世界上總有一些問題看似簡單，其實我們對它們一無所知或者所知甚少；我們絞盡腦汁也想不出什麼好方法來解決它們，我們動手嘗試著去摸索，卻發現除了消耗時間、浪費金錢，一無所得。
飛行的問題困擾了人類上千年，直到 19 世紀初，人類都沒有找對方向；從表面上看，鳥和昆蟲有翅膀，振翅就能飛行，因此只要給人或者機械裝一個能夠像鳥一樣振動的翅膀就好了。
到 17 世紀，義大利的科學家博雷利才通過研究動物肌肉、骨骼和飛行的關係，指出人類的肌肉力量不足以像鳥類那樣振動翅膀飛行，宣告了人類各種模仿鳥類的飛行努力都不可能成功。
到 19 世紀，英國科學家喬治‧凱利終於搞清楚了飛行背後的「空氣動力學原理」，於是人們才知道其實根本不需要振動翅膀也能飛行。
萊特兄弟發明飛機，就是利用了凱利的空氣動力學原理。
人類在如何讓機器具有智能方面也走了很多的彎路；一開始，人們總想著讓電腦模仿人，這條路走了 30 年，幾乎毫無成就可言，學術界把持這種觀點的學者稱為「鳥飛派」，因為他們就如同當年試圖通過模仿鳥飛行造出飛行器的人。
當然還有少量的學者堅持要搞清楚智能的原理，他們被稱為「空氣動力學派」；顯然，空氣動力學派似乎走的是正確的道路。
世界上至少有兩種智能形式：
1. 以人類為代表；個體智能水準很高，而且具有所謂的多任務智能，可以解決各種不同的問題；個體可以單獨做決策，而且決策水準和群體決策的水準相當，甚至還更高。
2. 以螞蟻、蜜蜂為代表；它們的個體智能水準很低，只擁有完成單一任務的智能，獨立的個體無法做出決策；但它們在一起時，群體的智能水準卻很高。
鳥群和魚群也有類似的特點，這些物種每一個個體掌握的資訊極為有限，但卻有一種有效傳遞資訊和綜合資訊的能力，讓群體在做決策時用的是它們所獲得的全部資訊；這一點，人類反而做不到。
人類現在在「人工智慧 AI」領域取得了重大突破，甚至在很多領域人工智慧能做得比人都好了，靠的就是「大數據」、「計算能力」和「數學模型」；它們是今天全世界人工智慧的三大基石。
這三大基石對於人工智慧的作用，好比空氣動力學對於飛行的意義；事實上，今天的人工智慧和人類的思維方式幾乎沒有共同之處，它們更像是蟻群和蜂群的智慧。
很多城市都在建設智慧城市，在大數據和人工智慧的幫助下，城市被管理得井井有條；比如在社會安全方面，各種監控設備能夠防範各種隱患，這一點在過去靠人類的智慧是做不到的。
這樣一個智慧城市會有無數的攝影機、感測器以及運行人工智慧的電腦；把上述任何一個設備單獨拿出來，都不是很智慧，但是當它們構成一個整體時，就形成了一種超人類的智慧。
從「飛行」到「人工智慧」，這兩個問題都很容易被描述清楚，即便是外行也能理解問題是什麼，因此大家會產生一種天然的反應，就是它們都很容易解決；但是，人類一開始都找錯了方向。
這兩個問題的答案都不在人們當時認知的世界裡，或者說，當時全人類的知識儲備都不足以解決它們；因此，無論是做「理論研究」還是「動手嘗試」，都不會有任何結果 → 不僅獲得不了成功的經驗，也得不到失敗的教訓。
解決這兩個問題，都需要理解它們各自的「空氣動力學」原理，而這些原理隱藏在更高的維度，而且是常人想不到的方向。
製造飛行器，不是要想辦法快速振動翅膀，而是通過翅膀的形狀獲得上升力；人工智慧不是模仿人的智慧，而是從數據和計算能力入手解決問題。
我們看到的問題是 A，其實它的答案在 B；而 B 要嘛之前還不存在、要嘛大家沒有將它和 A 聯繫起來。
解決這些問題的人，要嘛是另一個領域的學者、要嘛是反傳統的人。
喬治‧凱利在當時被人認為是瘋子，以至於他的助手都辭職了；最終發現可以用大數據解決人工智慧問題的人，是一群研究通訊和數學的學者，而不是傳統的電腦科學家，他們從一開始就不認為人工智慧要模仿人，而是站在電腦的角度看如何獲得另類智慧，用另類智慧解決過去需要靠人類智慧才能解決的問題。
一個人如果限於傳統的思維模式，這些難題是解決不了的。
對於生活在現實世界裡的大部分人，可能不需要去考慮如何解決上述難題，但人的一生也都會遇到一些對自己來說天大的問題。
舉例來說，很多家長和學生就發現「升學」和「就業」的問題是無解的。
其實，解決教育和就業問題的方法，不在教育本身；這和幾十年前不一樣，過去的矛盾是社會發展水平不高，教育資源實在太少，而且教育資源在數量和品質上提升的空間也很大，因此解決上述問題的目標很明確，就是增加教育資源。
今天的情況卻是，教育資源是足夠的，只是所謂的優質教育資源少；那麼有沒有可能讓所有的教育資源都變成優質的呢？ 從提高絕對水準來說，這件事已經做到了。
但如果從相對水準來看，頂尖學校永遠是那 5%；從就業來說，好工作也永遠只是那 5%。
5% 的機會是不可能滿足 100% 的需求的，這就是教育問題無解的原因。
在解決「教育公平性」的問題上，哈佛大學的第一位黑人博士杜波‧伊斯所建議的辦法倒是能根本性地解決問題；他是社會學家和民權運動家，從另一個層面，而且是更高的層面來看待教育不公平問題的。
要做到教育的公平，大部分工作其實要花在教育之外，具體來說，就是要做到社會分工的公平，也就是職業的平等。
我們的社會總是有分工，會有人從事科技產業、金融服務，也會有人在餐廳裡當服務生、做廚師；會有人在商業大樓裡上班，也會有人在大樓裡做清潔工作，還會有人在戶外冒著嚴寒酷暑從事工作；如果沒有分工，社會就運轉不起來。
但重要的是，每個人都應該理解，不同的分工不意味著人有高低貴賤之分，而恰恰從事不同工作的人，在維持社會運作和發展上都是有貢獻的，都是平等的。
在教育的過程中，會出現很多天才與學霸，但還有大量的人並不是學霸，這些人也許上不了最好的大學、有的人甚至上不了大學；但重要的是，不論是什麼學歷、從事什麼樣的工作，每一個人都應該得到大家的尊重。
如果每一個人在社會中都能獲得公平的待遇和尊重，上好大學這件事就不是一件「非如此不可」的事情了。
一個社會只有變得公平，只有社會裡的每一個人都有尊嚴，「教育不公平」的問題才有可能真正得到解決。
在日本或西歐生活過的人都有一種體會，職級最高的和最低的人，其實收入水準和生活品質相差不算太大；這樣的社會會更關注「職業平等」，而非「教育平等」。
世界上還有一些問題雖然有答案，但是卻在當前大眾認知所無法觸及的維度上；對此，我們要嘛等待、要嘛必須超越問題的本身，到更高的維度中去尋找答案。
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