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焦虑，是现代人的常态。“我们只有不停奔跑，才能停留在原地”已经成为共识。

我们陷入对知识和信息的狂热，疯狂地想学习收集最新的知识，生怕别人知道了自己不知道的东西，从而导致自己被淘汰。

蜂拥而至的信息，你淹没其中。现在，请你再深思考一步，竞争常识背后有什么底层道理吗?其实，我们所做的一切都是为了减少“熵”。

刚刚结束的李善友教授年度大课上讲述了华为反熵增的精彩案例，今天混沌君请到案例的作者王民盛将为大家进一步讲述，关于反熵背后的深刻道理。

作者 | 王民盛 个人公号：北山浮生（BSFS_View）

音频与校订 | 诗岚（张建芳），混沌大学创新助教

一语成谶的“红皇后假说”

“我们只有不停奔跑，才能停在原地。”

——红皇后

这是童话《爱丽丝漫游仙境》中的一句台词。

在小女孩爱丽丝的那个奇幻梦境中，为了争取生存的机会，避免被淘汰，动物必须不停的奔跑，才有一线生机。

人们一直以为，这只是童话中大开脑洞的荒诞情节。然而，科学家们越来越倾向认为，我们真实的世界就是如此。

1973年，美国芝加哥大学进化生物学家范瓦伦（L. van Valen）提出“红皇后假说”，来作为他所提出的进化理论的隐喻。

达尔文的进化理论认为，物种的进化，是为了适应环境。而“红皇后假说”则更进一步，物种不仅要适应自然环境，还要适应其他物种所构成的生存环境。物种间的军备竞赛，会推动物种加速演化，适应速度慢，意味着被淘汰出局。

猎豹与瞪羚的寓言，很好地解释了这一假说。

猎豹妈妈的家教是这样的：“孩子，你要是跑不过瞪羚，就会被饿死。”

经过一代又一代的激烈竞争，跑得慢的猎豹饿死了，活下来的都是精锐中的精锐。这些最善跑的猎豹，虽然拥有柔韧的脊椎、强劲的长腿、钉鞋般的爪子和流线体形，比祖先不知快了多少，猎豹捕到的瞪羚却不比祖先多。

这是因为，猎豹遭受考验的同时，瞪羚也在面临着同样的生存考验。瞪羚从小接受的教育是：“孩子，你要是跑不过猎豹，就会被吃掉。”只有跑得最快的瞪羚才能生存。虽然瞪羚的速度也有很大进步，能甩掉猎豹的瞪羚也没有增加。

猎豹和瞪羚都被拴在红色皇后的跑步机上。两方不断地进化，越跑越快，但它们得到的东西，并没有比跑得慢的祖先更多。猎豹没有杀绝瞪羚，瞪羚也没有饿死全部的猎豹，虽然它们飞奔如同红皇后，却始终留在原地。

红皇后假说之所以有名，是因为它不仅对生物进化做出了比达尔文更为贴切的描述，似乎也揭示了人类世界的规律，特别是商业竞争中的关键法则——你当前的境况是不是最好其实并不重要，比其他人跑得快才重要。

否则，你连留在原地，恐怕也很难做到。

随着科学技术的进步，人们的生活水平不断提高，但是人们并没有如同预想中的那样拥有大量闲暇时间，而是越来越忙，压力越来越大。

很多人因此患上了“知识焦虑症”，生怕别人知道了自己不知道的知识，导致自己被淘汰。因此下载了一堆学习类app，购买了大量付费课程，仿佛“十分钟读懂一本书”，“七步法成为营销高手”这些眼花缭乱的内容，就真的能让自己成为高手。

