《三體隨想：面壁人》

他愛上自己記憶裡的人物，將要發瘋，因此約了與羅輯見面。羅輯仍端坐在那裡，在空蕩蕩的白色空間中，像「海灘上一隻孤獨的鐵錨，... ，以不可思議的堅定等待著一艘永不歸航的船」。

他在羅輯背後坐下。「因為宇宙不是童話」，他的思緒碰到羅輯面壁半世紀的那堵白牆，反復彈回來的只有這句。

然而羅輯卻是用唯心的一則童話，對抗智子所代表的無遠弗屆無孔不入的唯物力量。羅輯曾經愛上自己虛構的人物，沒有發瘋，因此成為唯一能與三體世界對峙的面壁人。

白牆上出現淡淡的線條，彷彿是二維空間上的風掀起的波浪，又像是無色的一張 Pollock. 經過三十六個春秋的交纏，影像聚了又散，他流下了眼淚。這時羅輯回過頭來，眸子從濃密綿長的白鬚白髮中射來一點星芒。他懂了，原來羅輯仍在寫他的童話。

風露集 (7/16/2019) 人道主義者，統計學家，庶民

人道主義者看到統計數字有時會憤怒；他們說，人不是統計數字，因為每一個生命都是寶貴的，生命的價值不可以量化。我同意人道主義者的觀點。我從前經過幾次裁員，體會到在面臨失業壓力的時候，所謂失業率（一種統計數字）對個人是沒有意義的，因為一個人或者就業、或者失業，是0或1的二元情境，要自己承擔壓力及後果。每個人一生會單獨面對許多種二元情境，因此往往不認為統計數字與他此時此刻的苦樂狀態有何關係。

統計學家則說，我們只能夠用綜合的抽象的概念來了解複雜的情況，因為有限的人腦只能透過簡化來了解複雜。我也同意統計學家的看法。統計數字代表大量的個別二元情境的綜合效應，因此適合用來分析社會現狀、預測趨勢、協助決策。分析問題要根據問題的性質選擇適當的尺度(scale)；如同你不能根據量子力學來做橋樑設計或做天氣預報，你也不能根據一個人的工作選擇來分析就業市場。

然而一般庶民遠比人道主義者或統計學家靈活。若統計數字有助於他們在二元情境中做決定（比如，哪裡工作機會多，哪裡買房子地段好，看哪個醫生，等等），統計數字就成為最好的朋友；你會聽到他們對統計數字琅琅上口、引用自己未必懂得的概念（如誤差範圍）。倘若他們發現自己陷於不利的二元情境，有些庶民就會採取人道主義者的觀點、把自己形容為大環境的受害者、把統計學家斥罵為勾結壓迫階級的冷血「菁英」。

所以真正的人道主義者遠比一般庶民潦倒，因為他使用道德觀念做經濟決定，但是庶民使用生存的直覺做決定。嚴謹的統計學家則遠比一般庶民沉默，因為他執著於從海量數據中發現有意義的圖像，但庶民們卻自由地大聲詮釋統計數字、組成熱鬧的「江湖術士共同體」熱鬧地生活。

風露集 (4/16/2019) - 冷人政治

我瀏覽過少許曾國藩語錄，有一段印象頗深：

「多躁者必無沈毅之識，多畏者必無卓越之見，多欲者必無慷慨之節，多言者必無質實之心，多勇者必無文學之雅。」

人的性情，有熱與冷的兩端，有急躁與沉靜的兩端。我的性情偏向熱與躁，因此非常崇拜有「沈毅之識」的人。

熱性的人不宜從政，若不幸從政，則較適合做地方官。地方官本應親民，好動一點無妨；不小心失言失策，影響也不大。熱性的人容易虎頭蛇尾，或急躁壞事，但通常幹不出大壞事。

冷近於忍，冷性的人不會一見風吹草動就心旌搖晃，因此較宜從政，且較適合在中央政府做官。冷的好官，制法定策，忍得一家哭以免一路哭。但冷近於殘，冷殘之人若握大權，往往善類不存、生民塗炭。冷性之人通常不太出手幹事，但可能幹大壞事。

