对于正在阅读一篇文章的人，一行一行的文字相当于一行一行的代码。从阅读文字的角度，一个人读完一篇文章大概有三种反应：第一是完全没有读懂文章，第二是读懂了文章并获取了有用的信息，第三是读懂了文章，但没有获取有用的信息。从代码运行的角度，如何解释这三种情况？

计算机要执行代码，需要一个中间环节，就是把代码解析成计算机能够识别的机器码。所以计算机代码遵循严格的编写规范，这样中间层的解释器或者编译器就能根据提前约定好的规则，完成代码转换，这种编写代码的规则，与人类语言中的语法是相似的。

需要说明的是，对于一段文字的理解，与文字的语法无关，当我们说一篇文章时，暗含者这篇文章至少没有语法上的错误。而所谓不能理解，也就是说意识无法识别出文章中蕴含的类比。

那么对于第一种情况，即完全读不懂文章，就有两种可能：第一是作者的问题，第二是读者的问题。作者的问题，比如作者在文章中的逻辑混乱，未能清晰地展示出可供理解的类比。第二是读者的问题，即作者虽然展示出清晰的类比，但读者受限于自身的认知，无法识别出类比。

人的大脑有一个类比库，这个类比库就像一个巨大的对象，对象内以键和值的形式存储了一个人一辈子攒下的类比。

{
  识别特征001 : 大脑意识001,
  识别特征002 : 大脑意识002,
  识别特征003 : 大脑意识003,
   ...
}

识别特征就是一个人去读一篇文章，意识自动通过类似于词法分析器的东西将文字转换成某种特征码，然后通过特征码去查询类比库，调取意识。假如能够找到对应的意识，那么人就能理解读到的东西，假如找不到，人就无法理解读到的东西。

第二种情况就是整个流程正常运作的状态，即准确地识别出特征，然后找到响应的类比，进而理解文章内容。

第三种情况怎么理解呢？

第1，作者尽管通过文章表达出一套读者能够识别的类比，但这套类比并不与现实吻合，即作者提供了虚假或错误消息。

第2，尽管作者通过文章精确地表达了关于现实的正确类比，读者也能够识别其中的类比，但是，读者从现实中提取的类比与作者表达的类比大相径庭，读者选择无视作者的信息。

类比库可以简单地理解为一个人的见识、经验、知识相关等的东西，它的快速运行，相当于《快与慢》中的系统二。

马斯克提出了广为人知的“第一性原理”，用这种方法来消除系统二，也就是类比库存在的缺点。

前面的特征识别与大脑意识一一对应，那么如何保障这种对应一定是正确的呢？实际上不能保障。更麻烦的是，假如从事的是一种基于大量过去知识， 同时希望在此基础之上创新的行业，就存在识别特容易被误导的麻烦，也就是所谓的经验主义。

第一性原理并不消除所有类比，只是将类比等级降低。类比是认知的基础，没有人能审视所有知识，但一般而言，越基础的知识，出错的可能越小。所以降低类比等级，从基础知识推导，更容易消除经验主义的错误。