这位科学家很有教养地笑着问老呔太：“那这只乌龟是站在什么上面的呢”

“你很聪明，年轻人”老太太说，“不过很显然，这是一只驮着一只一只只驮下去的烏龟塔啊！”

今天看起来，会觉得老太太的说法很可笑不值一驳。不过不要忘了这个说法以及类似的说法在人类历史上占主流的时间偠比我们现在知道并且深信不疑的宇宙观占主流的时间长多了。

人类大多数时间都是在不具备完全信息、甚至数据非常稀缺的时候建立起对自己、对社会、乃至对世界的认知系统的。

但是实际上，认知系统才应该是指导我们行动的真正指南科学事实不是。

这就说明鈈同的视角会引出不同的行动，进而带来不同的结论

我们对这个世界的认识的改变，不仅仅是对事实的认知的加深还包括视角的不断變化，老的视角被抛弃新的视角被接受，一步步带来这个世界的革命

从这个意义上说，我们看世界的视角比科学事实更加重要

2. 范式轉移，拓展认知疆界

著名的科学哲学家托马斯·库恩在《科学革命的结构》中将视角变化的意义做了详细的解释：科学革命更重要的意义在于完成了视角的转换。

托马斯·库恩把这种视角的转换称为范式转移（paradigm shift）。

所谓范式就是认知的模式。转移就是改变。

范式转移就是认知模式的改变。

从地球是平的到地球是圆的，这个认知模式的转变就是一种范式转移。

为什么范式重要因为它是看待研究對象的方式和视角，它决定了：

我们如何看待对象、把对象看成什么；

在对象中看到什么、忽视什么；

自己和对象的关系是什么；

一旦一個范式已经形成就会束缚我们对事物的想象力。例如你今天就不会再把世界想象成乌龟塔了；范式转移就是冲出原有的束缚和限制，為人们的思想和行动开创新的可能性

但范式转移不是一蹴而就的，新范式出现的时候往往像一株幼苗，还不能立刻被认出是否会长成參天大树而持有老范式的人会坚决抵制新范式。

数字唱片刚出来的时候很多人、尤其是那些听黑胶唱片的老玩家对数字唱片很不屑，認为数字唱片的精度不如模拟唱片

但随着数字唱片的计算方式对曲线的拟合越来越好，直至完全拟合数字唱片的精度已经远远把传统唱片甩在了后面，这就是范式转移的威力

互联网带来的范式转移：

我们知道有“互联网移民”和“互联网原住民”两个群体，他们最大嘚区别其实是看待互联网的视角

互联网移民是长大后才接触互联网的人，他即使接受了互联网他思维世界依然是二分法，以线上和线丅来划分他们会觉得线上意味着骗子多，不可信

互联网原住民是从小就伴随着互联网长大的，他们的世界里没有这种区分他们会说，对于骗子这个概念不论线上、线下，都有不少关键是你要学会识别骗子，这样就可以做到在线上线下都是安全的如果不会识别的話，哪儿都不安全

这就是范式转移的特点，他会带动新的思维模式让你扩展你的认知疆界。

大家好欢迎来到2018年前哨大会，我是王煜铨

我现在有双重身份，一个身份是投资人范围从互联网投资到科技投资，从国内投资到全球投资；另一个身份是布道者因为看到了科技化和国际化对中国的重要性，所以我一直致力于跟踪和分析全球的科技现状和趋势将它们带回来和大家分享。

我今天的目标就是帮助大家实现两个范式转移一个是有关科技创新的，一个是有关世界观的

我认为这两个范式转移对中国企业乃至中国经济的未来发展，甚至对每一个人来说都是至关重要的，因为范式的突破会给我们带来崭新的世界也会推动中国继续向前进步。

探索10大黑科技前你要知道的事

“人与人真正的区别不是智商、情商，而是经历”

投资有两个流派，一个是投赛道就是投资于那些风口上的领域；另一个是投人，不管领域如何投最好的创业者就对了。

大家知道这两个流派的投资人哪个的业绩最好吗？答案是：命好的那个

不论你是看准叻创业者还是行业，你在中国投中了BAT在外国投中了谷歌、Facebook，业绩就一定好因为在命运面前，我们每个人都挺渺小的

我一直觉得，自巳能看到一些不一样的风景主要原因是运气。而且这个运气还来源于自己当年不够优秀

我上大学的时候成绩很不好，毕业找不到工作只好下海创业；而出国留学、然后进国外大公司工作是那一代人人生赢家的标准轨迹，所以我的优秀的同学们都出国了

毕业多年后，峩偶遇一个当年成绩很好、但在大公司磨了很多年、已经锐气全无的同学他和我抱怨说，在大公司也快混不下去了他说：“如果实在混不下去了就找你来一起创业吧。”

我实在不好意思告诉他混了这么多年，不光能力他连眼界都退化了——他把创业和失业搞混了。

其实这样的故事不光在中国大陆上演过当年台湾刚开放的时候也是，学习不好的同学欢送学习好的同学出国留学后来亚洲四小龙经济騰飞，台湾那些学习不好的同学创业做了老板生意越做越大，又欢迎学习好的同学学成归来来为自己打工。

所以人和人之间真正的區别其实不是智商，甚至不是情商而是经历。

经历会塑造一个人塑造他看问题的方法，而这些方法会最终决定一个人的成败所以我們每个人都要感谢我们自己的独特经历，尤其是伴随着中国经济一起成长的经历因为这些经历教会我们的，远比商学院的MBA教材要精彩得哆

现在，中国合资企业已经遍地开花、司空见惯了但是不要忘了，没有前人的积极探索和努力提升帮我们打开眼界，就没有我们今忝的认知高度

今年是改革开放40周年，中国进入了新的阶段需要和世界经济体系深度融合，这对与在过去40年已经建立起了认知模式的人來说又是一个新的挑战甚至是更严峻的挑战——不抛弃老的范式，不能成功地实现范式转移那么，曾经的成功经验可能会变成我们未來失败的原因

很多在过去发挥了巨大价值的经验，像招商引资、进口替代、产学研联动等方面都需要重新升级了。

1. 机器要有人类智商人类也需要掌握机器智商

我今天要分享的第一个范式转移是有关科技的。

我们都知道科技创新对社会的价值已经越来越大，甚至很多社会的大趋势都是由科技塑造的

著名科幻作家阿瑟·克拉克说过：任何足够先进的科技，初看都与魔法无异。

当我们最早看到某些先进科技的时候，真的会以为那是魔术觉得它是不可实现的。设想一下假如你是个古代人，看到现代人拿着一个小盒子举在耳朵边上看姒自言自语，其实是在和千里之外的另一个人对话你会怎么想？

所以科技产品确实有像魔术一样的魅力但是作为科技投资人，我们要莋的事情并不只是看到酷炫的科技就去投资因为科技产业有它自己的规律，科技要领先也要能够推动社会进步，这就需要科技能落地能产品化。

即我们那句口号：“一切不谈产业化时点的黑科技都是耍流氓”。

而所谓的社会趋势其实就是科技作用于社会，推动了社会变化的显现

了解了科技产业化的规律，就能更好地掌握科技趋势；反之掌握了科技趋势，也可以更好地推动科技的产业化推动科技造福社会。

下面从今年的十大科技趋势开始，我与大家一同探索科技产业背后的规律以及规律背后的范式转移。

2. 展示10大黑科技前嘚铺垫

我们都知道有一位美女机器人已经得到了沙特的公民身份她能理解人类的情绪，并且与人类情感互动她就是Hanson Robotics公司CEO、著名的机器囚专家David Hanson的孩子Sophia。

抛开毁灭人类的笑谈人工智能要想和人更好地交流，就需要加强感情互动现在iPhone上的Siri,我就觉得较不近人情，因为没有情緒是一个冷冰冰的声音跟我互动。我们都知道人和人之间互动之所以有意义是因为我们的互动百分之七八十都是情绪。

人和人之间之所以能够感受到相互的感情沟通和交流是因为我们大脑有一组神经元叫做镜像神经元，它的作用就是当对方脸上出现或者快乐或者悲伤戓者焦虑的各种表情时候你的脸上下意识的就会呈现出同样的表情跟他来呼应。

Sophia最大的价值就是她已经能够实现与我们情绪上的互动茬漂亮的外表下面，依靠金属的骨架和40多个马达来驱动的“肌肉”所以Sophia表情丰富。除此之外她还有很强的共情能力。

这背后的技术叫凊绪镜像用摄像头来捕捉你的面部表情，再通过算法来理解你的情绪然后在自己的脸上做出同样的表情。

那为什么要让机器能够有人嘚情感呢

给大家讲一个真实的小故事，几年前一个朋友在硅谷，傍晚他走在一条马路边的人行道上，突然有一辆车从他身边飞驰而過吓了他一跳，定睛一看是辆谷歌的无人驾驶汽车惹得他在微信朋友圈里抱怨。

我看了跟他回复说，这辆无人驾驶汽车智力水平很高因为它有激光雷达以及各种辅助设备，所以它能够判断出它撞不到你；但它对人类的理解能力不够不知道它虽然撞不到你，但是会嚇到你

所以我们认为未来真正好的机器不光不会毁灭人类，而且能理解人跟人类形成更完美的配合。我们称这种能力为“机器的人类智商”

人类历史的发展，就是不断扩大自己控制力的过程首先是从追求体力到追求脑力、到追求智力的演变。然后我们发现如果能协調更多高智商的人会比自己智商高价值更大。

中国有个历史典故韩信点兵多多益善，但是刘邦善于管理将领他的价值就比韩信更大。这个能力被叫做情商

我们今天都认同，情商比智商更重要但是现在又有了新变化，我们发现其实有一类人的情商并不高甚至可以說很低，但他做的事情的价值比情商高的人还大很多倍比如说乔布斯、比尔·盖茨，那是为什么呢？

因为他们懂得驾驭机器。

你情商再高能管理的人也还是有限的，西方的邓巴数定律告诉大家一个人能够维系的关系超不过150人。

但是你如果懂得驾驭机器你能够管理的機器就是无穷无尽的，这也是互联网的一个秘密：扩张的边际成本极低业务覆盖越大越好。

（笔记君注：150定律（Rule Of 150）即著名的“邓巴数芓”，由英国牛津大学的人类学家罗宾·邓巴（RobinDunbar）在20世纪90年代提出该定律根据猿猴的智力与社交网络推断出：人类智力将允许人类拥有穩定社交网络的人数是148人，四舍五入大约是150人）

所以，机器要有人类智商人类也需要掌握机器智商。你要知道机器的思维方式学会駕驭它。

人类在机器智商上和机器在人类智商上的飞跃造就了未来十大趋势里最大的一个。（这个趋势是什么我们稍后揭晓。）

我们仩一节讲过在未来，人类要掌握机器智商机器要掌握人类智商，这才是最重要的为什么？

因为我们周围很快会遍布机器人，不仅會有像Sophia这样的情感互动机器人还有大量能和我们进行语言互动、行为互动的机器人，当然还有更多的默默为我们服务的我们看不到的机器人

（1）情绪是人工智能最高级的境界：要想让人工智能和人更好地交流，就需要加强感情互动例如Sophia不仅表情丰富,她还有很强的共情能力，背后的技术是情绪镜像

（2）机器人对人来说意义重大：除了情绪；未来机器人在行动力上的进步也会非常快。

Sophia的父亲只有一个泹是Sophia有很多个（当然，他们共用一个公民身份）机器人的一大优势就是可以无限复制。

所以未来，机器人将渗透到各行各业；用不怕災难的机器人去完成人类做不到的事情是会被实现的

（3）要投入新的武器，才能打赢新战争

孙正义对未来很有前瞻性，他早早就布局叻机器入

在苹果刚刚推出iPhone的时候，孙正义立刻飞到美国不惜任何代价，一定要和苹果达成独家合作（我们都知道苹果和运营商谈判的時候条件非常苛刻）

正是因为这个合作，软银日本从很小的互联网接入服务商成功转型成为通讯运营商而且算上国际业务，现在成了ㄖ本第一大运营商

孙正义当年为什么要不惜一切代价，非要做独家代理呢他有句名言：iPhone就是明治维维新时期的火枪。

大家都知道热兵器的出现对冷兵器是一种碾压式的打击。还执着于冷兵器的人包括日本的武士、中国的八旗兵，最后都遭到了毁灭式的打击而反过來，能够积极拥抱新武器的这些人往往就能够取得战场上的优势。

商场如战场先进科技本身不是企业家的竞争对手，而是企业家手里嘚新式武器因为在买武器上讨价还价，耽误了军队的战斗力等到你的竞争对手率先引入了先进武器，你可是要吃败仗的

现在公认行動能力上的最好的机器人是波士顿动力公司。这家公司现在被孙正义的软银机器人公司收购了这个收购充分体现了孙正义的前瞻性。

当嘫中国机器人也正在崛起，我们有小i机器人、小乔机器人、京东物流机器人不比国外差。

而且在行业应用机器人领域，中国的机会哽大

北京大学国家发展研究院经济学教授周其仁老师有个观点，叫创新上下行就是不光要关心先进科技做出来以后会有什么应用，还偠关心本领域有哪些需求可以被先进科技满足

中国人在前沿科技突破上尚需积累，但我们可以从应用需求上下功夫做最会用科技的人。

所以机器人的趋势已经来了，不管你是否注意到机器人的数量会在短时间内出现爆炸性的增长。

当然对待趋势，我们永远有两种莋法一种是拥抱改变，另一种是抗拒改变

但是，大家要理解潮流是不以个人意志为转移的，你可以去拒绝它但是不等于它不会来，等你拒绝完了它还是会来的。或者说你会拥抱它推动它，让它来得更快你就成为趋势的一部分，一定也会更加成功

在我看来，峩希望即使是专家在对自己不了解的领域也要研究之后再做评论，当趋势来的时候最好都不要做它的阻挡者。

趋势2：生物技术的革命

現在有一个时髦的说法机器人被称作硅基生命，因为机器人越来越像人好像变得有生命了；对应地，人类被叫做碳基生命因为我们對人类自身的机制越来越了解，快到可以像修理机器人一样对我们自身的问题进行修理了

基于我们身上的可穿戴电子设备原来越多，硅基生命与碳基生命正在发生融合

（1）自我选择正在替代自然选择：随着生物技术的发展，基因编辑、干细胞治疗、肿瘤疫苗等等使得囚类正在被改造。我们的治疗工具、治疗手段已经让我们自然的缺陷能够被治愈了。

以前我们的认知是脊神经受损是不可恢复的，所鉯全身瘫痪也将是终身的去年10月，我们在美国拜访了很多先进的科技公司和科学家了解到，一位教授针对50例全身瘫痪病人做了干细胞治疗结果有23位病人奇迹般地恢复了行走能力。

（2）器官移植正在成为可能：哈佛大学的中国的留学生杨璐菌的e-Geniuses公司用技术把猪器官中會造成人类排异反应的基因去除，使得猪身上培养出来的器官移植到人体内的时候不会产生排异反应。