國之大政，還是交給冷人比較妥當。民主政治的任期與權力制衡可以限制其殘酷面的影響程度。曾國藩又說，「居高位者，以知人曉事二者為職」；因此從冷人堆裡頭挑個知人曉事的，就錯不到哪去。

那麼，如何判斷誰知人曉事呢？這確是難題。但一般選民不是這麼思考的，所以說了半天，竟歸結到一個假問題。因此所謂民主政治，也不過「來是空言去絕蹤」，一切都是命。

風露集 (4/5/2019) - 誰是禽獸

這題材要寫得不帶政治煙硝才算及格。讓我試試。

誰是禽獸（一）

倚天屠龍記第六回，謝遜說道：「... 十三年來，我只和禽獸為伍，我相信禽獸，不相信人 ...」

謝遜不僅是武林高手，且觀察犀利，足可與現代的生物學家對話。信任的基礎建立在「信任對象的意圖或行為符合你的預期」，因此一旦你了解禽獸，牠們確實比較值得信任。且不說家禽家畜以及各種寵物，即使野獸的行為模式也頗可預測。

那麼，人與禽獸之別何在？人是這樣，你愈了解，愈測不準；你愈以為了解了人，他的背叛愈出乎意料。禽獸則是這樣，你愈了解牠，牠愈沒有秘密。


誰是禽獸（二）

率獸而食人，出自孟子梁惠王篇。

有一天，自認禮賢下士虛懷若谷的梁惠王對孟子說：「寡人敬請先生教誨」。孟子說：「請問大王，用木棒殺人，和用刀子殺人，有差別嗎？」梁惠王回答說：「沒差別」。孟子說：「再請問大王，用刀子殺人，和用政策殺人，有差別嗎？」梁惠王回答說：「沒差別」。

孟子於是開罵了：「統治者的廚房裡有肥美的肉，馬厩裡有肥壯的馬，可是老百姓面帶飢色，野地躺著餓死的人，這簡直就是統治者帶了一群野獸吃人！

野獸吃野獸，人們尚且厭惡：何況身為百姓的父母官，施行政策，竟然帶著野獸吃人？這樣的人憑什麼做官？」

孟子顯然認為戰國時代的統治者有如野獸。野獸是這樣，牠餓了就要吃，不顧被吃的獵物的感受。統治者是這樣，他唯利是圖，不顧別人肚子餓；他衣食足而不知榮辱，卻立了一個 XX 牌坊要人民勒緊褲袋守護 XX 價值。

（這篇煙硝味稍重，在及格邊緣）。


誰是禽獸（三）

「衣食足而知榮辱」，有道理，但道理不夠透徹。因為僅僅「足」是不夠的。

家庭經濟最重要是有「多出來的一筆錢」。有多出來的一筆錢，可以讓孩子多學點東西，上好一點的學校，可以旅遊，吃餐館，可以投資，可以多些底氣冒一點風險換個工作。就是說，多出來的一筆錢讓一個家庭能夠多承受經濟風險、進行某種投資（教育，財務，工作，見聞，體驗），以期待多一點報酬。

反之，若沒有多出來的一筆錢，家庭成員幾乎用所有時間在謀求溫飽，承受經濟風險的程度便極低，使得家庭發長的機會受到極大限制。

這是形成M型社會的主要機制。為何富者愈富，而貧者脫貧如此辛苦，關鍵就在是否有這多出來的一筆。

因此，衣食足或許可知榮辱，但經濟上層階級的所謂「榮辱之感」，絕非在溫飽線上辛苦的家庭有餘暇可以關心的。別搞錯，在溫飽線上辛苦的家庭往往更善良、更常發揮真誠的同情與高貴的品質。但他們的善良經常伴隨著無奈的淚水，經常遭受經濟上層階級的藐視。

也因此，任何促進普通家庭富足富有的公共政策都是極高的道德。而要求在溫飽線上辛苦的家庭去支持某種出於私心自我標榜的價值，則是無良之輩的惡毒欺詐貪婪，當革之而後快。

此事此論，不關禽獸。

黑，灰，白：網路設備變形史

The metamorphosis of network equipment (boxes) can be characterized by 3 phases: black, gray, and white.
網路設備之變形，可劃分為黑灰白三階段。

