正如威廉吉布森指出：未来已来，只是尚未流行。《爆裂》便是来自未来的明信片。
越是在发生重大改变的时刻，越是会出现两极分化，赢家、输家有时只在一念间。未来已经装上了全新的操作系统。这是一个重大升级，对我们而言，随之而来的则是陡峭的学习曲线。在指数时代，替换旧逻辑，我们的思维亟需与世界对接，推翻过去已经成为大众所接受的常识，学会差异化思考才能屹立不倒，不被卷入历史的洪流。
涌现优于权威、拉力优于推力、指南针优于地图、风险优于安全、违抗优于服从、实践优于理论、多样性优于能力、韧性优于力量以及系统优于个体。在《爆裂》一书中，伊藤穰一和杰夫豪将这一逻辑提炼为９大原则，帮助人们驾驭这一动荡时刻，应对当下的挑战。
麻省理工学院媒体实验室聚集了全世界的创造性人才，被誉为实现寓言的地方。《爆裂》一书则包含了非凡的案例研究和来自麻省理工学院媒体实验室等机构的前沿研究和哲学理念，它将帮助你适应这个难以预测的世界，并获得成功。
本书作者伊藤穰一，没有从大学毕业，但是却掌管了世界上最负盛名的创新机构——大名鼎鼎的麻省理工学院媒体实验室。
在互联网时代，一种「新体制」正在解决一些过去的「旧体制」解决不了的问题。它是在描述一个——庞大的、整体的、已经到来的、正在制造成败的——全新体制。
这本书只讲了九个道理：
1.涌现优于权威
意思是说新的事物（比如新技术）比过去的权威更重要。在这种前提下，人类唯一能做的就是接受新的事物。
当大量细微的事物通过简单的选择行为，如向左还是向右、攻击还是忽视、买入还是卖出等，表现出远超个体能力的特性时，“涌现”便会发生。蚁群是最典型的例子。这一元组织拥有比个体强大得多的能力和智慧：蚁群知道附近有没有食物，何时采取躲避动作，需要出动多少蚂蚁去寻找当天的食物或抵御攻击。
人类的大脑是另外一个蕴含“涌现”理论的令人震惊的例子。组成人类基因组的2万个不同基因中，大约有1/3出现在大脑中，并且掌管着数百亿个神经细胞的生死。每一个神经细胞尽管相对复杂，但自身没有意识，或者说不够聪明。然而，当这些神经细胞相互连接时，便会形成一个令人惊讶的网络，该网络不仅比神经细胞总和更强大，而且能够意识到自己在思考。尽管人们热烈讨论的话题仍然是“大脑真正的工作机理”，但很明显，以正确的方式将不太复杂的部分相互连成网络，便可以涌现思考和意识。
生命本身便是“涌现”而来的，是包括碳水化合物、脂类、蛋白质、核酸等在内的分子各自发挥作用的结果。脂类从来不会对蛋白质说：“我们需要组织和聚集起来组成一个像杰夫一样笨拙的、谢顶的两足动物。”脂类只想要存储能量，或者与其他脂类相互连接创造细胞膜。
从蚁群到维基百科，从人体到经济系统，都是符合涌现特征的典型系统，这些系统都表现出了系统的力量可以完成单独个体能力无法完成的事。互联网时代的到来为涌现提供了更多的可能，它为大众提供了一个通道，大众的声音能够被传递可以被倾听，同时，也推动了更多人参与讨论、思考和协作，使得群体智慧不断涌现出。
过去建立的权威可能随时会瓦解，从权威到涌现的转变正改变着很多机构的未来，它会催生新智慧的诞生，从而推动重塑未来社会。
作者伊藤穰一举了一个例子，麻省理工学院的一名高级研究员汤姆·奈特，他在计算机科学的诸多领域有重要的发明，但是他却在年纪很大时跑去和大二学生们一同去学生物课了，因为他知道今天半导体集成电路的密度已经接近极限，未来很难再提高了。在细胞层面基于化学反应的集成电路板或许能代表未来，因此，即使作为一个计算机科学的权威人士，奈特仍认为自己必须读一个生物学的硕士学位，以便应对涌现出来的新技术的挑战。
从权威到“涌现”的转变正在改变许多机构的未来。在前一种系统内，机构就像轮船一样，少数几个高高在上的人决定行驶的航线是否明智；而在后一种系统内，许多决定并不是这样产生的，而是从大量员工或股东中间“涌现”出来的。许多公司起初对这种现象持恐惧或不屑一顾的态度，但它们现在意识到，“涌现”系统或许会让它们提供的服务不再必要。当然，“涌现”系统也可以获得更大的回报，就像我们现在已经开始看到的一样。
从《不列颠百科全书》到维基百科的出现便是这一转型阶段的绝佳例证，前者的作者是权威的专家团队，后者的作者则是出于公益目的自发写作的读者群体。2005年，《自然》（Nature）杂志发表的一项研究表明，二者在质量方面相差无几。5自此之后，我们便见证了维基百科的稳步发展。它不仅能够及时更新信息（名人死亡、两个敌对的派系之间爆发冲突），而且还能引发不同意见，促使人们思考，并最终就信息的呈现达成共识。
【我的评论】未来，某个领域的权威（前浪）不是被后浪拍死在沙滩上，而是在海里就直接被涌现出来的新权威淹没。
2.拉力优于推力
所谓推力，就是用各种方式推销给你东西，而所谓拉力就是自己有需求而主动获取。在互联网时代，分布式的、来自底部的主动需求，显然要比从上面推下来的东西有价值。
正如内在奖励比外在奖励更能激励人们有更好的表现，拉力是一种自发的力量，它比外部的推力更有效。人们一贯用的推力策略将资源推向他们觉得有用的地方，这种方式效率低下。而拉力思维是先有需求，再将有用的资源吸引过来，从而使得世界从资源储存向资源流动转变。