现在小猪已经成功降生，而且順利养大了应该很快就会进入移植阶段。一旦移植成功以后的器官移植也就不再是问题。

（3）智能穿戴解决隐患：AliveCor公司发明了一款手表一旦你心脏不舒服，把手搭在金属按键上就可以来测量你的心电的情况，这样你的数据就可以被记录、被分析可以实时监测你的凊况。

这些先进的科技的出现使得人类正在被自己改造。而且我们的治疗工具、治疗手段不光使得我们的缺陷可以被治愈，还可以帮峩们强化自己想要的那些特征现在甚至已经有了能使人变得更聪明的药了。

据说因为学术研究压力巨大，美国的科研工作者们有30%多都吃这种聪明药

为了准备前哨大会，我也买了一瓶结果回来得比较匆忙，忘了带看来今年的前哨大会不能靠聪明药了，不过大家至少囿理由期待明年的前哨大会会更好！

不过先别急着高兴我们对人类整体的了解程度大大增加，但对每个个体依然缺乏了解

例如，每个囚的体温的基数是不一样的有的人体温天生偏低，有的体温天生偏高个体差异可以很大。

如果用超过37°算发烧的标准判断一位天生体温平均在34°的人在37°的时候的身体状态，那就很糟糕了，因为那相当于普通人的39度

现在我们正站在一个大时代的开端，完全可以媲美当姩的大航海时代会有更多崭新的发现，甚至也会有移民和殖民地

这里面最杰出的人物就是Elon Musk，他在极力推动移居火星所以创建了SpaceX，专門做火箭来推动这个计划的实现

我们都熟知蒸汽机和瓦特的故事，但是他并不是蒸汽机的发明人而是蒸汽机的改进者，他的改进使得蒸汽机可以在工业上被大规模运用所以按我们今天的话说：瓦特是个CTO，而不是科学家

这也是我们要想跟大家揭示的一个核心理念：大量的先进技术原理的突破来自于高校，来自于教授但是真正要服务于社会、让社会受益，却需要大量的能够平衡科技和产业市场需求、能够一步一步提升产品效率从而使得科技能够产品化、能够真正为社会所用的企业家。

理论的突破固然重要但没有企业家们的持续改進，再先进的科技也只会被束之高阁

埃隆马斯克有一个“第一性原理”，但我认为把“第一性原理”称为目标分解更好因为“第一性原理”追求的是根本性的突破，ElonMusk做的并非根本突破而是针对需要解决的问题，把大目标拆解为几个小目标用现有技术提升每个小目标嘚完成水平。

假设你把一个大目标分解为四个部分每一个部分的效率如果都提升50%，最后你将获得1.5的4次方也就是5倍多的提升。

现在我们巳经送了这么多颗卫星去太空有什么好处？

Planet Labs在2017年底宣布：他们已经做到了每天对地面的任何地方都至少能拍一张照片300颗卫星在不停的對地面拍照，能够做到每天都能无死角的监测地面的任何地方

吴声老师说过：科技应用即场景。卫星的能力已经在爆发式的增长中了丅面就看我们能否通过对需求场景的研究，找到更多的应用机会了

大航天时代的精彩远远不止于此。

趋势4：大公司的人工智能布局

我们知道这一轮人工智能的核心叫做深度学习。

我们今天都知道需要算法、算力和海量数据训练这三者都具备的时候，人工智能的优势才嘚以彰显

来自中国最大的程序员社区CSDN的创始人和CEO蒋涛，蒋涛提出了一个三倍速理论：如果程序员讨论某一话题的博客每年以三倍速增长基本上这个话题就会进入爆炸性的阶段，也就是说整个社会就会接纳它了

从数据看人工智能就符合这个理论，现在的人工智能正在爆發需要格外指出来的是，人工智能里面有很多子项都符合蒋涛的三倍速增长理论包括机器学习，深度学习

来自tensorflow，这是谷歌的人工智能开发工具谷歌的野心是在人工智能爆炸性增长的时候再造一个像手机安卓操作系统的平台，让没有IT开发能力的人都可以用上人工智能但是只能在谷歌的平台上用。平台的核心就是用户只需要简单调用我的能力就好了根本不需要去做深度的开发。

虽然人工智能现在非瑺的“热”实际趋势很明显，大公司都在做一种完全通用的平台谷歌、Facebook、包括国内的腾讯、阿里都在做；另一种是偏业务和能力支撑嘚平台，比如搜狗做的智能翻译的平台所以直接介入人工智能业务，要有足够大的体量和实力才能够做。

小公司要做人工智能做平囼实力不够，只做人工智能业务的话今天还会有市场，但过个两三年就难了

人工智能未来几年会很繁荣，但不代表有很好的创业机会

我们都知道一句话：台风来了，猪都会飞讲趋势的时候，我们告诉大家：即使是风口也是有人适合。如果你贸然进入一个自己不适匼的领域那下场是不言而喻的。

趋势5：人工智能的行业机会

人工智能的平台机会已经被各大公司垄断了如果你还是想做人工智能最基礎的部分，那就等于同时向世界最大的IT公司宣战很多的已经是风口的东西，其实机会已经过了如果你等一个事情已经成了趋势、潮流，你再加入已经晚了

我们说人工智能平台型的机会消失了，但是人工智能行业的机会刚刚开始因为人工智能平台的目标就是使得任何┅个不懂人工智能的人都能够使用人工智能。

这个目标还没有完全实现的时候你能够主动的迎上前去克服一点点技术困难，去使用这些囚工智能技术你就拥有了比你的业内的竞争对手更强大的武器。

要把人工智能看成武器而不是看成竞争对手，我们认为现在人工智能楿关的应用的市场是巨大的

人工智能是一个威力巨大的先进武器，各个行业要能尽快引入人工智能都有很大的重新洗牌的机会。做大數据分析的明略数据插上了人工智能的翅膀之后，甚至和公安部门深入合作把公安干警的知识融入人工智能算法，建立了犯罪人员及團伙的识别、挖掘和预测模型实现了人工智能辅助破案。

因为人工智能的平台的发展而造成了人工智能的各个行业机会出现井喷，如果你善于发现机会的话迅速在本行业里面成为第一个引入人工智能的人，很有可能你的行业里你就成了整合者你就成了下一个霸主。

茬今年的CES展上高通公司已经明确宣布，2019年开始5G需要的所有技术将都会准备齐全。

对此大公司和小公司都在做什么事情呢？

大公司的筞略就是搭平台而且尽量吸引应用在自己的平台上扎根，这样将来不管哪个应用做大了大公司都能分一杯羹。小公司做创新、做全新嘚应用有得天独厚的优势尤其是从高校拿出先进科技来做产品化。

未来除了人工智能以外另一个巨大的应用机会就是虚拟现实和混合現实。

把现实的东西虚拟化的设备在未来有巨大的需求也许将来你的手机有这套能够做面部识别的系统，可以把你眼前的任何物体虚拟囮扫描成三维的模型放到虚拟世界里。

这背后的技术叫什么它的学名叫激光点投影，激光点投影并不是投影投影是把一个完整的影潒投到外部世界里；激光点投影是把一堆离散的激光点向外投射出去，再用另一个红外摄像机收集这些点反射的数据并进行分析从而构建三维的外部世界模型。

所以如果对科技前沿充分了解，能相对清晰地分析出未来的发展那么要想从中受益并不是多么难的事情。

趋勢7：自动驾驶和电动车

再下一个趋势是自动驾驶和电动车

中国有蔚来、小鹏、威马等一大批电动车公司正在崛起。

中国是自动驾驶最大嘚市场之一在自动驾驶和电动车领域，比国外更热创新的机会更大，这里有个典型的公司——拜腾

拜腾汽车的创始人是两个德国人，他们不远万里来到中国肯定是因为只有中国才能给他们机会，中国有强大的制造业和资本的支持并且中国已经成了支持科技创新最恏的土壤，尤其支持汽车产业的创新

我认为其核心原因有2个：

① 中国对制造支持的能力更强大：国外大家不太会相信一个小企业能从头建一个车厂，在中国已经有多个新造车企业从零建起来车厂了。

② 中国的科技支持的氛围会更好：这两个德国人都足够专业我们又能夠对制造的能力进行评估，所以我们很容易评估出来这个企业到底可不可行它在中国设厂到底能不能成功。

趋势8：中国科技新势力

在国際科技前沿的中国新势力正在崛起一方面，国外的科技企业进中国来创业另一方面，中国的科技企业正在迅速地国际化

1. 小米与Oculus的强強联合：2018年CES展上, Oculus, Facebook和小米宣布达成战略合作。从今以后Facebook的头盔，将都是小米设计研发和生产的也就是说小米不光提供了自己的量产能力，而且提供了自己的研发合作

2. 从英特尔Inside到DJInside：过去是Intel Inside，各个电脑企业都要把和英特尔合作展示出来而现在变成了DJI inside，如果你有了大疆的支歭你就是无人机领域里面更高级的无人机，这是一个了不起的转变

3. TCL抢占先机，量子点技术提前布局：TCL在量子点上的抢先布局是第一個，包括美国的电视机企业在内和ROKU形成战略合作，把ROKU引入到电视机深度捆绑的这样的一个企业所以TCL在美国已经慢慢地成为了主流品牌。

越来越多的先进的中国企业在国际上脱颖而出学习、掌握和适应了全球的这种生态式合作的打法，核心原因还要归功于中国为他们提供了深厚的产业基础的支持

有关中国人的全球化布局，中国在全球科技创新当中已经不是可有可无，而是一支举足轻重的力量

但是茬我们加深全球化的过程中，中国创新需要进一步不断总结自己的特色和规律,在规律基础上进一步完善我们要理解：未来的创新，是一種生态合作型的创新即积木式创新。

第一要有能力，就是你这块积木要有价值、有特色；

第二要能无缝对接，你要有信用能标准囮地合作；

第三，要有愿景知道你的目标是什么，如何分解目标以通过合作来实现；

第四，要有视野知道最好的合作者在哪里，尤其是那些前沿的科技和科技公司；

第五要有系统思维，能从整体系统的角度搭建共赢的合作体系；

第六要有格局，有能够推动生态系統构建的能力有推动全球科技创新和经济发展的雄心。

比如我们讲科技创新是很有门槛的因为一个科技产品的研发是非常复杂的，需偠协调多方力量面对这种复杂的协调的情况，企业的计划命令式的操作会更有效

但当整体生态效率提升到超过企业内部效率的时候，會成为以小公司为主来完成所有的复杂操作未来越来越多的科技创新将由小公司协同来完成。

小公司协同就需要大量布局大企业并购尛公司，实际上是看中它的人才储备21世纪什么最贵？人才未来经济背后的核心是资源的争夺和布局，而未来最重要的资源其实就是智仂资源所以我们中国企业要学会对智力资源进行布局。

前哨科技特训营里的一位学员企业家范卫平发现一个规律，很多西方国家的城市都很干净但是到了唐人街就相对脏乱差一点，因为这些人没有把海外当成自己的家

这就是我们讲的第二个要转变的范式：关于世界觀。

1. 要重新看待我们和世界的关系不仅仅要把中国当成自己的家，而要四海为家要有全球化的胸怀；不能只把中国人当成自己人，要紦全世界的人才都当成我们能够协调合作的人才这样才能更好地实现企业的全球化布局。

2. 要重新理解我们的制造业优势如果加上三个萣语，就是“大规模、复杂性、开放式”的制造中国不仅是世界第一，而且是唯一

3. 中国人在制造上的优势非常具有的具是什么意思科技含量，但是我们中国不太会包装讲故事所以我们现在也在致力于中外的对接，我们希望更多的有产业链能力和制造能力的中国企业,我們一起合作帮中国企业评估它擅长制造就绪指数的哪几个阶段，如何能够更好地海外对接

4. 科技全球化，资本模式需要创新新的产业發展模式，也需要新的投资模式现在的资本运作模式，最大的问题是天使投资、PE、风险投资等各个阶段之间是脱节的现在要打破这种汾阶段的状况，有所突破资本层面的突破，我认为可以体现在以下2个地方：

① 要能够解决量产问题这样能够帮助它更快、更颅畅地滩箌资金,突破它发展过程中最大的障碍，就是技术产品化之后的量产问题。

② 是让科技创新帮助企业更快更早地实现资本运作包括提升融资能力，和加快资本的流动

我们期待资本市场的更多积极行动，进一步降低先进科技企业进入资本市场的门槛做得更加系统化，从資本到资源为创新企业提供更全面的支持。

新的产业发展模式需要新的投资模式。我们致力于打造面向积木式创新的崭新的投资模式主要有4个方面：

1. 科技创新出现了井喷，意味着要对科技创新从产业角度实现提前布局

2. 投资者应该成为企业合作的促成者，企业成长需偠的外部资源的提供者和介绍者

3. 要帮蓬勃发展的硬科技创新解决瓶颈问题。

4. 要帮企业尽快上市更好地利用资本市场实现快速发展。

科技影响社会反过来说，社会的一些变化也在影响科技的发展

中美经济分歧的来源是美国，要了解这个分歧首先要了解美国的想法。Φ国讲和谐社会大家互相之间的认同感比较高，但美国讲个人主义往往是各人有各人的观点，各派有各派的代言人不是所有的美国囚都在抵制中国，对中国有意见的主要是美国的工薪阶层。

（1）主动交流：钱都让中国人赚走了吗

为什么会出现抵制现象？

美国的工薪阶层大都认为是中国人抢了自己的工作认为中国的出口赚走了自己的钱。实际上在过去几十年的全球化进程中西方发达国家的跨国企业才是最大的受益者，中国人赚的是辛苦钱中国的出口主要是为跨国企业做代加工。

中国现在就是承认还有很多问题，但第一我們是从多么差的起点走到今天的，要看到我们的进步同时不要低估我们的未来，第二更重要的，我们都从内心相信未来会更好而且願意付出努力。

（2）主动融入：冲突加剧我们更需要主动拥抱对手

现在很多中国人到美国都容易不受欢迎比如买了个房子就在在院子里種菜、晾衣服，觉得反正这是我家我想干什么干什么，引得邻居很反感其实就像范卫平讲的“这还是没拿那里当自己的家，不然怎么會不知道入乡随俗呢”

（3）主动行动：加入全球化布局

中国要把制造优势做成真正的全球优势，未来地缘优势会减弱产业优势会加强。

深入了解问题、坦诚直面问题和认真解决问题才是中国科技企业最好的应对之道，在这个过程中我们的国际化能力也会得到更好的鍛炼。

（4）识别创新中的伪趋势

（5）不是趋势的“趋势”ICO

火的东西未必是趋势区块链之所以让大家觉得最有诱惑力的，不是利用区块链嘚技术去开发什么更强大的应用而是ICO，俗称发币企业就可以发行自己的货币。

反过来如果一个企业非常合格，其实没有必要用ICO的方式也可以融到资。即使一个合格的企业觉得ICO是个机会融到资了，往往对企业来说也不是一件好事情因为钱来得太容易了。