不仅职场人在焦虑，公司老总更焦虑。

一个公司把自己的事情做好，并不意味着能够存活下来，还要看市场中其他公司是否采用了颠覆性的竞争手段。

特别是互联网时代到来后，跨界打劫，降维打击层出不穷，《三体》中的台词“消灭你，与你无关”成为许多人的口头禅。

现代社会中的每个人，每个公司，每个组织，甚至每个国家，都像猎豹和瞪羚一样，被死死栓在红皇后的跑步机上，唯有不停奔跑，才能停在原地。

为什么“红皇后假说”是普遍适用的？它背后有什么深层道理吗？

答案就是热力学第二定律，也就是著名的熵增定律。

无法挣脱的熵增定律

“宇宙的熵趋向一个最大值”。

——鲁道夫·克劳修斯（熵增定律的提出者）

在熵增理论提出之前，物理学的所有定律对于时间是可逆的。所谓时间可逆的意思是，在动力学方程中，将表示时间的t替换为-t，仍然完全符合物理规律。时间通常与变化联系在一起，然而在研究物质变化的动力学中，无论是在经典的、量子的，还是相对论的动力学中，时间只是外部的一个参量，它没有什么方向。

但是，有用的能量转换为熵的过程却是不可逆的，因此时间这个维度，在物理定律中第一次有了确定的方向。1927年，天文学家兼哲学家阿瑟·爱丁顿爵士（Arthur Eddington）将熵形容为贯穿在我们眼前的一支永不复返的“时间之矢”。

熵增定律告诉我们，任何一个孤立系统，都会自发地向概率最大的状态变化。对于一个系统来说，只有处于一些特定状态才能实现有效地运作，大部分状态都会使得系统失效。比如一只由许许多多细胞组成的兔子，想象把这些细胞打散了重组，这些细胞只有呈现出特定的连接状态，这只兔子才是存活的，否则它就变成了死亡状态。

因此简单地理解，概率最大的状态，也就是系统失效、崩坏、溃散的状态。因此，任何一个孤立系统都会走向灭亡，包括宇宙这个最大的系统也不例外，这就是所谓的“热寂”（heat death of the universe）。

那么，是否能够逃脱这一终极诅咒呢？

麦克斯韦意识到，自然界存在着与熵增相拮抗的能量控制机制，但无法清晰说明这种机制，只能诙谐假定一种“妖”，也被称为“麦克斯韦妖”。

用一个假想实验来说明麦克斯韦妖的运作机制:在一个已经自然熵最大的容器中的分子运动，有没有可能出现逆熵的情况。

一个绝热容器被一块绝热的隔板分成相等的两格，分别装着不同温度的理想气体。如果抽掉隔板，两边的气体将相互扩散，气体分子之间通过相互碰撞传递能量，最终整个系统达到平衡状态，也就是容器内部处处均质化，表现出同样的温度，我们说这时系统的熵达到最大。

当系统达到熵最大后，重新在系统中间设置一个绝热隔板，并且有一个麦克斯韦妖控制的小门。

麦克斯韦妖没啥特别的本事，但眼神好，反应敏捷，能准确地探测并控制单个分子运动，当发现一个高速运动的分子撞向门，则通过控制门的开关，令该分子进入左边格子（如果该分子原本就在左边，则关上门，让其留在左边；如果该分子原本在右边，就打开门，让其进入左边）；麦克斯韦妖用同样的方法将低速运动的分子进入右边格子。如此一来，这个系统不仅左右部分形成了温差，还实现熵的自发减少。

| 麦克斯韦妖

麦克斯韦妖假说如同一根救命稻草，成为将宇宙从“熵增诅咒”中拯救出来的一线希望。

但是这个假说困扰了物理学家一百多年，最终还是没有打破熵增诅咒。因为人们忽略了一点：感知到分子运动，相当于获取信息，而获得信息需要消耗能量，这只小妖相当于源源不断地从系统外获得能量，来实现低熵状态。

根据信息论可以严格证明，当观察者对某事件一无所知时，信息熵和信息，数量相等，意义相反（这种情况下，信息熵的定义与热力学熵的玻尔兹曼解释是一致的），而且信息熵与热力学熵可以相互转换（例如在论文“Information Theory and Statistical Mechanics”（Phys. Rev. 106, 620 (1957)）中提到，如果我们把统计物理的架构想像为一个概率论问题而不理会传统统计力学的假设，那么统计力学和概率论同为最大熵值问题。）

