如何培養《將來架構師》(2)

如何培養《將來架構師》? (2)

--內涵：教育邁向知識3.0之路

 

做者：高煥堂，misoo.tw@qq.com  

著做：《思考軟件、創新設計》

下一篇：如何培養《將來架構師》(3)

                            

內容：

1、前言：從知識1.0到知識3.0

  從中華文化的發展中，其早期的知識1.0，人類知識的來源主要是基於概括法的觀察、抽象、結論的思考(推理)邏輯。到了文藝復興時代，歐洲科學背後的哲學大改變了，轉變成爲以演繹法爲主的假設(assumption)、試驗、實證的思考邏輯；我稱之爲：知識2.0。到了愛因斯坦時代，美國科學背後的哲學又有了大改變，轉變成爲以假定(hypothesis)、思惟體系、檢驗、反證的思考邏輯；我稱之爲：知識3.0。

  隨着VR、AI和互聯網科技潮流的來勢洶洶，教育應該更加着重於知識3.0，培養下一代新秀們真正屬於本身的想法和思考，這是極爲重要的；一方面避開機器人搶工做的威脅；另外一方面則強化洞察和創新能力。 

2、<想>的技能與<作>的技能

  人們老是渴望擁有簡單與美，以便提高本身處理和掌控複雜的能力。人們從複雜到簡單的主要途徑有二: 1) 從經驗(觀察)中概括出來；2) 從想象中設計出來。

  在知識1.0裏的主要途徑是：從經驗(觀察)中概括出來。其中，長輩們經歷多，比較容易概括而獲得簡單。而年輕人因經驗少，難以本身獲得簡單，只能拿長輩們概括出來的簡單去應用。所以，如何(how-to)作出有用的效果是教學的重頭戲。因而，長輩(老師)面對複雜，從複雜概括出簡單(包括原則和作法)，而後老師把簡單教給學生，讓學生拿簡單去應用於各類複雜的環境。於是在教育上，學習<作>的技能是重頭戲。老師闡述着結論的涵義和原有的背景(現象)，學生則基於結論，進行實際應用，從應用中進一步領悟出結論的深層涵義。

  因爲，在知識1.0裏欠缺了像知識2.0的演繹思惟過程，致使知識1.0經常結論清晰，但缺少說服力，學生也無從學習其幕後的思惟過程的知識，例如孔子如何想出來<三人行必有我師焉>的結論呢? 在知識1.0裏，並無敘述孔子的思惟邏輯，沒有傳授<想>的技能。

  在知識3.0裏，<想>的技能可能遠比<作>的技能更能帶來幸福。例如，在<想>的過程當中，人類天生就善於變換視角(view)，並且能兼具多重視角(multiple view)。因爲許多客觀的真理經常是人類在現階段所沒法得知的。因此，知識(knowledge)經常表達人們心裏從特定視角所看到的現象，並不是敘述着真理。因而，兼顧多重視角，很是有助於人們洞察複雜外貌背後的簡單和美感。

3、<想>的技能與知識

  <想>的技能就是思惟技能，在知識3.0裏，思惟技能是教育的重頭戲。學生和老師一塊兒面對複雜，一塊兒從想象中設計出簡單。在這個過程當中，學生能夠從老師學習到<想>的技能，學會了如何面對複雜、設計出簡單，於是提高了學生處理、管理複雜的能力。其心中，這些複雜就再也不復雜而不懼怕、信心滿滿了。在學生將來四、50年歲月中，面對新世界的百花齊放、繁榮多變，就不會懼怕、優雅地抓住幸福機運了。

  簡而言之，在知識1.0裏，學生與老師是<user>關係，老師把概括出來的簡單，包括結論和作法(how-to)教給學生，而學生則<使用>(use)這些簡單去面對複雜的新環境。因此，學生是老師的用戶，也就是學生與老師之間是<user>關係。

  到了知識2.0以後，學生與老師之間則轉變爲<co-designer>關係。二者任務是:一塊兒面對複雜多變事物，而後一塊兒獲得簡單。因此知識2.0的文章裏，更多敘述了演繹推理的思惟過程，學生能夠學習到更多<想>的技能。

  面對VR+Al對產業經濟的巨大沖擊，人們將來走向的複雜與不肯定性，不宜再偏向知識1.0的<老師從複雜概括出簡單，把簡單(如how-to)教給學生，而後學生拿去應用>教育模式了。例如，老師從複雜的VR+AI科技中找出簡單how-to，而且以範例說明如何應用到醫療、建築各類複雜場域上，就是典型偏向知識1.0的模式。