推力”战略与网络本身固有的属性是对立的，当然你也可以把这些固有属性说成是网络的DNA。像暴雪娱乐（Blizzard Entertainment）这样的在线游戏公司早就采用了“拉力”战略，而且很快把它变成了自己的优势。暴雪娱乐将游戏玩家和游戏迷社区视为其组织的一部分。事实上，许多游戏玩家已成为暴雪娱乐的正式员工。玩家的想法已被纳入游戏的开发和设计中。游戏开发人员还经常与玩家分享游戏研发的内部运作，甚至允许玩家使用受版权保护的内容来创建视频或其他衍生商品。在这些系统中，我们很难看到公司和客户之间存在明显的界限。
由此可以看出，“拉力”战略不仅适用于各组成部分和人力，对金融资本也同样有效。Kickstarter允许人们以一种比传统筹资更灵活、更迅速的方式筹得他们所想要的。事实证明，亚马逊网络服务背后的成功逻辑同样适用于资金筹集。通常人们会把众筹与研发新产品等不太可靠的想法联系起来，但Experiment.com（一个在线众筹、融资平台）表明，同样的系统也可以用来为严肃的科研项目筹资。
除众筹外，众包也为独立创作者提供了经济实惠的方案，让他们可以拓展资源。初创公司和个人可以不雇用工程师、设计师、程序员团队，而是借助全球自由职业者和志愿者社群所提供的专业知识填补空缺。这当然也与“涌现”系统有关，因为没有任何规则存在于真空中，它们相互补充、相互沟通。
Safecast项目表明，在软件和硬件开放的环境下，有奉献精神的志愿者团队能在快速变化的环境中构建比政府提供的官方工具更准确、更有用的工具。这些工具能为受灾地区的民众提供准确的数据，使他们能够照顾自己和邻居，同时也能鼓励他们为帮助自己和全世界人民创建数据。
Safecast项目之所以能快速启动，其中一个原因就是大众能自由访问社交媒体和其他在线工具，这使得志同道合的人们能够快速创建社区，分享信息，鼓励彼此，也能提供其他的无形资源。这些拓展后的网络还可以为定位工具、工作空间和制造设施提供帮助，进一步降低创新成本，让新想法和新项目摆脱中心权威的指令而自由发展。
很多类似的项目也受益于推动硬件领域实现快速、低成本创新的现代样机技术和供应链。同样的创新模式已在软件领域出现。这使得独立创作者开发复杂的消费产品成为现实，
在我们的生活中，觉察模式和专注–执行模式之间自由切换的能力是拥有偶然幸运的关键技能，但关键是将那些“幸运”的事转化为切实的机会。
其中一个问题是，传统的教育体系以及大部分商务培训都鼓励专注和执行，限制成为“觉察者”的机会。很多培训都集中在对已知问题的解决而不是预想和探索未知问题。
在“拉力优于推力”上，你必须充分警觉，关注当下，通过探索和好奇开拓广泛的人际网络。你需要将兴趣和能力有效组合起来，能够在机会和危险出现时快速反应。过分关注过去或未来，会让你的视野变得局限，使你无法应对变化、机会和威胁。在许多方面，拉力就像禅或武术训练，需要有奉献和开放的心态。
【我的评论】让用户形成缺失感，再去提供商品，会好很多。内容营销大有可为。给用户选择，比强迫更有价值。
3.指南针优于地图
在能够预测的年代，我们看到地图就能找到路径，但是在未来，很难画出一份准确而具有时效性的地图，因此使用指南针找准方向，要比按图索骥有意义得多。
地图意味着掌握详细的地形信息以及捷径，而指南针是更加灵活的工具，需要使用者发挥创造性和自主性找到自己的路。一份详细的地图或许可以付出更小的代价和成本指引你到达目的地，而好的指南针却总能带你去你想去的地方，不仅能发挥你的创造性和自主性，还能让你快速应对不断变化的环境，在探索之路上也许会让你找到意想不到的宝藏。
指南针优于地图”战略不仅可以让创新者在探索新理念的同时不偏离目标，帮助学习者从全局角度出发理解遇到的难题，也可以让个人和企业快速应对不断变化的设想和环境。面对障碍时，携带指南针的创新者可以借此导航绕过障碍，而不需要回到原点重新规划路线。这样他们不仅可以快速改变方向，还可以省下时间和成本，不用为了应对众多无法预见的突发情况而制订若干计划。
各项指导原则不会引导你去一个特定的目的地。它们像指南针一样发挥作用，在创新的过程中为你指明方向，不管你选择哪片区域。
多年来，富有才华的教育改革家一直致力于改变教育状况，他们的努力鼓舞人心，但进展缓慢。遗憾的是，这些可能是错误的尝试。“知识就是力量”（Knowledge Is Power Program，KIPP）项目创办于1994年，如今在全美最落后的社区中运营183所公立特许学校。它们在公立学校纷纷失败的社区中取得了令人瞩目的成果。公立特许学校重视纪律，延长每日教学时间，让学生循序渐进学习数学、阅读和写作，并且强调布置作业。美国数学政策研究所在2013年的一份研究报告中发现，KIPP学校学生的数学科目学习进度平均领先其他学校学生11个月，科学科目领先14个月。
