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10分钟意大利语教程

参见前面写的一些其他语言的教程:

10分钟西班牙语教程 – 10分钟日语教程 – 10分钟俄语教程 – 10分钟韩语教程

如音乐一般的意大利语

很多年前,当火车蜿蜒在地中海岸,刚刚离开法国,进入意大利,我就被浓郁的音乐般的意大利语迷住了。Milano、Milano (重音在 lan,而且 a 拉得老长,o 发音非常饱满),加上五只搓在一起的手指,在空中挥舞的样子,奠定了我对这门语言的第一印象。

几乎所有的意大利语都以原音 (a, e, i, o, u) 结尾,绝大多数的意大利语重音都落在倒数第二个音节。这两条使得意大利语说起来中气十足,充满韵律。这一点和日语很像。

我觉得如果让每个挥舞着双手的意大利人手里拿着一个溜溜球,每当球转一圈就是一个重音,你就可以听到

“哒哒嘣哒,哒哒嘣哒,哒哒嘣哒”

的节奏。每一个 哒 都是一个元音结尾的音节,每一个 嘣 就是一个元音结尾重音。这一种节奏,比西班牙语明显得多。

结构化的语言

意大利语或许是最好的继承了拉丁语衣钵的拉丁语系语言,语法很有道理。

比如四个元音,其实都是有用处的。

o 结束,就是雄性的

a 结束,就是雌性的

i 结束,是雄性的复数

e 结束,是雌性的复数

我们不了解一种语言的时候,就会觉得很怪异,而一旦了解了,这种怪异又会视而不见。比如,如果不懂英语的人,或许可以看到大量的单词以 s 结尾。当我们知道 s 是代表复数以后,反而对 s 视而不见,好似看不见了。意大利语里,就没有以 s 结尾的单词,大量以 i,e 结尾的词,其实就是意大利语复数。

un anno – one year

due anni – two years

对于构词,不像英语那么复杂,表示不,直接动词前面加个 non 就好,不需要构造复杂的 I don’t speak English 这样的句子,直接说 Non parlo italiano 就好。问句,也直接加个问号,或者用疑问的语气也可以,不用复杂的变换位置,或者加上 do 什么的:Parli italiano?

至于和法语,西班牙语一样的各种动词的变位,我们就先当作看不到好了

发音

这点和西班牙语一样,简单直接,所有的元音按照汉语拼音发就可以了,永不变音。任何一个学过汉语拼音的,就应该拿起意大利语就可以字正腔圆的念出来。规则也和汉语拼音一样,总有声母韵母,简单得很。可能唯一需要注意的就是 c 的发音。最常见的 ciao , 要读作 qiao。发音规则是明确的,不变的,看到就会读,听到就会写。

意大利语只有 21 个字母,除了 5 个元音,和 16 个辅音以外,J,K,W,X,Y 并不在意大利语里面出现。出现的时候仅仅用来标记外来词。这又进一步简化了意大利语。

去除意大利语里的“噪音”

我们看到意大利语,几乎任何一个句子,一个餐馆名字,都会反复出现一些非常“异国情调”的单词(比如 il ),它们第一时间提醒我们,进入了一个不了解的疆域,让自己立刻打退堂鼓,放弃理解这些话的努力。

其实,认识这几个反反复复出现的词,我们就可以争取主动权,在任何句子或者餐馆名称中,都有一两个自己认识的单词,以此为锚定点,去理解剩下的部分。这些词是:

il, la, le, i, lo, l’, i

他们统统是 the 的意思。(唯一的不同是有男性的,女性的,单数复数等等,但作为我们 10 分钟的教程,不分辨也罢)

还有一个几乎一定绕不过去的词,就是 

di

这个和西班牙语,法语里的 “ de ”, 英语里的“ of ”,中文里的“ 的 ”,还有日语里的“ の ”一个意思,这些都是这些语言中最常见的词 。

在意大利旅行,我有种错觉,意大利人都是搞计算机出身的:文字的表达式极为简洁。最常用的一些词,直接用一个元音字母搞定,其他常用的用两到三个字母。从编码学的角度,频率越高的词给予越短的编码,很科学。

e = and

o = or

a = at

su = on

in = in

ma = but

da = from

tra = between

con = with

per = for

去掉上面的“噪音”,意大利语就基本和英语一样干净整洁,可以开始耐着性子继续读了。毕竟,意大利语中的拉丁部分,和英语大量重叠。

日常的意大利语

如果说,英语里面高级词都是从拉丁语里面过去的(尤其是西班牙语),那么里面的食物相关的,非意大利语莫属,尤其是咖啡行业。

星巴克就深受意大利语影响。

中杯(Tall)- 这个是英语

大杯(Grande)- 大

超大杯(Venti)- 20 (oz)

