韩焱精选 原来“跨界思维”不是“跨”出来的

今天，我要为你推荐的书，叫作《情感机器》。

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最近这些年，“跨界思维”成了一个超级火爆的概念，比如有人说要“用生物学思维”考虑商业问题，要“用第一性原理”设计产品，等等。其实，要想用好跨界思维，就要积累足够多的思维方式。

《情感机器》这本书的作者，人工智能之父、图灵奖的首位获得者马文·明斯基，他认为：人使用不同的大脑资源，就会表现出不同的思维方式。

当你遇到一个从没见过的新问题，大脑就会尝试调动不同的资源，形成新的思路。一旦某种新尝试得到了比较好的效果，大脑就会记住需要用哪些资源来解决这种问题，这个时候，你就掌握了一种新的思维方式。

所以，你在平时接触的问题类型越多，大脑积累的思维方式就越多，思维工具箱里的工具种类就越齐全，在遇到新问题的时候，就越有可能切换到合适的思维方式，更灵活地应对问题。

让我来给你举个例子。

20世纪60年代，科学家们想要借助计算机的强大算力，来解决语音识别的问题。

当时，科学家们的思路是：先让计算机学会人类语言的语法，然后再尝试理解语言的含义。像是IBM公司雇佣了大量的语言学家，来帮助计算机实现语音识别的突破。但是，进展一直不顺利，这些科学家们努力了十几年，计算机也只能识别几百个单词，而且错误率一直在30%以上。

语音识别的本质，就是“说的人”要让“听的人”，明白自己的想法。这个过程可以分成三个步骤：

说话人把大脑里的想法组织成语言，通过语音表达出来；

语音传递给收听的人，在收听人的大脑里从声音信号转变成神经信号；

收听人把神经信号转换成说话人的想法。

这个过程，其实就相当于通信过程里的“编码－传输－解码”。所以，贾里尼克就想到了借用通信问题的解决思路，把语音识别不准的问题当成是通信过程里的噪音干扰问题，用大数据解决干扰的方法来解决语音识别的问题。

于是，贾里尼克裁掉了IBM所有的语言学家，转而招聘了许多数据处理专家，收集了大量语音数据去训练各种统计模型。结果，IBM的语音识别系统在短短5、6年之后，就能识别22000个单词，而且错误率降到了10%左右。

正是因为贾里尼克拥有不一样的思维方式，才能另辟蹊径，找到解决语音识别问题的方法。

同样的道理，生物学家看待人体里血管走向的思维方法，能启发城市设计师优化道路、电网和排水系统的思路；而传染病专家阻止疾病扩散的思路，也能帮助公关公司找到阻止谣言传播的更好方法。

而湛庐之所以主办“思想马拉松”，也是想让各个领域的先锋思想者，能够在同一个场域里互相碰撞，让哲学家像火箭科学家一样思考，让量子密码专家像艺术家一样思考。这些跨越边界的思维方式，能催生出超越日常的有价值的宏大想法。如果我们能够让自己的思维方式尽量地多样化，不仅能够改变科学研究的方法和社会生活的方式，还能进一步推动人类文明的进步。

原标题：《韩焱精选 | 原来“跨界思维”不是“跨”出来的》