空荡荡的蓝天上掠过一架飞机……你能知道地理位置吗?- 史上最难的侦探挑战

题目本身就是下面这张照片:
你看到,什么标志都没有。空荡荡的蓝天,一个没有任何特色的建筑物,一架飞机。
出题的人提供的唯一信息如下:
  1. 天空中的飞机是从伦敦飞往香港的波音747
  2. 该照片摄于2019年10月30日。
  3. 拍摄者在旅馆里。
面临的挑战是要确定拍摄者具体住在哪家旅馆。但是在此之前,还有很多其他东西要首先找到。
👉照片中还有一些信息也可以帮助您:
  1. 当时的天气晴朗。
  2. 阴影表明太阳可能在拍摄者的后面。
  3. 飞机在天空中的位置。这点将至关重要。
如果您尝试通过反向图像搜索解决此问题(开源情报调查的常规思考方式),在这里完全不管用,您将什么都找不到。
图片中的建筑物完全没有特点,无法与任何反向图像搜索相匹配。尝试裁剪以寻找匹配也没有任何意义。
检查发布者的 Twitter 帐户,以查看他在10月30日可能去过的地方,也完全一无所获。如果您曾经尝试过他的任何测验,那么您就会知道他经常旅行。有时在德国、有时在阿尔巴尼亚、甚至在蒙古。也就是说试图猜测他可能在哪个城市也是毫无意义的。
总之,几乎理论上的开源情报调查入手捷径都不存在。这就是挑战的魅力所在。

规划一个方法:从大到小

那么从哪里开始呢?从建筑物开始可能会花费很长的时间,不如从飞机开始,至少对此有一点了解。总之图片上就这俩东西。
👉 与往常一样,解决此类地理位置难题的最佳方法是从最大的地方开始,然后逐渐缩小,直到成为一个具体的点。
从理论上讲,这张照片几乎可以在世界任何地方拍摄,但是通过识别越来越多的信息,这意味着有可能使参数的设定越来越严格,直到识别出特定建筑物为止。
刚开始时看起来可能不是这样,但是只要能知道飞机的飞行日期和路线,就可以弄清拍摄者在看哪栋建筑物里。

剧透:目标人在这张照片里的某个地方……

该建筑可能在世界上的任何地方(在开始阶段这是一个安全的假设……),但我们也知道它在从伦敦到香港之间的飞行路线上。
👉于是,立刻可以确定,这意味着它不在北美或南美、非洲或大洋洲。它必须位于欧洲、中亚或亚洲本身。
这看起来似乎还是太大,但是已经缩小了可能的位置范围,超出了您的想象。
👉我们也知道拍照时是白天。这意味着一旦确定了飞机,就可以确定路线,并且在知道路线后,就可以说出飞机在任何给定时间的位置,以及飞机越过头顶时,该位置是白天还是黑夜。如果此处天黑了,那就可以舍弃其可能性。
为了做到这一点,必须首先确定飞机。

识别飞机

拍摄者说,这架飞机是10月30日从伦敦飞往香港的,那是一架波音747–8F。
为了识别飞机,我们需要知道当天伦敦和香港之间往返的所有航班和飞机类型。
唯一的问题是伦敦有五个国际机场(希思罗机场、盖特威克机场、城市机场、斯坦斯特德机场、和卢顿机场),而香港只有一个。
👉这意味着查看从任何伦敦机场到达香港的航班将更容易,而不是尝试以五个可能的起点进行相反的推测。(这是小窍门)
历史航班数据可从几个不同的地方获得。 FlightRadar 是其中最知名的,但也有 Airportia 和 Flight Aware 等可用。
FlightAware 会针对此类历史数据收费,而 Airportia 仅列出定期的客运航班。幸运的是,Tobi Bluhm 已经确定该航班一定是 N617UP,这是UPS的货运航班,于10月30日世界标准时间6:12从伦敦斯坦斯特德机场(Stansted)出发,飞往香港。也就是说很幸运,这里可以省钱了(花钱在 FlightAware 上查到这点并不难)。
👉只要能识别飞机就意味着我们拥有最终识别拍摄者所住的酒店(和房间)以及准确拍摄照片的时间(误差在几分钟之内)所需的所有信息。
他将在这条线的附近:

Flight Aware GPS track

只需要一点几何学、历史天气预报和日落计算,就可以使用该飞行路径来大幅缩小拍摄者的位置,直到最终找到目标人。

使用KML文件绘制路径

从理论上讲,所有这一切都足够容易,但是如何才能从 6000 英里的飞行路线中找到确切的酒店呢?
幸运的是,FlightRadar 和 FlightAware 都可以将飞行轨迹下载为KML文件。KML文件只是包含有关一系列地理位置(例如GPS坐标和海拔高度等)数据的文件。
你可以在 Google Earth 中打开该文件,然后可以查看和分析 KML 映射数据。这意味着将能够在飞机旅程的每个阶段看到飞机的确切位置、高度和方向。
👉在 Google Earth 中查看这些数据将有助于直观地看到飞机所在的位置,然后通过将 Google Earth 中的视图与照片中的信息进行交叉引用,就可以确定拍摄者的位置。
要获得任何航班的 KML 文件,您需要一个 Flightradar 付费帐户,或者您可以注册 FlightAware 以获得为期三个月的免费试用,该服务将允许访问KML文件。
在 Google Earth 中打开KML文件时,整个飞行路线都会覆盖在地图上。这是从斯坦斯特德起飞的飞机:
👉请注意,KML 不仅显示位置,还显示高度。滑块(图片的左上角)可以移动到特定时间,这样您就可以看到飞机的位置。这是在香港的下降和降落:
那么,如何使用这些信息来帮您找到拍摄者的位置?需要先做一点几何。

几何

现在有了所有的飞行路线数据,可以将其与日落/日出信息和一些几何图形结合起来,以计算拍摄者的位置。
我们知道飞机在 UTC 06:12 从伦敦斯坦斯特德起飞。将这些信息放到 Suncalc 中,这表明当时斯坦斯特德的天空还很暗:
接下来,飞机驶向阿姆斯特丹。这是可能的目标位置城市吗?如果我们对阿姆斯特丹重复相同的 Suncalc 方法,则可以看到,当飞机在 UTC 06:37 越过该城市上空时,那里的天色还很暗,所以它不可能是拍摄者所在的地方。
👉 请务必记住,无论本地时间如何,航班数据始终以UTC表示。这包括谷歌地图中的时间滑块,可用于显示飞机的位置。而另一方面,Suncalc 总是显示相对于UTC的当地时间,所以阿姆斯特丹是 UTC +1。这非常重要,如果您不记得这个细节,很容易感到困惑!
因此,阿姆斯特丹不是答案,但是除了检查飞行路线附近的每个城市之外,还有没有简单一些的方法可以找到拍摄者可能所在的城市?
这是一些几何图形的来源。经过阿姆斯特丹之后,飞机在089度上改变了航向,几乎是直接向东。实际上,如果查看跟踪日志会找到,飞机在荷兰、德国、波兰、白俄罗斯和俄罗斯的整个过程中进行的一些微小的航向校正。
仅在俄罗斯,它才朝着哈萨克斯坦、中国大陆和香港做出重要航向修正:

Flight Aware的航班跟踪日志的摘要

图中你可以看到,飞机大约在 UTC 10:00(当地时间15:00)越过哈萨克斯坦,但是到越过中国时当地已经很黑了。
这意味着在拍摄者不可能在中国。再排除一个。
👉此外,由于飞机的航向通常总是东移,因此拍摄者一定是大致面向西的,才能使飞机在视觉上看起来朝向他。太阳从他身后照射的事实加上阴影的角度表明,太阳大约在东南方,即在他的左肩上方:
这意味着,无论拍摄者在哪里,他拍照的时间都是一大早。不可能在晚上。
👉因此,可能的国家/地区包括荷兰东部、德国、波兰、白俄罗斯或俄罗斯西部,因为这是飞机在白天和阳光仍然位于东南部时飞过的一系列地点。
这仍然留下了许多可能的城镇,但还有一种方法可以进一步缩小范围。
由于图片中建筑物的大小,有信心推测拍摄者在城市中。共有五层楼高,至少还有另外一到两层(基于拍摄者的身高)。因此,该建筑物至少高六到七层,并靠近拍摄者所在的酒店。
这有力地暗示了城市位置,而不是农村甚至郊区。
👉因此,这意味着我们需要在一个可能的国家/地区中找到一个城市,该城市不仅靠近飞行路线,而且要相对于飞行路线正确地定向。
因此,接下来我们需要做一些几何以帮助正确确定方向:
👉从飞行数据中可以知道,这架飞机在整个欧洲的大部分旅程中都几乎要向东方行驶。通过在原始图像上覆盖罗盘点,可以推断出拍摄者的位置必须在飞行路线的北部。
如果拍摄者在飞机向东飞行的航迹的南侧,凝结尾迹将如下所示:
如果您在思维上很难做到这一点,也不要担心,因为稍后将展示如何通过 Google Earth 从视觉上确认这一点。
还有一个问题,为什么飞机似乎是垂直的姿势?这个问题也将在短期内解决,因为它也将有助于确定确切的位置,但是我们需要首先知道拍摄者在哪个城市。

最可能的地点

由于图片中的角度表示拍摄者位于飞行路线的北部,因此可以消除相对于飞机不正确的位置。
不能是汉诺威或不伦瑞克,因为它们在南部。
绝对不是波兹南或华沙。伏尔加格勒可能是候选,但是对于太阳光线位置来说,飞机飞过头顶时应该是那里的一天中较晚的时刻:
无论如何,这些地点得到天气都不符合拍摄者所在的晴朗蓝天:
但是,有一个城市是非常有可能的候选。它靠近飞行路线,并且城市的大部分也在正确的一侧:
历史性的天气记录也证实当时柏林上空没有云:
飞机经过柏林时,太阳也位于正确的位置(东南):
因此,柏林似乎是拍摄者最有可能的所在地。
👉 从 “伦敦和香港之间的某个地方” 的搜索参数开始,通过检查飞机经过某地时的日光状况,进一步筛选,去除不可能的国家。然后使用照片相对于飞行路径的方向,进一步淘汰一些国家中不可能的城市。这就是 “从最大到最小” 的思考方式。
柏林确实是唯一符合日光、天气条件、太阳位置以及相对于飞机飞行路线的方向和位置的正确标准的城市。

进一步缩小

因此,如果拍摄者在柏林,我们如何利用对图片和飞行路线的了解来找到他呢?
当然,您可以只用 Google 搜索 “柏林的酒店”,然后寻找匹配的东西,或者花数小时在 Google Maps 上过滤整个城市。这种暴力地理定位的方法会很无聊,非常缓慢并且效率极低。
你需要找点窍门。
👉 KML 文件中有足够的数据,这些数据将使您能够使用 Google Earth 设置非常紧密的参数以进行最终的视觉搜索,因此,现在将拍摄者放置在柏林,便可以很快找到他。
在此之前,此图中仍然有一个未解决的问题需要解决。那就是,为什么飞机的姿态是似乎垂直向上飞行?
拍摄者的角度并没有过于仰视,他只是仰望地平线,而飞机似乎在垂直飞行。即使飞机水平飞行,也起来像是垂直行进的原因是由于地球的曲率。
只有当飞机在头顶上方时,它们的真实水平飞行位置才会变得更加明显,而当它们飞走时,看起来似乎正在朝着地平线下降。
您可以在此处阅读有关此效果的更多信息,但就本测验而言,这足以表明,当拍摄者拍照时,飞机正向他飞来,但仍相距一定的距离,可能不在柏林本身上空。

