本期概要：
01演讲 ：Normal Considered Harmful
by sofía lee
题外话：Considered Harmful 一词是至少 65 篇计算机科学领域重要论文均在标题中使用的一个短语模板。
青蛙用眼睛思考
著名的温水煮青蛙实验：青蛙的神经系统对变化的感知很慢，察觉不到水温缓慢上升时的变化，所以等到水煮沸的时候青蛙可能也熟了。 在 What the Frog's Eye Tells the Frog's Brain 论文中提到青蛙捕食，如果把动不了的活苍蝇摆在它们面前，它们不会有任何反应，但是用纸板模拟的物体放在它们眼前晃来晃去，它们会把物体当作飞着的苍蝇，不断去捕捉。青蛙的视觉传达的就是这样一个模式：「猎物」 就是「环境中飞动的长方形物体」。
青蛙对常规的事物没有判断力，容易掉入陷阱。
- 感知不到温度的细微变化：水温上升时没有防御；
- 判断不出飞着的物体之间的区别：容易捕捉到错误的“猎物”致死；
计算机算不上是一个领域，更像是一种流行文化
学物理的人，一定知道牛顿、爱因斯坦等物理学先驱。学生物的一定知道达尔文。大家都会非常熟悉这些人物。
而上面这些计算机先驱，又会认识几人？ （从左到右）
- John McCathy：提出 AI 的人；
- Ivan Sutherland：计算机图形学的开拓者，发明了 Sketchpad；
- Douglas Engelbart：鼠标发明者，开发了超文本系统，人机交互的先驱，著名的 1968 demo；
- Robert Barton：Burroughs B500 的设计师，在 60 年代的时候就发明了软硬件折衷方案的电脑；
- Bob Taylor: 创立 Xerox PARC 的人，知道应该如何投资到有价值的事情上
现在互联网很发达，大家随手就可以在网上搜到这些先驱相关的任何东西。
他们写过的论文、做过的 demo，但是大家都没有足够的好奇心去了解这些内容。
如果说这是在物理的领域，这样的学生早就被开除了。
但是在计算机领域，这却很常见。
计算机算不上是一个领域，更像是一种流行文化；
总是在追赶新潮，很少关注历史/根源，甚至是历史上一些有价值的内容。
在大部分的高校都放弃前沿性的操作，在用企业开发的计算机和软件。
不否认购买企业软件的价值。随着摩尔定律的推进，企业会面临许多问题；
例如对并行计算的研究，企业的了解是有限的，而大学就应该是研究这个问题的地方。
很多重要的发明都是在高校的科研环境下诞生的。
例如有一个很有竞争力的技术叫做 FPGA（fuel programmable gate arrays），
人们可以通过这个技术进行大型的多处理器项目，高校学生们就可以一起写代码去共创一个超级计算机。
对 WYSIWYG （所见即所得）的倒退
此处建议参考 觉醒 ： Inventing on Principle
在计算领域有 2 股文化潮流
在早期 70 年代，应用里面可以即时看到自己编辑之后的效果；
但是 20 年之后的 90 年代，浏览器里面无法得到即时反馈：编辑界面很小，需要调整模式才能看到变化；
大家都知道这个变化不对，可是没有人想过去解决。
- 1968 年：Engelbart 曾做过一款浏览器，并且有完整的资料记载；
- 1987 年：出现过超链接的样式，接近完美的浏览器，编辑皆所见即所得，四百万用户参与测试，无人知晓
- 1993 年：Mosaic ，不如 Engelbart 做的浏览器。
Tim Berners-Lee 在发明了万维网之后，有人跟他提过 Engelbart 的发明，
他才发现 Engelbart 的模型更好，只不过事已至此了。
坏了的轮胎跑不动，而为了修补坏轮胎，只能生产出更多糟糕的衍生品。
可以怎么解决
浏览器应该更像是一个操作系统内核（OS kernel），而不是一个应用。
