焦慮，是現(xiàn)代人的常態(tài)。“我們只有不停奔跑，才能停留在原地”已經(jīng)成為共識。

我們陷入對知識和信息的狂熱，瘋狂地想學習收集最新的知識，生怕別人知道了自己不知道的東西，從而導致自己被淘汰。

蜂擁而至的信息，你淹沒其中?，F(xiàn)在，請你再深思考一步，競爭常識背后有什么底層道理嗎?其實，我們所做的一切都是為了減少“熵”。

作者：王民盛

來源：混沌大學（ID：hundun-university）

1

一語成讖的“紅皇后假說”

“我們只有不停奔跑，才能停在原地。”

——紅皇后

這是童話《愛麗絲漫游仙境》中的一句臺詞。

在小女孩愛麗絲的那個奇幻夢境中，為了爭取生存的機會，避免被淘汰，動物必須不停的奔跑，才有一線生機。

人們一直以為，這只是童話中大開腦洞的荒誕情節(jié)。然而，科學家們越來越傾向認為，我們真實的世界就是如此。

1973年，美國芝加哥大學進化生物學家范瓦倫（L. van Valen）提出“紅皇后假說”，來作為他所提出的進化理論的隱喻。

達爾文的進化理論認為，物種的進化，是為了適應環(huán)境。而“紅皇后假說”則更進一步，物種不僅要適應自然環(huán)境，還要適應其他物種所構(gòu)成的生存環(huán)境。物種間的軍備競賽，會推動物種加速演化，適應速度慢，意味著被淘汰出局。

獵豹與瞪羚的寓言，很好地解釋了這一假說。

獵豹媽媽的家教是這樣的：“孩子，你要是跑不過瞪羚，就會被餓死?！?/p>

經(jīng)過一代又一代的激烈競爭，跑得慢的獵豹餓死了，活下來的都是精銳中的精銳。這些最善跑的獵豹，雖然擁有柔韌的脊椎、強勁的長腿、釘鞋般的爪子和流線體形，比祖先不知快了多少，獵豹捕到的瞪羚卻不比祖先多。

這是因為，獵豹遭受考驗的同時，瞪羚也在面臨著同樣的生存考驗。瞪羚從小接受的教育是：“孩子，你要是跑不過獵豹，就會被吃掉。”只有跑得最快的瞪羚才能生存。雖然瞪羚的速度也有很大進步，能甩掉獵豹的瞪羚也沒有增加。

獵豹和瞪羚都被拴在紅色皇后的跑步機上。兩方不斷地進化，越跑越快，但它們得到的東西，并沒有比跑得慢的祖先更多。獵豹沒有殺絕瞪羚，瞪羚也沒有餓死全部的獵豹，雖然它們飛奔如同紅皇后，卻始終留在原地。

紅皇后假說之所以有名，是因為它不僅對生物進化做出了比達爾文更為貼切的描述，似乎也揭示了人類世界的規(guī)律，特別是商業(yè)競爭中的關(guān)鍵法則——你當前的境況是不是最好其實并不重要，比其他人跑得快才重要。

否則，你連留在原地，恐怕也很難做到。

隨著科學技術(shù)的進步，人們的生活水平不斷提高，但是人們并沒有如同預想中的那樣擁有大量閑暇時間，而是越來越忙，壓力越來越大。

很多人因此患上了“知識焦慮癥”，生怕別人知道了自己不知道的知識，導致自己被淘汰。因此下載了一堆學習類app，購買了大量付費課程，仿佛“十分鐘讀懂一本書”，“七步法成為營銷高手”這些眼花繚亂的內(nèi)容，就真的能讓自己成為高手。

不僅職場人在焦慮，公司老總更焦慮。

一個公司把自己的事情做好，并不意味著能夠存活下來，還要看市場中其他公司是否采用了顛覆性的競爭手段。

特別是互聯(lián)網(wǎng)時代到來后，跨界打劫，降維打擊層出不窮，《三體》中的臺詞“消滅你，與你無關(guān)”成為許多人的口頭禪。

現(xiàn)代社會中的每個人，每個公司，每個組織，甚至每個國家，都像獵豹和瞪羚一樣，被死死栓在紅皇后的跑步機上，唯有不停奔跑，才能停在原地。

為什么“紅皇后假說”是普遍適用的？它背后有什么深層道理嗎？

答案就是熱力學第二定律，也就是著名的熵增定律。

2

無法掙脫的熵增定律

“宇宙的熵趨向一個最大值”。

——魯?shù)婪颉た藙谛匏梗卦龆傻奶岢稣撸?/p>

在熵增理論提出之前，物理學的所有定律對于時間是可逆的。所謂時間可逆的意思是，在動力學方程中，將表示時間的t替換為-t，仍然完全符合物理規(guī)律。時間通常與變化聯(lián)系在一起，然而在研究物質(zhì)變化的動力學中，無論是在經(jīng)典的、量子的，還是相對論的動力學中，時間只是外部的一個參量，它沒有什么方向。