最大杯(Trenta) – 30 (oz)

拿铁(Latte)- 牛奶

玛奇朵( Macchiato)- 烙印

至于音乐的谱子,那几乎是100%的意大利语的天下。

试着去读意大利语

当我们知道如上的一些规则,就可以试着去读一些意大利语的报纸了。比如今天 Wired 杂志的头条标题是这样的:

La grande alleanza tecnologica tra Europa e Stati Uniti

首先,按照汉语拼音的读法,可以准确的把上面的句子读出来。

然后,把 la 读作 the

grande – big

alleanza – 先读出来,发音几乎和英文的 aliance 很类似

tecnologica – 虽然拼写怪怪的,但大声读出来,就和 technologic 一样

Europa – Europe

e – and

Stati Uniti – 看到 i 就知道是复数,恢复成英文习惯,就是 States Unite。翻译为:

The big technological aliance between Europe and United States

再比如,意大利的《晚邮报》今天的头条:

Ucraina Russia, le notizie di oggi sulla guerra | Putin a Niinistö (Finlandia): «Kiev non interessata al dialogo» 

也基本上可以看得懂(sulla = su la = on the, al = a il = at the) :

乌克兰俄罗斯:今天关于战争的新闻:普京对芬兰的Niinistö说:基辅对对话不感兴趣。

所以,有了这 10 分钟的教程打底,去意大利旅行,或者真的需要阅读一些意大利语的指示,至少有了 30% 可以看懂的部分,剩下的部分,基本上可以用猜的方式理解。

注:没有一种语言可以用10分钟学会,但是,任何语言的前 10 分钟投入产出比最高。如果用 10 分钟可以减少对于一种语言的恐惧感,能读出一些简单的句子,可以让我们很容易从此入门,开始积累这门语言的知识,不经意的开始进入学习的状态,这十分钟就是值得的。

我们不应推卸自己应当承担的责任

群里面通知,明天所有人做核酸检测。

有人不服气,问:明天可不可以不去做

问的人,期待有人给自己一个明确回答:“是的,可以不去做”。

很显然,没有人会给他这个答案。

如果还有较真的,会继续打电话,在群里面一直追问,并且给出各种理由,希望从志愿者,或物业,或居委,或更高一级的某个人那里得到一个明白无误的答案:“是的,明天你可以不做”。

很显然,大多数时候,他也得不到他希望的那个答案。

这个故事应该在很多微信群里,在很多规则面前,重演过很多遍。每次看到这样的故事上演,我们很容易同情这个问的人,愤怒地骂不给明确答案的人没有担当,并且体会深深的无力感。

但我总觉得有些不对。这里面,出现了责权利不对等的情况。

不去做核酸等诉求,受益人是自己(这至少是自己想达到的结果)。

而规则,我们且不论我们是否赞成,一般都是明确的( “应检尽检” )。

自己享受不遵守规则的收益,而希望志愿者、或者居委承担不遵守规则的责任,这就是责权利不匹配

居委仅仅是人手少,又不傻。换句话说,如果利益受到直接影响的人都不愿意承担不遵守规则的责任,我们又有什么权力去要求其他人替自己承担这个责任呢?我们在对居委,对电话那端的疾控中心人员投诉的时候,是不是应该问自己这个问题:我们自己比他们更勇敢吗?我们比他们更愿意承担责任吗?

在企业里,经常能够看到正义感,责任心爆棚的勇士,但他们的勇敢,仅仅停留在口头,他们反复要求自己的上级,或者同事,代替自己违反那些僵硬的教条,却从来不自己开始用行动做出改变。而在企业里面,很多的规则,都是因为一些勇士提前做出了改变,而后才被注意,最后改变了规则(比如《微软帝国的叛逆》里描述的故事)。

如果任何人觉得规则不合理,试图从另外一个没有决定权的人那里获得软弱的保证,是推脱责任的做法。很显然,也很少推脱成功过。当事人自己应该勇敢地站出来,按照自己内心认为正确的事情去做,并且承担相应的责任。至少,在这里,责权利是匹配的。

如果自己的利益自己都不去争取,指望别人为自己牺牲,替自己勇敢,真的能找到这样的 “别人” 吗?这样的死结,真的能这样打开吗?

