第十六章 建立思维科学的基础
第一节 有一个大脑就能模仿宇宙
人类在追求最大知识时能模仿宇宙。与社会的宇宙化不同，思维的宇宙化首先是个人的，因为思维系统中的追求者是理论、事实、问题。首先，要建立统一的知识价值观作为统一的追求目标。其次，要建立完备的追求者变化集合作为时空，建立正确的判断能力将能使追求者选择正确的变化。
“思维科学”关注个人思维方法，追求在一个人的大脑中建立一个“小宇宙”。研究思维也有助于研究宇宙，因为思维过程中的各种条件比经济更容易控制，尽管准确性要低一些。与商品经济相比，思维更适合于摸索追求方法，因为人在商品市场中只是一个追求者，基本只需要追求者的追求方法，而发达的思维系统是一个很大的追求系统，为了有好的发展，需要学习各种方法，不仅包括追求者的决策方法，也包括信息的分布方法、创造追求者的方法等等。与政府、企业相比，个人是最负责任的追求方法尝试者，对方法的评价最客观。与经济一样，思维方法的使用不当也会导致思维出问题。
思维有可能实现自动化。如果封闭的完美追求系统能够人为建立，人工智能也就能达到完美。逆命题也同样是对的：如果能建立完美的人工智能系统，就说明人类能够建立封闭的完美追求系统。
一个完美的世界可以是物质的，也可以是意识的。如果能使思维成为完美的知识追求系统，就可以使一个完美的虚拟意识世界和物质世界同构。所以，纯粹的理性也可以代表一个完美世界。
所以，通过个人思考实现知识增长是一件很有意义的工作，如果是在一个近乎封闭的研究领域内通过接近纯粹的思维实现，简直就类似于宇宙的演化过程了。一名伟大的思想家就像是局部的宇宙，能创造出星球乃至星系，因此，高水平的思考能体验造物主的乐趣。当然，完美的经济结构与宇宙也是同构的，但是相比之下，在经济活动中，一个人的作用从来就达不到思维中的水平。
虽然最好的情况是整个人类的知识追求能成为一个不重叠的、具有统一知识价值观的完美追求系统，但是，人与人之间的思维联系方式目前很不完美，这主要是由于技术困难：神经网络不能跨越人，语言又不能达到很高的传输效率。相对于大脑中的思维速度而言，不同人之间的思想交流速度很慢，同时也难以传递一些模糊的感觉，不同人的知识价值观可能差异很大，这甚至会导致无法交流思想，而在一个人内部，无论两种思想多么矛盾都能继续思考下去。能力在不同人之间很难叠加，只要不同人之间的能力有1%的可加性，世界上就不会有伟人了，在人与人之间能够自己建立类似脑神经那样的联系以前，能力上的配合是很微弱的。
增强人脑之间的连通性从长期看是非常重要的工作。它不仅有助于统一人类的思维，还能真实反映人的欲望，真正实现幸福的统一。这种联系的建立可以是通过人造脑神经，也可以通过神经元活动的分解和重新组合，例如，将一个神经元的信号分解后，合并后输入另一个神经元。不过，思维涉及整个大脑，不能从单个细胞的电信号得到思维的全部信息，从全部细胞获取信号则会破坏脑部活动。因此，实现人造脑神经并随时可在大脑间搭桥也许是更好的方法，这样就能通过神经联系获取大脑的真实思想，教育的速度也会大大加快，人造神经联络甚至能取代语言联系，因为它的信息传送速度更快，也更诚实。
在未来世界中，创新将成为年轻人的主要就业方式，因此，思维能力将成为人类最重要的能力。这不仅包括科学、艺术、表演、体育这类创新，也包括企业的研究。目前，企业已经不仅是生产者了，变得越来越重视创新了，即使是在三星电子这样的制造业企业，八万员工中也已经有近四分之一的员工从事研发工作。大部分创新工作是在工作中创新，但是也有些工作的创新主要是在工作之前，如管理、教育，这些领域的从业者应该在开始工作前做好大部分知识储备和创新。
