人类的新知识来自于哪里？古希腊的哲学家们早已开始思索。最近复杂科学领域也一直关注相关的问题。我没系统研究过哲学，只是根据自己的经验，特别是在信息处理方面的经验总结出：很多新的知识来自于“分类”。

先说分类吧：所有信息混合在一起是没有意义的，首先要确定某一个尺度、定义一个标准，将混合的信息进行分离。我最爱举学校的例子，清华相比别的学校有自己的特点，学校有很多院系，每个院系又有自己的特点，每个院系再有很多班，每个班又各有不同。还有一个医学的例子：一组病人从临床特征来看（比较宏观的特征）都是某种癌症的样本，从分子层次来看却包含有若干的亚型，现在很多在研究的基因药物就是希望更有针对性的治疗，而不是某种癌症都有一样的药。如此看来，新的知识就可能来自于“合理”的对混合信息进行“有层次”的分离，并在各个层次分析得到各自的特点。其实最古老的科学工作就是“分类学”，就是研究如何将庞杂的世界放进一个个的小格子里。有人会说“分类”是典型“还原论”，我不同意，我这说的分类是说复杂系统（信息系统）通常可以从多个层次进行理解，每个层次可以相对分为若干独立的部分。

大家想想自己手头的正在做的研究工作，特别是数据分析的工作，是不是常常觉得摸不着头绪？其中重要原因就在于尚未找到“如何分类”。很多做信息处理的同学将重点放在信息处理的算法上，以为只有这样才是创新，其实不然，培养“分类”的能力也是研究生阶段非常重要的任务，“好的分类”带来的发现经常不亚于发展新的算法。大家应该主动培养这方面的能力。

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