本文来自： 链捕手（ID：iqklbs），作者： 张首晟，星球日报经授权转发。
12月6日，据腾讯《一线》从多位信源处确认，知名华裔科学家张首晟教授，于12月1日去世，终年仅55岁。张首晟为斯坦福大学物理系终身教授，美国国家科学院院士，美国艺术与科学学院院士，中国科学院外籍院士。2007年，张教授发现的「量子自旋霍尔效应」被《科学》杂志评为当年的「全球十大重要科学突破」之一。
此外，张教授一直保持着对区块链领域的关注，其在2013年创立了丹华资本，投资领域涵盖区块链、人工智能、大数据等具有颠覆性的新兴技术。这一期，链捕手（ID：iqklbs）分享一篇张教授的演讲，本文能较好体现张教授在科学与投资上的一些思考，相信这些内容也能启发我们认知区块链等复杂事物。文章首发捕手志（ID：ibushouzhi）。
01 演绎推理
这个时代，我认为能看懂知识体系间本质的人，是可以抓住无数机会的，这是科学赋予我们的Deductive Thinking（演绎推理）。
我们的哲学就是利用科学的思想做投资，寻找简单、普适的技术和产品，也要让我们看到不同领域间的关联，给予不同企业以他们看不到的协同力，真正去抓住这个时代的源动力。
科学有两大方向，一是把各种形态的物质，分解到最基本的组成部分；二是用这些最基本的组成部分，构造出物质不同的态。
譬如一杯水，假设里面有10的23次方个水分子，我不可能预测到每个分子的运动轨迹，就像你让我精准预测明天股市的走向。但我们知道，里面的每个分子，都在做随机的布朗运动。当分子足够多时，在统计学原理下，它们便会产生一个新的规律。
这就是投资组合的一个概念——如果只投一个公司，成功率显而易见，很难。但如果你有一个投资组合的搭配，你就能合理对冲预期回报与风险大小。当投资组合足够健康时，单个投资产生的随机概率就会相互抵消，使总体成功概率更高。
不过也要提防资本泡沫，观测泡沫的发展形态：有的泡沫膨胀到一定程度会破灭，有的泡沫成长到一定程度，又会成为新的可持续现象。
分析泡沫现象，可以按照泡沫的大小和数量，进行分布分析，看这个分布是指数函数，还是倒数函数。如果是指数函数，说明泡沫都是非常集中的大泡沫，指数函数的积分是有限的，这种情况下，泡沫更有可能破灭。倘若是倒数函数，则是一种长尾分布，有一定的大泡沫，也有很多小泡沫，这个积分是无限的，可能进一步发展到稳定的状态。
拿水分子组成的泡泡说，当温度接近100摄氏度的临界值，我们看到的泡泡分布，应该就是长尾分布。再升高一点，水成了水蒸汽，有了无数个小泡泡。这时泡泡就成了一种新的稳定状态，水也能保持100 度的温度一直沸腾。
我们现在看到的泡沫，包括创新本身和资本布局。如果都是集中在少数领域内，大家一窝蜂去抢短平快的项目，这就有可能是泡沫。如果未来所谓的泡沫，开始大量分布在其他各个领域的项目里，那么这种发展就是一个稳定的发展。
我们继续拿水分子类比，泡泡代表了一种新的事物。水分子在泡泡里比较稀，在液体里，水分子比较密，而最初新生事物肯定是比较稀疏且被传统事物（液体）所包围。所以泡沫的现象值得关注，它可能是新态的预兆。
02 化繁为简
人类现在碰到的最大问题就是知识体系是呈树状迅速发展的，树越长越大，人类的知识越来越丰富体系越来越繁复，但是问题是不同分支不同领域的知识，想要互相关联沟通起来非常困难，个人对体系内的知识了解越来越深入，但是对于跨领域的了解却甚少。
中国有句古话「隔行如隔山」，这也正是我们时代的挑战，也是机会。科学的准则就是要回到原点，一旦我们能回到根，或者是几个重要的节点上，我们就能把上面的枝叶都看清楚。
比如，我们做投资有一个「黑板测试」，让创始团队在压力之下，在黑板上将公司运用的数学原理、公式、思路，总结和推导出来。倘若能展现一个逻辑自洽的理论框架，那就很不错了。
有一次，看一个AI医疗诊断系统的项目。创始人一上来，就说了许多大而时髦的词，「深度学习」、「马可夫链」、「卷积神经网络」、「遗传算法」等等，显得极为专业。可被要求到黑板上进行算法推导时，台下人发现，他不过是熟背了一些AI技术的名词术语而已。他的医疗诊断系统，只是一个预先编程好的常规专家问答系统，挂了个AI的名头。对于人工智能投资，这些是远远不够的。