关于 NFT 的醍醐灌顶时刻

我们都有过一些特殊的时刻,仅仅瞟一眼一样原来没见过的东西,立刻就明白了它是什么,并且后面的很多年,这种认知就没有变过。这些时刻,被我称之为“醍醐灌顶时刻”。

比如,我对于互联网的“醍醐灌顶时刻”,就是当我在交大第一次冲进包玉刚图书馆四楼的机房,看到哈佛大学的主页 Harvard.edu 的那一刻。只用了一秒钟,我知道了互联网是什么。在这个时刻以前,任何文章,任何解释,和二手的描述都没给我讲明白这事儿。

区块链,NFT, Web3,元宇宙,或者任何类似的事情也是一样。我们听了太多次,但是依然无法理解它们究竟是个啥东西,直到那个“醍醐灌顶时刻”的到来。

几个月前,我打开 OpenSea, 用我的钱包连接,然后把我画的一些画作为 NFT 发表。我可以在公开的列表页看到它们,也可以在我的账户下看到它们。( https://opensea.io/jianshuo )

没啥新鲜的。就跟古老的互联网时代的网站一模一样。

然后我去以太命名服务 ENS 注册了一个域名 jianshuo.eth 。也很顺畅,我在 ENS 的后台看到了我的域名。

也没啥新鲜的。就跟古老的互联网时代的网站一模一样。

当我回到 OpenSea,我发现新注册的 jianshuo.eth 出现在 OpenSea 的资产管理页面里面。而且直接可以交易了。

哇!这是新玩意儿。

这让我理解,OpenSea 其实并没有自己的数据库(我是指和 NFT 存储相关的信息的核心数据库),ENS 也没有自己独立的数据库。两家不相干的公司,其实共同使用同一个数据库,一个被所有的网站,应用和个人共享的全球数据库。

建立一个所有人可以用 API 读写的全球共享的数据库,曾经是 IT 产业几代人的梦想。但是就跟巴别塔(Tower of Babel) 一样,让全世界的所有公司,所有个体,都同意用统一的数据库,而且信任它,是不可能任务(还有人记得 UDDI 吗?)。直到区块链出现,才发生改变。

区块链是事实上的全球数据库。所有人从那里读信息,所有人往里面写入信息,所有人都信任这里面的信息不可篡改。所有人的工作,其实是为这个数据库做界面。

早在2000,微软发布了一个四段小视频组成的广告片,向大家展示 .NET 战略实现以后的世界。其中的一段视频里面,一个人被车撞了去医院。医生拿出了一个像 iPad 一样的设备(那可是2000年!)请求许可。之后医生就有了关于这个人的全部医疗信息。

这个场景最终成为了现实,但是不是靠 .NET 技术,而是区块链。而且也肯定不是一些独立的系统靠互相调用完成,而是一个事实上的中心化的数据库。有趣的是,大家给这个全球的中心化的数据库起了一个响亮的名字:去中心化数据库

这就是我的 NFT “醍醐灌顶时刻”。愿意分享你的类似时刻吗?

实物的画做成 NFT 会成为笑话

用自己熟悉的东西,尝试理解全新的事物,经常会成为笑话。对于 web3,我们也有这样的倾向。

对电子游戏机可笑想象

小学的一天,一群小伙伴刚刚光顾过新开的游戏厅,兴冲冲地回到教室,向我手舞足蹈地描述电子游戏机。他们说:

那里面有飞机,还有大炮,你用机关枪,打他们。

而在我的脑子里面,是类似于娃娃机一样的大玻璃橱窗,里面用绳子吊着各种飞机,然后有一个绿豆枪一样的装置,用来打那些挂着的飞机。

我脑子里的模型,来源于街上传统的游戏机。我完全没有意识到,电子游戏虽然也是游戏,但本质上和我曾经见过的任何的套圈游戏,气枪打气球游戏,还有钓鱼游戏完全不是一件事情。

当我自己亲眼看到游戏机光洁的屏幕的时候,是我对于游戏机的 “醍醐灌顶时刻”。原来电子游戏机是电视机呀!

电子邮箱放在哪里?

另一个故事,是我听说的,就是互联网早年,有人问电信上门安装的人,

电子邮箱一般是放在客厅还是卧室比较好?

电子邮箱 vs 邮箱;电子游戏机 vs 游戏机。加了电子,数字,虚拟两个字的东西,八成和原来的拿东西不是一个种类。

NFT 世界的笑话

另一个笑话,梵高的《星夜》要不要做成 NFT ?显然不合适。任何物理世界造出来的东西,都不适合做成 NFT。

因为这样的话,世界上会有两个 “真品”:一个是由原子分子构成,锁在纽约 MoMA 的展室里;一个是在区块链上。很多人努力的向我们用各种方法证明可以把他们连在一起,仅仅让我们更加一头雾水。