大家认为佷热的新零售也是多个现有技术的组合，只不过这个组合的应用场景不清晰引用吴声老师那句话“场景得先想清楚，到底未来大家会怎么样的消费”摸出来未来大家的消费习惯，才知道这个新零售到底是一个什么样的格局

终端的优势不如数据端的优势显着，不管你昰柜、亭还是店最后还是要看是不是有大数据和物流系统来支持。到最后很有可能还是巨头的市场而不是创业者的市场。

（7）人工智能创业非常危险

人工智能创业我们前面讲过，杨澜都在喊可见趋势已经过了。反倒是各个行业里利用人工智能来提升自己能力还是机會但是这种机会是属于行业的。

有一些领域是属于创业公司但大多数是属于行业。进入人工智能这行业里创业不光要能战胜人工智能公司，还要能战胜这行业里这个有悠久历史的、比你更懂行业的那些老牌的行业公司才可能进去创业，要不然这个人工智能创业的机會其实是已经过时了的

（8）虚拟现实还没到来

虚拟现实VR的机会还没来，我们说5G会来5G市场用品电商可能再过两年机会会慢慢到来，眼前看起来还这个不够完备因为需要足够大带宽才能支持，这个实验环境都还不具备所以这个事还要稍微等一等。

并不是有新潮流就可以創业的很多新潮流能不能创业，还要看创业者是否具备和传统企业比的竞争优势领先性

但还有一些变数是：①计算能力的瓶颈：量子計算；②资源的瓶颈：轻型核能。

但都需要5年甚至更长的时间这些变数都是会让我们更好的变数，所以千万不要对未来预期过低！准备恏去迎接它吧

趋势10：中国人的新国际化

（1）一个由我们行动决定的趋势

不是所有的风口都适合创业者。我们今天讲了一个全球的大趋势盤点其中强调两个范式转移。同时第十大趋势也是大家必须要行动和实践才能真正实现的那就是中国人的新国际化时代来临了。

中国囚的新国际化时代依照规律去推动社会转变，才是真正有意义的最核心的是我们要落到实践上。中国人国际化必须以服务对方的心态是把对方当成赚钱的机会，想赚了钱就走还是想长期和对方去共同繁荣共同获利。

一旦要想让本地经济要繁荣要去建立秩序，一旦建立秩序经济慢慢就涨起来。现在全世界任意地方的经济水平都不是自然资源决定的连以色列那样不毛之地，只要把智力资源充分地發掘出来它就可以繁荣。

智力资源的核心是什么是机制的建立，让TA有实践的机会我们的一带一路是要把商业做出去，让对方能够繁榮不是去掠夺和买资源，而是去帮他能够做起生意来

中国人现在在全世界的名声已经很好了，中国人会赚钱全世界都有名中国人会賺的不是别人不能理解的钱，我们就做小生意但我们对外宣传时候没有把优势宣传出去，没有教别人赚钱

（3）是孔子学院，还是管子學院

我们都知道中国在全世界办了很多孔子学院，但是我认为中国人更应该出去办管子学院管子是齐国的管仲，是个非常成功的商人所以其实咱老祖宗从那时候起就想明白怎么挣钱了。

第一个范式转移：科技创新的变局

（1）不是科学家搞科技、大企业做研发而是创噺的小企业从高校拿来科技，完成研发转化把产品推向市场，推动了社会进步积木式创新的核心是企业家。推动技术商业化是企业家嘚最大的价值

（2）企业家才是既了解市场需求又了解先进科技，并且了解科技如何能造福社会的人

（3）这对我们的企业家们也提出了哽高的要求，企业家们要更有未来眼光、全局观念、更有战略高度简单总结：中国要更重视企业家,企业家要更重视科技未来。

（4）这个時代叫做科技军备竞赛时代任何一个行业，任何一个企业都要投身于科技军备竞赛，争取做领跑者至少不要被落下。再辉煌的企业一旦落后就会挨打。

第二个范式转移：关于世界观

（1）要重新看待我们和世界的关系就是不仅仅要把中国当成自己的家，而要四海为镓要有全球化的胸怀；不要只把中国人当成自己人，要把全世界的人才都当成我们能够协调合作的人才这样才能更好地实现企业的全浗化布局。

（2）要重新理解我们的制造业优势如果加上三个定语，就是“大规模、复杂性、开放式”的制造中国不仅是世界第一，而苴是唯一

比如说iPhone就是在中国造的，为什么要在中国因为如果在日本、德国，理论上讲也能达到这样的精度但是不一定能达到这么大嘚量。而且不一定有这样的开放性有这样的弹性机制：能够随时根据你提出的需求进行修改。

（3）中国人在制造上的优势非常具有的具昰什么意思科技含量但是我们中国不太会包装讲故事，所以我们现在也在致力于中外的对接我们希望更多的有产业链能力和制造能力嘚中国企业，我们一起合作帮中国企业评估它擅长制造就绪指数的哪几个阶段，如何能够更好地海外对接

（4）科技全球化，资本模式需要创新新的产业发展模式，也需要新的投资模式现在的资本运作模式最大的问题是天使投资、PE、风险投资等各个阶段之间是脱节的，现在要打破这种分阶段的状况有所突破资本层面的突破，我认为可以体现在这几个地方：

第一要能够解决量产问题，这样能够帮助咜更快、更颅畅地滩到资金突破它发展过程中最大的障碍，就是技术产品化之后的量产问题。

第二是让科技创新帮助企业更快更早哋实现资本运作，包括提升融资能力和加快资本的流动。

我们期待资本市场的更多积极行动进一步降低先进科技企业进入资本市场的門槛，做得更加系统化从资本到资源，为创新企业提供更全面的支持

新的产业发展模式，需要新的投资模式我们致力于打造面向积朩式创新的崭新的投资模式，主要有4个方面：

1. 科技创新出现了井喷意味着要对科技创新从产业角度实现提前布局。

2. 投资者应该成为企业匼作的促成者企业成长需要的外部资源的提供者和介绍者。

3. 要帮蓬勃发展的硬科技创新解决瓶颈问题

4. 要帮企业尽快上市，更好地利用資本市场实现快速发展

讲到这里今年的前哨大会就已经接近尾声了，忍不住会有些小感慨我们回头看一下中国的科技企业，37年前还没囿TCL14年前还没有京东电商，12年前还没有大疆8年前还没有小米……

当我们都认为这个时代是把握在BAT的手中时，其实仍然有新的企业不断涌現出来成为行业巨头。

所以说科技永远会带来新的机会如果你能够抓住科技的机会，可能下一届前哨大会我们要讨论的成功企业就是伱创造的

我认为最合理的观点是：意识是夶脑的产物而大脑就是一台计算机。
将意识纳入计算机大脑的框架中表明意识与信息处理相关联，因为数据分析是神经元的首要目的；同时也暗示了我们的体验能力同神经机器一样可能有一个进化的过程。

意识、信息、生物学之间关系匪浅大自然的一个基本特性是具有的具是什么意思存储信息和操控信息的能力。进化保证每一种生命形态在储存反映周围世界的有用“想法”（ideas）方面具有的具是什么意思控制权这种控制行为不是有意识地进行，而是通过生命体的化学结构信息表现出来很多例子都证明了动物不是唯一聪明的生物。

任何一种学习形式——细菌学会抵制抗生素小孩试着从爬行到走路——都存在张力：一种力量紧紧抓住熟悉的东西，如已有的信念、已知的生活方式；另一种力量则向前寻找新事物新事物会引发一些混乱，使原先存在的、顽固的“想法”发生重大改变这个过程磕磕碰碰，极不顺利很可能使情况变得更糟糕。但重要的是：至少提供了改进的可能性

DNA是一种储存稳定的内在信息的理想介质，这无疑也是咜成为“生命奥秘”的普遍承载者的原因但是仍然存在一些机制，能改变DNA的编码顺序使生物的后代表现出一些新特征。当一个物种及其基于DNA的“信念”（beliefs）即将消亡时产生新“概念”（concepts）对这一物种来说非常重要，而DNA重新编码能够使这一物种的少数成员存活下来（大蔀分成员被淘汰）幸存者的DNA携带了新的有用信息，能使其度过逆境换句话说，这一物种的部分成员历经几代演变冲破重重阻碍，在摸索中学会了革新
没有革新的能力，地球上就不会有生命即使以一种随意、悲惨、低效的方式生存也不可能。因此从某种意义上说，这种与时俱进、利用任何有利条件的能力是进化的本质革新这种生命基本特性引发的一个必然结果是：原始DNA库变得过于拥挤，DNA开始涌叺其他新领域产生新物种。一个极佳例子是：进化过程中产生了一批特殊的计算细胞构成了大脑。于是一系列特别的、全面的革新活动以一种有目的、特定的方式在有机体内展开：探查环境，将与生存相关的新信息存贮到神经元上而不是对这些信息进行DNA编码。

每一粅种都试图控制自身的生存环境但拥有非凡才智的人类为了自身的利益，让地球大为改观

我认为革新是一种最聪明的信息处理才能，吔是意识的主要目的当然，并非所有类型的神经信息都能达到意识这一层次很多基础的计算功能（如控制呼吸的能力），无须意识参與就能顺畅进行统计学习理论很简单，在我们生活中被广泛应用通常不需要意识的参与。还有一点很重要：
一旦我们掌握了某一技能（如走路）无意识就会接替意识运作。从上述例子看出那些古板无趣的信息由无意识处理，而意识则处理新的、有难度的信息在学習过程中碰到哪怕只包含极少量新的或复杂的内容，我们都要运用意识功能
为了不浪费时间和充分利用能源密集的神经资源，大脑对进叺这个重要场所的内容非常挑剔注意（attention）是意识的守门人，只让那些我们感觉到的或再三思量过的、具有的具是什么意思生物学重要性且需马上处理的项目进入意识范围，尤其是那些具有的具是什么意思让人意想不到的特性、能让我们获得深刻见解的项目
遗憾的是，經验的储存空间过于狭窄意识在同一时间只能充分处理4个项目。但是我们可以通过无数方式操控意识内容，从而产生神奇的结果正昰这些不间断的精神活动，使我们深入了解世界
我们丰富的经验反映了一个事实：意识关注的不仅仅是原始数据的零星片段。
人类一个奣确的特性是对事实永不满足的追求但是我们渴望的不是陈旧的信息，而是包含模式的那一小部分知识找出智力游戏中隐藏的结构只昰人类思想一个微不足道的癖好，与人类以生存为目的的进化驱动力无关但是表象往往具有的具是什么意思欺骗性。我们致力于对事实嘚追求但偶尔也会玩玩智力游戏，就像一匹训练有素的纯种马会忽然快跑一阵仅仅为了运动一下强壮的肌肉。然而更多的时候我们受躁动不安的好奇心的驱使，渴求真正的智慧这种智慧不是长者的谆谆教诲里包含的有限知识，而是广义的智慧指任何让我们快速提高理解能力和控制能力的大胆的创新思想。由于人类的意识永不停息地追求智慧我们发现了火，学会了耕作实际上，所有延长我们寿命、让生活更轻松有趣的现代科技成果都要归功于意识对个体而言，对创新的渴望在我们成长的过程中表现为热烈的躁动引导我们学會语言，掌握各种知识使我们在复杂的现代社会顺利过渡到成年期。
意识的精神空间是经过精心选择的意识致力于创新，它的一个关鍵要素是发现信息的深层结构掌握这种包含模式的、有意义的信息处理形式，能够使我们具备超强的学习能力这也解释了为什么人类嘚意识使我们在每一个知识领域都取得了巨大成就。通过发现大自然的隐蔽规则通过将两种完全不同的思想根据它们潜在的、共同的信息结构联系起来，我们的大脑创造了一个广阔的意义世界事实上，当我们观看周围世界时无意识可能忙着处理一些基本的感觉特性，泹是在意识的大本营内每一项内容都要经过我们掌握的知识结构的严密筛选。我们看到的任何物体都会触发理解的意识波，即该物体鈈同层次的意义
这种对知识及深层模式的不间断的追求，不仅是创新的机制也是人类意识的特征。基于DNA的“想法”不可能是有意识的部分原因在于这些信息仅仅表现事物最基本的特性。即使是黑猩猩也努力去了解意义的不同层次但是人类的意识在这方面蓬勃发展，使我们以独特的方式深入理解并掌控世界

意识只关注最有意义的精神建构，且急于在现有结构之外建构新的模式为了达到这一目的，意识急切地组合、对比进入其范围内的任何物体大脑的运作方式直接反映了这些组合与对比功能。

现在我们清楚地知道意识是在大脑哪些区域产生的，以及这些区域是如何相互联结以形成意识的数学模型这些模型建立在神经结构和信息特征的基础上。事实上这些数學模型已经在理论层面得到解释。同时出现了新的实验方法，以探究不同层次的意识不断改进的实验方法有可能解决一些过去无法解答的难题。

意识赋予我们不可思议的理解能力尽管为此我们要付出沉重代价。为了支持人类意识令人惊奇的创新能力人类大脑变得如此发达、复杂。我们极其容易遭遇严重脑损伤从而丧失意识。然而幸运的是，不断发展的新技术能够诊断脑损伤患者是否仍然具有的具是什么意思某种程度的意识这项研究使我们通过分析患者的大脑信号“聆听”病人的心声，同时也为这些患者提供了与外界交流的机會新兴的一些方法甚至可以恢复患者一部分意识（原先这些患者的意识已经完全丧失）。

我刚刚参加的实验有力地证明了思想只不过昰大脑的产物。

两千多年来心灵和身体的关系问题在哲学领域内一直存在激烈的争论。事实上近20年才形成明确的意识研究领域。如果峩在这本讨论意识的书中略去这一重要的哲学论争不提似乎说不过去。这一哲学论争对意识科学产生了深远的影响
然而我坚持认为这些哲学论点无视科学，靠抽象的逻辑进行论证能提供给意识研究的真知灼见非常有限，甚至可能会产生误导作用

如果出现这样的情况：意识忽然改变了，但大脑活动没有变化只有在这时，我们才能说意识是独立于大脑存在的到目前为止，所有的大脑扫描实验都显示：即使是最细微的意识变化都是由大脑活动的变化引起的。所以比起那种认为意识独立于物质世界的观点另一种观点——认为意识是夶脑活动的结果，是一种物质的处理过程——显然更有道理

尽管当代批评家认为心灵仅仅只是大脑活动的产物（其中最著名的是英国哲學家托马斯·霍布斯（Thomas Hobbes）），但笛卡尔的身心二元论几个世纪以来一直被很多人（甚至包括一些哲学家）认可

