近期，Twitter投资人Peter Fenton在Quora回答一系列关于投资/创业相关问题的文章很受欢迎。其中一个观点和今天的文章有点联系——他认为，风险投资行业的从业者需要具备两个决定性的品质：超级好奇心和超级竞争心。你与世界互动越多，越是不断地问“有什么新东西？有哪些是可行的？这些又是为什么？”这样的问题越多，你能看到的机遇就越多。
为什么这么说呢？意大利作家切萨雷·利帕是这样解释的——“好奇是一部分人肆无忌惮的欲望，他们渴望知道本不应该知道的事情。”一生去对抗无聊的有效方式，就是保持好奇。
好奇心驱使我们不断引发全新的思考，不断打破思想的界限，不断深入未知的探索。因此，无论是创业还是投资，对每个个体而言，想要获得卓越的成就，强大、真实、源源不断的好奇心是最重要的通行证之一。
最好的状态是学习一切，而并非知道一切，愿你的好奇心永远被善待。以下，Enjoy：
来源 / 利维坦（ID：liweitan2014）
文 / Zach St. George
译 / 杨睿
校对 / 石炜
意大利作家切萨雷·利帕在他的寓意画册《圣像学》（1593）一书中将“好奇”描绘成一个衣衫不整的妇女，还采用大字标题，为的是传达以下信息：“好奇是一部分人肆无忌惮的欲望，他们渴望知道本不应该知道的事情。”
有关好奇心驱动，我想到一个经典的人物——达芬奇。说他是画家简直就是在骂他，达芬奇在建筑学、解剖学、天文学、植物学、动物学、地质学、光学、力学、几何学、土木工程等等方面的成就，绝不输给他在绘画领域的建树。即便过了几百年，作为当代的我们，对其一生的成就也基本是望尘莫及——达芬奇的好奇心实在是太强了。更为重要的是，达芬奇擅于在某个领域里发现新问题，比如人体绘画和解剖学的关系。
如果按照叔本华的观点，那么，规避无聊的最好方式便是好奇心了。有人会对鲎的血为何是蓝色感兴趣，但有人则无动于衷——就如同有人对达芬奇的绘画感兴趣，而对他在几何学上的研究感到索然无味。所以，我比较同意文中洛文恩斯坦的观点：信息差距不能太大，又不能太小。比如，如果有人让我研究某种语言的语法，我肯定没兴趣，原因在于完全没有一个可以进入的好奇心节点和前知识储备；但如果是针对大脑的构造或分析哲学，我肯定有兴趣，起码在没有遇到数理计算之前，我的好奇心会一直在那里。
当然，对我最重要的一点是，要用一生去对抗无聊的有效方式，就是保持好奇。
人要吃饭、要喝酒、要繁衍，有这样那样的需求。卡内基梅隆大学的经济学、心理学教授乔治·洛文恩斯坦（George Loewenstein）说，好奇心和这些需求并没有什么不同。我们的求知欲是无限的，我们要不断地去发明创造、去探索、去研究学习，这“和其他需求一样重要”。
对于“好奇心”，我们好奇的是：它似乎并没有和任何实际的奖励或回报联系在一起。洛文恩斯坦曾经写道：“好奇心将一个理论难题摆在了我们面前：为什么人们会受一类信息的强烈吸引？从好奇心的定义来看，这类信息并不存在外在的利益。”地球上的生命寻求食物、水、性、住所、休息、财富和生活中其他无数能够滋养他们、愉悦他们的事物，这一点我们不难理解。但是，琢磨出重力的本质或者是登月对我们有什么好处呢？
惊喜的“甜蜜点”：就像选择一本好书一样，好奇心驱使我们去了解新的信息，这些信息可又不能完全新到令人费解的程度。（图：Steven Chiang/Shutterstock）