 一旦老師們，走出知識1.0的古老鵰堡，帶領學生邁向廣闊無垠的原野，踏入無人走過、陰暗的森林，一塊兒尋找出路徑。可培養學生<與不確性共存>(living with uncertainty)的心境、勇氣和能力，可能比教他們一堆<作>的技能更具備意義。      

4、<知行合一>新解

  因爲知識1.0沒有敘述思惟過程和<想>的技能，老師闡述着結論的涵義和原有的背景(現象)，學生則基於結論，進行實際應用，從實踐(how to do)中領悟出結論的深層涵義。因此我的的知行合一，在知識1.0裏是很重要的。然而，其領悟出來的<知>是偏於智慧(intelligence)，而不是知識(knowledge)。

  自從文藝復興時代，英國牛津大學開始招收平民學生來就學，而老師(教授)們則終身職，專心在學校裏研究知識，而後公開其知識，反而是實施我的的<知行分離>。由於知行分離，知(智慧)與行(實踐)之間須要有一個可傳播的符號形式，稱爲：<知識>。爲了廣爲流傳後代，大學教授要是公開其知識(publish)，讓更多貴族可教、更多平民可學，並流傳給後代。反觀東方社會，在宋明時代盛行我的的知行合一，致使社會上可分享、流傳的知識並不豐沛。而西方因施行我的的知行分離，而讓社會上知識大幅充實，反而促進了總體社會的知行合一。

  <智能/知識/篤行>是三個層級，強調我的知(智慧)行合一，極可能致使知識層的匱乏。也可能致使社會的總體知行分離。若是人人都各自知行合一；例如，尼姑本身唸經求智慧，又種菜修行，她們與農民之間，就更少交換知識了。西方人早已說了: Knowledge is power。別忘了，不是: Intelligence is power。   

5、知識2.0的基礎：假設性思惟

  自從知識2.0時期以來，假設性思惟就扮演重要角色，是一項基礎的思考技能。科學也是築於假設之上。例如貝特森在其《心智與天然》一書裏寫到：「如同藝術、宗教、商業、戰爭、甚至睡眠，科學也是築於預設(前提假設)之上的。然而，科學與其餘人類活動不一樣的地方，不只在於科學的假設決定了科學思考的途徑，也在於科學家的目標，是去檢測與修正舊有的假設，並創造新的假設。」

  剛纔提到了，知識經常敘述着人們從特定視角所看到的現象，而人們會採起何種視角來看待新事物，經常受到心裏假設所影響。例如，VR是否是一項技術呢？其實，真理並不重要，由於真理可能人類在現階段是無得知的。重要的是咱們心裏以什麼視角來看待它呢? 因此反思心裏假設是一項<想>的技能。

  假設是人們思考的必要過程，在推理(reasoning)的過程當中，被視覺得固然、如同事實而未加以明述的信念。例如，知行合1、亂中有序、好心有好報等都是人們常見的假設。假設是人們思考的必要過程。例如，企業經理們能夠反思本身公司的商業模式背後的假設；並基於相同(反思)技能，去洞悉競爭對手商業模式背後的假設，即可預測雙方將來行爲；而後變換本身的假設，擬訂本身的新商業模式。例如，《呆伯特法則》一書的做者寫道：「有些單位透過調整其業務內容，盼望追求美好的將來。這每每是虛擲時間的，其實經過調整商業計劃幕後的<假設>部分，就能有效得到同樣的結果。請記得，將來創建在假設上，而假設就是你本身所編撰出來的，沒有必要讓它綁住你本身。」

 作假設(making assumption)是人類的重要思考技能。假設既能協助人們思考(推理)，也常侷限人們的思考、致使影響其決策、行爲和結果。 

6、不自覺的假設

  剛纔說明了，人們會採起何種視角來看待新事物，經常受到心裏假設所影響。因此，反思心裏不自覺的假設(unconscious assumption)是一項<想>的技能。不自覺假設是人們思考的必要過程，雖然它並無足夠證據支持，但常常被本身視爲理所固然而不自知。所以，假設既能協助人們思考(推理)，也常侷限人們的思考、致使影響其決策、行爲和結果。

