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克劳德·香农是信息论及数字通信时代的奠基人。作为一个伟大的数学家，他几乎没有通过回忆录的形式留下任何关于自己的记录。但是，他却在唯一的一次演讲中，透露了“创造性思维”，而这实际上是他对于“天才”的看法。 在香农看来，从某种意义上说，这个视角下的世界充满了赤裸裸的不平等，“少数人创造了绝大多数人的伟大思想”。“对于有些人来说，你向他输出一个想法，只能收获半个；而另一些人却能超越这个水平，由此衍生出两个想法，这些人一般位于波峰拐点的右侧。”所谓的“波峰拐点的右侧”指的是像艾萨克·牛顿和阿尔伯特·爱因斯坦那样的天才。只是，像牛顿和爱因斯坦那样的天才少之又少。 香农认为，无论如何，即使能够满足天才和受训的先决条件，也仍然缺乏第三种品质，而缺少了这种品质，会导致这个世界产生一大批能干的工程师，却仍然缺乏一名真正的创新者。但是，关于这种品质，香农描述的很不明确，这是一种“动力……一种试图找出答案的欲望，弄清楚事物形成原因的欲望”。对于香农来说，这是一种必须：“如果你不具备这样的品质，那么哪怕你接受了所有训练，有世界上最高等的智慧，但你没有问题意识，就不会去探寻答案。”不过，连他自己也无法确定这种品质的来源。正如他所说的，“这可能关乎性格，即很可能源于早期的训练、童年时的经历。”最终，他不知道如何称呼这种性格，并归结在好奇心上。 正如路易斯·巴斯德所言，灵感只会展现在有准备的大脑之中。为了使头脑能够达到世界一流创造力的水平，到底需要准备多长时间？赫伯特·西蒙在《人类活动中的理性》中写道，考虑到对一个人创造力成效的评估，通常经由与其他人进行比较，故一个人寿命的长短就是这种比较过程中的一个控制性参数。为了提高我们的熟练程度，我们通常需要花费一定的时间，但不会是无限长的时间。正因为如此，为达到世界一流水平所需要准备的时间，对于不同领域来说应该是大致相同的。 十年显然是一个神奇的数字。研究数据显示，在象棋、作曲、绘画、数学等许多领域中，如果不能投入至少10年的密集学习和强化训练，几乎没有人能够达到世界一流水平。莫扎特在17岁的时候就已经创作出世界一流的乐曲。但是，莫扎特在4岁的时候就已经开始作曲了，因此到17岁的时候，他已经自我训练了13年。莫扎特确实是一个神童，然而即便如此，出类拔萃的必要条件，也是在一个领域勤奋的耕耘10年或以上。 伟大的见解并不仅仅源于好奇心，而且有对现状的不满。这种不满不是令人倍感压抑的不满，而是一种“建设性的不满”，也就是说，“因为感觉事情不对劲而产生的些许恼怒”。这种说法虽然不一定全面，但至少有令人耳目一新，且实事求是地描述了天才：天才不过是被有效激怒了的人。 天才必须乐于找寻问题的解决办法。香农似乎认为虽然他身边有很多人都一样聪慧，但不是每个人都能处运用智慧中获得同样的乐趣。就他自己而言：“证明定理让我快乐，倘若我连续一周试图证明一则数学定理，并最终找到答案，我就十分快乐。看到一些工程问题颇为聪明的解决之道，或者只用很少设备但效果甚佳的精妙电路设计，我都会很开心。”对于香农来说，没有什么能够取代得出最终结果所带来的喜悦。 假设一个人具有某种恰当的天赋，并受过训练，有好奇心，容易被激怒，也会有解决问题而产生喜悦，那么这样的一个人怎样才能解决实际的数学问题或设计问题？关于这一点，香农描述得更详尽，他提出了6个策略。 1、简化。“难题”和“解决方法”都是他头脑中行之有效的思维路径。但应该从简化开始：“几乎你所遇到的每道难题都混淆着各种无关数据，你可以抛开它们，将难题简化为主要问题，如此你才会更明白你到底在试图解决什么。”当然，简化本身也是一种艺术，其诀窍在于抽离一切因素，保留有趣部分；并且简化需要具备一种嗅觉，以区分意外和值得经院哲学研究的本质之间的区别。