△藍字可關注我們
編者按："真正的遠大志向，是一種實踐。"如果用一個詞來形容2020年，我覺得是“意外”。過去可能需要10年發生的事情，今年湊到一起發生了。
很多事情被大家過度解讀。
比如美股熔斷，當時各種言論甚囂塵上，但是你去看經濟基本面就會發現，基本面沒有太大變化，所以股市能恢復過來。
我們經歷了那麼多真正的危機，這種熔斷其實不算什麼。
但更多事情，是在考驗人心。
在信息雜亂、謠言紛飛的時候，你如何理解真實？在技術狂飆、尋找落地場景的時候，你如何理解未來？在面對眾多可能和誘惑的時候，你如何理解自己？
這對我們當下的人來説，都是大問題。
1 信息時代，
每個人需要具備一些基本能力
當然，我先糾正一個問題，我們現在所説的信息雜亂，不是信息本身的雜亂，而是噪音太多，這兩件事需要分開看。
有些數據是信息，有些數據是噪音。
這就像莎士比亞戲劇裏的一個例子，在一個穀倉裏有兩粒很小的金子，為了找到這兩粒金子，你得把整個穀倉都翻開。
和這個故事類似，那真正混進來的是噪音和謠言，不是信息。
這就要求我們每一個人都要有判斷信息真偽的能力。
1 如何判斷信息真偽？
事實上，陰謀論滋生的環境，並不是真的缺乏信息，而是羣體懶於思考。
判斷信息真偽的方法其實很簡單。
首先，要進行交叉驗證。
舉個例子，對於一些新聞報道來説，你要注意它的內容有沒有標明出處，進行交叉驗證。比如對美國的報道，只有中文報道，沒有當地報道，這肯定就是假的。
這是一個很顯而易見的交叉驗證。
第二，注意內容來源。
很多時候，我們要對內容來源有一個基本的常識和判斷。
比如北朝鮮是個比較封閉的國家，只有韓國的兩個主要新聞社和日本的兩個主要新聞社有記者和線人在裏面，能拿到一些準確信息。
而CNN上的北朝鮮報道，不知轉了多少道彎，不是説它有假新聞，但是至少這件事上，它沒有權威性。
因為它在那裏沒有記者，很多時候也是道聽途説。
所以任何一個報道，它如果沒有一個消息來源，基本上不太可信的。
第三，撇開利益因素。
當一個人有利益驅動的時候，他的觀點往往不中立。
比如，前兩天有個新聞，NASA（美國國家航空航天局）宣佈月亮上可能有水。美國民眾一看就笑了，説NASA又缺錢。
在阿波羅登月那個時代，NASA（美國國家航空航天局）是很受人尊敬的科研機構，但是後來，有些科學家還在踏踏實實幹事，有些科學家沒事幹了，就開始講各種聳人聽聞的事情。
為什麼呢？因為今天，科學家已經是一個養家餬口的職業，和記者、醫生、律師沒有區別。
所以有些時候，在判斷信息真偽時，要看他有沒有利益牽扯，講話是不是為了財政撥款。
所以，即使是NASA（美國國家航空航天局）這樣很嚴肅的學術機構，也有混事的人。而利益因素，是影響信息真偽的重要因素。
2 如何做決策？
在這種環境下，我們應該如何做決策？
第一，我看報紙，只看發生了什麼事，尤其做金融分析的時候。
我老講《華爾街日報》上的分析我不看，我只關注一些消息，比如Google出財報了，我就看這件事。
第二，我要用專業知識去解讀它。
如果報道中引用一個數據，我基本上只看一個大致的趨勢，數據比上一個月漲了還是跌了。
因為各國衡量標準背後的算法不一樣，所以橫向比較不大靠譜。如果有人通過這種不可比的東西，得到了一些結論，基本不可信。
這時，不能偷懶，看到新聞哈哈一笑就過去了，而是要根據自己的專業知識進行判斷。
這個時候，我有一個很簡單的原則叫作“慢三拍”，不論針對什麼事情，在你搞清楚之前，不要急着發表自己的看法。
慢三拍，先不着急，晚點來看，時間會把一些噪音給過濾掉。
第三，任何消息要找源頭。
信息源的可信度非常重要。
這些信息源公認比較可靠，比如現在，全球基本都用約翰•霍普金斯大學的疫情數據，這個信息源基本上是可信的。