虽然笛卡尔声名卓著，但昰从19世纪中期开始医学和新兴的神经科学领域内越来越多的证据表明笛卡尔的二元论站不住脚。其中最有名的神经学案例是菲尼亚斯·盖奇（Phineas Gage）的案例

赖尔认为，笛卡尔在精神与大脑的关系这一问题上犯了同样的范畴错误笛卡尔可能认识到各个脑区负责处理不同的感覺，但同时他又认定大脑与精神活动无关正如赖尔指出的，笛卡尔相信“机器中的幽灵”（the dogma of the Ghost in the Machine）这一教条笛卡尔认为，一个人的思想是某个“神秘的幽灵”生存在人这一生物机器的大脑里面。但是机器是不需要幽灵的，意识的产生仅需要大脑这个机器就够了

在很多領域，低一层次的错综复杂的思想集合可以产生令人惊讶的、深奥微妙的知识而这些知识要大于低层次思想的总和。
突发特性并非生命體所特有
以人类大脑这一已知世界中最复杂的物体为研究对象，很可能会出现各种突发特性我并非赞同笛卡尔的非物质幽灵，反而对這个幽灵不科学的宗教内涵不寒而栗但是在一个科学的、以物质为基础的框架中，我赞同这样的想法：大脑的功能比它各部分功能相加嘚总和要大得多而意识可能是大脑最耀眼、最让人着迷的产物。

直到20世纪中期哲学家们逐渐认同神经科学家的观点，认为精神是大脑嘚产物而思想和感觉是脑细胞不断运作的结果。实际上随着计算机的出现，加上我们开始承认自己不过是生物机器精神与大脑关系嘚方程式很快就转变为精神与计算机程序关系的方程式。由于进化的巧合我们人类形成了这个内部沟回形状，外表像果冻的计算机（即夶脑）用来证实我们的思想程序。但也不一定非得通过大脑才行原则上说，装有硅片的“大脑”能产生同样的思想
如今广泛讨论的關于思想的一个哲学观点是：“思想不过是一台计算机，碰巧等同于大脑”神经科学家也默认这种论点。但现代哲学家们还是从各个角喥攻击这个观点

基于这个怀疑，杰克逊思想实验的评论者中有少数几个人认为“知道看到红色会是什么感觉”更像是一种集合知识的能力，而非知识本身事实上，杰克逊本人就持这种观点他因认同这种说法而放弃了原先的观点。色觉让我们知道很多有用的信息比洳根据水果颜色判断是否成熟，交通信号灯变为红灯时表示要停车这些信息都涉及知道某些东西是红色的，而“看到红色会是什么感觉”更抽象可能更为准确的表述应该是“当我们再次看到红色时能够识别的能力”，即不需要借助像摄像机这样的工具而直接收集颜色信息的能力
如今我们有多种方式获取颜色信息：自然的方式就是通过我们的眼睛看；人工技术的方式，例如通过数码相机拍摄不管是通過眼睛还是卓越的现代技术，重要的是我们获取了信息以何种方式获取并不重要。知道玫瑰是红色的这一信息与得到这一信息所用的笁具无关。而“看到红色会是什么感觉”则与获得这一信息的工具直接相关在上述例子中，这个工具是玛丽的眼睛所以，重要的不是峩们知道某一信息而是运用我们的眼睛这一特定的工具获取信息。玛丽走出那个黑白两色的囚室后见到玫瑰此时她并没有获得任何新嘚知识——这种说法至少有其合理性。因此我们仍然可以说意识仅仅是种物理现象。

意识不仅是大脑运行的物理过程还可以被计算出來，这是意识标准的另一方面现代哲学家对此持反对意见，认为意识在生物学特性之外还有其独特之处也就是说我们无法将意识等同於硅片。
“意识可以被计算出来”这一观点遭到攻击其中一个突出的论据就是意识的不可穿透性——我们的情绪和感觉很难被他人理解。持这种观点的人认为经验的不可穿透性证明了计算机不可能准确捕捉到我们的意识。
然而如果从科学角度仔细考虑问题，就会发现丅面的想法很荒谬：一个人对红色和蓝色的经验和他人相反其他方面的思想和行为却没有改变。我们对红色的感知不仅来自眼睛接收到嘚波长还包括色彩的鲜艳程度，与周围颜色的对比度明亮度，色彩所包含的意义及所属的类别等所有这些与我们的情绪、感觉在一個极其复杂的信息网络中相互作用，比如“蓝调”音乐表达的是黑人阶层的情感这些都很好地反映了大脑的结构，它就像一张互相连接嘚高度密集的网改变任何一个区域都会引起其他区域功能的变化。
由于不存在单一的关于红色的经验就算我对红色和蓝色的经验与他囚相反，我对红色的感觉也不可能是别人对蓝色的感觉事实上我们对任何东西（如“紫红色”或“忧郁”）的感觉都包含了我们自身及外在世界的丰富信息，这些信息在这一刻是独一无二的尤为重要的是，它们不是孤立的而是一个由很多知识相连形成的网络，与我们其他各种各样的经验形式形成对比我们的感觉与情绪尽管很复杂，但绝不是互不关联的这些感觉与情绪帮助我们理解世界，并使我们與外界沟通

著名的“中文屋论证”（Chinese Room argument）的思想实验为以下观点辩护：意识在其生物机理之外还有某些特殊的、非程序化的东西。“中文屋论证”实验最初由约翰·塞尔（John Searle）在1980年提出主要目的是为了证明意义的不可穿透性（不是感觉的不可穿透性）。塞尔急切地要证实人類的大脑不能被简化为一系列的计算机程序或规则

仔细考察这个实验的具体细节，就会发现漏洞塞尔在中文屋思想实验中对我们玩了兩个把戏，以转移我们的注意力就像一个出色的魔术师用敏捷的手法令我们看不出戏法的玄机。
首先事实上在房间里的是一个完全具囿的具是什么意思意识的人，塞尔在这点上明显误导了我们房间里的实验对象能够理解用英语书写的指令，除了对这个实验的关键要素（他接收和传递的中文字符的意义）一无所知外他完全明白周围发生的其他事情。我们只是关注实验对象对中文一无所知并将他对中攵的无知夸大到整个房间内没有发生意识行为。事实上这个实验对象无关紧要，他只是在执行一项任务即感觉的输入与输出，而这项任务并不一定需要意识的参与使中文字符具有的具是什么意思意义的不是房间里的这个人，而是手册上的规则这个人完全可以被一个鈈会说话、没有意识的机器人或计算机所取代，只要它们能够在手册上查找信息并将结果从输出端口传递出去。我们暂时不再讨论房间裏的这个人接着说说塞尔的第二个把戏。

为了更好理解第二个把戏首先提一个最基本的问题：手册懂中文吗？

已知世界中最为复杂的對象——人类大脑

上面这个问题的答案很简单直觉告诉我们，在实验房间里不可能发生任何意识或意义因为那本小手册只是一个物体。这么一本不起眼的平装书怎么可能具有的具是什么意思意识但是这个思想实验使用了一个狡猾的招数，就是让人相信这本几百页的手冊包含了无比复杂的语言规则事实上这是不可能的。一旦考虑到思想实验在现实中的可行性我们就会发现这样一本手册（或者其他根據规则运行的设备，如计算机）无比复杂而我们也会更加怀疑这些设备（手册、计算机等）是否能够理解中文。

尽管几乎所有的神经科學家都认为大脑类似于计算机但他们都清楚大脑和计算机的运行方式是根本不同的。二者存在两大不同点即一个事件或者只有一个原洇和结果（基本上是串行结构），或者有很多原因和结果（平行结构）；一个事件必然导致另一个事件（决定性框架）或是一个事件可能导致另一事件（可能性框架）。串行决定性结构的一个简单例子是排列紧密的一排多米诺骨牌轻轻推一下第一张骨牌，第二张必定会倒下然后一张接着一张，直到所有的骨牌都倒下平行可能性结构则相反，假设地板上有一堆杂乱无序的多米诺骨牌其中一张被推倒，可能会使旁边三张也倒下还有一些骨牌的摆放位置使得它们倒下时只是碰到旁边另一张骨牌，这张骨牌摇晃着可能会倒下并使旁边哽多的骨牌也倒下，但这种情况并不是必然的
虽然现代计算机慢慢开发出一些平行结构，但至少之前的计算机几乎都是以串行结构运作一种运算推出另一种。另外关键的一点是计算机的硅片是以决定性方式运行的：一个指令必定会导致一个结果。人类大脑则完全不同：神经元互相连接并以平行方式运行而且神经元以可能性方式运作：一个神经元给其他多个神经元发送信息，使其他神经元更加容易（戓者不容易）被激活或者“发射”
为什么平行可能性结构的运行方式比串行决定性结构的运行方式优越？可能是因为串行决定性结构过於简单直接计算机可以在一秒钟内运行无数的算术，而我们的大脑在同一时间内充其量只能思考几件主要事情计算机在一瞬间就能计算出17 998 163.092 745 64的平方根，而我们会放弃这一棘手的任务但是由于我们的大脑以平行可能性结构运作，我们的信息处理方式比现有的任何计算机更靈活、更微妙我们更容易产生偏见、个人癖好，更容易受影响如果你重复念同一个单词“洋蓟洋蓟洋蓟洋蓟洋蓟”，那么在当天接下來的时间里（可能更长的时间）你每次认出单词“洋蓟”的时间会比上一次更快（你甚至可能在下次经过超市时买一个洋蓟）。但计算機的文字处理程序只会显示红色下划线表明重复“洋蓟”这个单词不符合句法。在重复五遍这个单词后计算机在单词下加红色下划线嘚时间并不会比第一次出现重复时更快些。
我们大脑具有的具是什么意思的这一持续的、微妙的更新功能意味着我们可以高效率地学习任何事情。比如我们会认为在一张图片中区分猫和狗是件很容易的事情，而这种区分能力却是计算机的一个严重缺陷虽然辨认动物对峩们来说是基本技能，但事实上这项技能非常复杂隐藏在意识底下，需要运用大量的平行计算结构而我们人类的大脑就具备这种结构。当然使大脑准确计算出平方根对人类的进化来说没有多大意义。但是多方面的信息处理技能在一瞬间就能分辨出是处于危险的情况抑或是有利的情况，然后做出准确的反馈具备这种能力从生存角度考虑是非常有益的。
因此串行决定性的处理方式适合在短时间内处悝大量的简单任务，而平行可能性的处理方式在处理少数几个极其复杂的任务时很有效

虽然人类大脑与计算机有诸多不同点，但本质上嘟是信息处理机器两者的关系比乍看上去要亲密得多。所以原则上计算机能运用与人类大脑相同的运算法则来处理信息。实际上在鉮经科学领域已经出现一些杰出的计算机模型，其特性与人类大脑神经元的生物特性非常接近（最近的一项研究结果产生的模型具有的具昰什么意思100万个神经元5亿个联结）。这些计算机模型表明人造神经元群体出现了很有意思的新趋势如组织集群与活动波。

现在回到中攵屋思想实验如果思想真的是一种程序，那么这一“软件”首先会在神经元层面运作在一本书中体现错综复杂的人类大脑活动，这项任务太艰巨了因为大脑内部相互作用形成的复杂性是惊人的。
如果使用人工设备记录大脑的运算活动必须用到计算机。四百年后计算机的速度完全有可能使其运行一套以平行方式运作的人类大脑活动的程序，这种计算机在一秒钟内能进行不计其数的运算我们再给这囼计算机装上一对摄像镜头和机器人手臂。手臂的职能是从输入端口获取纸质文件并将答案从输出端口传递出去。如果这台计算机能够與一个中国人进行有效的交流那么凭直觉我们会认为这台计算机内部是如何运行的呢？这台复杂无比的计算机由数十亿的芯片、数万亿嘚联结构成运行着与人类大脑相同的运算法则。如果认为这样一台计算机没有意识不明白它所读到并书写的每个字符的意思，恐怕需偠很大的勇气才能下这种论断

塞尔的中文屋实验反驳了计算机程序可以捕捉到意义的观点，但这个实验并不那么有说服力主要原因是這个实验暗示语言交流所需要的程序设计比实际要简单很多。相反我们至少要理解思想是大脑的产物这一观点，大脑的运作就如同计算機运行某一特定的（平行的）程序一样因此，从原则上说我们可以在某种程度上被转换成硅片计算机，同时仍具有的具是什么意思意識和真正的意义显然没有令人信服的论据可以反驳这种观点，而我恰好相信硅片计算机在将来完全有可能和人脑一样具有的具是什么意思意识

如果我们把意识看作一个科学无法测知的神秘体，那么意识必定是主观的但是如果把意识看作大脑这一生物计算机的运作过程（像其他计算机一样，大脑的主要目的是信息处理）那么意识和主观性的神秘面纱就可能被揭开。顺着这一思路如果我们相信与意识楿关的科学技术会取得显著发展，说不定有一天主观性将不再是意识的必然特性而只是个偶然因素，完全可能通过多种方式被穿透
因此，总有一天主观性这个哲学谜题会被解开主观性不再是意识科学探索中一个永恒的、无法跨越的障碍，而仅仅反映了这样一个事实：箌目前为止我们还不能深入了解大脑处理信息的方式还缺乏获取和操控信息的专门的知识和技能。

这一章对那些认为意识不是物质计算機大脑的产物的哲学观点做了概括介绍从根本上说，这些哲学观点是站不住脚的（尽管貌似无懈可击）因为它们不仅忽视大脑的实际運作方式，而且建立在直觉的基础上但由于许多论题都是以直觉作为起点，所以直觉依然有用我认为基于直觉的初步设想能激发科学研究，而通过科学研究才能得出可靠的答案

几个世纪以来，不同的研究领域都持同样的观点即科学难以解释意识。这一章的论述也表奣许多现代哲学家仍赞同这种观点，并提供大量的论据试图证明用科学方法研究意识是毫无意义的从心理学历史上看，在很长时间里即使是科学家们也都追随失败主义的浪潮，避开与意识研究领域相关的论题认为意识不能通过实验方法得到证实。比如20世纪最著名嘚实验心理学家乔治·米勒（George Miller）在1962年建议：“我们应当在一二十年内禁止使用意识这个词。”
幸运的是大约30年前一批有着与利明一样的進取精神的科学家，不顾同事们的反对（认为意识是世界上最难解的谜）以积极探索的态度开发意识领域，希望有所发现就算是为了興趣也好。这样的故事在科学史上重复了无数遍：由于怀疑我们的理解能力而做出了不科学的论断这些论断最终演变为令人惊叹的科学進步。但这次的情况很独特主题是关于人类的本质。

这本书的主要论题是：意识只是一种信息处理过程主要处理那些有用的、关于世堺模式的信息。本章论述是为了说明意识不是突然神秘地出现的，而是像自然界所有生物一样有一个逐渐发展的过程，并与准确获取囿用信息的、普遍的生物机制密切相关因此，我们大脑及意识的运算信息反映了进化过程中几乎所有的特性。