教育改革家还推出了一项最新的全美教育创新计划——“共同核心标准”（Common Core Standards）。45个州开始实施美国全国州长协会制定的新教育目标。11这些州也推出了一系列标准化考试衡量学生的学习程度。然而，不同领域越来越多的专家呼吁，当我们修好自己老旧的道奇车里的发动机时，世界上其他国家已经在新式陆行艇上应用冷聚变引擎技术了。比如，芬兰不举行任何标准化考试，几乎不设置核心课程，让每个老师拥有近乎完全的自主权。
“KIPP项目的前首席执行官斯科特·汉密尔顿（Scott Hamilton）说道，“过去几年，我做的事卓有成效，KIPP项目发展壮大，‘美丽美国’（Teach for America）项目规模扩大了4倍。我在其中发挥了作用，对此我感到十分欣慰。可是对比来看，过去几十年中我们花在每个孩子教育上面的钱翻番了，但成效甚微。”13
汉密尔顿认为美国学校即便按照更严格的“共同核心标准”，教育状况也不会变好，因为这些学校错失了良机。他目前运营一个名叫“环行”（Circumventure）的项目，通过焦点小组、现场测试和采访来确定家长和学生真正想从学校获得什么。去年大部分时间里，他在全美各地和2 000位家长以及他们的孩子进行了沟通。“我了解到的是，人们对学习本身有很浓厚的兴趣，但对学校的大部分课程不感兴趣。换句话说，学习和学校之间的关联性很低。
一个女孩问我，‘我想成为一名服装设计师，为什么要学代数’。我不知道怎么回答。”汉密尔顿打电话给研究教育的认知科学家丹·威林厄姆（Dan Willingham），询问为什么高中生要学习在他们生活中应用极少的代数。威林厄姆回答：“首先，代数是大脑的体操。”他接着说了更重要的原因，“代数教大脑如何将抽象的理论应用于实际”。换句话说，代数是座桥梁，连接柏拉图的理念世界和我们居住的纷乱世界。学生，包括所有人，都需要这座桥梁。
汉密尔顿有了答案。代数并不重要，重要的是那座桥梁——抽象思维。它是我们导航用的指南针。“那么我们的教授方法是最好的吗？”汉密尔顿问道，“因为如果有其他有趣且由学生驱动的方法，我可以把这些方法整理出来。”
幸运的是，现在有一款应用实现了这个目标。- Scratch
自2007年推出后，Scratch缓慢而持续地发展，如今规模越来越庞大。戴维·西格尔接触它时，该软件网站的流量比麻省理工学院任何一个站点的流量都多，在线项目增加到成千上万。每隔两三秒，软件的论坛区都会有新的评论和留言。雷斯尼克团队正在进行一次彻底的软件修补和更新，但工作量让雷斯尼克和整个团队精疲力竭。“我明白，若要让Scratch完全释放它的潜力，我们的工作团队需要一个新的架构。”他回忆说，“单单凭借媒体实验室本身是无法完成的。
他们的目标是不仅让小学生能够编程，而且还能从中找到乐趣。西格尔意识到自己在家中辅导儿子扎克编程也十分困难。“我只能想象，没有我这样专业背景的父母持续鼓励孩子编程，孩子会遇到怎样的困难。”但他若有所思地说，Scratch能够成为最好的工具。“软件在小学和中学将非常有用，因为大多数小学、中学并没有多少合格的编程指导人员。
雷斯尼克和西格尔都认为学习编程并不只是为了培养未来的计算机工程师，学习编程是一种学习如何学习的极其有效的方法。雷斯尼克说：“学习编程能帮你组织、表达和分享你的想法，就像学习写作一样。这对于所有人来说都很重要。”
西格尔认同这个理念，“这不是学习为了编程，而是编程为了学习”。
【我的评论】没有一成不变的路径。在变化的环境中，指南针比地图更好，你永远可以根据自己的资源能力状况选择最适合的路径。目标不变，路径和方法都可以随机应变。
4.风险优于安全
随着创新成本的下降，风险的性质也在改变。应对未来，新规则是我们应该拥抱风险，拥抱风险并不意味着我们对风险视而不见，而是在互联网时代采用一种更为灵活的思维和方式运行。
押注伟大的人和伟大的创意或许比阅读华丽的商业计划书，与西装革履的工商管理硕士对话回报更高。把新尝试带来的失败看作一次折扣价学习机会。
伊藤穰一举了深圳的例子。为什么这个地方成了全世界很多高端硬件产品部件的供应源头，伊藤穰一认为这是因为深圳的小企业更愿意承担风险，在未来，没有什么是绝对安全的。美国只有像深圳那样愿意拥抱风险，愿意承受失败并从头再来，才能够与深圳相竞争，这其实等于是让美国回到当初的成长阶段，看似是倒退，其实是进步。
在品牌、市场营销以及提出每个人都想放在口袋中的小玩意儿的创意方面，西方拥有优势。但在带着这种优越感沾沾自喜之前，请考虑到一点：几乎所有大型电子制造商都在深圳生产产品，而且这些中国工厂也越来越具备生产精巧、高端的本土产品的能力。
当制造一部极好的新款照相手机的难度不再大于为安卓（Android）手机系统创造一款全新应用程序时，我们无须水晶球便可以看清楚现状，因为事实已经发生了，那便是“山寨”，而且正在深圳上演。
大约5年前，改变便已经出现。首先是山寨产品的质量不断提高。Nckia和Samsing的产品质量和耐用性很快便赶上了诺基亚（Nokia）和三星（Samsung）。然后，更令人惊讶的事情发生了，那就是山寨产品开始对原版产品进行改良，它们开始创新。由于不受专利和严格的法规限制，山寨产品制造商开始生产具有稀奇古怪功能的产品，如带有高清投影功能的手机。为什么不这样运作呢？利用凯西的超级快速、灵活的供应链，聪明的企业家可以小规模生产出不同种类产品的试用品，然后评估需求，再大规模生产销路好的产品。