除非我们毁掉一个。有很多传统的的画家的确是这么做的,他们用纸和笔画好作品以后拍照,然后毁掉原作品,只保留 NFT 版本。不过对于梵高的作品,这么做似乎毫无意义。

任何物理世界的东西上链都是不应该是主流。互联网初期,很多人通过把杂志扫描成图片发送到互联网上。但随着互联网的发展,从早期的 BBS 发帖,到新闻,到财经信息,到朋友圈内容,都天生在互联网上诞生。需要扫描进互联网的信息占比越来越小,直到大家不这么干了。现在还有很多人在做这件事情,我相信仅仅是过渡时期照顾大家理解能力的一种妥协。

公众号文章就是数字原生文章

以我写的这篇文章为例,它天生是数字的。

它没有像鲁迅或者上一个时代的任何作家一样有可供收藏的、由原子分子构成的 “手稿”。公众号的文章,我们就算在物理世界打印 1000 份,他们也只是数字世界的拷贝而已。

只有登记在中心化数据库里的原生才能确权

不过仅仅数字原生的文章,头像啥的,在区块链技术出现之前,没法确权。我没法指着一串数字说,这东西是我的,或者指着这篇文章跟你说,这篇文章,送给你了。因为谁都可以拷贝,凭什么说你拥有?

而现在,如果有一个全球统一的中心化数据库,我就可以在这件数字藏品上面标注它的拥有者是我,如果转手,会登记一条拥有者从我转为另一个人的记录,而这些交易记录,只能不断添加,不能删除。确权问题,是这个数据库的天然功能。

举例子,这一篇文章,就是在登记在区块链上的文章:

《 What is your AHA Moment for NFT? 》

https://mirror.xyz/jianshuo.eth/Uy2mj0-PWeq7QJWEI-mh138rffkuuWvymSF__N32E7A

任何人都可以买下来,然后买家的名字(其实就是买家的钱包地址)就会被放在 owner 那一栏。没啥复杂的。

所以,NFT 的第一个条件是在数字世界产生(数字原生),第二个条件是在区块链上登记。这将是主流。大家可以不用费脑子理解很多人解释的,实物的画为什么做成了 NFT 还有价值这件事情了。

注:这个中心化的数据库的存储和实现方式是去中心化的,并且用算力的暴力维持的。这是另外的话题了,可以参考很早以前的学习笔记:

《链表,哈希,挖矿等 - 区块链技术学习笔记

智能合约,代币(Token)等 – 区块链技术学习笔记

钱包,私钥,地址等  – 区块链技术学习笔记

我讨厌大词儿

不懂但可以让别人以为自己懂的简单方法,是学习一些这个领域的大词儿,新词儿:那些谁都不知道啥意思的词儿,并且经常使用它。听的人其实也不太懂,但他们不会戳穿的,因为揭穿了也就同时展示了自己不懂。

如果有人如同《皇帝的新装》里的小男孩一样问一句,这词儿是啥意思呀?只需要用意思相近的大词儿去解释就可以了。当问的人发现他得到的大词儿比问之前更多的时候,他会自惭形秽,知趣的闭嘴的。

比如最近大家都在问啥是 元宇宙 呀?哦,简单,就是区块链web3NFT,以及 VR 的结合。那啥叫 web3 呀?哦,就是 web2 的 去中心化的 ,基于 加密算法 和 共识机制 的进化版本。那啥是 web2 呀?哦。简单,就是 元宇宙 的上一个形态。完美闭环,没法接着问了。

我在面试的时候,最喜欢问的题,都希望对方用 6 岁的孩子,或者 80 岁的老奶奶能听懂的方法解释一些技术名词,比如,“你能跟 80 岁的奶奶解释一下我输入一个网址以后到看到网页之间发生了什么吗?”

如果他一开始说 IP 地址,我就会打断,IP 地址听不懂,这是啥?一步步地追问下去。如果一个人离开了专业术语依然会说话,能讲明白,才是真的懂一样东西。

有本书《Thing Explainer》,作者 Randull 实在是太牛了,他把那本书的文字限制在 1000 个英文单词里面,用最最简单的词汇,去解释最复杂的事物是怎么工作的。他甚至用了 ten hundred 代替 thousand ,因为后者不在最简单的 1000 个词里面。比如 writting sticks 就是 pen lifting room 就是 elevator 。 Up goer 就是 rocket。如果不是经过自己的思考,很少会有人把房子和电梯联系在一起,把棍子和笔联系起来。

用简单的词能讲明白一件事情,才是真的懂得。能给完全不懂的人讲明白,才代表自己明白。

能给懂的人讲明白,仅仅说明,你可以用别人脑子里的知识来掩盖自己脑子里的空旷。卢梭在《爱弥儿》里面不建议孩子过早的学习说话,否则会出现,全世界都知道她在说什么,除了她自己的情况。满嘴大词儿的人,真的不是很清楚自己在说些什么。