  例如，有一家百貨公司貼出公告說：」本週六中午將舉行泳裝選美大賽」。到了週六中午，許多男士出現了。比賽開始沒多久，觀衆個個失望地離開了。爲何這些男士們會有這種行爲呢? 由於他們心中有一個假設：<那是女生泳裝選美大會>。並且他們本身事先也沒察覺這個假設的存在。

  再如，咱們也能夠反思一下，咱們心裏是否有個假設: 限時間的筆試可測量出一我的的想象、思考能力。於是推導出一個結論：在高校大學聯考中，一些聯考成績不佳的學生，其想象力、思考力、創造力就不如考上知名大學學生。而後，依此似是而非的結論而作了決策和行動：知名大學的學生宜多培養<想>的技能，而其餘學校的學生則宜培養更多<作>的技能，併力求知行合一。其實，<知行(該)合一> 也是隻一個假設，並不是真理! 

7、假設vs.假定(Hypothesis)

  假定是一種特殊的假設(assumption)。在思考推理上，<assumption>是假設性的事物，等同於事實(fact)，作爲推理(產生結論)的基礎。自從知識2.0，假設性思惟是核心，是演繹邏輯的要素。例如，我計劃在廈門市正在創建<知識3.0教學>基地。假設這個基地今年會很成功地對全部中小學在職老師進行知識3.0師資養成培訓。

  以上的假設，視之如同事實，而後作個無厘頭的假定(hypothesis): 它會讓工業4.0的普及率提高20%。<assumption>可能與現實不相符(例如，可能沒有人提供經費)，才稱爲:假設。在心中<assumption>等同於事實，作爲推理(產生結論)的基礎。這樣讓咱們把焦點集中於假定:它真的能會讓工業4.0的普及率提高20%嗎？

  <hypothesis>是憶想出來的，可執疑的，要拿事實(facts + Assumptions)來仔細檢驗的。通過努力檢驗，若是檢驗成功，提報給市長，若是市長也支持，再返回到<assumptions>，開始思考如何把<assumptions>轉化爲<facts>。通過一段時間的努力，<assumptions>變成<facts>了，則<hypothesis>(夢想)也可望成爲<facts>了。因而，夢想成真了。

  <hypothesis>是空中樓閣，<assumption>是空中樓閣的地基，<fact>是現有的一片土地。若是一個大學只教導學生每天務<實>地當農人耕耘既有的土地，新生代就不懂得要去打造地基，致使空中樓閣仍是空中樓閣!

  爲何不懂得要去建造地基，由於學校沒有珍惜、呵護學生的想象力、夢想力，不用心培育學生勇敢去築空中樓閣之好夢。致使新秀們只會一步一腳印(赤腳)耕田，作極低薪的工做!因之，大學應該教育下一代築夢、造地基、而後根植於土地上。然而，別忘了順序有前後:1)築夢、2)造地基、3)根植於土地上。順序若顛倒，則: 世世代代當農夫，不知要造地基，人人空想。

  熟諳兩種假設，是思惟<技能>。把假設轉變爲<facts>是作的技能，也是創新的技能(之一)。愈重視思惟技能的培育，學生們就愈能抓住創新機會。在學生將來數十年的人生中，愈能抓到幸運、致富的機會。脫離如今老師們所教他的古老耕田<作>法，進而代動下下一代的不斷創新。若是大學不重視思惟<技能>，學生(老師)思惟沒有主體性，產業的創新力天然低落。期待你們更珍惜年輕人的多元思惟，並添加更多思惟技能，喚起人皆有之的想象力、洞悉力，讓他們在將來四、50年歲月中，能在變幻無窮的新環境中，抓住更多幸福、致富的機會。以避免30年前跟老師學習最新<作>技術，30年後還在應用古老<作>的技術。 

8、序中有亂

  在中華文化中，人們面對複雜的技能有二：1)亂中有序；2)序中有亂。在知識1.0裏，前者<從複雜(亂)中概括出簡單(序)>是主流，最典型的就是《易經》的變易、簡易和不易。也就是觀察複雜現象(亂)、分析外貌、找出穩定規律(序)。人們相信亂中有序，就致力於亂中找序。例如，我擔任過老師，我曾經盡力去從複雜計算機知識和技術中，找到萬變不離宗的主軸，讓學生能掌握不變，而後應萬變，並出神入化、變幻無窮。我很努力在亂中找序，知足一羣相信亂中有序的學生們。其實，亂中<找>序只是途徑之一。事物表象背後有沒有序是一回事，而找到的不變之<宗>是否是真序也是未知的。

   另外，漢字 <容易>，則意謂着: 找到容器來包容變化(易)，即獲得簡單。也就是<序中有亂>的意思。在知識2.0和3.0裏，偏向於運用更多想象、假設和求證的設計思惟，來設計出形形×××的序來包容千變化的外貌，則一切將來及遠在天邊的事物，在咱們心中就變得很<容易>了。

9、如何(how-to)從簡單中獲得複雜呢?

