看似簡單卻不簡單的問題#
世界上總有一些問題看似簡單，其實我們對它們一無所知或者所知甚少。我們絞盡腦汁也想不出好方法，動手嘗試卻一無所得。作者以歷史上三個著名問題為例。
三等分已知角#
用圓規和直尺三等分已知角是一個古老的數學謎題，稍微學過幾何的初中生都能理解。早在古希臘時期就有人嘗試解決，但一直到 19 世紀都沒有做出來。被這個看似簡單的難題難住的大數學家不計其數，包括大名鼎鼎的高斯（Gauss）。
那麼這個問題最終是如何解決的呢？這要感謝一位死的時候只有 20 歲的數學天才——伽羅瓦（Galois）。
- 他提出了一套新的數學理論。
- 能夠很容易判斷任何幾何圖形是否能用圓規和直尺畫出。
- 恰好三等分已知角這件事就做不到。
人類飛行#
飛行的問題也困擾了人類上千年，直到 19 世紀初，人類都沒有找對方向：
- 從表面上看，鳥和昆蟲有翅膀，振翅就能飛行，因此只要給人或者機械裝一個能像鳥一樣振動的翅膀就好了，連大名鼎鼎的達·芬奇（Leonardo da Vinci）也是這麼想的。
- 到 17 世紀，義大利科學家博雷利（Borelli）通過研究動物肌肉、骨骼和飛行的關係，指出人類的肌肉力量不足以像鳥類那樣振動翅膀飛行，宣告了人類各種模仿鳥類的飛行努力都不可能成功。
- 到 19 世紀，英國科學家喬治·凱利（George Cayley）終於搞清楚了飛行背後的空氣動力學原理，於是人們才知道其實根本不需要振動翅膀也能飛行。
- 後來萊特兄弟（Wright Brothers）發明飛機，就是利用了凱利的空氣動力學原理。
人工智慧#
人類在如何讓機器具有智能方面也走了很多的彎路：
- 一開始，人們總想著讓電腦模仿人，這條路走了 30 年，幾乎毫無成就可言。
- 學術界把持這種觀點的學者稱為「鳥飛派」，因為他們如同當年試圖通過模仿鳥飛造出飛行器的人。
- 當然還有少量學者堅持要搞清楚智能的機理，他們被稱為「空氣動力學派」。顯然，空氣動力學派似乎走的是正確的道路。但在最初的十幾年，空氣動力學派也沒有什麼建樹，原因是要搞清楚智能背後的「空氣動力學」，要比搞清楚飛行器的空氣動力學難多了。
- 直到今天，我們也不敢說智能背後的原理完全搞清楚了，不過，至少這一派學者搞清楚了一件事，那就是智能有多種形態，人的智能只是其中一種。
至少兩種智能形式#
今天，世界上至少有兩種智能形式：
- 一種是以人類為代表的。他們的個體智能水平很高，且具有所謂的多任務智能——可以解決各種不同的問題，比如寫作、下棋、開車、談判等。這類智能還有一個特點：個體不僅完全可以單獨做決策，而且決策水平和群體決策的水平相當，甚至還更高。
- 另一類則以螞蟻、蜜蜂為代表。它們的個體智能水平很低，只擁有完成單一任務的智能，獨立的個體無法做出決策，但是它們在一起時，群體的智能水平卻很高。比如一群蜜蜂能夠搭建出結構非常合理的蜂巢，在分巢時做出好的決策。螞蟻、鳥群和魚群也有類似的特點。這些動物每一個個體掌握的信息極為有限，但卻有一種有效傳遞信息和綜合信息的能力，以至群體在做決策時用的是它們所獲得的全部信息。這一點，人類反而做不到。
人工智慧的突破#
人類在人工智慧領域取得了重大突破，甚至在很多領域人工智慧做得比人都好，靠的就是大數據、計算能力和數學模型。它們是今天全世界人工智慧的三大基石，對於人工智慧的作用，好比空氣動力學對於飛行的意義。
事實上，今天的人工智慧和人類的思維方式幾乎沒有共同之處，它們更像是螞蟻和蜂群的智能。今天很多城市都在建設智慧城市——在大數據和人工智慧的幫助下，城市被管理得井井有條。把上述任何一個設備單拎出來，它不會很智能，但是當它們構成一個整體時，就形成了一種超人類的智能。
三個問題的共性#
接下來作者總結這三個問題之間的共性。
- 首先，這三個問題都很容易被描述清楚。即便是外行也能理解問題是什麼，因此大家會產生一種天然的反應——就是它們都很容易解決。但是，人類一開始都找錯了方向。
- 其次，這三個問題的答案不在當時人們認知的世界裡，或說當時全人類的知識儲備都不足以解決它們。因此，無論是做理論研究還是動手嘗試，都不會有任何結果——不僅獲得不了成功的經驗，也得不到失敗的教訓。
- 再次，解決這三個問題都需要理解它們各自的「空氣動力學」原理，而這些原理隱藏在更高的維度，而且是常人想不到的方向。
- 具體到三等分已知角，需要的理論基礎不是幾何學本身，而是近世代數。
- 製造飛行器，不是要想辦法快速振動翅膀，而是通過翅膀的形狀獲得升力。
- 類似地，人工智慧不是模仿人的智能，而是從數據和計算能力入手解決問題。
- 也就是說，我們看到的問題是 A，其實它的答案在 B，而 B 要麼之前還不存在，要麼大家沒有將它和 A 聯繫起來。
- 最後，解決這些問題的人要麼是另一個領域的學者，要麼是反傳統的人。
- 伽羅瓦是一位反傳統的數學家，他 20 歲時就開創了一個新的領域。
- 凱利在當時被認為是瘋子，以至於他的助手辭職了。
