从进化视角看:数学之美、进化天赋与随机性
本文,将从生物进化的视角,去看待——数学之美的来源,数学天赋的本质与进化的关系,以及数学本身所具有的某种随机性。
主题目录如下:
- 数学之美
- 数学天赋
- 进化天赋
- 随机性
- 结语
- 后记
数学之美
从数学(结构和关系)上,我们能够体验到的美感,其实有很多种,例如:
- 对称美,来自平衡结构、或平衡关系(对称的结构或关系)。
- 差异美,来自不同结构、或不同关系(非对称的结构或关系)。
- 简洁美,来自简化结构、或简化关系(体现规律的极简结构或关系)。
- 普适美,来自通用结构、或通用关系(一个关系可以解释各种结构,或一个结构拥有各种关系)。
- 多样美,来自多样结构、或多样关系(充满各种可能性的结构和关系)。
但所有**“美感”的体验,都必然是根植于我们的神经现实,所编写的本能算法**的,例如:
- **对称美,**是源于对平衡与安全的偏爱(平衡就会安全,安全即是平衡)。
- **差异美,**是源于对选择与组合的偏爱(差异带来选择,差异可以组合)。
- 简洁美,是源于对理解与节能的偏爱(简单易于理解,理解可以节能)。
- 普适美,是源于对通用与便利的偏爱(普遍容易记忆,通用便于使用)。
- 多样美,是源于对丰富与冗余的偏爱(丰富让人满足,冗余让人安心)。
显然,那些我们认为神圣与神秘的“美感”(及其带来的“愉悦”),都只不过是神经现实的进化反应,并且底层本能算法,不仅仅只适用于数学,而是会驱动上层追逐“美感”的各种行为和心理(这也是一种普适美),例如:
- 追逐对称美,会带来偏爱——对称的图案、布局、装饰、建筑、音律、身材、长相等等。
- 追逐差异美,会带来偏爱——各种与众不同、充满个性化的人或物。
- 追逐简洁美,会带来偏爱——易于理解的简单规则,容易使用的简单工具,以及极简的生活态度。
- 追逐普适美,会带来偏爱——相同的观念、传统、道德、原则、规则、及性格习惯。
- 追逐多样美,会带来偏爱——收藏收集(种类多样)与积累囤积(数量多样)。
甚至说,艺术家们,其实是根据神经生理学上对美感的一些预设值,来安排某一持续时间段内,所应具有的诗句数和歌词数。
例如,巴赫创作的乐曲,很多都可以用一个数学公式来表达。而借助人工智能,人们发现绘画和诗歌,都能找到更明确的创造逻辑。
由此可见,数学之美与其它之美,都来自同一个底层算法,并没有什么本质的区别,也就是说你在数学上感受到的“美感”, 与你在其它(如音乐、运动、娱乐、诗歌)领域感受到的“美感”,是如出一辙的,并没有谁比谁更高级,或更有“高级感”。
而如果非要说不同,那可能是——数学之美,是实用性“美感”抽象化的结果。
因为,追逐数学之美,并不能带来**“即刻性”的生存利益,而长远利益以如今的后见之明来看,当然是有难以估量的价值,但本能**显然没有如此长远的预见性。
所以,追逐数学之美,仅仅是大脑进化出的智能,追逐实用之美的副产物,即:大脑抽象能力,发现了实用之美背后的抽象之美——这是大脑功能性冗余带来的好处(这也是一种多样美)。
人类历史学家——尤瓦尔·赫拉利,在**《未来简史》中,认为:“从生命科学的角度来看,艺术并不是出自什么神灵或超自然灵魂,而是有机算法**发现数学模式之后的产物。”
由此洞见,艺术只是某种“未知”的神经计算,它是自然选择所打造的超越现代科学认知的一种模式运算,它天然能够匹配基因偏好,给出契合人们心灵需求的结构形式,这就是为什么艺术天赋,是超越逻辑推理的力量——它赢在进化试错所积累的算力与构造。
例如,乔布斯的艺术洞见和审美,可以超越市场调研与大数据分析。
数学天赋
数学天赋,永远是数学研究的第一要素,如果没有数学天赋,不仅仅是寸步难行,而是无路可行,并且就连估算自己有没有数学天赋,本身也是一种天赋——虽然这有些不讲道理,但这就是数学现实。
那数学天赋,到底是指什么呢?
