前言
景观思维：关于创造力的新科学

早在生命诞生之前很久，大自然就创造出了漩涡状的星系和有着热核引擎的恒星。它还创造出了绚烂夺目的晶体，比如那些在地球深处孕育了数百万年的钻石。进而，大自然创造出了复杂的有机分子，而这些存在于星际气体、陨石和深海热泉口中的分子，就是生命的基本构件。一旦它们被组装成了最早的活细胞，达尔文进化论就开始发挥作用了。此后，生命开始永不满足地从阳光中、从富含营养的分子里汲取能量。有了分子发电机⁽¹⁾，生命得以征服地球上的每一种生态环境。从浩瀚的赤道大洋到寒冷的北极冰架，从炽热的地下熔岩到无垠的干旱平原，乃至冰雪覆盖的永久冻土，生命无处不在。

经历漫长的地质时间，单个的细胞得以聚集在一起，组成一个个拥有数百万甚至几十亿同类的专业化团队。后来，这些多细胞生物又进化出了传感器，得以感知气味、声音和光影，并开始探索大千世界。它们还学会了避敌之术与猎食之法，飞行、打洞、行走、游泳，各展其能。最终，它们的神经系统进化出了复杂的大脑，这才能够创造、辨析各种抽象的符号，如本书中的文字。接下来就轮到了人类大显身手：从拉斯科的洞窟壁画到莫奈的风景画，从简单的算盘到复杂的超级计算机，从苏美尔的计算泥板到詹姆斯·乔伊斯（James Joyce）的《尤利西斯》（Ulysses），从毕达哥拉斯定理到薛定谔方程。

这些千姿百态的成就，无一不是源自大自然的创造力。说起“创造力”这个词，人们可能会想到某些鸟雀，它们可以利用工具将昆虫从藏身之处逼迫出来；也可能会让人们想到某些黑猩猩，它们可以制作原始的长矛来猎杀婴猴。但我在这里想讲的是一种在化学、生物学和文化层面更为普遍的创造力形式。

人类的创造力在很大程度上符合心理学家广泛使用的一个定义：一个具有创造性的想法或者产品，就是一个能够解决某一问题的独特且适切的方法。¹有些问题本身就很简单，例如，怎样把一叠纸固定在一起，这些问题通常都有简单的解决方案，比如用订书机或者回形针。而有些问题则复杂得难以置信，比如如何在围棋这样的策略游戏里击败人类，这些问题也有解决方案，比如创造像AlphaGo这样的人工智能。这些都是技术性的例子，而把创造力定义为解决问题的方法，在许多其他领域里也是行之有效的，比如艺术领域。20世纪杰出的艺术史学家、耶鲁大学的乔治·库布勒（George Kubler）曾经说过，“每一件重要的艺术作品都可以看作……解决某些问题的来之不易的答案”。²这并不是个人之见。稍后我们将看到，人工智能也可以采用问题求解的策略来进行艺术创作，譬如谱写出激动人心的旋律。毋庸置疑，当下的人工智能还远不能与最伟大的人类艺术大师相提并论，也许并没有任何一种心理学上的创造力定义可以描述莫扎特的乐曲、毕加索的绘画或罗丹的雕塑。但这个定义还是非常有用的，因为它仍然广泛涵盖了人类所表现出来的创造力。

更重要的是，这个定义甚至远远超出了人类的范畴。早在类似人类的大脑，抑或任何类型的大脑出现之前，生命就需要解决各式各样的问题。能够破坏富含能量分子化学键的酶，就是解决能量获取问题的一个方法。眼睛，一个令人赞叹的光学奇迹，也不过是捕食与反捕食问题的一个解决方案。抗冻蛋白（antifreeze proteins），则是冷血动物对“如何在零度以下生存”这个问题的一个解决方案。同样的思路甚至可以引申到生命诞生之前。例如，晶体本身就是宇宙用来解决“原子或分子如何以稳定的结构进行排列”这个问题的办法。

我是一名进化生物学家，一生的工作都集中在微型藻类、巨型红杉、肠道细菌和非洲大象的身上，试图理解生物进化中的创造性力量。而我发现，现存的无数物种，每一个都是一系列几近无穷的、由各种创造性成就所组成的链条中最新的一环。每一个生物体，无论是其细胞内的分子机制，还是其身体的物理结构，都是无数创新的产物。而不同形态的生命，有的可以瞬间远距离传送，有的可以披上完美的伪装，有的可以借用阳光的能量，都体现了无处不在且激情四溢的创造力。对此，我着迷不已，不能自拔。

