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现在，人们可以看到基本科学可能发挥的作用，但与基本学科诞生时的初衷可能并不一致。让我们以电脑的一连串意想不到的第一阶段用途为例谈起。离散数学学科属于基础科学，源于命题式知识，最终推动了计算机的诞生，或者历史是这么说的（而且，当然要提醒“净挑好的来说”的读者：我们需要考虑没有任何实用性的理论知识体系）。但是，起初，没有人知道怎么处理这些装满电路的巨大箱子，它们既笨重又昂贵，除了数据库管理以外，在其他方面应用都不太广泛，只是比较善于处理大量的数据。这好像是人们出于对技术的狂热而需要发明的一种应用。婴儿潮时期出生的人会记得那些神秘的打孔卡片。后来又有人引入了控制台，使用键盘，在电脑屏幕的辅助下输入信息。这当然推动了文字处理的诞生，计算机也因适用于文字处理而迅速发展，特别是在20世纪80年代早期微电脑诞生后。这种电脑用起来很方便，但直到其他一些意想不到的应用融入进来，它才真正发挥了自己的效用。现在到了第二阶段，也就是互联网时代。互联网是罗纳德·里根沉迷于与苏联冷战的时代，由美国国防部旗下的一个研究部门美国国防部先进项目研究局开发的。其初衷是建立一个强大的军事通信网络设备，从而让美国在全面军事攻击中能够生存下来。这当然是一个好主意，但个人电脑配上互联网则给我们带来了社交网络、破碎的婚姻、更多的书呆子，让一个后苏联时代的人产生了社交障碍，连配偶都找不到。这一切都得益于里根的反核和平运动中美国纳税人的钱（或者说预算赤字）。
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所以，现在我们所看到的是向前发展的箭头，而且一往无前。尽管科学在计算机的发展旅程中还是有所作用的，毕竟计算机技术在许多方面都得依靠科学；但是，学术科学绝对无法预设计算机的发展方向，事实上，学术科学是在一个不透明的环境中，受制于机会性的发现。计算机的发展史上写满了大学辍学生和早慧的高中生的名字，每一步都充分显示出发展的自主性和不可预测性。我们看到的一大谬论，就是使整件事听起来具有不合理性——这个不合理性就在于，当一个免费的选择权交到我们手上时，我们却熟视无睹。
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我们从一位睿智的观察家李约瑟的作品中就能看出，中国可能是一个很有说服力的故事，李约瑟揭穿了不少西方观点的谬误，而看到了中国科学的力量。尼达姆的传记作家西蒙·温彻斯特曾引用了汉学家伊懋可对这一问题的描述，原因在于中国没有拥有，或者说不再拥有他所说的“欧洲人自由探索、改良改进的狂热”。因此，虽然中国人拥有发明纺纱机的所有技术，却“没有人去尝试”——这是知识阻碍了可选择性的另一个经典例子。中国可能需要一个像史蒂夫·乔布斯那样缺乏大学教育但却积极进取的人，利用天时、地利完成时代的使命。我们将在下一节看到，正是这种不墨守成规的实干家推动了工业革命的发生。
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我们会研究两个案例，第一个是工业革命，第二个是医学。首先让我们揭穿关于工业革命的一个因果迷思，即对科学在其中的作用的过度渲染。
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工业革命
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知识的形成，甚至连理论的形成，也得需要一些时间，需要你忍受枯燥的学习，并牺牲做其他轻松工作带来的自由。只有这样，你才能摆脱类似新闻工作的压力，那种文章发表后就等待它过时消亡的现代学术风气。要知道，那只会生产肤浅的知识，就像在纽约市唐人街上买的冒牌手表，你明知道它是假的，但看起来却像真的。19~20世纪，技术知识和创新有两大主要来源：业余爱好者和英国教区的牧师，这两种人都处于杠铃策略之中。
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我们发现，英国教区牧师的研究贡献高得不成比例。英国教区的牧师通常生活无忧、博学、住着大房子或至少是舒适的房子、有人帮助打理家务、一年四季都有好茶供应，还有充裕的自由时间。并且，当然，他们有可选择性。他们可以说是有知识的业余爱好者，牧师托马斯·贝叶斯（就是贝叶斯概率的发明者）和托马斯·马尔萨斯（马尔萨斯人口理论的提出者）是其中最著名的人。但还有更多令人惊喜的故事，这些都编入了比尔·布莱森的《家》一书中。作者发现，因创新流芳百世的牧师和教士人数是科学家、物理学家、经济学家，甚至发明家人数的10倍。除了刚才提到的两位巨匠，我可以随口报出一连串乡村牧师的贡献：牧师埃德蒙·卡特赖特发明了动力织机，对工业革命做出了贡献；牧师杰克·罗素培育了梗犬；牧师威廉·巴克兰是第一位权威的恐龙研究学家；牧师威廉·格威开创了现代考古学；牧师奥克塔维厄斯·皮卡德·坎布里奇是最权威的蜘蛛专家；牧师乔治·加勒特发明了潜艇；牧师吉尔伯特·怀特是他那个时代最受尊敬的博物学家；牧师伯克利是研究真菌的顶尖专家；牧师约翰·米歇尔协助发现了天王星；可以说，这样的例子不胜枚举。需要注意的是，正如我与豪格的论文中所述，有组织的科学往往倾向于忽略“非我发明”的东西，所以，我们所知道的有关业余爱好者和实干家所作贡献的例子肯定比实际的要少，因为某些学者可能将前辈的创新据为己有。
