技术除非被人类的思想所驱动，否则就是无用、静止之物。
序
这是本新出版的书，也是听了罗振宇的节目后入手的书，毕竟作者之一是MIT媒体实验室的老大伊藤穰一，这位业界的巨头竟然没有厚重的学术行头，比如博士啊什么的，甚至连本科都没念完，世界一流的实验室，竟然能请一位传奇的却无学术背景的人，本身就是一个大创新，符合MIT 媒体实验室的信条”不拘一格降人才”。虽然是句中国诗词，但是用在这里非常的合适，反而在国内却难以看到这样的景观！
作为一个《MIT Technology Review》杂志的订阅用户，我是非常膜拜MIT这所高等学府的。虽然上面的文章在它官网也可以看到，不过整理成杂志也算是一段时间的精华，让我不需要浏览网站的所有文章。这本书多次致敬了媒体实验室的创始人，尼古拉斯·尼葛洛庞帝（Nicholas Negroponte），已故的先驱者西摩·帕佩特（Seymour Papert）与马文·明斯基（Marvin Minsky）。
我对计算机的看法一直是我们必须作为游侠驾驭这匹马奔向远方，而不是作为一名马倌去好生喂养伺候这匹烈马。我想马倌自诩为码农的年轻人，而拍拍胸脯说自己是工程师的就是那个游侠了。看起来《MIT Technology Review》对我有着潜移默化的作用，让我从更高更广的视野看待计算机与人与社群的关系。
你或许不懂怎么玩乐高
与导师一起参与Lego的Mindstorm项目的米奇·雷斯尼克（ Mitchel Resnick）后来发明了Scratch，作为他们终身幼儿园项目的一个重要的组成部分。当前Lego高端的机器人积木Mindstorm产品，就是他们的智慧结晶，我想当下众多的热卖的山寨机器人积木只能学到它的形而无法学到它的灵魂！
对于这个系列的乐高，赋予他灵魂的西摩·帕佩特与米奇·雷斯尼克认为，**”这不是为了学习编程，而是编程为了学习，为了探索更多的未知，让你组织、表达、分享你的想法**。”这个概念同时也贯穿在Scratch软件中，大部分现有的所谓积木组件拖动编程的IDE全部是这个产品的山寨版，我想这个概念是我最想传达给各位的。
这本书的中文序由李开复、吴军与万维钢撰写，都是我心目中的几位偶像人物，其中吴军先生做了他的导读，的确后几个章节若不是看吴军先生的导读，我也是看得一头雾水的。按照文章的结构做一个梳理。
Rule 1 涌现优于权威（Emergence Over Authority）
以前的知识都是从权威中来，他们可能是先知、牧师或者领袖。现如今，新的事物比过去的权威更重要，计算机科学的重量级人物，竟然和大二的学生一起学生物课，这就是这个原则的一个体现。
书中讲到人的大脑，其拥有大量的神经元连接，可每一个神经元细胞尽管相对复杂，但自身没有意识。当这些细胞组成一个复杂网络的时候，不仅比神经细胞的总和强大，而且能意识到自己在思考。”我思故我在”这是一个极其深奥的问题–”我存在吗？”的哲学回答。
大量细微事物通过简单的选择行为表现出远超个体的特性时候，在生物界就出现了基因与蛋白质，最后出现了生命，而在思想领域，当下的模因（MeMe）也在大爆发阶段，说不定很快会出现思想界的寒武纪大爆发（Cambrian Explosion）！
这种涌现是混沌的，直接把我们的思考模式从线性的因果关系，提升到了非线性的不确定性。如何驾驭这种不确定性，就有赖于科学革命对人类思维的大改造：
我们知道如何获取知识，如何证明我们的信念合理！
两名在斯坦福大学的教授在研究蚂蚁如何寻找食物的时候，惊奇的发现，蚁群竟然在数百万年前便发明了TCP/IP协议，而这是当下信息时代的基石。人类在无意识的状态下，复制了自然界已存在的模式，这并不鲜见。
计算机科学家奈特因为发明了集成电路获得了终身成就，但也预见到这个技术到了原子尺度之后的瓶颈。希望通过将编程原理应用于遗传学，开创了合成生物学，其希望用生物技术代替集成电路，推动计算机体系的全面发展。
Rule 2 拉力优于推力 Pull Over Push