而且它和自己以往數據的縱向對比還是有意義的。
3 信息的反面：謠言
信息在給我們傳遞價值的同時，還帶來一個嚴重問題，就是信息的外泄和謠言的蔓延。
謠言常常以簡單合理的方式表達很多人的不安和敵對情緒。
而且大量研究表明，謠言不會自滅。
因此，對付謠言的方式只有一種，就是提供針對謠言的真相。
二戰後出現了信息論，才有了判定信息可靠性的各種量化度量標準，比如信噪比這個量化度量信號和噪聲比例的專業指標，以及對信息可信度的各種專業化的量化度量方法。
在信息時代，判斷信息真偽，是我們必備的基本能力。
如果今天我們依然把專業知識拒之門外，省去了用專業的方法收集信息、分析信息的過程，以及進行嚴密的邏輯論證環節，就很容易被陰謀論誤導。
2 把握時代規律，才能找準前進方向
從上面的處境可以看出，雖然大家都在講信息社會、通訊技術，但對信息本身並不怎麼了解。
我們所面對的考驗，不只是對信息真偽的判斷，還包括對我們所身處的這個時代的基本規律和前進方向的認知。
一方面，人是社會性的動物，如果對整個世界缺乏一個判斷和了解，做任何事都會非常費勁。
另一方面，當你對一些真正重要的問題有思考之後，人就會變得豁達，你會發現平時那點雞毛蒜皮，真的算不上什麼事兒。
對於一個人來講，生逢其時是最大的幸運。
很多人問我：你研究了那麼多的企業，也接觸了很多商業鉅子和學術界領袖，能否從他們身上找到一些相似的過人之處？
我回想那些人，他們的確有一個共同特點，那就是他們都在思考最有價值的問題，那些關於我們這個時代的世界觀和方法論的問題。
1. 新的世界，建立在不確定性之上
我們這個時代的世界觀不同於以往。
原因是，大家對於一些基本概念的理解發生了根本變化。
在二戰前，衡量經濟發展和科技進步的最簡單直接的指標，是物質和能量的總和，而今天，這一指標則進化為信息。
信息是什麼？
在香農之前，大家認為信息是由語音單元或者文字所承載的含義。
但香農認為，所謂信息的含義並不重要，信息不過是對一些不確定性的度量。而信息的意義就在於，使用它能夠消除一個藏在黑盒子裏的未知世界的不確定性，從而達到了解它的目的。
用這種方法認識世界，是信息時代最根本的世界觀和方法論。
世界不再是建立在確定性之上，而是建立在不確定性之上。消除不確定的方法，是獲得更多的信息。
至於信息科技的發展，我們可以看到，從1G到5G的發展，無非是工程師按照香農第二定律指出的方向，根據各個時代能夠獲得的技術，對信息編碼和傳輸技術進行持續改進而已。
很多時候，人們喜歡請專家解讀新的通信技術，其實只要瞭解70年前香農提出的那些最基本的通信原理，就具有了解今天通信技術的能力。
2. 前行方向：用更少的能量，傳輸更多的信息
還有很多人把集成電路的出現看成是信息時代開始的標誌，而不是以1948年香農信息論的誕生為標誌。
支撐信息技術發展的物質載體，就是集成電路。
因為當一個芯片完整地集成了信息控制、處理和傳輸功能，它就可以直接應用於各種工業產品和民用產品。
這時，我們的社會才變成了由信息驅動的社會。
比如在2G功能機時代，我們除了打電話，只能發送一些短信，手機上只能存少量音樂鈴聲和分辨率極低的照片。
但是今天，我們可以在手機上看高清視頻節目，儲存上萬張高分辨率的照片和大量視頻。
從1G到5G的發展過程，每一代移動通信的技術進步，都使得我們得以用更少的能量來傳輸更多的信息。
這裏首先要感謝摩爾定律。
摩爾定律就是半導體集成電路的性能每18個月翻番。
翻番增長是一個非常驚人的發展速度，即便是摩爾，當時也只敢預測這樣的發展速度，能持續10年（1965年到1975年）。