麦克斯韦妖的关键在于从外界获取信息，而信息需要获取能量，能量需来自于外界系统。也就是需要打破“孤立系统”这一条件。

依靠负熵生存的生命

“新陈代谢中的本质，乃是使有机体成功地消除了当它自身活着的时候不得不产生的全部的熵。”

——薛定谔

麦克斯韦妖没有打破热寂的诅咒，却无意间揭露了生命的本质。量子物理学家薛定谔在1943年进一步明确地提出：“生命以负熵为食”。

按照薛定谔的定义，所谓生命，就是从外界获取信息，降低自身的熵，从而维持自身状态的动力系统。

这一定义，实际上就是对麦克斯韦妖的刻画，比其他任何定义都更能刻画生命的本质，其外延也远远超出了通常概念中的有机物形成的“生命”，无论是否碳基，是否人造，是否孤立个体，都可以被归为生命的范畴，为了避免混淆，我们将其称为“泛生命体”。

除了通常我们所认知的生命之外，蚁群、企业、城市、国家等也属于“泛生命体”。这也是为什么善友教授说“把你的事业看作一条命”，它真的具有与生命类似的特征。

但是，信息与熵是硬币的一体两面，信息本身并不天然具备熵减的特性。生命是如何通过获取外部信息，来实现自身熵减的呢？

答案是——“模型”。

泛生命体通过模型，对从外界获取的信息进行压缩，从中获取对于生存有利的“有效信息”，从而实现熵减。

举个例子，以生物体最基本的“新陈代谢”来说，从某种意义上说，是一种通过“组合创新”实现熵减的过程。

生物体摄取的蛋白质，要首先分解为基本单元——氨基酸，然后按照DNA或RNA的指令，将其重新组装为新的蛋白质分子，成为自身肌体的材料或实现特定功能。氨基酸组合成蛋白质的可能性无穷无尽，只有按照特定的模型，才能组装成特定用途的蛋白质。

组装蛋白质的原理如同3D打印机。DNA所存储的“模型”，也就相当于3D打印机所存储的数据文件。

问题来了，DNA是如何筛选出能够实现精巧功能的蛋白质分子的模型，并存储起来的呢？

答案就是演化。

生物演化如同一场永无休止的生存测试。DNA的“变异”，就是猜测考试答案，猜对的奖励就是继续存活，猜错的惩罚就是死亡。

通过无数代的筛选，能够实现熵减的模型被保留下来，并且通过“遗传”被富集起来，从而使得整个种群形成稳定的“减熵模型库”。

这个减熵模型库，和我们所说的“思维模型”具有内在的相似性：其作用都是通过有限的模型对近乎无限的信息进行处理，得到的结果可以用来解释过去，以及预测未来。

这一过程就是熵减的本质。

如果说，混沌的学员是通过“行为+反馈”的学习机制，来获得运用思维模型的能力；DNA获得“模型”的能力，同样也是通过“行为+反馈”的学习机制完成的。在创新学院中，学员获得的反馈来自辅导员，而DNA获得的反馈来自大自然，就是“生存与毁灭”二选一。

演化，就是生命所获得的第一种学习方法。

生命依靠负熵为生=生命依靠学习和模型为生。

学习并运用模型，这是刻在基因上的、生命体最本质的需求，目的就是抵抗熵增。因此，生命就是那只麦克斯韦妖。

问题又来了，既然最原始的生物就有学习模型的能力，为什么生物要持续演化，出现各种各样更加高等的生物？

更进一步，为什么我们不仅必须学习，而且还要来到混沌大学，花费大量的时间和精力，学习关于创新的思维模型？

负熵的代价

“熵减的过程十分痛苦，十分痛苦呀！但结果都是光明的。从小就不学习，不努力，熵增的结果是痛苦呀！我想重来一次，但没有来生。”

——任正非

任何负熵的实现，都要付出代价。

总的来说，就是局部子系统实现熵减的同时，使得更大的系统进一步熵增。

比如一间开了空调的房间，空调使得屋内温度降低，也就降低了屋内的熵，但是室外机放出了更多的热量，使得整体熵升高得更多。人类科技发展，一方面使得我们的生活更便利，另一方面也使得熵增速率不断提升。