安德鲁·黄对《连线》杂志的记者说：“它们对硬件所做的事情就跟网络所做的复制、混成和刻录一样。”措手不及的大型消费类电子产品公司慌乱应战，争相追赶：带有双SIM卡（用户身份识别卡）卡槽的LG手机？内置假钞识别器的三星手机？这两种功能实际上都是山寨产品的创新。当然，当三星推出这一功能时，山寨厂商已开始转而开发更多其他功能和创新。大公司往往需要数月的时间才能对市场需求做出响应，它们赶不上山寨厂商的速度。与山寨厂商不同，大公司在发布每项产品之前，必须就复杂的国际专利事项进行谈判。
当小组访问大疆创新科技有限公司时，他们看到了一家已经居于领先地位的公司。33该公司生产了幻影系列四旋翼无人机。大疆创新是一家初创公司，以每年5倍的速度不断增长。它研制的无人机是有史以来最畅销的，其拥有的专利数量也排在中国前10名。该公司明显受益于那些工厂的经营理念，但同时也明白知识产权的重要性。大疆创新集合了硅谷初创公司的创新思维和小组参观过的那些工厂的经营理念。
2009年，山寨手机占据了全球手机市场20%的份额，而且正在快速将触角扩散至其他消费类电子产品领域。这是大到不可思议的蛋糕中的一大块：如果把全球黑市产品市场比作一个国家，其国内生产总值将达到10万亿美元，排在全球第二位。从这个角度考虑，承担风险是值得的。
2010年，在把比特币开源项目的关键部分交给加文·安德烈森（Gavin Andresen）之前，中本聪凭借一己之力完成了几乎所有对于该软件的修正。作为比特币基金会前首席科学家的安德烈森说，截至2015年年底，中本聪最初编写的代码仍然占到了比特币核心的30%。11他还表示，那些有权力接受比特币核心更改的核心开发者很古怪，而且惧怕风险，相比他们，中本聪有过之无不及。事实上，安德烈森认为，中本聪于2011年4月离开这一项目的原因之一便是，他控制代码的想法与建设其所需的开发者社区背道而驰。
2010年2月，“比特币市场”成为首个比特币兑换市场，人们可以用法定货币购买比特币，或者将比特币折合成传统形式的货币。2010年5月，全球第一笔比特币真实交易产生，来自美国佛罗里达州杰克逊维尔市的拉斯洛·豪涅茨（Laszlo Hanyecz）花1万枚比特币买了两块比萨。尽管这个价格在当时看上去较为合理，约合25美元，但在2015年年初，同样的1万枚比特币的价值已经超过了200万美元。
也是在2010年，最知名或许也是最为声名狼藉的比特币交易平台Mt. Gox开始崛起。
比特币的一个矛盾，即数字加密货币的匿名特征会引起犯罪分子和恐怖主义分子的关注，而其专门设置的透明架构则使其在面对外界检查时完全无法应对。这并非一个缺陷，它本身就是平台的一部分。正如Bitcoin.org所说：“比特币设计之初便是想让用户像使用其他任何形式的货币一样，以可接受的隐私程度进行交易。然而，比特币并不是匿名的，无法提供像现金一样的隐私性。使用比特币会留下大量的公开记录。”
这与最初的《密码朋克宣言》（Cypherpunk’s Manifesto）是一致的：“隐私并不是秘密。隐私是人们不希望外界知道的事情，但秘密则是人们不希望任何人知道的事情。隐私是选择性地向世界展示个体的权力。”比特币需要从用户那里获取一些信息，用户来决定想向谁透露、透露多少。”
高等教育中的“低买高卖”，是指要努力找到一个新兴领域，你在其中拥有一定的优势和热情。这或许会有风险，但你会有更大的可能性跻身这一新兴领域的顶端，面临较少的竞争。在最糟糕的情况下，你至少依然在做你喜欢的事情。
除了“低买高卖”之外，风险投资的另一个重要经验是，当创新成本变得很低时，努力提高成功率要比减少损失更为重要。在本章中，我们讨论了要花费更多用于投资价值而非尽职调查，不要为了挽回一项投资而投入更多的资金。除此之外，还要保持乐观，培育你的投资组合中的赢家。
随着创新成本的不断降低，让公司运转起来的初期投资额通常会很少。当资金短缺、初创成本增加时，拥有资金的人会有更大的权力。但现在，拥有好产品和好团队的连续创业者通常会在硅谷获得投资者的青睐。”
【我的评论】创新都有风险，怎么样能够让自己不断有创新的愿望，必须是愿意且能够承担风险。
5.违抗优于服从
创新需要创造力，而创造力要摆脱束缚，科学进步的规则便是打破规则。在解决问题时，违抗通常要比服从获益更多，例如计算机安全便是在黑客打击中得到改善。尤其是在科技时代，每一个人都需要打破常规的创造力。而为了使创新能力增强，人们需要在遵循规则的同时，不断思考其公平性，并拥有无须获准便能采取行动的自由。独立思考，质疑权威是取得创新突破的关键。
伊藤穰一在这本书中用一个故事说明违抗的重要性，即20世纪初杜邦公司（DuPont）发明尼龙的故事。卡罗瑟斯（Carothers）的老板斯泰恩（Stine）给予下面的科学家足够的自由做自己的研究。但是，他后来的老板博尔顿（Bolton）要求大家研究能赚钱的东西，所幸的是卡罗瑟斯仍继续专注于自己的兴趣，并且利用过去自由研究时期积累的科研成果，最终发明了尼龙。杜邦公司的尼龙保持了快速发展的势头。尼龙连裤袜首次面向公众销售那天，销量达到了约80万条。到1941年12月，尼龙袜已占据30%的美国市场，是有史以来最成功的消费品之一。