  在知識1.0思惟中，這項答案是：衍生(Derive)。例如，太極<生>兩儀，兩儀生四象，再生八卦。至於如何<衍生>呢? 可能大多數人都講不清! 所以難以從簡單中<駕馭>複雜，只能<應變>了。只好苦修、頓悟、登峯造極而出神入化!

  在知識2.0和3.0思惟中，如何從簡單到複雜呢? 答案是: 組合(Compose)。也就是，以簡單形式容納局部(part)複雜，再以形形×××的how-to來將衆多簡單組合成爲複雜的總體(whole)。就如同：洛夫萊斯夫人(Augusta Ada Lovelace)是英國著名詩人拜倫的女兒，被稱爲「軟件程序設計之母」，她在1842年就說過：「想象力是什麼？這是一種組合的能力，它能夠採用新穎的、獨特的、無限的、不斷變化的方式將事物、事件、思想和概念組合起來…它能夠洞察咱們周圍看不見的世界，那是科學世界。」

  因爲人人可有本身心裏的簡單，也可創造各自的how-to去操做簡單，進行各式各樣的組合出百花齊放的總體。所以能夠從簡單中<駕馭>複雜了，而不是隻能<應變>了。<應變>如同打太極拳，適合年長者，年輕人不太喜歡。<駕馭>如同乘風破浪，正符合年輕人的味口。其中，<組合>如同玩樂高積木，幼兒也喜歡。 

10、走出<how-to>的碉堡

  在知識1.0裏，教育的重心偏於<作>的how-to。到了知識2.0，其重心則轉移到<想>的how-to。使得許多人誤認爲學習how-to是教育的核心，這對教育的成長，可說有利也有很大的弊!

  在知識3.0裏，則要走出上述古老的雕堡，老師帶領學生邁向廣闊無垠的原野，踏入無人走過、陰暗的森林，而森林中本無路(how-to)。老師引領學生無(路)中生有! 凡是逃避面對複雜、不肯擁抱變化、懶惰思考、只想學習別人的how-to，是不值得鼓勵的。

  老師不先談how-to，引領學生注意what。例如，能夠談論什麼是簡單? How-to攸關於人事物中的<事>，是學生本身要無中生有的。What攸關人事物中的<物>，引領學生關注複雜中的簡單形式(物)，而不談簡單流程(事)。

  學生在外在現實複雜與心中期待的簡單，二者拉扯的張力中，喚起想象、變換視角(調整觀點)、反思本身的假設、並與同窗分享反饋，創建本身思想。而後，帶着優雅自信心，踏入其餘複雜環境，動態覓得how-to，並迅速修正how-to。這些how-to得來全不費功夫，用完就丟，永保新鮮!

  爲了喚起人皆與生俱來(不限年紀)的想象力、變換視角(調整觀點)、反思本身的假設、並與同窗分享反饋，創建本身思想和看法。美國史丹佛大學無中生有了多種教學how-to，例如:<便利貼右腦互動>教學模式。如今美國的how-to百花齊放，哈佛大學也有本身無中生有的how-to。硅谷各公司也各有各的how-to。記得，how-to要永保新鮮，how-to像冰箱裏的cheese，不是愈陳愈香，而是很快會發黴，並且會被AI機器人偷吃掉，以下圍棋。

  物(不是事)的簡單，來自其元素很少(最好不超過4個)，元素關係明確。例如，政府組織，三權分立，只有3個元素:立法、司法、行政。至於五權憲法就比較複雜(不夠簡單)，人類比較難以操做，也就是難以掌握簡單來駕馭複雜。再如原子(atom)，只有3個元素: 質子、中子、電子。足夠簡單，人類可無中生有許多how-to來操做它，並藉之駕馭複雜多變的人們週遭事物(如溫度)。因此，在知識3.0裏，老師和學生是<co-designer>關係，一塊兒面對複雜、擁抱善變、思考簡單、設計簡單(what和how-to)、掌握簡單、駕馭複雜。 

