Jan 13, 2022

棱镜通讯 2022

棱镜通讯 No.70 Alan Kay

预测未来的最好方法就是创造未来

2007年在历史性的iPhone发布会上，乔布斯邀请了Alan Kay参加。乔布斯在苹果产品发布会上引用来Alan Kay的名言：“那些真正在乎软件的人们，一定会制造自己的硬件。”

很多人更说在乔布斯产品灵感背后有这个男人的影子，他是Object Oriented Programming 的发明者，也是计算机图形界面，比如层叠的窗口，Iconic GUI系统的先驱。这就是Alan Kay。包括这两年非常火的Notion创始人Ivan Zhao曾表示，“我没有发明东西，我只是复刻了历史。这个历史中包含了Alan C. Kay所思考的关于未来的历史。”

计算机大师 —— Alan Kay 的介绍

阿伦·科提斯·凯伊（Alan Curtis Kay，1940年5月17日－），美国计算机科学家，在面向对象编程（创始人之一）、笔记本电脑构想、窗口式图形用户界面（GUI）方面作出了先驱性贡献，他是Smalltalk的最初设计者。2003年获得图灵奖。目前担任Viewpoints研究院院长，加州大学洛杉矶分校兼职教授。曾任Apple公司院士，惠普公司资深院士。Alan被公认为是当代个人电脑革命的先锋之一。他的愿景是在建立一个「幻想放大器」，这是「一个服务于创造力的动态工具」，这个工具足够强大、足够小、足够易用，当然也足够便宜，能让全世界每个人都能拥有一个。 Alan Kay - A.M. Turing Award Laureate Alan Kay 在1968年左右曾提出了一个在当时极为超前的概念，一个带有触控笔的平板式电脑，他称其为Dynabook。由于当时技术不可能达到，他用了现在设计师们常用的方法，用纸板做了一个模型。虽然当时的技术未能实现，但是Alan Kay知道摩尔定律，所以他相信解决技术难点只是时间问题。 为了帮助人们和计算机进行交互，Alan Kay和他的团队创造了Smalltalk编程语言。Smalltalk 最初是设计为一个图形化的编程语言，但很快就变成了一个完整的操作系统包括了debugger, Object-oriented 虚拟内存，编辑器，屏幕管理和图形界面。其中有我们现在熟悉的 icons, pop-up menus, dropdown menus, scroll bars, 和层叠的窗口， Smalltalk是Alan Kay所设想的Dynabook的最终界面的原型。

Smalltalk 本来是作为 Dynabook 的编程工具，最初被构想为适合被儿童使用而无需预先的计算机知识的一门简单语言。然而，它改变了写作计算机程序的方法，从“面向过程”到“面向对象”。打个比方，银行存钱这个动作，“面向过程”是描述给钱、存钱、记账这个过程，而“面向对象”则是描述金钱、账户、顾客这些对象，以及对象之间的联系。今天，大多数软件都采用面向对象的思想来抽象客观世界。

Alan Kay的界面设计哲学是基于 Jerome Bruner 的学习理论，而Bruner又是基于 Jean Piaget (皮亚杰)的认知理论。因为Alan Kay是为儿童设计的，所以他在做界面设计的时候将这些学习理论作为重要准则。在为谁而设计这一点上他和Doug Engelbart的想法不同，Engelbart是为了成人尤其是知识工作者而设计的。而Alan Kay选择了跳过一代人，直接为下一代设计，因为你不需要强迫改变孩子们的思维方式，“小孩子本身就出生在一个新的范式中 **children are born into new ** paradigms ”

1979年底，乔布斯带领一批苹果工程师两次访问PARC，乔布斯是第二次去的，这次访问的起因是施乐的风险投资部门投资了苹果。他们被PARC的鼠标、视窗、图形界面这些新鲜概念所折服，用乔布斯自己的话说：苹果的工程师们“像普罗米修斯从上帝那里盗火一样，将这些发明传播到群众中。”于是，80年代初苹果的新一代图形界面电脑Lisa（左）和Macintosh（右）横空出世。