伊藤穰一认为，没有违抗就没有大发明，因为创造力需要摆脱束缚，这其实就是在违抗那些出于善意的（和不那么善意的）管理者的意愿。
20世纪20年代初，3M公司研究员迪克·德鲁（Dick Drew）将其研究重心从砂纸转移到新型胶带。此前，砂纸一直是公司的主打产品。他受到一群汽车工人的启发，这些工人总是抱怨遮盖部分车身的胶带经常会粘上金属上的油漆。他的新研究方向和他的日常工作——寻找将研磨剂粘到纸上的更好方法——没有太大区别。但对于公司总裁威廉·麦克奈特（William McKnight）来说，这已偏离太多。他要求德鲁立刻中止现在的研究，回到原来的工作岗位。
德鲁答应了，但仍坚持研发一种更好的遮蔽胶带。当麦克奈特走进实验室时，恰好碰到德鲁在研发这种胶带，他没说一句话，但之后拒绝出资购买德鲁用来批量生产这种新型胶带的造纸机器。德鲁并没有气馁，他利用可不经许可购买100美元以内物品的权限，下了很多99美元的订单以购买新机器。他最终向麦克奈特承认了自己的“诡计”，麦克奈特深受触动，由此制定了新的企业政策：“如果有人在研究对的项目，而且他们竭尽所能地致力于找到解决方案，那就不要干涉他们，包容他们的主动精神并相信他们。”
1925年，德鲁研制出了首款带有压敏黏合剂的胶带。不久之后，他发明了透明胶带（人们所熟知的苏格兰胶带），从此彻底改变了3M公司的经营轨迹，从一家生产砂纸和金刚砂的美国本地制造商转变成为多元化经营企业，而且仍在继续从事一些令人意想不到的研究，例如意外发明了便利贴（研发一种超强黏合剂失败后，却意外地发明了一种可重复使用的、“有黏性的便签本）。”
卡罗瑟斯和德鲁的共同特点是，不管老板要他们做什么，他们都对没有特定目标、自由的研究充满热情。在20世纪二三十年代，这种情况很罕见，现在可能更少见。我们的公司，封闭的工作环境，都没有这种自由精神，甚至连教育体系都不鼓励以兴趣为出发点的学习和探索，而是教育学生要遵守规则，不提问题。这也是很多人越长大越感觉自己缺乏创新能力的原因之一。伊藤穰一经常问听众，他们中有多少人在上幼儿园时觉得自己是伟大的画家，又有多少人现在仍然这么认为。不出意料，他们的答案都很令人沮丧。
探索、质疑、违抗，这种对待工作和学习的方法帮助推动了互联网的诞生和发展，也改变了从制造业到安全产业等各行各业的发展轨迹。互联网的先驱们最初创业时都没有商业计划书，也没有获得别人的认同，他们只是做他们要做的和想做的。伊藤穰一帮助创立日本第一家互联网服务供应商时，电信行业的律师们写信告诉他不能这么做，但他还是这样做了。创建硅谷的创新者亦是如此。直到现在，硅谷依然占据特殊地位，是灵敏、充满生机、无限制创新的中心。
吸引创新者涌向硅谷和媒体实验室的有创造力的违抗文化，在很大程度上威胁着管理者和许多传统机构。然而，如果这些管理者和机构想要支持最有创造力的员工，并在即将到来的颠覆性时代中生存，那么他们需要接受这种文化。显现出违抗多于服从一面的创新者不仅会提高自身的创新能力，同时也会激励他人追求卓越。
有益于社会的抗争和无益于社会的抗争之间有一条模糊的界限，有时只有在回顾事情时才会变得清晰。我不是鼓励人们违法或仅仅是为了抗争而抗争，但我们有时应当对照第一原则，思考法条和规则是否公平，我们是否该质疑它们。
社会和学术机构一般倾向于遵守规则，远离混乱。这个过程扼杀了“叛逆精神”，同时也扼杀了创造力、灵活性和富有成效的改变，长此以往就会影响社会的健康和可持续性。这是放之四海而皆准的真理，从学术界到企业、政府，再到我们的社区，都是如此。
【我的评论】质疑权威很重要，看目标也不能过于强调短期有用的目标，否则会造成短视。有很多束缚也是出于好意，但是由于眼光问题，会错失很多机会。
6. 实践优于理论
从理论上讲，理论和实践没有差别。而在实践中，却有差别。在互联网时代，社会节奏加快，等待和计划的成本高于实践后的随即应对。通过工作来学习，或用非长期的精力投入于新领域的创新都能降低创新成本。随着人工智能等科技的发展，为了避免被机器替代，社会需要创新型学习者。比如在教育中应当着重于教学生如何学习，并避免学习于社会生活脱节。在让学生主动探索，追求兴趣的同时，培养其毕业后，依旧能透过自主学习了解所需知识的能力。否则，他们将极容易被持续发展的社会淘汰。
对于理论和实践哪个更重要，在历史上一直有争议。伊藤穰一并不想论述谁更重要，他所谓的“实践优于理论”，意味着由于节奏快、变化成为新常态，等待和计划的成本要比先实践后随机应对更高。在过去慢节奏的时代，做所有事情的时候，都可以规划好了慢慢来，这样可以有效避免损失。今天这种规划变得不现实，因此应该先行动起来再说。
