西蒙的知識樹

有的學習者構建知識，喜歡用「系統」來類比循環過程；有的學習者則喜歡「樹」來描繪生態，系統代表複雜、全面、機械；樹則代表簡單、具體、生命。

但如要在系統與樹之間選擇一個最佳的知識表徵結構，那必定是樹。

樹自遠古時代便生長在人類記憶之中。人類白天在樹中打獵，晚上在樹底休息，目睹過樹的所有　形態：發芽、長高、抽枝、散葉、開花、結果、繁衍……在人類的腦中，樹是立體的、有力的、可生長的。如果要培養一棵樹，你只需要種子、適合的環境和氣候即可生長。

系統則是人類進化後期的辭彙，代表抽象的結構模擬。人類本能難以想像，如果硬要用具象來呈現的話，一是電腦的操作系統，由硬體、文件夾、程序等硬體和軟體組成，二是建築，需要圖紙、磚瓦、泥水組成。如果要構建系統，你需要掌握整個系統的運行原理、熟悉厚實而全面的基礎知識，了解各個組件的構成及原理……

所以，由於有限理性，普通人如學習構建系統，難以全面習得，往往像狗熊掰棒子，撿了一個，丟了另一個，或者是盲人摸象，依靠直覺和想像力去摸索一小塊的領域。但如果是學習生成知識樹就簡單多了，一棵樹從小到大，始終保持同一個形態，你無須費過多精力去了解各組件構成與原理，也無須一開始就構思宏大全面的計劃，你僅需要選擇好合適環境，播下種子，依靠最小行動細心灌溉，日積月累，必成大樹。

如果將 1978 年諾貝爾得主——西蒙的種種知識具象的話，那一定是一片茂密的熱帶叢林，他一生縱跨社會學、人類學、政治學、物理學、心理學、數學、計算機科學、認知心理學和人工智慧等領域，每一棵知識樹都根莖深厚，枝繁葉茂。

樹之形狀：層級結構

要習得知識樹之生成，必需知道底層科學原理——西蒙的層級結構理論。

什麼是層級結構理論？西蒙把知識世界定義為複雜的層級結構；把各個學科定義為對該系統的個子系統的研究；把科學定義為有意識的自適應行為的複雜系統研究。而科學知識之所以按層次組織，不是因為無法將基本原理簡化，而是因為自然是按層次組織的，而且，通過對其下個層次細節的抽象概括，便可清晰地了解每一層次的形式。

如果想要學習知識，理想是按照樹的層級結構來生長。

知識世界比較抽象，就用遊戲世界來類比，想像你在知識世界探索過程就是你在遊戲世界升級打怪的過程。你人生終極問題就是挑戰最大 Boss，Boss 處在遊戲世界的最頂層，Boss 下有四大天王、四大天王下有七大高手、七大高手下有眾多的小高手。你想看到 Boss ，就必須一層層挑戰。

你的成長來自層級間的躍遷，規律清晰，在遊戲世界被圖譜化為技能樹。技能樹服從分形結構，分形整體與局部形態相似，這樣，你便可從有限認識無限，從中窺見技能的成長軌跡。通過技能樹，你在遊戲世界生存，僅需要精心搭建屬於小分形結構，逐漸累積適應大分形，便形成你自己特有的成長體系。

遊戲世界與現實世界一樣，你每次打怪升級的經驗點（時間和注意力）有限，只能將其分配在少數的幾個技能中。因為技能等級與怪物等級成正比，你的某個技能成長值越高，你才能打敗怪物等級就越高。如果經驗點過於分散，技能樹無法長高，你就無法與怪物抗衡，在世界生存。

你也知道，越往後期，遇見的怪物越來多，不同怪物的弱點不同，一個技能重複使用，你只會用鎚子，你看見的怪物就都是釘子，小殺傷力多次攻擊效率太低，所以，你還需要學習多技能，識別不同怪物弱點，組合使用各種技能，這樣殺怪效率高，升級快，才成為贏家。

知識樹與技能樹狀態一致，原理相近，便可以解釋許多知識難題。

例如用知識樹來解釋遠距聯想。遠距聯想在文學中是個複雜的概念，如果用學習系統，斷然不能解釋遠距聯想，總不能用一個抽象概念了解釋另一個更抽象的概念——但如果用知識樹來解釋，就極其容易了。

當你向大腦輸入詞語，詞語在神經網路傳輸、組織和聯接，就會像樹一樣，長出更多分枝和葉子。生長新葉子容易，生成新分枝難，在不同分枝的兩片葉子間建立相互連接更難。如果你想像那兩片葉子是不同文學的意象，彼此一旦相連，那就會發生新鮮的感覺——遠距聯想。

