前言：
3月31日特斯拉发布Model 3的热度仍然没褪，全球范围内预订总量节节攀升，将近30万预定，按每辆车3万5千美金，那么潜在收入将超过100亿美金！这一家神奇公司主人公就是伊隆•马斯克（Elon Musk），前两天在本专栏发布的《Elon Musk，一个活在未来的人，和他背后坎坷暗黑的过去》引起热议，受到很多媒体转发。上一篇是讲人物传记，讲明白他投身的事业，而这一篇讲伊隆·马斯克的思维模式，深度剖析他之所以成为今日的马斯克的关键。这一篇稿历时数月，一共三万八千字，非常值得花时间投入研读，读完也许你的世界观都会被改变，所以，如果看，请深看。
作者 | Tim Urban
编译 | Cass Lin，许健，汤维维，朱丹，董飞
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这是一个漫长的旅程，其实谈到马斯克和他干的事业有很多可以说，每篇都是长篇大论。
这家伙就像是美国当年钢铁工业巨头还没兴起，谁也想不到是他点燃革命之火，颠覆了庞大的传统行业。他在2000年互联网泡沫前全身而退，捞到1.8亿美金后，并没有翘着二郎腿坐在舒服的投资者椅子上，让年轻企业家为拿到他的投资而卑躬屈膝的pitch，而是决定向一堆900磅重的相扑选手，包括汽车工业，石油工业，航空航天工业，军工产业，能源产业发起挑战，而他可能是最后赢家。他做的这一切，就是为给人类后代创造一个美好未来。
我觉得花这么大精力几个月写下9万字是值得的。这里涉及到广泛的话题，大家慢慢品尝。
我对那些在历史上度过短暂一生又极大地改变了世界的人很着迷，而且我一直很喜欢研究这些人并阅读他们的传记。那些人知道其他人不知道的，我们可以从他们身上学到一些价值干货。访问伊隆·马斯克给我一个不寻常的机会，通过我的手和眼亲自接触到这个伟人。如果说让马斯克如此能干的，只是他的钱或智力或野心，我想你错了，还有更多的不为人知的秘密。这是TED创始人克里斯·安德森称之马斯克的“秘密武器”——对我来说，就是想弄明白这些。
让我高兴的是，经过了大量时间的思考，阅读，交流，我终于得到了。文章里一大堆的事实，观察和声响最终汇聚成马斯克一个共同的主题——我相信这个特性与历史上很多最强大脑共通的，但又几乎跟每个人区别开来。
只有深入研究才能揭秘到底什么让马斯克非同凡响。让我震撼的是其实如果我们能换个思维思考，这个秘诀每个人都可以知道并且就在眼前。这个东西已经影响了我想要的生活，未来和选择，我会尽力在本文去解释。
两种质地
1681年，英国神学家托马斯·伯内特发表了“地球神学理论”，其中解释，大约6000年前，地球由表面土地和内部水形成一个完美的球体。但随后，当表面干燥了一点以后，在其表面形成裂纹，多的水从内部释放出来。其结果是《圣经》中的大洪水和诺亚方舟的故事。一切安顿下来，地球不再是一个完美的球体，表面被泥石扭曲，形成高山峡谷和洞穴河流，总之整个世界都是由那场水灾造成的。
Burnet看似想通了。其神学的伟大基础构建在把非常庞大古老的地球，与《圣经》中描述的要短得多时间的地球统一在一起。这就相当于后来科学史上寻找的广义相对论与量子力学的大一统理论。
大约在同一时间，另一组思想家开始研究地理之谜：而他们是科学家。
对于神学谜题，游戏的开始规则是“事实：地球始于6000年前并有一个席卷全球的洪水”，这在严格的范围中自相矛盾。但是科学家们开始了完全没有规则的游戏。他们把谜题变成白纸，依据任何的观察和测量结果。
在接下来的300年里，科学家们建造一堆理论，新技术带来新测量方法，旧的理论遭到了驳斥并替换到新版本。科学界奇怪地发现，地球的表面年龄越来越长。 1907年有一个巨大的突破，美国科学家Bertram Boltwood率先通过放射性元素测年龄，通过已知速率的放射性衰变，去破译测量岩石年龄的方法：知道哪些元素仍然完好无损，哪些已经转化为衰减物质。
放射性测地球年龄将历史倒推到几十亿年，这在科学史上有了新的突破，像大陆漂移理论，这反过来又促进了板块构造理论。科学家们连续突破。
同时，洪水地理学家将失去所有。对他们来说，科学界的结论没有实际意义，因为他们打破了游戏的开始规则。地球“正式”年龄不足6000岁，所以当放射性测年结果显示比它更长时，他们认为是一个有缺陷的技术。
但是科学证据变得越来越引人注目，并且随着时间的推移，越来越多的洪水地理学家背叛了之前的学说，接受了科学家的观点，他们想也许曾经的游戏规则真是错的。
有些人虽然还很强硬，老规矩就是不能变，这些人认为有多少人认可地球是数十亿年并不重要，压根认定是一个巨大的阴谋。
时至今日，仍有不少洪水派逞强。最近，一个名为汤姆·韦尔的作家写了一本书叫“大峡谷：不同的观点”，他在其中解释说：
与普遍认定不同的是，放射性年代测定一直没有证明了大峡谷的岩石是几百万年的历史。绝大多数大峡谷沉积层的起因就是全球性的洪水，那是伊甸园原罪的结果。
