學數學到底有什麼用？

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如果有人不相信數學是簡單的,那是因為他們沒有意識到人生有多複雜。

——馮?諾依曼

一、

諾貝爾為什麼沒有數學獎？

諾貝爾曾有一個比他小13歲的女友，後來他的女友和一個數學家私奔了，諾貝爾對此事一直耿耿於懷，後來一生未曾結婚，所以不設數學獎。——這只是個傳聞。

真正的原因是：在諾貝爾那個時代，數學還不是主要的學科，數學還沒有得到重大的發展。

1950年，納什在28頁的博士論文中提出一個重要概念：「納什均衡」，成為博弈論的重要突破。1994年，他和其他兩位博弈論學家共同獲得了諾貝爾經濟學獎。

納什最重要的數學成就是在微分幾何和偏微分方程的領域，一位著名幾何學家評價到：「他在幾何學所做的，從我看來，比起他在經濟學所做的無可比擬地偉大得多，相差很多個數量級。」

諾貝爾經濟學獎從1969年至2010年，共34屆,獲獎者51人，除了哈耶克，幾乎全都用到了數學工具；一半以上獲獎者有深厚數學功底，還有少數本身就是數學家。

大部分諾貝爾物理學獎、化學獎、醫學獎得主也有著數學功底。

現在數學被稱為「科學之王」。

二、

首先我們得承認，我們在學校里學到的大部分數學知識，其實都是沒有用的。回想一下你的生活，你買菜的時候真的用上一元二次方程了嗎？你這輩子有幾次用到了餘切函數和微積分呢？

我國的數學教學方法也有很大的問題。如陳方正在《繼承與叛逆：現代科學為何出現於西方》中所言：

中國與西方數學的根本差別，即前者只重程序（即所謂『法』），而不講究直接、詳細、明確的證明（即所謂『義』）

雜誌《新科學家》中有一句話：

Mathematics is a discovery rather than an invention

數學不是發明而是發現

數學家惲之瑋在一次採訪中說：

奧數的答案是知道的，數學科研的答案是不知道的，是探索的過程。真正的數學並不是在規定的時間快速給出答案。

2005年，溫家寶總理在看望錢學森的時候，錢老感慨說：「這麼多年培養的學生，還沒有哪一個的學術成就，能夠跟民國時期培養的大師相比。」錢老又發問：「為什麼我們的學校總是培養不出傑出的人才？」

被認作中國十大國際友人的英國人李約瑟，他所提出的「李約瑟難題」，從開始至現在，由中國到世界，都充滿了爭論。

其主題是：「儘管中國古代對人類科技發展做出了很多重要貢獻，但為什麼科學和工業革命沒有在近代的中國發生？」

錢學森之問與李約瑟難題一脈相承，都是對中國科學的關懷。

三、

既然學了也用不到，我們為什麼要學數學呢？

數學是一種語言，數學符號於數學家就相當於代碼於程序員。

倫敦大學的計算神經科學家和物理學家卡爾?弗里斯頓說：

數學具備簡潔、直接和齊整的特性，所以如果你把它看作一種語言的話，它比其他任何語言都更適合用來描述這個世界。從海豚到菌類生物，在進化的過程中，都在用數學的方式理解這個世界，解讀它的規則和邏輯，以便自己能夠存活下來。

數學家斯坦尼斯拉斯?德阿納，做了一個實驗，他邀請15個職業數學家和15個非數學領域的學者，邊思考問題，邊接受腦部掃描，然後他發現，當數學們思考數學問題的時候，他們腦部的某些區域是有特殊連接的。

也就是說，數學家一旦學會了數學的符號語言之後，就不會用普通的語言去思考數學問題了。

舉個簡單的例子：老闆對你說：「你這周遲到很多！」，你心裡肯定想：媽的，我這周就遲到3次，哪有很多呀，小張也遲到3次呀！

「很多」和「3」，定性和定量的分野。

普通人眼裡的機會，在數學眼裡是概率。

這裡所謂的「語言」只是個類比，哈佛認知科學家戴維?帕金斯稱其為思維程序（Mindware），Kenneth Craik稱其為心智模式（Mental Model），查理芒格稱其為思維模型（Thinking Model）

