上周，韩国的机器人在美国国防部举办的机器人大赛上获得优胜，我在油管上看了录像。视频下方有两种留言尤为有趣。第一种说“果然是变形金刚大行其道”；另一种声音则为欧美的创新落后而担忧。之所以有第一种说法，是因为韩国方面设计的机器人获胜的最大法宝是外形的多变。比如，应对机器人的双足动态平衡的难题，韩国的解决办法是，跪下来就是坦克，上楼梯时将头身体反转用反关节（是,鸟人）。不用我说，该设计确实有些投机取巧，但是比赛的标准就是看谁又稳又快。在这个标准上，韩国的设计的确是最优，且不乏短期实用价值的。从这个角度说，它很符合了韩国极端应试化的教育体制。（类似的，日本在第五代计划和类人机器的发展方向选择，也体现了其科研体系的应‘试’化。当然，这并不是说他们毫无成果。只是说其收获与投入不成正比，简言之无利可图。）恰逢高考，不少关于应试教育如何摧残智慧的文章被翻新登载出来。许多国人应和，认为创新之说在我朝只能浮于口号。倘若此话属实，韩国、日本、香港、新加坡等亚洲国家的创新与应试教育并存，该如何解释？我的看法很简单，从科学史看，一个国家的创新多寡正比于人口和经济基础。以下废话若干。==创新被当做口号喊久了，让我们忘了它本无标准。随手点检，如微芯片生物实验自动化、汽车无人驾驶、空调外机装太阳电板、乃至矿泉水瓶改个包装都是创新，在许多时候，就连偷换概念和逃税也能叫创新。就难度说，创新既没有最低的标准，也没有最高的标准，这是我不太用该词的原因。因为没有标准，我们可以基于现状任意的分类，以方便一些问题的探讨。这里，我要讨论的是创新与教育方式的关系，所以把重心放在创新的模式。我把创新粗分成三种模式，姑且叫（1）天才奇迹；（2）系统互补；（3）排列组合。字面意思上应该不难理解。第一种创新，如法拉戴电磁互换、如青霉素的发现等，都有赖于近乎怪癖的天才和惊人的运气。但由于低悬果实被采摘殆尽，这样的人和事在近代已经不那么璀璨，但绝对数量应仍在增加。第二种创新，其先例是科学界运转的模式，即通过透明、公开、共享成果促成集体的智慧。这种模式，在开源软件上大获成功后又进入开源硬件设计，进而推及到众筹、众贷等领域。建立这种体系并不容易，亦有三六九等。第三种创新模式是创新思维过程的最基本形态， 即近乎于机械的、排列组合出诸多方案后挨个试。这三种模式并没有先来后到的排序关系，也没有老死不相往来的排斥关系。任何个人都会经历不同程度的三种模式创新。即使是天才、多数时候也是老老实实的做着排列组合的试错工作。不过，虽说三种模式并存，但其投入产出的效率却有高下之分。效率最低的当然是排列组合。这与教育有什么关系呢？简单的说，教育方式决定了创新中这三种模式的相对比重。我将排列组合划作最低效的创新模式，并不是说它很容易。设想某制药公司招初级实验室研究员时会有怎般要求：最基本的，应聘者得对生物、化学、药理的诸多名词熟悉，了解试验流程和注意事项，在较少的指导下完成一系列相似但不相同的试验。简单的说，知识储备、逻辑方法、和自主性。亦可说是理想中对硕士以上人员的标准。但如实的讲，即使在西方，具体原因不知，多数大学的标准都有相当程度放松，造成如今知识产业招工难的问题（当然，这也与研发自动化有关，之后会提）。具体的说知识储备。国际货币基金研究教育和经济关联性时发现，在发展中国家里，识字率和经济的发达程度有极大的相关度。因为知识储备是知识社会的语言文字，其重要性就不言自明了。不过，就像康熙字典的庞大一般，知识相对人脑的容量几近于无边。