現在還是冰河時期？

——《我們腦中那些揮之不去的問題》

前面分享到，現在地球仍然處於冰河時期。因為冰河時期雖然跨度幾千萬年，但也有溫度上的冷暖變化，比如我們現在雖然仍處於冰河時期，但夏天照樣非常熱。而真的遇到了冰河時期中的冰期，那情況就比較嚴重了。冰蓋甚至會從極地一直凍到長江流域來，像北京所在的緯度，冰層說不定有1公里厚，整個地球只有沿著赤道一帶的水沒有凍成冰。

與冰期相對應，不那麼冷的年代就叫間冰期。現在就處於最近一個冰河時期中的間冰期，所以我們才能湖中泛舟，出海打漁。

影響地球溫度變化的最重要因素是太陽。太陽常數是1367瓦每平方米，用於表徵太陽射向地球的功率。

影響陽光照射效果的因素有很多，最重要的有兩個：一個是地球繞太陽公轉的離心率，另一個是公轉傾斜角度。

離心率和公轉傾斜角度也不是一成不變的，它們都在按照自己的節奏小幅度變化。離心率最大的那段時間，如果傾斜角度很小，南北極的冰就會凍得很厚。

另外，還有其他影響因素，比如火山灰，它遮擋陽光的同時也阻擋熱量散發，火山灰是增加全球溫度還是降低全球溫度？目前還沒有定論。

再比如，地球上的二氧化碳90%以上都被海洋溶解了，這些二氧化碳會飄到大氣中，這個量也很可觀。產生二氧化碳的還有地球上的動植物，有些產生大量溫室氣體，還有些消化大量溫室氣體。

所以全球變暖的模型影響因素非常多，非常複雜，而要找到這些因素中的因果關係可不是件簡單的事兒。

那麼地球是在變熱，還是在變冷?

作者解讀：

全球變暖是一個引導普通人學會，用統計學觀點得出結論的好案例。客觀上看，它也是一種反直覺的獲取資訊的方法。“反直覺”並不等於故意和直覺對著幹，而是在得出結論的思考過程中努力排除情感和直覺的影響。

這是一種現代人才有的能力。文章後面涉及更深一層的觀點：相關度再高也不等於因果

關係。要確定因果關係其實是一件極難的事情，在研究客觀現象時非常難，在分析主觀意願時更是難上加難。所以一個足夠理智的人幾乎從不猜他人做某事的動機。

這篇文章雖然列舉了影響全球氣溫的若干因素，但實際是要說：一個我們不懂的問題，應該更相信誰的結論?

答案：是科學共同體的結論。科學共同體不是某個科學家、某個科學院院士或某個諾貝爾獎得主，而是某個領域的權威機構。它往往代表了那個領域多數頂尖科學家的共識。

③

社會認知

——為什麼會堵車?

中國大陸地區，人口在1000萬以上的城市一共有13個，這些城市都面臨著嚴重的堵車問題。雖然我們說根源在於人多，但是東京、香港的城市面積更小，車輛密度更大，而它們並沒有出現，像北京如此嚴重的擁堵，這就說明至少北京的交通還有改善空間。

如果我們從飛機上往下看堵在路上的車，每輛車就像螞蟻一樣。而一群螞蟻和道路上的汽車還真有一點相似之處，那就是每輛車該往哪些地方走並不是由一箇中央控制單元指揮的，它們各自按自己決定的方式運動，最終形成了一種宏觀上的圖景：堵成一鍋粥。

那麼螞蟻是怎樣的呢?感興趣的讀者可以參考“螞蟻三部曲”。這是一套科幻小說，科幻的部分只不過是將其中的螞蟻人格化了，書中所有涉及螞蟻的細節和規律，都是現代昆蟲學研究的結論。

蟻后可不是我們認為的絕對統治者，而且蟻穴中也沒有中央控制系統。

蟻群是一種自組織，各自有明確分工。有工兵、有清潔工、有保育員、有搬運工，他們從不會互相幫忙，但讓整個蟻群呈現出一種井然有序的圖景。

比如，鬧蝗災時漫天飛舞的蝗蟲，它們在天空中就像是一張忽閃忽閃的大網，看似無序。

科學家對這樣的群體行為做了數值上的模擬，這方面的理論稱為：粒子群演算法。還是說蝗蟲群，如果我們對每一隻蝗蟲只安排幾條規則，比如和周圍每隻蝗蟲的距離時刻大於等於某個值，並且也要時刻小於等於某個值；或者儘量保持在可視範圍的中心區域，同時保證和其他蝗蟲間距時刻大於等於某個值。在實際模擬中看到了一張漫天飛舞的大網一樣的圖景。