如果通过统计分析网站对“地理学家类型”来做用户分类的话，我想分类将是这个样子：
这说得通。无论什么宗教信仰，阅读本文的读者应该更相信数据，证据和准确度。
无论角色信仰在精神世界中如何扮演，我们大多数人是愿意去寻求这些问题的答案，关于地球年龄，我们人类的历史，雷电的奥秘，或宇宙中任何其他的物理现象，数据和逻辑是比信仰和《圣经》更有效的工具。
然而之后考虑这一段时间，我有一个令人不愉快的结论：
当涉及到大多数我们的思维方式，我们做决定的方式，我们的生活我们的生活的方式，我们更像洪水地理学家比科学地理学家。
伊隆的秘诀是什么？他彻头彻尾是一个科学家。
硬件与软件
了解马斯克思维方式的第一个线索是他独特的说话方式。比如：
普通小孩：我害怕天黑，因为天黑的时候所有我看不到的可怕的东西都出来想要抓到我，
马斯克：小时候，我很害怕天黑。但是，后来我了解到：天黑只是可见光波长范围之内没有光子。然后我想：因为没有光子而感到恐惧很愚蠢。所以，我不再害怕天黑了。
或者：
普通家长：我想少花一些时间工作，因为我的孩子开始长大。
马斯克：我在尝试少工作一些时间，因为我的三胞胎开始有自己的意识。他们快两岁了。
或者：
普通单身汉：我想要一个女朋友。我不想工作太忙以至于没空撩妹。
马斯克：我想要在约会方面分配更多时间。我需要找一个女朋友。这就是为什么我需要更多时间。我想可能5~10小时？一般而言，一个女朋友需要我每周花多少时间？可能10小时是一个底线？我不知道。
我管这个叫马斯克语言。这是一种将每天的生活准确无误的描述出来的语言。
在很多情况下，马斯克比普通人的说话方式要有效的多：
但是马斯克奇怪的地方在于，即使在你可能认为并不需要马斯克语言的地方，他仍然用马斯克语言思考。比如，当我问到他是否害怕死亡。他说：有孩子让他感到更容易接受死亡的存在。因为“某种意义上，孩子是一部分你。至少是半个你。硬件上，他们是半个你。软件上，他们有多大程度是你取决于你花了多少时间和精力和他们在一起。”
当你和我看到小孩，我们看到的只是愚蠢又可爱的小人儿。当马斯克看到他的5个孩子，他看到5台他最喜欢的计算机。当他看到你，他也看到一台计算机。当他对镜自照，他看到一台计算机：他自己。
当然，马斯克并不认为人类就是计算机！他只是认为，“计算机”是人类最本质的功能。
字面上来讲，马斯克的看法没错。计算机最简单的定义是：能够储存和处理数据的设备——大脑也是。
并且，虽然这并不是描述我们的思维最诗意的方式，我开始相信，这是生活中马斯克语言实际上对我们特别有用的一方面：因为将大脑看做计算机迫使我们思考我们自身硬件和软件的区别。我们常常忽略这种区别。
对一台计算机来说，硬件意味着：电子计算机系统中所有实体部件和设备。所以对人类而言，硬件就是我们与生俱来的大脑的物理属性，决定了我们的基本智商、天赋、和其他与生俱来的优点和短处。
计算机软件的定义是：计算机赖以运行的程序和其他信息。对人类而言，这就是我们的思维方式：我们的信仰、思维模式和推理方式。生活本质上通过我们的感知而将一大堆乱七八糟的数据输入我们大脑。而我们的软件评估、筛选所有这些信息输入，处理和组织它们，最终，用它们来进行决策。
硬件是我们与生俱来不能改变的。自然，这并不平等。每个大脑都有自己独一无二、与生俱来的优点和弱点。
但是，软件决定了这团泥土将会变成什么样。
当人们思考，为什么马斯克这样的人如此高效，他们通常关注硬件。但是，我的研究越深入，就越发现，像乔布斯、爱因斯坦、福特、居里夫人和马斯克这样的人，是他们的软件系统，而不是与生俱来的天赋使他们在各自的领域做出卓有成效的成就。
所以，咱们来讨论软件：以马斯克为首。
马斯克的软件系统
马斯克的软件架构和咱们绝大多数人类似，有需求的盒子:
这个盒子 包括任何生活中，你希望从状况A变为状况B的事情。状况A 是现状，你希望事情有所改变，然后实现状况B：比如：
接下来，需求盒子的另一边是现实盒子，包括所有可能发生的事情
需求盒子和现实盒子的重合处是目标池，你的所有目标都在这里：
所以你从目标池中选择一个目标：你希望这个目标从状况A变成状况B；
然后，你怎样让事情发生变化？以不同形式付出你的努力：时间、精力、资源、能力等。
比如，雇佣本质上只是A使用它的资源（工资）来让B将他的时间和精力都花在实现A的目标上。
一旦你选择了目标，你知道向哪个方向付出努力。现在，你需要战略来帮你找到最有效率的利用你的努力的方法。
这个概念听起来很简单。但是马斯克能够如此有效地利用它的原因在于，他像科学家一样运用它。卡尔萨根说过：科学不是一套知识，而是一种思维方式。
马斯克的思维方式是这样的：
- He builds each software component himself, from the ground up.他从最基础的部分开始独自建立他的软件系统的每个组成部分。
马斯克说，这叫做“从第一性原理开始思考”，即：
