人不在沉默中爆发，就在沉默中死亡，用什么爆发？当然是学习、实践、再学习、再实践……
——坤鹏论
一、整体需要分工，个体需要打破分工
从进化论角度看，人类整体需要分工。
而人类历史恰恰就是一部分工演化史，从原始狩猎，到农耕，再到工业……人类社会的分工越来越细致。
整体不需要英雄，不需要超人。
对于整体，他们带来的往往是动荡、混乱与破坏。
他们最好只存在于故事之中，给人们精神慰藉，或是YY就好。
整体需要个体像一颗颗螺丝钉，安分守己于为他们安排好的位置与功能，然后忠于职守地不停地运转即可。
确实，在整体而言，分工协作是效率最高的，个体到底有没有发展空间，能不能进步，对它来说并不重要。
就像坤鹏论在《每天工作8小时太辛苦 这事只能怨咱的祖先！》中提到的：
农业革命是“史上最大的骗局”，其真正本质就是：让更多的人以更糟的状况活下去。
其实不光是人类社会这个整体，只要是组织化的群体，基本都实行的是分工制，比如：国家、公司等。
从这个角度看，一个个组织就像一台台机器，组成它们的零件就是人类个体。
狩猎采集时代，人们一天只要工作2~4小时！
现代富裕社会的人每周工时是40~45小时。
发展中国家则是60甚至80小时。
为什么社会越发达，人们却越来越辛苦？
因为你我都是社会大机器的零件，机器只要运转，谁也不能想休息就休息。
整体给出了分工，你从了，认了，你的价值就是指定部位的零件的价值。
你既不会更聪明，也不会更幸福。
你要时刻保证自己不被淘汰，淘汰就意味着你必须再等着相同部位的空缺，因为已经固化的你，根本无法胜任其他部位的工作。
所以，芒格推崇多元思维模型，其实是在鼓励人们去打破分工、固化、宿命。
争取除了生命外最重要的事——自由。
最差也得成为可以胜任多个位置的多功能零件，拥有一定的选择权。
二、会越多，越稀少，离成功越近
信息熵，把符号的概率与由符号组成的讯息的不确定性联系在了一起，概率越低，不确定性越大。
其实符号如人，人如符号，他们都是组成一个群体集合的个体。
正如坤鹏论在《为什么汉字信息熵大，表现出来的却是言简意赅？》和《比喻是学习的捷径 会打比方代表学习的层次》中所举的例子，一个人会的越多，能力越强，就是俗称的多面手，体现在工作上就是一个人能干两个人、三个人，甚至四个人的活。
这样的人，信息熵高，未来获得成功的确定性很强，但到底能成就什么样的事业以及会有多大，这个不确定性很强。
也就是未来不可限量。
从这个世界的最高法则——概率上讲，也是一样的道理。
每多增加一分确定性，就是提升一分胜的概率。
确定性靠什么？
一靠认知；
二靠实践。
它们换来的就是技能、能力。
特别是在人类社会这个复杂性系统中，没有什么事情是独立存在的，它们背后往往有着多种因素纠缠。
因此，你懂的越多，会的越多，越能多角度看待与解决事情，越不容易陷入“手里拿着锤子，到处都是钉子”的误区。
这就意味着，你每多懂一点多会一些，就会在人类的概率分布上向稀少的那一边靠近一步。
这就是坤鹏论前两天提到的内外兼修确定性。
概率世界中，这才是最大的成功秘技，成功者永远属于稀少的那部分。
总结一下：
人，会越多，越稀少，离成功越近，成就越大，故事越多。
这和信息熵是一样的道理。
字符，出现的概率越低，信息熵越高，能输入的信息越多，信息量越大。
思想小练习：
请换到信息熵角度来理解，为什么创业项目总爱创业成功过的人？为什么大公司工作过的人更容易找到工作？为什么电影电视剧都喜欢用名星？
答案：《比喻是学习的捷径 会打比方代表学习的层次》
三、为什么偏偏是香农？
有人这样评价道，大部分数学理论都是慢慢形成的。
但是，香农的信息论却如雅典娜一样，甫一问世便已成熟。
坤鹏论在写作期间，一直试图解答一个问题——为什么偏偏是香农？
熵，诞生于1854年。
玻尔兹曼的熵公式，诞生于1877年。
为什么花了这么长时间，直到二十世纪中叶，才由香农正式引入到了信息论中？
而且在之前的文章中，我们也知道，不管是信息量的计算，还是信息传输中噪音与效率的关系，都不完全算是他的独创。
之前也大致讲过一些原因，比如：外部美国政府的大力支持、信息研究的积累等。
如果换到香农个体的角度，坤鹏论认为，两个重点：
第一是实践。
香农是有名的发明大王，这意味他不仅在不停地学习与思考，还乐于、长于实践。
第二是学习能力，以及跨学科的学习。
为了揭示信息的统计结构，香农借鉴了物理学中研究随机过程所用的方法论和术语。
他在论文中引用了天体物理学家钱德拉塞卡1943年发表在《现代物理学评论》上的经典论文。
钱德拉塞卡（1910年~1995年）也是那个时代牛人中的牛人，印裔美国人。
他同样也是掌握多学科知识，融会贯通并取得杰出成就的代表之一。