- 至於最終發現可以用大數據解決人工智慧問題的人，是一群研究通信和數學的學者，而不是傳統的電腦科學家。他們從一開始就不認為人工智慧要模仿人，而是站在電腦的角度看如何獲得另類智能，用另類智能解決過去需要靠人類智能才能解決的問題。
因此，一個人如果限制於傳統的思維定式，這些難題是解決不了的。當然，還有一點需要注意：那些長期困擾人類的難題得到解決，是需要長時間等待的，也是需要運氣的。因此，它們不能被解決是常態，被解決才是奇蹟。
站在更高維度去尋找答案#
對於生活在現實世界裡的大部分人，可能不需要去考慮如何解決上述難題，但人的一生也都會遇到一些對自己來講天大的問題。比如，很多家長和學生就發現，升學和就業的問題是無解的。他們的想法是有一定道理的，作者把他們的邏輯總結如下：
- 首先，如果不是一、二線城市名牌大學畢業，「大廠」和頭部企事業單位都不會去招生。儘管中國每年上大學的大約有 1000 萬人，但符合上述標準的學校可能連 5% 都不到。當然，或許還能通過內部推薦得到一些機會，但這種機會恐怕也是連 5% 都不到。
- 其次，為了擠進這 5% 的學校，很多人從中小學開始就得特別拚。但是，學生並非都是天才，大部分人再怎麼努力也難以出類拔萃。
- 最後，面對這種情況，很多家長開始學習教育學理論，但從結果看，一代人的時間過去了，問題不僅沒有解決，而且好像還更嚴重了，否則也不會發明出「內卷」這個詞。
可以講，大家對這樣一個既無解又想找到答案的問題很不甘心，卻又無能為力。
問題的真正解法不在問題本身#
其實，解決教育和就業問題的方法不在教育本身。 這和幾十年前不一樣了：
- 過去的矛盾是社會發展水平不高，教育資源實在太少，而且教育資源在數量和質量上提升的空間也很大。因此解決上述問題的目標很明確——就是增加教育資源。另外，由於受過高等教育的人少，每一個人走出大學後的就業機會就很多。
- 今天的情況是，教育資源是足夠的，只是所謂的優質教育資源少。那麼有沒有可能所有的教育資源都變成優質的呢？從提高絕對水平來講，不僅有可能，而且已經做到了——今天一所普通大學的專業課，都不比作者讀書時名牌大學教得差。
- 但是，如果從相對水平來看，頭部學校永遠是那 5%。另外，從就業來講，好工作也永遠只是那 5%。5% 的機會是不可能滿足 100% 的需求的，這就是教育問題無解的原因。
杜波伊斯的洞見#
在解決教育公平性的問題上，哈佛大學的第一位黑人博士杜波伊斯（W. E. B. Du Bois）建議的辦法倒是能根本性地解決問題：
- 杜波伊斯是社會學家和民權活動家。
- 他是從另一個層面，而且是更高的層面來看待教育不公平問題的。
- 他指出：要做到教育的公平，大部分工作其實要花在教育之外——具體來講，就是要做到社會分工的公平，也就是職業的平等。
我們的社會總是會有分工：
- 會有人從事高科技產業、金融服務，也會有人在餐廳做服務員、做廚師。
- 會有人在寫字樓裡上班，也會有人在寫字樓裡做清潔工作。
- 還有人在野外冒著嚴寒酷暑從事作業。
- 如果沒有分工，社會就運轉不起來。
重要的是，每個人都應該理解：不同的分工不意味著人有高低貴賤之分，而恰恰從事不同工作的人，在維持社會運行和發展上都是有貢獻的，都是平等的。在教育的過程中會湧現出很多學霸、很多天才，但還有大量的人並不是學霸和天才，這些人也許上不了最好的大學，有的人甚至上不了大學，但重要的是，不論是什麼學歷、從什麼樣的工作，每一個人都應該得到大家的尊重。如果每一個人在社會中都能獲得公平的待遇和尊重，上好大學這件事就不是一件「非如此不可」的事情了。
一個社會只有變得公平，只有社會裡的每一個人都有尊嚴，教育不公平的問題才可能真正得到解決。
其他已開發國家的經驗#
日本、歐洲已開發國家也存在教育不公平的問題，但那裡的程度卻輕很多：
- 這不在於它們有更多的教育資源、更多高薪的工作，而在於那裡社會分工不平等的問題得到了較好的解決。
- 在日本或者西歐生活過的人都有這樣一種體會：職級最高的和最低的人，其實收入水平和生活質量相差不算太大。
- 這樣的社會會更關注職業平等，而非教育平等。
本節小結：跳出問題的本身#
因此，在遇到那些所有人無解的問題時，我們解決它的可能性也非常小。通常這時人們對那些問題的認識還不夠深刻，關於它們的「空氣動力學」原理還沒有找到。因此，與其絞盡腦汁自尋煩惱，或者匆匆忙忙動手，不如接受它們無解的事實。當不得不去尋找相應的「空氣動力學」原理時，我們應該有意識地跳出問題的本身，到更高的維度去尋找。
本章小結#
對於先動手還是先動腦這個問題，其實答案是因人而異、因事而異的，這要看那個人在做什麼事情、想成為什麼樣的人。
- 但不論是先動手還是先動腦，要想獲得真知、獲得理論，都需要經過純粹的理性思考，而不能簡單地靠經驗的積累。
- 世界上有很多事情並不存在所謂的本質，也不可能有一個統一的答案。對此我們能做的就是先做起來再說。
- 世界上還有一些問題雖然有答案，但卻在當前大眾認知所無法觸及的維度上。對此我們要麼等待，要麼必須超越問題的本身，到更高的維度中去尋找答案。