“我认为普通人的思维方式被传统和过去的经验束缚太多了。人们几乎不从第一性原理的基础上思考任何问题。他们会说‘我们会这么做，因为我们过去都是这么做的’，或者‘没人这么做，所以这么做肯定不对’。但是这么想真是太荒谬了。你需要从零开始建立你的逻辑推理——物理学上，我们叫‘从第一性原理开始思考’。你从基础概念开始，然后从那儿开始建立你的逻辑推理。然后你来看你的结论到底成不成立。你的结论和其他人过去得出的结论可能一致，也可能不一致。”
在科研中，这意味着，从证据能够证明的地方开始。一个科学家不会说“我们知道地球是平的，因为它看起来是平的，符合我们的直觉，而且所有人都认为地球是平的”。科学家会说“我能看到的地球表面部分看起来是平的，有可能是因为你是近距离看到了不同形状的东西的一部分。所以我没有足够的信息来了解地球到底是什么形状的。一个合理的假说是地球是平的，但是只有在我们有能够使用的工具和技术来证明或证伪这个假说之前，这个假说都只是假说。”
一个科学家只收集他知道真实的信息——第一性原理——然后像拼图解谜一样寻找结论。
在生活中贯彻从第一性原理思考很难。但是马斯克已经非常擅长此事。
大脑软件系统有四个决策中心：
- Filling in the Want box 确定需求盒子的内容
- Filling in theReality box 确定现实盒子的内容
- Goal selection from the Goal Pool 从目标池中选择目标
- Strategy formation 制定战略
以上任何一个决策过程中，马斯克都从第一性原理开始思考。
确定需求盒子，你需要对你自己的深刻了解。确定现实盒子要求你对世界现状和你自己的能力都有最清醒的认识。目标池实际上是一个实验室，充满了能够用来做实验和测量的工具。战略应该基于你了解的知识，而非他人的常规做法。
2)He continually adjusts each component’s conclusions as new information comes in. 马斯克不停地根据新的信息来更新和调整每个部分的结论。
在几何课上我们学过证明，孩童时代的一个最平凡的定理
给定: A = B
给定: B = C + D
所以: A = C + D
数学上是严格正确的。表述精确结论也显而易见。
在数学上我们叫那些给定为“公理”，公理是100%正确的。那么我们的结论从公理中来，我们称之为定理，也是100%正确的。
但科学上没有公理或者定理。
我们可以很长时间把牛顿的万有引力定律称之为定理——也看起来很像。但爱因斯坦来了之后告诉大家牛顿的那一套只不过是缩小版的，就像大家觉得地球是平的，当你放到更大的视野，发现真正的法则是广义相对论而牛顿法则在极限情况下不灵了，而广义相对论放之四海而皆准。那么，你可能就会把广义相对论作为定理。而当量子力学理论出来之后，发现广义相对论在那么小的尺度上失灵，那么新的理论需要在这种情况下建立。
科学上没有公理和定理是因为没有什么是一定确定的，我们感受到的每件事都可能被证伪。费曼（著名理论物理学家）说过，“科学知识是不同程度的确定性的语句”。科学上有理论而不是证明。理论是基于一些被认作真理的强力证据，但所有这些还是很容易被调整活着当新数据来临时候就被反驳了。
在科学上更像
给定 (现在): A = B
给定 (现在): B = C + D
所以 (现在): A = C + D
如果我们用科学的态度看待生活，会发现，唯一真实存在的公理是“我存在”。在此之外，没有一件事情是确定的。
生活中的绝大多数事情，我们根本没法用科学理论解释。因为我们不可能精确测量生活。
所以，我们唯一能做的最好办法是，根据已掌握的数据来猜测，也就是建立假说：
给定（基于我们已知的事情）：A=B
给定（基于我们已知的事情）：B=C+D
所以（基于我们已知的事情）：A=C+D
假说提出来是需要被验证的。验证一个假说的结果是：证明它或证伪它。如果一个假说被验证确认的够多，它就可以被认为是一套理论。
所以，当马斯克根据第一性原理建立新结论时，他怎么做？
他从各个角度、不停地、毫不留情地测试它。并且根据反馈不停地更新它。
从第一性原理开始推理，你需要：A）填写需求盒子；B）填写现实盒子；C）从全部选择中选择一个目标；然后D）建立你的战略——然后你开始工作。
你已经运用了第一性原理来决定努力的方向和最有效率的路径。
但是，你通过前述推理获得的、实现目标的战略，只是你的第一步而已。
它是一个假设，需要你进一步测试。测试一个战略上的假设只有一个方法：行动。
你全力以赴去执行你的战略，然后看看实际效果。
当你执行战略的时候，你能够获得所有相关的信息和数据：结果、反馈、和外界的新信息。你的战略假设可能有一部分被这些新获得的数据和信息增强了，其他部分则可能被削弱。在这个过程中，你可能会产生很多新主意——无论如何，你很可能会需要作出一些调整：