答案就是——直觉,并且是两种直觉,即:数字直觉与几何直觉,或称,数觉数感与几何洞见——前者关系到了计算(关系),后者关系到了构造(结构)。
例如,柯朗(Richard Courant)在**《什么是数学》**一书中,就曾说道:
“数学家在直觉指引下的构造性思维,其实就是数学动力的真正源泉。数学家的构造性直觉,给数学带来了一个非演绎且非理性的要素,这是可以和音乐与艺术相比拟的。”
构造性思维——是对颅内信息或数据,进行创造性的排列组合,以构造出某种结构,这个结构可以和原有的结构相容(即符合已有逻辑),也能够从这个新结构中,推理出新的关系(即定理),以及对过往的结构和关系进行过滤,从而也能得到一些新的关系(即推论)。
类似的,数学大师——阿兰·孔涅(Alain Connes)也曾说道:
“简而言之,在数学发现当中,有着两个时间阶段:在第一个阶段,还无法以推理的方式,用公式化语言来明确表达出直觉,而在这个阶段,重要的就是直觉。直觉这个东西,有点像是受到灵感驱使而得到的,不服从某些确定性,如同一种诗歌性质的有趣东西。显然直觉,并不是静态的逻辑,而是一种诗情澎湃的境界。”
又如,印度数学奇才——拉马努金,他有着很强的直觉洞察力(数感),惯以直觉(或者是跳步)导出公式,不喜作证明(事后往往证明他是对的),虽未受过严格数学训练,却能独立发现了近3900个数学公式和命题,他经常宣称在梦中,娜玛卡尔女神给其启示,早晨醒来就能写下不少数学公式和命题,他所预见的数学命题,日后有许多得到了证实。
而纵观整个数学成就的发展史,在一个重大数学进展中,直觉的重要性要远远大于逻辑,关键突破总是来自稍纵即逝的——由直觉带来的灵感,而凭借直觉反复的“显灵”,就能够逐渐获得对(复杂性)结构的感知、探索与掌控。
那么,在另一个层面,如果没有正确的直觉,来引导“合理”的提问与问出“正确”的问题,这将永远无法引出那条——指向至关重要且必然又必须的那个**“超级问题”的路径。接下来,就更不会有那个,超级天赋的携带者,最终解决“超级问题”**的结局,以及获得可以推动一切发展的构造,即:结构与关系。
这里需要注意的是:数学天赋所激发的直觉,是数学研究的必须,而不是数学学习和应用的必要,这两者有本质的不同。
- 数学研究——是数学规律的探索和证明,这需要极其少数的天赋携带者,才有可能获得突破。
- 数学学习和应用——是任何人都可以参与其中,并有所收获的。
最后,数学天赋带来了(学习)速度与(创造)深度,并且深度是远远比速度重要的。
因为,只有学习,而没有超越已有的创造,则就没有输出任何(对人类)有意义的价值。但往往学习速度是天赋的一个明显标识,而创造深度则是在有一定积累过后,由先天与后天因素共同塑造的大脑结构所决定的。
显然,进化天赋要服务于人类的生存利益(才会有化学奖励的“快乐与兴趣”),否则天赋基因就会被无情的淘汰。
进化天赋
那数学天赋的携带者,是不是一个惊为天人的超级存在?
显然是,我们可以看到,数学天赋的携带者,仿佛可以穿越时间和空间,把本只属于未来的“好东西”(即某些结构),给“打捞”到了今天。
但试想,哪个领域的天赋携带者,不是如此呢?
