如何培养《未来架构师》? (2)
--内涵：教育迈向知识3.0之路
作者：高焕堂，misoo.tw@qq.com
著作：《思考软件、创新设计》
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内容：
一、前言：从知识1.0到知识3.0
从中华文化的发展中，其早期的知识1.0，人类知识的来源主要是基于归纳法的观察、抽象、结论的思考(推理)逻辑。到了文艺复兴时代，欧洲科学背后的哲学大改变了，转变成为以演绎法为主的假设(assumption)、试验、实证的思考逻辑；我称之为：知识2.0。到了爱因斯坦时代，美国科学背后的哲学又有了大改变，转变成为以假定(hypothesis)、思维体系、检验、反证的思考逻辑；我称之为：知识3.0。
随着VR、AI和互联网科技潮流的来势汹汹，教育应该更加着重于知识3.0，培养下一代新秀们真正属于自己的想法和思考，这是极为重要的；一方面避开机器人抢工作的威胁；另一方面则强化洞察和创新能力。
二、<想>的技能与<做>的技能
人们总是渴望拥有简单与美，以便提升自己处理和掌控复杂的能力。人们从复杂到简单的主要途径有二: 1) 从经验(观察)中归纳出来；2) 从想象中设计出来。
在知识1.0里的主要途径是：从经验(观察)中归纳出来。其中，长辈们经历多，比较容易归纳而得到简单。而年轻人因经验少，难以自己得到简单，只能拿长辈们归纳出来的简单去应用。因此，如何(how-to)做出有用的效果是教学的重头戏。于是，长辈(老师)面对复杂，从复杂归纳出简单(包括原则和做法)，然后老师把简单教给学生，让学生拿简单去应用于各种复杂的环境。因而在教育上，学习<做>的技能是重头戏。老师阐述着结论的涵义和原有的背景(现象)，学生则基于结论，进行实际应用，从应用中进一步领悟出结论的深层涵义。
由于，在知识1.0里欠缺了像知识2.0的演绎思维过程，导致知识1.0常常结论清晰，但缺乏说服力，学生也无从学习其幕后的思维过程的知识，例如孔子如何想出来<三人行必有我师焉>的结论呢? 在知识1.0里，并没有叙述孔子的思维逻辑，没有传授<想>的技能。
在知识3.0里，<想>的技能可能远比<做>的技能更能带来幸福。例如，在<想>的过程中，人类天生就善于变换视角(view)，而且能兼具多重视角(multiple view)。由于许多客观的真理常常是人类在现阶段所无法得知的。所以，知识(knowledge)常常表达人们内心从特定视角所看到的现象，并非叙述着真理。于是，兼顾多重视角，非常有助于人们洞察复杂外貌背后的简单和美感。
三、<想>的技能与知识
<想>的技能就是思维技能，在知识3.0里，思维技能是教育的重头戏。学生和老师一起面对复杂，一起从想象中设计出简单。在这个过程中，学生可以从老师学习到<想>的技能，学会了如何面对复杂、设计出简单，因而提升了学生处理、管理复杂的能力。其心中，这些复杂就不再复杂而不害怕、信心满满了。在学生未来4、50年岁月中，面对新世界的百花齐放、繁荣多变，就不会害怕、优雅地抓住幸福机运了。
简而言之，在知识1.0里，学生与老师是<user>关系，老师把归纳出来的简单，包括结论和做法(how-to)教给学生，而学生则<使用>(use)这些简单去面对复杂的新环境。所以，学生是老师的用户，也就是学生与老师之间是<user>关系。
到了知识2.0之后，学生与老师之间则转变为<co-designer>关系。两者任务是:一起面对复杂多变事物，然后一起得到简单。所以知识2.0的文章里，更多叙述了演绎推理的思维过程，学生可以学习到更多<想>的技能。
面对VR+Al对产业经济的巨大冲击，人们未来走向的复杂与不确定性，不宜再偏向知识1.0的<老师从复杂归纳出简单，把简单(如how-to)教给学生，然后学生拿去应用>教育模式了。例如，老师从复杂的VR+AI科技中找出简单how-to，并且以范例说明如何应用到医疗、建筑各种复杂场域上，就是典型偏向知识1.0的模式。
一旦老师们，走出知识1.0的古老雕堡，带领学生迈向广阔无垠的原野，踏入无人走过、阴暗的森林，一起寻找出路径。可培养学生<与不确性共存>(living with uncertainty)的心境、勇气和能力，可能比教他们一堆<做>的技能更具有意义。