一个很简单的答案是，我们永远不知道今天学到的东西是否会在明天派上用场。以蠕虫为例。加利福尼亚州萨克生物科学研究所的神经生物学家斯里坎斯·查拉萨尼（Sreekanth Chalasani）说蠕虫是不可救药的乐天派。他研究的是一种常见的几毫米长的蠕虫——秀丽隐杆线虫（Caenorhabditis elegan）。在实验中，他会把一条蠕虫放在一大堆细菌（它们最喜爱的食物）上，身边是一大堆潜在的伴侣。“它会做什么？它会离开这一堆食物，去寻找更多的东西。没有任何迹象表明外面有更好的东西存在。这些细菌就是你可以给它的最好的食物。蠕虫这样做很疯狂！”
图：reactiongifs
无论你只是放弃了这些食物，还是飞入了太空，“探索”看起来实在是有些疯狂。当然，除非你永远不知道这些食物是否真的会被耗尽。查拉萨尼从进化的角度解释说，有很好的理由驱使我们继续寻找。信息帮助我们做出更好的选择，适应不断变化的环境。也许有一天，我们就真的需要一个月球基地了。
好奇心不在于你不知道什么，而在于你已经知道了什么。
不过，好奇心并不是像只没头苍蝇一样到处瞎转。我们会对特定的事物感到好奇，不同的人对不同的事物感兴趣。有的人执迷于兴趣爱好、追求神秘，还有的人涉猎广泛，什么都喜欢接触一下。兴趣上的这种差异告诉我们，某个目的性因素必然在引导着我们痴迷的每一个独特爱好。
事实上，研究好奇心机制的科学家发现，它的核心是一种概率算法。我们的大脑一直在计算哪条路径或哪种行动，可能会让我们在最少的时间内获得最多的知识。就像维基百科页面上的链接一样，好奇心建立在它自己身上，每个问题都会带来下一个问题。沿着维基百科虫洞一样的旅程，从哪里开始就预示着你可能会在哪里结束。这就是好奇心的有趣之处：好奇心不在于你不知道什么，而在于你已经知道了什么。
利用最基本的术语，你可以说好奇心是动机和方向的映射。动机并不像它看起来那么明显。口渴、饥饿......我们其他的需求都有很明确的动机。但是好奇心呢？
亚瑟·叔本华（1788-1860）
19世纪的德国哲学家亚瑟·叔本华（Arthur Schopenhauer）认为，生命的首要任务是“存在”，紧随其后的是“避开无聊”，无聊就像一只巨鸟盘旋在我们头顶，只要它从你的需求中看到了安逸的生活，它就会立马俯冲下来”。满足就意味着无聊，好奇心正是我们挣脱出去的通行证。人类学家拉尔夫·林顿（Ralph Linton）在此基础上更进了一步。他在1936年写道：“也许人类无聊的能力，而非人类的社会或自然需要，才是人类文化进步的根源。”换句话说，因为厌恶单调乏味，人类已经想方设法积累了海量的知识：语言、印度泰姬陵、懒人袖毯。
但仅仅是无聊还无法完全解释好奇心。洛文恩斯坦说：“很古老的观点认为，好奇心和无聊是同一个东西的两端。”新的观点提出：无聊和好奇的关系，并不像饥饿与饱腹、干渴与润泽之间的关系。无聊和好奇心的关系不像饿了就要吃一样，它是“大脑的一个信号，告诉你你没有充分利用大脑的某个部分”，就像你坐得太久的时候脚会麻一样。无聊提醒我们，我们需要锻炼我们的思维。但是除了好奇心之外，我们还有其他可以治疗无聊的东西：比如食物或性。更重要的是，即使我们不感到无聊，好奇心也会时不时冒出来。事实上，我们很容易为了学习新的东西而放弃我们想要或喜欢的东西。
图：reactiongifs
只有当参与者能猜到答案却又不太确定的时候，他们的好奇心才会达到顶峰。
就像查拉萨尼实验中的蠕虫离开了那堆完美的食物一样，人类和其他灵长类动物也会一直用奖励交换信息。为了衡量这种趋势，研究人员参考老虎机的模式，设计了参与者需要完成的任务。在这项任务中，参与者必须在多个图像或其他选项之间反复选择。不同选择获得奖励的几率不同（奖励通常是金钱）。随着时间推移，参与者慢慢知道哪些选项最有可能让他们获得奖励，他们会一直选择这些选项。但是，当选择中出现一个参与者没有见过的新选项时，他们经常会选择那个新选项，他们放弃了之前可能的酬劳，希望新选项能让他们获得更多的奖励。
