CS 半山腰：反平均化的学习辩护

在一位朋友的文章里读到一段话，颇有触动。大意是：

《数据库系统概念》中有大量关系代数式的数学推导，《算法导论》也是近乎同一种鬼样子；根本学不完，自己还在啃，考试却已经逼近，而且这些东西似乎在较初级的开发工作里也派不上多少用场。

我对此实在太有共鸣。第一次接触概率论与数理统计时，我也是从概率公理起手，一路推导并搭建整个体系。知识对我而言天然就是网状的；但这份结构感的代价，是要学的东西总是太多。

今天回来看值得吗？

我想说：爽得要死，而且爽得并不廉价。追逐事物本质的第一性原理思考，起源于我学习数学的经验；在演绎与归纳的交汇处，我接触到正反合的辩证法；带着批判性思维大量阅读经典，又将我推向对反身性的追寻。至于那种网状的知识结构，则让我逐渐扎根于系统思维，而不是被零散技巧牵着鼻子走。

大多数时候，这条路并不缺乏反馈。无论是搭建起复杂系统时由创造行为内生出的成就感，还是以非常之道成非常之事后由他人赞赏输入的认可，都是我成长路上不可或缺的一部分。当然，沿着曲折的小路向上攀登，难免有坐冷板凳的凄凉感；更别提同道之上往往会遇见高手，乃至令人高山仰止。半山腰的人迹固然稀少了许多，但它所给出的视野，也远比山脚广阔。

所以，这不是什么完美主义，也不是什么贪婪或强迫症；它只是对计算机科学之极致的追求，以及一种近乎顽固的纯粹热爱。工业时代以来，那种流水线般追求平均值的教育想象，原本就很难理解我们的志向。如果超越某个既定范围、向着知识疆界的边缘进发也要被称作贪婪，那实在是对古来先贤的一种贬损。