11、設計出簡單

  也許有人會說到: 只有像孟德斯鳩(Montesquieu)、道爾頓(Dalton)這樣的天份，才能想象到這些簡單結構。我認爲這樣的說法也是隨意概括(知識1.0)出來的結論，並不是真理! 例如，50年前全球化開始了，物流產業日益複雜，人們從複雜而想象簡單、並設計出簡單: 集裝箱。這集裝箱只是一個長方形盒子，並不需天才，就像鉛筆盒、便當盒，人人可想獲得的。當年的一位臺灣跑船的年輕人，也沒念知名的大學，就可想象出這個簡單盒子與複雜之關係。於是無中生有，找出一大堆how-to來操做簡單、進而駕馭複雜。這位年輕人就是當今全球航運業巨頭，臺灣的張榮發先生。

  在知識3.0的教育，期待能培育出: 1)設計出簡單(如集裝箱)的人，2)找出形形×××how-to的人(如張榮發)。而不是僅僅培養出，一心一意學習別人how-to、勤練how-to、應用how-to的人。<how-to>自己是一個手段，就像鐵錘，許多學生每天拿着鐵錘找釘子，甚至把人們的頭當成釘子了。其實，不一樣的simple、不一樣的assmption、不一樣的context，都會影響出不一樣的how-to。

  然而，在複雜的物流運輸中，在那裏能夠找到簡易的<集裝箱>呢? 又那裏去找到一堆操做集裝箱的how-to呢? 很簡單，只要想象、聯想到鉛筆盒、便當盒就找到了，人人與生俱來的能力，喚醒它便可。人人都有很豐的聯想力，只是沒有把心裏渴望的簡單與所面對的複雜聯結起來，透二者的張力，激發出聯想力。

  在古典的知識1.0下，幾乎是年紀大、閱歷豊富者，才能依循易經的<變易、簡易、不易>而找出不變、一以貫之的永恆之道。此時，要概括出簡單，對年輕人很困難，於是不易傳承、甚至沒法<教>!

  至今，大學大多還沒提供張榮發所須要的知識3.0的思惟。知識3.0思惟不依賴輕驗與概括、沒必要豐富閱歷。反而更適合於教育、傳承給年輕人。例如，張榮發也是在20多歲就開始發揮其潛能，掌握簡單、駕馭複雜。總之，知識3.0可讓年輕人迅速擁有自創的簡單和how-to，並藉之駕馭複雜。而不是年輕學習別人的簡單，年老時才一以貫之，才獲得本身的簡單!因此在知識3.0裏，20多歲就能從複雜中設計出簡單。此外，我在接近60歲時也能從複雜設計出簡單(如個人EIT造形)，就如同道爾頓的原子(Atom)，個人EIT也只有3個元素: E、I、T。想象、聯想是人人與生俱來的能力，不限年紀限制，隨時均可以喚醒它。 

12、組合出複雜

  在以知識1.0裏，簡單與複雜之間是什麼關係呢? 答案是: 共相與殊相之關係。人們觀察一羣殊相，抽出共同的現象(萬變不離其宗)，獲得簡單(即共相)。反之，如何(how-to)從簡單中獲得複雜呢?答案是: 衍生(derive)。例如，太極<生>兩儀，兩儀生四象，再生八卦。至於如何<衍生>呢? 可能大多數人都講不清了。所以難以從簡單中<駕馭>複雜，只能<應變>了，只好苦修、頓悟、登峯造極而出神入化!

  在知識2.0和3.0思惟中，如何從簡單到複雜呢?答案是: 組合(Compose)。也就是，以簡單形式容納局部(part)複雜，再以形形×××的how-to來將衆多簡單組合成爲複雜的總體(whole)。就如同:洛夫萊斯夫人(Augusta Ada Lovelace)是英國著名詩人拜倫的女兒，被稱爲<軟件程序設計之母>，她在1842年就說過：「想象力是什麼？這是一種組合的能力，它能夠採用新穎的、獨特的、無限的、不斷變化的方式將事物、事件、思想和概念組合起來…它能夠洞察咱們周圍看不見的世界，那是科學世界。」