政治、经济、音乐、绘画、舞蹈、写作、编程、运动、设计、表演等等,任何领域(艺术与科学,文艺与技术)的天赋携带者,都会有异于常人的学习速度与创造深度,并且最终他们能够让其他(没有携带相关天赋的)人,都难以望其项背,甚至望尘莫及。
显然,不仅仅是数学领域才需要天赋,而是每个领域都必然需要天赋,进而每个领域才能够不断被质变推动(缺少超级天赋携带者,某些领域可以停止发展很多年),最后还必须是所有领域的整体进步与协作,才能够让我们的生活越来越好(任何产品和服务,都依赖下层领域的发展,直到基础科学)。
事实上,任何天赋都是基因无差别的构造。
例如,数学直觉,就是人类万千直觉中一种,与其它直觉一样都是大脑神经现实的运作。其工作原理——就是人类的潜意识计算,即:在主观意识之外,大脑时刻在利用历史积累的数据,进行信息的自由排列组合,以不断计算出模拟预测的结果。
而我们甚至可以说,最简单普遍的基因构造——身材与健康,都是与数学天赋一样有价值和意义的天赋。
但有趣的是,社会现实(人类普遍心理)不会认为一个,拥有高帅天赋的人很“厉害”,而是会觉得一个,拥有数学天赋的人“高人一等”——仿佛拥有了洞察宇宙本质的“盗火神力”(如数学家陶哲轩)。
这其中最直观的原因,就在于——天赋的稀缺性,显然高帅天赋携带者,其数量要远远(以指数数量级)多于数学天赋携带者,而在进化心理中,稀缺性就是价值高低的体现(这里稀缺性是指少却有用,不是少但无用)。
然而,从另一个角度来看,数学作为基础研究,对人类生活现实的直接作用,几乎是“不可见”的。
例如,数学规律的很多证明结果(如素数的性质与分布、高维几何的形状与性质),对于眼前的日常生活尤其是生存利益,可以说是毫无影响。
换言之,如果说数学就像一座宏伟的宫殿,那么和人类密切相关的,仅仅只是宫殿的一角,而数学家研究的,则可能是宫殿的任意一个角落——这部分甚至可能是人类永远都无法触及的。
相反,一个高帅天赋的基因表达,则直接关系到了繁衍优势与“即刻性”的基因生存利益。因此,基因进化的选择偏好——是创造更多的高帅天赋,而不是数学天赋。
试想,在进化历程中,如果基因创造出了,很多的数学天赋携带者——他们不能直接创造生存价值,而是依赖复杂的社会协作网络,以及经过很长时间的文明发展,这种进化天赋的价值利益才能得到不确定性的体现——那么最终,所有以此(天赋)为载体基因,甚至更多相关“合作”基因,都将会一起消亡——这就是大自然的生存现实。
不过,数学思维(即推理与归纳)以及应用(实用性)数学的好处,也是可以在短时间内显而易见的。
例如,获得不对称的竞争优势,拥有更好的决策能力,赢得更多的生存资源,以及创造出更好的生存工具,等等。
所以,基因虽然不喜欢创造——数学天赋,但也不喜欢创造——数学白痴,而是偏好创造——可以掌握和应用“实用性”数学,以及善于使用数学思维的天赋构造。
那么,从数学的发展史来看,数学是一个从具体到抽象,从实用到“无用”,从现实到虚幻,从有趣到挑战智力极限的过程与趋势。
这显示出了,数学发展的轨迹,正在偏离基因构造天赋的“进化方向”——这很好的解释了:
- 为什么,超级数学天赋的携带者,可谓是百年一遇。
- 为什么,大部分人通过学习和训练,都可以很好的掌握,与工作或生活息息相关的“实用性”数学。
- 为什么,数学在越抽象、越远离具体和现实的方向上,就越难以被人们所理解和掌握。
以上,都是源于基因在进化过程中,对客观生存需求的“反馈响应”。
事实上,基因进化,从来不会为了什么目的,而有意去构造什么天赋功能——它只是在适应环境的同时,尽力让自身的复制数量,抵达环境准许的最大值。
因此,高维空间的几何洞察力与想象力,基因大概率是不会去构造这种天赋的,基因也不会因为对人类文明发展的作用非凡,或是满足人类对未知探索的强烈好奇心,就去提高数学天赋携带者的数量。