知识追求系统中的追求者是事实、理论和问题。理论指的是所有影响人的思维的理论，不仅包括高度抽象的理论、科学的理论，也包括一般的归纳总结结果、不科学的理论，如“只要努力就能成功”、“命运由神决定”。事实则是经验，其中有具体的事实也有抽象的事实，例如，思维的历程就是一种抽象的事实。问题包括没有被充分证明的理论、没有被充分解释的事实。矛盾是问题的一个特例：两个问题分别导致对方的解决难度加大，两个问题的解决方案无法协调。没有一个理论是100%证明的，没有一个事实是100%解释的，所以它们永远有问题，但是问题的重要性是有区别的。问题来自于一个追求者，类似于价格，矛盾则是来自于两个追求者，类似于价格竞争。
第二节 思维方法的重要性
建立“思维科学”首先要有需要，而思维方法的现状远远不能满足社会的需求。思维方法目前的状况就像是亚当-斯密撰写《国富论》以前的经济制度，完全不具有科学性。在人类社会中，知识进步是经济发展和幸福增长的主要动力，但是人们并不知道知识进步的机制，也不知道追求知识进步的最佳方法。目前，人类的知识追求方法还很原始，并没有一个关于思维方法的好的理论。
如果没有足够的事实根据，是很难建立一门科学的。因此，只有当经济体系发展到一定程度后才能建立好的经济学。与此类似，思维科学的建立也需要事实，但是有关高水平思维的事实却相当缺乏，出色的科学家者很少，而他们关于自己思维方法的叙述就更少，因为他们没有把思维方法看作一种普适性的真理。因此，尽管优秀的科学家、艺术家很早就出现了，这门科学直到现在才得以建立。
思维、社会和宇宙是“追求科学”的三大基础，而思维方法对于绝大部分读者是完全陌生的，因此，了解这一科学有助于了解追求理论。两个系统的同构与三个系统的同构对人的思想的冲击是大大不同的，因此，理解人类观察到的三大领域之间的类似性是很有意义的。
思维科学描述了思维的一些普遍性原则和方法，适用于一切创造性的工作，因此，学好思维科学能够帮助一个需要长期深入思考的人制订出好的计划并预先估计到主要困难。以成为一名好棋手为例，如果一名棋手想要成为最好的棋手，他就不应该只是学习现有的布局、定式等知识，尽管这样做在初期会有更快的提高速度。应该重视的是棋力的持续增长性，尤其是达到了很高水平后继续增长的能力，只有正确的创新才能带来能力的加速提高，而学习带来的能力增长加速度是不断降低的。这需要从小开始培养自己的想象力和判断力。首先要有想象力，在有了很多不拘一格的着法后才能培养出判断力，刚开始，判断力肯定会在众多创新面前无所适从，但是通过经验的积累和逐渐深入的思考，问题能够逐渐得到解决从而建立一个和谐的判断系统，这时，一种优秀的围棋理念也就形成了，解决的问题越多，水平也就越高。成长过程中最重要的是突出优点而不是弥补缺点。要成为大师必须有所创造，不能只是学会别人创造的技术。下棋的能力有足够大的发展空间，只要棋手能受到足够多矛盾的冲击，能够努力解决矛盾而不是逃避矛盾，新的棋风肯定会打破一些传统观念。逐渐加速的成长过程需要的时间要比学习长，如果没有在一开始付出比别人更多的努力，开始的水平提高速度会落后，因此，开始的相当长时间里可能会输给没有创新只会学习的棋手，如果缺乏毅力就会导致中途退出，所以，大师需要比别人更努力才能成功，或者就要采取学习和创新兼顾的方法，以便在速度和加速度上取得均衡。以上论述的基本原理在这一部分中都有阐述。
优秀的思想家往往有更多的问题、更强的能力、更好的知识结构，但是并不一定是更多的努力。至少，照一般人的标准看，他们的成就和努力是不成比例的。在不同方法之间进行比较的话，绝对不是“一分汗水一分收获”，这句话只有在固定方法的条件下才是近似成立的，实际上，即使采用同样的方法，也有边际汗水递增的现象：成就的增长快于汗水的增长。每滴汗水都能带来成就更快的增长，也就是说，努力的边际价值是越努力越高的，这种加速现象在能力超过一个阈值以后会明显加快，但是在达到阈值之前，如果用创造有价值的新知识来衡量，努力的价值基本为零。