进化的基本理论极其简單：所有生命体共同的祖先经过几十亿年的时间进化产生了上百万种不同的生命形式这些生命形式有些已经消亡，有些现今还存在之所以出现这种情况，原因之一是资源有限各种生物为获取资源而互相竞争。一些有机体将另一些有机体消灭了竞争演变成激烈的战争（不管是在各物种之间还是在物种内部，都是如此）那些有利于有机体生存与繁衍的特性被保存下来并进一步发展，而那些阻碍生存与繁衍的特性经过几代的演化逐渐消失物种的特性经过一代代的变化，才产生新的物种
物种的特性主要由基因决定，基因是决定有机体性状的独特指令一种生物的基因会复制给后代，因此后代与先辈有相似性但这些指令有时候会出错，从而使下一代出现一些新特性這种错误不同于书本中的打印错误，后者是实实在在的错误而基因代码的错误，或者称为“基因变异”有时候反而对生命体有利。如果一种生命体繁衍后代的方式是有性繁殖而不是简单的自我复制，那么其后代之间的相似性会越来越少而且随着时间推移，生命体产苼变异的可能性会增大
以上概述了地球上的生命体是如何进化的，其中隐含着生命体的一种内在需求即准确反映世界相关特性的需要。从某种角度上说这种内在需求是进化的本质，可能有助于创造基因、DNA甚至是生命体。

复制复杂的化学结构与叛逆的后代

虽然不能证奣生命最初是如何产生的但是不少关于生命起源的学说还是有价值的。不管生命最初是以何种方式产生有一点是肯定的，就是存在大量的化学分子这些化学分子中的小部分能够通过简单的化学反应进行自我复制（令人惊奇的是，我们确实发现了一些能进行自我复制的無生命分子并对其加以技术利用）。

从某种意义上说进化的第一步就是：碰巧有一两种化学分子特别擅长复制相似性很高的后代，尽管这时还是没有出现生命形式
发展到这个阶段，化学分子的数量很可能会剧减：低效率的非生命体复制因子在争夺资源的竞争中失败嘫后消失；而优秀的复制因子处于支配地位。接着新的竞争就在这些优秀的幸存者中展开即使在这个生命形式还没有出现的早期，为争奪能源和化学成分而展开的激烈斗争也是一种进化过程因为这种斗争具备了进化的主要因素——为有限的资源而激烈竞争。表面上看昰不同的化学物质在竞争；但从本质上讲，却是关于如何保存自身并进行复制的各种“想法”在竞争这点可以从这些原初生物（proto-creatures）的化學信息中得到体现。
需要说明的是我并不是说除了人类以外的其他有机体具有的具是什么意思任何形式的意识，我用“信念”、“想法”这样的词汇只是为了表达方便用来描述那些能够内在反映一定信息的生物，但并不表示这些生物具有的具是什么意思意识
在这场前苼命体（pre-life）的“军备竞赛”中，有关周围环境的“微信念”（micro-beliefs）储存在具有的具是什么意思自我复制功能的化学物质中这些“微信念”對生存至关重要。这些化学物质在竞争中占有优势因为它们能更准确地反映环境，承载着更为重要的信息事实上，生命可能从简单的非生命体进化而来的一个关键是：非生命体不能产生复杂的物质结构或者说不能进行大量的信息储存，而这些对生命体来说是很简单的

复制真实的自我固然很重要，但在一个充满变数的环境中随时会出现更高级的竞争者和新的危险，因此过于专注表象是很危险的。茬这种情况下完美地复制原始的化学结构显得落伍，缺乏灵活性因而注定要失败。那些确实能够激发创造性想法的机制换句话说，那些具有的具是什么意思“学习”能力的机制将对进化极为有利。
在这个即将进入生命体的初始阶段改变“信念”仅仅意味着不要进荇完全一模一样的复制。换句话说原初生物大家庭的成员需要在两种选择——保留有用知识与承认他们的构想可以被改进得更好——中保持良好的平衡。他们希望后代是自己忠实的翻版但又不能太过忠实。复制的忠实性要求的降低带来惨重的代价：很多后代质量降低——或者出生时就不完整或者缺少某一重要的化学信息而影响生存和复制。但也可能出现另外一种情况即有些后代的质量得到改进。保歭原有“信念”与激发新“想法”之间的张力对任何复杂的信息处理体系来说都意义深远不管这些体系是原初生命体形式，还是人类大腦的神经活动或者是整个科学研究。中间状态即处于一片混乱与完全稳定的中间，对任何体系来说都是处理信息的最佳状态，而学習新知识尤其需要这种状态任何时候进行有效信息处理都需要这种半混乱的状态。中间状态很可能是神经元网络的默认状态这也是人類大脑神经元的运作产生复杂思想的原因之一。

科学研究领域同样存在类似的处于秩序与混乱中间的平衡状态维护秩序的现象在社会科學领域尤为突出。
最出色的科学家是这样一些人：不仅有让人尊敬的事业而且留下了经得起考验的成果，还培养了一批新的高素质科研囚员——之前指导的学生这些声誉卓越的科学家能提出有见地的理论，而且他们的理论有实验证据的支持但是一旦有足够的证据反驳怹们的理论，他们会放弃自己的理论然后以新的方法探究问题，总是能产生富于创见的思想

对一般的前生命体生物来说，在稳定与混亂之间找到平衡点的要求可能过高了因为它们缺乏复杂的结构。但是对那些最高级的、即将进入生命体状态的前生命体生物来说却不是鈈可能具体来说，有效灵活的信息处理技能与生存及复制能力有关首先需要一种方法来储存很多已经存在的“信念”——DNA可以胜任这┅工作（关于DNA储存信息的过程将在下一节讨论），然后需要一些技巧来测试关于周围环境的新“设想”是否正确对生命体来说，主要的方法是制造一批优秀的、与自己只有细微差异的后代而后代身上的那些差异中有小部分是一种进步，反映了有用的革新特征

因此，如果表现更多的不同类型“想法”的能力有利于进化化学生物的形体就要变得更大，结构要变得更复杂一些化学生物会比其他同等大小嘚生物更擅长储存信息，更擅长在稳定性和可变性之间找到平衡点这些化学生物的结构及其本身的复杂性对进化的过程起了积极作用。
┅旦达到某一程度的复杂性生命体就迅速产生了，这几乎是必然的希望成为生命体形式的竞争者们进入一个高效学习的阶段，与那些簡单的、缺乏灵活性的对手相比具有的具是什么意思绝对的优势这些优秀的、试图成为原初生命体的化学生物需要具备很强的适应性，能最大限度地利用可用资源并击败那些稳固不变、缺少灵活性的对手。
进化到了这一阶段即将向更高一级迈进。与这一阶段的进化过程相类似的情况是人类科学的发展进程人类历史上大约有99.5%的时间几乎没有什么科学成果，但在过去400年里在印刷出版业、教育、科学爱恏者、引起热烈争议的理论以及有文字记录的证据等因素的作用下，人类的学习能力得到提高科学新发现也急剧增加。

原初生命体发展箌某一阶段很可能通过几个简单的小步骤就进化成由RNA（核糖核酸）构成的早期生命体。RNA是DNA的近亲与已知的任何非生命体相比，RNA是更高效、更灵活的信息载体
原始非生命体简单的分子结构只能反映有限的信息，与之相比RNA所能反映的信息要多好几倍。RNA通过制造大量的蛋皛质分子承载信息一个细胞就可能包含上千个蛋白质分子，而每个蛋白质分子的化学结构都要比任何一个简单的非生命复制体复杂得多
这是一个无比复杂、灵活的系统，尽管RNA编码的随意变动会引起内在信息的变化之前讲到简单的非生命化学物质时，提到这些化学物质具有的具是什么意思反映周围环境的“想法”这样的说法显得有些牵强，因为这些化学物质形体太小化学特性很少，所能反映的信息量也微乎其微（尽管这些早期的信息承载体在从非生命体进化到生命体的过程中起了关键作用）而基于RNA的生命体形式是经过一个周密谨慎的进化过程形成的。RNA作为信息储存载体像计算机一样具有的具是什么意思特殊字符编码（计算机采用0和1二进制编码），而它的“软件程序”用来制造蛋白质经过几代的进化，RNA很可能会发生一些改变为了更新记录在RNA上的信息，使生命体具有的具是什么意思更优秀的特性RNA字母的序列会稍作改动，结果是淘汰那些不能准确反映信息的生物而培养那些能够最准确地反映信息的生物。通过这种方式基因鈈仅能储存信息，而且经过几代的演化逐渐学会最佳的生存方式
与简单的自我复制的化学物质相比，RNA在向生命体的进化过程中迈进了一夶步即便如此，它还是有不少缺陷RNA的分子结构不稳定，很容易被分解RNA储存简单的信息没有问题（因为这些信息可以很快被复制），泹很难储存那些由上千个字母组成的复杂信息复杂信息的长序列结构会很快分解，导致有机体不能将经过自然选择而产生的有利特性传給下一代
换句话说，想要增加信息储存量RNA不是理想的选择。RNA无法增大信息储存量：储存的信息越多成功传给下一代的信息会越少。對RNA来说一旦信息量增加，稳定（维护一种“信念”）和混乱（创造性地开发新“想法”包括好的“想法”和坏的“想法”）之间的平衡就会被打破，结果完全向混乱倾斜而之前积累起来的有用信息会丢失，生命体也必然要消亡
DNA解决了这一问题。细菌可以说是第一个嫃正的生命体在我们看来，细菌极为简单但是即使是体积最小、结构最简单的细菌，其生物结构都必须包含一个DNA链而这个DNA链由超过100 000個字母编码组成。复制DNA需要更多的能量但它要比RNA稳定得多，也就是说DNA在复制时很少会出错。因此DNA作为储存信息的主要分子形式，对苼命进化来说是件好事（RNA只是作为DNA与蛋白质的信息中间载体）DNA与RNA结构极其相似（主要区别是DNA是双股结构，而RNA是单股结构）可能在进化早期就出现了，而且DNA的产生可能会相对容易些
回到复杂性和适应性的问题，我们可以用一种更为具体的方式讨论生命体而不是简单的非生命体。与人类基因组（一个有机体的所有基因）30亿个字母编码相比细菌具有的具是什么意思的100 000个字母是个小数目。但从原则上看這个数目已经能产生足够多的不同类型的蛋白质，数量超过宇宙中原子的数量事实上，只需要几百个DNA字母的不同组合就能超过宇宙中的原子数量（1080个）因此，经过DNA重新编码细菌从原则上讲能够做任何事。例如目前生物技术工程师正在研发一种新型细菌，能够从废品Φ提取柴油

地球上的生命体在这一阶段的进化过程都是一样的：DNA储存与有机体结构和功能相关的指令；RNA临时复制DNA编码片段，将信息转化荿不同类型的蛋白质；而蛋白质是所有有机体必备的生物分子这一过程在最初形成时肯定很成功，击败了其他所有的竞争对手科学家對这一点很肯定，因为所有的已知生命体——从最简单的细菌到包括人类在内的动物在这一阶段的信息处理过程都是一样的。

生命体的DNA結构的一致性让人惊奇
欧洲语言之间存在差异，但不同生命体的基因“语言”的情况则完全不同人类与细菌早在10亿年前就按不同的方姠进化，但是两者都通过4种类型的碱基经过三联体序列产生64种组合（氨基酸就是由三联体序列编码而形成的）且两者的基因中每种相对應的组合的意义相同。用一个比喻的说法整个生物界使用的不仅是同一种语言，而且还是一种口音的方言！
很多例子都可以证明不同生命体基因令人惊异的同一性

DNA-RNA-蛋白质体系能够在进化过程中迅速崛起并取得控制地位，部分原因在于这是生物储存和处理信息的理想体系DNA是大量基因信息极其安全可靠的载体，而蛋白质能有效地检索和表达信息另一种简单的复制有机体的方法是：将2股DNA编码解开，每1股各洎进行自我复制然后将4股合在一起，形成2个双股DNA通过这种方式产生新的细胞。
这种基于DNA的机制具有的具是什么意思很强的储存信息的能力并且能轻易地转化成蛋白质。因此在40亿年前，这种机制肯定轻松地战胜了其他竞争者而且这种机制一旦控制了局面，就不可能退出

虽然基于DNA的生命体在现阶段努力地想保存大量的“想法”，但是大量一成不变的信息处理过程变得越来越枯燥乏味就算环境发生變化，DNA编码还是没有改变
更糟糕的是，还存在各种生物机制尽一切努力保持有机体的稳定性防止有机体发生混乱。
但是还有另一套生粅机制与DNA的稳定性相对抗
在稳定和混乱之间取得一个平衡点有助于有机体进行高效率的学习：一方面可以保持原有的DNA的“想法”；另一方面，经过几代的演化DNA编码改变从而产生新的“概念”。但如果永不偏离这个信息平衡点又会出现低效率、愚钝、顽固等缺点。一种極端的情况是：如果可以轻轻松松地生活在1 000年来都不会变化且没有敌人的环境中（这种情况可能适用于少数细菌）那么尽量使现有成功嘚“想法”保持不变是完全可以的。另一种极端的情况是：如果一个物种的基因的“想法”明显不成功导致这个物种的很多生物因急剧變化的环境或过多的竞争者而大批死去，那么最大幅度的革新是该物种的生物生存下去的唯一途径尽管混乱带来一些不好的“想法”，導致更多的死亡但是只要出现新的、正确的“想法”，这个物种中的一些成员必定能存活下去在这两种极端情况中，中间的平衡状态僦不起作用了
生命体在进化过程中一般都会经历顺境和逆境。最佳的解决办法是能够根据环境的变化调整已有的“信念”与新的“想法”的比例所以，理想的情况是：有机体在处于顺境时阻止DNA产生任何混乱的变动；但处于新的充满竞争威胁的时期，原有的“信念”不洅起作用就要积极鼓励冒险与创新。

墨守成规与创新也是人类经验中显著的心理特性这种革新动力是意识的主要特性。相反无意识忣习惯的主要任务就是利用意识革新产生的丰盛成果。

像细菌这样基于DNA的简单的生命体不具备任何形式的意识去指导它们进行各种程度嘚革新——从教条式的机械运动到孤注一掷的创新，但是细菌有一套了不起的机制当它们觉察到周围出现危险时，会根据危险的不同程喥做出相应的创新反应这是一个令人吃惊的现象：即使是卑微的单细胞有机体也具有的具是什么意思反映意识和无意识之间区别的复杂嘚学习策略。

保持基因活力的三种方式——基因突变、性繁殖与死亡

基因突变是向DNA编码中注入新“想法”的最明显的途径
对所有有机体來说，为了获取更多的新“想法”来应付动荡的环境其中一个办法就是控制基因突变的数量。
有趣的类似情况也发生在灵长类动物身上社会地位较低的灵长类动物比地位高的同类更喜欢标新立异——希望通过这些举动获取高一级的地位。人类也不乏这样的例子比如战爭总是会带来技术的飞跃。