1981年，他离开了PARC加入了电子游戏鼻祖、当时被华纳传媒所拥有的Atari公司担任首席科学家，为其组建实验室。由于个人电脑价格快速下降、市场恶性竞争等原因，到1984年，Atari濒临破产被出售，Kay也被迫离开，加入了苹果公司。

Kay在苹果公司的老板正是他的PARC老同事、前下属Lawrence Tesler。1945年出生，毕业于斯坦福的Tesler是PARC的Alto电脑、Smalltalk语言等工程师团队的成员，乔布斯访问PARC时，正式Tesler接待苹果代表团并且做介绍演讲的。乔布斯回去后，就把Tesler挖到了苹果，参与苹果Lisa的研发。

Tesler在1986年开创了苹果的实验室——苹果先进技术集团（ Advanced Technology Group ，简称ATG)，Kay是苹果ATG的四名院士之一，另外三名院士分别是：乔布斯第一份工作的老板、Atari开发人类第一款电子游戏的工程师Allan Alcorn，Kay和Tesler的PARC同事、激光打印机的发明人Gary Keith Starkweather，以及苹果Lisa图形界面工程师、PARC访问团的主要成员Bill Atkinson。

1992年当《计算机世界》“改变世界25人”专栏采访Alan Kay时，Kay认为人类的计算时代正从第一阶段“建制时代”，即大公司拥有Mainframe主机、控制计算机编程，发展到第二阶段“个人计算时代”，即部分个人拥有计算机，个体需要理解和学习，未来将发展到第三阶段“亲密计算时代”，每个人像拥有电话一样使用计算能力，计算是一件平凡的事情，无所不在。

这个30年前的预言就是我们今天说的“数字化”，早已经变为了现实。

1997年，乔布斯回归苹果后，作为乔布斯强势变革、否定前任的一部分，ATG被立即关闭，Newton产品线也被砍掉；Kay因此离开了苹果ATG。

不过在2007年这场历史性的iPhone发布会上，乔布斯邀请了Alan Kay参加。乔布斯在苹果产品发布会上曾经引用Kay的名言：“那些真正在乎软件的人们，一定会制造自己的硬件。”

Alan的艺术圈和科学家圈朋友Bran Ferren ，时任迪士尼公司的“迪士尼幻想工程”（Walt Disney Imagineering，迪士尼的技术开发和物业部门）的研发集团的总裁，在此时发起了一个“迪士尼院士”的项目，Alan Kay被他招至麾下，同时被招为院士的还有MIT人工智能实验室创始人Marvin Minsky，Kay的MIT老师Seymour Papert，以及知名的宇航员、计算机科学家。

Bran Ferren是20世纪初旅法美国画家约翰·费伦（他被法国作家称为“在巴黎唯一被认为是画家的美国人”）的儿子，他从MIT退学开始了作为舞台设计师的视觉效果技术创业，他创立的公司设计了很多著名的摇滚乐队演出现场、百老汇舞台剧的视觉效果，还设计和导演了一系列电影和电视节目。1993年，Ferren的公司被迪士尼收购，他也因此领导了迪士尼的技术研发机构。Ferren于2000年离开迪士尼，和迪士尼院士、计算机科学家Danny Hillis创立了一家极客设计和咨询公司Applied Minds，这家公司可能最让大家熟悉的设计就是iPhone上所用的“多点触控”。迪士尼豪华院士团散掉后，Kay成立了一家自己的非营利性组织，挂靠在Applied Minds的办公室里，开展儿童教育和软件开发的研究和推广。2003年，他获得了计算机界的诺贝尔奖——“图灵奖”。

Kay在PARC的老板Robert Taylor率领的DEC实验室，因为惠普收购康柏而在2002年并入惠普，因为这个人缘，2002年底，Kay又入职惠普研究院担任院士，直到三年后，2005年7月，惠普成本杀手CEO上台，关闭了这个团队，65岁的Kay离开惠普，结束了上班族生涯。