更好管理屏幕显示的内容和计算机资源：例如，只允许外部代码（包括二进制）进入，但是完全在一个地址空间中运行，同时调解其他的 I/O 和系统调用。这样的话浏览器就可以只展示你写给他的东西。我们不需要一个大的操作系统，一个极简版的、能够让我们使用地址空间保证大家互不干扰的系统就够了（OS 101，60 年代时大家的想法）。实际上，1997 年一位康奈尔的学生 Ulfar Erlingsson 就写过一篇论文指出过这个问题和解决方案。后来他创立了一个公司，被谷歌收购了，谷歌沿用了他的部分理念。所以有意思的在于其实并不是没人知道问题在哪，只是大家都接受现状，即便他不是那么好或者有人提出更好的方案，领域内的人似乎无动于衷。
参考 1973 年 Xerox PARC Alto 的做法，用一万行代码把浏览器写成一个个人的小系统；
但是现在没人知道怎么实现了。
即便有这个想法，也没有人来进行具体的指导。
软件已经远远落后了
- 并不是人才的问题——今天的人才跟过去相比肯定是有增长的
- 当下这个系统的产生的结果并不如预期
- 如今的技术的标准远比我们过去所实现的要高出很多，所需要的知识也远超当代的最佳
- 因此许多企业写数百万行的代码但还是难以突破现状——因为要进一步增长的标准已经远超我们的能力了
- 今天要实现技术超越的话，需要远超当下所能提供的最好的知识，否则情况就会变糟糕
News vs New
每当一个新的想法出现的时候，你会遇到两类东西。一类是「新闻(News)」 ，新闻是那些对我们已知事物的一种递增。你可以在5分钟内弄明白一个新闻，我们生活中看到的大部分信息都是此类，比如某某电影上映了，或者某某开始选举了等等。而还有一类是「新(New)」，而「新」从定义上来看它不是我们任何已知的东西，「新」的东西是那些你前所未知的，或者是那些要完全改变你之前观念的东西。印刷术刚出来到时候，人们只用他来做神职人员做的事，印圣经，这算是 News。而当有人用印刷术制作成书，传播不同的思想时，这算是 New。
从 News 到 New 的转变是漫长的，因为大多数人是不接受新事物的，大部分人都是生活在特定的范式( Paradigm )中的，对他们来说，正常(Normal) 胜过一切新的奇怪的想法。所以学习一个新的想法，几乎需要拥有创造那个新想法一样的想象力。你必须意识到，「正常 (normal)」 并不是真实的，而仅仅是一种「构想(Construct)」 ，一种社会普遍认同东西。
智商和视野：哪个更重要？What is more important?
Alan Kay 提到一个他非常重要的观点 “A point of view worth more than 80 IQ points”。
他举了三个例子，达芬奇有很高的IQ，在他的时代构想了很多发明，但是亨利福特出生在合适的年代，在福特的时代，他拥有足够知识，得以制造出汽车改变了人们的交通方式，而达芬奇却不能够实现自己的发明。所以“知识 Knowledge”永远胜过IQ。
而“知识”的问题是，我们大部分人知道很多知识，但有的知识并不是好的。而有的知识在某些时候是对的，某些时候又是错的。比“知识”更强大到是有人能够改变我们思想和观念格局的观点(Outlook)，比如牛顿的微积分方法给我们一个强大的工具，好像多了一个大脑。它使得现在的普通高中生可以做牛顿时代之前的最聪明的人都不可想象的事。让普通人能做成的事情超越了产生这个想法的天才们 （make people much much much more able than the genius who have it）。转变视野才是真正重要的: outlook-changing thing is really critical。
因此 Outlook > Knowledge > IQ。
当代的现状：聪明容易被聪明误。
聪明人喜欢走捷径，但结果就是很难有本质上的突破，还是在创造垃圾。