所有靠头脑吃饭的人都希望有出色的思维能力，如果没有足够的有关方法及其优越性的知识，思维的正确性就会具有高风险。很多年轻人不愿从事创新性工作，除了报酬和工作性质原因外，感觉自己无法控制追求的结果是一个重要的原因。很多人以为优秀的科学家、艺术家靠的是天才、运气和超出常人的努力，而没有意识到方法的差异。方法不佳导致了创新的低效率，而低效率又导致了对创新的人力、物力、财力投入都很低，当然这也有人类眼光短浅的原因。如果创新者遵循正确的方法，进行了足够的努力，那么，尽管他无法准确预测最后成功的创新是什么，成就有多大，成功本身却是有把握的。
创新是理性行为的结果。首先，好的科学家效率极高，在单位时间里能取得极大的成就，牛顿和爱因斯坦在一年里做出的成就相当于成千上万名平庸科学家毕生的研究成果。这种偏离无法用运气起伏解释。而且，他们都不是很勤奋的人，爱因斯坦自称每天平均工作两三个小时，这些只能用能力高来解释。其次，他们天分都不高，因此，高能力只能来自惊人的能力增长速度。牛顿和爱因斯坦在小时候并不特殊，条件也不好，但是他们却能远远超过在初期有巨大优势的神童，这不是偶然性能够解释的。很多伟大的科学家都反复表示自己不是天才，但是这种表态不受重视，往往被视为一种谦虚。“灵感”是人类对这些思维奇迹的另一种解释，这基本上是一种运气和能力的混合解释，但是，正确的灵感是自由想象和正确判断的统计结果，而且正确率几乎完全取决于想象力和判断力，完全不是偶然。
我从12岁时开始思考一个问题：是否有什么方法能保证自己成为优秀的科学家。我怀疑听教师和家长的话不一定能取得好的结果，因为我知道很多人听话却没有成功，初中的时候，我提出了一个让我很矛盾的问题：如果教师和家长知道如何成为成功的科学家，他们为什么不做？他们教的方法都差不多，如努力、听话，可是一代一代的孩子并没有很好的成功率。因此，我认为，如果创新的行为与创新的结果之间有因果性，就应该有理性的思维方法，而这种方法仍然基本不为人知，掌握这个秘密无疑能获得巨大的成功。思维科学是我研究时间最长、最有切身感受的一门科学。虽然我陆续发现了很多重要原则和不错的方法，但是，最重要的理论进展仍然是通过和宇宙的追求过程相比较而实现的，也就是通过模仿宇宙而实现的，这也证明了光靠理性思维和经验是很难发现真理的。
第三节 通过类比学习初步的思维方法
由于大多数读者对于好的思维方法缺乏理解，很有必要首先用简单的语言解释一下完美思维的过程、原则和方法。由于所有的追求行为都有着一些共性，本节首先借用一些其它追求过程的方法来解释完美思维方法的一些特点，这是不够准确的，但是确实更容易理解，而且能对整个追求科学获得一些新的理解。
1、股票市场：
选择创新的课题类似于投资者选择股票，进入一个领域进行长期思考就类似于买入并长期持有股票。一个竞争激烈的课题类似于一个股票的股价过高，这时进入是很危险的，即使成功也是多人分享，这类似于股权分散，所以获利程度不大。最佳选择是选择中远期大有前途但是近期冷门的领域，一般来讲，了解各种课题远远难于了解各种股票，因此，在创新开始前应该花相当多的时间涉猎各种领域以便正确选题。课题的数量远远多于股票的数量，从事创新工作的人数却远远少于投资者人数，这使得被低估的课题远远多于被低估的股票，只要下功夫寻找就有很好的机会，因此，增加创新能力是回报率很高的一种投资。
投资要处理好风险和收益的平衡，股市中有收益稳定的蓝筹股，也有高风险高收益的股票，类似地，选择课题有时要敢于冒险，敢于选择可能失败的课题，只要它也可能有足够大的收益，可能性也足够高。一般来讲，发展性最好的课题从来不是最安全的选择。如果能建立一个全新的知识领域并得到认可，就像是一家上市公司的创始人，虽然这么做的风险更大，但是报酬也更丰厚。