在苏黎世大学我的实验室里，我和大约20名研究人员组成了一个团队，共同研究不同生物体的DNA，并以此来探究大自然是如何创造出新的生命形式、新的分子类型的。在实验室内，我们还观察了几千代微生物的进化过程，研究它们是如何一路披荆斩棘，克服重重障碍的。同时，我们还比较了微生物进化与其他领域的创新过程之间的相似之处，包括晶体是如何形成的，分子是怎样自我组装的，算法又是怎么解决问题的。

我不仅是一名科学家，还是一个父亲、一名教育工作者。我正在不断探索，以求更好地养育孩子，培养下一代的科学家，雇用最有创造力的研究人员，以及建立和运营一支团队。我在整个过程中遇到的问题都非常实际，这鞭策着我查阅了大量有关人类心理学、教育研究、组织管理和创新方面的文献。正是在这样的探索过程中，我发现大自然和人类有着惊人的相似之处，两者在创造力上如出一辙。

而这本书讲述的，远不只是这些相似之处。首先，书中的内容是达尔文未知之事。自然选择理论是一座丰碑，但它只是一个起点。达尔文不知道，也不可能知道的是，自然选择会面临一些自身无法克服的障碍。本书对这些障碍进行了阐述，也解释了进化机制是如何跨越这些障碍的。

其次，这本书也将人类的创造力和现代达尔文进化论的观点进行了比较。两者之间存在着多方面、深层次的相似之处，本书将从心理学、历史和生物学研究的角度加以论证。

最后，也许是最重要的，本书还解释了这些相似性是如何帮助我们解决问题的。当今人类面临着诸多麻烦，而借助这些相似性，我们可以让孩子过上更加充实的生活，还可以增强商业创新能力，并在一个创新驱动全球领导力的世界里，提升整个国家的创造力水平。

大自然与文化的创造力为什么会如此相似呢？其中一个原因在于，凡是难题，比如怎样形成一个规则的菱形晶体，怎样的捕食策略最有效，又或者怎样的触角最灵敏，都有一个共同的特征：有多个解决方案，只不过有些实在不怎么样，有些凑合能用，少数相当不错，极少数可以称得上出色。我们可以想象，所有这些方案组合在一起形成了一个“山地景观”，那些不怎么样的方案对应着低矮的山麓，那些出色的方案则处在群山之巅（图0-1）。这种设想出来的景观又被称为“适合度景观”（fitness landscape），最早是由哈佛大学的遗传学家休厄尔·赖特（Sewall Wright）⁽²⁾提出的。20世纪初，赖特在美国农业部进行了育种实验，旨在培育出优质的牛、猪和羊。³通过这些实验，他发现了一些普遍而又怪异的现象：在育种过程中，即使每次都按照自然选择的方式以最优的标准进行选种，最后却始终得不到良种。最终，赖特搞清楚了背后的原因，而且创造出了“适合度景观”这个概念来解释这些现象。

在进化的过程中，每一个生物种群都在孜孜不倦地找寻它们所面临的问题的解决方法，鲨鱼探索的是如何在狩猎时节省体力，细菌追求的是如何摆脱抗生素的追杀，而食草动物苦苦寻找的则是怎样靠采集营养并不丰富的叶子活下去。只不过，这些探索都或多或少地带有盲目的意味。赖特把这些解决问题的过程比作在适合度景观中爬山。在达尔文式的生物进化过程中，爬上山顶的过程是这样的：从任意一个方案开始，不管它是多么不堪一用，都在这个方案的基础上修修补补，而每走一步，都只把那些有利于生存的变异保留下来。在人与人、组织与组织之间，与自然选择最为接近的类比就是竞争，而它们的本质都是优胜劣汰。⁴在景观中只存在一个顶峰的时候，自然选择必然能大行其道。只要一直保持上坡，一定不会错过最高点。但是，如果景观中存在着两座、十几座、数百座，甚至是数不清的山峰，那么自然选择可就不仅仅是“不完美”那么简单了，后果甚至会是致命的。在进化过程中，从一个顶峰到达下一个顶峰，也就是说，从一个方案过渡到另一个更好的方案，生物种群必须先跨过两座山峰之间的山谷，而自然选择是禁止这个跨越的过程的。自然选择不懂得以退为进的道理，只会闷头上坡，断无下坡之举，因此很可能反倒把自己卡在了远离珠穆朗玛峰的地方。赖特的这个发现，怎么形容其重要性都不夸张。所有进化的创造性产物——数不清的物种，都只是上述过程的终点而已。为了征服连绵起伏的景观，自然选择必不可少，但还远远不够。