他一生研究过：
恒星结构，包括白矮星理论；恒星动力学，包括布朗运动理论；辐射转移理论、日耀天空的照度和偏振理论、行星和恒星的大气理论，以及氢负离子的量子理论；流体力学和碰流体动力学的稳定性；椭球平衡体的平衡和稳定性；广义相对论和相对论天体物理学；黑洞的数学理论。
以至于当时不少人以为，“我并不清楚他还活在世上，你会觉得，做了那么多经典工作的人怎么也不会还活着吧。”
虽然钱德拉塞卡没能像爱因斯坦家喻户晓。
但是，他在天体物理学、物理学、应用数学等领域做出的贡献，不愧为传奇人物。
他在每一个特定时期里发表的一系列论文最终都会形成一部分专著，每部专著的出版，都代表着他实质上开创了一个崭新的研究领域，而且基本上本本都是经典。
那时候，不管是一名工程师，还是一位分子物理学家，或者一位化学专家，他们都能证明钱德拉塞卡的某一篇论文曾导致他们所从事的领域出现了新的进展。
学习犹如百川纳海，不管你学什么，最终都会使你认知的海洋越来越广阔。
牛人都是站在别人的肩膀上牛起来的。
所以，没有什么比学习，然后独立思考更重要的。
1938年，香农的硕士毕业论文是《继电器与开关电器的符号分析》，它掀起了人类的数字电路革命，一举奠定了今天数字电路的理论基础。
哈佛大学的霍华德·加德纳教授说，“这可能是本世纪最重要、最著名的一篇硕士论文。”
该论文运用了英国逻辑学家乔治·布尔100年前提出的概念来简化构成电路网络的继电器排列。
也就是说，香农天才地将离散数学的布尔代数在电路中应用。
50多年后，香农在谈到这篇论文时说，“只不过碰巧当时没有其他人同时熟悉这两个领域。”
而信息熵，同样也是他将统计力学的熵与信息、通讯传输结合在了一起。
除此之外，香农还花了不到一年时间学会了足够多的遗传学知识，并写了《理论遗传学的代数学》论文，以数学方法分析遗传。
通过系列学习，坤鹏论知道了，香农的时代，是科学百花齐放的时代，是美国科技突飞猛进的时代，那时候有着很多像香农一般的璀璨科学界明星。
不夸张地说，如今的美国，很大程度靠着那个时代打下的科学基础，特别是那些起初看不出有什么商业利益的基础科学。
而且，那段时间，欧美的科学界异常地开放，跨学科的学术会、民间组织层出不穷，形成了一个科学思想大融合、大借鉴的时代。
就像信息熵，它让众多学科由此看到了跨学科可以获得的惊人成就，并开始寻求自己学科与其他学科融合的可能。
多个学科因此而打通了任督二脉，走出了憋屈很久的死胡同，进入一片全新天地，比如：心理学。
科学从来没有界限，它的界限都是人为划分，就像熵和信息熵，它们本来就是一个东西，都是概率下的蛋。
纵观人类的发明，其实大部分都不是凭空创造出来的，而是组合。
所以，针，才是人类最伟大的发明。
它告诉人类，不同的东西可以连接，当它们连续在一起的时候，不仅能够组合功能，还可以实现不同的功能。
四、做保险和投资，怎么还学哲学、科学……
随着不断学习，不断思考，不断写作，坤鹏论最大的感受是，自己不知不懂不明白的太多。
正如维特根斯坦所说，“凡我们不可言说的东西，我们必须保持沉默。”
但是，人不在沉默中爆发，就在沉默中死亡。
用什么爆发？
当然是学习、实践、再学习、再实践……
人生最好的态度就是，永远知道自己不知道，只有这样，才无法停住学习的脚步。
同时，坤鹏论也越来越懂得芒格倡导多元思维模型，是多么语重心长、发自肺腑。
世界上没有简单的事，几乎所有我们肉眼能看到的，都是无数个体的自组织行为的结果，都是复杂性系统，都纠缠着数种科学在其中，根本不可能用一个学科的锤子就能敲的对。
有朋友说，坤鹏论，你不是做保险搞投资吗？怎么又是哲学又是科学了？
坤鹏论的回答是，世间一切哪有什么这个学科哪个学科之分？只不过是人的认识不够才分了学科。
正如德国著名物理学家普朗克所说：“ 科学是内在的整体，它被分解为单独的整体不是取决于事物本身，而是取决于人类认识能力的局限性。实际上存在着从物理到化学、通过生物学和人类学到社会学的连续的链条，这是任何一处都不能被打断的链条。”
所以，尽可能地多涉猎些学科吧。
就像芒格所建议的，不用每科精通，只要懂得更多学科里面最根本、最重要的法则，并且能够用自己的话讲出来。
另外，既然明白了复杂性系统皆由个体自组织行为推动，那么，我们就该明白，做好自己这个个体是多么重要。
现实中，我们不停地要与其他个体交流，相互作用，相互影响，然后再反馈到自己的自组织行为。
那么，如果你不明白什么是对的，什么是错的，就会很容易上当受骗。
请记住！关注自己永远比关注别人、关注整体更重要！
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