比如，从信息论的角度来看，无线电和基因的区别是很次要的，但重量一致和不一致的硬币之间的差别却相当重要。 2、如果不能完成简化这项困难的工作，或者对之进行补充，就可以尝试第二步，利用类似问题的现成答案去套自己的问题，进而推断出它们的答案具有共同点。实际上，如果你是一名真正的专家，你的脑海里将充满了难题和解决方法，充满了已被解决了问题。你可以将称之为“巧妙的渐进主义”，或者用香农的话来说，“在任何一种思维中，迈出两小步比迈出一大步都要容易得多。” 3、如果不能用类似的方法简化或解决问题，就试着重新提问——“改变用词，改变观点……以影响你看问题的方式带来的思维障碍中解脱出来”，避免“思维定式”。换句话说，不要被已经付出的沉没成本所困。毕竟“有些新手”在初次尝试解决某类问题时就一举成功是有道理的，他们不会被时间所积累的偏见束缚。 4、数学家们普遍认为，改变观点最有力的方法之一是对“难题进行结构分析”，即将压倒性的难题分解为若干小问题。“数学中的许多证明实际上是通过非常迂回的过程实现的。在证明定理的时候，证明者发现自己在路线图中游走。他从头开始证明出许多结果，而这些结果似乎并不能指向某种结论，最终他会发现给定的难题被证明出来了。” 5、遇到无法分析的难题，也可以反向推导。如果你的前提不能佐证你的结论，你就不妨先认定结论为真，看看会发生什么，并反过来推导那些前提。 6、一旦找到解决方法，就花点时间看看它们的使用范围：通常适用于一小部分情况的数学规则，也能应用到大多数的情况中。“典型的数学理论是为了证明孤立的、特殊的结果，以及特别的定理。总会有人站出来，进行归纳。”那么，你为什么自己不去证明了？ 无论哪种方法都带有香农的特质。他最大限度地将计算机继电器简化为逻辑语言的简略表达，或者从各种系统的通信中概括出相同的规则。将这些思维模式用语言表述出来是一回事，而真正去运用又是一回事。香农意识到：“我认为优秀的研究员无意识的运用了这种方法，也就是说，他们在主动践行这些原则。”他继续表述这种理性的信念，他认为任何研究员都会从命名工具以及将无意识转变为有意识中受益。但如果这一切真像他说的那样简单，那为什么只有“少数人产生了绝大多数人的重要思想”？ 在《成为一只蝙蝠会是什么样？》的一篇著名的哲学文章中，它的作者托马斯·内格尔指出，蝙蝠是有经验的，同其它的物种相比，蝙蝠与我们的关系更亲近些，但蝙蝠的活动范围和感觉器官和我们还是不同。我们没有理由假定它类似于任何我们能够主观经验到或想象出来的东西。在我们所能想象的范围之内，它只告诉我们，像蝙蝠那样行动对我们来说会是什么样子。然而，这并不是我们关心的问题。“我想知道，对于一只蝙蝠来说成为一只蝙蝠是什么样的。”其实这样的问题是无解的，我们可能永远不知道答案，如同为什么只有“少数人产生了绝大多数人的重要思想”？ 对于这样的问题，马尔科姆·格拉德威尔将“天才”列入“异类”，而且是“终极程度的异类”，“根本不在人力范围之内”。在格拉德威尔看来，与其说辉煌的成就取决于天赋，不如说取决于机遇。但是，智商与成功只在一定程度上相互关联，一旦某人的智商超过120分，此时更高的智商并不意味着同比转化成更多的现实优势。有充足的实例证明智商170分的人比智商70分的人的思维更加缜密。即便是分值差异小些，但只要存在差异，情况就都差不多。但是，当两个人的智商都很高，这种规律就被破坏了。一个智商130分的科学家跟一个智商180分的科学家都一样可以获得诺贝尔奖。 不过，天才就是天才，香农在投资领域也同样表现出他的惊人天赋。1986年，《巴伦周刊》发布一篇文章，列出了77位基金经理人的表现排名，文章中虽然没有提到香农，但是他的表现仅次于三位专业人士。同年的1986年8月11日，《巴伦周刊》汇报了1026家互惠基金的表现，香农取得的收益高于其中的1025家。