例如用知識樹來解釋學科創新。如果兩棵代表兩種科學的知識樹葉子觸碰，就極其容易產生創新，例如計算機科學與認知科學的葉子觸碰，便從交叉之處生長出新的樹枝——人工智慧；生物學科、分子遺傳學與化學的葉子連接，便產生基因工程。

樹之種子：內在動機

知識樹如何長成？必須要有種子——內在動機。

依然以西蒙為例。西蒙之所以選擇科學，是因為他的好奇與激情來源於不停地去發現事物模式。他深知科學的終極目的就是化繁為簡，現象與機理直接必然存在模式。對模式的熱愛勝過對金錢、權力、和名譽的熱愛，對他來講，金錢、權力和名譽只不過是點頭之交。

「他一直堅持探索，他始終堅信這樣的模式一定存在，它們具有普遍性，而且可以簡化成一套人類很容易理解的簡單機理。他相信自己有能力找到它們，而且他相信當他把自己發現的東西講給別人聽的時候，別人會願意聽。對自己的這些信念，他從未失望過。」

為保持內在動機，西蒙不會顯擺名人以提高自己身價，也不是追逐名人，也很少與名人保持聯繫，但他通過同輩，或他們的學生，間接地吸收他們的影響。

「我年輕時與名人的來往並不多。我一直保持這種謹慎。我很難與重要且可能有用的名人熟悉，除非有是出於工作或社會關係，甚至現在我有大量接近權勢的方法，我也很少利用它們。這當然一種深思熟慮的方案，而是輕鬆自在的生活需要。」

西蒙說這話完全有底氣。1968年，他被邀請加入總統科學諮詢委員會，有機會接觸大量政治權勢，但西蒙只關心科學事務；1972 年，他拒絕卡耐基梅隆大學校長邀請，理由是他想把更多時間投入研究工作，而不是瑣碎的管理工作。

用心呵護內在動機之種子，不消耗精力與人相處，節制情感，知識樹更容易發芽成長。

樹之沃土：學科營養

知識樹之生成，仍需要一片沃土。對西蒙而言，那沃土便是多學科。他的知識樹不在溫室，不需要施肥，內在動機的種子播下，根莖便自然會向營養更多的地方伸去，西蒙絕大部分有用知識都是自學的。

最具代表的是語言。西蒙在高中自學德語和拉丁語，以學習大學學習法語為例，西蒙發現不用太注意正式語法並幾乎不參考詞典就可以閱讀，然後進而閱讀嚴肅的法文政治書籍——盧梭和孟德斯鳩，覺得雖然難一些，但還能理解。從那以後他一直以流利地閱讀法文作為消遣。接著從法語開始進而學習其他語言，以完全相同的方式獨立學習，直至到可以用 20 多種語言閱讀專業書籍和論文，用 6 種語言閱讀文學作品消遣。

隨後，西蒙在大學解階段自學了社會學、人類學、政治學、物理學、心理學，尤其是數學。這為西蒙在計算機科學、人工智慧和認知心理學奠定了良好基礎，

所有學科，他最重視數學。

數學是西蒙最常使用的思維語言，在解決問題是，不用詞語思考，而是用抽象的表徵，它也行是圖畫或圖表，而部分是符號。數學不只是測量和驗證通過其他方式形成概念的工具，更是產生新觀念的工具，這種數學是相對不精確、不嚴謹，但有啟發性的。

西蒙喜歡引用傅立葉的頌歌來讚美數學「數學就像自然本身一樣無所不在；它界定了所有能夠察覺到的關係，測度了時間、空間、力……它的主要優點是明確；它沒有表達混亂概念的符號。它匯聚了最廣泛的現象，並且發現了把它們聯繫在一起的潛在的類比關係。它似乎是人類精神的功能，目的是彌補生命的短暫和感官的缺陷。」

通過數學，西蒙發現，不僅是數學，應將所有學科應該視作工具來發現和解決問題。這一發現大大拓展西蒙解決問題的能力。

西蒙平時遇到的問題幾乎都沒有現成的答案，他只能在不同學科學習，將學科視為工具包，選擇學習不同學科來解決問題。解決問題的方法可能來自不同領域，從統計學到社會學，從經濟學到心理學。如果他需要新的東西，比如一種編程語言，但又無法從社會獲得，他就會發明它。如果他作出了一個假設，他會將其形式化、精緻化，並檢驗其局限性。在習得學科知識之後，他總是著眼於推斷出普遍性結論，考察這些工具對其他情形的的價值的適用性，再回頭來解決實際問題。