但是，有用的能量轉(zhuǎn)換為熵的過程卻是不可逆的，因此時間這個維度，在物理定律中第一次有了確定的方向。1927年，天文學家兼哲學家阿瑟·愛丁頓爵士（Arthur Eddington）將熵形容為貫穿在我們眼前的一支永不復返的“時間之矢”。

熵增定律告訴我們，任何一個孤立系統(tǒng)，都會自發(fā)地向概率最大的狀態(tài)變化。對于一個系統(tǒng)來說，只有處于一些特定狀態(tài)才能實現(xiàn)有效地運作，大部分狀態(tài)都會使得系統(tǒng)失效。比如一只由許許多多細胞組成的兔子，想象把這些細胞打散了重組，這些細胞只有呈現(xiàn)出特定的連接狀態(tài)，這只兔子才是存活的，否則它就變成了死亡狀態(tài)。

因此簡單地理解，概率最大的狀態(tài)，也就是系統(tǒng)失效、崩壞、潰散的狀態(tài)。因此，任何一個孤立系統(tǒng)都會走向滅亡，包括宇宙這個最大的系統(tǒng)也不例外，這就是所謂的“熱寂”（heat death of the universe）。

那么，是否能夠逃脫這一終極詛咒呢？

麥克斯韋意識到，自然界存在著與熵增相拮抗的能量控制機制，但無法清晰說明這種機制，只能詼諧假定一種“妖”，也被稱為“麥克斯韋妖”。

用一個假想實驗來說明麥克斯韋妖的運作機制：在一個已經(jīng)自然熵最大的容器中的分子運動，有沒有可能出現(xiàn)逆熵的情況。

一個絕熱容器被一塊絕熱的隔板分成相等的兩格，分別裝著不同溫度的理想氣體。如果抽掉隔板，兩邊的氣體將相互擴散，氣體分子之間通過相互碰撞傳遞能量，最終整個系統(tǒng)達到平衡狀態(tài)，也就是容器內(nèi)部處處均質(zhì)化，表現(xiàn)出同樣的溫度，我們說這時系統(tǒng)的熵達到最大。

當系統(tǒng)達到熵最大后，重新在系統(tǒng)中間設置一個絕熱隔板，并且有一個麥克斯韋妖控制的小門。

麥克斯韋妖沒啥特別的本事，但眼神好，反應敏捷，能準確地探測并控制單個分子運動，當發(fā)現(xiàn)一個高速運動的分子撞向門，則通過控制門的開關(guān)，令該分子進入左邊格子（如果該分子原本就在左邊，則關(guān)上門，讓其留在左邊；如果該分子原本在右邊，就打開門，讓其進入左邊）；麥克斯韋妖用同樣的方法將低速運動的分子進入右邊格子。如此一來，這個系統(tǒng)不僅左右部分形成了溫差，還實現(xiàn)熵的自發(fā)減少。

麥克斯韋妖假說如同一根救命稻草，成為將宇宙從“熵增詛咒”中拯救出來的一線希望。

但是這個假說困擾了物理學家一百多年，最終還是沒有打破熵增詛咒。因為人們忽略了一點：感知到分子運動，相當于獲取信息，而獲得信息需要消耗能量，這只小妖相當于源源不斷地從系統(tǒng)外獲得能量，來實現(xiàn)低熵狀態(tài)。

根據(jù)信息論可以嚴格證明，當觀察者對某事件一無所知時，信息熵和信息，數(shù)量相等，意義相反（這種情況下，信息熵的定義與熱力學熵的玻爾茲曼解釋是一致的），而且信息熵與熱力學熵可以相互轉(zhuǎn)換（例如在論文“Information Theory and Statistical Mechanics”（Phys. Rev. 106, 620 (1957)）中提到，如果我們把統(tǒng)計物理的架構(gòu)想像為一個概率論問題而不理會傳統(tǒng)統(tǒng)計力學的假設，那麼統(tǒng)計力學和概率論同為最大熵值問題。）