当这个战略－执行－反馈－调整的循环开始运转时，你实现目标的努力变得越来越有效。其他事情也会随之发生：
对任何一个从第一性原则开始思考的人而言，任何时段的需求盒子都是他们上一次认真思考它时候所感受到的内心最真实欲望的剪影。但是，即使是需求盒子的内容，也仍然是假设。你的经历可能会告诉你，需求盒子里的有些东西可能并不是你真的需要的、或者有些你真的想要的东西并没有放到需求盒子里。同时，你本人也并不是静止不动的雕像——事实上，你的内在价值观也经常随时间流逝而有所变化。所以，即使在某一个时间点上，需求盒子是正确的，但随着你的变化，它可能不再有效。需求盒子需要最大程度地反映你当下的想法，故而，你也要经常通过反求诸己（反思）来更新它。
一个如上图这样的不断回转的需求循环就是进化。
另一方面，现实盒子也不是静止不变的。“可能实现的事情”本身就是一个假设，事实上很可能比其他任何事情都更是一个假设。它包括了外部世界的所有状况和你自身的能力。而不但你自身的能力会变化和增强，外部世界变化更快。2005年可能实现的事情和今天能实现的事情截然不同，所以，有一个随时更新、跟得上今日变化的现实盒子是一大稀有优势。
根据第一性原理来填写现实盒子是一个巨大的挑战。保持它与当下情况相符更是需要持续不断的工作。
对上图而言，盒子代表了目前的假设，而圆圈代表了可以被用来调整假设的信息来源。我们需要记住，圆圈才是真正的老大，而不是盒子——这些盒子只是尽最大努力来让圆圈满意。一旦我们忘记了圆圈中在发生的事情，盒子中的信息开始不准确，我们的决策也会随之受到影响。
现在让我们后退一步，将软件看成一个整体。我们看到的是，下图是一个目标形成机制，而上图则是目标实现机制。目标实现往往需要镭射一般的聚焦。为了实现我们想要的结果，我们将聚焦拉近，全副精力都放在怎么实现目标上。
然而，随着时光流逝，需求盒子和现实盒子的内容都会调整。最终，目标池子也会发生变化。
目标池子只是需求盒子和现实盒子的交集。所以它自己的形状和内容都完全取决于这两个盒子的状态。
当你的生活主要围绕于上图的目标实现机制展开时，确认你工作的目标和目标池子的内容一致也非常重要。所以，让我们给这幅图加上两个大大的红色箭头：
随时检查上图下方的圆圈，确保我们将视线离开微观的任务，来做一些宏观思考。当需求和现实盒子发生了足够多的变化，你追求的目标可能已经不在目标池中。这时候，你需要对生活做一些较大的调整：一次分手、一次跳槽、一次搬家、一次优先级的更改和态度转变。
这个我在上文描述的软件是一个有生命的系统，建立在第一性原则的坚固基础之上，构造灵活、诚实，并且随着所有者的需求而迭代。
如果你了解马斯克的生活，你会发现这个软件是怎么在现实中运转的。
他的软件系统怎样书写人生
Getting started 起始
对马斯克来说，第一步是填充需求盒子。从第一性原则出发来做这件事本身就是一个巨大的挑战——你需要深入思考那些人生中最本质的概念，比如对与错、正与邪、重要与琐碎、有价与无用。你需要彻底搞清楚，你尊重什么、轻蔑什么、被什么所吸引、对哪些事情感到厌倦，而且——有哪些事情会吸引你心底最深处那个仍然充满好奇心的孩童。当然，没有人能够在人生中的任意一刻对以上这些问题都能够有明确的答案，但是马斯克已经通过独立思考尽他的最大努力在这方面做到了最好。
就怎样思考自己的事业发展这件事，我们专门聊过。他屡次谈到，人类种群在未来能够繁荣发展这件事是他需求盒子中最重要的一项。我问他怎样得到这个结论，他解释道：
“我关心的事情在于——当我展望未来，我看到的未来是由一系列的可能性组成的河流，所以，你会问自己：我们做什么能够让未来顺好的流向发展？——也就是说，那个可能将我们导向一个美好未来的溪流？否则的话，你往前看，会发现“天哪，前景看来不妙”。如果你预测未来，而看到的是未来我们将会处于一个非常糟糕的处境，那实在令人抑郁。”
好吧。从他的思路出发，我问他，考虑到那些影响人类科技发展的伟大的现代物理学家，比如爱因斯坦、霍金，和费曼，他是否曾经想过从事科学事业，而不是从事工程相关的工作。他的回答是：
“毫无疑问，我非常钦佩这些伟大科学家的发现。他们发现的是已经存在的现象——是对眼下的宇宙怎样工作更深刻的认识。这非常酷——但是宇宙本身并不需要这些知识。更重要的是它们是人类社会掌握的知识。我在努力确认的是，未来，人类社会仍然有能力获得这些知识。所以，它可能有点像是——我是园丁，而其他则是花朵。如果没有花园，花儿无从生长。我可以选择去做花园中的花儿，或者去保证这个花园仍然存在。所以我在努力保证这个花园本身的存在和发展，这样在未来，人类社会会出现许多许多费曼一样的科学家。”
换句话说：A和B都不错，但是如果没有A，则不可能有B，所以我选择A。
他继续说：