Normal Considered Harmful
我们已经习惯常规思维，很难理解一些出奇的想法。
或许哪一天出现一股新的冲击（kerpow），一定要有足够好的东西去验证他是否有价值，也有助于及时止损。
正确认识一个新的事物所需要的创造力，并不比创造这个新事物本身少。
所谓的常规实际上只是一种构想。
如果你去到不同的国家，你就会发现很多种不同的思考世界的方式。
所有的这些思考方式都只是人们头脑中构想出来的叙事。
常规只是一种构想，如果你能明白这是你头脑中构想出来的观念的话，你就能明白“常规”的真正含义。
• 95% 的人用惯常的标准去衡量新的事物，如果不符合，就无视；只有 5% 的人会对新奇的事物真正感兴趣；
• 85% 的人做事是为了获得他人的认可；15% 的人是自驱型的，他们不在乎外界的想法，更看重自己内心认可；
把以上的横轴和纵轴交替起来，我们可以得到这样的结论：
- 1% 的人能够真正欣赏事物内在不在乎别人的想法；他们的创造或许可以改变世界；
- 80% 的人是更功利性的，追求的事物符合世俗标准；
- 4% 的人是外在驱动型，追求到极致的这部分人会对社会产生影响，有好有坏：独裁者、政客、企业家；
人类是一个 coping 型的生物——基因驱使
程序员容易先入为主：通常会一直记得他们最初学的编程语言，并且习惯性的按那种方式去写代码/思考。
人类本质上是反对新事物的物种——不热爱习得。
很多这些习惯是深刻在我们的基因里的，人类擅长解决问题（coping）。
人类学家研究过近 3000 种文化，发现每一种文化里都有大概 300 种共通的事情。
这些都是深刻在人类基因里的事情，而不是创造出来的。
所以如果你想发财的话，可以用技术把这些共通的方面一一放大。
例如，电视机就是一个放大影视传播的媒介。
刚发明出来的时候，电影人不以为意，觉得卖不出去，但实际上电视机让影视成为日常，实际上是很受欢迎的。
行为经济学家将人类当作是衣着得体的山顶洞人来研究：
Richard Taylor — Nudge、predictably irrational by Dan Ariely：人类为什么会做一些违反自己利益的决策
人类对待新事物和新闻的反应，和更新世时期没有差别
计算机技术只是在模仿旧的媒介，很少有新的东西：大部分都与叙事相关，很少有强有力的想法。
看似线性的发展其实暗藏指数型的爆发力
转变看问题的视角
Henry Kramer 曾发起一个 10 万美金的奖项：谁能够完成一次完全由人力驱动的飞行，就能获得这份巨额奖金
40 年来没有人实现过。
但 Paul MacCready 实现了。
- 首先，转变看待问题的方式：大家都想造一架复杂的飞机，而他想的是怎么去实现这趟飞行；
- 其次，实验的方式：每天练习、不断尝试，所以会采用容易修复的材料来做飞机；
- 半年以后他获得了这笔奖励，发明了滑翔翼，穿越了英吉利海峡
- 当我们产生质疑的时候，我们才开始理解这个世界
- 学会把理解不可能的事情作为日常
- 一个人只有在知道自己无知的时候才能学会认知
- 如果你意识到自己在粉色区域，你就能找到出逃的方法
参考：
- Alan Kay - Normal Considered Harmful
- 计算机历史 — Alan Kay (2/2) Normal Consider Harmful
- Links2013
- 觉醒 ： Inventing on Principle
- Kremer prize
02实践 ： 成本的真相 - 从产品设计到业务决策
by shaonan
这次创业后，因为没有打算融资，所以每一毛钱都是和 light 精打细算的。而 light 对于成本的控制，对于经常性和一次性费用的识别与对待，都让我在产品设计的思路上有了许多变化。
觉察至此，才发现在追求完美的产品体验中，我们往往忽视了成本控制的艺术—— 这不仅是节省，而是更智慧的资源配置。
1.