但是沒人想到，信息產業居然按照這個速度發展了半個多世紀。
今天，我們每個人都是摩爾定律的受益者。
3. 摩爾定律會失效嗎？
但是在信息產業沿着摩爾定律一路狂飆的過程中，芯片製程一點點逼向物理極限，台積電已經量產5nm技術，並開始研發3nm技術。英特爾已經跟不上摩爾定律的速度了。
大家開始關注摩爾定律逼近極限這件事對信息產業未來走向的影響。
我認為，理解摩爾定律其實有很多維度。
第一個維度就是對集成電路的影響，也就是對晶體管的數量，或者集成電路的集成度的影響。
5年前，我曾經問過我弟弟吳子寧，什麼時候半導體的發展會達到物理極限？
那時他説20年就能達到。
現在看來，還有15年就能達到物理極限。
第二個維度是，在集成電路設計方面，是否還有別的方向可挖掘。
摩爾定律意味着，集成電路的前進方向是，在用同樣的能量，處理更多信息方面。
IoT的關鍵不在於提高單獨一個芯片本身的能力，而在於做同樣的計算，能不能把能耗降低99%，就是降低兩個數量級。
比如英偉達設計一個人工智能算法的GPU（圖像處理器），一秒可以進行100萬億次浮點運算，谷歌隨之研發出一個更加專業更有針對性的算法，在單位能耗處理信息方面，號稱比英偉達又增加兩三個數量級。
英偉達不服氣，認為谷歌那款只能做一種計算，而自己的是一個通用處理器。
但英偉達和谷歌的算法意味着，在集成電路的研發方面，可以做方向轉移。
從這個角度來講，我覺得摩爾定律還可以再後延20年。從現在開始還有1/4世紀。
第三，半導體設計本身，還有一些可優化的地方。
今天很多人寫計算機軟件，如果一定要優化的話，性能可以提高几倍。半導體設計也有同樣的優化空間。
其實對整體來講，IT行業對摩爾定律逼近極限這件事，並不是很擔心。
換句話説，大家對摩爾定律逼近極限的擔心，還不如對全球變暖問題的擔心。
3 對我最有啓發的科學家
在理解整個信息產業發展的過程中，對我最有啓發的科學家是香農和圖靈。
這兩人可以一塊講，因為他們有很多共通的地方。
左：圖靈；右：香農
第一，他們在科學上有很大的貢獻，一個講清楚了計算的本質，一個講清楚了這個信息的本質。
第二，他們都是很純粹的科學家。
比如圖靈思考“可計算”的問題，放在今天看，也是非常大、非常虛的問題。當時20歲出頭的圖靈為什麼要思考這樣一個十分抽象，甚至不知道能否找到答案的問題呢？
這背後沒有任何商業利益，甚至短時間內看不到什麼應用場景，僅僅因為它深奧、有趣、尚且無人能給出答案。
2019年，我專程訪問了英國皇家學會，拜訪了包括前任主席馬丁里斯在內的多名成員以及一些諾貝爾獎獲得者。
我很好奇，只佔世界人口1%的英國，為什麼能夠對世界科學貢獻如此之大。
他們的共同看法是，英國的科學家和古希臘學者一樣，十分喜歡研究那些深奧的、在外人看來完全沒有任何應用價值的問題。
就像圖靈在研究可計算型問題時，從來沒有想通過發明計算機來發財致富。
和他們一起的還有一羣科學家。
從1946到1953，這羣科學家在紐約的比克曼酒店不定期地就行一系列講座和討論會，包括香農、維納、馮諾依曼等人。
他們剛剛走過從一個機械世界走到一個電子信息的世界，從一個以能量主導的世界到一個以信息主導世界。
這些最聰明的頭腦聚在一起，站在那個歷史的十字路口上，思考未來世界會是什麼樣子。
但歷史上，正是像香農、圖靈這樣的人，以及他們的前輩——畢達哥拉斯、歐幾里德、托勒密等，點亮了我們前進道路上的希望之光。
我覺得這給大家一個啓示：真正的遠大志向，不是一種虛無縹緲的東西，而是一種實踐，通過自己親身的工作，去實現人類的一個構想。
這也啓發我們，改變這種急功近利的想法，去追尋暫時看不到收益，但是真正有價值的東西。
我們當下仍然處在歷史的十字路口。
