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本文节选自《直觉泵和其他思考工具微信读书》

多数DNA从未参与建构身体的过程，因此它们常常被称为“垃圾DNA”。对于那些被读取出来并在生物体的生长过程中发挥作用的DNA序列来说，大多数突变都是有害的，事实上很多突变是可以立即致死的。因为大多数突变基因的“性状表达”是有害的，自然先择实际上将突变率始终保持在一个很低的水平上。你们身体的每一个细胞中都有着非常非常好的“复制机”。例如，你的体内有一万亿个细胞，每个细胞中都包含你的基因组的一个完美或几乎完美的复本，长度超过了30亿个字符，这是自你父母的精卵细胞结合时就为你的存在配好的配方。幸运的是，复制并不能做到绝对完美，因为如果它做到了，它更新的源头将会枯萎，进化终将停止。进化历程中的这些微小的环症与“缺陷”反而是生命世界中一切美妙、复杂的设计的源头。我忍不住要说:如果真的存在什么称得上“原罪”的东西，那一定就是这些复制失误了。犯错儿的要诀在于不去隐藏它们，尤其不能自我欺骗。与其在我们犯错儿后扭脸否认，不如成为自己错误的鉴赏家，打心眼儿里把它们视作一种艺术品，其实在某种意义上它们就是艺术品。无论面对什么错误，我们的反应常常是:“好吧，我不会再犯这个错儿了。”而实际上自然选择并不会有这种想法，它只是在那些犯了错儿的家伙们能够繁衍后代之前把它们从地球上抹去;自然选择也不会犯两次同样的错，至少这比较罕见。能够学习的动物的大脑中有某种相同的选择功能，比如能够学会不发出噪音、躲避电线、选择自己的食物。B.F.斯金纳〈(B.F.Skinner)等行为主义者把这种需要称为“强化”学习，带来不良结果的反应不会被强化，更不会“灭绝”。我们人类把这个功能提升到了一个更迅速、更高效的水平上。实际上我们可以反思自己的想法，也可以反思自己刚刚做

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过的事:“好吧，我不会再犯这个错儿了!”当反思时，我们会直接面对每一个犯错者都必须解决的问题:到底错在哪儿了?究竟我刚才做了什么，使自己陷入了这个窘境?关键在于利用错误当中那些特殊的细节，这样你才能在下次尝试时对错误有所察党，以免重蹈覆狼。我们应该都听过那种可怜的托词:“好吧，不过它当时看起来是个好主意!”这种托词似乎是一种愚者的标志，一种傻瓜似的反省，但实际上我们应该像欣赏智慧的基石一样欣赏它。任何存在，任何行动者，只要能够真心地说:“好吧，不过它当时看起来是个好主意!”那他就已经站在了通向卓越的门口。我们人类为自己的智慧而自豪，其标志之一就是我们能够记住自己之前的想法，并进行反思，反思我们怎么会有这样的想法，之前为什么会被它所吸引，以及哪里出了问题。就我所知，没有任何证据表明地球上的其他物种能够想到这一点。如果它们能的话，那就几乎像我们一样聪明了。所以，当你犯了错儿时，应该学会深吸一口气，咬紧牙关，然后尽你所能地冷静、毫不留情地检查你记住的错误。做到这一点其实并不容易。人类对错误的自然反应是塌众与愤怒〈我们永远是对自己最生气)，因此你必须努力死服这些情绪反应。尽管这是个有些古怪的实践，但是试着学会品尝你的错误吧，为将你引入上基途的怪癖被揭露出来而感到开心吧。当你把曾经所犯的错误中的所有养分吸干之后，就可以开心地把它们抛在脑后，向下一个伟大的机会前进了。不过这样做还不够:你应该积极地寻找机会去犯伟大的错误，只有这样，你才能从中吸取教训。简单地说，这是一种我们在小学时就已经掌握的技能。回想一下你第一次做长除法时的感受:你看着两个无法推算的大数，不得不琢磨从哪儿入手，那是多么陌生、多公令你望而生且的感觉啊。被除数是除数的

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六倍、七倍还是八倍呢?谁知道呢?你不必知道，只需要试一试，随便挑一个你喜欢的数，算算结果如何。我记得当老师告诉我应该从“猜数”开始的时候，我几乎震惊了。这还是“数学”吗?我怎么能在如此严肃的活动中玩猜数游戏啊?但是最终我还是像大家一样学会了欣赏这种策略之美。如果发现选取的数小了，你就换个大一点的重新开始，如果发现选大了，那就换个小点的数鹃。长除法的好处在于，你总是可以算个结果出来，即使你第一次选的时候特别条，那也只是多人花点时间而已。或多或少熟练地做出猜测，算出可能的结果，利用结果为下一步工作做出修正，这样的一般方法已经得到了广泛的应用。这个方法的关键在于，所犯的错误要足够清楚、精确，使得出的结果足够确定。在全球定位系统(GPS)发明之前，水手们在海上为船只定位的第一步工作就是做出猜测，他们会猜一个确切的经纬度，然后假设所猜的怡好就是他们实际所处的位置，按照这个位置推算出太阳此时在天空中“应处”的确切位置。当使用这一方法时，他们并不期待一击即中。没有这个必要。因为他们接下来还会测量此时太阳的实际仰角，并且比较前后两个数据。通过一恤人简单的计算之后，他们就会知道应该对最初的猜测朝哪个方向做出多少修正了。久使用这种方法时，一开始猜得很好当然是有帮助的，但必定会出差错也没有什么关系，重要的是错误要犯得清楚、明确，这样才有东西供我们去校正。GPS导航仪也是使用同样的“猜测-修正法”来确定它与人造卫星之间的相对位置的。当然，你面对的问题越复杂，分析起来就越困难。这在人工智能〈AI)研究中被称为赞誉分配问题或责备分配问题。搞清楚什么应该获得赞誉，什么应该被责备，是人工智能研究中最棘手的问题之一，而这也是自然选择所面对的问题。

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