框架 破繭而出 是 非常 困難 的 事 。 電腦 工程師 年紀 越 大 越 難 有所 成長 ， 其 主因 並非 科技 日新月異 產生 大量 的 知識 ， 也 不 是 他 失去 了 吸收 知識 的 能力 ， 而是 他 已 知 的 思考 框架 ， 妨礙 了 他 吸收 與 自己 相異 的 新 想法 和 新 知識 。 為了 避免 這樣 的 情況 發生 ， 最 好 的 辦法 就 是 每 天 接觸 未知 的 事物 。 接觸 未知 事物 的 最 好 方法 就 是 和 自己 專業 以外 的 人 聊天 ， 聽 他們 說話 。 你 會 發現 ， 原來 世界 上 有 這麼多 人 比 自己 優秀 ， 懂得 比 自己 多 ， 以及 思考 著 自己 從未 有 過 的 想法 。 說話 的 竅門 、 研究 的 竅門 我 在 日本 的 時候 ， 一 年 之中 總 有 幾 次 機會 和 那些 「 名字 曾 出現 在 報紙 或 論文 上 ， 而且 我 非常 想 當面 聊 幾 句 的 人 」 見面 。 目前 我 任職 的 卡內基美隆 大學 被 譽為 電腦 科學 的 「 三 巨頭 」 之 一 ， 不時 會 有 從 世界 各 地 來訪 的 著名 研究 人員 、 工程師 、 企業家 。 而且 ， 來 的 人 不 只 是 電腦 專家 ， 各 種 領域 的 人 都 有 。 這裡 最 不 缺乏 的 就 是 知性 上 的 刺激 。 只要 你 認真 和 他們 相處 ， 每 天 都 能 過 得 非常 充實 。 做 研究 絕對 少不了 讀 論文 ， 但 若 能 直接 和 作者 面對面 做 知性 對談 ， 更 令 人 興奮 ， 並 學到 更多 東西 。 和 這些 人 對話 、 討論 ， 很 容易 受到 啟發 ， 原本 模糊 的 概念 輪廓 會 忽然 清楚 浮現 ， 長久以來 面對 的 問題 也 能 冒出 解決 的 線索 。 我 前面 提 過 ， 「 摺紙 世界 理論 」 的 靈感 就 是 和 艾倫·紐厄爾 教授 說話 的 時候 產生 。 他 的 人品 實在 好 的 沒 話 說 。 雖然 他 的 專長 和 我 不同 ， 但 仍 肯 認真 聽 當時 還是 小毛頭 的 我 說話 ， 認真 地 和 我 討論 ， 我 非常 感激 他 。 他 這 個 人 是 這樣 的 ， 只要 他 答應 見 你 一 個 小時 ， 那 段 時間 內 他 絕不 和 其他 人 說話 。 他 的 房間 裡面 沒有 設置 電話 ， 所以 不會 有 人 打擾 。 無論 對象 是 誰 ， 他 都 是 全神貫注 地 傾聽 。 他 去 聽 演講 的 時候 也 是 一樣 ， 即使 演講 內容 索然無味 ， 時間 結束 前 他 仍 不會 離席 。 他 的 理由 是 ： 「 雖然 來 聽 這 場 演講 是 個 錯誤 的 選擇 ， 但 終究 是 自己 選擇 的 。 」 紐厄爾 教授 雖然 人 很 好 ， 但 也 有 嚴格 之 處 ， 只要 你 的 說明 稍 有 馬虎 之 處 ， 他 一定 徹底 針對 那 點 緊抓 不 放 。 像 「 我 覺得 應該 是 這樣 … … 」 這 種 回答 他 是 無法 接受 的 。 我 認為 和 這樣 的 人 談話 本身 就 是 最 好 的 教育 。 我 從 他 一針見血 的 問 問題 的 方式 和 追究 問題 的 嚴格 態度 中 學到 很多 重要 的 東西 。 現在 我 和 年輕人 談話 時 ， 也 努力 讓 自己 能 像 紐厄爾 教授 對待 我 一樣 對待 他們 ， 但 目前 看來 只有 嚴格 態度 這 點 還像話 ， 其他 的 部分 則 差遠 了 ， 關於 這 點 我 一直 都 在 反省 。 