泰美克，怎样完成一次近处的创新

泰美克趣课堂：怎么完成一次近处的创新？

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前段时间，OpenAI投资的人形机器人公司Figure，发布了一段机器人的视频，在行业内很受关注。视频中的机器人可以跟人类流畅对话，还能部分理解人类的意图，用自然语言给它提一个要求，它就能执行。

听到这，大家可能会说，现在的科技新闻那么多，这好像也没什么特别的。但是，关注的重点，不是这个产品本身，而是它发布的时间。这个演示视频上线，距离OpenAI和Figure开始共创机器人，才刚刚过去了13天，没错，仅仅13天。当然，这个产品肯定不是过去13天里从零开始做出来的。但是按照很多人的猜测，OpenAI还是发挥了相当大的加速作用。

换句话说，当两个高手联手，很可能产生乘数效应。哪怕各自往前走一小步，也会让整个合作成果，往前推进一大步。今天看到的很多厉害的创新，背后都是不同领域的团队，各自往前走一小步，这些小进步叠加在一起，变成了大创新。

今天要关注的，就是这些小步的创新，是怎么发生的。这里要说一个现象，叫邻近可能性。

邻近可能性，这个词最早是由生物学家斯图尔特·考夫曼提出的。它描述的是这样一种状态，在地球上还没有生命的时候，只存在一些基础的分子，比如氨、甲烷、水、二氧化碳、氨基酸和一些其他的简单化合物。“邻近可能性”指的就是，这个阶段，邻近的分子之间所有可能发生的化学反应。

所有的生命都从这个邻近可能性中而来。基础分子们随意简单地碰撞，产生新的化学组合物，其中某些化学组合物再产生新的反应，直到生命出现。

在这个过程中，每一次新的组合都会带来更新的组合可能性，从而扩展“邻近可能性”的边界。

其实，这个思路，你在自己的工作中也可以实践起来，假如你遇到了需要解决的难题，不要苦思冥想等待“啊哈”时刻的到来，给自己找一张桌子，把你能想到的所有可用条件都摆出来，用现有的条件去组合，没准儿解决方案就藏在其中一个组合里。

第二招，搭建一个“液态网络”。

什么叫液态网络？这是史蒂文·约翰逊的一个分类。他认为，网络分成三种，类似于水的三种状态。气态网络里，到处都是混乱和无规则，新的碰撞容易发生，但是也很容易消散，好创意出现以后就会消失。固态网络里，环境太过稳定，这导致改变很难发生。而只有在液态网络里，分子之间可以自由组合成新的连接，同时环境相对稳定，不会破坏新生成的结构。这样的网络，更容易去开发邻近可能性，好创意更有可能成为下一次创新的基础。

简单说，就是你的创新氛围，不能没有秩序，也不能太有秩序，需要一点适当的随机性。

上世纪90年代，美国心理学家凯文·邓巴专门研究过，科学家是怎样做出研究成果的。邓巴发现，那种不经意间的顿悟，其实很少出现，大部分重大科研发现，都出现在实验室里的科研讨论会上。你看，讨论会，这就是一个既有起码的秩序，但又相对自由的环境。

这样的讨论环境里，信息发散，但结构稳定，信息的新组合更容易留存。一名成员的分析成果，可以成为另一名成员的依据，层层推进后，整个研究都会受益，从而更有可能取得重大进展。

好，刚才说的是，三个抓住邻近可能的方法。分别是，把所有的资源摆在台面上，搭建带有随机性的沟通网络，以及，建立关联性思维。最后，回到咱们自己，你看，“广而不精”，未必是什么坏事。借用畅销书作家威廉·庞德斯通的话说，“狐狸式的广博胜过刺猬式的专精，存储在你脑袋里的广博知识就是一把解锁云端的钥匙”。