四、<知行合一>新解
由于知识1.0没有叙述思维过程和<想>的技能，老师阐述着结论的涵义和原有的背景(现象)，学生则基于结论，进行实际应用，从实践(how to do)中领悟出结论的深层涵义。所以个人的知行合一，在知识1.0里是很重要的。然而，其领悟出来的<知>是偏于智慧(intelligence)，而不是知识(knowledge)。
自从文艺复兴时代，英国牛津大学开始招收平民学生来就学，而老师(教授)们则终身职，专心在学校里研究知识，然后公开其知识，反而是实施个人的<知行分离>。因为知行分离，知(智慧)与行(实践)之间需要有一个可传播的符号形式，称为：<知识>。为了广为流传后代，大学教授要是公开其知识(publish)，让更多贵族可教、更多平民可学，并流传给后代。反观东方社会，在宋明时代盛行个人的知行合一，导致社会上可分享、流传的知识并不丰沛。而西方因施行个人的知行分离，而让社会上知识大幅充实，反而促进了整体社会的知行合一。
<智能/知识/笃行>是三个层级，强调个人知(智慧)行合一，很可能导致知识层的匮乏。也可能导致社会的整体知行分离。如果人人都各自知行合一；例如，尼姑自己念经求智慧，又种菜修行，她们与农民之间，就更少交换知识了。西方人早已说了: Knowledge is power。别忘了，不是: Intelligence is power。
五、知识2.0的基础：假设性思维
自从知识2.0时期以来，假设性思维就扮演重要角色，是一项基础的思考技能。科学也是筑于假设之上。例如贝特森在其《心智与自然》一书里写到：“如同艺术、宗教、商业、战争、甚至睡眠，科学也是筑于预设(前提假设)之上的。然而，科学与其他人类活动不同的地方，不仅在于科学的假设决定了科学思考的途径，也在于科学家的目标，是去检测与修正旧有的假设，并创造新的假设。”
刚才提到了，知识常常叙述着人们从特定视角所看到的现象，而人们会采取何种视角来看待新事物，常常受到内心假设所影响。例如，VR是不是一项技术呢？其实，真理并不重要，因为真理可能人类在现阶段是无得知的。重要的是我们内心以什么视角来看待它呢? 所以反思内心假设是一项<想>的技能。
假设是人们思考的必要过程，在推理(reasoning)的过程中，被视以为当然、如同事实而未加以明述的信念。例如，知行合一、乱中有序、好心有好报等都是人们常见的假设。假设是人们思考的必要过程。例如，企业经理们可以反思自己公司的商业模式背后的假设；并基于相同(反思)技能，去洞悉竞争对手商业模式背后的假设，便可预测双方未来行为；然后变换自己的假设，拟订自己的新商业模式。例如，《呆伯特法则》一书的作者写道：“有些单位透过调整其业务内容，盼望追求美好的未来。这往往是虚掷时间的，其实通过调整商业计划幕后的<假设>部分，就能有效获得一样的结果。请记得，未来建立在假设上，而假设就是你自己所编撰出来的，没有必要让它绑住你自己。”
做假设(making assumption)是人类的重要思考技能。假设既能协助人们思考(推理)，也常局限人们的思考、导致影响其决策、行为和结果。
六、不自觉的假设
刚才说明了，人们会采取何种视角来看待新事物，常常受到内心假设所影响。所以，反思内心不自觉的假设(unconscious assumption)是一项<想>的技能。不自觉假设是人们思考的必要过程，虽然它并没有足够证据支持，但经常被自己视为理所当然而不自知。因此，假设既能协助人们思考(推理)，也常局限人们的思考、导致影响其决策、行为和结果。
例如，有一家百货公司贴出公告说：”本周六中午将举行泳装选美大赛”。到了周六中午，许多男士出现了。比赛开始没多久，观众个个失望地离开了。为什么这些男士们会有这种行为呢? 因为他们心中有一个假设：<那是女生泳装选美大会>。而且他们自己事先也没察觉这个假设的存在。
再如，我们也可以反思一下，我们内心是否有个假设: 限时间的笔试可测量出一个人的想象、思考能力。因而推导出一个结论：在高校大学联考中，一些联考成绩不佳的学生，其想象力、思考力、创造力就不如考上知名大学学生。然后，依此似是而非的结论而做了决策和行动：知名大学的学生宜多培养<想>的技能，而其他学校的学生则宜培养更多<做>的技能，并力求知行合一。其实，<知行(该)合一> 也是只一个假设，并非真理!
