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书名：如何解决复杂问题

著者：安德烈亚斯·瓦格纳

出版社：浙江教育出版社

出版时间：2021年3月

景观思维：关于创造力的新科学

人类的创造力在很大程度上符合心理学家广泛使用的一个定义：一个具有创造性的想法或者产品，就是一个能够解决某一问题的独特且适切的方法。

大自然与文化的创造力为什么会如此相似呢？

在达尔文式的生物进化过程中，爬上山顶的过程是这样的：从任意一个方案开始，不管它是多么不堪一用，都在这个方案的基础上修修补补，而每走一步，都只把那些有利于生存的变异保留下来。在人与人、组织与组织之间，与自然选择最为接近的类比就是竞争，而它们的本质都是优胜劣汰。

“景观思维”（landscapethinking）可以帮助我们更好地思考问题、养育后代，以及正确地利用各种教育资源、商业政策和政府法规来促进创新。

适合度景观的特征：抽象、简化与多维

适合度景观，也被称为适应性景观，是一种可以用来描绘进化历程的可视化方法。

适合度景观以一种简单的方式呈现了自然选择的作用：将一个群体推向顶峰。

基因之间复杂的相互作用意味着景观中可能拥有两座或者更多座山峰。

所谓缪氏拟态，是指某些有毒的物种会在进化中模仿其他有毒的物种。

不同区域内的物种在保护色上的趋同是在不同的区域里独立进行的。

所谓表现型，就是我们观察到的一个生物体所有特征的总和。

分子生物学革命深化人类对生命进化的认知

碰撞过程中产生的能量能够帮助蛋白质分子折叠成复杂的三维结构，生物化学家称这个过程为构象（conformation）或折叠（fold）。折叠后的蛋白质也是通过热运动的方式来执行各种各样的重要任务的。

分子生物学革命彻底搞清楚了突变到底是如何改变基因型和表现型的。

自然选择：驱动生物种群朝着顶峰进军

自然选择固然威力巨大，却有一个不容忽视的弊端：它只能执拗地一路向上，无法回头。

自然选择的缺陷：无法帮助生物摆脱进化的死角

自然选择“禁止向下”

遗传漂变：帮助物种在景观中小范围漫游

“遗传漂变”（genetic drift）现象，有一段时间，这种现象也被称为“赖特效应”，以纪念赖特的贡献。

小的种群相当于一个小的基因库，大的种群相当于一个大的基因库。

遗传漂变的两面性：使强者恒强，使弱者愈弱

跟较小的生物体比起来，在由较大生物体组成的较小种群中，遗传漂变的影响也较大，相应的自然选择的效果则较弱。

基因重复（gene duplication）。

突变将重复基因转变成了一段惰性DNA，也就是被称为假基因（pseudogene）的部分。假基因的产生导致基因组中非编码DNA的部分越来越多。

基因漂变的表现形式各不相同，但它们都遵循一个共同的原则：只有当进化可以暂时从自然选择的短视中解放出来，不再一味地埋头上坡时，只有当进化可以自由地探索大自然的创造性景观时，生命才可能会突破限制，创造力才能大放异彩。

基因重组

庞大的网络不仅不会使分子群体掉入深谷，还能够帮助它们向新的山峰靠拢。

基因重组：帮助物种在适合度景观内远距离跳跃

没有性，一个物种在这世上就待不长。

重组比随机突变更能保护生命，而且可能性要高出数千倍。

遗传漂变步伐温和，既有上坡，也有下坡；DNA重组则在景观里一跃千里；适应性山脊网络不仅保障了重组后的软着陆，开启了新颖的前景，促成了群体的多样性，还使得部分个体得以登上更高的山峰。

