“我们看到了某个东西有效，然后我们才理解它。” (Thomas Dullien)
这是一个比看起来更深刻的洞见。
年轻人在学校花费数年时间学习的却是相反的过程：理解发生在进步之前。这就是线性创新理论。
所以，艾萨克·牛顿提出了他的三大运动定律，然后我们就迎来了制表业的繁荣。当然，事实并非如此：摆钟出现在1656年，然后胡克（1660年）和牛顿（1665-1666年）才开始思考力、速度、运动和潜在能量。
线性创新模型与软件工程中的瀑布模型一样没有意义。在瀑布模型中，你被教导首先需要设计出软件应用程序的每一个细节（例如，使用像UML这样的语言），然后才去实现它。直到今天，我学校里一半的信息技术人员都是由“分析师”组成的，他们的主要工作据说是根据需求创建此类设计并监督执行。
线性理论和瀑布模型都是“思维主义”的形式，这个词是我从凯文·凯利那里学来的。思维主义将实践和经验搁置一旁。它相信，给定一个问题，你只需要长时间地深入思考它，如果你花足够的时间思考，你就会解决它。
思维主义在学校里很管用。老师给你所有的概念，然后给你一个问题，而通过一个奇妙的巧合，这个问题正好可以用老师刚刚给你的工具通过思考来解决。
作为一名教师，我可以告诉你，如果你在考试中出一个需要用到课堂上未明确涵盖的概念的题目，学生们会非常生气。当然，如果你是一名工程师，遇到了一个难题，你告诉你的老板用你在大学学到的想法无法解决……那你看起来就像个傻瓜。
如果你还在学校，这里有一个事实：在你职业生涯的每一年，你学到的东西将与你在整个大学学位期间学到的一样多，甚至更多——前提是你有一份真正的工程工作。
思维主义在学校之外的其他有限领域也很有效。它在所有规则都已明确、而你被期望不加质疑地应用这些规则的官僚环境中很有效。有许多工作是你先学习然后应用。如果你遇到新的情况，你的培训无法直接适用，你应该向上级汇报，然后他们会告诉你该怎么做。
但如果你在研发部门工作，你总是从不完全的理解开始。大多数时候，即使你能读到关于你问题的所有著作，你仍然无法理解到足以解决它。你做出发现的方式通常是尝试一些看似合理的东西，或者观察一些碰巧有效的东西——也许你的同事有一个正好有效的实用技巧——然后你开始思考它，将其形式化，用语言表达出来……这就成了一次发现。
之所以经常以这种方式奏效，是因为“没有人知道任何事情”。世界是如此复杂，即使是最聪明的个人也只知道所有知识中的一小部分，而且他们认为自己知道的很多东西都是略有错误的——他们不知道哪部分是错的。
那么，为什么你应该关心进步是如何发生的呢？你应该关心，因为……
- 它为你提供了取得突破的秘诀：花更多时间观察和尝试新事物……减少抽象思考的时间。
- 不要指望人工智能能够治愈所有疾病或解决所有问题，仅仅因为它能阅读所有的学术文献并且可以“思考”很长时间。无论人工智能“知道”多少，都远远不够。
延伸阅读： Godin, Benoît (2017). Models of innovation: The history of an idea. MIT press.