七、假设vs.假定(Hypothesis)
假定是一种特殊的假设(assumption)。在思考推理上，<assumption>是假设性的事物，等同于事实(fact)，做为推理(产生结论)的基础。自从知识2.0，假设性思维是核心，是演绎逻辑的要素。例如，我计划在厦门市正在建立<知识3.0教学>基地。假设这个基地今年会很成功地对所有中小学在职老师进行知识3.0师资养成培训。
以上的假设，视之如同事实，然后做个无厘头的假定(hypothesis): 它会让工业4.0的普及率提升20%。<assumption>可能与现实不相符(例如，可能没有人提供经费)，才称为:假设。在心中<assumption>等同于事实，做为推理(产生结论)的基础。这样让我们把焦点集中于假定:它真的能会让工业4.0的普及率提升20%吗？
<hypothesis>是忆想出来的，可执疑的，要拿事实(facts + Assumptions)来仔细检验的。经过努力检验，如果检验成功，提报给市长，如果市长也支持，再返回到<assumptions>，开始思考如何把<assumptions>转化为<facts>。经过一段时间的努力，<assumptions>变成<facts>了，则<hypothesis>(梦想)也可望成为<facts>了。于是，梦想成真了。
<hypothesis>是空中楼阁，<assumption>是空中楼阁的地基，<fact>是现有的一片土地。如果一个大学只教导学生天天务<实>地当农人耕耘既有的土地，新生代就不懂得要去打造地基，导致空中楼阁还是空中楼阁!
为什么不懂得要去建造地基，因为学校没有珍惜、呵护学生的想象力、梦想力，不用心培育学生勇敢去筑空中楼阁之美梦。导致新秀们只会一步一脚印(赤脚)耕田，做极低薪的工作!因之，大学应该教育下一代筑梦、造地基、然后根植于土地上。然而，别忘了顺序有先后:1)筑梦、2)造地基、3)根植于土地上。顺序若颠倒，则: 世世代代当农夫，不知要造地基，人人空想。
熟谙两种假设，是思维<技能>。把假设转变为<facts>是做的技能，也是创新的技能(之一)。愈重视思维技能的培育，学生们就愈能抓住创新机会。在学生未来数十年的人生中，愈能抓到幸运、致富的机会。脱离现在老师们所教他的古老耕田<做>法，进而代动下下一代的不断创新。如果大学不重视思维<技能>，学生(老师)思维没有主体性，产业的创新力自然低落。期待大家更珍惜年轻人的多元思维，并添加更多思维技能，唤起人皆有之的想象力、洞悉力，让他们在未来4、50年岁月中，能在千变万化的新环境中，抓住更多幸福、致富的机会。以免30年前跟老师学习最新<做>技术，30年后还在应用古老<做>的技术。
八、序中有乱
在中华文化中，人们面对复杂的技能有二：1)乱中有序；2)序中有乱。在知识1.0里，前者<从复杂(乱)中归纳出简单(序)>是主流，最典型的就是《易经》的变易、简易和不易。也就是观察复杂现象(乱)、分析外貌、找出稳定规律(序)。人们相信乱中有序，就致力于乱中找序。例如，我担任过老师，我曾经尽力去从复杂计算机知识和技术中，找到万变不离宗的主轴，让学生能掌握不变，然后应万变，并出神入化、千变万化。我很努力在乱中找序，满足一群相信乱中有序的学生们。其实，乱中<找>序只是途径之一。事物表象背后有没有序是一回事，而找到的不变之<宗>是不是真序也是未知的。
另外，汉字 <容易>，则意谓着: 找到容器来包容变化(易)，即得到简单。也就是<序中有乱>的意思。在知识2.0和3.0里，偏向于运用更多想象、假设和求证的设计思维，来设计出形形色色的序来包容千变化的外貌，则一切未来及远在天边的事物，在我们心中就变得很<容易>了。
九、如何(how-to)从简单中得到复杂呢?