方案景观：如何解决旅行推销员问题

何为算法？算法是计算机可以遵循的一系列简化的计算序列。

解决复杂问题需要最具创造性的解决方案

复杂问题处处都有，而复杂问题的本质是它需要最具创造性的解决方案。

从景观的任意位置出发，你都可以通过交换客户位置的方式到达另一个任意位置，而景观里最少的可能步骤就在其中。

贪婪算法：只接受更优的结果

每一次成功的交换都会改变路径在景观中的位置。一步接一步，一次成功的交换接着一次成功的交换，最终你将得到一条不能再通过交换而缩短的路径。

所有的答案组成了一个崎岖不平的、月球般的陨石坑景观，里面有无数的浅坑、不太多的深坑，以及极少数很深的坑，而要从所有的坑里把最深的坑找出来几乎不可能。

将陨石坑“翻译”为技术术语，就是局部极小值（local minima）。

在现实中，人们所期望的往往只是一个“够好”的答案，即一个在众多极小值中“比较深”的答案，而并不需要那个最优的答案。

模拟退火算法：即使结果变差，也暂时接受它

退火一词来自冶金业，指的是一种降低钢和其他金属的脆性，增加其可塑性的处理工艺。

模拟退火——它的名称已经说明了一切，是一种利用计算机模拟退火过程的算法。

遗传算法：模拟物种进化，找到最佳方案

遗传算法和模拟退火算法只是求解算法大家族中的两个成员。这个家族中还有很多其他名字怪异的成员，如分支定界（branch-and-bound）、线性规划（linear programming）和禁忌搜索（tabusearch）。

大多数遗传算法的染色体是由数字串组成的，代表着一些抽象事物，如访问客户的顺序。而真实染色体上的DNA是一串分子，可以对现实世界中的对象进行编码，无论是微小的蛋白质还是巨大的恐龙。每当进化创造出一种蛋白质，以消化一种新的食物、感知一种新的气味、抵抗一种新的抗生素，或者每当进化创造出一种跑得更快的瞪羚、飞得更高的鸟类、潜得更深的鱼类，它就解决了一个巨大的组合优化问题。

想要真正创新，就要先选择正确的构件。

算法可以拥有创造性，其创造物可以和人类创造的物品相媲美。

构件就是变量和数学函数。

不是只有人类才有创造力。

图灵测试的目的是区分人工智能和人类智能，在20世纪50年代的原始版本中，测试至少需要三方参加：人类、人工智能和裁判。

“继承者”（Continuator）的算法。

首先，正确地选择构件对创造性的工作至关重要。

其次，创造力所要征服的是复杂的景观。

在这些景观里，任何创造性的活动都必须小心避开邻近的山丘或者浅显的山谷，一旦陷进去，所得到的解决方案要么了无新意，要么十分平庸。要想得到新颖的、理想的结果，这些死亡陷阱不得不防。

不管一个问题是由一个进化的生物体还是一台计算机来解决，或者是由一个人的头脑来解决，它们必须要做的都是征服这个问题的景观。

创造力的产生是各类想法持续“进化”的结果

人类的创造力是达尔文进化论的一个缩影，只不过这种进化不是在大自然中，而是在人类的思维当中源源不断地逐渐推进的。

人们对达尔文式的创造过程产生抗拒源于一种常见的误解：盲目的或者随机的变异往往意味着从零开始。

想要创造专业的绘画、小说或者理论，训练和经验都是必不可少的。

路易斯·巴斯德（LouisPasteur）有一句名言：“机遇只偏爱那种有准备的头脑。”

法国诗人和散文家保尔·瓦雷里（Paul Valéry）说：“任何东西的发明都需要两个人，一个负责组合，另一个负责选择。”

创造的过程不是一马平川，也不是一路向上

物理学家和其他科学家在任何年龄段都可以取得重要的发现，且没有呈现出明显的趋势性特征。

发现纯属偶然，失误比比皆是。成功的概率是恒定的，伟大的思想也有败笔。

新的想法、形象和概念都是被盲目地创造出来的。

通往创造性成果的道路，既不是一马平川，也不是一路向上。

如何激发创造性思维

2010年的诺贝尔物理学奖得主安德烈·海姆（AndreGeim）宣称：“游戏一直是我的工作态度。除非你正好在合适的时间出现在了合适的地点，或者你有些人家没有的玩意儿，否则要想取得成果，唯一的办法就是多冒点儿险。”