如果精力和能力许可，同时思考多个课题是有好处的，这就像是买入多种股票。在股市中，投资很多股票的统计结果会跟指数的涨跌接近，但是投资单一股票的股价起伏可能很大。知识总体上讲是不断进步的，这就像是股市总体上讲是上涨的一样，所以，同时进行多项创新能在冒险的同时降低风险，使创新者的心态更加平和：当一个领域的研究不顺利时可能在另一个领域较为顺利。
创新既可能取得进展也可能遇到暂时的挫折，这就像股市有涨跌一样。一个好的思维系统经过足够长的时间肯定会取得进步；类似地，好的企业从长期看也必然会上涨。但是，股票不能一亏损就割肉，创新也不能一失败就放弃，那样也就得不到统计结果了。同样，在一个课题的发展前景严重恶化后也要学会“割肉”，也就是转移课题，不能过多受到以前努力的束缚，就像不能跟股票产生感情一样。投资股票永远是为了未来，不应该考虑历史，选择课题也是类似的。
不过，股票投资和课题选择也有一些差异。，要进入新的课题往往需要付出大量前期努力，因此改变课题要更加谨慎，而改变股票投资几乎没有代价（除少量手续费）。出售一种后再投资于任何一种股票的成本都是一样的，但是，向不同课题的转移代价是不同的，如果两个课题关联紧密，可能没有多少成本，如果毫无关联，则需要重新学习，所以，是否改变课题也和是否有好的候选课题有关。
2、战争：
战争的唯一目的是赢得决定性战役的胜利，创新过程类似于能力和问题之间的一场漫长战争。尽管人类的能力取得了很多胜利，但是新的问题不断涌现，总能成功组织起新的防线。不过，问题基本只进行防御，而从不进攻。一般而言，创新者和问题之间有着相对稳定的战场和战线。
创新者在一段小的防线内要尽力缩小攻击范围。问题一方的防御不会主动调整部署，只有在一道防线被攻破后才会迎来新的问题。因此，应该将努力集中在一个或几个关键问题上。在一段比较短的防线上，防线可以被看作一维的线，在面对一维防线时，攻击者不应该同时面对整个防线，要集中力量，由于完全不需要防守，应该是以点进攻线，不过，不要只攻一点，久攻不下要考虑变换攻击点。
但是在较大进攻范围内，防线不是一维的，这时就有了夹击的可能和必要，而包围无疑是最具杀伤力的进攻形式，一旦一部分问题陷入包围，也就意味着必将被消灭。由于问题的不进攻性，创新者要比战场指挥官更大胆地包抄。因此，好的创新者要扩大创新领域，进行大范围的进攻，这样才能享受到夹击、包围等立体作战的优势。因此，思维的宏观性质是多点进攻，但是局部性质是一点突击。
与战场防御不同，问题的防御没有博奕性，也就是不投机，各方向防御能力的差别并不很大，绝对不会有完全没有防御的方向，而且问题的防御不会被完全击垮，总能建立新的防御，有很好的纵深。这意味着要取得进展永远需要付出努力，不能指望一次努力就完成工作。
一名创新者就类似于努力的司令官，能够决定努力的分配。他需要找到最具优先性的问题：优先解决低难度、高重要性、自己擅长的问题。类似地，战场指挥官要从对方防线找到攻击点，这种攻击点的选择是防守薄弱性、对对方防线重要性以及己方攻击能力的综合。
创新最常见的进攻结果是失败。在军事上，防御是相对较强的作战形式，由于脆弱的防线很容易攻破，坚固的防线很难攻破，平均起来，大多数进攻是失败的。当被击败时，军队应该尽快恢复作战能力。在创新过程中也会遭到失败，但是创新者不会受到问题的追击，因此比军队有更好的条件来恢复状态。但是竞争以及任务压力可以被看作是一种追击、一种恐惧和心理负担，另外，创新的失败机会更大，因为每个创新者面对的都是经受住了同行们反复攻击的防线，因此，每个重要的问题或者长期未解决的问题都是一个坚固的堡垒，因为它必然受到过多次攻击。