先用成本的视角，来审视一些司空见惯的产品功能。
比如早期我们一直坚持 flomo 不允许用验证码登录（到今天也一样），原因就是这会导致下发太多验证码，而做运维的朋友应该很清楚，每年的短信费往往是云服务中的很有份量的一块。并且，就算是支持了验证码登录，在当下来看带来的体验收益几乎可以忽略不记。
所以如果一个不小心，没有成本意识而仅有体验意识，那么随着业务的增长，很可能每年有一笔几万到几十万的费用溜走，并且没有产生任何实际的价值。从投资的视角来看，这部分钱带来的回报率，就是非常低的，你大可以把这笔钱用来招募一个更好的工程师，或者用来做市场投放，带来的效果可能会高很多。
再比如为何 flomo 早期没有离线的版本的时候，为何不支持 @ 功能？其实从实现逻辑上来看并不复杂，但对服务器请求次数会变多。用户每输入一个字符，就会向服务器请求一次。而当使用者不断增多时，服务器成本就会同比增加。
但反过来看，在早期做了这个功能就一定是好的么？其实也未必，因为这本身并非是一个核心功能，而是一个高级功能。更多的是让少数高级用户能更「舒服」一些而已，而背技术栈的复杂度，对计算能力的要求，大多数用户可能未必感受的到。
类似的产品功能还有许多，比如对文档的版本控制及存储、比如各种文档之间关联性的计算、比如为了获取用户而提供买断制等等。这里需要注意的是，大多数云服务产品的功能都是「经常性」费用（尤其是 AIGC 类功能），一旦上了就会持续产生成本，比如存储、传输、隐私保护等。如果产品经理不太了解技术，开发人员不太关心成本，大家都只关心好的体验和漂亮的增长，那么产品可能会更快凉凉。
体验至上与成本控制的平衡，是设计中的一门艺术，关乎产品的生死存亡。
2.
只是能从单点来审视成本还不够，我们还需要从整个业务链上来审视成本的构成，观察隐藏在每个功能背后的经济学原理。
比如以共享文档为例，这个功能开发成本或许不算太复杂，除了人力成本之外，可能就是一些存储和带宽成本。
但如果你随着业务链继续展开，就会发现许多其他没考虑到的成本：
- 如果共享的文档被人恶意使用，造成了大量的无效访问，那么潜在的带宽和流量成本可能会激增。而设计相关的防御措施，也还会产生一笔额外的成本；
- 在国内想要合规的共享文档，势必要对接审核系统。这其中又分视频、音频、图像和文字，每种媒介的审核费用不同，并且除了机器之外还要有人工审核。
- 有了审核系统，就一定会产生误判和举报，这其中必然会产生申诉及反馈成本，而这些会导致客服成本变高。
- 更别提因为不小心没处理审核问题，被请走喝茶甚至产品下架的成本……
当你了解的业务链条越长，你就会识别出来更多的成本，于是许多本来感觉应该做的事情，都会被因此砍掉。但这并非是坏事，因为可以更精确地看到成本和回报之间的关系。
除此之外，你也可以把这个方法用来面试人。比如看一个人理解不理解一个业务，其实可以看他对业务的成本了解的有多细，有多全面。
凡事皆有成本。如果你不能识别所做之事蕴含的成本，那么很可能你对这件事了解的不够深入。
3.
