昨天在读书时，看到了一段关于第一性原理的描述，便将其简单整理分享给了大家，但是总感觉没有说到位，今天在和大家谈一谈。
百度百科关于第一原理给出的解释是“根据原子核和电子相互作用的原理及其基本运动规律，运用量子力学原理，从具体要求出发，经过一些近似处理后直接求解薛定谔方程的算法，习惯上称为第一性原理 ”；
这个解释对于大多数人来说，可能有点太专业化了，比较难理解，可以进一步通俗表达为“第一性原理是从头计算，不需要任何实验参数，只需要一些基本的物理量，就可以得到体系的基本性质的原理。”
如果你觉得这个也还是比较难理解，那么来看由亚理斯多德提出的表达：“任何一个系统都有自己的第一性原理，它是一个根基性的命题或假设，它不能被缺省，也不能被违背。”
至此，我想你基本明白何为第一性原理的定义了吧。
这个名词被炒的很火主要得益于“钢铁侠”埃隆·马斯克（特斯拉汽车CEO）。他曾在采访中提到自己特别推崇“第一性原理”思考法。
马斯克这段话的完整译文：
我在想存在一种好的思维框架。那是物理学的东西，你知道，有点儿像第一原理推理（first principles reasoning）。总体来讲，我认为存在将事情缩减至其根本实质……你必须能够把那些问题“煮沸”才能从里面找出那些最基本的东西。
运用第一性原理，而不是比较思维去思考问题是非常重要的。
我们在生活中总是倾向于比较，对别人已经做过或者正在做的事情我们也都去做，这样发展的结果只能产生细小的迭代发展。
第一性原理的思想方式是用物理学的角度看待世界，也就是说一层层拨开事物表象，看到里面的本质，再从本质一层层往上走。
“第一性原理”，也有人认为其实一种，“解耦合”（decoupling）的方法和模式。
例如，假设你是一名程序员，希望改进一款开源软件产品的功能。该怎么做？
你会打开一个新的空白源代码文件，从头开始，一行行写代码吗？
基本上不会。
你该怎么做呢？
你会读现有软件的源代码，把新的功能实现补充或更新到对应的位置，提交合并(merge)请求。
注意在这个过程中，你是把前人做的东西，当成基础层。而你自己，是在这个层次之上，去叠加新的内容。
更形象化一点的呈现，可以参考计算机体系结构层级示意图，
这种分层的架构，使整个儿IT行业从业者，都只需要管好自己这一层的功能，并且为上层提供功能接口。
需要的时候，他会调用下层已经准备好的功能，而不需要去重新发明轮子。
说得通俗一些——铁路警察，各管一段儿。
想想看，为什么现在数据科学那么火？ Python、R 和机器学习框架们为何这么受到欢迎？以至于许多非 IT 类人士，都在乐此不疲渴望学习、应用它们？
其真是因为，因为许许多多的开发者，已经为你写好了实现数据科学工作的各项基础功能。
相关的软件包已有成千上万，而且每天还在不停快速涌现。你根本不需要了解哪些功能究竟是如何实现出来的，只要会搜软件、查文档，直接“拿来主义”调用就能实现酷炫繁复的功能，方便得令人发指。
难怪有人咬牙切齿说“ Python 这东西降低了机器学习的技术门槛，简直就是邪恶的存在。”
我猜说这话的人，大概自己动手写过反向传播（ back propagation ）代码。
层次累积，积木搭建。不仅计算机体系结构这么做，网络协议这么做，现在就连深度学习（deep learning）也这么做。
这种说法与解释，其实略微有点牵强附会，其只是通过一个类比来解释这个事情。虽然分工协作，确实能充分发挥自己的聪明才智，把自己擅长的事情做好，甚至是做到极致，但是这不是说每个人都能看到每一个问题、现象的本质。
第一性原理是一种思考问题的逻辑和方法，通过不断的剖析事情，找到本质的部分、核心的基础，进而站在这个地方重新推到该过程，会更加有利于看到整个过程的细节、假设。
人类社会，正是由于专业化的分工协作，才能够精益求精，迸发出巨大的生产力进步。也正是因为对于不同分工层级的近乎无条件信任，才能正常运行。
但是问题，也会随之而来。
并不是每一种解决方法或每一个工具都是永远有效，如果环境变了？如果你的前提假设不成立呢？假如你目前工作所依赖的基础层级有问题呢？那岂不是成了“沙上垒塔”？
特别是一些成功经验，使我们总喜欢把已经发生的事情，看做自然而然，同时用着自己学会的套路方法，以一种以不变应万变的态度对待一切。
此时，就会到时惯性思维的制约，导致无法跳出思维困境，对新出现的问题总是在旧方法中寻找答案。
人类固有的，脑补效应，使得如果两种事物同时出现了，总会被我们脑补为必然的关联，于是就耦合在了一起。
汽车大亨 Henry Ford 曾经说过：
如果我当初问用户需要什么，他们会说“一匹更快的马”。
你目前工作的基础似乎有改进的余地呢，甚至是真的需要推倒重来。你会怎么做？
许多人的选择是：萧规曹随。跟着大伙儿走，总不会错到哪里去吧？
我们的头脑，就是这么喜欢偷懒。
你不难感受到，耦合的结果非常不利于创新。
一想到汽车，就想到汽油、加油站……在这个思维框架里，你难以考虑到其他能源形式的可能性。
或者想到汽车，你就想到了司机，那你恐怕就没有冲动去尝试研发“自动驾驶”了。
想到上课，就会想到一间教室，几十上百号学生……类似的，这个框架里，你也无法想象几万，甚至几十万人一起上课的场景（也就是现在大家耳熟能详的MOOC）。
一个事儿，改进10%，很难。
因为无数聪明人已经在“前人基础上”，做了各种智慧地尝试。你想摘到低垂的果实，哪里有那么容易？
反而，一个事儿，要提升200%，可能却相对容易。
因为看到这种要求，人们首先就从原先的思维框架里面惊惶地“逃”了出来。
你很清楚，照着原先的路走下去，是绝对不可能提升 200%的。
还记得10几年前的智能手机长什么样子吗？
当时大家比拼的，自然是谁家的键盘手感更好，按键可以更精准，输入更快速。竞争的结果是，有些手机用户确实做到了在小小的实体键盘上录入文字行云流水，看着真让人钦佩啊。
但是，乔帮主的横空出世，颠覆了这一切。
“乔帮主”在设计美学上，有洁癖。自家用的家具，都宁缺毋滥。他就是看着那些实体键盘不顺眼。于是就思考，键盘是不是必要的？
从功能上讲，是的。毕竟语音、动作和脑波输入等技术，当时还远没有成熟。
可是手机键盘，一定要做成实体形式吗？那可就未必了。
以这样的思路，触摸屏技术就进入了他的视线。
这就是很好的“第一性原理案例”，其与马斯克的创业经历异曲同工。
那么如何运用第一性原理呢？今天给大家分享3个方法。
1）以最基础、最本质的无法改变的条件作为出发点；
2）推演过程需要有严密的逻辑体系，尽量少引入估计的变量；
3）不可随意参照现有经验和同类方案，尊重客观推演结果。
与君共勉
倾听幸福 于比利时天文台
