2 方法论的革命
为了方便大家了解控制论、信息论和系统论的概念,以及维纳和香农,本章末尾给出了一个附录,大致介绍了它们的核心内容。不熟悉三论的读者可以先阅读本章的附录，这里就不赘述了。在这一节里，我们来看看控制论、信息论和系统论给信息时代带来的做事方法的变化。
2.1 控制论的思维方式
我们不妨用两个具体的例子来说明控制论和机械思维在方法论上的差异。
第一个例子取材于《文明之光》第二册的第十六章“两个人的竞赛一一苏美 航 天 发 展 的 历 程 ” 。 1944 年 , 德 国 人 将 导 弹 之 父 冯 · 布 劳 恩 （ Von Braun,1912—1977)研制的V-2火箭发射到了伦敦的郊区，炸死炸伤了20多人。
这种采用陀螺仪作为稳定系统的火箭,在发射前要根据设定的目标以及当时的风速等已知参数，算出发射的方位和角度。根据牛顿力学原理，如能准确考虑所有的因素（包括天气)，火箭的落点应该是在目标附近，这种思路就是典型的机械思维方式。实际上，从1944年9月到战败,德国向英国发射了超过3000枚V-2火箭,虽然它们的目标都设定在伦敦塔桥,但是没有一枚射中的。那些火箭落点的误差非常大,而且基本呈随机分布（图29.2)。这并非因为冯·布劳恩的设计有问题,也不是制作不够精密,更不是操作者不认真,而是影响火箭落点的因素太多，根本无法在一开始都考虑清楚。按照机械思维的做事方式来改进这件事,该怎么办呢？无非是一方面继续改进火箭的精度,另一方面考虑更多的因素，比如风向、空气的湿度,等等。但是,若按照这种方式去做,人类就不可能实现登月这样的目标,因为哪怕事先考虑得再周全,计算得再精确,还是会存在大量意想不到的因素,最终向月球发射的火箭恐怕会与预期落点偏差出十万八千里。
就在V-2火箭首发25年后，冯·布劳恩设计的土星五号火箭将阿波罗11号准确地送上了月球表面预定的登陆地点。土星五号的飞行距离是V-2的一千多倍，准确性却提高了两个数量级。这一前一后的差别在于冯·布劳恩等人改变了思维方式。在阿波罗计划中，控制论，或更具体地讲是基于维纳控制理论的卡尔曼滤波发挥了重大作用。阿波罗登月的过程控制是这样设计的：人们事先设定了一个阿波罗登月舱具体着陆的地点，并且火箭的轨迹也是朝着那个方向设定的，但是工程师们不再假定事先已经准确无误地考虑了全部的可能性，而是在火箭的实际飞行过程中，不断根据一组组允许有偏差的、火箭位置和速度的实际观察数值 ，计算出飞行器当前应有的速度和方向。也就是说，在整个登月过程中，飞行器能够不断自行调整，这样才保证了它最终准确着陆（图29.3）。
对比V-2和土星五号,可以看出机械思维和控制论思维两种方法论的差异，前者是对未来做一种尽可能确定的预测,后者则是根据变化不断进行调整。
第二个例子发生在我身边。我过去在Google的一位同事,加入Google之前先后在IBM的沃森实验室和休斯卫星公司做研究,后来转到了雅虎和Google。他在沃森实验室和休斯卫星公司做研发时,严格遵循软件工程的一整套流程,什么事情都要预先想到,争取一次做成功。如果一个环节没有想到,后果就是灾难性的。不仅如此,每完成一个步骤,在进人下一步之前,都要封存所有的工作（不再做任何修改)。他以这种方式工作了七八年，在他看来IT行当就应该如此。
在2000年前后的 联网泡沫时期，他到了雅虎负责一个新产品的开发。他对互联网公司那种明天产品就要上线，今天还在修改设计的做法完全无法接受,因为在他看来,代码至少要在一个月前封存不动，最后一段时间只能做测试。但是,他在雅虎的同事都嘲笑他那种老祖母的开发方式,在他的同事看来，产品只有通过先上线,得到反馈,然后再修改,才能完善,那种一次性设计和开发一个完美产品的做法,对于需要不断迭代以改进产品与服务,从而赢得用户的互联网公司来说，根本行不通,因为考虑再周全的设计,在产品上线之后可能也很快变得过时了。久而久之,我的这位同事也接受了这种思想。这其实也反映了强调因果确定性的机械论和强调不断调整的控制论在互联网产品开发上的差异。今天的 联网公司，包括像特斯拉那样运用互联网思维造车的汽车公司,做事情的思维方式都是基于控制论的。
控制论的初衷是用于系统控制，但是今天它在企业管理上的应用比在电子工程和自动化上的应用更多。到书店中企业管理和自动控制相关的书架前转转,你会发现企业管理书架上讨论控制论的书比后者要多得多。硅谷公司的经营管理特点,符合控制论中根据反馈不断调整的思维方式。