如果我们看一本书看不懂,看不下去,应该果断换一本书;找个专家,他无法给自己这个门外汉讲明白,不用担心,换一个人问。这一定不是你的问题。

注:最近的官方新闻里面就开始了轰轰烈烈的造词运动。谁都不知道是啥意思的词儿,说的人多了,说的次数多了,就可以集体跳过谁都不喜欢的的思考环节,直接进入执行就好了。也会有人来帮忙解释它们是啥意思。至于解释的对还是错,其实没有什么关系,因为本来就没有什么明确的意思,也不准备让大家明白什么明确的意思。

注二: 《技术领域那些唬人の名词 之 大数据

互联网是一张网,Web3 是一张表(一张大大的表)

总有人用 “下一代互联网” 来解释 Web3 ①。但我觉得 Web3 和互联网不沾边。Web3 肯定是基于互联网的,但是没必要用 “下一代互联网” 去解释它。这就跟计算机的确用电,但不能用 “下一代的电力网” 来解释一样计算机一样。

我倾向于用我自己悟出来的方式去解释 Web3:Web3 是全球一张表(大大的表格),以及基于这个表的应用。

有人用互联网的技术,解释资产怎么从一个人手里转移到另一个人手里面,听众会误以为资产跟一封电子邮件一样从一个地方发送到了另外一个地方。

其实,并没有传输过程,就是大家用了一张表记账,这张大大的 Excel 表格有一栏叫做 “钱”,一栏叫做 “主人”。在这张大表里面一笔钱的 “主人” 从张三改成李四,就完成了资产的转移。并没有什么东西顺着网线网线从张三的电脑(或钱包)里面转移到了李四手里。

这张表格既然是全球共用的,我可以有一份吗?

当然可以。以太坊这张表在 2022 年 5 月 19 日这一天是 642G ,你要是感兴趣,可以下载一份。(ethereum.org/en/run-a-node/ 还包括软件) 里面有从 2015 年 7 月 30 日到今天的所有交易信息。(比特币是大约 400G )

关于以太坊无论多吓人的名词,最终都基于这 642G 的全球所有人共享的大表格。

如果一个人说,他在某年某月收到了多少钱,世界上任何人(包括你)都可以在这张大 Excel 表里面去查一下,有没有他说的那笔收款。如果没有,他就是说谎。就这么简单。毕竟,全球所有的人用的是一个大 Excel 表格。他改得了自己的,改不了所有其他人的。自己下载这个大表格分析实在太累,有太多的互联网上的界面可以帮你查看这个表格,比如 etherscan.io , 有兴趣可以去看看这张大表。

所以,归根到底,如果用 Randall 的 1000 个最简单的英文单词去描述区块链的话,我会用这样描述:

Blockchain == a very big table shared by everyone in the world ③

互联网上信息怎么从一台计算机通过中间好多台计算机或者设备传输到另外一台计算机,是互联网技术保证的;这个大大的表怎么保证写了以后就再也不能更改了,就是区块链技术。这个技术的细节可以看以前写的一些学习笔记(智能合约,代币(Token)等 – 区块链技术学习笔记, 钱包,私钥,地址等  – 区块链技术学习笔记, 链表,哈希,挖矿等 - 区块链技术学习笔记),或者晚些我再尝试用 1000 个最简单的单词来解释一下。

所以,用 Web3 来描述这一个新事物有点偷懒了。我看不是 Web2 升级到了 Web3,我们应该用 Table 这个词代替 Web3 这个词,我们即将从 Web 时代将要跨越到到 Table 时代。

注 ① Web3 和 区块链,这两个名词在我脑子里差异不大。区块链是技术,Web3 是它的应用,姑且只用一个词指代。

注 ② 这个大小是基于 OpenEtherum 的数据库大小,里面有1480万组数据。

注 ③ 这句话通过了 Randa ll 的 1000 个词表检查 xkcd.com/simplewriter/

用 86 个最常用的词,描述复杂的事物是怎么工作的 – 区块链篇

Randall Munroe 挑选了最常用的 1000 个单词,鼓励大家尝试只用这些词,去解释哪怕最复杂的事物。我接受这个挑战,在这 1000 个词里,又挑出了 86 个比较简单的,写成一首诗,看是不是可以把区块链的工作原理讲清楚。

下面先是英文,然后是中文。

Blockchain – A big table shared by everyone in the world

Imagine a big table with many lines of numbers.

Each line starts with a number 

and ends with a number. 

The starting number is picked 

by adding up all the numbers

in the line before this line.

The ending number is picked

so that adding up all the numbers in the line is a number

that ends with ten or more zeros (the question).

It takes many computers to get the ending number,

because the real question is much harder.

If you are new to this world,

you can ask anyone there to give you the table.