“曾经有一段时间，我在考虑是否要成为一个专业物理学家——我本科专业就是物理。但是，在这个时代，想要真的推进物理学的发展，你需要数据。物理学的前沿实际上由工程科学的进步决定。常见的辩论——“工程师和科学家谁更牛？难道不是科学家更牛？难道爱因斯坦不是世界上最聪明的人？”——事实上，我个人认为，工程科学更重要。因为，如果没有工程科学支撑，你不可能获得新数据。你会很早就遇到瓶颈。在你能获得的数据的范围之内，你可以充分发挥你的聪明才智。但是除非你找到发现更多数据的方法，你无法更进一步。比如说，看看伽利略。他制作了望远镜——帮助他发现木星和月亮的工具。所以，限制你进步的因素，是工程科学。如果你希望文明进一步发展，你必须要解决限制性因素。所以，你必须要解决工程问题。”
A和B都很不错，但是只有在A进步的情况下，B才能进一步发展。所以，我选择A。
马斯克说，在大学的时候，当他在思考往什么方向发展才能够更好地帮助人类的时候，他深刻地思考了第一性原则。“哪些事情对人类未来影响最大？”，并且制作了一个包括5件事的清单：“互联网；可再生能源；太空探索，尤其是，在地球之外，生命可以长期存在的形式；人工智能，以及重组人类基因”。
了解他最关心的事情之后，你就了解了，马斯克的需求盒子推理是怎样领导他开展他今日的探索的。
他还有其他原因。在需求盒子里，与想要帮助人类社会并列的是这句：
“我感兴趣的是，那些能够通过奇妙的新科技来改变世界、影响未来的事情。当你看到它们，你会情不自禁的说‘这是怎么发生的？这怎么可能？’”
与之一致的是马斯克对前沿科技的进步与其带给他和其他人的兴奋感的激情。所以，考虑到上述全部因素，对马斯克来说，理想的创业尝试便是同时涉及到工程学、对未来人类发展举足轻重的领域，以及最前沿的科学技术这3个要素的事业了。这些最基础的需求盒子内容毫无疑问地帮助马斯克缩小了目标池子的范围。
另一方面，青春期的马斯克曾经一无所有：金钱、名气、社会网络、知识和技能都并非他当时的长项。换句话说，他的现实盒子很有限。所以他做的事情是很多年轻人都会做的——他的早期目标并非满足需求盒子，而是扩展现实盒子和他的能力。他希望在大学毕业之后合法居留美国，同时也需要学习工程学知识。所以，他通过申请斯坦福研究高储能密度容器的博士项目实现了一石二鸟的目的。
U-turn to the internet 调头转向互联网
确定斯坦福项目是当下目标后，马斯克搬到了加州开始学业。但是——有一件事情至关重要——当时是1995年。互联网正经历早期的迅速发展阶段。它同时也是当时既没钱又没名气的马斯克不需要投入太多资本就可以参与的行业。所以，他将一系列互联网相关的可能性加入了他的现实盒子。早期阶段的互联网世界其发展迅速之令人兴奋的程度同时也远远超出了他的预期——所以，他的需求盒子也迅速增加了介入互联网行业这一选项。
这些变化迅速改变了他的目标池子。斯坦福博士项目不再是“马斯克系统”的目标决策中心计算得出的结果。
绝大多数人会继续读书——因为他们已经告诉了亲朋好友他们要去斯坦福读博士，立刻退学会显得超级奇怪；因为这是在斯坦福读书的机会；因为这是一条更循规蹈矩的道路；因为继续读博士是更安全的选择；因为互联网泡沫可能很快破裂；因为万一他在35岁那天因为没有合适的学位、找不到一份好工作而一贫如洗怎么办？
但是，开学2天之后，马斯克就主动退学了。意识到他正在开始做的事情已经不再是目标池子的一部分，他的软件系统做出了一个右转调头的重大决策。而他信任了软件系统的决策——所以他做出了人生中的重大转变之一。
他和他的弟弟联合创办了Zip2，一个介于黄页和Google地图之间的概念。4年后，他们成功卖掉了这家公司，马斯克拿到了2200万美元。
作为一个.com 时代成功的百万富翁，一般人接下来会选择做一个安静的有钱人，偶尔投资其他人的公司，或者用别人的投资去开一家新公司。但是马斯克的目标决策中心和其他人不同。他的需求盒子充满了他认为可能会改变世界的创业想法。而他的现实盒子现在已经有了2200万美元——成功的机会又提高了。他的需求盒子里完全不存在坐在一边休闲的选项，而他的现实盒子也保证了——他并不需要如此。
所以，1999年，他用自己的钱创办了X.com，目标是建立一家线上金融机构。当时互联网发展仍然处于蛮荒阶段，将你的钱存在线上银行——这个概念对大多数人来说完全不现实。很多人对马斯克说，这完全是个疯狂的想法。但是，马斯克又一次信任了自己的软件。对互联网的了解帮助他确认，这件事完全是在现实盒子的范围之内——因为他的推理是，当互联网元素介入，现实盒子会以超出常人认识到的速度来发展——而这就是他全速发展需要的全部信息。当他充分运用了自己的战略－执行－结果－调整流程来实现这个想法，X.com的业务、团队、愿景都发生了变化，甚至名字都不复存在。当2002年eBay收购了马斯克的新公司的时候，这家公司的名字是PayPal，主要业务则是线上转账。马斯克拿到了1.8亿美元。
Following his software to space 向太空出发