在点和线这种能看到直接的成本之外，还隐藏着许多间接成本。
一个典型的间接成本，就是组织内的管理成本。比如许多初创团队拿到钱之后迅速扩张，希望能通过增加人手来提高速度。但由于没有统一的价值观和做事方式，反而增加大量沟通和协调成本。另外还不得不去对每个人进行绩效考核，而建立和执行这套体系，又需要花费许多成本。
再比如说重新发明轮子，在大公司的支持部门，和独立开发者中，经常遇到这种情况。其特征往往是外部明明有更好用的框架和工具，非要自己开发一套，美其名曰独立创新，实则花费了时间不说，为后续维护埋坑才是最大的成本。比如可以看看有多少开发者号称重新写了一个更好用的 Markdown 编辑器，但实际上大多数用户可能连 Markdown 是什么都不知道，他们仅仅想要一个更顺手的 word 而已。
不过，间接成本未必都是需要减少，有些时候也需要增加。
比如对于用户的研究，往往需要花费许多时间和精力，但是未必能立即带来产出。这时候如果在这里投入过少，那么就会造成对未来的预估不足。比如当时我们花费了许多时间做的访谈，以及收集了上万条反馈，就成了长期滋养我们设计产品的源泉。甚至时隔半年多，还能从中挖掘出来有价值的反馈。
对于技术的预研，成员的培训，团队协作的方式这些间接成本，除了识别之外，也要看看投资是否足够。
在追求创新和效率的道路上，间接成本的识别与管理同样关键——它们既是成长的隐形阻碍，也是未来成功的潜在推动力。
4.
德鲁克除了把成本分为直接和间接成本之外，还特别强调要识别机会成本。
许多时候我们很习惯沿着之前所做之事的延长线来思考，却很容易忽略这样不假思索地持续投入，可能让我们错过了其他的替代方案可能带来的收益。
比如，当时为何做小报童，其实也是因为 flomo 的客户端开发速度跟不上产品设计速度这个客观原因。如果再继续堆更多功能，不但对于工程师压力更多，而且还会由于前置的假设判断太多，导致产生大量无效设计。所以当时就先暂停设计 flomo 的新功能，去探索了一个新的领域。也因此让整个组织的多样性变得更丰富。
同样一件事，再换一个角度来看机会成本。以融资为例，许多人觉得拿到钱可能会更加安心，能扩张更难快，但实际上也让渡了自己对于公司的控制权。比如如果 flomo 当时拿了融资，那么做小报童肯定要在董事会上被挑战一番，跟别提后续其他业务的扩展。
难怪巴菲特说，最大的错误不是做错了什么，而是该做的没做。
也难怪塔勒布说月薪有毒，因为它太确定了，买断了所有的机会成本。
选择的背后是放弃，而最昂贵的成本往往是我们未曾追求的机会。
5.
还是德鲁克（最近在重读德鲁克系列，脑子里案例都是他老人家的），更扎心的一句话是：从外部来看，公司内部一切皆成本。
换句话说，无论你研究出来了多少先进的技术、设计了多好的产品、培训了多少厉害的伙伴，建立了多么好的流程，但如果最终不能有效地对外部创造价值，那么这一切看似美好的东西，都是成本而已。
比如我有几位技术比较厉害的朋友，对于技术的理解和应用都很深入。但问题在于他们把大多数时间都花在了研究技术上，却很少问外面的世界是否需要他们的技术，以及拿他们的技术能带来什么成果，甚至连个成型的文档都没有。也许他们能获得圈子内同行的认可，但对于大多数潜在受众来说，并没有产生对应的价值。而没有产生价值，上述投入，皆为成本。
公司内部的每一项活动，如果不能为外部世界创造价值，终将成为自我消耗的成本。
除了这种惯性之外，随着产品和组织内部的复杂度增加，更多管理者的精力都会被各种内部事情所吸引走，而对挖掘外部用户的需求投入不足，让组织创造的价值不断降低。所以现在经常会警惕自己，大多数时间是花在了哪里，是对内还是对外。如果是对内，那对内的建设，是否能带来外部的成效。