相反,我们对什么(包括数学)充满好奇、热爱与激情,仅仅都是因为,基因预测这个行为有潜在的生存利益,从而编写了相关的本能算法,并给予行动反馈以化学奖励罢了。
最后,或许在我们看来,数学天赋充满了盗火神力,代表了不可思议的智力水平,但在基因看来,这只不过是一种基因编码的特定序列——与其它序列,并没有什么本质的不同。
而试想,如果数学天赋,关乎到了基因的生存,那么显然要不了多久(大约几代),社会现实就将会充满了,数学天赋的携带者(没有此天赋的都会被淘汰了,从此也可以看出,目前数学天赋对生存意义不大)。
随机性
进行有效的数学研究(基础研究),有两个必要的条件:
- 第一,对自然规律拥有强烈的好奇与兴趣。
- 第二,自然规律赋予了探究其奥秘的才能。
显然,对什么事物会有强烈的好奇与兴趣,是随机不确定的;而是否有对自然规律探究的才能,也是基因随机构造的;所以可见,数学研究的必要条件,其实是来自于随机性的。
再来看,这样一个视角,来自一个数学工作者的感受:
“在数学前沿,你会有非常多的困惑与选择,尤其是你进入前沿阵地,接触了很多数学大师之后,你会发现,同一个数学问题可以有不同的思考方式,而且每个都能解决一部分问题,但是这些不同的思维方法,又不是全部相通并协调的,你也不知道哪个能走通,哪个不行,或许一个都不行,你怎么办?——你要自己思考权衡,并做出选择,而一旦选错,你基本就是白费功夫,非常不划算。这时,你就要靠自己的数学天赋了,没人能帮你,很多情况下,就是数学道路的选择,不能盲目相信那些数学大师的方法,在未知问题上,他们也不是万能的。”
如上观点,体现了两点:
- 第一,数学研究,充满了随机不确定的选择和判断。
- 第二,想要出成果,最重要依赖的是数学天赋,而这是随机获得的。
事实上,这个随机性,也给数学带来了一个问题,即:正确的推理与正确的结论,未必就可以抵达那个我们所期望的终极答案,因为随机路径未必就是,指向终点的路径。
接下来,我们再看看,兴趣与热爱。
其实,任何工作都需要兴趣与热爱,才能够做出成果,只不过数学研究过于艰深与枯燥,如果没有强烈的兴趣与热爱,就会感到莫大的痛苦。
而兴趣与热爱,是一个循环增强的关系,即:最开始是好奇,接下来产生兴趣,然后兴趣激发热爱,热爱激发更强的兴趣,兴趣使得更加热爱……如此循环增强下去。
那么,这个循环增强的最大功效,就是能够更多切换我们的状态,进入并维持在一种称之为——心流(Mental Flow)的状态。
“心流基因组计划”的共同创始人——史蒂芬·科特勒(Steven Kotler),在《盗火》一书中,指出:
“心流状态是唯一一种状态,能够使得大脑中,六种强大的神经递质——多巴胺、去甲肾上腺素、内啡肽、花生四烯乙醇胺(大麻素)、血清素和催产素——以形态各异的序列和浓度开始发挥效用。”
而一旦心流体验开始产生这些神经化学物质,我们就不需要日程提醒或强制任务性要求,来保证行动可以坚持下去——因为这种体验本质上的满足感,就已然可以促使我们不得不自发性地行动下去——此时如果不去行动,反而会遭遇到痛苦体验。
于是,心流状态,就加速了信息的积累和脑力的训练,从而可以更快的抵达一个个从量变到质变的节点。这些质变点,则代表着大脑结构复杂化带来的——创造力、直觉力、洞察力、想象力、思辨力、逻辑力,等等。
事实上,独立商业咨询顾问——约翰·哈格尔(John Hagel),针对世界上最为革新、表现最优异的商业组织——也就是地球上最富有动力的团队——进行了一项全球性研究,其结果发现:“世界上,走得最远也最快的,总是利用兴趣与热爱,找到心流状态的个人或组织”。
于是,我们可能会想问,如何才能获得兴趣与热爱,并经常获得心流状态呢?