我们对电脑的看法——把它们看作机器、模仿人类能力的系统、工具、玩具、竞争对手或伙伴 —— 将在很大程度上决定它们未来在社会中的角色。

一个新媒介的最初内容永远是一个老媒介 the initial content of any new medium is always an old media。比如书写的内容是讲话，印刷物的内容是书写，而电报的内容是印刷物。早期广播的内容是报纸新闻，最初电视的内容是广播，最初电影的内容是舞台剧。Alan Kay把计算机当成一个媒介(Computer-as-medium)，而不是把计算机当成技术(Computer-as-technology)。

参考：改变世界的25人（九）—— 亲密计算的先知

扩展： —— Alan Kay 前传 —— 艾伦·凯（Alan Kay）的深刻见解

艾伦·凯：预测未来（Predicting The Future） —— Alan C. Kay 1989年

“预测未来的最好方法就是创造未来 — The best way to predict future is to invent it”，这句耳熟能详的话，出自计算机先驱 —— Alan Kay，这句话是Alan Kay于1971年在刚开业不久的施乐硅谷研究中心（Xerox Palo Alto Research Center，简称PARC)一次内部会议上所说的。

预测未来的最好方法就是发明它。（the best way to predict the future is to invent it.）在这个世纪里，你可以积极面对未来；不必被动。有了科学家和技术，那些你可以想象和描述的东西实际上是可以建造的。****预测未来的另一种方法是认识到，将一项技术从研究实验室引入日常生活需要很长时间，大约10到20年。要在不到十年的时间里提出全新的想法是非常困难的；就晶体管而言，就持续了近25年的时间。无论你做什么，可能需要几家公司、几个不同的群体、几个不同的风险投资，甚至更多投入才能得到回报。就预测未来而言，这真的很好，因为这意味着很多我们将要面对的未来现在就在某人的研究实验室里。

当我们思考这些年来人类扩展自身的方式时，至少就本次演讲而言，我想考虑两种主要的方式：一是通过放大工具（amplifying tools）的概念，扩大我们对世界的接触。这些工具很多都是身体的延伸，比如显微镜和望远镜；有些是修辞工具（rhetorical tools）。我认为它们是更好的操作方法。另一种方法是通过目标克隆（goal cloning），也就是说，让其他人相信他们应该为我们的目标而不是他们的目标而努力。刘易斯·芒福德（Lewis Mumford）写过一本关于这个过程的好书，名为《机器的神话》。当你想建造金字塔的时候，你必须有一些工具，但是你也必须想办法说服10，000人或者100，000人和你一起完成这件事。

当变化发生时，你不能再以同样的方式预测未来；你有一些二阶或三阶的效果。所以我们在20世纪90年代需要发明的最重要的东西就是未来本身的发明。换句话说，不要把未来的概念看作是来自过去的东西——尽管它在某种程度上来自于过去——但是要意识到现在带来改变的力量是如此巨大，以至于很难坐下来进行简单的推断。 从某种意义上说，我们打开未来的能力不再取决于我们如何学习，而是取决于我们如何能够忘却。

真正的计算机革命还没有发生（艾伦·凯）

正如托马斯·杰弗逊所说：“当一个人形成一个理论的时候，他的想象力就会在每一个物体上看到有利于该理论的特征（The moment a person forms a theory, his imagination sees, in every object, only the traits that favor that theory）”。更大的科学社会扮演着一种“超级科学家”的角色——远远超出了任何个人“知道”的范围。在这个超有机体中，思想的调试器比大多数人在自己的头脑中更好、更怀疑。超有机体对宇宙如何运作的观点比任何个体都多，这些观点非常有用（即使一些动机可能不科学）。因此，在没有必要将科学拟人化的情况下，我们有充分的理由说，“科学”比任何个人都更聪明、更有知识、更有远见，是“更好的科学家”。