成本控制不仅是财务的计算，更是战略的选择——在哪里投入，在哪里节制，决定了我们能走多远。
Fin
本文在说控制成本，实则是在说如何创造更多价值。
因为控制成本，并不是抠门或以次充好。而是切换一种视角，将成本产生的费用，当做投资来看待，审视这些成本是否带来了对应的价值，还是仅仅付之东流。
控制成本，目的也不是为了利润最大化，而是让组织（或者个人）能把资源集中在能创造更高价值的地方，而这也意味着能带来更好的回报。这些回报，也是组织（或个人）长期存在的保障。
在每一次的成本决策中，我们不仅是在计算数字，更是在塑造价值的未来。
推荐阅读：
03启发 ： Balaji Anthology Part.1 - 关于信息与学习
by shaonan
《纳瓦尔宝典》相信不少人都看到，但其集结成册，还要依赖于另一个人—— Eric Jorgenson。
最近他又完成了另一本类似的书籍《The Anthology of Balaji》，主要是把企业家、投资人和未来学家 Balaji Srinivasan 在各个地方分享重新编撰整理成本书。
内容较多，并且有一些自己不感兴趣的领域（比如区块链等），故打算分为两次整理分享。下面的内容都是根据个人理解整理，未必能表达作者原意。文末有免费 PDF 版本下载。
▌关于信息
嘴巴吃进去的东西，塑造了你的你的身体；用眼睛和耳朵摄入的东西，构建了你的大脑。所以，要注意到你吃的东西和你读的东西，都会对你有巨大的影响。故，无论你是否同意，你选择的信息源，其实就是你的上游。
你读什么，你就是什么。
▌关于信息的分类
我们往往会把战争新闻视为「严肃内容」，而会把明星八卦视为「娱乐内容」。但其实从某种角度来看，他们都是一回事。因为都是发生在遥远的地方，对我们当下的生活没有任何具体的影响。
所以从是否引发行动的角度来看，它们都是娱乐类信息。
而什么信息能引发我们具体的行动呢？主要是教程类、实用类信息。
- 教程信息是指那些你能跟着步骤实现的信息。它们不能被夸大，也不能被歪曲任何东西，因为你可以跟着教程一步一步来复现每个步骤。而这个过程也意味着这些信息被你理解掌握，知道如何应用，才能转化为知识。
- 除了教程，诸如如天气预报、股票价格等信息也很重要。因为这些信息能为你决策指导，引发你具体的行动。比如股票跌了是否需要继续买入还是卖出等。
娱乐类信息就像是饼干，偶尔吃一块饼干是没问题的，但是如果每天都是以饼干为主，就会引发思想肥胖。
注：可以用这个视角来审视自己的信息源，会发现许多信息源的内容都无法引发自己具体的行动。而后者是否很枯燥？取决于你是否有自己明确的目的。比如打游戏时候查看攻略就不会觉得很痛苦，反而会津津有味。所以如果觉得后者非常枯燥，不知道从何看起，大概率是自己缺少明确目的 —— 这在下文也有提及。
▌社交媒体的陷阱
媒体为人类编写脚本，就像计算机代码为机器编写脚本一样。人们在脚本上运行。他们甚至没有意识到自己是在脚本上运行。人类天然喜欢模仿，而社交媒体让全球大多数人的思想都浸泡在一个染缸里面。
如果人们被激怒，那么他们就会参与其中，而这正是社交媒体想要的，于是他们不断试图制造更多的冲突。
人气可以用赞来衡量，真相却不能；重要的是那些独立的非复制而来的观点。
大多数社交媒体都有随机性，比如随便刷刷，就会给你几十个完全不相关的链接，将你引向完全无关的地方。当你的注意力被分散，你就无法有效前进。而所谓的进步，就是针对一个方向，每天前进一点，而不是往四面八方使劲。
社交媒体上充斥着「新颖」的东西，但我们对「新颖」东西消费的过多，就会导致我们对「目的性」的内容消费的不足。
注：重要的倒不是社交媒体分散注意力，而是重新思考何谓进步。
▌如何利用信息自我进化
写出你的目标。令人惊讶的是，很少有人这样做。写出你的目标，你就不会在生活中随意漫步，但很多人只是在生活中徘徊。
