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想象力并不是脱离于现实的一些随机想法。相反，它以人们对现实中因果关系的理解为依托（参见“人类与人工智能”模块内容）。基于我们对世界运转方式的理解，即事物以其方式存在的原因，我们可以在保持合理性与可行性的基础上设想如何将各种事物进行重组与改变。
我们可以把想象力与人脑中其他或多或少与现实挂钩的功能进行比较（参见图2—1）。距离想象力最远的莫过于单纯的存在状态。植物的生命就是这样。它没有自我意识，直接受所处环境的支配，也没有大脑助其脱离现状。
图2-1 想象之于做梦和感知
而人类大脑的功能所开辟的可能性完全超越了类植物的状态。其中一种功能是进行有意识的感知，这是对外部世界有意识地进行认知的一种大脑运作模式。这种感知受外部世界所限，对想要精准描绘这个世界图景的人来说，这一点非常有用。与感知完全相反的是做梦，这是大脑无意识的一种运作模式，不受外部世界的约束；或者说，睡觉的时候，我们将时间花在内心世界中的各种场景、记忆与象征性符号上。
介于感知与做梦之间的就是想象。它是一种受一定程度约束的有意识的思考模式。想象放松了与现实的关联，让我们得以把玩各种可能性，而不必试图去真实地反映我们的外部世界。但它又没有完全切断与现实的联系。有效的想象力能够与自然规律以及其他我们所了解的世界运转方式相适应，例如对人性的洞察、从企业运营的实践中获得的智慧，以及从历史中吸取的教训。在想象的过程中，我们改变了现实的某些部分，同时依然立足于我们所认知的现实中的其余部分。
我们可能会幻想有会飞的长颈鹿，或是有连通星际的管道，能把地球上的海水注入火星，但这些想法不免荒诞，因为它们脱离了世界的运转机制。相反，想象力以我们深厚的事实性思维模型为依托，是我们进行反事实思考的根基。举例来说，商业活动中，我们会提出这样的反事实问题：“办公用品公司应该是什么样的？”然后，我们可以借鉴在其他行业、历史、心理以及科技上的思维模型，想象出一些不同凡响的精彩答案。
想象力能为我们做些什么？我们可以从图2—2获悉一二。图2—2左侧的两个框表示的是事实性范畴的事物，分别代表必然事物与偶然事物。必然事物指的是这个世界所表现出的特征，比如重力的存在、事物的不确定性以及人性中永恒的一面。偶然事物指的是可变的事物，比如法律法规、行为守则，又比如城市里的汽车数量、客户需求的模式、衡量利润的方式、人力资源的作用等。
图2—2右侧的两个框表示的是反事实范畴的事物：其中一个框表示不可能出现的事物，例如超光速旅行、读心术机器或宠物恐龙（不过有些看上去完全不可能发生的事物最后有可能成为现实）；另一个框表示想象中可能出现的事物。右上角代表可能性的区域是商业领域应当感兴趣的部分。
图2-2 探索与开发可能性的空间
想象力让我们得以对充满可能性的领域——反事实范畴的事物——进行探索，这种体验就好比在未曾开发的土地上寸寸掘进。它允许我们发起探索，也总不会让我们无功而返：最初的反事实想法有可能最终改变整个商业面貌。所谓想象力的驾驭之术，指的是一个公司能够游刃有余地调动集体的智慧做到这件事：不断探索，把虚幻世界中的事物带到现实中来。
计算机做不到反事实思考，至少目前还不行。要想了解其中的原因，我们可以比较一下人类与人工智能的认知过程。正如计算机科学家、哲学家朱迪亚·珀尔（Judea Pearl）所述，目前几乎所有的人工智能都依赖于一种基本的认知形式：识别关联性。 a 举例来说，计算机可以识别出火与烟同时发生，或是识别出亚马逊的用户中，喜欢影片《第一滴血5：最后的血》的人也喜欢《速度与激情7》。
但是人类的思考能力超出了简单地识别关联性。我们能够理解因果关系。我们能够解释现象之间的联系，比如火为什么会导致烟的产生，以及喜欢《第一滴血》的人为什么会喜欢《速度与激情》。了解因果关系说明我们并非仅能关注到世间哪些事物会同时发生，而且能够领会到什么样的底层作用机制导致了事物之间产生相互关系。借助心理学，我们能够猜出人们喜欢《第一滴血》与《速度与激情》是因为他们想看英雄故事，或许是因为他们觉得生活中缺乏英雄故事。而人工智能恐怕只能告诉你这两部电影有可能会同时出现在网购行为中。
人类的思维中充满了世间万物因果关系的模型，因此我们能够以更高阶的方式，即通过想象力或反事实思考来看待一件事。当我们进行反事实思考时，我们以自己对世间因果关系的理解为基础，同时对我们理解中的某些部分或某些关系进行调整。正如心理学家卡伦·沃克（Caren Walker）与艾莉森·高普尼克（Alison Gopnik）所述：
传统观念中，人们认为知识与想象、科学与幻想是完全不同的概念，甚至是相反的。然而关于儿童因果思维的新理念认为，恰恰是那些帮助儿童广泛地认识世界、强有力地分析与理解世界，以及用行动改变世界的能力，让他们想象出未曾存在的其他世界。这是因为我们对事物间的因果联系有所了解，因此能够想象出如何去改变这些关系，并创造出全新的关系。 b
此处要对认知的三个层次进行解释。人工智能可以识别事物的相关性（此为第一层），例如它可以发现60%购买咖啡的人同时会购买面包圈。然而，它并不能说明此中存在的因果关系（此为第二层）：大多数人到底是在买咖啡的同时顺便买一个面包圈，还是买面包圈的同时顺便买一杯咖啡呢？一旦你明白其中的因果关系，你就可以对一个反事实问题做出有依据的猜测（此为第三层）：如果停止售卖面包圈会是什么情形？
认知级别从相关性认知到反事实思考的变化。
来源：改编自朱迪亚·珀尔与达纳·麦肯齐（Dana Mackenzie）合著作品《为什么：关于因果关系的新科学》（纽约：巴西克出版社，2018）
进一步深入反事实领域之后，你可以通过对事物间因果关系的理解在脑中构建一个全新的“咖啡忠诚度”计划，或者你也可以对食品与饮品的未来进行想象。在1893年的世界博览会上，美国的一名妇女参政论者玛丽·伊丽莎白·利兹（Mary Elizabeth Lease）想象过这样的景象：到1993年时，人们应该只吃合成食物，女性将得以从厨房中解放出来。 c 尽管这样的场景并没有完全实现，但它却体现出了人类想象力所能触及的范围。计算机无法创造出此类看起来有些许合理性的场景，因为它缺少事物间的因果模型。对于世间还不存在的事物，计算机没有数据可参考。没有因果模型，如今的人工智能就无法去探索事物的可能性。
a. Judea Pearl and Dana Mackenzie, The Book of Why (New York: Basic Books, 2018).
b. Caren Walker and Alison Gopnik, “Causality and Imagination,” The Development of Imagination , ed. M. Taylor (New York: Oxford University Press, 2013).
c. Matt Novak, “Meal-in-a-Pill: A Staple of Science Fiction,” BBC, November 18, 2014,https://www.bbc.com/future/article/20120221-food-pills-a -staple-of-sci-fi.