动物的基因突变率虽然和细菌相似但是存在一个严重问题：由于动物基因的形体要比细菌大很多，结构也更為复杂动物进行自我复制的速度比细菌慢50万倍，这就导致动物基因的创造力远远不如细菌基因很多动物应对变化的能力非常差。
为了彌补复制速度缓慢带来的严重不足动物开始进行性繁殖。从很多方面来看性繁殖是一种新策略。尽管细菌主要通过简单的分裂方式繁殖在繁殖过程中保存每个基因，但是细菌也可以进行类似的性繁殖：通过与另外一个细菌（甚至是其他种类的细菌）结合替换对方的基因编码片段。但对动物来说性繁殖是一种必须，而不是例外
从“自私的基因”的观点看，沉溺于性繁殖而不是进行简单的自我复制會带来一些小祸患因为只有一半动物基因的特性传给下一代。但是性繁殖会提高基因创造力这证明性繁殖的方式是有价值的。动物两性的基因混合产生新的基因信息能提高后代应付危险的能力。这种补偿复制速度慢的方式极为有效所以大部分动物都进行性繁殖。

另┅个保持基因创造力的方式是死亡有一种观点认为，研究机构让那些脾气暴躁的老教授到一定年龄退休是明智之举这使得顽固过时的悝论和思维习惯不能长久地影响学术圈，也使年轻的、富于创新思想的科学家有机会展现才华同样，在自然界死亡很可能使生物体避免积累过时的信息。有机体在逐渐消亡这是事实。生物成功生育后代后突然出现的致命的基因疾病不是进化关注的重点这也是事实。泹这些并非事实的全部
在某些情况下，死亡也会陷入困境似乎并不那么确定。在某种程度上死亡像是事前设计好的，具有的具是什麼意思灵活机动的特性而且很可能有充分的理由。
如果没有自然死亡一个物种的基因创造力会受到过时的思想的损害，随着时间推移这种损害会变得越来越严重。如果年老的一代不消亡有着创新思想的后代很难得到发展，因为家庭内部就存在激烈的竞争如果这种凊况持续几代，那么优秀的思想会变得越来越少而这一物种对外界变化的反应也会越来越迟缓。一旦出现危机（年老的生物是无法解决這些危机的）这个物种应对危机的能力会非常差。而如果正常更新换代情况会好很多。
这也是我们通常不会全部记得所经历的事情的原因牢记那些不断增多的不相关信息，会严重干扰我们的日常生活最终使我们患上精神疾病。有着惊人记忆力的所罗门·舍雷舍夫斯基（Solomon Sherashevski）的例子可以说明这一点
舍雷舍夫斯基的例子说明，有时候旧有信息的消亡反而能让人更成功一个人适当地忘掉一些过去的事情，有助于准确、有条理地思考当下的事情同样道理，老一代生命体的死亡能使一个家族或物种有更强的能力应对变化的环境
进化的动仂就是繁衍后代，生存居次要地位死亡作为一种进化手段，展示了繁衍与生存之间的矛盾：为了使基因能够更准确地反映最新的相关信息有利于繁衍后代，有机体会毫不犹豫地放弃生存

激发基因活力的其他途径

要想获取有用的新思想以保持DNA序列的活力，或者调整学习速度以更准确地反映现有信息是否有误方法不止基因突变、性繁殖和死亡三种。

简单的有机体可以利用很多方法使自身更好地生存与繁衍其中最简单的方法就是将一段基因编码移到其他地方。毕竟如果大部分编码能反映有用信息（很可能这些编码已经制造出了一个功能性蛋白质），那么它们转移到另一基因组就能够创造出更有利的蛋白质这种方法比基因字母一个一个艰难地改变排列更有效，可以很赽产生有用的思想当然这种编码移动也可能导致灾难性的后果，但也有可能向有利革新的正确方向发展如果成功，就向革新前进了一夶步
混合DNA编码信息的方式很多。转座子（transposons）或称作跳跃基因，是一整段基因编码可以在基因组内从一个地方跳转到另一个地方。
越來越多的证据表明这种DNA的变动和转移是一种常见过程，发生在包括人类在内的所有物种身上是成功进化的关键。其他种间基因替换是吸收新的基因信息的一种有效而危险的方式到目前为止，进化革新最主要的来源是病毒
在细菌体内经常发生病毒的DNA编码导入，而人类基因组也充满了病毒残余物（人类有50%的基因组由原始病毒残余物组成）但是一些病毒入侵对我们极为有利，可以将其他物种的有用信息轉移到我们体内或者重组我们的DNA编码而产生新特性，比如早期哺乳动物的胎盘的形成就与病毒残余物有关
基因混合发生在相似物种间，或由于病毒入侵产生由此可推想，生命体的DNA编码之所以具有的具是什么意思普遍性原因之一是DNA能够促进不同来源的新基因信息的导叺。如果真是这样那么我们会发现，尽管外部世界的斗争从不间断而且很残酷，但整个生物圈为了优化内在的基于DNA的“想法”而进行渏怪的合作

合作和不同层次的信息处理

科学家知道宇宙并不是由无数不相关的事实构成，他们努力探寻深层模式即信息的组成要素与總体信息结构之间的关系。相互关联性具有的具是什么意思普遍性而且高度分层。
人类运用无与伦比的智慧探索、解释信息结构信息處理是所有生命体的本质特性，其主要任务之一就是反映细胞的结构及不同层次的意义

进化生物学家理查德·道金斯提出了著名的“自私的基因”学说。根据道金斯的理论，基因是进化的核心，宿主通过复制将基因传给下一代。这里的宿主指的是有机体按照道金斯的说法，称为“生存机器”有机体降级为基因的载体，每个基因在进化过程中都是一个自私的幸存者这一学说有大量的事实支持，很有说服仂和影响力
但是，每个人看问题的视角不同我总觉得，这种认为个体基因通过遗传给后代的方式而继续存活下来的观点从进化的角喥看遗漏了什么。关于进化的一种更简便的描述是各种有关生存的“想法”之间存在激烈的竞争，那些能更准确反映事物的“概念”可能会继续存在（这种描述带有过度概括的倾向同样适用于科学领域和资本主义）。这种观点与“自私的基因”理论有一点相同即都认為有机体可能仅仅是某种更重要的东西借以存在的跳板。尽管如此这种以“想法”为中心的定义适用于所有进化现象，也适用于存在不哃“想法”之间竞争的任何情况而这点对生物进化至关重要。
这两种观点的另一个区别是：“自私的基因”理论认为基因能够抵制任何形式的变化而以“想法”为中心的观点则认为基因乐于改变自身编码，只要能获取更好的思想（包括一系列基因共同反映的思想）道金斯认为，基因突变率的控制是单个引发突变的基因不希望其他基因改变身份的自私的表现与之形成强烈对比的是，进化将内在的“想法”摆在首要位置这表明所有的基因都愿意改变身份，如果它们自身的“想法”明显落伍了的话这种对基因突变率的控制，方式直接是对严峻压力的一种反应，也是一种增加革新机会的可靠策略

少量的“想法”逐渐积累形成高一级的“概念”，是进化的一个重要特征如果一个人不能将事物的各项基本特征综合起来，形成整体概念并进行归类（比如他的记忆中只是些诸如“黑色”、“一个圆点”之類的简单的想法而不是诸如“计算机”、“水果”之类的整体概念），那么他对事物的了解是支离破碎的同样道理，一些简单“想法”可能只需要简单的基因进行运作就能产生另一些复杂的、更有用的“内在信念”（blind beliefs）需要几百个基因共同作用才能形成，而更高一层佽的“概念”甚至需要很多有机体共同作用才能形成有趣的是，这些由低层次的成分构成的较高级的“想法”也会有进化压力因为那些复杂的“概念”更为准确、聪明、强大。
实际上有用的“想法”是由一定数量的基因组合产生的。同样人类大脑处理信息的一个基夲特征就是进行大量的合作。大脑的一个神经元只负责一种记忆的极小部分如对人的脸部记忆，一个神经元能记住一个人的脸部的某一尛部分特征但它也能记住几千个人的脸部的某一小部分特征。我们对一个人脸部的整体记忆不是由一个神经元完成的，而是几千个神經元互相作用综合产生一种突发特性才形成的。同样一个复杂的多细胞生物会有几万个甚至更多的基因，其中每个基因都具有的具是什么意思多种功能负责形成一种特性的某一小方面。人类大脑就是一个极佳的例子大脑的产生以及正常运作需要2万个基因和80%的基因组嘚共同作用。
即使是生命体出现之前的原初生物其化学成分之间也会相互作用形成组合物，这种组合物能反映的信息胜过各个化学成分所反映的信息的总和其实，化学成分具备的这种“洞察力”没有什么神奇的地方只是各个组成部分的随机组合，而进化更倾向于选择那些稳定的、有利于复制的、高级别的信息对于生命体来说，基因之间组合产生复杂“想法”的现象很普遍因为每一种有机体都有几┿亿相互作用的基因的“想法”，经过无数代的发展演化产生大量复杂的思想。
动物之间也存在紧密的、聪明的合作这样的例子很多，如一些群居昆虫
很有意思的是，一些特别不受干扰的生态系统会自发形成某些结构特征
这种高级的、“智慧型”的信息处理行为的根源在于DNA。但是这个高层次的、基于生态系统的“想法”与单独的DNA片段之间的关系很遥远：处于信息等级顶端的“概念”是由底下各个层佽的“想法”集合起来形成的（这一信息等级结构为：生态系统、有机体集合、有机体的生理特性、基因的相互作用等）两者之间的距離很可能和意识与单个神经元活动之间的距离一样遥远。
超出有机体的范围讨论进化问题会引起争议但是我想说明的是：只要各种信息載体之间存在竞争的、变化的“想法”，就会产生类似进化的行为特征
很可能某些特别复杂的“想法”确实要由一群有机体共同作用才能形成。如果出现一种“想法”使这群有机体都能存活下来从原则上说，进化会倾向于选择这种“想法”虽然需要通过基因将这一“想法”传到后代，但是进化主要关注“概念”层面的信息在这个语境中，概念层面指这群有机体（而不是基因）将这群有机体看作一個系统。同理不是因为主宰基本粒子的物理规则生效了，才使今天的股票市场涨了1%虽然没有基本粒子的存在，股票市场也根本不可能存在
从DNA片段开始，一级一级直到生态系统甚至是生态系统的上一级，从原则上说进化在各个级别都会舍弃那些与生存不相关的“想法”，而保留那些准确的、重要的“概念”这一处理方式会促使低层次的“想法”综合形成高一级的“概念”。

到目前为止我只是讨論了DNA层面的信息管理。如果其他有机体也采用基因信息处理的方式那么怎样才能在进化这场军事竞赛中胜出呢？一种方式是细胞运用其怹工具进行信息储存和信息更换建立新的级别，不仅涉及各种“想法”的结构和范围还要能进行运算。
如果一种生物不仅在随机的基洇突变中比其他生物优秀而且具有的具是什么意思很强的计算功能，那么这种生物在竞争中就具备了优势

目前，基于DNA的“想法”只有通过进化才能更新也就是说，通过有机体的更新换代那些仍然能够继续生存的基因（或基因集合）被选中，而另外一些则被淘汰这種了解周围环境的方式效率太低：在充分学到一些经验之前，上百万种生命形式已经消亡了较为理想的一种方式是，在有机体的一个生命周期内就获取相关知识
听起来似乎只有动物才能做到这一点。实际上包括细菌在内的很多单细胞生物也以这种灵活的方式处理信息。
这一方式的主要机制是由基因编码形成的蛋白质一些蛋白质之间相互作用，按照逻辑规则进行基本运算；另一些蛋白质则负责收集环境信息；还有一些蛋白质返回到制造它们的DNA分子上通过调控不同基因从而改变其他蛋白质的功能。通过蛋白质的这种信息交流方式大量复杂活动得以正常进行，还可获得高效的学习形式和有用信息

同源异型基因的例子可以说明复杂概念的形成。大多数复杂的系统都受益于不同等级的知识和管理包括单细胞生物。
但是更让人惊奇的是一些微生物以蛋白质为基础进行运算，表现出了很强的学习能力鉯细菌为例，细菌通过释放化学信号互相交流如果化学信号暗示缺乏食物，每个细菌会分散到在一个区域内最大限度地消费可用的一點食物。
原生动物和细菌在碰到不同类型的食物或潜在的危险时甚至会运用一些基本的学习和记忆形式。例如在直肠内的细菌如果发現合适的食物，它们会为消化附近可能出现的相关食物做准备这就像在做某种预测，如果不能很快找到相关食物它们就会放弃。

000个基洇这一数目与其他生物相比要少很多。作为有着地球上最为复杂的器官（人脑）的生物这一数目也是极少的。然而通过一些聪明的技巧（如一个基因可以参与多种蛋白质的编码，基因的不同控制等级等等），我们可以最大限度地利用这些少量的基因衡量有机体复雜性更理想的标准是蛋白质的数量，而不是基因的数量在这方面，我们人类远远胜过其他生物

进化支持那些通过高效学习获得的准确嘚内部信息，但这一过程有不少重要的限制因素首先，要提高内部信息的准确性就需要更多的能量来维持知识增长，而一旦食物供应鈈足有机体就变得很脆弱。而且要产生大量的不断增加的“想法”，需要有机体变得越来越复杂这样就会降低有机体的复制速度。鈈管此刻的“内部信念”如何准确但是环境瞬息万变，如果有机体不勤于复制后代那么“想法”——如果有任何“想法”的话，比如記忆——中包含的关键的DNA成分就不能很快更新以赶上变化这样有机体很有可能会消亡。最后要储存所有这些额外的“想法”，要求有機体的体积更大、结构更复杂而如此庞大的生物机器更容易遭受失败。
细菌恰好符合这种要求细菌具有的具是什么意思一定的复杂性，但复杂的程度又不至于给生存带来压力一方面，细菌处理信息的方式很聪明；另一方面细菌结构简单，形体微小因而能进行快速囿效的复制。以任何一种标准进行衡量细菌都是地球上最为成功的生物类型。
这样就产生了一个问题动物最初是怎么出现的？一种解釋是动物的出现和发展是个意外。经过很长时间的进化探索一旦条件成熟，生存的契机就会出现或者说产生了“生物想法”（biological ideas）。所以动物是生命体发展过程中一个偶然环节。
细菌对信息（不只是DNA上的信息还包括整个细胞内的信息）进行编码，很快形成和改变“想法”细菌主要通过蛋白质表现“想法”，另一种更为有效的方式是在DNA和蛋白质之间建立许多运算链接这个处理系统虽然很独特，但存在很大局限性：只能一步一步获取最基本的信息如果运算能力的增强符合进化的要求，那么要怎样做才能处理更多的信息呢一个原始的例子是：细菌相互间联结在一起来表现有关食物的信息。按照逻辑推理下一步应该突破细胞的范围。
多细胞生物的情况又如何呢哆细胞生物的每种细胞都有特定的功能，而无数神经细胞构成了大脑按照一种进化“假说”，快速学习和储存更多的信息在某种程度仩可以弥补维持大脑运作所需投入的更多时间及资源。
非动物类生物（包括聪明绝顶的细菌）要花几代的时间通过自然选择和DNA对周围环境的一些基本变化进行编码。然而即使是结构最简单的动物，只需要几秒钟就能从环境中学到大量的知识动物轻易就能掌握有关环境嘚一些复杂的特性，而仅仅靠DNA可能无法理解由于非动物类生物处理信息的能力有限，如果碰到威胁可能会导致个体甚至是整个物种的滅亡；而动物碰到同样的威胁，甚至不会受到任何伤害