重建视图

因此,我们现在知道拍摄者在柏林的某个地方,飞机正朝着他所在位置的方向飞行,那么如何才能不花数小时的时间在地图上滚动,就找到确切的位置呢?
👉使用 KML 文件和 Google Earth 的3D功能,可以(以)飞机轨迹为参考点,(几乎)完美地再现拍摄者的照片。
为此,需要确定拍摄者拍摄照片时飞机相对于柏林的位置。
飞机移动非常快。通过使用时间滑块,可以看到在 UTC 07:11(柏林时间08:11),飞机远离柏林,大约在勃兰登堡附近:
仅仅五分钟后,这架飞机几乎就看不见了,并且已经完全越过柏林:
👉因此,为了尝试从地面重新创建视图,需要尝试捕捉飞机飞越地平线驶向拍摄者位置的那一刻。
但是,如果并不知道目标人在哪里,该如何开始在 Google Earth 中重新创建视图呢?这不是一步到位就能完成的,但稍作一些试验就能很快使事情变得更清楚。
👉记得拍摄者一定在飞行路线的北边,那么将自己的注意力集中在勃兰登堡门的地面上,并面朝西就如拍摄者在照片中的位置:
请注意,从 Google地球的地面上可以看到飞机的路径(距离为灰色的线)。KML文件还包含高度数据,因此飞机将相对于地面以正确的高度出现。
在这张照片中,时间设置为 UTC 07:11。这时飞机实际上是在勃兰登堡市附近(距离勃兰登堡门约60公里/ 37英里),但是您可以看到 Google Earth 如何复制由于地球曲率而在天空中呈现垂直状的效果。
两分钟后的 07:13 UTC 时效果就是这样:
然后是 07:15 UTC,👉 请注意,此时飞机已完全越过头顶。这也意味着拍摄者必须在 07:15 UTC 之前拍照:
👉 因此,要让拍摄者看到飞机如照片中那样垂直状态朝他飞行,他必须早于 UTC 07:08 拍摄图像,当然也不得晚于 07:15。
为了尝试最好地重新创建确切条件,将时间滑块设置为 UTC 07:13,给出了以下视图:
拍摄者的角度几乎是笔直地向前看,因此要重现相同的视图,我们应该能够从地面水平向前看时以相同的高度和角度看到飞机。(要在谷歌地球中找到这个视角,请按住Ctrl键并使用鼠标 “环顾四周”)
这当然是非常有帮助的,但是拍摄者并没有待在勃兰登堡门,只是离此不远。我们需要设置更严格的参数来找到他的确切位置。
这很简单,只需在 Google Earth 的平面上四处移动,直到飞行路径的角度与原始照片中的凝结尾迹的角度匹配即可。
我没有使用任何复杂的数学公式,只是这样设置桌面,并一直左右(南北)移动,直到角度大致匹配为止。
匹配过程可以非常快。因为无法以匹配的尾迹角度来精确地控制飞机的运动,所以我想设置一个拍摄者所在酒店必须位于的某个区域内的边界,然后手动检查该区域。为此必须将搜索边界设置为北、南、东和西。
东西边界的设置非常简单。拍摄者在高大的建筑物旁边,因此建筑物较小的郊区就可以排除了。柏林郊区构成了搜索区域的东西边界:
事实证明,这有点过于慷慨了,但总的来说,设置得过大总比过小要好
为了设置北部边界,在面向西的同时向右移动直到与原始视点相比轨迹的角度已经变得太平。这意味着我必须在拍摄者位置的北侧延展:
然后向南移动,也就是向左移动,重复相同的过程。这次我知道当轨迹变得太陡峭时就该挺住了:
👉 请注意,当停在飞行路线以北并向南移动时会发生什么。角度完全倒置:
这样就可以绝对确定,如果飞机正向东方飞行,那么拍摄者一定是在飞行路线的北部。
因此,现在在 Google地球上有了一个漂亮的蓝色搜索区域。就是下面这样。拍摄者必须在其中的某个地方,但是在环顾四周街道之前还有更多的工作要做。
这个红色区域中没有任何大型建筑物(就如图片中的建筑物那样)这里都是绿地或郊区房屋。拍摄者必须在蓝色区域,而不是红色区域。
我知道在界定原始边界时过于宽容了,但我不想无意间错过任何东西。即使过大,搜索区域也仍然只有2公里宽,因此检查时间不会很长。
接下来,就像拍摄者所做的那样,我只需要大致向西面对即将到达的飞机:
接下来,在这个高度上以东西方向移动穿越整个城市:
左边有一幢非常熟悉的建筑出现了 …
完美匹配!!这意味着拍摄者所在的酒店是 H+ Hotel Mitte Berlin
那么重新创建试图的精准度如何?可以说已经非常接近了。为了使飞机相对于拍摄者所处的位置,他必须在 07:13 ~07:14 UTC(当地时间 08:13 ~08:14)拍摄照片。
下面是原始照片和重建试图的对比:
我们甚至可以估算出拍摄者必须位于该酒店的哪个房间:

就是画圈的那个窗户

这个挑战可以说是史上难度最高的了。nixintel 的演示非常精彩!如果您也想试试,可以点击此处查看KML文件。
👉您可以看到,这不需要编程技巧,也不需要特别复杂的工具,只需要一点方向感和基本地理知识 —— 尤其是,在常规调查思考方式均不管用的情况下,您需要能巧妙地变通。这就是这篇演示的意义所在。您学会了吗?⚪️

陈嘉映 ‖ 教育和洗脑的区别

教育让人改变,洗脑让人忍耐。

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洗脑让人丧失自我,教育让人成为主人。

教育是教育,洗脑是洗脑,但现在很多观念轻易就把教育等同于洗脑。不过,两者到底区别何在,也不是那么容易想清楚。厘清两者之间的区别,在今天变得越来越重要。

“洗脑”这个说法大家都熟悉,每个人都可以列举很多例子,从纳粹德国说到传销,从商家的宣传说到不同的政治主张,怒斥那些施行洗脑的坏蛋,嘲笑那些被洗脑的人,抨击可以很过瘾,大家听得也开心。不过,抨击嘲笑太容易了,也妨碍我们思考。

说到洗脑,我们多数人想必读过乔治•奥威尔的《一九八四》这本著名小说,即使没读过,也应该听说过这本书的主要内容。

那是本小说,不过,离开现实并不远。我年轻的时候经历过“灾难时期”,现在回顾当时,我们会说当时自己被洗脑了。


仅仅灌输一套虚假的意识形态是不够的,为了能够洗脑成功,同时还得屏蔽掉其他的信息,不允许异见出现,更不允许它传播。 

洗脑包括三个要素:灌输、查禁、暴力。不过,从一个例子做概括,肯定是太草率了。例如,洗脑总有暴力支持吗?我们可以想一想传销,想一想集体自杀的圣殿教教徒,想一想自杀式袭击者,会觉得洗脑不一定总有暴力支持。 

那让我们看看别人是怎么界定洗脑的。在辞典里在网上可以找到对洗脑的多种多样的定义。例如,这些定义都没有提到暴力支持。但,归纳下来,大致意思是:强行灌输一套虚假的观念。

有的说法更周全,加上了“为自己的利益”:为了自己的利益给别人强行灌输一套虚假的观念。这个定义里面有三个关键词,一个是灌输,一个是虚假,最后一个是为了洗脑者自己的利益。我们今天的话题是教育和洗脑的区别。我们不妨对照这三条来展开我们的讨论。 

先说虚假。洗脑要灌输给我们的,是虚假的观念而不是真理。教育的目的则相反,教育是要让我们获得真理。这是洗脑和教育的第一层区别。这好像是很重要的一条——要是洗脑的结果是给我脑子里装上了好多真理,即使用了点儿强制,洗脑似乎也还是一件好事。 