  因爲人人可有本身心裏的簡單，也可創造各自的how-to去操做簡單，進行各式各樣的組合出百花齊放的總體。所以，能夠從簡單中<駕馭>複雜了，而不是隻能<應變>了。<應變>如同打太極拳，適合年長者，年輕人不太喜歡。        <駕馭>如同乘風破浪，正符合年輕人的味口(其中，<組合>如同玩樂高積木，幼兒也喜歡)。

  在知識1.0強調<分析+共相>，其反面正是知識2.0所強調的<組合+殊相>。茲拿飛機來講明，知識1.0偏於從觀察一羣飛機或小鳥中，概括、抽象出共相，追求一以貫之的不變。而知識2.0偏於從想象出簡單結構，而後把一羣各自<不會飛>的零件(如輪胎、引擎、機翼、機尾、油箱等)，以該結構將它們巧妙地組<合>起來，讓總體飛上天空。我腦海裏想的是要創造<會飛>的總體(產業將來、或50年前張榮發心中的海運物流業的將來)，而不是去分析一羣不會飛的部件(part)，概括出共相。

  在組合出獨特的殊相時，人們心中先有<合>的目標(goal or vision)，而後引導人們先構思簡單形式(結構)，找出從簡單通往復雜目標(會飛機器)的各類可能how-to。只要心中的簡單或將來期得中的複雜(還未成事實)有所改變，從簡單到複雜之路(how-to)就改變了。實際走在<從簡單到複雜之>路(how-to)上，須要有現實資源來支撐的，所以這how-to是會不斷修正的。在知識2.0或3.0 思惟下，<how-to>是來自心裏的簡單與指望的複雜，並受現實資源的消長而隨機應變；也就是，其對眼前現實而應變。而非來自眼前現實的不變，等到將來纔對其(未來)現實而應變。 

十3、捕捉<黑天鵝>

  從傳統<機率性(Probability)思惟>，融合更多<可能性(Possibility)思惟>可大幅提高洞察力。有一本書叫<<黑天鵝>>在說明如何關注、面對不在預期中的事件。例如，50年前集裝箱出現時，客戶並不喜歡，日本丸紅公司有兩艘集裝箱輪船，找不到生意。張榮發如何看出其帶動將來大風潮的微小可能性(又稱萬一性)? 張榮發把兩艘船帶回到臺灣，在客戶都不買單下，能看出它必定會爆紅呢？

  回想2007年，Android beta版出來，沒有任何App時，我也觀察到它爆紅的萬一性，2008年元月號北京程序員雜誌封面文章是我寫的，我大膽說明了Android必定會爆紅。再通過1年9個月後(2009秋)，HTC終於推出世界第1支Android手機，現在你們都看到了當年的萬一性，引起了今天大潮流。

  同樣地，將近3年前，我觀察到VR技術的萬一性，雖然人人載上VR頭盔不舒服，會頭暈，但必定會爆紅。3年前就成立VR產業聯盟，鼓吹你們關注VR和AI，迎接大潮流的來臨。避免新生代每天守住冰箱裏的漸漸發黴的蛋糕，卻意外被AI機器人偷吃掉。現在，連Apple都主推VR/AR，這VR+Al已成大潮流。知識3.0的萬一性，必然成爲教育界的大潮流，洞察力就是: <看>到如今的萬一性，也<見>到將來的機率性。 

十4、VR+AI潮流下的贏家

  2004年諾貝爾獎得主康納曼(Daniel Kahneman)寫了一本書：《快思慢想》。他提到人類思考有兩個系統，他稱之爲：<系統一>與<系統二>。系統一掌管<直覺/相信>，而系統二掌管<思考/懷疑>。通常而言，知識1.0經常強化了系統一，因此在中小學時期，課堂上的東方學生的算術計算速度比西方學生快。而知識3.0經常強化了系統二，因此到了研究所(含博士班)時候，在課堂上西方學生的思惟活躍性比東方學生高出許多。

  隨着AI+大數據的科技潮流，知識1.0教育思惟下，習慣於系統一主導的臺灣下一代，系統二將更加弱勢，而無主導權，其思惟和洞察力會更衰弱。反之，隨着AI+大數據的科技潮流，知識3.0教育思惟下，習慣於西方學生的系統二將更增強化，原來系統一主導的工做(如開車)由機器人來代替。人們專司思惟和洞察。