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让我再来说说诗意的方面。自主的学术研究往往也能带来美学享受。很长时间以来，我都在我书房的墙上挂着雅克·勒高夫写下的一段话。勒高夫是法国伟大的中世纪研究家，他认为文艺复兴源于独立的古典文学研究者，而非专业学者。他检视了这段时期的油画、素描和文艺表演，比较了中世纪的大学成员及古典文学研究者的截然不同之处：
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一个是被学生如众星捧月般包围着的教授，一个是形影相吊的学者，坐在宁静而偏僻的房间里，无拘无束地在宽敞舒适的空间里任由思想如天马行空般驰骋。在这里，我们看到的是人声喧嚣的学校，乌烟瘴气的教室，以及工作场所中对美的冷漠。
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而在那里，一切井然有序、清新美妙。
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安详、静谧而愉悦。
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至于其他的业余爱好者，有证据表明他们与狂热的冒险家和私人投资者一起，揭开了工业革命的序幕。我们提到的基利并非历史学家，幸运的是，他也不是经济学家，在《科学研究的经济规律》一书中，他质疑了传统的“线性思维”（即认为学术科学推动了技术的发展）——对基利来说，大学的繁荣得益于国家财富的积累，但反过来说则不成立。他甚至还进一步声称，这如同天真的干预措施一样，会产生“医源性损伤”，甚至导致负面影响。基利指出，在许多国家，政府的干预方式是通过征税来为科研提供资金，这样就导致了私人投资的减少和转移。比如在日本，经济产业省（管辖技术和投资的部门）就有着惊人的投资记录。我并非利用基利的想法来支持某个反对科研资助的政治计划，而只是要说明在发现重要的事物时，因果关系并不是像一般人所认为的那样。
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让我们重新温习一下，工业革命源于“技术人员建立起技术”，或者基利所说的“业余爱好者的科学”。再以蒸汽机为例，这个发明比任何东西都能代表工业革命。正如我们所看到的，亚历山大的希罗早就绘制出了制造蒸汽机的蓝图，但此后大约2 000年，没有人对该理论感兴趣。因此，是实践和重新发现让人们对希罗的蓝图产生了兴趣，而不是相反的情况。
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基利曾提出过一个有说服力——非常有说服力——的论点，即蒸汽机的出现是基于已有的技术，而且是由没有受过教育的、经常闷头自己干的人发明的。这些人运用了实践常识和直觉来解决困扰着他们的机械问题，而他们提出的解决方案也往往能带来明显的经济回报。
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让我们再来看看纺织技术。同样的，根据基利的观点，这个引导人类飞跃进入现代世界的主流技术的诞生与科学几乎毫无关系。据他说，“1733年，约翰·凯伊发明了飞梭，推动了织布的机械化，1770年，詹姆斯·哈格里夫斯发明了珍妮纺纱机，正如它的名字所示，它推动了纺纱的机械化。纺织技术的发展，加上瓦特和保罗的发明（纺纱机，1758）及阿克莱特的发明（水力纺纱机，1769年），预示着工业革命的腾飞，但这些都与科学无关；它们是基于试错法和一心想改进工厂生产力及利润的熟练工匠，在实验基础上的经验性发展。”
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戴维·埃杰顿通过一些调研质疑了学术科学和经济繁荣之间的联系，以及人们过去相信的“线性模型”的观念（即学术研究是技术的源头）。19~20世纪的人们，没有那么容易上当受骗；但今天的我们却相信，那时的他们相信线性模型，其实他们并没有相信。事实上，在20世纪之前，学者们大多是教师，并非研究人员。