在所有個體都遵守規則時就是如此。我們來看看不守規則會怎樣。

比如蝗蟲群裡中總會隨機出現10%的個體不遵守“和周圍蝗蟲間距時刻小於等於某個值”這一規則，只要這些蝗蟲遊走到群體邊緣就有可能離群而去，或者造成群體被打散。

再比如，某次微信群裡的公開課，整個群有500人。微信群並沒有禁言的功能，所以為了維持課堂秩序，只有群主不斷提醒大家，在開課後不要發言。課程結束後，有很多人都指出講課過程，有太多人不顧禁言的規則亂說話。統計一下發現有30多條違規的發言，可能不少人會感覺，“今天聽課人的素質怎麼這麼低！”。而實際上，在整堂課的3個小時中，500人的群裡，只有十幾個人不顧規則亂髮言。

如果把守規則和不守規則的人數對比一下，不守規則的人最高比例只有5%，遵守規則的人數量是不遵守規則的人的20倍。

可是為什麼留下的是一個相反的印象呢?這裡當然有很多明顯的原因。比如，因為守規則的人在遵守規定時，實際等同於不存在，所以非常容易被忽略，而不守規則的人格外顯眼。這些解釋當然很對，但是，作者要從自組織的秩序形成這個角度來解釋。也就是說我們並不忽略那些守規則的人，他們在為一幅有秩序的圖景形成做出巨大的貢獻，之所以沒有讓人形成這樣一個印象，是因為秩序需要更高比例的個體遵守規則。比如，微信課中有95%的人遵守規則是遠遠不夠的，如果非要給出一個數字，至少要求99%的個體遵守規則。就這堂微信課而言，就要求在整個過程的3小時裡，亂髮言的人不超過5個。

我們再回到特大城市的交通問題上。城市的道路資源有限，車輛太多是一個重要因素，但不遵守交通規則亂開、亂騎、亂走的人是破壞秩序的根源。並且只要20個人裡面有1個破壞了規則，就會讓這個城市整體的交通圖景一團糟。

實際上，不嚴格遵守交通規則的人比例遠遠高於5%。再加上那些電動車闖紅燈、非機動車道隨便停車，還有見到前車減速就來回變道的情況，就能對這一比例有一個瞭解。

說到底本質問題是什麼呢?是人口問題，開車上路的人太多了。有交通部門透過攝像頭統計過高速公路上的車輛，70%的車是單人駕駛。這個比例在市區也大致類似。留出安全行駛的距離後，一輛車行駛時需要佔用30米×6米的路面資源，停車時需要佔用7米×4米的路面資源。而這麼大面積大多數時候僅僅解決了一個人的出行問題。

所以，引導每個人選擇更節約的出行方式，是解決交通問題的最好途徑。當我們透過各種方法調整了每個個體的出行規則，就像模擬實驗中把每隻蝗蟲的飛行規則重新刷了韌體一樣。從政策、法規開始，到媒體宣傳、廣告投放、交通工具生產商，都向終端使用者傳達兩輪出行及公共交通出行的理念，每個交通參與者出行的規則發生了改變，當前的交通問題或許就能得到解決。

為什麼會堵車?

作者解讀：

這篇文章涉及“秩序的形成”。秩序既包含井然有序，也包含亂成一鍋粥。不論哪種局面，都是系統裡眾多個體按各自規則行事後，全域性所呈現出的樣子。所以，亂成一鍋粥也是對

某種秩序的描述。

小到買票、出遊，大到交通、金融，都會在系統內呈現一種秩序。在系統中個體與個體之間還會互相影響，這種影響的大小不但難以測量，而且還經常非線性疊加，這就增加了用科學原理解釋秩序形成的難度。

在社會生活中出現的秩序有兩個重要的成因：一個是自上而下的，一般是規章制度、法律條文；一個是自下而上的，一般是個人意願和行為習慣。兩者共同塑造了秩序。如果一定要

分出先後，我認為個人習慣和意願比規章制度出現得更早。法律是這些約完俗成的行為規範用比較精準的語言抽象出來的文字條款。

總結一下，本書有20個問題組成，我將它們分為三個認知“人類認知”、“大自然認知”、“社會認知”來分享。

正像本書的推薦詞所說的：“科學知識原來這麼好玩……”可能大家會有這樣的感覺，隨著走出校門“好奇心”會逐漸減小。但是，不得不承認，我們確實知道的不多。

作者希望，用本書破除大眾對科學存有兩種認識上的誤區：一是學習科學是在校期間的事情，走出學校，這個過程的主體部分就結束了。二是科學知識就是科學。科學是用來提升各種硬實力（生產力、軍事實力）的。科學的成熟確實是有實際利益推動的，但是不要忘了最偉大的科學成果仍然維持著原貌：理解大自然。

好了今天的分享就這樣，明天見！