这时，马斯克刚刚31岁，积累了惊人的财富。他需要决定的是下一步做什么。
此时，世俗智慧会指导“无论作什么，都不要冒险将刚刚赚来的财富打水漂”，而常规逻辑亦会认为“你在互联网行业取得了巨大成功，但这是你唯一熟练的事情。你从来没做过任何其他事情。在3字出头的年纪，尝试一个全新的领域已经太迟了。你已经选择了自己的路线——你是一个互联网人”。
但是马斯克回归了第一性原则。他分析了自己的需求盒子，发现做另外一家互联网公司已经不在盒子里了。仍然留下的是他想要改变人类未来的欲望。他尤其认为，人类的未来发展很大程度上取决于对空间旅行技术的掌握。
所以，他开始检查，如果要进入太空行业，他的现实盒子中存在哪些限制。
传统思维并不站在他这一边：在这个领域，他没有接受过什么正规教育，也不知道要成为火箭科学家的任何知识。但是他的软件告诉他，接受正规教育只是下载你所需信息的一种方式，而且是效率极低的方式。所以他开始自己阅读、拜访行业人士、咨询相关问题。
同样，一般而言，大家也会认为：没有一位创业者曾经在跨度如此之大的领域内成功，而马斯克同样也不应该将自己的钱投入到风险这么大的事情上去。但是马斯克的人生哲学是：“如果一件事情非常重要，你会不顾一切不利条件去努力将之实现”。
世俗智慧会说，马斯克无法承担制造火箭的昂贵成本，而且，事实是——从未有人造过成本低廉的火箭——但是，正如当年有声称地球只有6000年历史，并且是扁平形状的学说的科学家一样，马斯克开始调研数据，自己动手开始计算。他回忆道：
“过去，所有的火箭都成本高昂。所以，未来的火箭制造也必然十分昂贵。但实际上，这个结论并不必然成立。你会问自己：制造火箭需要的原料是什么？是铝、钛、铜和碳纤维。然后你就可以按种类计算他们的成本。如果你收集了所有的原材料，然后只要挥一挥魔杖，就可以将原子重组的成本降为零——那你的火箭的成本将会是多少？我心想：哇，那成本就会特别特别低——大概是目前造价的2%。所以，问题出在：怎样重新排列原子——所以你需要搞清楚我们怎样以更有效率、更低廉的成本将原子重新排列。所以我在周六和很多火箭专家安排了一系列会议，只为了搞清楚，是不是有什么我目前不了解的窍门。但我没发现任何我目前还不了解的窍门。所以我创办了SpaceX。”
历史、世俗智慧和他的朋友都持同一观点，但是，通过第一性原则推理，他的软件得出了相反的结论——他信任了自己的软件。他用自己的钱创办了SpaceX。他的愿景：极大降低星际旅行的成本所以人类可以实现多行星生存。
Tesla and beyond 特斯拉，以及未来
2年后，当仍然在运营成长中的SpaceX的时候，一个朋友向马斯克介绍了一家名叫AC Propulsion的公司。这家公司生产了一个可以长期行驶、保持高速的电动汽车的原型。马斯克被深深吸引住了。他的现实盒子曾经告诉他这类事情不可能发生。但事实上是，马斯克并没有了解到锂电池技术发展已经如此成熟。在AC Propulsion了解到的事情将“创办一家一流的电动汽车公司”这个想法放入了他的现实盒子。
和计算火箭成本的时候一样，关于电池成本他也遭遇到了同样的传统思维的问题。电池的制造成本从来都无法低到用来制造一辆针对大众市场的电动汽车。他通过同样的第一性原则逻辑和自己的计算来确认，这个问题绝大部分上是由中间商而非原材料造成的。马斯克发现，实际上，传统思维是错的，电池制造成本可以被降低。所以，他带着加速出现一个以电动交通工具为主的世界的愿景成立了Tesla。他先是通过资金和资源来启动公司，然后将他的时间和精力都投入进去，成为Tesla的CEO。
2年后，马斯克和他的表亲们联合创办了SolarCity。SolarCity是一家通过创造一个巨大的流通网络来使普通人家安装太阳能电池板成为现实、而因此颠覆能源供给为目标的公司。马斯克知道尽管他的时间精力是有物理限制的，但是他仍然有很多社会资源可以利用。所以他将其投入到实现他目标池子中的另一个目标的过程中去。
最近，马斯克又进入了一个他认为非常重要的领域——城际载客交通。他的想法是：人类应该可以通过管道交通来实现城际之间的快速迁移。他将之称为Hyperloop。在这个项目上，他投入的并非时间、精力，或资源。实际上，他通过将想法写入whitepaper和主办工程竞赛的形式，让工程师们来实现他们的创新。他在通过连接和说服的权力创造变化。
这个世界上有无数科技公司在制造软件。他们长年累月地思考生产产品的最佳途径。马斯克将人看成计算机，并且将他的软件系统看成他所有的、最重要的产品——由于市场上没有公司生产这种操作系统，他每天都自己动手设计、测试他的操作系统，并且不停更新。这就是为什么他如此高效、可以以一人之力颠覆如此之多的行业，并且拥有极高的学习能力、战略策划能力，而且可以清楚地看到未来。
马斯克所做的事情并不是什么高深的科学难题——这只是常识而已。你的人生实际上由你大脑的操作系统决定——为什么你不强迫症一样地将之不停地优化呢？