在知识1.0思维中，这项答案是：衍生(Derive)。例如，太极<生>两仪，两仪生四象，再生八卦。至于如何<衍生>呢? 可能大多数人都讲不清! 因此难以从简单中<驾驭>复杂，只能<应变>了。只好苦修、顿悟、登峰造极而出神入化!
在知识2.0和3.0思维中，如何从简单到复杂呢? 答案是: 组合(Compose)。也就是，以简单形式容纳局部(part)复杂，再以形形色色的how-to来将众多简单组合成为复杂的整体(whole)。就如同：洛夫莱斯夫人(Augusta Ada Lovelace)是英国著名诗人拜伦的女儿，被称为“软件程序设计之母”，她在1842年就说过：“想象力是什么？这是一种组合的能力，它可以采用新颖的、独特的、无限的、不断变化的方式将事物、事件、思想和概念组合起来…它可以洞察我们周围看不见的世界，那是科学世界。”
由于人人可有自己内心的简单，也可创造各自的how-to去操作简单，进行各式各样的组合出百花齐放的整体。因此可以从简单中<驾驭>复杂了，而不是只能<应变>了。<应变>如同打太极拳，适合年长者，年轻人不太喜欢。<驾驭>如同乘风破浪，正符合年轻人的味口。其中，<组合>如同玩乐高积木，幼儿也喜欢。
十、走出<how-to>的碉堡
在知识1.0里，教育的重心偏于<做>的how-to。到了知识2.0，其重心则转移到<想>的how-to。使得许多人误认为学习how-to是教育的核心，这对教育的成长，可说有利也有很大的弊!
在知识3.0里，则要走出上述古老的雕堡，老师带领学生迈向广阔无垠的原野，踏入无人走过、阴暗的森林，而森林中本无路(how-to)。老师引领学生无(路)中生有! 凡是逃避面对复杂、不愿拥抱变化、懒惰思考、只想学习别人的how-to，是不值得鼓励的。
老师不先谈how-to，引领学生注意what。例如，可以谈论什么是简单? How-to攸关于人事物中的<事>，是学生自己要无中生有的。What攸关人事物中的<物>，引领学生关注复杂中的简单形式(物)，而不谈简单流程(事)。
学生在外在现实复杂与心中期待的简单，两者拉扯的张力中，唤起想象、变换视角(调整观点)、反思自己的假设、并与同学分享反馈，建立自己思想。然后，带着优雅自信心，踏入其他复杂环境，动态觅得how-to，并迅速修正how-to。这些how-to得来全不费功夫，用完就丢，永保新鲜!