If you get different tables,

you only trust the table with more lines.

When anyone tells you he has a new line,

add the line to your table 

if it follows the way said above.

If you change any number in the history lines,

you break the starting number of the following line.

If you change the starting number of the following line,

you break the starting number of its following line.

To make all these numbers right, 

you must pick the starting and ending numbers

for all lines after the changed line. 

In real world you need to have 

more computers than all the world have

to change a number.

That is why after this table is created,

no one can change it.

That is also why people trust this table

to store how much money they have.

区块链:全世界共用的大表

 

想象一张有很多行数的大表

每一行由

一个数开始

一个数结束

 

开始的数

由前一行的数相加得到

 

结尾的数

要保证这一行所有的数的加和

是一个有十个以上零结尾的数

 

需要非常多电脑一起算

才能找到这个结尾的数

因为实际的问题比这一个难很多

  

如果你是新来的

你可以向任何人要这张表格

 

如果你拿到不同的表格

只相信行数最多的那个

 

如果任何人告诉你他有一行新数

而且符合上面说的规则

你就把这一行加到你的表格里面

 

如果你改动了任何一个数

下一行开始的数就对不上了

 

如果你改了下一行开始的数

再下一行开始的数也对不上了

 

为了所有的数字对得上

你需要从改的那一行开始

把每行的开始的数和结尾的数都算一遍

这需要比世界上所有的其他人的计算机

还多的计算机才能做到

 

所以这张表一旦建立就无法更改

所以人们信任用它存他们有多少钱

用最最简单的词语,描述最复杂的事物,真是一个有益处的挑战,可以逼自己把很多细节重新思考。连我们最常用的词,比如 list, sum, rule 都不能用了的时候,自然需要去思考,这东西的本质是什么,而本质的词一般都是基础词。就比如区块链,肯定不能上来就扯共识机制  (Consensus Mechanism) 这种大学六级词汇。这些词,唬人有余,搞懂不足

不知道这首小诗能让任何人大致了解区块链吗?可以发给朋友看看,问他们是否能看明白?

理科生对于晚婚问题的分析

最近因为电影关心起了晚婚的社会现象。作为一个数据敏感型的理科生,我做了这样的数据分析。

被问到一个女生的择偶要求,她说:要求不高,只要身高178以上,帅一点,比我大就行。

先说结论, 这样的未婚男性占男性总数的10万分之3.68。

一个一个来看这个条件。

身高

根据2020年12月23日国新办发布的《中国居民营养与慢性病状况报告(2020)年》显示,中国成人平均身高18-44岁中国男性平均身高169.7厘米,中国女性平均身高158.0厘米,与2015年发布结果相比分别增加1.2厘米和0.8厘米。

考虑到2020年比2015年增高了1.2厘米,而24岁到44岁之间我们假设身高不会明显长高的话,我们可以假设增高是因为这五年里面新纳入统计的18-23岁的年轻人的身高拉高了平均数(《柳叶刀》2020年数据,中国19岁男生平均身高已经达到175.7厘米,女生163.5厘米),那么24-44的结婚适龄男人的身高应该至少少1.5厘米,也就是说中国24-44岁的男人的平均身高应该低于168.5厘米。同时,一些数据提到男性的身高的标准差是 5.8厘米。也就是说,97.5% 的男人比平均身高高两个标准差(2 sigma),也就是168.5 + 5.8 * 2 = 180cm

也就是说,如果考虑今年年纪在24-44岁之间的适龄的男人的话,身高 178厘米以上的男人,高于1.63个标准差,根据正态分布的对应表,可以知道,占男人总数的 5.16%

帅一点

到底人群中帅的男人的比例是多少呢?帅完全没有办法定义,但是按照我们对于任何相对概念的定义,一般来说也是按照高于平均值两个方差来定义的。比平均值高不到一个方差的男人(大约占34%的人口),我们说来叫做相貌普通,或者一般人。高不到两个方差的男人(大约占14.7%),我们叫做挺好看的,但是勉强算上帅这一等级,应该是高于平均相貌两个方差的人数,大约2.5%,才会被大多数人称为帅吧。我们就假设一个5%的人口是帅的吧。

当然有一个让我觉得很迷惑的事情,我对周围大多数的人的调研,包括男人和女人,都普遍觉得漂亮的女生的比例高于帅的男生。如果说女人中每五个人中间应该有一个美女的话,男人中每十个人很难出一个帅哥,女人尤其这么认为。很多人认为只有5%的男人是帅的。再加上年龄因素,越年轻帅的比例更高,适龄的男人的帅的比例有的人估计连5%都不到。

合适的比例

就上面两个宽松的算法,如果一个女人希望有一个身高高于178厘米,帅的,那就是所有男人中的5.16%的5%,也就是0.258%。

如果再加上一个年龄限制,比如要比自己大,如果自己是30岁的话,适龄的男人是30-45之间的话,又只占18%(15岁/80岁),也就是男人的0.046%

也就是说,随口说了三个宽松的条件,就把符合条件的男人的比例降到了0.05%左右。如果再加一个经济条件要求,皮肤白净要求,甚至再加哪怕一点点的籍贯,小癖好的要求,满足的人数迅速降到百万分之一。

但很多的人说,无论比例多小,世上人那么多,我就只需要一个人嫁就可以呀。我们接着看一个悲催的事实:一个人一生可以见到多少人?