2.2 信息论的思维方式
信息论本质上是关于通信的理论。人类进入文明社会,除了吃饭和睡觉,大部分时间都用于与通信相关的事情。我们在工作中讨论问题、开会、写邮件,平时和家人聊天,闲暇之余看书、读报、看电视、看电影……这些都是某种形式的通信,而通信所传输的则是某种信息。香农在科学上的突出贡献在于第一次采用量化的方式度量信息，并目用数学的方法将通信原理解释得一清二楚。
当然,香农的贡献远不止是在科学上,他的信息论实际上也是一种全新的方法论。
与机械思维是建立在一种确定性的基础上截然不同的是，信息论完全是建立在不确定性的基础上。事实上,不确定性普遍客观存在于我们的生活中,只是我们过去没有能力应对许多不确定性而已。香农用了热力学中熵的概念来描述不确定性，在一个系统中,不确定性越多,熵就越大,而要想消除这种不确定性，就要引入信息。至于要引入多少信息，则要看系统中的不确定性有多大。
这种思路很快就成为了信息时代做事的基本方法。我们不妨用互联网广告的例子来说明上述原理。
当我们对用户一无所知时，在网页上投放展示广告，点击率会非常低，每1000次展示也只能挣不到0.5美元的广告费，因为这等于是随机猜测用户的意愿，很不准确。如果我们有10万种广告，但只有10种与用户相关，那么猜中的可能性就是万分之一。用信息论的方法来度量，它的不确定性为14比特左右搜索广告因为有用户输入的关键词，准确率就会提升很多，至于提升了多少，则取决于关键词所提供的信息量。以汉字词为例，一次搜索输入了两个词，每个词平均两个汉字，大约能提供10—12比特的信息量，这样大部分不确定性就被消除了，假定还是从10万种广告中猜10个，此时猜中的可能性就是十几分之一到几分之一，而读者点击广告的可能性大增。在实际情况中，Google搜索广告每千次展示所带来的收入超过50美元，比单纯展示广告高出两个数量级，这就说明了信息的作用。类似地，Facebook通过挖掘注册用户的使用习惯，可获得1—2个比特的信息量，从而将广告匹配的难度降低约一半到70%，这样它上面展示广告产生的广告费，就比其他网站高出一两倍。
从上面这个特定的例子可以看出,在信息时代,谁掌握了信息,谁就能够发大财,这就如同在工业时代,谁掌握了资本谁就能发大财一样。
除了提出信息的量化度量，香农还提出了两个关于信息处理和通信最基本的定律,即香农第一定律和香农第二定律。这两个定律对于信息时代所起的作用堪比牛顿力学定律之于工业时代，它们对信息时代方法论的作用,我们后面会 。
2.3 系统论的思维方式
今天复杂产品和大系统的开发,都或多或少地要利用到系统论的原则，因为它们的复杂度比工业时代的产品要高出几个数量级。在工业时代,一辆汽车有大大小小3万多个零件，这和今天计算机处理器中有几十亿个晶体管,在数量上可是有天壤之别。更要命的是，汽车里每个零件的作用都能说得清,而处理器中每个晶体管的作用单独拿出来说不清。因此,过去想让机械产品的性能达到最优，就得把每一个部分都做到最优，然后组装起来，整体必然达到最佳状态。这种思维方式符合逻辑，有道理,以至于今天不少企业依然将其奉为经典。不信的话，大家不妨看看，很多厂商是不是仍在不断宣传自家手机的配置（Specs)有多高，功能有多么全,因为按照机械思维,高指标、功能全就意味着是好手机。
但是系统论的观点却认为，整体的性能未必能通过局部性能的优化而实现。很多人喜欢倬用苹果的iPhone手机,不是因为它的配置高,而是因为当初在将技术和艺术相结合上,没有人能在境界上超越乔布斯,以至于苹果手机整体的体验好。大家如果有兴趣,不妨留意一下iPhone的广告,就会发现它从不跟竞争对手比性能和配置,只是从整体上讲它有什么特点。事实上,苹果的每一款手机和个人电脑的各种绝对指标并不比竞争对手高,甚至还低不少,但是把给产品的整体用户体验做到了最优。一些人把其中的原因归结为其他厂家境界不够高。
其实境界这东西是虚的，它的背后体现的是机械思维和系统论思维的差异。
在三论被提出来之前,一些人已经不自觉地运用这些思维方式在指导行动,但那都是出于自发的本能,并非自觉的行为。硅谷诞生于三论提出之后,硅谷的公司大多是IT公司,业务都是围绕着信息和通信,因此它们在做事方式上受机械思维影响较浅，直接有意识地采纳了三论作为方法论。这样一来,硅谷企业在与其他地区企业竞争时，方法论上就占了优势。
接下来,我们不妨看看三论的思想是如何体现在信息时代的日常工作中的。