为了实现减熵，反而导致熵增的严峻事实，使得生物不仅要学习，而且学习还必须满足如下条件：

学习得到的熵减能力，必须大于环境的熵增。

考虑到环境的熵增主要就是生物自身造成的，本质上，这是一场“以邻为壑”的生存竞赛，而这就是“红皇后假说”背后的根本原因。

为了生存，生命自诞生起，就掀起了一场熵减的军备竞赛，所有生命不得不学习更强大的减熵模型，以及更强大的学习能力。生命减熵能力越强，使得环境熵增越迅速，从而形成螺旋递增的加速循环。

在这场军备竞赛中抢先一步，获得生存优势的能力，就是创新。

99.99%的生物都灭绝了，幸存下来的0.01%，都是在这场残酷创新大赛中暂时获胜的幸运儿。

单体细胞无法跟上军备竞赛的速度，不得不多细胞联合起来，通过更高层次的“智慧涌现”，也就是涌现创新，成为多细胞的高等生物，来跟上越来越快的红皇后跑步机。

生物演化就是一场学习能力的竞赛。单纯依靠演化的学习能力无法跟上需求，生物又演化出专门用来收集信息和处理信息的神经细胞，以及更高层次智慧涌现的神经网络，学习能力出现巨大飞跃。

此后，生物的智能竞赛又逐渐过渡到需要实时进行复杂信息处理，并做出判断的高等动物，直至人类出现。

人类出现后，再次复现了从单体到群体智慧涌现的过程。人类组成各种强大的组织，以整体形态进行减熵。信息技术也在不断迭代，从语言、文字到造纸印刷，直到今天的计算机互联网以及更发达的ICT技术。为了生存，人类专门用于学习的时间越来越长。任何人，任何组织，如果不能持续学习，做到与时俱进，都将会被无情地抛弃。

今天的世界，信息的指数级爆炸使得环境熵增也呈指数增长。每个人，每个公司，都被迫走上红皇后跑步机，为了减熵大计，奋力奔跑！

为什么我们必须学习思维模型？

普通人通常所认知的“学习”，是不断获取自己不知道的增量信息。然而记忆信息并不是真正的学习，反而会持续增加你思维中的信息熵。只有像DNA那样，通过模型建立信息与信息之间的联系，从而压缩海量信息，获得对未来的判断以及决策能力，才是学习。

对于个人来说，必须采用越来越有效的思维模型，从无边无际的信息中获取有效信息，快速高效决策。

对于企业来说，不断学习，不断创新的过程，使得自身减熵的速度大于环境熵增的速度，是维持企业生存的必须。

特别是当华为、亚马逊等以反熵增为第一要务的公司变得越来越强大，不能快速转变的公司被淹没在“熵增之海”中，已经成为大概率事件。

生物演化的历史上，由于某一物种取得压倒性优势快速繁衍，迅速抬高环境熵增速率，导致其他物种大批量灭绝，这种事件曾经反复上演，并被称为“大灭绝”事件。

亚马逊等新型公司，很可能就是这样的优势物种。

人工智能时代已经悄然来临，当机器开始学得像人一样思考的时候，许多人还在像老式计算机那样记忆信息，《未来简史》所预言的“无用阶级”虽然残酷，却在一步步成为现实。

通过学习和创新获得熵减，这已经不是可有可无的事情，而是越来越成为在这个时代生存下去的第一法则。我们不仅要跑，而且要跑得比别人快。

“我们唯有加速奔跑，才能存活在这个时代。”（完）

知识是无限的，但是处理知识的模型是有限的

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采用不同的思维方式组合能发挥截然不同的效果

加入创新学院可能是你实现熵减的最佳途径

不断的刻意训练，重塑你的思维方式

*本文作者为王民盛，个人公号北山浮生（BSFS_View）王民盛，毕业于清华大学物理系，十余年ICT行业专利从业经验，现供职于混沌大学，进行商业创新理论和案例的研究，指导创新方案落地，助力中国创新创业者成长。部分内容有删减，欢迎转发朋友圈并分享给你的朋友。

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