事实上，和Code.org、“编程学院”以及其他正在争取让更多计算机科学课程进入美国学校的组织一样，雷斯尼克和西格尔也雄心勃勃，他们有一个更为大胆的目标。“我们让孩子学习写作不是因为想让他们成为记者或是作家，”雷斯尼克说，“学习写作是因为它可以帮助你学习。和通过写作表达想法一样，我们也用编程表达想法，编程能教会你如何思考。”在他们看来，计算机科学不是一个科目或一门学科。它应该处于每个基础科目或学科“的位置。
极具讽刺的是，目前最理解Scratch基金会宗旨的学校恰恰是那些最不需要该基金会支持的学校。私立学校和富裕的社区已经开始热情满满地将机器人和编程融入其课程设置，这样的二元分化只会加剧美国教育系统业已存在的成绩差距。
“到最后，我们会有两套教学系统，一套属于富人，一套属于穷人。”语言学家、教育家、游戏设计师詹姆斯·吉说道。穷人的教学系统教学生如何应试，遵照标准课程，“保障你获得基本的知识，进而让你胜任服务工作”。而另一方面，富人的教学系统强调解决问题、创新以及探索新知的能力。“这些学校的学生最终将在全球舞台上大展宏图”。吉说，争取民权的最新战场不是选举权或平等就业机会，“而是代数”。
在一台计算机上，特权意味着访问权。一些用户拥有管理员权限，他们有权决定哪些用户可以使用这台机器。一些人有创造的权限，一些却只有使用的权限。在该语境下，这是一个生动的比喻，也是社会必须要回答的隐性问题：在越来越复杂的未来，谁会获得特权？
这是很微妙的一点：编程教学生如何解决问题、如何创新。然而，如果学生们能够加入程序员和软件工程师的行列，那些最迫切需要Scratch这类软件以及电脑的一些学校将会喜出望外。西格尔说：“仅仅在一些学校教授Scratch课程是不够的。我们需要将它推广到每一所学校。”
未来几十年中最成功的将是那些能利用网络学习，能及时应对挑战的人。这就是“学习”优于“教育”原则和“拉力”优于“推力”原则的共同点。授学生以鱼，不如授他们以渔。这也有助于他们习得必要的技巧来拓展、培养和驾驭能让他们终身学习的社会网络。
无论学生们的兴趣是什么，拥有广泛多元的联系都会为他们提供更多机会，从而使他们更深入地探索自己的兴趣，促成有意义的项目和讨论。社交媒体和其他通信科技使得年轻人更易于寻找有共同兴趣的人，但许多学生没有机会加入在线社区，因为他们的学校没有相应的资金，或他们所在的学区不允许其接触特定社会圈子以外的人际互动，又或者老师和家长认为互联网会分散他们学习的精力。
尽管美国教育政策近来发生了变化，试图将更多新技术引入课堂使课程现代化，但仅仅引入新技术是不够的。在很多学校，老师没有时间学习新技术或缺乏将技术完全融入课程的技术支持。解决这些问题的方法之一是，邀请热衷技术的教育专家与学生们分享知识，同时让教导人员监督考核并对课堂进行必要的指导。
当老师和教育专家需要同时出现在同一个课堂时，上述方法是行不通的。但社交媒体、流媒体和其他即时通信技术使得学生和老师能够联系到全世界鼓舞人心的导师。
解绑意味着把一个人身兼的多种角色，比如学科知识、教学技能、评测能力等，变为一个人承担一种角色。“解绑”让老师们专注于自己某一项专长，比如教学技能、评测，而让其他专家负责点燃学生的学习热情并帮助他们发现自己的兴趣所在。
并不是每间教室里的所有学生都会对同一件事物感兴趣，所以让学生参与到兴趣驱动式的学习模式中，通常会帮助他们应对课程中比较枯燥但必要的部分（或是理论），引导他们获得更全面的学习体验。幼儿园和大学都有退学经历的伊藤穰一喜欢潜水和热带鱼。全面探索这些兴趣意味着，要教喜欢这些的学生波义耳定律背后的数学、水化学、海洋生态系统以及科学上的命名规则。
这便引出另一个让我们重视“学习”而非“教育”的理由，即课程改革和学生专业选择通常是源于对当前和未来市场需求的预期。随着技术和社会的持续发展，如果学生仅接受现成的教育，而不培养兴趣驱动式、自主式和终身式学习的能力，他们将永远处于劣势。有学习热情的学生总能在接受正规教育后，通过自主学习了解自己需要的知识。
媒体实验室通过实践聚焦兴趣驱动式、热情驱动式的学习。实验室也试图理解这种创新学习模式，并将之推广到社会中。社会需要越来越多的创新型学习者，而不需要那些能被机器人和计算机取代的人。
所有这些并不是要质疑“理论”在一个半世纪的知识传播中所发挥的核心作用。但理论本身是有诱惑力的，也是危险的。“实践”必须贯穿“理论”，就像“理论”必须贯穿“实践”一样。在快速变化的世界中，这一点前所未有的重要。未来的科学发现一定会检验我们最看重的主张。
【我的评论】先行动，再从实践中获得认知。因为等待和计划的成本高于随机应变。
7.多样性优于能力
人才与任务匹配的有效方式，是观察成千上万民众的行为来确定谁具备完成任务的潜质，而不是基于传统地将任务分配给适合的人的管理模式。因为，自我复制是高能力的天性，而领域差异往往使外行人更能解决一些难题。因此，当今社会的每个职场都需要多样性，多文化的职员分配，这使得消除无意识偏见，努力实现种族，性别平等变得极为重要。多样性将使创新具有更多的可能性。