新一輪的信息技術迭代正在發生，物聯網時代究竟是什麼樣子也有待探尋。
對一個年輕人來講，如果家裏不是等着你趕快養家，那麼你就要多想一想，20年後你想成為一個什麼樣的人。
自己想清楚這個問題就好。
有人説20年後我想成為億萬富翁。你可以去做，但是你很快會發現，那條路擠得不得了。
偶爾有一個人説我想成為科學家。這條路可能比較快，因為沒有太多人跟你競爭。
4 任何時候，都要主動行動
這也讓我想到了今年，很多人問我關於“焦慮”的問題。
1. 人生的際遇，總是福禍相依
對於今年的應屆畢業生來説，疫情打亂了大家的求職。這件事值得焦慮嗎？
我覺得真的不用焦慮，如果為這事兒焦慮，那説明過去走得太順了。
我講講我自己的例子吧。
2000年，我快畢業了。那時，我所在的專業根本不需要找工作，大公司都在搶人。
有些公司把一個班的人拉到一個遊艇上，圍着海灣轉一圈，下船就簽約。
我原定2001年畢業，真到2001年的時候，互聯網泡沫破了，美國還遇上了911恐怖襲擊，所有公司都停招。
我本來想在IBM和AT&T（美國電話電報公司）這兩家裏挑一家。但這兩家都停止招聘，我就沒事幹了。
這時我在網上逛，看到有一家小公司叫Google。我想反正現在沒事做，就去面試一下吧。
他們的offer給得很快，AT&T（美國電話電報公司）的offer晚了一週，我就這樣去了Google。
現在回頭看，人生際遇總是福禍相依。遇點意外，真不知道是好事還是壞事。
所以不要焦慮，在任何時候，都要積極主動地行動。
那半年我要是在宿舍裏打遊戲，等offer，就沒Google什麼事了。
2. 創業者，要將自己逼到極限
今年對於創業者們也是一個挑戰，經常有人問我，什麼樣的團隊會走得比較穩？我覺得，我看好的創業者一般具有這樣3個特徵。
第一，誠信。
我過去一直強調一點，創始人要誠信。我基本上認為創始人代表着團隊，創始人的信用就是團隊的信用。
第二，創始人要把自己逼到極限。
為什麼這麼説？因為一個小企業，剛開始的狀況都是人少、錢少、事多。創始人就得什麼事都能幹。
走了任何一個人，創始人都得自己頂上去。財務走了，明天開始自己管財務。不能走一個人，公司就癱掉。
所以創始人只有把自己逼到極限程度，他才是一個真正的多面手，才是一個有能力的創始人。
第三，創始人要有責任感，把下面團隊給養活。
很多創業者一開始就指着靠招一羣人來幹活，靠下面的團隊養活自己，肯定不行。
早期的很多創始人，都是銷售出身的。為什麼？因為那時沒有風險投資，創始人要自己有本事拿一個大單子，把整個團隊都養活。
在互聯網時代，大部分創業者都是有產品頭腦的工程師，馬化騰、黃崢、宿華這些人，都是工程出身，自己做點東西放到網上去，有了流量。再融些投資人的錢，就能把大家養活。
所以我現在看好具有這3點品質的創業者。
5 結語
今年總歸是意外頻發的一年，我有較長時間待在家裏，來寫一本關於信息時代的全景式的書。這個想法大概有15年左右的時間了。
這是我們身處的時代，我們的命運都和這個時代的各種要素息息相關。
當你知道它們的基本原理時，才能在它的發展邏輯中，尋找自己的位置。
在這個過程中，我們會看到一些極為聰明和智慧的頭腦，幾乎以一己之力改變了文明的發展進程。同時，看到更多的普通人齊心協力，推動整個社會欣欣向榮。
瞭解如何運用這些要素進行決策，瞭解技術和經濟發展的趨勢成為我們的必備技能。
同時瞭解歷史上那些成功的人、成功的做事方法，能夠幫助我們事半功倍，獲得可重複的成功、可疊加的進步。
作者：浮燈
來源：筆記俠（ID：Notesman）
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