科学的第一步是惊人地认识到“世界并不像看上去的那样（the world is not as it seems）”，许多成年人从未迈出这一步，而是把世界和他们的内心故事当作现实，往往带来灾难性的后果。第一步是很重要的一步，最好是由儿童来迈出（大多数人在他们很小的时候就意识到了这一点）。从那以后，把我们自己（也就是所有的人类）纳入合适的研究对象又迈出了一大步：试着超越我们自己的故事，更好地理解“我们是什么？”，并问“如何才能减轻我们的缺点？”。

Alan Kay谈读书

书该有系统地读还是随机去读？ 你可以花很多时间去研习如Linux这样的庞大系统，而无需先掌握许多电脑方面的知识。因此，读书时要抱着“学海无涯，生命有限”的态度。阅读的一个大前提就是选择“何时何地阅读哪本书籍”。还有就是挤出时间做更多阅读，涉猎要广。 你怎么记住书里的内容？ 在我的阅读过程中，最重要的转变就是学会从“字面含义”之外，看到更多的东西，能将刚刚看到的意思运用出来，同时探索里面的延伸含义，并在几秒后也同样运用这些新含义。基本上这就像一个逐步拓展缓缓向前的过程，谁都可以学会，但学起来就不是那么容易（至少对我而言挺难的）。如果还能将中间的缓冲发展过程与更久远的记忆联系起来，你就更能记住它了，这段过程就像记忆中的丝丝线索。大多数音乐家都有某种双重记忆（他们记忆音乐要比记忆肌肉运动更容易）。这一道理在文本阅读与文本记忆中也同样适用。最简单的方法就是“放松”。 你读书时有做笔记和写阅读总结的习惯吗？ 阅读时我不做笔记，也不做回顾总结。但我会用笔记本记下自己在解决问题时或刚刚出现在我脑海中的想法。这并非是受所谓想法的局限，只是暂时把它们搁置在次要位置，让更多想法得以酝酿。我偶尔会阅读这些笔记，但一般不看。记录这些想法就像是把它们放在胃里存储，稍后再细细消化。

安迪·赫茨菲尔德回忆 Alan Kay 在 1982 年关于创意的讲座：**Creative Think

The best way to predict the future is to invent it. Humans like fantasy & sharing: Fantasy fulfills a need for a simpler, more controllable world.

Better is the enemy of best Relative judgements have no place in art Systems programmers are high priests of a low cult Point of view is worth 80 IQ points Good ideas don’t often scale

扩展：Alan Kay关于创造的思考 | SeminarT “改变”的方式已经被改变了，创造的方式已经被改变、书写的方式已经改变、生产的方式已经被改变了。这是20世纪最重要的发明，即“发明”这个概念被发明了，从而革命性地促进人们投入到创造性的工作中。而回顾如今，计算机仅仅被普及了一部分的效用，即消费的效用。还有大量的关于生产的需求和市场，还未被创造性的产品所开创。

从产品的角度来看，computation不一定是用于「求知」，它更可能被应用在一个我们未曾想象得到的地方。就如开水的蒸汽，在工业革命之前只能被用作判断开水是否烧开的信号来观察。

Alan Kay 眼中的人类非共性和共性

“为什么”的中心

“为什么？”的中心是艺术，艺术是“人们创造的所有东西”，这包括我们的信念（我们喜欢称之为“现实”）。大多数人不认为科学或技术是艺术，但这三个领域实际上都是艺术形式。

科学的重要性在一定程度上在于，它能够很好地进行仔细的近似。这些表述仍然是故事式的，但本质上是一种新的故事。如果我们从更大的意义上来看，这意味着为了效率，进化让我们认为我们的观念和信念是现实的，我们就是这样做的。在过去的几百年里，利用科学，我们一次又一次地发现我们的感知是不准确的：我们一直在欺骗自己。这意味着，对生命来说，一个非常好的策略是在感知和快速行动之间插入缓慢的思维，因为我们最初的感知和反应往往是错误和危险的。