然而事实上，我们中的绝大多数人不但不会不停地优化自己的操作系统——我们甚至并不了解我们自己的操作系统。下面我们来看看原因。
大多数人的软件
你总会听到关于人类发展的实例以及你个性形成时期的经历是如何成就了今天的你。新生儿的大脑是一个像粘土一样可塑的硬件，它与生俱来的工作就是快速了解它出生的环境，然后把自己塑造成能够在各种环境生存的最优工具。所以小孩子学习新的技能总是轻而易举。
随着年龄的增长，这坨粘土变得越来越硬，也就越来越难改变大脑运行的方式了。我奶奶使用电脑的年限和我一样，但是我用起来总是得心应手，因为我孩童时期的可塑性大脑很容易就适应了基本的电脑技术，而奶奶用电脑时的表情就像我把乌龟放在玻璃桌子上，它觉得自己两脚悬空时费解的表情一样。她在必须要用电脑时会用，却和电脑做不了朋友。
那么我们大脑的软件——我们的价值观、知觉、信仰系统、推理技能——在早期关键的几年学到了什么呢？
家家有本不同的育儿经，但我知道的大多数人的经历是这样的：
我们的父母和老师教会我们各种事情——是非和黑白，安全和危险，你应该做什么样的人而不应该做什么样的人。宗旨就是：我是大人，我走过的桥比你走过的路都多，没有商量的余地，也不要争辩，听我的就对了。小孩子这时候就会开启我们熟悉的的十万个“为什么”模式（马斯克称之为“连锁为什么”）。
小孩的天性不只是想知道什么可以做什么不能做，还想弄明白他（她）的生活环境的规则。要弄明白一件事，你就得了解这件事是怎么形成的。当家长和老师只是简单粗暴地告诉小孩去做123，只要听话就好了，就好像是给小孩的脑袋里安装一个已经设计好的软件一样。当小孩问为什么为什么为什么的时候，他们是在尝试解析这个软件，看看它是怎么构成的——想弄清楚底层的第一原理是什么，这样他们才能决定到底应不应该把这些大人看起来十分坚定的事情当回事儿。
孩子最早开启“为什么”模式的时候，家长还觉得挺可爱的。但是很多家长和老师很快就找到了一种快速结束游戏的方法：
因为我说是这样就是这样。
“因为我说是这样就是这样”就像是在孩子的解析欲望上铺上了水泥地板，再多的“为什么”也钻不过去了。它说“你想要第一原理是吧，给，给你一块水泥板，没有‘为什么’了吧?现在你特么给我穿上鞋子我们要走了，因为我说了算。”
想象一下这种现象在科学的世界里会是怎样的。
平心而论，做父母兼职不是人干点活儿。除了要做过去那些所有他们不得不做的屁事，现在还要看管一群自恋又愚蠢的小怪物，这些家伙还以为父母天生就是来伺候他们的。在忙碌又烦躁，还有80件事等着去做的时候，“为什么”游戏简直就是个噩梦！
但也许这是个值得忍耐的噩梦。不加任何解释没有逻辑的命令、经验教训或者至理名言就好像是给孩子鱼而不是教他们怎么打渔。如果我们是这样被养大的，我们就只有一篮子鱼而没有鱼竿——我们有个预装的软件，我们学习了怎么使用这个软件，然而没有能力写出新的代码来。
学校更差劲。赛斯·高汀（Seth Godin）是我最喜欢的思想家作家之一，（他在博客里写了很多关于第一原理的推论），他在一次TED演讲中讲到现在的教育系统是工业时代的产物，那是一个推崇产量和生活标准的时代。但是因为工厂越来越多，需要越来越多的工人，所以我们的教育系统就是为了达到那个目标重新设计的。他解释道：
事实是，普遍的公立教育系统不是为了给未来培养学者，我们学者已经够多了，他们唯一的目的是培养愿意在工厂工作的人，培养愿意行动，温顺，能融入大众的人。“我们‘处理’了你一年，如果你有缺陷的话，我们会把你留下来再‘处理’一年。你们的座位都是成排成列的，就好像在工厂一样。我们创立的这个系统就是为了培养可互换的人，因为工厂的零部件都是可以互换的。”
无独有偶，James Clear，另一个我很喜欢的作家，在博客中写道:
在20世纪60年代，有一个叫George Land的学者做了一个创造力表现的研究： 在1600名5岁的孩子中，98%得分为“极有创造力”，Land博士每五年会重新测试一次。同一批孩子10岁的时候，只有30%得分为“极有创造力”。等他们15岁的时候这个比例下降到了12%，25岁时比例仅为2%。等他们成年后，他们的创造力已经被有效地培养没了，用Land博士的话说就是“创造力是学不来的”。
言之有理对吧？创造性思维和第一原理推论就像是一对好朋友。两件事都需要思考者创造自己的途径。人们认为创造力是与生俱来的天赋，但它更多的是一种思考方式——就像是在一块空白的画布上作画一样。这要求大脑软件有提出新事物的技巧和经验，学校教我们恰恰是相反的概念——跟随领导，单一文件，成为考试高手。学校不是给孩子们一块空白的画布，而是给他们一个涂色本，并要求他们不要把颜色涂到线外去了。所有这些都导致了在我们大脑最可塑的年代，家长、老师、社会把我们的粘土放进了一个模具里，拼命把它挤成了事先设定好的形状。