走神可以让我们进入创造力孵化期

要量化走神的频率其实很简单：提问题。

一般情况下我们每天有1/3～1/2的时间都在走神。

走神通常被认为是一种无害的怪癖，就如同心不在焉的教授发出的陈词滥调。

在洞见出现之前，这段貌似无所事事的时期有一个特定的名字：思想孵化期（incubation）。

创造力要平衡两个方面，一方面要选择有用的想法——专注的思维就派上用场了；另一方面要搁置选择——去玩耍，去做梦，去神游。

创造性人才也许还有另一项能力：在思维景观里，他们不仅能够游刃有余地游历，还能够很快地移动，甚至是瞬间远距离传送。

所谓自组织，就是像从旋风到病毒这样的事物，能够自发地进行自我组装的过程。

人类所有的创造力均是如此，其背后的能量源泉是幽默、艺术和科学三者的结合。

思维有两种：发散性思维和收敛性思维。

人类思维的差异性在于新思想的形成方式，有些就和点突变一样，小步快跑终达目标，而其他创造性更强的方式则更多地表现为思维上的飞跃。

用发现维生素C的化学家森特-哲尔吉（Szent-Györgyi）的话来说就是：“发现，意味着和别人看一样的东西，但思考不一样的事情。”

思维重组对于人类创造力的重要性，就如同DNA重组在生物进化探索适合度景观时起到的作用一样。

如何培养创造性人才和建立创造性组织

建设创新型的组织和充满活力的社会将会越来越重要。

目前过度竞争的教育体系的最大缺点，就是它强加在失败上的惩罚性后果，以及它对标准化测试的极端重视。

保护个人或群体的多样性

人类的知识领域如此广博，即使接受长达20年的教育，一个人也只能吸收其中的一小部分，也就是能够拿来重组的那一小部分。多样性的教育将不同的技能赋予了不同的人，一些人可能就借此获得了解决某个复杂问题所需的正确组合。多样性越突出，这种可能性就越大。

激发内在动机，强化自主性

用爱因斯坦说过的一句话来形容最合适不过了：“现代的教学方法竟然还没有把研究问题的可贵好奇心完全扼杀掉，真可以说是一个奇迹。”

没有人可以将教授的权威放在一边，开辟自己的道路，也没有人可以专注于探索自己感兴趣的问题，一心一意地向前走。

作者发现，管理团队的方法与物种探索适合度景观的方法非常相近。

方法一：在聘请一个人之前，要花工夫真正了解候选人。

方法二：注重自主性。

方法三：要有耐心。

方法四：注重多样性。

这种多样性对确保研究协作的蓬勃发展至关重要。

在这个过程中，景观思维不仅可以解释为什么这四者可以起到这样的作用，而且还能够抵消目前横亘在基础性研究面前的两大障碍。

第一个障碍来自大学的传统组织体系。

第一个原则是多样性。

第二个原则是自由和时间，而且是很大的自由、很多的时间。

第一个经验是耐心。

第二个经验是鼓励创新也需要休息和假期。

第三个经验是，一个创造性团队的成员必须在技能、兴趣和观点上有所不同。

第四个经验是，人类的创造力需要自由自在地探索景观，就如遗传漂变在进化的适合度景观中帮助物种自由探索那样。

接受失败，鼓励探索性研究

商业的成功很像生物的进化，是一种运气，对那些最优秀和最聪明的人而言也是一样。

为了增强而不是压制创造力，人们需要为创新解除后顾之忧，降低失败的成本。

硅谷有句话叫“快点失败，经常失败”（fail fast，fail often），正好说明了这种进展。

为什么说需要深入的社会变革呢？这是因为个人的自主性会与某些形式的政府相冲突。

西方文化重视独立的自我，强调表达自己的需求，开发自己的潜力，而东方文化则强调相互依赖的自我，重视如何为一个更大的整体服务，也就是为家庭、集体和国家服务。

你无法重组没有人想到过的思想。

一个探索者必须开辟自己的道路，因为没有人知道在哪里可以找到解决问题的办法。

一个富有创造力的社会，必然具有以下特征：珍视多样性，容忍犯错，保护自主性。

景观，不仅仅是隐喻

第一，一幅精心绘制的适合度景观不仅可以用来解释创造性的进化过程，甚至还可以帮助将来的科学家预测进化的结果。

第二，许多创造性行为的目的都是解决某个问题。

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