麥克斯韋妖的關(guān)鍵在于從外界獲取信息，而信息需要獲取能量，能量需來自于外界系統(tǒng)。也就是需要打破“孤立系統(tǒng)”這一條件。

3

依靠負熵生存的生命

“新陳代謝中的本質(zhì)，乃是使有機體成功地消除了當它自身活著的時候不得不產(chǎn)生的全部的熵?！?/p>

——薛定諤

麥克斯韋妖沒有打破熱寂的詛咒，卻無意間揭露了生命的本質(zhì)。量子物理學家薛定諤在1943年進一步明確地提出：“生命以負熵為食”。

按照薛定諤的定義，所謂生命，就是從外界獲取信息，降低自身的熵，從而維持自身狀態(tài)的動力系統(tǒng)。

這一定義，實際上就是對麥克斯韋妖的刻畫，比其他任何定義都更能刻畫生命的本質(zhì)，其外延也遠遠超出了通常概念中的有機物形成的“生命”，無論是否碳基，是否人造，是否孤立個體，都可以被歸為生命的范疇，為了避免混淆，我們將其稱為“泛生命體”。

除了通常我們所認知的生命之外，蟻群、企業(yè)、城市、國家等也屬于“泛生命體”。這也是為什么善友教授說“把你的事業(yè)看作一條命”，它真的具有與生命類似的特征。

但是，信息與熵是硬幣的一體兩面，信息本身并不天然具備熵減的特性。生命是如何通過獲取外部信息，來實現(xiàn)自身熵減的呢？

答案是——“模型”。

泛生命體通過模型，對從外界獲取的信息進行壓縮，從中獲取對于生存有利的“有效信息”，從而實現(xiàn)熵減。

舉個例子，以生物體最基本的“新陳代謝”來說，從某種意義上說，是一種通過“組合創(chuàng)新”實現(xiàn)熵減的過程。

生物體攝取的蛋白質(zhì)，要首先分解為基本單元——氨基酸，然后按照DNA或RNA的指令，將其重新組裝為新的蛋白質(zhì)分子，成為自身肌體的材料或?qū)崿F(xiàn)特定功能。氨基酸組合成蛋白質(zhì)的可能性無窮無盡，只有按照特定的模型，才能組裝成特定用途的蛋白質(zhì)。

組裝蛋白質(zhì)的原理如同3D打印機。DNA所存儲的“模型”，也就相當于3D打印機所存儲的數(shù)據(jù)文件。

問題來了，DNA是如何篩選出能夠?qū)崿F(xiàn)精巧功能的蛋白質(zhì)分子的模型，并存儲起來的呢？

答案就是演化。

生物演化如同一場永無休止的生存測試。DNA的“變異”，就是猜測考試答案，猜對的獎勵就是繼續(xù)存活，猜錯的懲罰就是死亡。

通過無數(shù)代的篩選，能夠?qū)崿F(xiàn)熵減的模型被保留下來，并且通過“遺傳”被富集起來，從而使得整個種群形成穩(wěn)定的“減熵模型庫”。

這個減熵模型庫，和我們所說的“思維模型”具有內(nèi)在的相似性：其作用都是通過有限的模型對近乎無限的信息進行處理，得到的結(jié)果可以用來解釋過去，以及預測未來。

這一過程就是熵減的本質(zhì)。

如果說，混沌的學員是通過“行為+反饋”的學習機制，來獲得運用思維模型的能力；DNA獲得“模型”的能力，同樣也是通過“行為+反饋”的學習機制完成的。在創(chuàng)新學院中，學員獲得的反饋來自輔導員，而DNA獲得的反饋來自大自然，就是“生存與毀滅”二選一。

演化，就是生命所獲得的第一種學習方法。

生命依靠負熵為生=生命依靠學習和模型為生。

學習并運用模型，這是刻在基因上的、生命體最本質(zhì)的需求，目的就是抵抗熵增。因此，生命就是那只麥克斯韋妖。

問題又來了，既然最原始的生物就有學習模型的能力，為什么生物要持續(xù)演化，出現(xiàn)各種各樣更加高等的生物？

更進一步，為什么我們不僅必須學習，而且還要來到混沌大學，花費大量的時間和精力，學習關(guān)于創(chuàng)新的思維模型？

4

負熵的代價

“熵減的過程十分痛苦，十分痛苦呀！但結(jié)果都是光明的。從小就不學習，不努力，熵增的結(jié)果是痛苦呀！我想重來一次，但沒有來生?！?/p>

——任正非

任何負熵的實現(xiàn)，都要付出代價。

總的來說，就是局部子系統(tǒng)實現(xiàn)熵減的同時，使得更大的系統(tǒng)進一步熵增。

比如一間開了空調(diào)的房間，空調(diào)使得屋內(nèi)溫度降低，也就降低了屋內(nèi)的熵，但是室外機放出了更多的熱量，使得整體熵升高得更多。人類科技發(fā)展，一方面使得我們的生活更便利，另一方面也使得熵增速率不斷提升。