等我们长大后，由于没有习得自己特有的推理风格，也没有独立思考必要的早期的探索能力，导致了我们所有的事情都得依赖大脑中预装好的软件——从父母和老师那里来的软件，可能30年前就自己设计好了。
30年还是走运的了，让我们来思考一下：
假设你有一个霸道老妈，要求你遵从她的价值观、世界观、怕她所怕、想她所想——因为她什么都知道，因为外面的世界很可怕，因为你得尊重XYZ，因为你妈是这么说的。
所以你的脑袋软件运行你整个生命的模式可能是“因为我妈是这么说的”。如果你开启“为什么”模式，比如说想弄清楚你为什么会从事现在这份工作，可能需要好几个“为什么” 才能找到答案，但是最可能的是撞到写着类似“因为我妈是这么说的”水泥地板。
但是为什么你妈会这么说呢？
你妈之所以这么说是因为她妈是这么说的——她妈成长在1932年的波兰，从小是被她爸这样教育的，原因是她爷爷（克拉科夫郊外小镇上的牧师）是这么说的，她爷爷的爷爷经历过1866年西伯利亚起义时的惨痛，于是在他幼小的脑海里烙上了“不要和铁匠打交道”的人生哲学 。通过这个跨时代的传话游戏，你妈妈学会了看不起办公室的工作，而你却强烈觉得唯一真正受人尊重的职业是出版业，你可以列出一大堆理由来论证这个问题，但是如果有人真正拷问你的理由要你推理的话，你会觉得很迷失，因为奠定这件事的第一原理基础的是不同时代不同国家的人，却唯独不是你。
举个很常见的例子，我认识的很多人是由经历了大萧条的人养大的孩子养大的，如果你向20世纪20年代在美国出生的人征求职场忠告，很有可能你会得到一个由这个软件生成的答案：
这些人一路从大萧条走到了2015年，但他们的软件程序是在大萧条时期写好的，而且他们不会定期自省和升级，他们仍然用着1930年的软件来思考。如果他们把同样的软件植入到他们孩子脑袋里，孩子再安装到孙子脑袋里，Y时代的人今天就不敢去追寻他们的创业梦或者艺术梦，而且丝毫不能意识到他们是中了大萧条时期的蛊。
给新电脑装上老旧的软件时，人们会形成一系列不是通过他们自己的深度思考而得来的价值观，一系列不是根据他们生活的现实世界形成的信仰，一系列他们很难用赤诚之心辩驳的观点。
也就是说，他们有很多没有实际数据支撑的坚定的信仰。我们专门有个词来形容这种现象：
Dogma 教条
我不知道人们有什么毛病：他们不通过理解去学习，而是通过其他方式——死记硬背还是什么。他们的知识太不扎实了！——理查德 费曼
教条随处存在而且变化多端——但是它的模式大概是这样的：X是对的因为【权威】是这样说的。这个权威可以是很多东西。
教条，和第一原理推理不一样，不是根据信徒和他们生活的环境私人定制的，也不因为事情改变而受到批判或者发生改变，不是一个可编程软件，而是打印好的行为手册。教条的规则最初可能是某个思想家在某个太古时期的某个遥远的地方根据某些特定环境推理出来的，也有可能毫无根据。但是这都没关系，因为你本来就不应该究根问底——你只应该接受它，拥抱他，以它作为生活指南，不需要论证。
你可能不喜欢根据别人的教条来生活，但是你没有什么选择。如果你小时候每次企图弄明白什么事，都被“因为我是这么说的”打回原形，慢慢地你就就接受了“你自己的推理能力就是一坨屎，不要再尝试了，只要按规矩来就行了，这样才不会把你的人生搞砸。”你就这样长大了，对自己的推理过程毫无自信。当你从来没有被迫走出自己的推理之路时，你就能够忽略究根问底来建立自己价值观的过程，忽略在真实世界中检验自己价值观的痛苦，忽略你有时候想要改变它们的事实。也就是说，在推理界，你是彻头彻尾的业余选手。只有极好的推理能力才能开凿出独特的人生道路，反之，教条就会很快让你生活在别人的生命里。教条不认识你也不关心你，通常对你是适得其反——它可能会让一个本可以做个快乐的画家的人终其一生做律师，也可能让一个享受做律师的人一辈子都在画画。
但是当你不知道怎么推理时，你也不知道怎么发展和适应。本来如果你从小学习到的教条不适合你的话，你是可以拒绝的，但是作为一个业余推理选手，通常情况是你找到另一个教条，把它当做救生艇跳上去，这是另一本要遵循的生活指南和另一个要服从的权威。因为你自己写不了软件，所以你只好装别人的。
人们并不是有意这样做的——通常如果我们拒绝一种教条，我们是想从这种教条式思维中挣脱出来，勇敢地面对独立推理的寒风。但是教条式思维像本性一样难改，特别是除了这个你什么都不懂的时候。我有个朋友刚刚生了个宝宝，她告诉我她比她的父母开明多了，因为他们总想要她有个辉煌的职业生涯，但是她觉得她女儿做什么都好。她想了一会儿又说；“呃，不，我是说如果她想去蒙大拿州在一个农场呆一辈子我可以接受，我爸妈是肯定不会接受的。但是如果她说要去做对冲基金的话，我会杀了她的。”话还只说了一半她就意识到她并没有从她父母那些刻板的教条式思维中挣脱出来，只是把她的教条重新贴了个标签而已。
这就是教条陷阱，很难逃出来的那种。特别是教条有一个强有力的联盟——群体的时候。
（未完待续）
文章来源：Wait But Why网站