对大脑的研究表明，这种“新奇奖励”也就是我们给予新选择的额外比重，至少部分来源于它提供给我们的欣快感。例如，2007年的一项研究发现，像巴甫洛夫的狗在听到铃声时会分泌大量唾液一样，当我们期待有新发现时，即使期望落空，大脑的奖励区域也会被激活，就像我们感受到爱、吃到糖果一样。研究人员得出结论，这些研究结果“提出了一种可能性，新奇事物本身就被大脑当作一种奖励”。
这指不定是真的，也许我去维基百科就像叔本华说的那样是为了“摆脱无聊”。但后来我又在维基百科里花了三个小时的时间阅读蒙古入侵日本，部分原因是因为我下意识地喜欢点击链接带来的多巴胺分泌的快感。正是这样的快感驱使我们的祖先在澳大利亚和北极圈生息繁衍、发明陶器、雕刻出沃尔道夫的维纳斯（Venus of Willendorf）。
沃尔道夫的维纳斯：一座11.1厘米高的女性小雕塑，1908年出土于考古学家约瑟夫·松鲍蒂（Josef Szombathy）在奥地利的沃尔道夫村（Willendorf）附近一处旧石器时代遗址。图：维基
但是为什么我会跟着蒙古部落的足迹走进一片新的领域呢？就像爱丽丝从兔子洞开始梦游仙境一样。为什么我不去研究威拉德的白嘴黑鵙，或是维基百科上“随机文章”按钮推荐给我的那些有趣的理论话题？为什么好奇心用这种方式吸引着我们？
洛文恩斯坦在1994年的一篇文章中提出了一种理论，认为好奇心的方向取决于“信息差距”——突然意识到你不了解的内容并迫切想要填补这一空白的渴望。这种认知差距可以存在于物质世界（这种奇怪的虫子是什么？）和精神世界中（什么是爱？）。他的理论很好地阐述了为什么Upworthy网站的标题让人如此难以抗拒，为什么好奇心既被看作是优点又是缺点。
但是，信息差距要吸引人的注意，就不能太大（标题用葡萄牙语写成）或太小（海牛住在佛罗里达州）。在2009年的一项研究中，一组研究人员（包括洛文恩斯坦）让参与者置身于功能性磁共振成像仪中，问了一堆小问题：听起来像是人在唱歌的乐器发明是什么？地球所在的星系叫什么？参与者要估计他们对于每个问题答案的信心，还要评价他们对每个问题的好奇心各有多少。研究人员会实时监测参与者大脑奖励中心被激活的情况，这是另一种测量好奇心的方法。
不出所料，参与者对他们认为自己已经知道的答案最不好奇，但对自己完全不知道的问题也不感兴趣。只有当参与者能猜到答案却又不太确定的时候，他们的好奇心才会达到顶峰。好奇心的“甜蜜点”似乎是信息的游离状态：不太多也不太少。
西莉斯特·基德是罗切斯特大学的认知科学家，她利用眼部跟踪设备来研究婴儿如何集中注意力（图：J. Adam Fenster/University of Rochester）
罗切斯特大学神经科学家西莉斯特·基德（Celeste Kidd）说，婴儿也喜欢新但又不是太新的事物。在2012年的一项研究中，她和同事让7-8个月大的孩子坐在屏幕前，屏幕上是三个盒子的图案，每个盒子里都放了一样东西，如饼干、勺子或玩具车。这些物体以特别的方式从盒子中出现，就“像打地鼠（Whack-a-mole）游戏”一样。其中一些方式出现得更加频繁，基德可以让某些特定的方式出现得更少，更令人惊讶。
当婴儿注视着屏幕时，有一台眼部跟踪设备也在关注着他们。他们的目光透露出明显的偏好性：有点儿新奇但又不完全新奇的出现方式引起了他们的注意；与之前看到的相似或非常不同的方式没有引起他们的注意（每当宝宝不看屏幕的时候，屏幕上就会出现一张笑着的宝宝的照片，“我不知道你是否知道这点，但宝宝确实都喜欢看其他宝宝的照片”。我就不知道，因吹斯挺，有点儿好奇）。