一种看待孩子的方式是，他们都是艺术家，直到他们被社会抛弃。如果你想教育孩子，试着保持他们的艺术动机不变，不要一开始就对他们太实际。相反，试着让他们真正对想法感兴趣。正如爱因斯坦所说:“爱是比责任更好的老师！（Love is a better Teacher than Duty）”

Lunch with Alan Kay: how to become educated enough to invent the future

Paraphrasing here to the best of my memory, Alan said, “Reading a couple hundred books a year is the bare minimum. It’s just the baseline. You also need to be embedded in a community of others who have diverse perspectives to bounce these ideas off of.” Alan argued passionately in favor of college and grad school. While he is well aware of its imperfections, he believes it’s still better than an “oral culture” or being an autodidact (just following your nose where your curiosity leads you).

But “in the end, we’re all autodidatic in having to find the motivation to do the learning ourselves. The key for autodidact-types is to set up ways to avoid insularity.” He recommends that autodidacts institute a “learning tax” on themselves: a decent percentage of one’s learning should be in areas other than the ones you are most interested in. But ultimately a university context can be very helpful to force you to learn what you didn’t even realize was worthwhile, and to supply “serendipitous other perspectives”. As for what to study, the key is that it needs to be difficult in ways that reshape your perspectives, like math, physics, or molecular biology.

What it comes down to is: are you trying to do science? Are you trying to invent a good future for humanity? Alan’s definition of science is still too large to fit into my head, but I can see his reverence for it and the pioneering scientists of our past. If science is what you’re trying to do, you have to be fully committed to walking that road: using as many methods as possible to help us get around what is wrong with our thinking (our genetic brains, culture, and languages).

It’s only once you give up on absolute truth and certainty that you can make progress. Once you fully recognize your limited and faulty senses, you build tools to get around those limitations. You build models, maps of reality, and then test those models against reality to see how close they come. If you built a good model, and you understand it well in its abstract sense, you can manipulate it and come to understand things about the world. We don’t even get a glimpse of reality, “but what we do glimpse is, for many things, far superior to made up stories and fondly held beliefs.” And that’s all we ever get. And it’s the best thing in the world. It gives us the polio vaccine and spaceships.

Alan Kay 演讲记录（文章末尾）

想了解更多关于教育、创造力、想法的话，可以去他的TED频道Alan Kay | Speaker | TED

Alan Kay的思想可能从我的只言片语中不甚深解，故在本篇通讯结尾附上历年演讲记录的链接，多次读都有不一样的感受。

大卫·格雷伯：为什么越来越多“狗屁工作”被创造了出来？

这个问题答案明显不是经济性的，而是道德和政治性的。统治阶级已经意识到，快乐、有生产力、又拥有自由时间的民众是一种致命的危险（1960年代这种状况刚露苗头，想想那时要发生什么）。另一方面，所盛行的这种观点——“工作本身就有道德价值、那些不愿意把醒着的大部分时间都交付给某种高强度工作训练的人一文不值”，也很方便于统治阶级。

人们甚至普遍觉得事情就该是这样——这是右翼民粹主义的秘密强项之一。当小报煽动起人们对于因合同纠纷而让整个伦敦瘫痪的地铁工人的不满时，你会明显地看到：地铁工人能让伦敦瘫痪这一事实，就表明他们的工作是必要的，但似乎正是这一点让人不满。更明显的一个例子是在美国，共和党人已经成功激起了人们对所谓“工资和福利过高”的学校教师和汽车工人的不满（而不是对实际造成问题的学校管理者和汽车企业经理不满）。就好像有人对民众说：“但你必须得教孩子！必须制造汽车！你需要真正的工作！除此之外，你竟然还敢要求中产阶级的养老金和医保？”

很难想象人们还能设计出什么工作制度，比现有制度更适合维持金融资本的力量。真正从事生产的工人被无情地压榨和剥削，其余的人则被划分为一个总是遭受唾骂、失业的阶层，和一个更大的、领工资却基本无所作为的阶层；后者的职位使他们认同于统治者（经理、行政人员等）的视角和情感——尤其是它的金融化身，同时也会酝酿一种随时可能爆发的怨恨，针对一切从事着有着明确且不可否认的社会价值的工作的人。显然，这个系统并不是被有意设计成这样的，它是从持续了近一个世纪的反复试验和错误中产生的。