美国礼来制药公司于2000年创办了InnoCentive，该公司的商业模式就是为客户提供高度多样性的知识。InnoCentive将大公司、商业研发实验室以及医学研究倡议遇到的难题公布在网络公告站上。来自大约200个国家近40万的专业人员和业余科学家经常访问该网站，其中有超过一半的人居住在美国以外的国家。9这些问题并不是普通的科学难题。你绝对不会想到像默克公司这样的跨国制药企业内，成千上万名化学家都无法解决的化学问题，某个得克萨斯大学一年级电子工程系学生能解决。
尽管如此，每个人都可以发布自己的解决方案。如果该方案切实可行，发布者就将得到奖励，奖金通常在1万美元——4万美元。InnoCentive公司表示，大约有85%的问题最终得以解决。鉴于挑战的难度系数，这样的成功率已经算是高的了。但值得探讨的是谁解决了难题，以及他是如何解决这些难题的。根据哈佛大学商学院的研究，成功的解决方案与研究人员卡里姆·拉哈尼（Karim Lakhani）口中所称的“领域差距”存在正相关关系。说白了，越是外行的人，越可能解决这一难题。
如果一家大型消费品公司想以最低的成本生产化合物，它可能会让公司最优秀的化学家应对这一挑战。我们一般都会相信，某个学科领域内最聪明、接受过最好训练的人最有能力解决自己专业领域内的问题。的确，通常是这样的。当他们失败时（他们偶尔是会失败），我们会想寻找一名能力更强的，即类似的其他高水平专家。但是，自我复制是高能力的天性，同此前的专家一样，新的专家团队也是在相同的顶尖学校、机构和公司接受训练。这两组同样能力超群的专家团队会用相同的方法去解决问题，产生同样的偏差、盲点和无意识倾向。
越来越多的研究表明，多元化的团队在大多数领域内更具生产力，多样性正在成为学校、公司以及其他机构战略发展的要素之一。多样性或许是好的政治、好的公关的特征，它依赖于个体对于种族和性别平等的责任感，或许会对精神有益。但身处挑战可能极端复杂的时代，多样性同样也是好的管理方式，这与多样性被认为要以牺牲能力为代价的时代迥然不同。
种族、性别、经济背景、规则训练都很重要，因为它们是产生认知多样性的密钥。
【我的评论】未来，通才比专才重要，在一个机构中，人才的多样性比单一化有优势。高能力的人善于学习，复制能力，跨领域找到更好的解决问题的方法。
8.韧性优于力量
通常而言，大公司倾向于储备资源，用强大的自身抵御失败，但一旦真的失败，便因成本过高，很难东山再起。而在互联网时代成长起来的软件公司则善用极少的原始投资，从不断失败中学习经验，这恰恰允许他们在原有想法失败时拥有足够的韧性，轻松自由的变换核心，无须增加成本就能保持生存。因此，为了保护网络安全，战无不胜的防线是灾难性的幻想，而不断改变的，无法预测的防御措施才具有有效的防护力。面对攻击者，不断的从错误中学习和适应才是好的抵抗方式。
对这一点的认识，或许来自伊藤穰一东方人的基因，即对所谓的“柔能克刚”的认同。力量在一个机构中的作用当然不消说，但是，如果我们承认未来的不确定性，以及局部失败的必然性，我们就需要一个能抵御灾难性故障的系统，而韧性能够帮助度过意想不到的风暴，使得一个机构真正变得更加活跃、强健和有活力。在未来某一时刻，我们都可能无可避免地要面临失败，最实用的系统能够快速革新重生，关键在于保持韧性。
有足够韧性的机构不仅能顺利从失败中恢复过来，而且还得益于免疫系统效应。正如健康的免疫系统通过发展对抗病原体的新预防措施以应对感染一样，一个有韧性的组织会从错误中学习并适应新环境。这种方法帮助塑造了今天的互联网。互联网并没有为每一个可能出现的攻击或失败做计划，而是通过应对和学习此前出现的攻击和安全漏洞，生成了免疫系统。在早期，失败的代价还较小时，这给了它所需的韧性，使得它无须增加成本就能生存下来。然而，即便是恶意攻击和偶然失败的成本上升，这一灵活免疫反应仍将继续增强网络的韧性。
假以时日，注重韧性优于力量策略还能帮助机构开发更加活跃、强健、有活力的系统，
该系统更能抵御灾难性故障。因为它们不在预测未来上浪费资源，不在不必要的手续和程序上浪费过多的时间或精力，它们能确立机构健康发展的基线，帮助它们度过意想不到的风暴。对于互联网初创公司和软件公司是这样，对于硬件公司、社会组织和非营利组织亦是如此。在所有这些领域中，创新成本以及由此带来的失败成本正在迅速下降，以至强调力量优于韧性或许已不再有意义。
当然，上述这些不是为了说明创新者及其所在的机构不应该规划未来或预测潜在的问题。而只是简单地让你意识到，在未来某一时刻终会面临失败，最实用的系统能够快速革新重生。关键在于：当抵御失败的成本超过屈从于失败时，敢于承认这一点；保持韧性，即便公司处于蓬勃发展中。
计算机行业专注于同质性：大量炮制无限接近的相同硬件和软件。结果是，一个代理可以在一个主机（如计算机）内造成大破坏；或者，任何加入物联网中的个体都可以轻而易举地传染任何数量的副本。
作为数亿年进化的产物，人类的免疫系统具有拜占庭式复杂的特征，但在本质上，它只是在玩一个复杂的“我们对抗他们”的游戏。任何对宿主来说是异质的就是“他们”；任何不是异质的就是“我们”。福雷斯特和她的同事使用“基于代理的建模”模拟复杂系统，这是一种战争游戏，它通过强大的计算机和无数个体代理互相攻击。这不同于气候科学家使用的其他计算机建模系统，例如，基于代理的建模允许个体行为自私，最重要的是，从他们的错误中学习和适应，就像生态系统中的个体参与者或人体内永久的细胞战争一样。