清晨第一件事，是思考选择什么装入大脑，这个最珍贵、最宝贵的空间。也许你最初的几个小时应该是在离线状态下，用纸笔把事情写出来。有一些离线时间是好的，这样你就不会立即进入互联网。
应该像查看数据仪表盘那样，每天都应该关注能够帮助我们在个人生活中提升的关键变量。我们应该每天都在为自己和家人的生活水平提升而努力。因此，与其每天随机浏览新闻故事，不如关注那些经过精心选择的、能够衡量进步的指标。
▌学会学习
带着使用的目的去学习，可以过滤掉信息，你可以立即把东西用起来。这就是为什么我认为目标驱动的生活是好的。你有自己的目标，并经常思考这个目标是什么。有了目标之后，所学的一切就有了主线，可以建立更多的联系，帮助自己记忆。而如果学习的东西没有目标，那么就无法和更多过往知识结合，也就容易忘记。
最新的技术论文，和最古老的书籍是套利的最佳来源。它们包含了最不受欢迎的事实和最具货币价值的真理。你知道哪些别人无法或不愿承认的事实？这就是你的竞争优势。不必太关注当代的东西，而更关注发现那些真实但大多数人不知道的东西。
- Brian Chesky （Airbnb CEO）看了许多 1900 年前后的文章，发现 1900 年左右的合租房比 1950 年流行得多。他从百年前的共享经济中看到了解决方案。然后，将这些想法现代化、移植到今天并加以利用。阅读其他时空的书籍是一件非常有益的事情。
- 在生物医学论文中，你会看到小鼠的寿命延长和青春延长比人们想象的要先进得多。脑机接口也比普通大众所意识到的要先进得多。
推荐阅读：
- 《The Anthology of Balaji》 by Eric Jorgenson
04哲学 ：康德 - 我们能知道什么？
by fonter
如果你对 truth 感兴趣
无论是科技还是艺术，你都无法绕过康德的“纯粹理性批判”
在这本书中，康德问了一个简单的问题: What can we know?
他的答案是我们如何体验和理解当今世界的基础。
What can we know?
1. Should we think or should we look?
2. We look AND think
3. What we cannot understand
4. What we can know—and how
1. Should we think or should we look?
让我们快速浏览一下他那个时代的两种对立的哲学观点。
理性主义: 这一切都在我们的头脑中
有一种观点认为我们的理性思维是所有知识的源泉，这种观点通常被认为是笛卡尔这样的理性主义者的观点。
我们的感官可能会出卖我们，但我们的理性思维是可靠的。
也许是因为它是由更高的力量创造出来的。
经验主义: 一切都在那里
一种相反的观点——通常与大卫 · 休谟这样的经验主义者联系在一起——认为我们的头脑有些空虚。
我们所知道的一切都必须先通过我们的感官进入。
我们必须观察外面的世界，了解正在发生的事情。
因此，理性主义者认为，我们的头脑是通过理性思考ーー从内部来理解世界的。
经验主义者认为，我们是通过观察ーー从外部来了解世界的。
两个群体都认为我们的大脑会以某种方式适应我们周围的世界。
康德扭转了这一局面。
他说并不是我们的大脑适应了这个世界，而是这个世界适应了我们的大脑。
换句话说，我们如何看待世界取决于我们如何看和思考。
我们无法真正了解这个世界，因为我们只能通过自己的感官和思想来体验它。
Our mind filters and shapes what we can know about the world.
所以我们必须了解我们的思想是如何工作的，这就是康德的书所讲的：how our mind works.