世界是很复杂的，一定要去抓住一个切入点，用最简单的方案，去应付极为复杂的世界。
正如诗歌追求的境界是用两句话将复杂的感情说清楚，科学也是追求用一个简单的公式去描写大自然的万千现象，诸如F=MA、E=MC2就是描写大自然的最美诗句。
富兰克林办报业时期经常用一句简单的话概况复杂的时事环境，甚至亲自撰写简洁明朗的广告词，赋予新闻事业以刊播广告的社会功能，使广告经营收入成为新闻媒介财源之一。所以我常常说富兰克林简直是Twitter的发明人。如果一个人能把每一件事情用140个字说清楚，那么这是非常强大的一种能力。
除了「黑板测试」，我们还有「信封背面的估算」原则，大意是任何复杂的事物，都应该能在一个信封背面总结、抽象和估算出来。创始人通过这些，就能大致估算出自己项目，在市场上的数量级及未来容量，知道如何快速、廉价甚至是免费获取大量优质场景数据。
我们投资过一个AI项目，它就采用了一个巧妙方式，去源源不断获取数据——利用手机与人的亲密互动，时刻获取大量语音、运动和位置等信息，再基于这些数据建立人工智能模型。这就解决了创业公司一开始缺少数据的问题。
把复杂的信息抽象出来，我们的大脑便会产生一种美感、快感，这也是人类进化中的一项重要能力，如果不能用简单的特征区分人脸和老虎的脸，那人就无法存活下来。
03 平行跨界
很多人认为科学就是整天泡在实验室，但绝大部分时候，科学家的成功与否，往往取决于科学家的抉择。这是大脑最刺激，思维最丰富的时候，但很少有科学家能做好。那些伟大的科学家，便是在无人注意这个方向之时，瞄准了时机。
投资也是如此，与科学研究的方向选择，完全一样，找准科学与技术接近的领域。
这就如同量子世界，量子、粒子有波粒二象性，有两个孔的话，它可以同时穿过两个孔，百分之百平行做两件事情。
在斯坦福时，物理学家、化学家、数学家被安排在不同的楼中，虽然平时交流不多，但生活中就会产生新的碰撞空间。我有位邻居，是计算机系老师，我们两家小孩踢足球时，我们就开始聊。
他说他现在有一个痛点，他改作业时，学生交上来的计算程序都来源于三个不同的操作系统，一些是Windows，一些是Mac，一些是Linux。他想是否能在一台计算机中，做三个不同的操作系统，于是他就发明了他一个技术，VM（Vistual Machine），虚拟机。
我当时觉得很好，因为我也有同样的问题。于是就投资了他的公司，后来它成为了一家非常伟大的公司，因为整个云计算便是基于这个虚拟机的技术，最高时好像是480亿美元的市值。
这是不同的时间尺度下，通过不同的分析产生的。我后来想这不一定是偶然，也是可预测的。首先是生活在斯坦福，这些机会经常产生。而我做学术研究，观察周围同事，也会对他们想象力和未来进行评估，去判断哪些人真的能够成为非常伟大的科学家，哪些不能成为第一流的科学家。
其实在从事科学研究方面，当达到了某种技术层面，大家的专业技能都是旗鼓相当的。比如说，做理论物理研究，你的推导能力比较好；做实验物理研究，你操作仪器的能力比较好。到了一定层次，这种厉害的人已经多如牛毛了。
但是为什么最终有些人能够更上一层楼？这个决定性因素其实超出了物理学的知识范畴，就是需要具有一种品味。因为大家能力都很接近，都在竞争，前面都摆着比如十条路，然后我选择这条路，你选择另外一条。最后的结果一般只有一个人成功，而且往往从技术层面上说，最后成功的这个人并不一定那么厉害，他的成功是因为他选择了正确的方向。
从小我就酷爱读历史，读历史的话就会让你想一个问题——什么东西能够留下来，什么东西不能留下来。所以这些看得多了，对你在选择关头可能会有些帮助。可能这些选择看似偶然，其实是一个长期积累知识的结果。
真正完美的世界是量子世界，就是量子的一个粒子，它的确是可以百分之百平行做两件事情的，量子的世界是平行的。我想人生也可以达到这种境界，我是100%时间在做教育，100%时间在做科研，100%时间在做投资。
正如我的偶像富兰克林。他作为科学家、政治家、思想家、企业家、政治家，作为《独立宣言》起草者之一，做的很多事情看起来毫不相关，其本质却是相关联的。
投资技术发明，可能开拓出以前根本想象不到的市场，这也是投资的妙处。这样看，投资和科学并不违背，某种意义上来看，科学的思维也一直指导着投资的理论。
