思维模型——复杂系统 之八

复杂系统+

根据硅谷王川网文整理

71、多角度，连接大幅扩张

未来的几个主要技术方向，本质都是增加连接的数量和维度。

第一，抗衰老技术，增加普通人精神抖擞的工作学习的时间，可以看成是增加对未来的链接的时间跨度。目前发达国家人口的平均预期寿命是八十岁上下，以后突破一百，甚至一百二十岁，也是完全可能的。可以称为 expansion of temporal connection.

第二，自动驾驶技术，可以让人在电车內办公做事睡觉，同时车在自由移动。这一下子把人活动空间范围扩大五到十倍，所到之处，发生新的物理链接和贸易的机会可能扩大百倍以上，这是 expansion of physical connection. 外星球的探索和殖民，可以看成是更大尺度上的物理连接的扩张。

第三， 区块链技术，可以让你和世界上任何个体或者机器进行无需第三方干预的价值交换。这一下子扩大了个体对外贸易链接的可能性，百倍以上。这是 expansion of commercial connection.

第四，脑联网技术。可以在脑皮层 neocortex 的层面进行技术升级，扩大大脑和外界接口的带宽，产生质的飞跃，这是 expansion of connection bandwidth. 卫星，5g通讯技术发展, 可以看成是更高尺度层面的带宽的扩张。

财富可以看成是个体在旧的网络上掌控的某个稀缺资源的计量。一旦新的连接发展，导致旧网络上的稀缺资源可以被替代，那这种财富就会迅速丧失价值。

因为每个人的观察视角和需求都是极为有限的，所以对于技术造就的新增的连接，对其他个体带来的价值，注定是缺乏想象力，甚至长期熟视无睹的。

搞金融和经济学的，有一种 physics envy, 对于物理学的嫉妒。总是希望可以对复杂经济现象，建立一个类似物理学的干净简单的模型。但经济商业复杂系统的很多现象，类似生物进化一般，用 Stuart kaufman 的话说，unprestatable, 无法事先预测会成为什么一个模型，各种连接的组合都有可能。

普通人逆袭的最轻松时机，是要在大众没有认同的思维模型生根发芽之时，提前看到和加入。传统权威在这里一开口就会暴露其极度无知//搞金融和经济但经济商业复杂系统的很多现象，类似生物进化一般，用 Stuart kaufman 的话说，unprestatable, 无法事先预测会成为什么一个模型，各种连接的组合都有可能

72、连接的全面性、密度、带宽和速度

'聪明'是个伪概念。普通人说的 '聪明'一般都是指理解和解决某个特定问题的速度。但是在社会这个复杂系统内，一旦你所擅长的'特定问题'失去意义了，你的那点'聪明'也就没有价值了。如果还在沾沾自喜当年自己解决那个特定问题多么快多么聪明，而不去面对新情况，那就离顽固和愚蠢不远了。

很多时候对于特定问题的解决，需要的是多个学科，多个视角的信息输入的综合。在这种情况下，不存在说谁比谁更高明，而是说你在这一头看到的信息，和我在那一头看到的信息，综合起来，连接起来，形成一个更全面准确的思维模型，把问题解决。在打通之前，网络里每个节点的贡献，缺一不可。硬要纠结哪个个体如何比别人高明，要去排座次一比高低，是不符合真相的，是可笑愚蠢的。

对于个体而言，真正需要纠结的，是和外界连接的全面性（广度），密度，带宽和速率。对于其他人纠结攀比的排行榜等等虚名，一笑了之。

73、过程导向，目标模糊一点就行

目标太明确的奋斗，KPI 过于具体的奋斗，最大问题是老思维模型里的奋斗目标有极大概率是完全错误或者将被边缘化的，而且要每天突破一个个瓶颈完成 KPI，过程极为无聊甚至常常让人恶心作呕。

不在乎短期的 KPI, 沿着多个不同方向并行探索，不断根据趋势搜寻阻力最小，长期势态最猛的路线，则会常常找到惊喜，而且内心会因这种探索和惊喜的时常降临而保持愉悦和对未来的憧憬。 走着走着就发现远远超过了当年设想的目标，原来的目标早已成了伪命题。

iPhone 刚出来的时候，人们的第一反应是价格太贵，而且没有键盘发 email 不方便 但它后来派生出远比 email 更丰富的应用和生态。现在看 2007年各种人的负面评论和预测，早已不值一驳。