其答案可能是——懂的人自然知道,不懂的人永远不知道——这是明显的随机性表现。
综上可见,数学研究的工作,实际上是建立无数的随机性之上,这种随机,是先天的注定与后天的运气,所构造的不可控制性——后天的努力忽略不计,也没有用,重要的是天赋与心流,这两者无法通过努力获得。
因此,最终能够真正从事数学研究的,是极少数的个体——这里是指纯数研究,不是数学应用或教学,更不是学习——而能够真正做出贡献的,那就是极少数中的极少数。
结语
人类文明的发展,本质是一个多元合作与协作的故事,但数学看起来却是非常个人英雄主义的学科——它是赤裸裸地证明,谁比谁的天赋更强的游戏(或说谁随机的运气更好)。
但基因希望的是,可以大概率大规模的复制遗传下去,所以人们喜欢的是——合作与分享,因此,数学的个人英雄主义游戏,注定只能是一个单机版游戏,被“孤独”的人孤独地玩战。
而数学的特殊性,还在于——它的抽象特质,带来了广泛的艰难与痛苦,但人类文明又不断证明,其不可替代的底层价值与效用。
有趣的是,在人类众多的活动与体验中,很少有像数学这样——带来很少的即时效用、很多的心理排斥、超长时间的延迟收益、以及与万物关联的普适性。
不过,人们对学习数学的难度认知,是存在极大偏差的,也就是说,学习数学其实并没有想象中的那么难,其难度很大成分是来自于——心理排斥与心理暗示。而数学研究真正的难度是在于——随机性,这就像在黑暗中探索一座无垠的迷宫。
那么,从进化的角度来看,似乎只有极强的预见性,才能让人类在最开始坚定地去研究数学,但基因并没有这种预见性——它只是构建了同样具有普适性的好奇心,结果就“意外”的捕获了数学,并指引了数学研究的路径——这显然是一个冗余性与随机性结合,所带来的“意外收益”。
是的,“好奇心”——或许就是基因所构造的,在宇宙中最为强大的事物。
最终,我们可能会发现,我们以为我们用数学追求到了,宇宙的终极奥义,但其实这都只是宇宙环境中,信息自我构造的随机试错。
而数学现实就是——在神经现实构造的颅内虚拟现实里,运行的一个逻辑现实——“程序”。
后记
- 任何领域的知识,都需要从0开始输入大脑,这个信息起点是一样的。
- 深度与广度不可兼得,天才一定是偏才,全才一定无法登顶。
- 天赋携带者,离开天赋领域,一样充满了无知与偏见。
- 天赋携带者,也一定是缺陷携带者,天赋越强大,缺陷越严重。
- 大脑的进化缺陷(认知偏差),控制着每一个人,无人幸免,也无可避免。
- 开心幸福的生活,与天赋弱相关,与资源强相关。
- 社会价值排序,与天赋弱相关,与资源强相关。
- 认知规律(实验室与论文中的洞见)只是自然规律的一小部分,现实世界是自然规律的完全实例,因此掌握认知规律,也远不能掌控现实世界。
- 原理是一回事,现实又是另外一回事,中间间隔着的,是计算的尴尬。
- 学术天赋远不及,控制天赋(如话术、洗脑),因为后者可以利用故事驱动大规模的合作。
- 内心的坚韧与坚毅,是应对现实世界,甚至是改变世界与控制世界,最重要的品格与特质。