我们先看到有效的事物，然后才理解它

# 我们首先看到行之有效的事物，随后才理解它 来源：https://lemire.me/blog/2025/12/04/we-see-something-that-works-and-then-we-understand-it/ “我们首先看到行之有效的事物，随后才理解它。”（托马斯·杜利安） 这一见解比表面看起来更为深刻。 年轻人在学校花费数年时间学习的恰恰是相反的顺序：先理解，再进步。这就是所谓的“线性创新理论”。 按照这种说法，艾萨克·牛顿提出了他的三大力学定律，随后才迎来了钟表制作的繁荣。但事实并非如此：摆钟早在 1656 年就已问世，随后胡克（1660 年）和牛顿（1665–1666 年）才开始思考力、速度、运动和潜在能量等问题。 线性创新理论与软件工程中的“瀑布模型”同样缺乏合理性。在瀑布模型中，人们教导你在实施之前，必须首先设计软件应用的每一个细节（例如，使用 UML 等语言）。直到今天，我所在学校的信息技术团队中仍有半数成员是“分析师”，他们的主要职责据称是根据需求创建此类设计并监督执行。 线性理论和瀑布模型都属于“思维主义”（thinkism），这是我向凯文·凯利（Kevin Kelly）学来的术语。思维主义摒弃了实践与经验。它是一种信念，认为面对一个问题时，你只需长时间、深入地思考，只要花足够多的时间思考，就能找到解决方案。 思维主义在学校环境中非常奏效。老师会给你提供所有概念，然后给出一个题目，巧合的是，这个题目恰好可以用老师刚刚教给你的工具，仅凭思考就能解决。 作为一名教师，我可以告诉你，如果你在考试中出了一道题，需要用到课堂上没有明确讲解过的概念，学生们会非常愤怒。当然，如果你是一名工程师，在工作中遇到难题，并告诉老板说无法用你在大学里学到的知识来解决……那你看起来会像个傻瓜。 如果你还在上学，请记住这一事实：假设你拥有一份真正的工程师工作，你在职业生涯的每一年中学到的东西，都会等于甚至多于你在整个大学学位期间所学到的内容。 思维主义在学校之外的其他有限领域也同样有效。它在官僚体制中运作良好，因为在那里所有规则都是已知的，人们期望你毫无质疑地应用这些规则。有许多工作都是先学习，后应用。而且，如果你遇到培训无法直接适用的新情况，你被要求向上级汇报，由上级告诉你该怎么做。 但如果你从事研发工作，你总是始于不完整的理解。而且大多数时候，即使你能读完关于你所研究问题的所有文献，你仍然无法获得足够的理解来解决问题。你做出发现的方式，往往是尝试一些看似合理的事情，或者观察到某些碰巧有效的现象——也许你的同事有一种实用的技巧，只是管用而已——然后你开始思考它、形式化它、用语言表达它……于是它就变成了一项发现。 之所以经常以这种方式起作用，是因为“无人全知”。世界是如此复杂，以至于即使是最聪明的人，也只知道已知知识的一小部分，而且他们自以为知道的知识中，有很多是轻微错误的——并且他们并不知道哪些部分是错的。 那么，为什么你应该关心进步是如何发生的？你应该关心，因为：1. 它为你提供了一条突破的配方：花更多时间观察和尝试新事物……而减少抽象思考的时间。2. 停止指望人工智能仅仅因为它能阅读所有学术文献并“思考”很长时间，就能治愈所有疾病或解决所有问题。无论人工智能“知道”多少，它知道的始终是不够的。 **延伸阅读**：Godin, Benoît (2017). Models of innovation: The history of an idea. MIT press.