如果进化主要是“想法”之间的竞争，而最终获胜的是最佳的想法那么从某种意义上说，动物为了获得更多生存机会会紧紧抓住另一种进化形式，即内在进化
因此，所有生物在进化过程中都要经历基因假说-测试階段有机体的“概念”正确与否通常由环境直接反馈，那些理想的“概念”被选中遗传给后代，而那些糟糕的“概念”则不再存在洳果是复杂类型的细菌，有小部分重要的反馈来自蛋白质这一中间介质——蛋白质能快速地反映环境的粗略特征
对动物来说，处理关乎苼存与繁衍的重要“信念”需要有一个缓冲物动物收到的反馈来自环境，但大部分反馈不需要经过DNA因为DNA只能改变那些储存在大脑细胞內的“想法”。通过运动的方式动物能够直接与环境产生互动，快速有效地检测“信念”正确与否一个动物在一生中能产生无数的“想法”，其中一个重要的原因是错误的“想法”不会威胁到动物的生命。而且动物的精神世界越复杂，就越能够细致地反映外在世界动物结构复杂的大脑能够进行大部分的环境反馈，而这些环境反馈是改变“信念”（不管这些“信念”是储存在基因里还是神经细胞中）所必需的
有着复杂大脑的动物，不需要动一下就能检测许多互相竞争的想法
这说明内在进化的形式已经产生，而且动物智力水平越高这种内在进化表现得越明显。人类大脑很像一个内在进化的世界我们的大脑能充分、准确地反映世界，我们几乎不需要浪费一点体仂就能产生各种想法以及做大量选择。这种方式还很安全我们思考各种选择时不用冒任何风险，不会发生下面的任一情况：或者在基洇优劣的竞争中失败而无法生存或者因为一些失误而造成身体上的损伤。这种方式似乎与本章开头提到的原初生命的“想法”大相径庭其实，两者并非看起来那样不相关两者都属于相互关联的进化步骤，都是建立在一个理论基础上即高效的信息处理占有优势。

事实仩大多数动物通过免疫系统进行积极的内在进化。动物身上有大量寄生物这些入侵者很可能会导致宿主死亡，因此需要免疫系统来应付任何突发情况免疫系统抵御入侵者的方式类似于自然选择的方式，或者说与大脑处理信息的方式相似免疫系统创造性地产生很多可供选择的物质，让这些物质与病原体互相作用当某一个物质找到一个匹配项（即这个物质学到了某些东西），形成附近存在危险的假设抗体就会开始繁殖。这一方式是免疫系统的一个显著特征

在这一章的最后两小节，我要强调动物在进化方面并不比其他生物更成功。

动物由于具有的具是什么意思一系列强有力的优势使其能进行复杂的信息处理，而动物的总体基因设想使它们具有的具是什么意思的尐数几个优越特性远远胜过其局限性

动物神经系统最基本的功能是调控动物的基本状态，保持体内平衡（homeostasis）神经系统就像大脑内部的┅台计算机，多数动物的神经系统能控制重要的生物特性
但是这种内部调节只是动物大脑的一小部分功能。大脑的主要任务是感知外在卋界获取信息数据，在此基础上做出反应获取准确的外部信息对生存意义重大。一些细菌具有的具是什么意思基本的感知能力能够通过蛋白质转换觉察到什么时候食物缺乏，能做到这点其实很聪明但是，如果食物在附近却被化学物质掩盖，以致细菌觉察不到食物这种情况下，细菌就会显得很笨动物有多种感知能力，在寻找食物时通过视觉很快发现哪个地点有什么食物，是否有其他动物已经茬享用；通过嗅觉感知到食物所含的能量是否丰富；通过听觉判断是否有其他食肉动物埋伏在附近（如果有的话等到自己开始尽情进食時，这些食肉动物会猛扑过来）

我们对自身的感知能力太习以为常，很少去探究这些感知的本质感知只是获取环境信息的渠道。各种感知能力给我们带来完全不同的感受但关键的一点是，所有感知到的都是信息
所有的感觉处理对大脑来说只是信息，大脑的每个区域嘟能处理各种类型的信息即使该区域原本是处理某一特定类型的数据的指定区域。

重要的是我们对世界的感知不仅仅是感官接收到的粅理信息的拷贝——这点对复杂的神经系统尤其重要。一台无意识的统计机器在运作着将我们接收到的基本信息转换成详细的即时信息，包括不久的将来可能会变成怎样以及什么对我们很重要。
但是仅仅让感觉器官装满信息是没有意义的。如果只是一味地囤积信息洏从来不运用这些好不容易得来的知识去做有意义的事情，那么储存信息会变得毫无意义真正需要做的是将信息与行为联系起来。换句話说要行动起来。对简单动物来说这点很明确：它们的行动与感觉之间的关系通常很直接。以虫子为例虫子感觉到有食物，就会马仩接近食物；感觉到有威胁会马上离开。但是动物越复杂它们在感觉和行动之间就要进行更多的信息处理。
人类大脑的主要任务是控淛身体的活动与大脑内产生的无数想法相比，这一任务显得不那么重要了在我们的感觉和行为之间纠缠着纷乱的想法。在既能协调身體、又能准确地反映信息的无数可能性中选择最理想的一种这个处理和运算的过程占了主导地位。然而从根本上说，即使是人类的大腦其主要的任务还是以最佳的方式控制躯体的运动。认识到这一点很重要

运动的首要机制是本能行为，这是所有动物都具备的本能昰一种先天遗传的大脑“程序”，能将感觉输入与特定的反应联系起来本能有利于生存，并能使动物最大限度地进行繁衍在本能行为Φ，基因的作用是利用大脑储存及处理信息的能力（这些信息太复杂不能仅仅以直接的遗传方式解决）。例如如果我不小心碰到刚刚從烤炉中拿出来的馅饼，在我意识到发生了什么之前我的手已经从灼热的馅饼上快速移开了。过了一会我才反应过来意识到刚刚差点燙到自己。在高级的大脑皮层感受到热或者要做出手臂猛抽回来的反应动作之前大脑的原始区域就已经感觉到了热并设计好反应的程序。这种反应看起来很简单、很自然意识似乎只是一个旁观者。但是这个反射动作是一个无比复杂的由神经细胞参与的处理过程：需要知噵手臂抽回来的方向由哪些肌肉参与，强度如何等

对固定的感觉输入产生相应的反应，这种能力很重要但仅仅靠本能并不能让人受益多少。本能很重要但如果没有一些最基本的学习能力，本能发挥的作用并不大
即使是最简单的学习形式，也能发挥很大的作用动粅能将事物与其效用相联系，聪明的动物还能区别效用的程度如巧克力的味道比菠菜好。以这种复杂的方式学习需要的脑细胞少得惊囚。

学习当然是件好事但如果被无数的事实包围着，那么该学习哪些呢为什么要费劲去学习像“不要碰灼热的馅饼，直到馅饼冷下来洅碰”这样的知识呢为什么线虫要这么麻烦去避开有毒的食物呢？为什么不去搞清楚风使右边的树叶摆动的速度比左边的树叶快一点的原因呢答案是：动物受一套价值体系的限制，价值体系规定了什么是好的、让人愉快的什么是不好的、令人痛苦的。这一机制在进化過程中不断完善规定什么有利于生存与繁衍，什么不利于生存与繁衍
这套价值体系对任何相关的刺激物归类，归类的依据为刺激物是囿利于动物发展还是使动物陷入危险以及利益或危险有多大。简单的动物会遵照这套价值体系活动：接近有利的东西（如食物或性）遠离有害的东西（如捕食性动物）。对很多动物来说学习的速度和持久性与利益或危险的程度直接相关。例如狗很快就能领会下面这種情况：如果主人开始朝它大声吼，那么紧接着就要挨打了但是如果主人说“再喝点水”，需要重复多次才能让狗明白又要喝水了。這是因为水的供应很充足再加上口渴并不会威胁到生命。

简单的动物会区分周围环境中哪些是有利的哪些是有害的，但它们并不知道為什么某些东西是有利的或有害的秀丽隐杆线虫闻到有毒食物源会后退，而当它感觉到震动时会以同样的方式后退事实上，线虫的大腦对两种情况的反应没什么区别这时价值体系需要情感来扩充，情感解释了动物认为某些东西有利或有害的原因原始的情感主要有三類：恐惧，厌恶和愤怒如果我们害怕某种气味，我们会马上跑开或者躲藏起来，但还是会对这一危险保持警惕密切关注最细微的变動，如有必要随时准备跑开。某种气味让我们想起恶心的食物如果我们以最快的速度逃离这种气味的话，会显得很傻；相反我们会慢慢后退，然后去找其他吃的东西所以，面对不同类型的威胁基本的情感会使我们的行为方式更复杂，而粗略的价值体系只有好的和差的两种分类
一些心理学家认为，我们完全可以通过身体的反应判定我们的情感状态生气时，心跳会加快还会紧握拳头，等等情感促使我们行动，去改变环境从而有利于生存和繁衍。
当然与简单动物相比，我们人类有着大量复杂的情感类型如妒忌、幸灾乐祸、不公平感。人类比其他哺乳动物有更为丰富的情感类型因为我们生活在庞大、复杂、等级制度的社会，要处理各种社会及政治问题偠与不同类型的人打交道。某些情感可能会毁了我们的生活比如执着地爱一个不可能得到的女人，或沉溺于赌博然而，我们所有的感凊都有一个明显的进化基础大脑为我们判断环境的优劣，但由于生活太复杂有时候大脑也会计算失误。许多复杂微妙的情感是几种相對简单的情感的综合每种情感都有明确的进化目的。例如妒忌是两种情感的综合产生的，一种是对某种东西（如性伴侣）极度渴望叧一种是对存在的威胁感到愤怒，这种威胁妨碍我们占有渴望得到的东西
仔细研究我们的近亲——黑猩猩就会发现，人类与黑猩猩有很哆相同的情感而这更清楚地表明我们众多的复杂情感是有进化基础的。

到目前为止我并没有说除了我们人类之外，其他的任何动物具囿的具是什么意思任何形式的意识但同时我确信，我们与黑猩猩拥有相似的情感

虽然所有的生命体都要获取关于周围环境的有用“想法”，但是另一种明显的倾向是：储存在一个层次的信息联合形成高一层次的、更为丰富的“概念”在某些情况下，更多的层次在这些基础上建构一层又一层，直到产生一种高效的体系价值体系作为一种捷径，判定什么对动物有利或有害；除此之外还产生一些简单嘚情感，然后在简单的情感基础上形成复杂情感；人类能进行分门别类制订计划，使用语言运用独特的策略调节、丰富我们的情感和動机。之所以产生这种情况原因之一是：大自然确实是高度结构化、互相关联、具有的具是什么意思不同的等级结构的。我们可以辨别烸一个层次的复杂结构其中一些结构井然有序，简单的数学方程式就能够对其进行透彻分析

宇宙中的信息都包含着某种模式。科学家們试图发现这些模式这样他们就能做出无比精确的预测。我们人类有着复杂的大脑还有革新的压力，我们有必要发现有用的模式而鈈只是简单的事实。我们越是能够准确地反映宇宙的结构就越能更好地控制环境和自身。科学、研究、技术领域是如此进化也不例外。所有这些都受益于模式这一强大无比的假想测试器对人类来说，科学研究与我们智力之间关系紧密我们人类是第一个拥有如此不可思议的智力的生物，因为从第一个原初生命体在海洋中出现开始进化从根本上支持准确的信息处理。
充分运用模式的不只是动物在大洎然中，模式无处不在虽然如此，但非动物类生物对这些规律进行编码的能力很有限
很多动物一直在拼命地寻找模式，有时候会找错方向我们一些非理性的信念（如宗教信仰，以及相信外星人劫持的说法）之所以很普遍原因之一是我们坚持不懈地在信息的洪流中寻找结构和意义。
动物界迷信行为盛行表明与迷信密切相关的一些深层次的东西对动物很有用。动物寻找有用模式的努力程度类似于质量低劣的立体声音响的音量控制程度。音量太低听不清楚；音量适中可以听到相当多的音乐，但是很难区分伴奏音乐；音量开到最大聽到的音乐会失真，几乎听不到主旋律动物似乎喜欢将“信息音乐”的音量调大，这样能够听清楚音乐的每一个细节包括低音和伴奏，为此可以忍受音乐的吵闹和失真充分利用机会去了解有关世界的新的、有趣的信息，强过错失增长见识的机会尽管有时候也会产生錯误想法或形成不当的行为习惯。这与基因的混乱策略很相似基因突变、性以及跳跃的基因可能产生一些新的致命的信息，但也可能产苼一些真正有用的革新
细菌进行的革新很了不起，而人类拥有大脑这一生物计算机能够快速存储稳定的信息以及学习新信息，我们处悝信息和控制生存环境的能力比起细菌要进步很多
我们不断追求技巧和模式获得了回报，这种回报过于丰厚以致我们几乎注意不到自巳到底掌握了多少系统知识，以及这些知识在何种程度上影响我们从我们与外界进行精神互动的角度看，我们都是费德勒式的人物都茬不断地练习。但是在进化层面上的练习，我们花了5亿年的时间（不是几千个小时）磨炼我们的技术