而我們大部分人的工作與數學無關，所以什麼樣的數學知識可以幫助我們呢？

四、

著名數學家喬丹?艾倫伯格把數學知識分成了四個象限：

• 在簡單-淺顯這個象限，我們有1+2=3這樣比較基礎的算術題，內容也不那麼深奧。還比如三角函數sin2x=2sinxcosx，這些數學知識看起來複雜，但它們在概念上並沒有多大的理解難度
• 在複雜-淺顯這個象限，我們有兩位數的乘法、複雜定積分的運算。如果有了計算機，你其實並不需要耗費時間計算那麼多位乘法運算，我們在學校要花費大量的時間學習解題技巧，其實對於理解數學的美並沒有幫助，相反可能還讓我們對數學倒了胃口。即使解決了這些問題，我們也不會因此更加了解我們所在的這個世界。
• 在複雜-深奧這個象限，則是專業從事數學研究的人需要投入大量時間的地方。這裡有眾多大名鼎鼎的定理和猜想，黎曼假設，費馬大定理，龐加萊猜想，哥德爾定理等。這些定理內涵豐富，具有重要的意義，表現出令人窒息的美感，這些定理殘酷無情又無懈可擊，人們圍繞他們寫就了一本本專著。我等普通人可能只能在門口瞄一眼，裡面的世界我們根本不清楚。

前三個象限的數學知識對我們來說或者太容易，或者太難，或者太繁瑣，都不需要我們特別留意。

最值得學習的是簡單-深奧這個象限的數學知識。這些知識都是入門的知識，但卻違反了我們的直覺，需要我們更縝密的推理，如對隨機性的理解、對回歸的理解等。這些數學思想都與我們的生活產生直接聯繫，為我們帶來益處，其應用將遠遠突破我們的數學的既有理解，它們是常備工具，只要應用得當，就可以避免我們犯錯。

吳軍博士在《數學之美》中這樣描述：

牛頓曾經說過，「真理在形式上從來都是簡單的，而不是複雜和含混不清的」，數學之美也體現在這裡。如果你能拿數學工具來解決問題，那麼不管你的方法多複雜，這裡面的基本思想都應格是簡單的。

查理芒格也說過：

最好且最實用的智慧是最基本的學術智慧，但有一個相當重要的前提：必須從多元學科的角度來思考。

在生活中應時常運用大學一年級基礎學科中所有易學好懂的概念，如果達到自如運用的境界，就能提出解決問題的多種方法。

五、

克勞塞維茨說過：「數學就是常識的衍生物。」

數學如果脫離了常識的幫助，就變成了循規蹈矩地生搬書本知識，不會產生任何有益的結果。

正如1947年馮·諾依曼在他的論文《數學家》（The Mathematician）中發出的警告：

如果數學這門學科逐步偏離現實生活的經驗，並且漸行漸遠，以至於第二代和第三代數學人無法在「現實生活」中萌生某種想法並直接受到啟迪，那麼我們將面非常嚴重的威脅，它會在唯美的道路上越走越遠，演變成「為了藝術而藝術」，如果周圍的相關學科仍然與經驗有著密切的聯繫，或者某位鑒賞能力超強的人可以對數學產生影響，那麼發生這種情況未必是件壞事。但是數學這種發展勢頭幾乎沒有受到任何阻力，而且在偏離經驗的過程中，分解成多個不起眼的分支，最終局面有可能是變得支離破碎、雜亂無章，這相當危險。換句話說，在遠離經驗的哺乳，或者說「抽象研究」大量「近親繁殖」之後，數學將面臨墮落的危險。