基德说，我们的大脑本能地寻求新颖性程度“恰到好处”的东西，这有点像去逛书店，“你不会想挑一本儿童书或是你以前已经读过的书”。另一方面，如果你选择一本你根本就不能参透的书，比如用俄语写的天体物理学，你也会遇到类似的问题。“这会很无趣。”想要学习，你必须有一些能够掌握的东西。就像攀岩一样，下一个攀岩点距离最后一个抓点不能太远，即使你可能永远爬不到最高处。当你的大脑促使你尽快去收集信息时，它也会本能地引导你远离那些太小或太大的差距。
机器人是检验这种机制如何运转的好帮手。但是因为机器人缺乏动机（好奇心的主要成分），首先你必须给它一些动机。在德国波鸿鲁尔大学研究人工智能的博士后瓦伦·康培拉（Varun Kompella）说，要做到这一点，只需要给机器人编程让他们去寻求奖励。只要机器人知道奖励存在，并且想要得到奖励就够了，奖励到底是什么（即使是一堆数字）并不重要。同样，机器人也不知道要如何获得奖励。就像人类能从学习新东西中获得多巴胺一样，即使看起来毫无用处，机器人的动机、激励系统也能让学习本身成为一种奖励。
设计好奇心：人工智能研究员瓦伦·康培拉对这个iCub机器人进行了编程，利用概率算法来模拟生物好奇心让它尽快寻找未知的奖励（来源：Varun Kompella）
康培拉与一个iCub机器人合作，这是一款开放式的类人形机器人，它有奶油色的皮肤、银色的关节，有头、眼睛、手臂、手指，但它没有头发和腿。在康培拉发给我的视频中，iCub直接连在桌子后面的地板上。桌子中间放着一个塑料杯。机器人来回摆动，握紧、松开拳头。一开始，每一个新的动作都会让机器人学会一些新东西，获得奖励。但没过多久，它已经没有新的动作可学了。
突然间，机器人打翻了桌子上的杯子。这次遭遇也让机器人获得了奖励。更重要的是这次偶然为机器人提供了获取知识的新渠道。就像一个水手在海上漂了几个月后突然发现了一只水鸟；就像乔治·马洛里（George Mallory，英国探险家，在尝试攀登珠穆朗玛峰途中丧生）第一次听说了珠穆朗玛峰。这就是好奇，不再是随机、漫无目的的，而是有指向的。
那么下一步呢？答案由一个概率算法确定，这个算法会计算什么动作最可能让机器人获得另一个奖励。在这种情况下，算法提出，在杯子所在区域移动手臂能够带来新动作（当然还有奖励：叮！）。和忽视杯子、回去执行完全随机的行动，或是虽然专注于杯子但却做完全不一样的动作相比，在同一区域做类似的事情更有可能学到新的动作。为什么要专注于杯子？因为它就在那里。
康培拉的机器人最终学会了拿起杯子，把它移开，放在桌上一个特定的地方。这正是康培拉想要它做的。但它教会自己去放杯子，很大程度上是因为它被固定在桌子旁边，面前的桌上就有个杯子。如果不是这样，它其实还有很多其他的选择。
同样，基德的实验旨在跟踪婴儿在任何给定时间所拥有的信息量，从而能控制新奇事物的数量，同时限制婴儿的选择。基德说，她之所以选择7-8个月大的孩子，是因为他们能够支持自己的头部重量，但又还没有学会走路，这是最适合进行这一实验的状态。她说，对于蹒跚学步的孩子来说，走路本身是最有趣的事情了， “没有什么能和它匹敌”。
想要预测甚至控制好奇心就要有更加有效的教导，要更好地了解心理疾病，要有更专注的兴趣；生活才会永远这么因吹斯挺。不过，研究好奇心的难度也告诉我们，好奇心是无穷无尽的，我们几乎不可能真正去引导它、控制它。到头来，我们还有更多的谜题需要解开。
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