现在市面上最好的电车，仍然面临价格高 （model 3 最便宜的加 autpilot 也要到接近四万美元），充电不如加油方便的问题。但是普通汽车开了十五万到二十万公里就要抛弃报废了。而特斯拉的电池和动力传送系统正在朝一百万英里 (一百六十万公里）寿命的目标发展。一旦自动驾驶技术在未来不断成熟被慢慢放行，自动驾驶电车的运营价格可以降到一英里个人 10美分，拼车每人三美分的情况。这个价格如此之低，可能出现很多私营企业，餐馆，糕点或咖啡店争相提供免费拼车服务，甚至彻底取代公共交通的可能性。然后在此之上将可能衍生出极为丰富复杂的可以软件化精确定制的移动生活方式。那时回头再看汽车电车为一些局部细节的无聊争议，定会笑掉大牙。

74、无限分发，零交易成本，低延时到达

1/ netflix 过去十年的成长关键是巨大的体量 scale，现在全球有一点六亿付费用户，过去一年净增加了两千八百万，而当初从 1997年创业到2011年花了十四年才超过两千三百万。

2/ 美国过去一年排名第一最畅销的书 where The crawdads sing, 只卖了一百一十万本，它的纸质书和电子书单价大约十到十五美元一本。如果说这类文字作品可以增加分发的 scale，它完全可以降价到 15美分，然后卖一亿本，同样的收入。阻碍它达到这个 scale 的障碍之一是可以分发到的市场的局限，还有支付方式的摩擦太大。

3/ 可以想象下面一个可以操作的商业模式，是开发一款极为好用的移动闪电网络钱包，全球支付秒到账，支付单位一聪 (satoshi), 相当于一亿分之一个比特币，目前约等值 0.007美分。 这个钱包软件完全免费，关键特点是易用安全，然后上面可以有各种虚拟商品可以直接点击购买。对普通人来说，哪怕是一百聪，相当于不到一美分这种小钱，大家都不会在乎，购买时摩擦极小，基本不犹豫，点击一次就完成支付。

4/ 随着这样一个钱包用户数目增加，虚拟产品服务的增加，会慢慢进入一个良性循环的正反馈，就是产品销量越大导致服务商可以把价格订的极低但仍然可以赚钱。而价格越低，吸引更多钱包使用者加入购买，又进一步增加此钱包的 scale 和价格优势。

5/ 虚拟产品不仅包括文字影像产品，还可以是某个软件化可以直接调用的标准化的服务，然后生出各种极为复杂的现在无法想象的排列组合，生态。

6/ 非洲十三亿人据说只有 10%有银行账户。对于其它人来说可以直接使用这类移动钱包，而不用开银行账户，每人免费赠送一聪 one satoshi，推广的阻力应当较小。未来三十年一半新生儿将会在非洲出生，所以在非洲推广此类产品也许前途很大。

7/ 肯定会有人做这个东西，第一个把这个做好做大的公司可以依托它的超级 scale 几亿,几十亿用户和上面的app，不断强化其垄断优势， 就抽一点点提成，仍然可以发大财。而且它可以把现在很多昂贵的东西搞的极为便宜，不仅是白菜价，简直就是白菜渣的价格。别人拿它毫无办法。就像好莱坞现在拿 netflix 越来越没脾气。

8/ 普通老百姓可以静观其变，坐享上面各种超级价廉物美的商品就好了。

所有的看不懂，本质都是无法理解未来的基础设施，生态系统复杂化后早就全新的价值创造模式。虽然细节无法提前精确预测，但是新的工具和连接出现后，一定要有高度的敏感度。

这个钱包本身也可以是完全是去中心化的开源软件，盈利模式不是中心化的提成，而是大家凭本事才艺直接利用网络的 scale 来卖艺谋生。

人们从以前打电话叫出租，变成用手机直接叫 uber, 就是世界软件化的一个例子。大家都会迁移到延迟更小，操作 API 简单标准化，成本更低的软件系统上。闪电网络在结算的延迟，用户覆盖范围，交易颗粒度，支付成本，操作 API ,应用丰富程度等各个方面有潜力全面超越世界所有传统金融体系。

非洲人口1990年时只有六点三亿，三十年后已经翻了一番多。非洲大陆面积三千万平方公里，比俄国和中国面积加起来 (两千七百万)还大。其中尼日利亚人口已经突破两亿，可能很快超过巴西。