為了實現(xiàn)減熵，反而導致熵增的嚴峻事實，使得生物不僅要學習，而且學習還必須滿足如下條件：

學習得到的熵減能力，必須大于環(huán)境的熵增。

考慮到環(huán)境的熵增主要就是生物自身造成的，本質(zhì)上，這是一場“以鄰為壑”的生存競賽，而這就是“紅皇后假說”背后的根本原因。

為了生存，生命自誕生起，就掀起了一場熵減的軍備競賽，所有生命不得不學習更強大的減熵模型，以及更強大的學習能力。生命減熵能力越強，使得環(huán)境熵增越迅速，從而形成螺旋遞增的加速循環(huán)。

在這場軍備競賽中搶先一步，獲得生存優(yōu)勢的能力，就是創(chuàng)新。

99.99%的生物都滅絕了，幸存下來的0.01%，都是在這場殘酷創(chuàng)新大賽中暫時獲勝的幸運兒。

單體細胞無法跟上軍備競賽的速度，不得不多細胞聯(lián)合起來，通過更高層次的“智慧涌現(xiàn)”，也就是涌現(xiàn)創(chuàng)新，成為多細胞的高等生物，來跟上越來越快的紅皇后跑步機。

生物演化就是一場學習能力的競賽。單純依靠演化的學習能力無法跟上需求，生物又演化出專門用來收集信息和處理信息的神經(jīng)細胞，以及更高層次智慧涌現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡，學習能力出現(xiàn)巨大飛躍。

此后，生物的智能競賽又逐漸過渡到需要實時進行復雜信息處理，并做出判斷的高等動物，直至人類出現(xiàn)。

人類出現(xiàn)后，再次復現(xiàn)了從單體到群體智慧涌現(xiàn)的過程。人類組成各種強大的組織，以整體形態(tài)進行減熵。信息技術(shù)也在不斷迭代，從語言、文字到造紙印刷，直到今天的計算機互聯(lián)網(wǎng)以及更發(fā)達的ICT技術(shù)。為了生存，人類專門用于學習的時間越來越長。任何人，任何組織，如果不能持續(xù)學習，做到與時俱進，都將會被無情地拋棄。

今天的世界，信息的指數(shù)級爆炸使得環(huán)境熵增也呈指數(shù)增長。每個人，每個公司，都被迫走上紅皇后跑步機，為了減熵大計，奮力奔跑！

5

為什么我們必須學習思維模型？

普通人通常所認知的“學習”，是不斷獲取自己不知道的增量信息。然而記憶信息并不是真正的學習，反而會持續(xù)增加你思維中的信息熵。只有像DNA那樣，通過模型建立信息與信息之間的聯(lián)系，從而壓縮海量信息，獲得對未來的判斷以及決策能力，才是學習。

對于個人來說，必須采用越來越有效的思維模型，從無邊無際的信息中獲取有效信息，快速高效決策。

對于企業(yè)來說，不斷學習，不斷創(chuàng)新的過程，使得自身減熵的速度大于環(huán)境熵增的速度，是維持企業(yè)生存的必須。

特別是當華為、亞馬遜等以反熵增為第一要務的公司變得越來越強大，不能快速轉(zhuǎn)變的公司被淹沒在“熵增之?！敝?，已經(jīng)成為大概率事件。

生物演化的歷史上，由于某一物種取得壓倒性優(yōu)勢快速繁衍，迅速抬高環(huán)境熵增速率，導致其他物種大批量滅絕，這種事件曾經(jīng)反復上演，并被稱為“大滅絕”事件。

亞馬遜等新型公司，很可能就是這樣的優(yōu)勢物種。

人工智能時代已經(jīng)悄然來臨，當機器開始學得像人一樣思考的時候，許多人還在像老式計算機那樣記憶信息，《未來簡史》所預言的“無用階級”雖然殘酷，卻在一步步成為現(xiàn)實。

通過學習和創(chuàng)新獲得熵減，這已經(jīng)不是可有可無的事情，而是越來越成為在這個時代生存下去的第一法則。我們不僅要跑，而且要跑得比別人快。

“我們唯有加速奔跑，才能存活在這個時代。”

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