休厄尔·赖特不仅发现了自然选择的这个问题，而且还发现了一个潜在的解决方案——一种被称为遗传漂变的驱动进化的力量。为了理解遗传漂变能带来什么，我们可以类比一下专业的音乐家、艺术家或者田径运动员。他们的技能在趋于平稳后，不管怎么练习，都很难再上一个台阶。这些专业人士往往需要拿出脱胎换骨的决心来，从头学起。1997年，高尔夫球冠军泰格·伍兹（Tiger Woods）就经历了一个彻底重构挥杆技术的过程。1998年的赛季，他的表现一塌糊涂，但在之后的几年里，他又打破了新的世界纪录。有时候，我们就是得先自废武功，然后才能东山再起。

由于遗传漂变的存在，生命也会发生同样的事情。对进化而言，遗传漂变至少和自然选择一样重要。遗传重组，作为一种额外的、独立的机制，使得进化中的生物体能够在适合度景观中实现巨大的飞跃，并帮助它们越过障碍，抵达顶峰。只要有性的存在，就会有重组，而性的形式，既有稀松平常、令人类沉溺其间的男欢女爱，也有奇异隐秘的细菌和植物之间的基因交流。

景观，已经成了现代科学的一个基本概念，其重要性远远超越了生物学。正如生物体在适合度景观中不断进化一样，在一种被称为能量景观（energy landscape）的环境中，分子和原子也在强烈地发生键合作用。跟适合度景观相比，能量景观也是崎岖不平的。针对这些键合作用开展的研究，不仅展现了大自然是怎样创造出钻石和雪花来的，还可以帮助我们制造出更好的分子来造福人类。

无论是在繁忙的机场进行空中交通管理，还是下围棋，我们都可以从计算机科学的角度将它们看作一个个问题，同样，也都存在着多种解决方案。这种情况下我们可以想象一个解决方案景观（solution landscape）。在利用计算机来解决复杂问题时，人们可以采用与生命进化同样的算法。更为重要的是，借助这类算法，计算机还能创造出可与人类的作品比肩，且拥有专利权的电子电路和音乐作品。

比起人工智能来，我认为更有趣也更熟悉的还是人类解决问题的思维方式。当人类在充满各种可能性的思维景观里游历时，思维采取的也是进化的方式，和生命、分子以及计算机算法探索景观时采用的方式大同小异。其中有一些创造性过程是外在的，如画家拉斐尔和保罗·高更的漂泊之旅，他们带着其他画家游历了不同的国家和大陆；也有一些创造性过程是发自内心的，其中，在1891年，物理学家、生理学家赫尔曼·冯·亥姆霍兹（Hermann von Helmholtz）⁽³⁾就曾在解决某些流体物理学方面的问题后这样描述他的心路历程：

我走了很多弯路，才解决了这些问题……整个过程中只是碰巧连着猜对了几次。我想把自己比作一名登山者，但我并不识途，只是在那里埋头费力地爬着山。有时我会发现路走不下去，只能折返回来；有的时候，或许是因为领悟，或许是因为突发奇想，我又会在不经意间发现一条新的路，这样就能继续向上多爬一点儿；最后，当我终于到达山顶时，却又懊恼地发现，原来旁边本来就有一条捷径，而我明明已经走过一遍了。要是我足够明智，在一开始就能找到正确的起点该有多好！⁵

我们看到，大约在赖特的书出版之前30年，他的理论就已经被人们应用在人类思维领域了。当然，人类大脑的运作机制并不完全相同，但本质上跟漂变、重组这些概念相差不大，如果将生物进化的研究成果借鉴过来，我认为将可以促进个体思维与群体思维的进步，我称之为“景观思维”（landscape thinking）。景观思维可以帮助我们更好地思考问题、养育后代，以及正确地利用各种教育资源、商业政策和政府法规来促进创新。景观思维能够帮助我们的，不仅是将创新成果、生产效率和经济产出最大化。大道至简，它让我们看到，创造力其实就是探索广袤而复杂的景观的能力。普天之下，凡是新颖的、有用的、美丽的东西，其发源莫过于此。就像所有优秀的科学一样，这门科学所揭示的，是对我们和我们的世界有着深远意义的事物。