在西蒙看來，一個優秀的人必須學會使用學科工具來處理綜合問題，一個運行良好的研究團隊可以是跨學科的。通過多學科學習，西蒙的知識樹越長越多，漸次成為森林，蔚為壯觀。

樹之軀幹：抽象模型

知識樹服從分形結構，熟悉一個分形結構，便可批量複製，細胞分裂，快速生成知識樹之軀幹。對西蒙而言，這分形結構便是抽象模型。

西蒙認為，所有科學的進步源於更加複雜、精緻和簡潔的抽象模型的建立，而不是源自大量新事實的發現。最好的知識是有關自然的科學的抽象模型，這種抽象模型是隱藏著，需要尋找規則、尋找實例並發現法則，需要在複雜和混沌中去找其背後必然存在的簡單和秩序。

抽象知識模型是一門專業敢聲稱自己擁有針對某些社會功能的權威的關鍵，專家之所以是專家，就是在於他們擁有一整套抽象模型，他們具備將這種抽象知識應用到具體情況的能力。

有沒有探索抽象模型的好法子？有，啟發式方法。

啟發式方法不是演算法，它是一種經驗法則，而不是規則。其目的不是搜尋所有可能的答案，而是縮小需要考察的備選方案的「搜索空間」。在這個搜索空間里，選出一些備選方案進行檢驗，所選的一般是第一個碰到的滿意的方案。一個啟發式方法可以結合另一個啟發式方法，以進一步限制搜索空間，從而儘可能縮短產生和檢驗備選方案的最後階段。

西蒙舉了這樣一個問題：

這個問題有兩個解決方案，方案一：採用「強」窮舉法，將 0 到 9 這十個數字分別代表十個字母配對，結合規則，計算生成結果；方案二：採用「弱」啟發式方法，利用 D=5 ，推算 T=0 ，再結合搜索樹，一步步試探，找出答案。孰好孰壞，孰快孰慢，立馬可見。

所有問題都可以嘗試使用西蒙總結的五種「弱」啟發式方法來解決：

1. 產生與測試（試錯法）；
2. 爬山法（測度實現目標的進度，採取措施以最快速度接近目標）；
3. 手段——目的分析（比較目標狀態和房當前狀態，採取某些措施縮小差距）；
4. 規劃（構建問題空間的抽象簡化版；在此簡單化的問題空間解決問題並將解決方案反饋回原空間)；
5. 類比（將新目標領域映射到先前遇到過的基礎領域上）。

同時，西蒙發現人的心智像是一種歸納推理機器，相互作用和歸納的過程產生了進化的發展模式，使得啟發法和記憶呈現出共同的樹狀組織結構——知識樹。

專家依靠啟發搜索法生成的知識樹不僅可以直接記憶更多事情，更可以利用記憶和感知能力抽象分解大量隨手可得的數據，迅速取得數據背後的抽象模型。當他們擁有達到了「臨界規模」的信息後，便可看見新手看不到的東西，逼近創造力的邊界。

同樣的知識樹，專家的知識樹便可以從葉子長出枝條，而不是由枝條長出葉子。

小結

樹之隱喻不僅在生長，更在傳承。

西蒙如此描述知識的使命：「知識的使命，就是從所有的邏輯可能性總類中選出一個其經驗可能性較為有限的子類，從而描述可能性的各變數之間建立一定的功能聯繫。知識的最終目的是確定過去和現在已知事實與將來的事實之間的關係，從而由當前狀況產生的唯一一種可能性。我想像不出比這一表達更徹底的關於知識用途的工具觀了。」

願你品嘗到知識樹的果實。

ChangeLog

• 2017-01-03 小改
• 2017-01-01 憋稿，完稿 4h
• 2016-12-31 增補資料 0.5h
• 2016-12-30 增補野蠻生長部分素材
• 2016-12-28 樹形隱喻貫穿全文 1h
• 2016-12-27 撰寫開頭，忽現知識樹及分形靈感，改寫整個結構 2h
• 2016-12-26 調整組塊結構 0.5h
• 2016-12-24 增補大量素材 2h
• 2016-12-16 念起，勾勒大綱 0.5h

六經注我

要擺脫無生命的原始狀態，擺脫人類本性，轉而控制我們周圍及在我們中間的黑暗和致命的力量，還有一段很長的路要走，但人類正走在這條路上。未來屬於那些把理智融於信仰、有勇氣和決心摸索前進的人們，他們從碰到機會到有選擇，從盲目到創造性地進化。——梅里亞姆