2. We look AND think
康德同意经验主义者的观点，即我们需要从外部进行观察。
他也同意理性主义者的观点，即头脑必须构建这些观察。
sensibility and understanding work together ｜ 感性和理性需要协同在一起
感性
让我们从感官开始！我们得到的只是外界的原始数据。这些数据还没有任何意义。
因此，我们的感性所做的第一件事就是在空间和时间中构建数据。
康德认为，我们不知道空间和时间是否是外部世界的属性，但它们确实是我们思想的一部分。
还记得他的前提吗，这个世界适应了我们的大脑 ？
正是我们的感性在使用时间和空间来过滤和构建我们所观察到的东西。
康德说，即使是数学也是基于这两种“纯粹的直觉形式”，其中算术与时间有关，几何与空间有关。
理性
这些印象的问题在于，即使它们是在时间和空间上构建起来的: 它们实在是太多了，而且太混乱了。
因此，现在需要理解如何减少和组织这种原始输入。
怎么做到的？
我们把许多相似的印象组合成一个物体。
我们可以更进一步: 当我们看到许多具有相似属性的对象时，我们可以把它们命名为“ cup”。
概念是统一一组现象的表征。A concept is a representation that unifies a group of phenomena.
理解某事物意味着通过概念来认识关系。我们现在可以形成判断，比如，‘杯子在桌子上。’。
我们的理解决定了我们如何形成和连接这些概念。
我们根据某些规则来做这件事，康德称之为“理解的范畴”。
例如，这12个类别包括对因果关系的认识，比如，“如果我把杯子掉了，它就会碎。”。’
康德说，我们的洞察力之所以客观，是因为每一种理解行为都必须遵循这些范畴。
这些分类以及我们的大脑如何应用它们是使客观知识成为可能的可靠常量。
让我们记住: 我们不能直接接触到事物本身，但是我们可以直接接触到直觉，它们在我们的感觉中被唤醒。
我们将这些对世界的直觉与我们的思维概念结合起来，这就是我们如何得到对世界的洞察力！
但故事还没有结束。
3. What we cannot understand
我们的理解诱使我们去思考超越我们所能感知的东西。
我们可以思考 think 本身。康德称之为 reason 。
他用相当诗意的语言把我们的思想描述成一个岛屿，我们可以清楚地描绘出来。
这个岛位于一个未知的“事物本身”的海洋中，由海量的数据组成，形成了自己的洞察力。
但是这个岛屿的核心——reason——并不满足于这种有限的存在。
例如，我们可能想要了解空间的无限性。
或者一个无限的空间怎么可能存在？
如果它不是无限的，那边界之外是什么？
时间什么时候开始的？
是否存在一种宇宙原理将一切联系在一起，比如上帝？
康德说，我们可以思考这些形而上学的问题，
但悲剧在于: 我们永远无法肯定地回答这些问题。
它们只是海市蜃楼，我们永远不会知道。
在我们的小岛之外没有坚实的土地。
4. What we can know—and how
最后，我们可以得到康德的答案。
当我们获得对世界的洞察力时，我们接受外界的输入，然后积极地使用一套固定的原则或理解类别来构建它。
我们两者都需要: 来自外界的感知，以及在我们的头脑中对它们进行排序和统一的能力。
或者用他的话说:
“Thoughts without content are empty;
intuitions without concepts are blind.”
然而，有些东西，超出了这个装置的理解范围，比如无限的宇宙，灵魂或者上帝。
关于康德最酷的事情之一就是他把大量的哲学思想整合到了一个连贯的系统中。
因此，当他贡献一些最原创的想法时，他也将其他伟大思想家的现有想法进行了组织和连接。
而这个宏伟的系统ーー不管我们是否同意ーー已经成为探索科学、艺术知识本质的一个不朽的基石，当然还有当前人工智能的努力。
在另一本书《The Critique of Judgment》中，康德将我们对理解的探索与我们如何发现世界之美联系在一起。
但我们还是把他对美的看法留到以后再说吧。
在这里，我把康德的书过度简化到了一个几乎令人质疑的程度，试图用一些可爱的插图把它打包成几个段落。
《纯粹理性批判》是一本极其复杂、内容丰富的书。
你可以花一辈子的时间来探索这个纪念碑，事实上很多人。
我在这里的目的不是为了让你完全理解这本书——我不能，即使我试图这样做。
我最大的希望就是能够润湿你的胃口，开始你自己的阅读冒险之旅！
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