邓巴数:150

首先,一个人可以建立密切的关系的人数,就是认识,并且认可相互的关系的人数,我们称为邓巴数,是英国科学家邓巴在1990年提出的,这个数字是150。这是根据灵长类动物新皮层的大小决定的生理上限。如果我假设一个人的结婚对象肯定是在邓巴数的范围里面的话,一个人可以谈恋爱的人,也就是在150人中间做选择。(其中男人约75人,身高178以上的应该不到4个,未婚的应该0.3个)

10年认识的男人的上限:2000

如果一个人不满足于自己认识的圈子,非常努力的每天都爬起来去专门认识一个新的朋友,以压力测试的方式来过我们的人生,10年的时间可以让我们认识3650人左右,其中1825人是男人。而我们的人生,谁能做到每天都认识一个新人呢。很多很宅的很忙的,估计一个月都不多认识几个人呢。按照这个0.046%的比例,10年里满足自己最初简单的要求的男人,会遇到0.84个。

10年能够见的脸庞:20万

就算以上海地铁的密度,我们能够看清5米内的人的脸庞,我们每天挤地铁能够看到的新的人的脸庞也就在50人以内,一年所有的脸庞加在一起,也不会超过20000人,十年也就是20万人(男人10万个)。哪怕那这个人数,乘以0.046%的条件满足率,可以得出,合适的“身高178以上,帅一点,35岁以上”的要求的人,每一年会被你远远的望到4.6个。

真的能够匹配的概率

就算花了12年的时间,每天认识一个新的男人,总算遇到了那唯一一个满足刚性需求的男人,接下来的过程就更加绝望了,如果能够结婚,还需要:

  1. 这个男人正好处于未婚或者离异状态(35岁的话这个比例是8%)

  2. 这个男人正好喜欢这个女人(这就难说了,如果男人也是有如这个女人一样的条件标准的话,同理,这个比例也是0.046%)

也就是说这个女人以最努力的方式每天去认识一个人,要不了32万年就可以遇到一个符合“身高175以上,帅一点,年龄大约35的男人”这个简简单的要求,而自己也符合对方的类似的简简单单的要求的男人了。在这个基础上,两个人总算可以开始谈恋爱了。看在双方32万年的寻觅的份儿上,是会否有爱情就忽略不计了吧。

得出的结论是什么呢?

所以,如上只是用简单的数学推导一下真实的比例,得出的荒谬的数字仅仅是为了说明一个事实,就是婚恋如果从一个 “简单的刚性标准” 出发择偶,是多么不靠谱的事情。理想中的恋人这个问题,当然可以描述出一个白马王子的形象,就当许愿好了,但是千千万万不要以此为真的标准。就算以此为标准,也先做一些简单的数学计算吧,知道自己在寻找一个多大概率的事情。

经济高速公路上,突然经过的鸭子

假设一条高速公路上,所有车都维持在 100 公里每小时的速度,稳定运行。

忽然一只鸭子冲到路上,吓得司机拼命踩刹车,停了下来。后面的第二辆车也急刹车,后面一辆一辆车都急刹车,还好都没有追尾。之后,鸭子仓皇逃窜,离开高速公路。

稍微安顿一下惊魂,第一辆司机开始起步,加速。第二辆也开始加速,之后一辆一辆的车也开始起步。

半个小时过去了。

虽然离开那只鸭子闯入已经过去很久,但这附近的交通拥堵依然严重。所有的车都需要到这里急踩刹车,然后再重新起步。这一段堵塞的交通,如同一条幽灵蛇,迎着车流的方向,缓慢移动。把一辆辆正常行驶的车吞入肚子,让他们在身体里停下来,再从尾巴拉出去。

这种现象在高速公路上经常出现,就是明明没啥事情,却动不动就会堵车。自己在后面龟速爬行十几分钟,本来以为前方出了什么车祸,结果驶过的时候,发现什么都没有,就是过了一个地方,忽然就莫名其妙地通畅了。似乎那里站着一个鬼,正在查酒驾一般。

