知识的边界: 你想知道知识长什么形状吗

知识有形状吗? 要想知道这个答案, 首先得定义下什么是知识.

你对 知识 的认知, 取决于你评定信息的标准.

柏拉图认为, 人们的观点中, 正确的, 并且是因为正当理由为人们所信服的子集, 才是知识;

雅典人认为知识就是真实的观点, 笛卡尔认为知识是你在任何可想象的环境中都不会怀疑的 事物, 科学家认为知识是经过精心设计的, 反复的实验能够使我们确信它.

艾可夫提出了: 数据→信息→知识→智慧 (DIKW) 层级分类, 我们看到0和1, 他们代表什么, 他们有什么意义, 他们能为我们提供什么帮助, 每一层都从下面那一层汲取价值.

我们一直在说网络时代没有深度思考能力, 获得知识的效率比以前下降. 读 David Weinberger 的 知识的边界, 学到了网络式的知识的特点, 我们并不是没有深度思考能力了, 而是需要对之前的学习方法做些调整.

减法变加法

不管怎么定义知识, 我们如何理解知识的过程一直在演化迭代, 尤其是进入了网络时代之后. 我们一直以来理解知识的策略就是 做减法 : 不断地过滤筛选, 将复杂问题简化, 把信息量 大的问题通过审核机制或进入门槛, 人为降低. 但到了网络时代, 我们现在的策略或者说是 网络的特性是 做加法 : 将任何一个想法, 它的每一个细枝末节都放置在巨大的,松散的网 络之中.

网络特性对于知识爆发的促进, 很自然的就引起了「信息过载」的话题. 但其实信息过载不 是从有网络之后才出现的, 对于网络之前的人们, 图书馆中的存书和每年新出的期刊书籍已 经是远远读不完的状态. 大家之所以现在对于信息过载这么焦虑, 主要的原因在于我们对于 信息处理的过滤器失效了.

之前的期刊杂志书籍, 由编辑或专业人士把关过滤, 符合一定标准的才能发行, 一定程度上 已经帮我们做了很多的筛选工作. 但现在网络的自由开放, 不再需要专家审核, 任何人都可 以发表自己的观点. 对于这种新的情况, 目前最有效的过滤器是 算法推送社交推荐 这 两种技术. 算法可以将汪洋大海般的信息做筛选, 把你可能感兴趣的推送到前边, 优先让你 看到; 社交推荐基本可以看作是人以群分的应用, 你的朋友们感兴趣的, 很有可能你也会比 较喜欢. 但这两种方式并没有从根本上解决问题, 你获取信息只能交给算法或身边的朋友吗? 自由意志何在? 自己的筛选过滤器在哪里? 这些问题还需要每个人按自己的特点去摸索和确定.

知识的根基

人们对于知识殿堂的建立, 一直以来, 都有一个共识: 知识殿堂是一个框架, 里面有一个 根基 , 随着时代的发展, 人们越来越聪明, 在这个根基之上, 不断盖建更宏大的房子.

虽然古人和现代人都认可知识殿堂是建立在牢固根基上面, 但两者对于 根基 是什么有着巨 大的差异. 古人会将类推法做为根基, 将观察到的A情况, 类推到B情况, 不管结果如何. 而 现代人将根基敲定为 事实. 判断是非对错, 不看A情况是什么样, 而看B情况的事实是怎样的.

这个在现在看来简单到不能再简单的东西, 真不能想象人们达成这个共识竟然是近现代. 现 在人们已经形成了遇到问题, 组建一个事实调查团, 通过排查问题, 找到事实真相的惯例.

现代人形成了拿事实说话的习惯后, 在网络时代, 对任何一个具体问题, 基本一定会出现完 全对立的声音, 甚至各方都能举出事实论据. 好像牛顿第三定律有了一个网络版本一样:

在网络上, 每个事实都有一个大小相等, 方向相反的观点存在.

可利用信息数量的大幅增加反而让我们比以往更容易犯错. 我们可以随手获得如何多的事实, 以至于失去了得出结论的能力, 因为总是有其它事实支持其它的说法.

事实还是事实, 但它们不再像之前我们所强调的一样, 是整体社会的基石. 以后怎么办?

网络的性质

互联网有五个基本的性质:

  1. 连接: 谁都可接入, 页面可跳转到任何地方
  2. 多样性: 接入人员和内容的多样性, 决定了网络本身呈现了多样性
  3. 子网络: 因网络足够自由, 相同兴趣的人员会成立小圈子, 形成子网络
  4. 累积性: 网络内容可留存, 可随时查阅
  5. 增长性: 马太效应, 因为丰富多样, 接入的反而更多

我们应该达成一个潜在共识, 在通往真理和知识的道路上, 必须对那些持反对意见的人保持 一种理性和开放的态度. 想象下启蒙运动时的画面: 理性的人们共聚一堂, 以尊重和坦诚的 姿态探讨他们之间的分歧.

在网络时代, 对于这种被放大的分歧, 对于我们获得真知, 到底是好还是坏? 我们有了更多 地信息, 可以更好地了解事实的完整真相; 我们同时也有了更多地矛盾事实, 如何像之前一 样快速形成结论? 是我们之前对于知识的定义太仓促和狭隘了吗? 现在这种混乱无形的方式 才是知识真正的模样吗?

知识的形状

三角形的知识

艾可夫的DIKW层级分类, 画出来的形状, 其实就是一个金字塔形状.

数据经过整理, 被提取出了信息; 信息经过分析, 形成了知识; 知识经过实践, 变成了智慧.

我们明显可以感觉到, 这种金字塔形状中的「知识」, 和我们心里认为的 知识 不是一个东 西. 就像是知识的一个切片.

长条式的知识

我们认知世界的工具中最重要一个就是 演绎法 :

  1. 所有人都会死
  2. 苏格拉底是人
  3. 所以苏格拉底也会死

当然, 我们在认识世界的过程中, 需要比这长得多的论证, 但本质形式上就是上面的三段论.

我们可能需要从A开始, 一直论证到Z, 每一步都要经得起推敲. 这种长条式 (long-form) 的论证方式, 就是一直以来人类用于推理的最好方式.

尤其是再加上书籍这种知识媒介的特点, 我们不得不建立一个长长的思考序列, 由一个想法 通向另一个想法, 只是因为书籍是一张纸一张纸装订起来的.

长条式思考之所以呈现成这种样式, 是因为书籍这个载体. 而书籍又一直是知识的媒介, 所 以我们很自然的就会认为, 知识就应该是这种形状.

网络式的知识

正如十字螺丝刀普及之后, 一字螺丝刀太滑的缺点才变得明显; 印刷书籍的很多缺点, 也是 在一个完全不同的介质出现之后才变得明显起来.

在网络上, 观点从线装的书页中解释出来, 我们才发现, 以前的长条式作品原来还是不够长. 它们在杂乱的观点中发现秩序, 明晰观点, 但却只能通过强迫读者的方式, 让读者的目光只 能沿着作者铺成的小路前行. 但思想从来不是孤立考量观察的东西, 我们有的只是思想之网.

如果书籍告诉我们, 知识是从A到Z的旅程, 那么网络化的知识可能会告诉我们, 世界本来面 目, 并非是一个逻辑严密的论证, 而更像是一个无定形的, 相互交织的, 不可掌控的大网.