如果创新在问题的防线上成功突破，打开了一个突破口，这时一定要通过追击扩大战果。取胜后的军队应该积极追击，因为追击能带来轻松的战果。事实上，只有通过追击才能收回正面攻击的代价，如果没有追击的快乐，频频进攻失败的损失就难以弥补了。不过，问题也不会惊慌失措，所以，扩大战果的意义主要是攻陷原有防线后面的薄弱据点。扩大战果能有多大收获部分要靠运气，突破一道防线之前很难知道后面是否有一大片开阔地。
能力提高和增加努力是突破的主要依靠，但是进攻方式的创新也很重要。如果创新者是理智的，在与问题达到了一个基本均衡的战线后，重要的问题永远有着更强的防御。这时，方法、能力和攻击形式的创新是减少攻击风险和努力的唯一途径。理智的进攻者要积累经验、收集情报，要对自己和他人的失败攻击进行分析、总结，这主要体现在不要在同一个进攻点多次失败。
一种从未尝试过的进攻方式就相当于出其不意。尽管问题并不预测，但是历史上的进攻努力使问题的防线仍然相对于进攻者是理性的，也就是说，防线在每一点上的坚固程度的下限正比于所承受的进攻努力。所以，换个人来思考有时就能突破，新来者并不一定比原来的创新者能力高，而往往是由于进攻点不同。创新者通过休息换换脑子也是同样道理。所以，两个进展不大的项目交换研究人员是一种可取的形式。在需要创新的领域加强人员流动是件好事，而科研单位目前的一个缺点就是每个项目的人员过分固定，缺乏项目间的流动。
解决问题往往需要好的基础，但是也不是必需的。通常情况下，军事进攻需要好的后方基地，但是，也确实有使战线复杂化的战法，如空降、穿插、迂回；对于正面防守严密的问题（相当于久攻不下的问题），这类措施应该是首选，而且最有希望取得决定性的突破。在科研中可以先建立一些重要的命题，然后再在命题间建立联系，最后逐渐连片，这类似于先在敌后空投伞兵占领要地。当然也难免会有空降作战失败的情况，有时需要多次空投，但是创新努力的撤回要比伞兵的撤回容易得多，因此多次空降的代价要小得多。既然有空降这种作战形式，在适当情况下就是有一定好处的，大可不必总是对问题的防线正面攻关，不拿下前面的目标，就不前进，那样的战法和思维方法都太陈旧了。
在进入问题后方的创新中，重要的是随机应变，应该总是寻找防御相对薄弱的点进行攻击，在敌后强攻往往是缺乏基础的。要进攻那些容易夺取的目标，这样，一些很小的进攻点有时就能逐渐发展为新的战线，甚至开拓出新的大后方，成为主战场。空降的最好着陆点就是找到一大片缺乏防御的区域，有时，这能使原来的主战场成为次要战场。事实上，就追求科学的建立过程而言，可以说充满了空降（类似于对未知知识世界的点插入）、穿插（线插入）、大范围迂回（面插入）的过程，这些行动有很多不确定性，往往是随机应变，牵涉到众多的信念、灵感，在初期几乎没有严格的推理可言，但是却是成功机会最大的思维方法，并且在后来确实成功连成了一片，建立了扎实的基础。
开辟新的战场比攻陷坚强的堡垒更重要，有时也要容易。一些困难问题的防御是很坚强的，因此，新的突破几乎总是伴随着一些疑问（残余抵抗），但是创新者并不一定要解决所有的疑问，要敢于在一个战场没有打扫干净之前开辟新的战场，这就像美军二次大战中在太平洋战场的蛙跳战法。打扫战场并不容易，战场的胜利者可能控制了大片区域但是无法攻陷几个据点。欧几里得建立几何学时远没有像现在这么清楚的逻辑脉络，也没有证明所有定理，但是无所谓，成就属于他，因为他控制了战场。
3、随机过程
如果创新者不断无规改变课题，他就像是平面上的一个醉汉。每个课题上的努力类似于醉汉一步的距离，总的努力类似于醉汉总的行走距离，如果在每个课题上的努力是相同的，总成果就类似于醉汉的总位移：
