金克木老先生在《书读完了》里，提到一个颇有意思的观点，他说中国书很容易读完，特别是古书。
你可能觉得很奇怪，哪怕是古书，比如《永乐大典》和《四库全书》多得也看不完，怎么容易读呢？
其实对此，我也有相似的体验，就是很多书看起来多，但你仔细去读，你就会发现一个问题，很多书都是东拼西凑，拿着几段同样的材料混字数。
然后你顺着史源向上追溯，你会发现，中国的古书，其实就那么几十本，剩下的无非是高明与否的复制粘贴，你把这几十本精读一下，就可以说书读完了。
这就是读古书的一个底层逻辑，把漫无目的地读所有书，转化为只读那些核心节点的精华。
其实解决其他难题，也有类似的底层逻辑，就是要学会把问题转化，一旦转化，你就会发现，问题不难了。
我们今天就举三个例子证明一下。
第一个，谷歌的自动驾驶汽车。
其实自动驾驶汽车，在谷歌之前，全世界都研究好几十年了，包括丰田和通用这种世界级大公司，但谷歌这家没有任何汽车背景的互联网公司，只用了4年多一点，就研制出让人眼前一亮的原型车。
而且一开始从闹市区开到高速路，行驶了14万英里，没出一次事故。
这让全世界大吃一惊。
这怎么可能呢？谷歌是怎么做到的呢？
原来，谷歌把自动驾驶汽车的行驶，从一个单纯的机械问题，转变为了大数据问题。
因为谷歌之前做了谷歌街景项目，所以它有全球最好的地图数据系统，以往的自动驾驶汽车，都需要计算机即时计算，但车载计算机算力毕竟有限，也很难穷尽所有情况。
但谷歌打通了谷歌街景，提前就通过中心计算机系统，规划好了出行道路，考虑了会遇到的障碍物，路况，车道的宽窄和限速。
同时谷歌的自动驾驶汽车还安装了十几个传感器，每秒钟进行多达几十次的扫描，足够做到”眼观六路，耳听八方“。
更绝的是，谷歌的自动驾驶汽车，还通过互联网与谷歌的数据中心相连，可以用云计算服务进行大量复杂的演算与数据存储，既强化了自动驾驶汽车的智能程度，同时也减小了车载计算机的负担。
由此，谷歌就超越了全世界基本所有车商，实现了自动驾驶汽车技术的飞跃。
这就是因为，谷歌用了转换思维，它把自动驾驶汽车这个机械问题，转化为了大数据问题。机械结构的复杂度，受材料和工艺的影响，有上限，难以解决，但是大数据没这问题，而且可以通过算法解决。
第二个例子，马科维茨的组合投资理论。
现代金融的交易基础，可以说就是马科维茨奠定的，他的组合投资理论，第一次让风险可以量化。
在上个世纪二三十年代的大萧条以后，华尔街就一直在想一个办法，能不能有一个工具，可以保证收益，量化风险。但一直没找到。
不过当时已经有了组合投资这个投资想法，也就是说鸡蛋不要放在一个篮子里。
但有个问题，就是什么投资组合才是最优呢？
直到1952年，在芝加哥大学的博士生马科维茨经过长期思考，提炼整合，才提出了最优投资组合的理论模型。
他的看法就很简单，一支股票和证券的波动，是受到多种因素影响的，那我们能不能把所有因素拎出来，把它看成一个个单独的变量，比如X，Y等等，然后根据这些变量设计一个数学模型。
那么，捉摸不透的风险，就成了一个数学问题，即，如何求X的最大值，根据往期数据和市场平均价格，很容易建立一组多元方程得到标准答案。
华尔街如获至宝，缥缈虚无的风险一下自被转化为了数学问题，而数学问题是可以解决的。由此，这个投资组合理论模型，成了现代金融体系的支点。
但比起华尔街的热捧，他的导师却泼了冷水。
在芝加哥大学的博士答辩上，经济学大师弗里德曼讽刺说：
这不是经济学。就你这些内容，我可不会给你博士学位。
但历史会证明一切，因为投资组合理论的卓越贡献，1990年，马科维茨被授予诺贝尔经济学奖。
第三个例子，香农发明信息论。
在马可尼发明无线电报之后，世界进入了信息大交换时代，特别是二战，通信的交流与破译成了国家间竞争的痛点。
但对于具体的通信原理和改进，对人类来说，还是一个黑箱。
信息这种看不见，摸不着的东西，到底怎么控制，怎么研究呢？
在经过仔细地思考后，香农借用了《热力学》的原理，提出了信息熵的概念。
比如面对一个需要选择的事，比如AB选一个，或者未知的事，就称作信息源。
因为信息源里面有大量不确定性或者不知道的事，属于一种混乱无序的状态，就把信息源里这样混乱无序的状态，定义为信息熵。
然后信息，就是用来消除信息熵的不确定性，如果这个信息恰好可以完全消除信息熵的不确定性，那么这个信息的值，就被称为信息量。
接着，香农开创性地把信息量定义出了最小单位，就是我们今天熟悉的比特。
一句话一比特信息，其实就是基于这套信息论的基本原理。
你写文案用信息论的基本原理，至少在短视频领域效果极好。
这套理论一出来，信息就变得可以量化了，可以定义了，人类历史又进入了新阶段。
信息论和控制论与系统论一起，成为了这一百年的显学。
所以从这三个例子，我们就可以看出来，解决难题的关键在于转化，量化。虽然你无法直接解决它，但你可以把一个难题转化为和它等价的问题，通过数理手段量化，形成一套科学的解决办法。
这就是转化的魅力所在，也是每个文科生都要学点数学的核心要义所在。
我知道这或许很慢，很难。
但纵然人间朝暮，落叶惊秋；
人也应屈身守份，以待天时。