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现在，与其通过阅读一个学者的著作，来判定他是否可信，不如看看他的批评者是怎么说的——他们往往会发现他最糟糕的论点。所以，我找到了基利的批评者，或者反对他意见的人的观点，来看看他们的评论中有哪些值得思考的——以及他们的批评集中在什么地方。除了乔尔·莫基尔的一些评论（正如我所说，他尚未发现可选择性）以及一个经济学家的攻击（鉴于经济学家的贬值，他的评论也无足轻重），针对基利的主要反对意见，我们是在一本由政府资助的有影响力的杂志《自然》上看到的，批评基利所用的数据来自于政府资助的机构，比如在他所阐述的反对依靠财政支持科研的论点中，就引用了经济合作与发展组织（OECD）的数据。到目前为止，还没有任何实质性的证据表明基利是错误的。但是，既然提到证据，就让我们来看看证据：没有任何证据表明，与其观点对立的论文具有正确性。这类观点很大程度上如同宗教信仰，无条件地相信有组织的科学的力量，这几乎取代了对有组织宗教的无条件信仰。
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政府应该把钱花在非目的论的自由探索上，而非科研上
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请注意，我并不相信上述论点，在逻辑上应该会引导我们说政府不应该花一分钱。我的论点针对的是有目的的发明创造，而非一般的科研。我们必须找到有效的支出方式。在一系列恶性循环的影响下，政府已经从研究中得到了巨大的回报，但与其最初的预期相比已经大打折扣——看看互联网就知道了。此外，再回顾一下我们用于军事领域创新的开支，以及医疗方面的开支。你会看到，这些职能部门在开展研究时目的性过强（尤其是日本），许多大公司的情况也是如此。大多数大型公司，如大型制药公司，都是自己创新路上的敌人。
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以缺乏实用价值的基础科研为例，其研究经费和资金一般直接给予个人，而不是项目，而且是少量给予研究人员。在加利福尼亚花费了很长时间观察风险投资家的科学社会学家史蒂芬·夏平称，投资者往往把钱投给他们看中的企业家，而不是某个创意。决策在很大程度上就是一种观点，并根据“你认识谁”和“谁说了什么”得以强化，用风险投资家的专业术语来说，你应该把赌注投给骑师，而不是马匹。为什么呢？因为创新是需要灵感的，你需要具备像漫游者般的能力，随时抓住突然出现的机遇，而不是墨守成规地行事。夏平让我们看到，重大的风险投资决策往往是在没有制订真正的商业计划的情况下做出的。因此，如果决策前他确实进行了“分析”的话，那么这种分析一定是自由探索的和证实性的。我自己也曾花了一些时间在加利福尼亚州与风险投资家交往，目的是投资自己，我可以证明，这的确是墨守成规的做法。
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很显然，钱应该投资给自由探索者，你信任的那些积极进取的探索者才会帮助你获得期权收益。
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现在，让我们在这个段落中用统计参数进行一下技术性阐述。研究带来的回报往往源于极端斯坦：它们遵循的是统计分布的幂律，由于可选择性的存在，这里有近乎无限的上升空间，但下跌空间有限。因此，研究的回报与试验次数，与非试验花费的开支存在线性关系。让我们参见图12–3，赢者回报惊人，没有上限，而正确的方法需要某种形式的“广种薄收”。也就是说，正确的策略是采用“一除以n”或者“1 / n”模式，将资金尽可能多地分散在许多尝试中：如果你面对n个选择，那么对所有选择进行等量投资，也就是在每个试验上进行少量金额的投资，但投资的项目有很多，比你愿意投资的项目还要多。这是为什么？因为在极端斯坦下，在某个创意上有少量投资总好过错过这个创意。正如一个风险投资家告诉我的：“回报收益是如此之大，你简直不能错过任何一个可能的创意。”
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医疗领域的案例
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与技术不同，医疗拥有驯化运气的悠久历史；它现在已经接受了实践中的随机性，但并不是那么乐于接受。
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医疗数据使我们能够评估目的论研究相对于随机性发现的成效。美国政府为我们提供了理想的数据：美国国家癌症研究所的活动。这一机构源于20世纪70年代早期尼克松发起的“向癌症宣战”运动。实习医生和研究员默顿·迈尔斯，在他绝妙的书《现代医学的偶然发现》中写道：“在20多年的时间里，筛选了超过144 000种植物萃取物（代表约15 000个物种），其中没有一种植物类抗癌药物能够通过审批。这种失败与20世纪50年代一种从植物中萃取的抗癌药物的发现形成鲜明对比，这种抗癌药物是长春花生物碱，它是偶然发现的，而不是定向研究的成果。”
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