，这里N是步数L是每一步的步长。即使课题不是完全无规，总位移也要远小于直线行走时的位移NL。
所以，在方法和总努力一定的情况下，创新者的专注性对成果有很大影响，即使能力很高也很努力，如果经常更换努力的方向，也难以克服
倍的差别。当今的科研人员往往多次改变课题，而且课题之间缺乏紧密的联系，这是有问题的。为了化解风险，更好的方法是允许一个人同时启动多个课题，每个课题都应该值得长期思考，但是，每个课题的启动资金要少，正常情况下，努力会逐渐聚焦到少数课题上，最后将自己的毕生努力集中在两三个紧密关联的课题上。
甚至努力集中后仍然可以保持多方面的探索。一方面，最重要的是保持主要努力方向的一致性，另一方面，少量的多元化努力可能带来意外的巨大惊喜，如果出现了惊喜，改变课题自然是理由充分的。但是，投资是主要的，投机是次要的，投机虽然有可能转化为投资，但是仍然不能把主要希望放在投机上。
负责审批课题、下发经费的部门应该对创新者研究过的课题之间的关联性进行审查，对于开始新的课题应该要求更多的理由。每个课题最好有未来升级的初步设想，但是这一点并不很重要，因为创新的结果是难以预测的。对于年轻人，应该鼓励他们选择可以长期甚至毕生从事的大型课题，这样，能力和努力都能线性的积累。虽然大型课题短期内取得成功的希望渺茫，但是，持续的进展才是最重要的，这样，成就才能够接近NL。
按照正则分布模型，创新者能力形成以下分布：
其中，P是几率密度，代表创新者中具有能力a的人所占比重。
其中，a是能力，“u”是阈值能力，“z”是方差。按照这一模型，能力越高的创新者数量越少。当创新者成长过程的独立性增强时，方差增大，出现一个与阈值差异较大的创新者的几率也会较大，也就是出现优秀科学家的几率较大。增加统一的学习过程会削弱独立性，从而减小方差，但是更普及、更深入的教育能提高阈值能力。一名优秀的创新者应该重视独立性，重视提高能力，但是不应该长时间地接受统一的教育，这会减少能力的差异性。如果不能产生几名伟大的科学家，很多能力各异的创新人员通过良好的组织也能取得好的研究成果。所以，正确的教育要深入、普及，但是不能统一，在第五部分将详细讨论这一问题。
多元化的能力能够使创新者的总能力提高。导师的任务应该是提供学术规范方面的建议，更进一步可以提供基本的思维方法，但是不应该帮助学生选题和解决问题。
4、登山比赛：
可以把问题比作没人爬过的连绵群山，众多创新者则是在努力争先登上山顶。除了思维方法（相当于登山技术）以外，他们还需要探索好的道路，要考虑如何分配体力，要建立登山的目标。对于较矮的目标，由于可以看得较清楚，重要的是速度；对于较高的目标，重要的是耐久力，另外，由于对目标和通往目标的道路都不清楚，需要一些专业人员的灵感、直觉。研究人员和登山家一样有着不断征服目标的欲望，在登顶之后，总是觉得下一座山更高。有的人喜欢一个小目标一个小目标地征服，这样可能会多走些路，如果山地起伏较大，可能会多走很多路。也有的人喜欢瞄准一个很高的目标直奔而去，对两边的诱惑不屑一顾。
如果各个小目标是在一个方向上，而且始终向上，将一个大目标变成很多小目标的积累比较好，相当于由一系列路标指引前进。但是将大目标分解成一系列小目标也有缺点：很可能登上的是较低的山峰，类似于物理学中的亚稳态，而不是高峰，类似于物理学中的基态。如果最高峰在底部很陡峭，第二高峰在底部比较好爬，这种诱惑可能使创新者误入歧途。当前的物理学就进入了一个这样的亚稳态：虽然能描述宇宙，但是无法根据该所发现的规律构造宇宙；需要假设宇宙中的物质和宇宙定律始终存在，而不能再追问起源，这与假设上帝造物没有本质区别。