为了唤起人皆与生俱来(不限年纪)的想象力、变换视角(调整观点)、反思自己的假设、并与同学分享反馈，建立自己思想和见解。美国史丹佛大学无中生有了多种教学how-to，例如:<便利贴右脑互动>教学模式。现在美国的how-to百花齐放，哈佛大学也有自己无中生有的how-to。硅谷各公司也各有各的how-to。记得，how-to要永保新鲜，how-to像冰箱里的cheese，不是愈陈愈香，而是很快会发霉，而且会被AI机器人偷吃掉，如下围棋。
物(不是事)的简单，来自其元素不多(最好不超过4个)，元素关系明确。例如，政府组织，三权分立，只有3个元素:立法、司法、行政。至于五权宪法就比较复杂(不够简单)，人类比较难以操作，也就是难以掌握简单来驾驭复杂。再如原子(atom)，只有3个元素: 质子、中子、电子。足够简单，人类可无中生有许多how-to来操作它，并藉之驾驭复杂多变的人们周遭事物(如温度)。所以，在知识3.0里，老师和学生是<co-designer>关系，一起面对复杂、拥抱善变、思考简单、设计简单(what和how-to)、掌握简单、驾驭复杂。
十一、设计出简单
也许有人会说到: 只有像孟德斯鸠(Montesquieu)、道尔顿(Dalton)这样的天份，才能想象到这些简单结构。我认为这样的说法也是随意归纳(知识1.0)出来的结论，并非真理! 例如，50年前全球化开始了，物流产业日益复杂，人们从复杂而想象简单、并设计出简单: 集装箱。这集装箱只是一个长方形盒子，并不需天才，就像铅笔盒、便当盒，人人可想得到的。当年的一位台湾跑船的年轻人，也没念知名的大学，就可想象出这个简单盒子与复杂之关系。因而无中生有，找出一大堆how-to来操作简单、进而驾驭复杂。这位年轻人就是当今全球航运业巨头，台湾的张荣发先生。
在知识3.0的教育，期待能培育出: 1)设计出简单(如集装箱)的人，2)找出形形色色how-to的人(如张荣发)。而不是仅仅培养出，一心一意学习别人how-to、勤练how-to、应用how-to的人。<how-to>本身是一个手段，就像铁锤，许多学生天天拿着铁锤找钉子，甚至把人们的头当成钉子了。其实，不同的simple、不同的assmption、不同的context，都会影响出不同的how-to。
然而，在复杂的物流运输中，在那里可以找到简易的<集装箱>呢? 又那里去找到一堆操作集装箱的how-to呢? 很简单，只要想象、联想到铅笔盒、便当盒就找到了，人人与生俱来的能力，唤醒它即可。人人都有很丰的联想力，只是没有把内心渴望的简单与所面对的复杂联结起来，透两者的张力，激发出联想力。
在古典的知识1.0下，几乎是年纪大、阅历豊富者，才能依循易经的<变易、简易、不易>而找出不变、一以贯之的永恒之道。此时，要归纳出简单，对年轻人很困难，因而不易传承、甚至无法<教>!
至今，大学大多还没提供张荣发所需要的知识3.0的思维。知识3.0思维不依赖轻验与归纳、不必丰富阅历。反而更适合于教育、传承给年轻人。例如，张荣发也是在20多岁就开始发挥其潜能，掌握简单、驾驭复杂。总之，知识3.0可以让年轻人迅速拥有自创的简单和how-to，并藉之驾驭复杂。而不是年轻学习别人的简单，年老时才一以贯之，才得到自己的简单!所以在知识3.0里，20多岁就能从复杂中设计出简单。此外，我在接近60岁时也能从复杂设计出简单(如我的EIT造形)，就如同道尔顿的原子(Atom)，我的EIT也只有3个元素: E、I、T。想象、联想是人人与生俱来的能力，不限年纪限制，随时都可以唤醒它。
十二、组合出复杂
在以知识1.0里，简单与复杂之间是什么关系呢? 答案是: 共相与殊相之关系。人们观察一群殊相，抽出共同的现象(万变不离其宗)，得到简单(即共相)。反之，如何(how-to)从简单中得到复杂呢?答案是: 衍生(derive)。例如，太极<生>两仪，两仪生四象，再生八卦。至于如何<衍生>呢? 可能大多数人都讲不清了。因此难以从简单中<驾驭>复杂，只能<应变>了，只好苦修、顿悟、登峰造极而出神入化!