巴菲特的收益自1965年到1995年30年时间里，获得了27%的年收益率，而香农从20世纪50年代到1986年，其股票投资组合收益率约为28%。 20世纪60年代初期，香农曾使用过技术分析，但最终放弃了这种系统。他说：“我认为那些耗费很大精力研究价格图表的技术人员无非是在我称为重要数据干扰重现的工作，意义不大……我们能够根据对公司管理以及市场对公司产品的未来需求的评估推断出有关收益增长的信息……长期来看，股票价格将会跟从收益增长。”因此，他几乎不关注价格的走势和波动，他说：“我认为关键数据不是在过去几年或者几个月的股票价格的变化程度，而是在过去的几年里收益的变化程度。” 香农研究过华尔街教父本杰明·格雷厄姆的投资理论。但是，他对投资悟出的道理似乎来自他的科学思想。1986年，一位叫菲利普·赫什伯格的投资人士就投资方法拜访了香农，他认为香农是一个购买并持有的基础投资者。香农告诉赫什伯格，在某种程度上，这和我之前做过的有关通信和从“噪音”中提取信号的一些研究很接近。他说，一个聪明的投资者应该了解在哪里占有优势，并在这些机会中投资。香农如果在尝试了一家公司的产品后发现并不喜欢，他就不会考虑投资该公司。 香农是特利丹公司的董事会成员。它不仅仅是年度报告中一个突出的名字，而且还积极地为公司首席执行官亨利·辛格尔顿搜寻潜在的收购对象。那时，特利丹准备收购一家语音合成公司。香农提醒辛格尔顿，语音合成“是一个非常难的研究领域。贝尔实验室花费数年时间和大量能力对此进行研究，最终几乎一无所获……我有种奇怪的感觉，好像这家公司在企业收益和广义相对论之间有点精神分裂。伊尔马兹、布里尔和法伯三个人给我的印象就是对待科学非常尖锐而积极，但对产品开发、销售收益似乎不那么感兴趣……我认为特利丹收购感知技术公司的意义将仅限于是一次对科研的长线赌博行为我不建议进行这样的收购。” 巴菲特曾说过，辛格尔顿在美国商业圈保有最佳的操作和资本配置记录。至少香农的判断对辛格尔顿的成功产生了积极的影响，这一点毋庸置疑。香农在20世纪80年代初持有11只股票，其中特利丹、摩托罗拉和惠普成为三大重仓股。威廉·庞德斯通评论道，香农的投资组合应该会让哈里·马科维茨（或者任何金融顾问（）都为之震惊。因为香农竟然将81%的投资组合都押在了特利丹之上。持股最多的三只股票占投资组合总数的98%。香农告诉赫什伯格：“在过去30年的任何时刻我们都不曾尝试去平衡我们的投资组合，如果不是出于税费考虑，我应该会想要这样做。”香农70岁时全身心投入股票中，他发誓说，如果有必要的话，我宁愿借钱投资，也不愿抛售我手里的股票并将其转化成计息的工具。 香农最好的长线投资就是哈里森实验室，后来并入惠普，在32年时间里，这项投资让他获得了29%的年收益。在最初购买哈里森实验室股票时，香农支付的价格相当于每股1.28美分，后来到1986年全部转化成每股45美元的惠普股份，这是高达3500倍的收益增值，最初的投资已经翻番超过11次。而他最差的投资就是海洋数据国际公司，他在1971年购买了该公司的股票，经过了这么长时间，他的平均收益仅为13%，他继续持有是因为他欣赏该公司的收购计划。 香农对赫什伯格说：“我们已经在股市中摸爬滚打了35年，刚开始的几年是学习阶段——我们进行了大量交易，但收入甚微。转为长期持股后，我们的整体年收益增长已经达到28%。”在20世纪五六十年代，香农就站在历史的前沿。他预见到数字革命的发生，并把钱押在这上面。普通的华尔街分析师根本无法像香农一样预测未来，更不用说普通的投资者了。这显然不会让笃信有效市场理论的人信服。香农的几乎全部收益都来自聪明地或幸运地挑选出的3只股票。3个数据点并不具备太大的统计显著性，科学依据需要重复性。这就是一个天才在投资领域的出色表现，虽然其中具有运气的成分，但对于我们应该也有不少的启示。 |
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