调用，第三个层次是尝试优化前人的设计以实现最新的功能升级，第四个层次往科学的方向走得更远一些，是深入研究底层的原理，从底层去优化，甚至是计算出原有分层体系的极限，构建属于自己的新体系。一本书能让自己有一个深刻的启发，就已经足够。

作者是一个工程学的高手，经历了耶鲁大学，麻省理工学院等一系列名校的训练，对科学和技术有着深刻的二元论认知。对人文与科技，科学与工程，发现与发明，发明于设计，价值与价格，内涵与形式，开放与封闭，人类与技术等这些二元关系的正确认知及辩证统一会在很大程度上决定科技创新的质量与高度。人与机器不是对立的，而是互补的。同时，模型是被发明的，而不是被发现的。这是因为模型的有用性，而不是因为它的真实性，赋予了它们价值。欧姆定律是被发明的，而不是被发现的。进一步，苹果手机是设计的结果，而非发明或发现的结果。正如康德所言，我们在世界上所感知到的秩序是由我们的头脑塑造的，我们的头脑为我们提供了感知世界的歪曲透镜，我们把秩序强加给自然，而不是反之。与人们的认知相悖，工程师的创造空间会更大，因为他们为尚不存在的事物构建模型，而科学家则需要为已经存在的事物构建模型。作者这本书充满了科学哲学的思辨意味，处处以二元对立来从不同的方面对同一个概念进行阐述，对于科学技术的发展非常有启发。

读这本书我有三个感受：第一，较多的专业名词，让我时不时挠头。第二，总结性的陈述不够凝练。第三，不知是否是中西文化之间存在着隔阂，读起来缺乏一种顺畅感。      总之，书虽然读完了，但能引起共鸣之处较少。

分层架构

人类是用旧的控制方式来学习驾驶的，而忘记一些东西往往要比学习新的东西更加困难。