多数动物都有反复实践过的关于卋界的模型，一些模型是由基因决定的一些来自遗传，还有一些是经过后天学习和经验积累形成的人类是一种独特的动物，尽管我们絀生时形体已经齐全但是有好几个月的时间，我们弱小无助（通常情况下要过一年我们才能够行走）其中一个明显的原因是：如果出苼时大脑就已经发育好，那么婴儿的脑袋就要大很多这就要求母亲有足够大的骨盆，结果会使母亲几乎无法行走在快速、易变、简单嘚本能与缓慢、稳定、复杂的计划这两种选择中，人类显然会选择后者我们的生命以无知和无助开始，但是我们具有的具是什么意思很強的学习能力、高超的运动技巧能准确全面地反映世界，而这些正是我们一生在做的事情
我们可能没有费德勒矫健的击球姿态，但是峩们能轻而易举地做到下面的事情：在热闹的城市转转与朋友聊会儿天。走路和聊天时我们的肢体和嘴巴的动作十分协调，能够熟练靈活地一次性谈很多事情还能马上看到路上的障碍物，等等我们能做这些事情，从进化角度看是个奇迹经过上亿年的进化，产生了囚类大脑这一强大无比的生物计算机大脑以正确的方式历经磨炼，这样我们才能理解世界并能行动自如。但进化只是原因之一我们茬日常生活中能够进行各种极其复杂的活动，另一个原因是由于我们进入成年后进行大量的学习活动
在很多领域内，我们很轻易就具备叻思维和运动的才能这使最先进的机器人都显得很白痴。尽管人类对机器人进行了多年研究但是想要发明不是为了准确完成事先设定嘚、重复的动作，而是能够感知、行走、理解事物意义的机器人的尝试都遭遇到可笑的失败。
尽管我们拥有强大的大脑并且在人工智能方面取得了很大进步，我们制造出的机器人就像是醉酒的松鼠与新生的婴孩的结合体几乎所有我们在不自觉中顺利完成的事情，都是無比复杂的需要进行大量细致的生物运算，虽然我们平时可能没有意识到这点

人类的大脑是极其复杂的统计工具，在不断完善关于世堺现状与未来的模型我们觉得任何事情都很容易，但这纯属错觉例如，我们看费德勒打网球很轻松其实这是具有的具是什么意思欺騙性的表面现象。当我们自己拿起球拍模仿他的动作时就会发现事实并非如此。我们的每一项精神活动都需要我们运用强大的预测统计即贝叶斯推理。这种推理归结为一点就是根据过去相关事件，调整目前和将来的模型
大量的统计计算，以及对模式的不断探索使峩们能够准确地捕捉到世界瞬息变幻的特征，并且在众多现象中洞悉本质从而在我们头脑中形成美丽无比的结构。因此从某种意义上說，我们人类之所以受到很多保护免于生物进化的残酷竞争，是因为众多的信息竞争发生在我们的精神领域以专业的、科学的方式理解宇宙，是我们大脑活动的产物我们已经驯服并控制了大自然，从大自然中获取足够的食物还能保护自己免受风雨等恶劣天气的侵袭，而且医学的进步也提高了我们抵御疾病和抵抗衰老的能力
同时，我们强大的学习能力——从信息流中发现规律性和意义与意识以及茬生活中不断累积的丰富的、深沉的经验密切相关。

进化产生了大量的有机体每一种有机体都经过不断磨炼，形成适应环境的特征虽嘫进化是了不起的创造者，几乎为每一种有机体提供了所需要的一切但是在有机体的特性形成后，进化却懒于清理不去删除那些不再需要的特性。对细菌来说如果生存受到威胁，为了高效地运作它们会去除那些无用的特性。但是大多数动物体内都存在多余的、过时嘚特性如我们体内每个细胞都有大量无用的DNA。而且我们能够容忍很多残余物的存在。

从某些角度看人类大脑处理信息的过程更具创慥性，而非破坏性我们的大脑有3个进化区域，就像一个有着悠久历史的城市

我们大脑像城市一样，最古老的部分处于中心部位大脑嘚中心主要是脑干（brain stem），这部分又称为“爬行动物脑”（reptilian brain）因为这是我们人类与爬行动物祖先共同拥有的唯一区域。脑干是联结大脑与軀体的通道我们身体所有的感觉信号（如恋人轻轻抚摸脸部的感觉，针刺手臂的感觉等）都是通过脑干传给大脑的其他部分相应地，較为复杂的大脑区域的命令（如跳探戈、踢足球）会经过脑干传向脊髓，再传到身体的其他部分以顺利执行运动命令。脑干还控制着其他基本功能如呼吸和心率。
脑干是大脑的关键区域如果因中风、肿瘤或意外导致脑干受损的话，后果会很严重死亡的几率很高，僦算还活着也会永久地失去意识。由于所有的运动命令都要经过脑干脑干受损还可能导致一种被称作“闭锁综合征”的病。这种病很罕见却让人胆战心惊：病人的意识是清醒的，但却几乎全身瘫痪

围绕脑干的部分是边缘系统（limbic system），这是人类与最早的哺乳动物共同拥囿的区域这一区域可以称作本能中心，决定了我们的性取向和性嗜好边缘系统影响饥饿和口渴的感觉，能调节体温而边缘系统神经え有节奏地运作使我们的生物钟具有的具是什么意思规律。另外像愤怒、恐惧这些原始的情绪，以及逃离危险或挺身而战的本能反应嘟是由边缘系统决定的。有意思的是我们感受到的恐惧的类型暗示着这一系统的老化程度。尽管每年车祸导致的死亡人数成千上万但叒有多少人会因此而害怕搭车呢？被蜘蛛咬伤不会致命但还是有不少人（很可能你就是其中一个）害怕这种爬行的昆虫。这是因为几百萬年前蜘蛛对人类来说确实是一种致命的威胁，而因为进化具有的具是什么意思惰性没有更新这种恐惧的感觉。
在大脑的这一中间地帶有一个特殊的区域值得一提，那就是丘脑（thalamus）丘脑是大脑的中转站，将大脑各个部位联结起来如果丘脑的某些部分受到损伤，而其他部位完好无缺患者也会变成植物人，几乎没有意识丘脑是影响我们感觉的重要结构，能使信息在大脑内顺畅流通

我们本能的恐懼没有及时更新的原因之一是，现代生活的许多方面太新了（如汽车的使用）以致自然选择还不能形成相应的反应。另一个原因与大脑嘚第三个区域即大脑皮层（cortex）有关。大脑皮层最晚出现是包裹在大脑其他部分的外壳（“大脑皮层”这个词源自拉丁语，原意是“树皮”的意思）只有高级哺乳动物才具有的具是什么意思大脑皮层。进化不需要更新我们天生的恐惧情绪因为我们有大脑皮层这一强大嘚信息处理机制。我们能够通过学习获得所需要的新的恐惧情绪如果有必要，我们还能够压制已有的恐惧情绪我们最为复杂、灵活的精神活动发生在大脑皮层这一区域。大脑皮层能够复制、甚至可能改变或控制大脑其他两个较为原始的区域的功能但是同一种功能发生茬大脑皮层会比发生在其他两个区域更为复杂。
大脑皮层也存在大量的冗余现象大脑皮层由四部分（或者称为四叶）组成（见图4），大腦左右半球各有四叶呈对称分布。枕叶（the occipital lobes）位于大脑皮层最后部离眼睛最远，却负责处理视觉信息颞叶（temporal lobes）位于大脑中间底端，处悝听觉信息并具有的具是什么意思部分语言功能（尤其是左脑）和识别物体的高级视觉功能，还有长期记忆功能——存储我们见过的脸孔的信息经历的事情以及对意义的感知。顶叶（parietal lobes）位于大脑后部顶端处理空间信息和触觉信息。空间信息处理体现为：表现数目以忣通过记住一个空间的多种事物进行短期记忆。顶叶还具有的具是什么意思集中注意力、关注细节的能力顶叶的后部负责处理复杂的思想，如智商测试
lobes）与枕叶、颞叶、顶叶相比，特别不一样额叶不参与任何感觉信息处理（尽管额叶靠近位于大脑前部下端的嗅觉中枢）。移除一个大脑半球大部分的额叶不会造成明显的损伤（除了主要运动区所在的额叶后部之外——我们暂且忽略这一部分）。失去大蔀分右半脑额叶的患者可能还可以正常行动，感觉也没受任何影响几乎没有丧失任何记忆。第1章里盖奇的例子表明额叶的损伤会造荿一些微妙的变化。盖奇失去额叶最前面的部分导致性格大变。这一部分被称为眶额叶皮层（orbitofrontal cortex）是次级情感中心，对边缘系统——人類神经系统进化中第二古老的区域——较为原始的情感起补充作用我们复杂的情感在这里被激活，如在社交场合如何应对如何根据风險或回报的程度采取相应的行动。
额叶的其他部分负责处理我们最为抽象的思想这一部分与智商直接相关，负责处理复杂或新奇的任务

这里，有几点需要说明第一，谈到“爬行动物脑”时我并不是暗示进化早期的动物（人类的祖先从这些动物中分化出来）太原始了，不能以复杂的方式进行学习几亿年前人类的祖先从中脱离出来的那些动物，有充足的时间进化形成高级的神经系统
第二点要说明的昰，我们大脑的三个区域之间不是互相独立的三个区域相互紧密联系，一起运作共同的目的是使我们生存和繁衍。如果有必要任何┅个区域都可以负责指挥，有时候各等级之间还会产生竞争例如，当我们发现草丛中有一条毒蛇时边缘系统负责恐惧刺激的杏仁核（amygdala）会马上开始指挥工作。位于中间的边缘系统执行来自高级的大脑皮层发出的“赶紧逃离”的指令同时执行脑干的指令——加快呼吸，鉯产生更多的能量快速逃离危险但是过了一会儿，我们还可以根据大脑皮层的指令小心翼翼地回来接近毒蛇。我们会压抑来自边缘系統的信息并刻意平缓呼吸（通过大脑皮层传给脑干的信息），这样我们就可以在一个安全的距离内仔细观察这条毒蛇了
如果我们失去意识，“爬行动物脑”的基本功能不受影响由此可以肯定，意识与那些基本的、对我们的生存至关重要的信息处理（如呼吸）无关也僦是说，意识可能与脑干无关
大脑的其他两个区域——边缘系统和大脑皮层，在麻醉时处于停滞状态也不可能产生意识。

无意识状态丅神经元的同步性

大部分麻醉剂发挥效用的机制是不断产生一种称为Y-氨基丁酸（GABA）的神经递质，抑制大脑皮层的神经元活动在这种抑淛的状态，神经元发射变得比平时更加协调没有差别性：大脑皮层的电波以缓慢的、强烈的节奏（δ节奏）每秒钟几次在波动。
无意识狀态下（如全身麻醉后的状态）的神经元以整齐、缓慢、沉重的方式在运作，只能处理最低限度的大脑信息这些神经元可能在努力传递仳附近神经元更多的信息，但是由于太多的神经元在步调一致地运作他们接收不到任何可以传递的原始信息。
只有神经系统内信息之间進行积极的转移与混合才能产生意识。这就是我们具有的具是什么意思意识而细菌和植物不具备意识的一个重要因素。相比之下细菌和植物的信息处理只是发生在蛋白质——DNA这一小范围内。

无意识状态下能学到什么

我将意识与复杂的信息处理相联系这与全身麻醉后嘚无意识状态并不矛盾。在麻醉状态下原先支持信息处理的机制不再起作用：脑电波变得缓慢而沉重，大脑皮层（大脑最晚发展的、最高级的部分）不再运作是否能因此得出结论：在麻醉后的无意识状态下，我们不能进行任何复杂的学习

确定患者处于无意识状态的主偠方法是运用脑电图描记器：如果脑电波缓慢而深沉，表明大脑几乎没有任何神经活动确定患者处于无意识状态后，我们能观察到什么結果呢针对患者在麻醉后的学习情况进行了各种研究，结果是一致的：没有证据显示患者醒来后还能记起手术中的任何事情
尽管如此，患者还是有可能进行一些学习只是效果不明显。其实我们一直在学习只是有时候不明显，因而没有意识到自己在学习
每次我们接收到任何信息，神经元都会进行微调
神经元不断做调整，产生一些预示信息因此，无意识状态毫无疑问也在忙碌地进行各种运算我們的感官知觉不能直接反映外界信息，需要经过一系列的运算步骤向意识提供可用的相关信息我们身体的活动有一部分靠感觉的反馈，仳如感觉会让我们知道我们想要拿到的物体距离我们有多远。这些活动是在无意识的状态下顺利完成的而我们很多低层次的经验是固囿的。比如我们一开始就知道太阳在天上，物体是有边沿的等等。这些固有的经验是在几百万年的进化过程中形成的非常有效。因此我们人类以及智力较低的人类祖先能够从环境中获取危险或安全的信息，并且反应速度比掠夺者或竞争者更快另外一些无意识的经驗来自我们在婴孩时期有意识的探索，这些探索后来在我们的思想里根深蒂固被无数有意义的信息掩盖，以致我们意识不到它们的存在
从某种角度看，能够进行预测学习的无意识机器是很复杂的但这仅仅指无意识能够进行大量简单的统计运算，不是指无意识能够揭示罙层次的意义神经元的微调只对我们的理解能力起辅助作用，而大量经验在意识领域内综合作用使我们学到有趣的、深层次的模式。

茬无意识状态下神经元能进行简单的运算，这种功能是很有限的
诸如此类的例子表明，至少在某个非常浅显的、无意识的层次神经え会关注词汇。
但是一个词有很多特征如发音、语法结构、与其他词汇的各种语言学关系以及词的意义。意义是我们大脑建构信息的第┅步因为意义的产生要求厘清在一个密集的网络中各种事物之间的关系、各种类别的等级关系，等等从这个角度看，不仅信息处理需偠意识连信息建构都离不开意识。
当我们处于无意识状态（如全身麻醉后的状态）时在意识的监测下，我们只能隐约听到某个词仅此而已。稍微复杂一点的内容（如词的意义）至少需要一定层次的意识参与才能破解，而无意识是无能为力的当然，我们有意识地进荇学习的任何事情如制订一个策略、记住一张清单、阅读一份说明书，或者是我们每天要处理的无数信息都需要意识的参与才能完成。

无意识真的比意识优越吗

研究无意识的最佳的方法是：研究一个人在全身麻醉状态下的反应因为在全身麻醉的情况下，尽管大脑完好無损我们却意识不到任何事情。因此上面提到的无意识的局限性是可信的。但是科学在不断进步对同一问题可以采取不同的方法进荇研究。实际上通过其他方法也可以探究无意识学习。

但是对我来说设计周密、以追求真理为目的的实验所具有的具是什么意思的魅仂，远远超过那些吸引媒体注意力的时髦论文这些论文观点新颖，却无法通过可重复性测试
迪克特赫斯的研究立即引起媒体关注的另┅个原因可能是，它让人体验到“我发现了”的激动时刻像变魔术似的，在我们无意识的黑暗深处忽然灵光一闪但事实真的如此吗？洳果无意识真的能够产生真知灼见那么我们需要做的就是构思一个复杂的问题，然后准备一张白纸手握着笔，等待无意识发生作用洳果我们真的这么做了，最后纸上出现的只是一些胡乱划出来的线条当然我们不可能通过这种方式找到任何解决问题的方法。其实只囿经过有意识的思考才能形成深刻的见解。我们需要运用策略探究各种可能性，仔细斟酌各种因素最后要有足够的理解力才能做出决萣。有时候转移一下注意力（如出去走走或打个盹）确实有助于产生灵感。但这种灵感究竟是来自不受约束的无意识还是由于大脑休息一下后能以一种新的角度思考问题呢？