所以，大的课题并不总是可以分解的，有时只能是几十年思考得出一个正确的成果，因此，对论文数量进行要求是很没有意义的。在开始创新前，进行目标的宏观考察是很有好处的，在基础研究领域，这就是哲学、世界观的作用，虽然不准确，但是能模模糊糊地观察遥远的山顶也是很有意义的，这类似于通过望远镜遥望敌方防线的后方，以便寻找更好的突破点。
5、运动员：
一名运动员不能只训练不比赛，因为训练的唯一目的是为了解决比赛中的问题，只有这样的训练才具有最高的效率。创新者学习就如同运动员训练，专业的创新者相当于职业运动员，应该为了创新而学习，不学习不必要的知识。也许学习知识确实没有坏处，但是如果好处不够大、效率不够高，仍然不应该学，这样才能有最快的进步速度。创新者的困难要比运动员大：知识进步就是要取得前人没有取得的突破，这相当于运动员打破世界纪录，难度当然远远高于运动员夺得一次冠军，幸运的是，有足够多的课题（类似于比赛项目）。
运动员重视比赛的发挥，创新者也要重视状态的培养，但是这种状态要具有更好的可维持性，因为工作时间要远远长于运动员的比赛时间，所以，创新者更类似于长时间运动项目的运动员。另一方面，创新中重视时间轻视效率的问题也是比较普遍的，创新者不应该觉得自己能工作就去工作，应该重视工作的效率，尤其是在困难的问题面前，这就类似于一场重要的比赛。如果一个问题的思考多次未果，就要进行较长时间的状态准备，准备通过短时间的突击将其攻克。所以，可以将平时的思考、学习视为训练比赛，但是隔一段时间一定要有一定的时间全力思考重要问题，相当于参加重要比赛，这等于是对自己最高能力的一种考验，最高能力是创新者能力的重要尺度。
虽然能力的持续性也是一种重要的能力，但是最高能力总是难以长时间维持，因为工作必然会使状态下降。所以，提高能力持续性最重要的方法仍然是最高能力的提高，因为这会使以前的较高能力变得不高，也就容易维持。
第三节 知识追求系统与宇宙的类似性
下面将在宇宙和知识追求系统之间建立基本的对应关系，也就是说，它们的概念原则上是同构的。
在知识追求中，知识是追求量，类似于宇宙中的负作用量。知识追求系统中既有稳定的部分也有不稳定的部分。一般而言，人类将稳定的知识称作知识，但是不习惯将知识探索过程中不断变化的知识称为知识。但是前者只是知识追求系统中局部的稳定结构，就像宇宙中较为稳定的结构一样，如地球。追求量的定义与其稳定性是无关的，变化迅速的、矛盾的知识仍然是知识追求系统的一部分。既然宇宙中的负作用量在相互排斥时可以为负，所以知识追求中也可以存在负知识，这就是矛盾。
知识追求中的理论和事实类似于宇宙中的带电粒子质子和电子。理论能解释事实，事实能证明理论。这类似于宇宙中电荷的异性相吸。不同的理论有不同的应用，需要得到不同的证实；不同的事实要求得到不同的解释。这类似于同性电荷间的斥力。当一个理论解释了一个事实时，这个事实同时也证明了这个理论，这种“解释-证明”的相互吸引关系类似于电荷的相互吸引：电子吸引质子时质子不可能排斥电子。当一个理论更好地解释了一个事实时，这个事实同时也更好地证明了这个理论，这样他们的相互作用就增强了，类似于宇宙中异性电荷间的电势能较低。
事实之间是可以有吸引力的，这就是类比，多个事实有时会寻求共同的解释，这体现了知识的简单性和优美性，类似于核子之间的核力。如果没有类比关系，那么理论和事实是独立的追求者，他们之间的知识仅仅存在于相互“解释-证明”以及相互矛盾的作用之中，类似于电磁相互作用，相当于经济中的市场交换作用。
在知识追求系统中，每个事实和理论都追求更多的“解释-证明”和更少的相互矛盾，这意味着更多知识。在宇宙中，物质向势能较低的位置加速运动；在知识追求中，理论和事实向有更多知识的状态加速运动。在宇宙中，物质的加速度正比于场的梯度；在知识追求系统中，追求者两种状态之间知识的差异越大，所受到的影响也越大。在物理学中，这是最大负作用量原理的直接结果，是经过数学计算证明的。在知识追求中，人们凭借经验知道按相反方法追求是不会取得成功的，例如，加速向更坏状态运动或者对越大的矛盾反应越小。