我们的经济,就像这条高速公路。

如果忽然有一个外力,强行停下来,再次启动,会需要漫长的时间才能恢复。

单节点系统,一脚刹车,一脚油门就能纠正,只影响这一小会儿。

在一个高度联系的复杂系统中,一个节点停了,再启动,依赖它的节点会需要先停下来,然后看到它启动了,再启动,这样不断的传导下去。如同水波一样,不断荡漾而去。

即便封控过去几年,可能还会有某个公司,因为今天的一脚刹车,莫名其妙地停下来,然后再启动起来。这个居于中国不知何处的公司,或许无法理解,它的遭遇,是因为很多年前的另外一个城市的封控。

这一开一停的巨大损失,还需要未来很多年慢慢显现出来。这事儿,想想就心痛。

为啥现在的很多文章都看不懂了?因为它们什么都没有说

如果想学点东西,还是去看稍微老一点的书,那些真正懂的人写的书。

我在这个封控的周末,花了点时间看了一下费曼教授的《Six Easy Pieces》,只看了一点点,就惊呆了。讲得实在是太简单了,简单得让我停不下来。他从会动的原子开始,没有用任何公式,只用了几页纸,就把物质的一些基本的属性(压力,流体,热胀冷缩,气化,溶解等等)讲得明明白白。

这个体验,和现在读很多公众号,尤其是商业领域的公众号的体验,有天壤之别。

我不禁问,这是为什么?仅仅是因为用了 “大词儿” (《我讨厌大词儿》)吗?还是因为别的原因?我相信,如果不能把这种区别用文字讲明白,就说明我自己并不理解其中的区别。

记住名字和理解的区别

今天,刘韧在朋友圈里面问了这个问题:

请指出下列同义词的区别。“反馈”和“闭环”;“模式”和“范式”;“领域”和“赛道”;“帮助”和“赋能”;“方面”和“维度”;“系列”和“矩阵”

说实在,其中大多数同义词,除了后者发音不同,字形不同,听起来更加 “厉害” 一点以外,我分不出来任何区别。

用这些词写成的文章读了很多,花了很多时间,还能用这词造句,甚至自己也会用这样的词写文章了,脑子里却依然空空。这是为什么呢?

研究事物还是研究人类

比如有一种水果,我教你,它的名字叫 Apple,或者 Manzana, 或者 りんご,或者 Mela, 或者 Apfel,甚至基本上念不出来的  تفاح。。。。

你觉得,我们在研究苹果吗?

不。其实我们对苹果依然一无所知,我们只是在做人类语言学研究。我们在研究,一群人,对于这样东西怎么称呼,却以此来做遮羞布,掩盖我们根本就没有研究苹果的事实。

苹果长成什么样子?

它是怎么繁殖的?

它的核里面有几颗种子?

这些问题,Apple 这个名字都没法回答,就跟 :“赛道”,“降维”,“范式”,“商业逻辑”,“内卷”等等词,都没有回答关于这些事物的任何问题一样。

记住名字和理解事物的差别,就跟文学和物理的差别一样,根本就不是一回事。

大词儿,是一种中国人需要学习的外语

我在墨西哥,听不懂当地人说话,感觉自己是一个傻瓜。

结果我花了时间学了一点点西班牙语。如果还有可能解封,我想我可以再次去墨西哥,我可以在街头用 25 比索买我爱吃的芒果杯,可以和他们谈论天气了。。。我觉得自己聪明伶利,融入了当地人的生活。

实际呢?

我仅仅是一个会说本地语言的普通人而已,我对这个世界的认知,并没有比学会西班牙语之前更加深刻。我不会用中文解释广义相对论,用了西班牙语一样难以解释清楚。

很多人读了充满大词儿的文章以后,感觉很好。感觉融入了,感觉可以看懂了,感觉可以和其他人交流了。但本质上,他们仅仅是学会了一种 21 世纪 20 年代初,互联网圈发明的一套短暂的,在 5 年内注定消失的奇特语言而已。

洞察商业本质?算了吧。(顺便说一句,我也不喜欢 “洞察” 和 “商业本质” 这两个词)。

用最简单的词

我还是不遗余力地推销我发现的好办法,就是用最简单的词,重新描述一下刚刚看到的一句话,或者用一幅素描,把刚看到的东西再画一遍,或者跟一个完全不懂的人讲一遍,或者用比喻的方式,用另外一套东西讲明白同一个道理,这些都是费曼在半个世纪前教我们的。

用这个方法,至少可以分辨得出,看了一篇文章,却依然觉得头脑空空,是自己的错,还是文章的错。

也能理解,为啥现在的很多文章都看不懂了。仅仅,因为它们什么都没有说。