传统的工作模式是采取“指挥和控制”的方式，决策者制定政策将资源“推”到他们认为最有用的地方，而拉力则是在最需要人力的时候，把合适的人“拉”进项目。为了检测福岛核电站泄漏的辐射情况，伊藤穰一（本书作者）通过网络的方式组建了Safecast团队，日本应庆大学的专家设计并制造大量gps与盖革计数器的车载结合设备，抓取数据，微软前首席设计师Ray Ozzie自愿利用专业知识做数据分析等等。
Safecast的创新之处在于更有效的组织知识资本和物质资本，行动不再是先写计划书，然后各种商定利益模式，最后找风投的过程，而是通过网络将需要的资源吸引过来，不是将材料与信息像大公司那样储存起来。Safecast项目表明，在软件和硬件开放的环境下，具有奉献精神的志愿者团队能在快速变化的环境中构建比政府提供的官方工具更准确更有用的工具。
很多类似的项目也受益于推动硬件领域实现快速、低成本创新的现代样机技术和供应链。
Rule 3 指南针优于地图 Compass Over Maps
地图意味着掌握详细的地形信息以及最佳路径，相比而言，指南针是更灵活的工作，需要使用者发挥创造性和自主性找到自己的路。作者着重的把计算机算法比喻成了指南针。
经济合作与发展组织每3年做一次阅读、科学与数学测试，对象是全球65个最富裕国家的15岁学生，有23个国家的学生在基础数学的能力测试成绩上高于美国学生。从这一点不难看出，美国的中小学教育，并没有想象中的出色，但是这个国家有巨大的拉力，可以吸引高端的人才落户，而并不需要从小培养，这是一个很重要的标志。
代数教会大脑如何将抽象的理论应用于实际，代数只是一座桥梁，连接柏拉图的理想世界和我们居住的纷乱世界。
为了让小朋友能学会编程，西摩·帕佩特发明了LOGO语言，虽然明斯基说他只有语法没有文法，但是这个尝试让米奇·雷斯尼克更进一步，发明了Scratch，同时也激励了奈特开设了iGEM竞赛，意味着生物学与计算机科学的实验室可以离开昂贵与高大上的专业园区，可以放在中学校园，安放在本科生宿舍，甚至安放在家里等等。我想iGEM的现实意义已经超过了ACM ICPC那种纯粹的软件算法比拼大赛。
米奇·雷斯尼克博士毕业后留MIT任教，继承了导师的理念，认同儿童是可以编出游戏和软件的，建立了“终身幼儿园”的研究组，这或许也是另一个意义上的“keep hungry，keep foolish”吧。
我很好奇也很佩服MIT的计算机学院下能有媒体实验室这样的一个设置，这帮知名的计算机科学家，似乎正如孩童般的去探寻他们的事业，而他们在这里充分了展现人性的光芒，文化的情怀，技术的精湛，引领着世界技术的潮流与发展，培育出了一位位出色的校友。
伊藤穰一表示，媒体实验室使用了“指南针”方式引导，而非“蓝图”或“计划”，让实验室的所有人凝聚在同一个目标下。搞清楚所有的细节和遇见几百个聪明、好奇、独立的同事的所有想法和遇到的挑战，这是不可能的，必须承认这一切。承认我们无法遇见甚至知道发生的所有情况，但是我们还能做到充满自信与勇气，相比起规则和战略，成功的关键在于文化与情怀。
Rule 4 风险优于安全 Risk Over Safety
实施这个战略，并不意味着让你看不到风险的所在，而是要让你明白，随着创新成本的下降，风险的性质也在改变。当现在深圳的出现，让硬件业也像软件业一样灵活的时候，投资者与出资人已经不再阅读商业计划，与西装革履的工商管理硕士对话，进行高昂的可行性研究，而是开始学着押注伟大的人物和伟大的创意。
我一直好奇到底深圳的创新模式是怎样的，曾经孕育了山寨机之都的鹏城，现在到底强在哪？毕竟我接触的资讯比较少，而本书重点的描绘了伊藤穰一带队访问深圳的一些片段，让我了解一二，从中明白了为什么有很多国家的学者都带队访问深圳，酒香不怕巷子深。伊藤穰一用恐龙来比喻传统的信息产业，机构庞大、人员众多，资源利用率不高，看起来如同巨兽一般，消耗巨大且尾大不掉，而他用青蛙来比喻深圳的科技企业的模式，消耗不大且出击灵活。
其中伊藤主任到了深圳的一家注塑厂，提到希望合作帮忙制造几千个产品，厂家表示可以帮其做注塑做模，拿到模具后希望伊藤回去美国加工，工厂老板认为，美国工厂做不出这样的模具，但是有了模具生产产品的话，美国工厂的造价会便宜些。这种角色互换表明，科技、贸易与注塑技艺已经转移到了深圳，即便美国有制造能力，整个知识的生态系统的关键部分也存在与深圳。深圳对实验、失败与风险的容忍度也远高于美国。