在知识2.0和3.0思维中，如何从简单到复杂呢?答案是: 组合(Compose)。也就是，以简单形式容纳局部(part)复杂，再以形形色色的how-to来将众多简单组合成为复杂的整体(whole)。就如同:洛夫莱斯夫人(Augusta Ada Lovelace)是英国著名诗人拜伦的女儿，被称为<软件程序设计之母>，她在1842年就说过：“想象力是什么？这是一种组合的能力，它可以采用新颖的、独特的、无限的、不断变化的方式将事物、事件、思想和概念组合起来…它可以洞察我们周围看不见的世界，那是科学世界。”
由于人人可有自己内心的简单，也可创造各自的how-to去操作简单，进行各式各样的组合出百花齐放的整体。因此，可以从简单中<驾驭>复杂了，而不是只能<应变>了。<应变>如同打太极拳，适合年长者，年轻人不太喜欢。 <驾驭>如同乘风破浪，正符合年轻人的味口(其中，<组合>如同玩乐高积木，幼儿也喜欢)。
在知识1.0强调<分析+共相>，其反面正是知识2.0所强调的<组合+殊相>。兹拿飞机来说明，知识1.0偏于从观察一群飞机或小鸟中，归纳、抽象出共相，追求一以贯之的不变。而知识2.0偏于从想象出简单结构，然后把一群各自<不会飞>的零件(如轮胎、引擎、机翼、机尾、油箱等)，以该结构将它们巧妙地组<合>起来，让整体飞上天空。我脑海里想的是要创造<会飞>的整体(产业未来、或50年前张荣发心中的海运物流业的未来)，而不是去分析一群不会飞的部件(part)，归纳出共相。
在组合出独特的殊相时，人们心中先有<合>的目标(goal or vision)，然后引导人们先构思简单形式(结构)，找出从简单通往复杂目标(会飞机器)的各种可能how-to。只要心中的简单或未来期得中的复杂(还未成事实)有所改变，从简单到复杂之路(how-to)就改变了。实际走在<从简单到复杂之>路(how-to)上，需要有现实资源来支撑的，因此这how-to是会不断修正的。在知识2.0或3.0 思维下，<how-to>是来自内心的简单与期望的复杂，并受现实资源的消长而随机应变；也就是，其对眼前现实而应变。而非来自眼前现实的不变，等到未来才对其(将来)现实而应变。
十三、捕捉<黑天鹅>
从传统<机率性(Probability)思维>，融合更多<可能性(Possibility)思维>可大幅提升洞察力。有一本书叫<<黑天鹅>>在说明如何关注、面对不在预期中的事件。例如，50年前集装箱出现时，客户并不喜欢，日本丸红公司有两艘集装箱轮船，找不到生意。张荣发如何看出其带动未来大风潮的微小可能性(又称万一性)? 张荣发把两艘船带回到台湾，在客户都不买单下，能看出它一定会爆红呢？
回想2007年，Android beta版出来，没有任何App时，我也观察到它爆红的万一性，2008年元月号北京程序员杂志封面文章是我写的，我大胆说明了Android一定会爆红。再经过1年9个月后(2009秋)，HTC终于推出世界第1支Android手机，如今大家都看到了当年的万一性，引发了今天大潮流。
一样地，将近3年前，我观察到VR技术的万一性，虽然人人载上VR头盔不舒服，会头晕，但一定会爆红。3年前就成立VR产业联盟，鼓吹大家关注VR和AI，迎接大潮流的来临。避免新生代天天守住冰箱里的渐渐发霉的蛋糕，却意外被AI机器人偷吃掉。如今，连Apple都主推VR/AR，这VR+Al已成大潮流。知识3.0的万一性，必然成为教育界的大潮流，洞察力就是: <看>到现在的万一性，也<见>到未来的机率性。
十四、VR+AI潮流下的赢家
2004年诺贝尔奖得主康纳曼(Daniel Kahneman)写了一本书：《快思慢想》。他提到人类思考有两个系统，他称之为：<系统一>与<系统二>。系统一掌管<直觉/相信>，而系统二掌管<思考/怀疑>。一般而言，知识1.0常常强化了系统一，所以在中小学时期，课堂上的东方学生的算术计算速度比西方学生快。而知识3.0常常强化了系统二，所以到了研究所(含博士班)时候，在课堂上西方学生的思维活跃性比东方学生高出许多。