去中心化的开源软件，没有办公室，没有雇员，不需要到国会听证会回答问题。一切取决于用户体验和易用性。

这个东西刚出来时没有太多人在意，但是对于一个很多民众每天生活费不到五美元的非洲穷国，如果很多人可以每天在这个平台上挣两三美元，就很有意义。慢慢的，一旦平台人数超过一亿，就可能形成超强的正反馈，人们在此平台上收入超过普通打工，奔走相告，很快就发生相变，用户人数就可能突破十亿。

福特一百年前的最大创新就是通过流水线把汽车传送到工人身边，工人自己不用跑来跑去。一下子效率提高很多倍。可以想象闪电网络把世界变成一个多维度的虚拟世界的流水线，几十亿人在上面找活干，去 stack satoshi, 这个系统的效率和可以创造的财富将远超现在的水平。

75、世界的拓扑结构的改变，通常都有这样一个规律:

第一，两个之前无法连接的节点可以连接了，
第二，节点连接的时间延迟慢慢降低到接近于零;
第三，节点之间连接运输的成本慢慢降低到接近于零;
第四，节点之间连接的带宽不断迅速增加。
第五，这些连接可否创造新的经济效益，使它的进步可以持续。

第六，当规模和成本越过一个临界点之后，更多玩家和资源短时间内从老的网络迅速迁移到这些节点的网络上，网络节点数指数倍增长，节点之间连接软件化，可以通过简单通用的 API 被调用，调用成本因为 scale 的增加而被分摊到接近于零。

第七，在这个网络上会衍生出复杂操作系统，和各种复杂的应用软件。可以完成以前老的低级操作系统上根本做不了的事情。

第八，这个网络上的玩家会对网络上的稀缺资源产生激烈争夺，然后达到一种平衡。极少数关键资源的垄断者将获得主要利益。

第九，在增长缓慢，已经涌现出垄断者的相对稳定状态的网络上，按照现有规则争夺稀缺资源，是一个极吃力而不讨好的事情。但人们被长期训练学习了现有网络上的 API ，大脑内存已被 condition 对很多事cache 了很多直觉反应，从某个角度上已经成为这个操作系统上的僵尸。

第十，但真正的最大利益，来自于追寻新技术造就的新的拓扑结构的新网络的新的稀缺资源。这时就需要观察那些地方有哪些以前无法连接的节点产生了新的连接，技术上是否支持它衍生出新网络的可能性。然后又回到第一点和第二点。

赚钱的目的是什么？无非就是可以获得更多资源和服务。但在一个高度发达超大规模网络之上的软件定义的世界，高度抽象的软件可以调用的资源服务，将是大部分人现在无法理解和想象， 或者即使以当今世界全部财力物力根本无法企及的。未来属于那些可以自如设计运行那些新软件的新程序员。

76、软件化

传统社会的人际关系，好比不同版本的操作系统通过一种尴尬复杂的界面彼此沟通，要么就是老不回应，要么就是老是反馈莫名其妙的错误信息，要调试查错搞半天，因此效率极为低下。社会出现了应对这种低效系统的操作方法，或曰情商，或曰权谋，等等。这本质是一种低效率系统内的客观存在。

可以隐约感到社会的趋势是，很多传统的低效的人际交往慢慢不再被需要，各类商业活动交换可以用简单标准的 API 来迅速完成。人际交往，只有在少数心智都很成熟丰富和包容的人之间，才值得存在。但这种存在，也是要以彼此可以交流碰撞，创造出新的有价值的东西为前提，才可以持续。

软件化的特点，是常把老问题的底层复杂细节给抽象化标准化包裹起来，只需调用上层的 API, 无需理解细节。有多少程序员真正理解 TCP ip 协议是如何运作如何在数据传输时纠错的? 应用程序员不应当担心这些细节。这样才能高效促进社会进步。人际关系的拉扯本质类似 TCP 传输怕丢包这样的繁琐细节。

在低层面做具体工作的人，很难想象自己的日常任务被抽象化之后上一层的应用模式会有什么演变。因为演变需要时间来培育各种工具和生态的成熟丰富，而且人很难跳出现在做事的思维框架，所以往往要等十几二十年的演变后才恍然大悟。

从 API 角度看，人是一个常常情绪不稳定，输出常常有意无意存在较大欺骗性，而且内在偏见较大的软件系统。如果能够有输出稳定，分析计算更加全面客观的系统可以取代，我想我自己都不会 call 我自己的 API.

