這個思想實驗相當了不起。他、芝諾的烏龜、麥克斯韋的妖、薛定諤的貓並稱為科學史上的四大猛獸，無論哪壹個都是科學家們需要很長時間才能攻克的。當然，薛定諤的貓還沒有被成功解釋。
拉普拉斯認為宇宙的現在狀態實際上是過去狀態造成的，而未來狀態是現在狀態造成的。如果壹個智者(拉普拉斯妖)知道某個宇宙中所有的力和物體的位置，而他只能在壹瞬間之後分析這些數據，那麽它們從最小的粒子到最大的物體的運動將被包含在壹個簡單的公式中，他可以預測宇宙中任何時刻壹切事物的變化。
後來，科學家把這種思維方式稱為決定論。
然而好景不長。100多年後量子力學誕生，人們發現拉普拉斯妖根本無法預言壹切。
首先，在微觀世界中，有壹個量子力學的測不準原理。這個定理告訴我們，不可能同時測量壹個質點的動量和位置，不是因為儀器不好，而是因為動量觀測不到，位置測量不到。
科學家們這才意識到，在微觀世界裏，我們只能依靠概率來描述。比如氫核外的電子，只能用概率雲來描述。
但僅此而已嗎？
沒多久，宏觀世界的預言也被打破了。打破這種狀態的叫做混亂。
我們更熟悉另壹個綽號:蝴蝶效應。這意味著，在壹個動態系統中，只要初始條件稍有變化，就會帶動整個系統產生長期而巨大的連鎖反應。
還有壹個很流行的版本:壹只蝴蝶在巴西扇動翅膀，壹個月後就能在得克薩斯州引發龍卷風。
而且科學家發現混沌系統無處不在，我們的社會和股票市場其實就是超級復雜的混沌系統。而混沌系統受初始條件的影響很大，初始條件稍有變化就會大不相同。
最簡單的混沌系統應該是雙擺。如果壹開始稍有不同，鐘擺的軌跡就會完全不同。
測不準原理和混沌系統告訴我們壹個道理，以前的研究對象其實是線性的。說白了就是很容易找到因果關系或者相關性，這也是為什麽決定論可以成立的原因。
但是這個世界上，非線性系統更多，超級復雜，遠遠超出人類的計算能力。我們不可能用幾個簡單的公式直接描述它們。我們只能描述概率。
科學家們曾試圖用概率分布，如正態分布來分析整個系統。它看起來像壹個倒置的時鐘。所以也叫鐘形曲線。
這種分布實際上常用於離散模型，比較常見的是高爾頓板。
如果妳得到壹個垂直的木板，用交錯的釘子把它釘牢。讓球從頂部自由落下。這時候球碰到釘子會隨機向左或向右落下。這時，我們會得到壹個正態分布。而且每個豆都是相互獨立的。
除了高爾頓板，我們還經常需要描述壹個班級的女生或者男生的身高，這也是壹個非常標準的正態分布。但我們知道，其實每個學生的身高也是相互獨立的。
除了正態分布，還有壹種分布是世界上比較普遍的，但是高中和大學都不會學的:冪律分布。冪律分布比正態分布更與我們的生活息息相關。
在說冪律分布之前，先說壹個沙堆效應。玩沙堆基本上是大家小時候的玩法。
當沙子堆積到壹定程度，我們繼續壹個壹個的放沙子。按照現在的科學理論，我們無法預測放哪顆沙子會塌。
因為太復雜了，裏面的每壹粒沙子都是相互作用的。
其實我們的社會就是這樣，每個人都息息相關。甚至到了現代，互聯網出現後，這種聯系更加緊密。換句話說，我們每個人其實就像沙子裏的壹粒沙子，每時每刻都在相互作用，而不是相互獨立。所以用正態分布來描述人類社會的很多問題是不可行的。
在這個系統中，更多的贏家通吃，我們也把這種現象稱為“二八法則”。常見的是那句名言:社會20%的人擁有80%的社會財富。
結果會怎樣？很多人參與過，大概有三種猜測結果。
結果呢？計算機模擬的結果實際上是壹個冪律分布。
所以，在壹個相互緊密關聯、充分競爭的系統中，正態分布是不適用的，要用冪律分布的方式來思考。如果我們想試圖用決定論來解決這些問題，妳會發現這是不可能的。很多事情，比如世界大戰，股市大起大落，都不是單壹因素可以解釋的，因為它根本就是壹個非線性系統。
那怎麽才能成為二八定律裏的那20%呢？
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復雜系統最優解的進化思想