随着AI+大数据的科技潮流，知识1.0教育思维下，习惯于系统一主导的台湾下一代，系统二将更加弱势，而无主导权，其思维和洞察力会更衰弱。反之，随着AI+大数据的科技潮流，知識3.0教育思维下，习惯于西方学生的系统二将更加强化，原来系统一主导的工作(如开车)由机器人来代替。人们专司思维和洞察。
以此推之，知识1.0教育思维一直强化下一代的系统一，由于远非机器人所能比，系统二又没好好培养，因此系统二输给洋人，系统一输给机器人，全部失业了。所以，人们未来的不幸与幸福，很可能决定于今天教育哲学的落后与先进了。
十五、时间是资产
黑天鹅的出现，初期并不起眼，经过一段时间，逐渐产生乘数效果的巨大效应。这一段时间是一项宝贵的资产，可以充分运用这时间汇集资源，准备好迎接幸运来到，或逢凶化吉。
前面所提到的张荣发先生也是洞悉到集装箱黑天鹅而获得宝贵时间，并且预做准备。而后来才进入的竞争者，就因缺乏时间资源而失去竞争力。大多数的机率性思维者，几乎都成为失去时间的后知后觉者。因为他会觉得黑天鹅，还没普及流行，尚未成气候。
也许您又想问我<如何>(how-to)培养学生台抓黑天鹅的技能?我虽然不太愿意提供，其实我是有些培训用的how-to。只要不把它当成不易(变)之how-to，我就愿意提供。例如，我思考张荣发如何同时面对集装箱的<简单>与日益庞大海运物流的<复杂>。我也运用知识1.0而归纳出一些规律和做法，例如我的一项法则: 凡是产业的革命性转折点，都隐隐约约出现集装箱的身影。2008年元月号北京程序员杂志封面文章是我写的，我大胆说明了Android一定会爆红。文章里我也叙述如何运用集装箱思维来抓到Android黑天鹅。
集装箱具有<简单>特质: 单一形式。从简单到复杂之how-to: 内涵多变、重复组合。所以集装箱这种黑天鹅的身影有三项特征: 单一形式、内涵多变、重复组合。于是就可引领学生一起抓黑天鹅了。例如，信息系学生很容易看到20年前的黑天鹅: XML。XML有三项特征: 单一形式、内涵多变、重复组合。这只当年的黑天鹅，如今已无处不在了。反思一下，我猜大学里的信息系老师一定会教学生<如何(how-to)><使用(use)>这XML，并期待能应用得很熟练。但是，大都不愿意花时间带领学生，以张荣发看待集装箱的心境去洞察它与复杂之关联。
为什么大学不想用心培养更多台湾的张荣发、大陆的马云呢？我实在百思不得其解! 沉迷于从老师学习how-to，勤加演练，力求应用，就是知识1.0的特征。这种不断强化<系统一>的学习，终究会输给AI机器人，而且输得很惨!期待各学校多加关心知识3.0，强化学生的<系统二>，培养更多像张荣发一样的洞察力。
我们从中学就在学习道尔顿的<原子学说>和原子模型。原子也具有三项特征: 单一形式、内涵多变、重复组合。数百年前，道尔顿凭想象力，创造了这只当年的黑天鹅，如今已无处不在了。但是，许多高校老师都没有花时间带领学生，以道尔顿看待原子的心境去洞察它与复杂万物之关联。2012年，我以道尔顿的心境，凭想象力，创造了一只EIT黑天鹅，我称之为: EIT(Engine/Interface/Tire)造形。EIT也具有三项特征: 单一形式、内涵多变、重复组合。如今也逐渐成为IT架构设计的基本pattern。
或许不是人人皆有兴趣于凭想象力、创造新的黑天鹅。然而，我发现大多数人都有兴趣去洞悉黑天鹅与未来复杂之关联。因为台湾的张荣发、大陆的马云都因而得到巨大财富。
十六、Vision是北极星
简单(如单一造形)带来一种新的序(order)、内涵多变，其意谓着: 序中有乱(变化)。重复组合，带来整体复杂中的新次序。为什么要发挥想象力，创造简单的黑天鹅? 因为现实(Reality)会演变成为未来的复杂，甚至失控失序，人们难以驾驭，后果难料。人们不喜欢未来失序难料的复杂，发挥想象力，观想一个未来有(新)序的、可驾驭的复杂，称为: 愿景(vision)。
在愿景(V)的指引下，找到(联想)一个简单形式，做为起点。然后，以简单形式为序，形式的内容多变，创造局部的序中有乱。然后，拿形式(内含复杂)重复组合，带来整体复杂的乱中有(新)序。实现了愿景(V)中的可控的新次序；例如，有集装箱的码头。