第二条,强行灌输。洗脑要把一套虚假观念灌输到我们脑子里,最常用的办法,就是开动宣传机器,不管你爱听不爱听,宣传机器不停运转。大家都听说过戈培尔有句名言:谎言重复一千遍就会成为真理。

教育则不同,教育不是教师强加给学生的,学生是自愿自主的。教育不是自上而下的灌输,有些论者甚至认为,真正的教育应该是教师与学生之间平等的自由的交流。这是洗脑和教育的又一层区别。

第三条是“为了自己的利益”。纳粹的宣传为的不是德国人民的利益,为的是纳粹党自己的利益。再以传销为例,他给学员灌输传销多么多么有利可图,谁有利可图?首先是他自己,他发展了下线,他自己先就赚上了一笔,你会不会赚到,那其实不是他关心的事。

教育就不是这样,我们教育自家的孩子,教育我们的学生,当然是为了孩子好,为了学生好。这是洗脑和教育的第三层区别。

如果你接受我教给你的东西,我就明显会得到好处,你显然有理由对你那套东西保持警惕。

虚假,灌输,为了洗脑者自己的利益,从这三个方面看,的确,教育都不同于洗脑。不过,我们要是多想一步,这三种区别,每一种区别都不是那么分明,都还有疑点。

就说强行灌输吧。这里的疑点是:

一方面,洗脑不一定都靠强制灌输。另一方面,教育也有强行灌输的一面。

先从教育这方面说。我们现在的教育也并不总是讲道理,很多东西直接就要求学生背下来。老师要求学生背这首诗,背这篇课文,这不是灌输吗?历史课、政治课,灌输的成分就更多些。灌输背后都有强制,背不下来就扣分,这就是一种强制手段。

想想我们怎样教孩子弹琴,强制就更明显了,不待细说。你跟孩子说,你要么坐在这儿好好弹琴,要么上院子里耍去,十个孩子十个到院子里耍去。

我知道,有些论者主张,真正的教育不可以是灌输,而是老师和学生之间平等的、自由的交流。这种主张,显得开明,而且政治上正确。我当然十分赞成我们的教育应该减少灌输的部分,增加自由探讨的部分,到大学阶段,尤其要更多的自由探讨。

不过, 教育不可能等同于自由交流。小学、中学就不去说它了,即使到了大学,师生之间也不完全是在平等交流。要是平等交流,就不该让学生付学费,而老师拿一份工资。  

真实和虚假则是个更大的问题。洗脑,是因为它要灌输给我们的是一套错误或者歪曲的观念,而我们所说的教育,比如说我们教给学生代数公式,教给他们唐诗宋词,教给他们弹钢琴,我们是在教一些正确的东西,美好的东西。大家已经听出来了,这个想法没能把我们带得很远。且不说家长会给孩子讲圣诞老人的故事,会告诉孩子她是从面包树上生出来的。

这里的大问题是:应该由谁来确定真假好坏? 

最后,再来看看“为谁的利益”这件事。我刚才举了些例子来说明,的确,如果你为自己得到好处来教我,我就有理由怀疑你在洗脑。我们教育自家的孩子,是为了孩子的利益,至少首先或主要是为了孩子的利益,而不是为了我们自己这些“教育者”的利益。

教育的一个重要目标,是让受教育者最终能够独立判断。

我们说到,教育难免有灌输的成分,不过,老师虽然规定了你必须学什么东西,他通常却不禁止除此之外你学点儿什么。


换句话说,他并不屏蔽相反信息和异见,不禁止你去参照比较,也不禁止你去琢磨这些东西背后的道理。你必须把这首诗背下来,但你去读别的诗,他不管;不管你懂不懂,你必须背住这个公式,但你偏要自己去把这个公式推演出来,老师并不禁止,多半还会鼓励。

洗脑就不同了。我们说传销班是洗脑,一部分原因就在于它力图屏蔽不同信息。大多数学员是主动参加这种讲习班的,不是像拉壮丁那样把拉进去的,不过,进了传销班,多半会被封闭起来,不允许自由出入,还把手机没收,不让自由通话。