在知识追求系统中，每个事实都是由很多理论共同解释的，每个理论都是由很多事实证明的。在宇宙中，每个的电荷都在与全宇宙中的电荷相互作用。这要求任何两个追求者之间都应该有联系，而目前的知识系统还做不到这样，就像目前的社会无法在所有人之间都建立联系一样，这意味着知识体系也还不够完美。
少量独立事实和独立理论之间结成的稳定“解释-证明”关系类似于原子。而没有得到好的解释或证明的独立事实或理论则类似于自由电荷。为了整体更好地追求知识，局部的知识可能被牺牲，类似于原子被激发到激发态乃至自由电荷。正确的类比带来的冲击力远远大于独立追求者之间的“解释-证明”关系，这类似于核反应释放的能量大于原子的束缚能级。
为了知识的增长，知识追求系统内需要负知识。知识追求过程中永远存在矛盾，这并不代表研究出了问题，矛盾类似于同性电荷间的斥力或者光子，是知识进步的主要动力，是知识进步过程的必然产物，如果知识增长无止境，矛盾就将永远存在。理论和事实需要逐渐吸收矛盾，才能使知识增长，与之对应，宇宙需要通过费米子不断吸收光子能量而膨胀。
当一个理论和事实的状态变化时，它首先应该将变化传递给与它关系最密切的其它理论和事实，也就是应该首先考虑对联系紧密的理论和事实的影响。类似地，在宇宙中，电磁场是从近到远传播的，而且这也是从最大负作用量原理推导出来的，这再次证明了人类思维基本本能的正确性，尽管思维本能并不是全部正确。
在科学研究中，理论和事实密度较高、水平也较高的领域往往发展较快，而且对其它领域、学科有吸引作用，例如，数学和物理学的概念就被用到了很多学科中，经济学最近的发展速度也很快。在宇宙中，物质之间有万有引力，从最大负作用量原理推导出来的结果是：追求量较密集的地方一定有较好的发展，否则这些追求量就不会聚集在一起。所以，发展性和追求者的分布应该是紧密相关的。在知识追求系统中，追求者能够较自由地根据发展水平自由选择分布。在人类社会中，由于国家间限制人口流动，这一点做得比较差，但是在一个国家中，人口较多的城市的经济往往更发达，这种万有引力作用也正是城市起源并发展的原因。
知识追求有三种增长方式。首先是发现新事实和新理论，这类似于宇宙中物质的创造过程。第二种是类比，这类似于核聚变这样的核反应。第三种是通过逻辑推理微调新理论和新事实，逐步消化前两种方法带来的问题，这类似于电磁相互作用。人们对第三种方法有较好的了解，因为稳定知识的表现形式就是逻辑推理。在逻辑推理中，每一步思维的结果较为确实，具有较高的安全性。但是如果一名创新者只想通过这种方法成功，其成就也会较低。
前两种形式在宇宙中是发展动力的主要提供者，相当于星系核、恒星所起的作用，电磁相互作用主要是最好地分配这些增长动力。如果知识追求系统中没有前两种思维方法，结果就是知识增长缓慢。由于逻辑推理的理论已经得到了很好的发展，这一部分的重点是介绍前两种思维的方法，这是最难、风险最大也最重要的思维方法，是知识进步的主要动力。当然，也不能轻视逻辑推理，虽然逻辑推理的每一步对知识进步的影响相对较小，但是总和仍然很巨大。
一名合格的创新者不能只会逻辑推理，必须掌握各种思维方法。一名创新者不能管理太小的知识追求区域。由于人的数量有限，甚至可以说太少，为了建立一个庞大的知识系统，每个研究人员或研究小组至少应该管理好知识追求系统中的一个“星球”，甚至是“星系”。为了保证管理的效率，需要若干研究小组竞争管理权，做出成就的人或小组实际上相当于一段时间内这一领域的实际管理者。