于是所谓的复杂理论家（complexity theorists）上场救援。专攻非线性计量方法的科学家的研究，令人大感振奋，新墨西哥州圣塔菲附近的圣塔菲研究所为其圣地。这些科学家显然很卖力地尝试，并在自然科学方面提出很棒的解决方案，在社会科学方面也有了较好的模式（但还不够令人满意）。如果他们终究没有成功，那只是因为在真实世界中，数学毕竟只属次要的助力。蒙地卡罗仿真法的另一个优点，是在数学失灵和没有帮助时，我们还是可以得到结果。摆脱了公式之后，我们也可以摆脱劣等数学的陷阱。正如我在第四章所说，在我们的随机世界中，数学只是一种思考方式，除此几无其它作用。

　　随机性好的一面

　　随机结果的非线性特质有时可做为打破僵局的一种工具，我们来谈叫做非线性轻推（nonlinear nudge）的一个问题。假设有一头驴子，饥饿的程度和口渴的程度相等，我们把牠放在距食物和饮水恰好等距的地方。这种情况下，牠会死于饥饿和口渴，因为牠没办法决定先吃哪一个。现在在这幅画面中加入随机性，随便把驴子轻轻推向任一方，使牠更接近某一边，离另一边稍远些，这么一来，僵局马上解开，这只快乐的驴子将先吃饱再喝水，或者先喝水再吃饱。

　　读者无疑都玩过和比里当之驴（Buridan掇 Donkey）相同的游戏，比方说藉「丢铜板」来解决生活中一些小小的僵局，也就是让随机性帮助你做决定，让命运女神做主，你只要欣然接受就可以。每当我的计算机在两项备选方案之间委决不下时，我常会使用比里当之驴（它有正式的数学名称）来解决问题。技术上来说，在解最适化问题需要扰乱一项函数时，常会使用这种「随机化」方法。

　　比里当之驴一词源自十四世纪的法国哲学家比里当（Jean Buridan）。比里当的死法很特别，他绑在袋子里，丢进塞纳河淹死。这个故事被当代不懂随机化含意的人视为是好发谬论的下场∣∣比里当显然领先当时的人。

　　遇雨则倾盆

　　写这段文字时，我的基金刚好向投资人开放，我也在思考如何募集资金。突然之间，我了解到这个世界的两极化现象对我打击很大。一个人不是大获成功，吸引到所有的资金，就是一毛钱也别想得到。出书也是一样，有时是每个人都抢着要出版，有时则是没人肯回你电话。这令我非常不安。太成功容易树敌，太失败则叫人气馁。如果可以选择的话，两者我都不要。