In the beginning, an inscrutable black box emerged out of ether. It copied itself and talked only among themselves. It was the best time for engineers.
混沌初開的時候，一只黑色的盒子生於乙太，無人知其所自。它自我滋生，繁衍其類，自說自話。這是工程師最好的時代。

Then came a gray box, which traded idiosyncrasy for public relation. Others followed suit and there were more than enough gray levels in too many gray areas. It was the best time for marketing managers.
後來出現一只灰色盒子，它放棄了遺世獨立的特質，用以換取公共關係。別的灰色盒子群起效尤，使得到處是灰色地帶，充斥過多吹毛求疵的灰階。這是行銷經理最好的時代。

But, as connectivity puts unrelenting pressure on uniformity, a white box inevitably took the stage, washing away all the gray. The white exchanged its soul for ubiquity. It is the best time for commodity managers.
然而，大量的網路連結迫使大家趨向一致。終於，一只白色的盒子命定般站上舞台，淘汰了所有灰色的盒子。它賣掉了靈魂，以便無所不在。這是物料經理最好的時代。

《三體》即興曲：雲天明

春風拂來一把利刃
劃破我失去種子的胸膛
妳掠過空間的邊緣
我的荒地生起漣漪

那些錯過妳的日子
在寂寞裡追逐春之影
激動於似妳而非妳的容顏
只因一星熟悉的光芒閃過

而今我躺在荒地
糾纏的身體已然疲倦
有情的影子穿梭無痕
空中的飛絮不識春風

妳飄過我的荒地
我飄過妳的美麗
美麗的芭蕾舞者飄過舞台
她們繁複的交錯，然後飄過

妳的漣漪漸漸淡去
我拾得一顆種子
在漣漪的起點
植入胸膛

暗暗的睡夢裡
相遇相知的故事滋長
長成環繞種子的千手千臂
旋轉著，散發星塵之光

春風拂來的時候，親愛的
我送妳一個銀河系

Library: the Gen-0 data center

九月中旬幫念研究所的兒子搬進宿舍。尚未開學，大學的圖書館為了省電，只開了幾盞燈。我站在書壁之間，望著昏暗隧道盡頭的光，忽有所感，靜靜拍了張照片，給妻看。「你覺得這像什麼？」

「Data center!」她說。我點點頭。我又把照片給兒子看；他也點點頭。的確，在昏暗的燈光中，書籍密疊的書架挺像是數據中心裡頭一列列的機架；差別之處，機架把一本本書換成了一條條的伺服器。

圖書館，原本一直是 data center. 然而即使在尊崇知識的一流大學，我們也看到圖書館功能的式微。這些書，如果不是為了學位，還會有人拿下來讀嗎？ 我與妻，與兒子，立在這幽暗的殿堂，思緒紛呈。

我回想從前求學使用圖書館查資料查文獻的過程；那時候取得知識的障礙多麼巨大啊！像河裡淘金，必須閱讀大量書籍，濾除渣滓泥沙，希冀取得一點有價值的東西。讀每一本書都是個冒險：你不知道是否會把青春浪費在發展分辨垃圾的能力，還是有機會發現純金。

以前的博士，許多是從垃圾場熬出來的，鮮有精力用於思考。以前的許多學者，他們的貢獻是做分類工作，梳理知識體系。顯然這種模式不可能再持續下去。如今的數據中心與應用科技，會讓舊式圖書館的燈光愈來愈昏暗；而任何降低取得知識障礙的工具，則將繼續發展。

數理知識的傳播最早受益於數據科技，因為數理知識不是以卷帙浩繁的方式存在，而是以基本原理的方式存在。聰明的年輕人，一旦掌握了基本原理，參考了應用實例，便有機會拓展知識的疆域；不須在垃圾堆熬磨，不須皓首窮經。

人文知識的傳播也終將受益於數據科技而獲得自由。這是更高的自由，不再做資料分類的奴隸，而要做思想的領航者、競逐者、創造者。