用 專業 這 項 武器 和 不同 領域 的 人 決鬥 吧 據說 最近 企業 吹起 一 股 風潮 ， 鼓勵 大家 積極 和 不同 領域 的 人 見面 。 和 不同 領域 的 高手 見面 對談 是 非常 有趣 且 刺激 的 事 。 就 像 在 舉行 一 場 知性 決鬥 。 每 次 和 不同 領域 的 人 對談 ， 我 心 中 總是 充滿 佩服 「 喔 ， 原來如此 ， 還 必須 這麼 做 才 行 」 、 「 原來 還 有 這 種 想法 」 、 「 原來 他們 是 這麼 想 的 」 不斷 受到 他們 的 啟發 。 這 就 是 所謂 的 「 Eye-opening 」 （ 大開眼界 ） ， 意思 就 是 聽到 別人 提及 自己 未曾 思考 過 的 角度 ， 頓時 眼界 大開 。 無論 任何 領域 ， 只要 是 表現 出色 的 人 都 能 針對 該 領域 的 問題 做 抽象化 思考 。 即使 領域 不同 ， 抽象化 的 思考 模式 是 共通 的 ， 所以 大多 能 互相 理解 。 這裡 所謂 的 抽象化 並 非 指 抽象 表達 ， 而是 對於 各 個 特殊 案例 、 事件 ， 能 從 更 高 的 層次 找到 它們 的 共通 概念 ── 也 就是 找到 竅門 的 能力 。 找 竅門 的 方法 不管 在 任何 領域 、 研究 、 表達 方式 、 教育 中 都 是 共通 的 。 因此 ， 光 是 毫無 目的 與 人 談話 並 沒有 意義 。 必須 搬出 自己 的 專業 ， 也 就 是 主場 的 知識 與 經驗 應對 。 足球 比賽 必須 經過 主場 和 客場 兩 次 比賽 才 能 決定 勝負 。 足球 的 粉絲 都 異常 狂熱 ， 所以 在 主場 比賽 ， 球員 因為 受到 粉絲 的 鼓舞 大多 能 輕鬆 應戰 ， 但 在 客場 就 能 孤軍 奮鬥 ， 獲勝 的 難度 很 高 。 只有 在 客場 贏得 勝利 才 能 證明 自己 的 實力 。 26 「 閒暇 教育 」 與 「 填鴨式 教育 」 的 辯證 法式 考察 所謂 的 教育 ， 就 是 讓 學生 對 知識 和 創意 產生 的 效果 感到 驚訝 與 尊敬 ， 藉由 這樣 的 體驗 增加 學生 的 思考 意願 以及 能力 ， 進而 讓 他 學習 如何 運用 知識 技巧 的 一 種 活動 。 教育 中 最 寶貴 的 資源 就 是 學生 的 時間 和 注意力 。 如何 有效 地 分配 、 維持 這些 資源 是 所有 教育法 中 最 需要 被 討論 的 部分 。 懂得 自我 學習 的 機器人 能 靠 自己 變 得 更 聰明 嗎 ？ 最近 科學家 們 製造 了 越來越 多 擁有 自我 學習 能力 的 機器人 。 一 開始 他們 在 程式 設計 方面 著重 在 機器人 的 基本 功能 ， 例如 「 直線 前進 」 、 「 右轉 」 、 「 朝 前方 發射 音波 ， 檢查 是否 會 立即 反射 回來 」 、 「 無法 前進 時 就 倒退 」 等 。 接著 ， 再 設計 「 隨機 嘗試 各 種 功能 」 的 程式 。 然後 更 進一步 的 ， 讓 機器人 在 各 種 嘗試 中 找出 導向 成功 機率 最 高 的 序列 組合 ， 並 繼續 嘗試 ， 這 就 是 所謂 的 學習 演算法 （ learning algorithms ） ， 是 一 種 強化 能力 的 學習法 。 接著 ， 再 設定 學習 目標 ， 例如 「 盡 早 到達 目的地 」 。 有 了 這些 設定 後 ， 一 開始 機器人 會 東撞西撞