共有三种人: 1) 创造集装箱(简单)者，2) 洞察黑天鹅(集装箱)者，3) 等待天鹅满天飞者。偏于知识1.0的校园，会培养出第3种人。大陆的马云，他洞察到黑天鹅(互联网)，观想他的愿景新次序。然后，依不同阶段现实(Reality)资源的变化而迅速调整how-to，蛇行前进，迈向愿景新次序。没有固定不变的how-to，没有持久的大战略，而是在V指引下，一连串有效战术的动态组合所构成的战略长线。所以，how-to不是从别人拿来的，而是来自不断mapping from vision to reality而产生出来的。也就是不断创新设计出来的。这种创新设计的心境和思维，通称为DT(Design Thinking)。也是基于溯因推理的知识3.0的核心要素之一。
随着VR+AI科技潮流的冲击，产业的现实(Reality)会演变成为未来的复杂，甚至失控失序，人们难以驾驭，后果难料。我们洞察到黑天鹅(VR+AI)，找到简单因子(KW-3.0)，观想愿景新次序。然后，依不同阶段现实(Reality)资源的变化而迅速调整how-to，蛇行前进，迈向愿景新次序。总之，洞察黑天鹅(VR+AI)，面对未来可能失序的复杂(失业)，设计出简单(知识3.0)，观想愿景新次序，依现实(Reality)资源而调整how-to，蛇行前进，驾驭复杂，带给未来新次序。
十七、美之序
为什么知识3.0跟<设计>有关呢？设计跟<美学>有关。所以，知识3.0与美有密切关系。反思一下，每一片枫业的外形都是简单: 单一形式。在细节里，每一片枫业内涵都不一样: 内涵多变。一整遍枫树林，满山满谷的枫叶，显得美不胜收，这美来自: 重复组合。因之，从复杂<设计>出简单，再从简单<组合>出新(序)的复杂，就呈现出无限美感。
美来自于序，而序来自于简单，至于简单则从复杂<设计>出来没的。至于<设计>过程(how-to)不是从别人拿来的，而是来自不断mapping from vision to reality而产生出来的。知识1.0的how-to是来自reality，少了vision，也少了动态mapping。这种how-to会输给AI机器人，而且输得很惨，如围棋。Vision是现在的想象，未来美好的事实(复杂)。例如，去年10月份我在台北铭传大学的VR演讲会中，铭报记者来采访我，第1个问题是: AR宝可梦与VR两者都很红，您觉得未来何者会是主流呢？
他们关心的是: 未来的事实。而不是我心中的V(未来有序的美好事实，也不是他们心中的V。唤起自信心构思自己的V，表达自己的V，是知识3.0的要素。V就如同过河时，河流对岸的目的地。R(reality)是目前身处此岸的位置，以及河流中间的水流、水深等现实资源。不断mapping from vision to reality，就是引导各人依据各自的V和R，发挥创意找出一些通往对岸之路径，选择最佳途径，并适时修正，达成自己目标，也像张荣发先生一样造福人群。在此过程中，不段兼顾简单(集装箱)与V，从简单驾驭复杂，让未来的复杂呈现美感及和谐之序。
所以，how-to = f(S,V,R)。这与传统how-to = f(现实，可能的未来)。是不一样的，前者掌握简单，驾驭复杂，创造未来之序，创造整体福祉。后者基于现实优势，并预测未来变化，顺应未来复杂，捕捉商机。在VR+AI潮流下，掌握现实大数据、做工的how-to、预测能力、变换技能、顺应新未来，都是AI机器人的看家本领，将会输给AI机器人，而且输得很惨。
在 how-to = f(S,V,R)模式里，在V的指引下，大胆建立Hypothesis和Assumption，并探索更多必要但未知的事物: Unknown。上层(S,V,R) + 下层<H,A,U>，共同构成一个设计&创新的思维体系。
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演讲：创新思维框架(2016 Tid大会/北京/国家会议中心)
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