从斯科特到格雷伯：无政府主义与人类学

斯科特主张一些人会通过反制国家而形成无政府社会，格雷伯认为这种想法虽然没错，但却不够全面。通过对等级制实行“创造性拒绝（creative refusal）”能够创造出平等主义的社会，对这种观点格雷伯也是认可的。然而在斯科特的认识中，创造性拒绝的运动始终是从国家朝着无政府过度的单向进程。而格雷伯则认为“创造性拒绝的行为有时朝向新的平等理想，有时又导致新的等级形态，又或者向着两者复杂的混合方向发展”。也就是说，不仅有反对国家并反其道而行之的做法，也存在着向往并模仿国家的进程。

因纽特人在夏天会散居各地，家长制权威成为绝对的强制性力量，到了冬天则聚居一处，以个人能力而非血统来决定首领，首领的职权仅限于调停利害关系。也就是说，这个社会夏天是等级制而冬天是平等主义的。因此，生活在这些社会中的人们非常清楚存在着对立的社会形态，以及与此相应的对立的政治及道德价值。因而可以认为，他们是在对政治的多种可能性有着自觉的基础上，不断地对社会形态进行着再编成。

世界是否真的由于国家的存在而变成“被统治的空间”了？如前所述，斯科特基本是这么看的。而格雷伯则相反，指出即使国家“宇宙论式地”将自己呈现为支配一切之物，其在绝大多数情况下都不具备实际统治社会整体的力量。“主权”（sovereignty）作为发号施令并以惩罚相威胁的能力，实际上在很多社会中都在时空范围上受到限制。

正如斯科特所刻画的那样，“逃避国家”始终是他们的行为动机所在。同时在共同体内部，他们也始终注意避免等级关系的产生，保持着平等主义。但是这种“阻碍国家”的倾向也并不一定总是受到肯定的。他们也会遗憾地认为“就是因为我们总在相互拖后腿，所以才无法形成自己的国家”，并期盼着足以超越各方对立的领袖人物的出现。由此可见，就在精神上距离你我并不遥远的地方，在“受国家的蛊惑”和“对国家的反抗”之间的举棋不定中，无政府主义的生活方式今天仍在不断生成。我们不必非得认为这在道德上便是好的。然而通过尝试理解这些他者，我们或许能将自己生活方式的可能性放入更广阔的语境之中来加以想象。回想一下便会发现，正如格雷伯与斯科特都在说的那样，无政府主义实践的萌芽，就生长在我们日常生活的每个角落中。

我们为什么会喜欢读书？- TED

在书中，人性中那些阴暗的部分也能被温柔倾听，你在被倾听的同时，也倾听其他人。而书会说，我都懂。它们会获得同情，且能被温柔地对待，尽管这是一种只能通过纸墨连接的感情。但它是一种爱。

Daily Productive Sharing 363 - 9 Questions to be Answered By Tech Industry in 2022

Benedict Evans 在新年伊始提出了科技业九个方面的问题，其中一些问题非常值得我们思考： 1 尽管数字货币已经发展了很多年，但是它底层的区块链技术能解决什么实际问题？ 2 我们已经从具备简单软件的复杂汽车过渡到了具备复杂软件的简单汽车（电动车）。 3 电动车可能是更好的汽车，但是 iPhone 诞生之时可不是更好的黑莓，而是完全不同的手机。 4 在这九大方面里，Ben 没有单独提及 AI。 5 不过他特别提到了中国科技业未来的三个问题，特别是最后一个： 6 中国的消费科技非常值得其他地区的同行学习； 7 中国的消费科技公司是否会走向全球市场？特别是在监管加剧的情况下； 8 如果中国市场变得不值得投资，那么这些资金应该投向哪里？