“我们看到某种方法行之有效，然后我们才理解它。”（托马斯·杜利安）
这其中蕴含的见解比表面看起来要深刻得多。
年轻人花了数年时间在学校学习相反的理论：理解先于进步。这就是线性创新理论。
于是，艾萨克·牛顿提出了他的三大力学定律，钟表制造业迎来了繁荣时期。当然，事实并非如此：1656年出现了摆钟，之后胡克（1660年）和牛顿（1665-1666年）才开始思考力、速度、运动和潜能等问题。
线性创新模型和软件工程中的瀑布模型一样，都缺乏合理性。在瀑布模型中，你被教导说，在实现软件应用程序之前，首先需要设计出它的每一个细节（例如，使用 UML 之类的语言）。时至今日，我所在学校一半的信息技术人员仍然是“分析师”，他们的主要工作据说是根据需求创建这样的设计并监督执行。
线性理论和瀑布模型都属于思维主义，这个术语是我从凯文·凯利那里学来的。思维主义忽视了实践和经验。它认为，面对问题，你只需要长时间地思考，只要投入足够的时间思考，就能解决问题。
思维主义在学校里很奏效。老师先讲解所有概念，然后提出一个问题，而这个问题恰好可以用老师刚才教你的那些工具来解决，这真是个奇妙的巧合。
作为一名教师，我可以告诉你，如果你在考试中出一道题，要求用到课堂上没有明确讲解过的概念，学生们会非常生气。当然，如果你是一名工程师，遇到难题却告诉老板，你在大学里学到的知识解决不了这个问题……那你肯定会显得很愚蠢。
如果你还在上学，那么请记住一个事实：假设你从事的是真正的工程工作，那么在你职业生涯的每一年里，你所学到的知识都将与你在整个大学学位期间所学到的知识一样多，甚至更多。
思维主义在学校以外的其他一些特定领域也同样适用。它在官僚机构中运作良好，因为所有规则都已明确，并且要求你无条件执行。许多工作都是先学习后应用。如果你遇到新的情况，而你的培训内容无法直接应用，你应该向上级汇报，然后由上级告诉你该怎么做。
但如果你从事研发工作，你总是从不完全了解问题开始。而且大多数时候，即使你读遍了所有关于你所解决问题的文献，你仍然无法获得足够的理解来解决它。你发现问题的方式通常是：尝试一些看似合理的方法，或者观察到一些碰巧有效的方法——也许你的同事有一种行之有效的实用技巧——然后你开始思考它，将其形式化，用语言表达出来……最终，它就变成了一项发现。
之所以常常如此，是因为“没有人真正了解一切”。世界如此复杂，即使是最聪明的人也只掌握了冰山一角，而且他们自以为知道的很多东西其实都略有偏差——他们甚至不知道错在哪里。
那么，你为什么要关心进步是如何发生的呢？你应该关心，因为……
1. 它为你提供了突破的秘诀：多花时间观察和尝试新事物……少花时间抽象思考。
2. 不要指望人工智能能治愈所有疾病或解决所有问题，仅仅因为它能阅读所有学术文献并长时间“思考”。无论人工智能“知道”多少，它知道的永远都不够。
延伸阅读：Godin, Benoît (2017). 创新模式：一个想法的历史。麻省理工学院出版社。
原文： https://lemire.me/blog/2025/12/04/we-see-something-that-works-and-then-we-understand-it/