  以此推之，知識1.0教育思惟一直強化下一代的系統一，因爲遠非機器人所能比，系統二又沒好好培養，所以系統二輸給洋人，系統一輸給機器人，所有失業了。因此，人們將來的不幸與幸福，極可能決定於今天教育哲學的落後與先進了。 

十5、時間是資產

  黑天鵝的出現，初期並不起眼，通過一段時間，逐漸產生乘數效果的巨大效應。這一段時間是一項寶貴的資產，能夠充分運用這時間聚集資源，準備好迎接幸運來到，或逢凶化吉。

  前面所提到的張榮發先生也是洞悉到集裝箱黑天鵝而得到寶貴時間，而且預作準備。然後來才進入的競爭者，就因缺少時間資源而失去競爭力。大多數的機率性思惟者，幾乎都成爲失去時間的後知後覺者。由於他會以爲黑天鵝，還沒普及流行，還沒有成氣候。

  也許您又想問我<如何>(how-to)培養學生臺抓黑天鵝的技能?我雖然不太願意提供，其實我是有些培訓用的how-to。只要不把它當成不易(變)之how-to，我就願意提供。例如，我思考張榮發如何同時面對集裝箱的<簡單>與日益龐大海運物流的<複雜>。我也運用知識1.0而概括出一些規律和作法，例如個人一項法則: 凡是產業的革命性轉折點，都隱隱約約出現集裝箱的身影。2008年元月號北京程序員雜誌封面文章是我寫的，我大膽說明了Android必定會爆紅。文章裏我也敘述如何運用集裝箱思惟來抓到Android黑天鵝。

  集裝箱具備<簡單>特質: 單一形式。從簡單到複雜之how-to: 內涵多變、重複組合。因此集裝箱這種黑天鵝的身影有三項特徵: 單一形式、內涵多變、重複組合。因而就可引領學生一塊兒抓黑天鵝了。例如，信息系學生很容易看到20年前的黑天鵝: XML。XML有三項特徵: 單一形式、內涵多變、重複組合。這隻當年的黑天鵝，現在已無處不在了。反思一下，我猜大學裏的信息系老師必定會教學生<如何(how-to)><使用(use)>這XML，並期待能應用得很熟練。可是，大都不肯意花時間帶領學生，以張榮發看待集裝箱的心境去洞察它與複雜之關聯。

  爲何大學不想用心培養更多臺灣的張榮發、大陸的馬雲呢？我實在百思不得其解!  沉迷於從老師學習how-to，勤加演練，力求應用，就是知識1.0的特徵。這種不斷強化<系統一>的學習，終究會輸給AI機器人，並且輸得很慘!期待各學校多加關心知識3.0，強化學生的<系統二>，培養更多像張榮發同樣的洞察力。

  咱們從中學就在學習道爾頓的<原子學說>和原子模型。原子也具備三項特徵: 單一形式、內涵多變、重複組合。數百年前，道爾頓憑想象力，創造了這隻當年的黑天鵝，現在已無處不在了。可是，許多高校老師都沒有花時間帶領學生，以道爾頓看待原子的心境去洞察它與複雜萬物之關聯。2012年，我以道爾頓的心境，憑想象力，創造了一隻EIT黑天鵝，我稱之爲: EIT(Engine/Interface/Tire)造形。EIT也具備三項特徵: 單一形式、內涵多變、重複組合。現在也逐漸成爲IT架構設計的基本pattern。

  或許不是人人皆有興趣於憑想象力、創造新的黑天鵝。然而，我發現大多數人都有興趣去洞悉黑天鵝與將來複雜之關聯。由於臺灣的張榮發、大陸的馬雲都於是獲得巨大財富。 

十6、Vision是北極星

  簡單(如單一造形)帶來一種新的序(order)、內涵多變，其意謂着: 序中有亂(變化)。重複組合，帶來總體複雜中的新次序。爲何要發揮想象力，創造簡單的黑天鵝? 由於現實(Reality)會演變成爲將來的複雜，甚至失控失序，人們難以駕馭，後果難料。人們不喜歡將來失序難料的複雜，發揮想象力，觀想一個將來有(新)序的、可駕馭的複雜，稱爲: 願景(vision)。