很多人恐懼數學是因為被學校的那些數學題打蒙了。但不要把應試數學和應用數學思想混為一談，在真實世界中，用數學思想思考問題，絕大多數情況下用不到複雜的計算技能。

就認識世界而言，數學應是一個思考工具，表達工具，而不是計算工具。

如保羅·洛克哈特在《一個數學家的嘆息》中所言：

數學的本質是表達的藝術。數學是在我們並不完美的生活基礎上，一種抽象的完美的表達方式，而我們在不完美的世界中，想要應用數學公式時發現對不上號，便不會去用了。

伯特蘭·羅素在《數學研究》中說:

學習數學的精髓時，不能只抱著應付差事的心理，而應該把這些知識融入日常思維，並通過各種激勵手段，使它們反覆出現在你的腦海里。

亞伯拉罕?瓦爾德(Abraham Wald)的一個故事能精彩地演繹這個過程：

在第二次世界大戰期間，美國軍方在哥倫比亞大學建立了一個秘密研究小組，叫統計研究小組，它的任務是組織美國的統計學家為打贏二戰服務。小組中牛人無數，但是天賦最高是一位叫亞伯拉罕?瓦爾德的數學家。

這時候問題來了，美國軍方為了不讓自己的飛機被敵人的戰鬥機擊落，需要給飛機裝上裝甲。但是裝甲會增加飛機的重量，這樣飛機的機動性就會減弱，還會消耗更多的燃油。所以，問題就是，怎樣在防禦性能和飛行性能之間找一個平衡點，在哪裡加強裝甲防護是最合適的。

軍方為數學家提供了很多數據，美軍飛機跟敵機交火後會留下很多彈孔。軍方發現機身上的彈孔比引擎上的彈孔更多。因此，軍方認為，最應該加強防禦的是飛機的機身。

瓦爾德給出的答案與軍方的想法大不一樣。瓦爾德認為，需要加裝甲的地方不應該是彈孔多的部位，而是彈孔少的部位，也就是飛機的引擎。

為什麼會是這樣的呢？從理論上講，飛機各個部位中彈的概率是一樣的。那麼為什麼返航的飛機身上的彈孔比引擎上的彈孔更多呢？也就是說，引擎上本來應該有的彈孔去哪兒了？瓦爾德認為，這是因為引擎被擊中的飛機都墜毀了，回來的飛機，機身上儘管留下了很多彈孔，卻仍然能經住打擊，所以才能安全回航。

數學家將其稱之為「倖存者偏差」，也就是說，你只看到倖存下來的，卻沒有看到那些已經死亡的。

瓦爾德運用這些簡單-深奧的數學知識，就像戴上一副X射線眼鏡通過現實世界錯綜複雜的表面現象看清本質。

六、

數學是為了人類自身的生存而發展出的能力。

自然界是複雜而充滿未知的。我們周圍的環境變化莫測：什麼時候會被襲擊，什麼時候去捕獵，遇到危險怎樣找到最快的路徑逃跑？哪裡最有可能找到食物？

其實我們無時無刻都在用數學計算，只不過有時是不自知的。比如你在開車的時候，大腦就進行了非常複雜的數學計算。我們用數學來預測自己可能會遇到什麼，再通過跟現實的碰撞，不停的修正，重新預測。

數學的運算模式可以幫助我們在物理世界活下來，但這並不意味著發生在我們腦海里的計算一直是對的。

基思?斯坦諾維奇與其長期合作者理查德?韋斯特提出了著名的「雙系統理論」：

• 系統1就像大腦的自動反應模式，系統1的運行是無意識且快速的，不怎麼費腦力，沒有感覺，完全處於主控制狀態。
• 系統2將注意力轉到需要費腦力的大腦活動上來，例如複雜的計算，理性思考，系統2的運行通常與行為、選擇和專註等主觀體驗相關聯。