从软件的角度看，大部分人的生活都是在孤立操作系统的几个孤立的 function call 之间徘徊，远远谈不上软件的设计，更谈不上大规模并行软件的运行了。

77、钱就像神经递质

不同的观察者似乎都殊途同归地得出一个结论: 个体像大脑里的一个神经元，而钱就像引导神经元互动的神经递质 (neurotransmitter). 有钱能使鬼推磨，多巴胺/内啡肽/serotonin 等神经递质可以让人痴狂。大脑里有接近一百种不同的神经递质，研究其底层运作机制，应当对研究商业社会的演化也会有很大启发作用。

来自推特的 karsineng: '一个复杂的脊椎动物有上百种化学信号来控制其生命的机器。金钱的本质是: 一种信号，让一个(复杂系统的) 子系统通过此信号向别的子系统发出要求，以协调行动。'

钱，作为一种信号，是虚的。它背后可以调动的系统资源，是实的。大规模软件平台后面的公司之所以估值那么高，就是因为它可以有效调动很多资源。

生物种群间竞争，某种程度上是不同神经递质机制的效率的间接竞争，优胜劣汰。

同一个范式和系统内，“嫉妒”有其局部合理性。但是遇到“范式转移”时，在更高层面看，一些行为就很荒唐甚至有反作用了。

最常见的神经递质是谷氨酸，属于兴奋型的递质。其次是所谓 GABA, 全称 gamma氨基丁酸，属于抑制型的神经递质。

银行抽贷， 券商 margin call , 就是抑制型神经递质

如果说一个全球化的大脑是世界最终归宿的话，那这将是一个基于不同神经递质的系统相互竞争，慢慢自发涌现的结局。最后大部分神经元将转移到同一类神经递质上相互合作，其它系统慢慢自行萎缩，消失。这样一个全球大脑在处理外界信息，彼此协作方面达到一个全新的高度，慢慢呈现出某种宏观的智能特征

一种理论是某种蛋白质聚在神经元细胞周围没及时清理，导致神经元之间连接阻断，无法精准控制四肢肌肉。另外中风可能类似企业之间大规模连环违约赖账？

各种加密货物和虚拟 token 会演变成为事实上的神经递质，可能自下而上的构建出一种新的，我们还无法想象理解的生命体。

78、提高能量的转化与存储效率

所以智人之前的猿猴脑容量比较小，后来有一支大约在一百五十万年前发明了火，食物烧烤后更软更容易消化，这样能量摄入效率高。这样就有更多闲暇时间去探索而不是思考寻找食物。这之后人脑的重量从 '能人 (homo habilis)' 的 0.6公斤进化到现在的1.5公斤。而大脑更发达，有更多神经元，就可以支持更复杂的认知能力，尤其是语言的沟通。

信息科学，本质就是提高能量的转化与存储的效率。而能量转化存储效率提高，又可以支持更复杂的信息处理系统。信息和能量，永远是研究人类文明进步的两个最重要的变量。

可以这么看，每天要八小时上班，本质上和古猿人主要精力在觅食吃东西上是一样的。社会和个体的进步，本质来源于更多人可以从琐碎重复的工作中解放出来，而有很多闲暇时间用于创造性的探索中，这种探索可以支持建立更复杂的个人信息基础设施，进而进一步大幅度提高信息处理和资源调动的效率和能力。

脑容量的进化迭代太慢，迭代了一百万年，增长差不多到了极限。脑机界面技术似乎是很自然的一个方向。这和 pc 时钟速度到极限，转而向并行系统发展一个道理//@随行于大侠:所以可以预见未来随着人工智能技术的发展应用，人类有更多时间开发大脑潜力，也许过了1000年，人脑的重量能到2.5公斤。

79、涌现不可预测，但可早期跟随发现

不管是新技术平台取代旧技术，还是乱世中的权力斗争，复杂系统里最终胜利者往往是涌现出来的，受制于大环境和各种偶然因素，而不是在事前因为某些特定的品质，就可以预测某某一定可以胜出。

因此目标太明确，想要去赢，想要去准确预测，是痴心妄想，和赌博差不多。

但是事情演变到一定阶段后，再去预测，是可以有方法论的，是可以在相对比较早的时期，以较大的确定性抓住最终赢家的。

80、复杂系统具有复杂性，没有直接的因果关系

七十年代末自动取款机出现的时候，人们惊呼银行出纳员会被大规模裁员。1995年到2010年美国的自动取款机数目从十万增加到四十万，但出纳员并没有被大规模裁掉。因为自动取款机大大降低银行运营成本，银行的数目增加了 40% ，银行对出纳员的需求反而增加了。

大家依靠直觉，只考虑单一因素，没有理解一个开放的复杂系统演变的复杂性。

​最大的生产力的提高，不是来自机器替代人，而是来自机器帮助人。