用真实还是虚假来区分教育还是洗脑也不是最好的角度。一上来就争论谁是真的谁是好的,难免一头雾水。比较看得清楚的区分,在于是否屏蔽异见,而这恰恰是区分真假的一个先决条件。

在受教育的过程中,我们一开始难免被灌输了不少东西,这些东西是真是假是好是坏,我们一开始不怎么清楚。但若我们有获取信息的自由,能够拿其他的东西来跟教给我们的东西做比较,我们就会慢慢培养起自己的判断力。

当有了自己的判断力,他们还能够反过头来判断一开始教给自己的那些东西是真是假是好是坏。我们不妨把这一点概括为:回顾始知真假。是教育还是洗脑,我们往往不能只看当下是否带有强制来确定。

等孩子长大了,知道的更多,眼界更开阔了,自己对好坏对错自己有了良好的判断力,反过来看当年,他会看到教育和灌输之间的区别。他回过头看学钢琴的过程,哪怕记得其中包含相当的强制,他也多半会理解这种强制。

洗脑的情况就不同了——被洗脑的人一旦能够判断真伪,他就会感到自己当年受了欺骗,他不会感谢当年给他灌输东西的教师,甚至不能原谅他。

回顾始知真假只有部分的解释力。你教孩子吃辣,他也许慢慢就喜欢吃辣了,教一个人喝酒,他慢慢就爱喝酒了。钢琴和数学也是一样,实际上,如果他将来成了数学家,钢琴家,一定是他后来慢慢爱上这个行当了。这是从正面说,如果从反面想,你教给他什么他就爱上什么,正是洗脑这件事最可怕的地方。

圣殿教徒直到自杀前的一刻,可能仍然相信他的人生受到了正确的指引。与此类似的还有大家都听说过的“斯德哥尔摩综合症”,他明明是受害者,结果他会爱上迫害者。你看着他受迫害好悲惨,但他即使了解到正常社会是什么样子的,仍然不觉得他那是悲惨。

在极端情况下,事情的确会糟糕到无法挽回,不过,大多数情况下,我们也不必过分恐慌。公开说理可以引导当事人反思,引导他拿观念与现实对质,看到现实生活中还别有很多选择。

回顾真假好坏,也关联到“对谁有益”的问题。不过,“对谁有益”这个问题还有更深的内容。从传销的例子看,灌输观念的一方明显得了好处,被灌输的一方明显吃了亏。但并不是在所有事情上,谁受益都这么一清二楚。

因为,人生的好不是一种完全客观的东西,好像是无论你认识到还是认识不到,好的就是好的。对我好还是不好,固然不全是我的主观认定。

前面曾问道,要是洗脑的结果是给我脑子里装上了好多真理,洗脑会不会是件好事?不是。我是要真理,但我不只是要占有真理,我要的是追求真理从而认识真理,要的是我自己去逐步认识真理这样一个过程。

教育最重要的是,培养自己的独立判断力,培养自由人格,希望自己成熟起来,能够在自己的时代里,依照性情,去获得自己的喜好,去过上一种有充实意义的生活。至于什么有意义的生活,则并不由教育者决定。这才是教育和洗脑最根本的区别。 

好的教育让人懂得去改变,面对不公正的事务敢于反抗,敢于据理力争,让人在生活中去探索事实,去发现真相,去追寻真理。

洗脑则让人去忍耐,面对不公正选择妥协让步,让人去接受强权制定的规则,哪怕这规则是不公平的,这与我们传统文化中的难得糊涂,中庸之道相吻合,让人只是被动的接受现实,不去思考人生的价值和生命的意义。

那么在现实中如何预防洗脑,主要基于以下三点:

第一,尊重常识,不相信奇迹,相信奇迹的发生不是理想主义,而是投机分子。

第二,保持独立的批判精神,对任何事要保持质疑,分析,不从众。

第三,从教育的根本上杜绝洗脑。

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