人大部分時間都在使用系統1思考，很少使用系統2思考。

蕭伯納說：大多數人，每年最多思考兩三次。

300年前，在著名的南海泡沫事件中，人類有史以來最聰明的天才之一，牛頓，虧掉了兩萬英鎊，據說相當於現在的一億美金。

牛頓曾因而感嘆：「我能算準天體的運行，卻無法預測人類的瘋狂。」

數學鍛煉的就是用系統2思考的能力，用理性來審視世界。

查理?芒格說：

如果你沒有把這些基本的，但有些不那麼自然的基礎數學概率方法變成你生活的一部分，那麼在漫長人生中，你們將會像一個踢屁股比賽中的獨腿人。

讓我們來做一道題感受一下：

假設有一個女性叫琳達（Linda），31歲，單身，一位直率又聰明的女性，主修哲學。在學生時代，他對歧視問題和社會公正問題較為關心，還參加了反核示威遊行。

請你根據這些情況，評估一下對琳達的種種描述之中，各自的可能性大小，並給排個名：

（1）琳達是個小學老師

（2）琳達在書店工作，她還在學瑜伽

（3）琳達積极參加女權運動

（4）琳達是婦女選民聯盟成員

（5）琳達是銀行出納

（6）琳達是保險推銷員

（7）琳達是銀行出納，還積极參与女權運動。

我對你的具體排序並不太感興趣，我關心的是以下兩個選項是如何排列的：

（5）琳達是銀行出納

（7）琳達是銀行出納，還積极參与女權運動

實驗結果是：幾乎所有受試者都認為「琳達是銀行出納，還積极參与女權運動」的可能性比「琳達是個銀行出納員」要高。

對於任何概率，同等情況下條件越多概率越小。他們都忽略了概率中集合論的基本問題：兩個集的交集不可能大於其中任何一個集。

這個就是著名的「琳達問題」，如果你答錯了，也不要自責，斯坦福大學決策科學專業的博士研究生，也有85%的人答錯。

再來一題（來自《黑天鵝》）：

塔勒布在投資研討會說：「我相信下個星期市場略微上漲的概率很高，上漲概率大概70%。」但他卻大量賣空標準普爾500指數期貨，賭市場會下跌。他的意見是：市場上漲的可能性比較高（我看好後市），但最好是賣空（我看壞結果），因為萬一市場下跌，它可能跌幅很大。

分析如下：假使下個星期市場有70%的概率上漲，30%的概率下跌。但是如果上漲只會漲1%，下跌則可能跌10%。未來預期結果是：70%×1%+30%×（-10%）=-2.3%，因此應該賭跌，賣空股票盈利的機會更大。

如芒格所言，巴菲特每天做的，都是算這個簡單數學問題。與其說是一種數學能力，不如說是一種思維模式。知道容易，做到極難。

概率有時候顯得「反直覺」。

堅信概率，堅持按照優勢概率下注，哪怕違反直覺，哪怕屢屢受挫也不更改人生下注的原則，這就是贏家的秘密。

數學教會我們的一個基本道理：用理性戰勝本能！

克萊因說：數學是一種理性的精神，使人類的思維得以運用到最完美的程度。

舊石器時代的智人學會了利用石頭工具，軸心時代的新人類學會了一種理性工具。數學工具就好比舊石器時代的石頭工具。

有一次，我在網上看到一個問題大概是「有哪些讓你感嘆「寫出這種句子的人，我十輩子都追不上了」的句子？」。

我想起了約翰·納什的那句話：

「從精神病人回歸為一個理性人的快樂，和身體有病然後恢復健康的快樂還是不能相比的。」

最後、

馮?諾依曼說：

「如果有人不相信數學是簡單的,那是因為他們沒有意識到人生有多複雜」

美劇《疑犯追蹤》中有一位學生問芬奇:"學這些東西有什麼用？我們什麼時候會用到它？」

芬奇答道：

π，圓周長與其直徑之比，這是開始，後面一直有，無窮無盡，永不重複，就是說在這串數字中，包含每種可能的組合，你的生日，儲物櫃密碼，你的社保號碼，都在其中某處，如果把這些數字轉化為字母，就能得到所有的單詞無數種組合，你嬰兒發出的第一聲音節，你心上人的名字，你一輩子從始至終的故事，我們做過或說過的每件事，宇宙中所有無限的可能，都在這個簡單的圓中，用這些信息做什麼，它有什麼用，取決於你們......

願你在被數學困擾的日子裡能常常想起本文。

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