在深圳，在家人、朋友和可信赖的同志组成的复杂网络，有选择的共享理念与商业机密。从盗版向独享知识产权的转移并不新鲜，19世纪美国出版商明目张胆的侵权，直至美国的出版业强大起来。日本复制美国汽车公司的产品，直至其发现自己已经是居于领先地位。看起来，深圳也类似一个生态系统从追随者向领导者转变的关键节点。
正如不可能在别的地方再造一个硅谷一样，在访问深圳的4天里，伊藤穰一相信在其他的地方不太可能打造这样的环境。深圳与硅谷都有一种魅力，能够吸引越来越多的人、资源和知识，两地都是活跃的、充满多样性的生态系统，也是一个职业道德和经验的基地，其他地区难以复制！
Rule 5 违抗优于服从 Disobedience Over Compliance
创新需要创造力，而创造力需要摆脱束缚，这让出于善意的（和不那么善意的）管理者倍感挫折。正如《科学革命的结构》一书提到的那样，新范式总会不断出现，因为总有一些科学家不信奉主流思想。换句话说，科学进步的规则便是打破！不破不立！没有人是靠别人告诉他怎么做或沿着别人的足迹而赢得诺贝尔奖的。
改变3M公司轨迹的科学家德鲁与杜邦公司研究院的创立者卡罗瑟斯有一个共同的特点：
不管老板要他们做什么，他们都对没有特定目标、自由的研究充满热情。
这种现象，在二十世纪二三十年代，这种现象很罕见，现在可能更少见！大部分的公司、封闭的工作环境都没有这种自由精神，甚至连教育系统都不鼓励以兴趣为出发点的学习和探索，而是教育学生要守规则，不提问题。探索，质疑、违抗，这种对待工作和学习的方法帮助推动力互联网的诞生和发展，也改变了制造业到安全产业等各行各业的发展轨迹。
其实想想自己，虽然没做出什么成绩，但是我也对没有特定目标、自由的研究充满热情。
Rule 6 实践优于理论 Practice Over Theory
从理论来讲，理论和实践没有差别，而在实践中，却有差别。“实践”优于“理论”意味着，我们必须意识到，在节奏快变成新常态的未来，等待和计划的成本要比实践后随机应对更高。有相当多的案例中，一个新发明从想法到成型可能数小时就能实现，样品的第一次更迭就发生在一天之内，跨学科实验与合作越来越不再是激进的想法。
西方的很多程序员编程是因为热爱而不是实用主义，本能的排斥将编程从一门艺术变成一门职业培训。事实上，在美国，最理解Scratch基金会宗旨的学校恰恰是那些最不需要该基金会支持的学校，私立学校和赋予的社区已经开始热情满满的将机器人和编程融入其课程设置，这样的二元分化或许会加剧美国教育系统业已存在的成绩差距。社会需要越来越多的创新形学习者，而不需要那些能被机器人和计算机取代的人。
Rule 7 多样性优于能力 Diversity Over Ability
简单的说，就是通才比专才更重要，在同一个机构中，人才的多样性比单一化有优势。
Rule 8 韧性优于力量 Resilience Over Strength
伊藤穰一是一位具有东方血统的人，所以东方哲学的以柔克刚的理念对他的影响挺大。传统的企业总习惯高成本运营，但有足够的韧性的机构不仅能顺利的从失败中恢复过来，而且还得益于免疫系统效应。
Rule 9 系统优于个体 Systems Over Objects
这个原则让人认识到，负责任的创新不只需要速度和效率，同时也要持续关注新技术带来的整体影响，以及理解人、社区和环境之间的关系。
以前创新者不需要考虑生态、社会和互联网的影响去开发新产品和新技术的时代已经过去。未来，驱动创新必须考虑到潜在创新潜在的系统影响。
结语
我想，此前自己关于STEM的想法，都是被《MIT Technology Review》杂志的文章所激发的灵感而提出的。前一阶段有过一些粗浅的尝试，效果不太理想，而看完这本书让我调整了未来的思路，为孩子与家人打造一个借鉴MIT媒体实验室的”终身幼儿园”，当然，不可能有MIT这么高大上，但是我也要努力的去尝试，编程，合成生物学（iGEM）是我以后努力的方向。
如果有机会重返校园，我可不是十年前那个迷茫的我了，我知道我该学点什么！