而人脑中装的知识库相对于短期内能用上的知识也多是“冗繁多余”的。所以说，纯粹的以知识储备为目的，目前流行的学校教育方式必然高不成、低不就。若不考虑社会风气，发展前景和选举倾向等问题，只考虑资源最优分配，那么把一批高中生招来作数月的集训，就足以满足在特定工作上所需的知识储备了。当然，这对于企业来说仍是笔不菲的投入，在有现成的优质大学生可用时他们不会出此下策。在没有足够人才可用时，自费的成人学校、boot camp，钻了知识经济和知识储备方式的脱节的空子，就大有可为。这也是过去十来年欧美逐渐兴起的教育方式。现下这类学校也有很不规范，以虚假广告为主，此不多谈。逻辑方法和自主性，或可以教，但没有成熟的量化考评方式。现有的考评方式，不是耗费人力（比如请博士后全程跟踪打分，请学生记录每步试验时的思考过程，无论正误）就是拉低知识储备类成绩（因为时间被均分了），故而学校是不倾向教和考评的。在这方面，亚洲国家做的比较绝：因为不考，干脆将绝大多数资源都用在知识储备上。这当然造成了极大的浪费（比如韩国13%的GDP用于教育）；而美国则倾向于放任自流，造成学生整体素质差距加大，集中体现为穷人及黑人缺乏基础知识上；北欧在方法上接近美国，结果却相对平衡，这可能与家庭、社会环境有关，而非与学校有关，此不多论。总的说来，无论在哪国，逻辑方法和自主性的教育都极度缺乏。所以在排列组合式的创新上，如不计较投入，亚洲国家集中在知识储备的人才量产模式，是有压倒性优势的。（说白了就是人海战术。）在我看来，这是解释高压应试教育国家仍然有相当的创新能力的关键。比如，2013年的新闻华为就报拥有15万研究人员，而苹果同年研究人员数量大约是3万多（此为估算，总员工8万，销售4.28万，其他未知）。类似的，三星电子（仅三星集团的上市子公司）的员工总量超过苹果、微软、谷歌和索尼的总和（网页链接）。其中单是软件工程师三星电子就有4万人余，对比谷歌的1万8千余。考虑到三星电子绝大部分利润来自手机，而手机的软件实际是谷歌开发的安卓。再加上三星电子的利润比谷歌低30%，我们可以认为三星软件工程师的效率和谷歌差了几倍、乃至数十倍。（不过谷歌的创新模式既有天才奇迹、又有开源互补，所以三星与其对比并不公平）这由于韩国工资高，人海战略无法尽情发挥，使得量的差距造成了质的鸿沟。这就说回了前面提到的-“如不计较投入”人海战术会有压倒性优势。但创新了，经济发展了，还能不涨工资嘛？所以，排列组合的创新模式更多只是过渡性的。--我把排列组合算成创新的一种模式，多数人还能勉强接受，但当我说机器也可以创新时，就常常受到人们的自卫性反击了。这里且不多说AI方面的进展，只说如谷歌这样的企业之所以能有这般的开发效率，有相当一部分原因是开发和设计的半自动化。即是说，程序员提出创新的思路之逻辑，让机器自己按着这个逻辑把可能情况试验一通，如此替代了低层研发人员。取决于这类人工智能设计的优劣，有时机器创造的方案会另人佩服不已。我记得曾读到某设计程序将主板上的固定钢条兼做天线，提高无线信号强度，另设计师们拍案叫绝。这种科研的自动化，目前在电子工程、生物工程、医学、和法学都有很多例子。而我对这方面的了解，已经落后了好几年。由于创新的自动化已经逐渐普及。故而，仅是能做到排列组合创新的研究者逐渐在西方受到冷落。欧巴马还在抱怨美国理工科毕业生太少，我很为他着急。如果真的太少，理工科毕业生的工资还不涨嘛？--近日楼上和马路上都发现页岩气了，导致我昼不能寐。另外两种创新模式，留待日后再谈。