【我的评论】韧性就是生存和改变的低成本带来的面对不确定性结果，而保持生存和创造持续性的特性。承认失败，不断从失败中学习并成长。
9.系统优于个体
负责任的创新不只需要速度和效率，同时也要持续关注新技术带来的整体影响，以及理解人、社区和环境之间的关系，例如每一项科学和技术的创新干预必须考虑到对全球网络的整体影响。这样的策略，在当今的产品设计中得到应用，从客户体验着手在返回技术层面。这样的共同设计激发用户自发寻找解决问题的方案，增加了个性化定制的可行性。
这其实是系统论的观点。真正具有竞争优势的是一个系统，而非一个特别强大的个体；是一套能够保证不断成功的制度，而不是一个天才个人的行为。
对于复杂系统的研究已经成为科学研究中最具前途的领域。它天生便是跨学科的，是物理学家、信息论者、生物学家以及其他科学家联手研究发现无法被任何单一学科囊括的领域。
复杂系统的数量或水平受4个因素的影响：异质性、网络、相关性、适应性。密歇根大学复杂系统研究中心主任斯科特·E.佩奇（Scott E. Page）说：“把它们想象成为4个旋钮。”佩奇说，在某个点上，这些旋钮全部归零。我们生活在一个孤立、同质的社区中，不具备足以应对快速变革的条件，但数千年来，这并不重要。例如，罗马帝国历经数百年才瓦解。佩奇说：“近些年来，我们把这些旋钮上的音量全都拧到了11。我们并不知道这样做的后果是什么。”正是这些未知把我们引到了第三个条件上。
气候学家已经指出，全球变暖其实是一个误称，并非所有地区都会出现气温上升。许多地区将迎来更多的极端天气。37这是因为，气温的上升会给既定气候模式带来更多变量，一些地区将因此变得干旱，一些地区将会变得湿润，而几乎所有地区都将遭遇更多的风暴。全球变暖并不是简单地带来了全面性的气温升高，而是会极大地增加气候系统的波动性。变暖其实只是更多的气象不确定性的开端。
“系统优于个体”原则让人认识到，负责任的创新不只需要速度和效率，同时也要持续关注新技术带来的整体影响，以及理解。
维系与不确定性的健康关系是贯穿这些原则的重要主题之一。在过去几年中，人类一直都被轻松击败，但这与我们即将面对的事相比算不了什么。例如，成功的机构不会与庄家对赌季度销售数字，它们知道下一次可能就将遭遇黑天鹅事件。它们或许不会下大赌注，而是会选择采取投资组合的战略，在不同的产品、市场或观点中下小额赌注。
【我的评论】公司面向创新，首要任务是要设计一个具有竞争优势的系统，靠系统来赢得胜利。
阿尔法狗获得了5局比赛中的4局胜利。人们或许认为，一台计算机击败了围棋历史上的传奇冠军可能会减少人类对围棋的兴趣，或者让围棋变得不再那么有趣。事实上，在线观看比赛视频的人数超过观看超级碗比赛的人数。11围棋棋盘的销量也大幅增长12，一名来自麻省理工学院围棋俱乐部的学生宣布，该俱乐部的规模扩大了一倍。哈萨比斯在麻省理工学院演讲时表示，与“阿尔法狗”的互动重燃起李世石对于围棋的兴奋感。
很明显，“阿尔法狗”并未让围棋变得不再有趣，反而为这项运动、围棋选手和学者界注入了一股创造力和能量。
关键是将深度学习——一种模式识别，类似于人类大脑（或谷歌）在看过多幅图像之后能够识别出一只猫或一辆消防车——与“学习”聪明地结合在一起，它由此可以从统计数据上猜测出可能会发生什么，或者在围棋比赛中，考虑到过往所有比赛，一名人类棋手可能会在特定的棋势内下出哪一步。这便是一名围棋棋手最基本的模式：从他学习到的历史棋谱的模式中猜测下一步如何走。然后，他们再添加上一种强化学习，让计算机尝试新的东西。就像大脑通过得到多巴胺的奖励进行学习一样，当它做出成功的举动后，便会强化“这是正确的”的神经通路。强化学习可以让一台计算机做出尝试，奖励成功的实验，并由此强化这些战略。
伊藤穰一在书的结尾用了谷歌（Google）的阿尔法狗（AlphaGo）和李世石对弈的例子描述了人工智能的飞速发展以及人类所面临的挑战。总的来讲，他是一个对人类未来持乐观态度的人，他认为机器还没有到取代人的时候，而人所需要做的或许是和机器的配合。伊藤穰一肯定了人类所具有的适应性，并且相信人类能够适应未来，只是我们过去过分看重物质财富而忽视了人的适应性。人的适应性的背后则应该是人的创造力。而未来的创新方法在很多方面已经体现在伊藤穰一所给的这9对矛盾中了。
读书的时候赞叹创新很容易，但真正面对新事物的时候敢不敢放手冒险，才是最难的事。
本书摘作者Sting发起了乐读创业社（http://ledu.omeng.co/），从2015年4月开始进行的“一周读一本书”活动，已经持续122周，欢迎参加，并阅读800多人提交的4000多篇读书笔记（http://www.jianshu.com/c/d3950a9c3431），也可看Sting的书摘笔记汇总。
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