  在願景(V)的指引下，找到(聯想)一個簡單形式，作爲起點。而後，以簡單形式爲序，形式的內容多變，創造局部的序中有亂。而後，拿形式(內含複雜)重複組合，帶來總體複雜的亂中有(新)序。實現了願景(V)中的可控的新次序；例如，有集裝箱的碼頭。

  共有三種人: 1) 創造集裝箱(簡單)者，2) 洞察黑天鵝(集裝箱)者，3) 等待天鵝滿天飛者。偏於知識1.0的校園，會培養出第3種人。大陸的馬雲，他洞察到黑天鵝(互聯網)，觀想他的願景新次序。而後，依不一樣階段現實(Reality)資源的變化而迅速調整how-to，蛇行前進，邁向願景新次序。沒有固定不變的how-to，沒有持久的大戰略，而是在V指引下，一連串有效戰術的動態組合所構成的戰略長線。因此，how-to不是從別人拿來的，而是來自不斷mapping from vision to reality而產生出來的。也就是不斷創新設計出來的。這種創新設計的心境和思惟，通稱爲DT(Design Thinking)。也是基於溯因推理的知識3.0的核心要素之一。

  隨着VR+AI科技潮流的衝擊，產業的現實(Reality)會演變成爲將來的複雜，甚至失控失序，人們難以駕馭，後果難料。咱們洞察到黑天鵝(VR+AI)，找到簡單因子(KW-3.0)，觀想願景新次序。而後，依不一樣階段現實(Reality)資源的變化而迅速調整how-to，蛇行前進，邁向願景新次序。總之，洞察黑天鵝(VR+AI)，面對將來可能失序的複雜(失業)，設計出簡單(知識3.0)，觀想願景新次序，依現實(Reality)資源而調整how-to，蛇行前進，駕馭複雜，帶給將來新次序。 

十7、美之序

  爲何知識3.0跟<設計>有關呢？設計跟<美學>有關。因此，知識3.0與美有密切關係。反思一下，每一片楓業的外形都是簡單: 單一形式。在細節裏，每一片楓業內涵都不同: 內涵多變。一整遍楓樹林，滿山滿谷的楓葉，顯得美不勝收，這美來自: 重複組合。因之，從複雜<設計>出簡單，再從簡單<組合>出新(序)的複雜，就呈現出無限美感。

  美來自於序，而序來自於簡單，至於簡單則從複雜<設計>出來沒的。至於<設計>過程(how-to)不是從別人拿來的，而是來自不斷mapping from vision to reality而產生出來的。知識1.0的how-to是來自reality，少了vision，也少了動態mapping。這種how-to會輸給AI機器人，並且輸得很慘，如圍棋。Vision是如今的想象，將來美好的事實(複雜)。例如，去年10月份我在臺北銘傳大學的VR演講會中，銘報記者來採訪我，第1個問題是: AR寶可夢與VR二者都很紅，您以爲將來何者會是主流呢？

 他們關心的是: 將來的事實。而不是我心中的V(將來有序的美好事實，也不是他們心中的V。喚起自信心構思本身的V，表達本身的V，是知識3.0的要素。V就如同過河時，河流對岸的目的地。R(reality)是目前身處此岸的位置，以及河流中間的水流、水深等現實資源。不斷mapping from vision to reality，就是引導各人依據各自的V和R，發揮創意找出一些通往對岸之路徑，選擇最佳途徑，並適時修正，達成本身目標，也像張榮發先生同樣造福人羣。在此過程當中，不段兼顧簡單(集裝箱)與V，從簡單駕馭複雜，讓將來的複雜呈現美感及和諧之序。

  因此，how-to = f(S,V,R)。這與傳統how-to = f(現實，可能的將來)。是不同的，前者掌握簡單，駕馭複雜，創造將來之序，創造總體福祉。後者基於現實優點，並預測將來變化，順應將來複雜，捕捉商機。在VR+AI潮流下，掌握現實大數據、作工的how-to、預測能力、變換技能、順應新將來，都是AI機器人的看家本領，將會輸給AI機器人，並且輸得很慘。

  在 how-to = f(S,V,R)模式裏，在V的指引下，大膽創建Hypothesis和Assumption，並探索更多必要但未知的事物: Unknown。上層(S,V,R) + 下層<H,A,U>，共同構成一個設計&創新的思惟體系。

~ End ~

                             

著做：《思考軟件、創新設計：A段架構師的思考技術》

演講：創新思惟框架(2016 Tid大會/北京/國家會議中心)

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