為了說明【跨領域】的智慧，俺舉幾個例子：
◇舉例：間接路線戰略
著名的軍事理論家李德·哈特寫了一本《戰略論——間接路線》。這位老兄被譽為“軍事理論教皇”，其影響力堪比卡爾·馮·克勞塞維茨。而此書又是他的【代表作】。所以，這本書顯然符合俺前面章節提到了【二八原理】。
作者在書中介紹並分析了很多軍事史的案例/戰例——這些例子屬於前面所說的 knowledge；
最終，作者從這些歷史上的例子，總結出【間接路線戰略】的運用——這就屬於前面所說 wisdom。
◇舉例：熵
【熵】這個玩意兒，洋文叫做“entropy”。他是一個很典型的【跨領域】的例子。
什麼是熵？通俗地說，就是指系統的無序程度（紊亂程度）。
熱力學的熵
【熵】的概念最早出自於“熱力學第二定律”。該定理有兩種表述方式，分別出自兩位科學大牛——
克勞修斯（Rudolf Clausius）指出：對於某個【孤立】系統，熱不能自發地從低溫物體轉到高溫物體。
開爾文勳爵（Lord Kelvin）指出：對於某個【孤立】系統，不可能從單一熱源吸熱使之全部轉化為做功，而不產生其它影響。
後來又出了一個科學大牛玻爾茲曼（Ludwig Boltzmann），他指出了熱力學第二定律的【本質】是：對於孤立系統，其微觀層面（微觀粒子）的無序程度在不斷增大。
可能某些同學會納悶：俺為啥要花這麼多口水聊“熱力學第二定律”？
從上面這三隻大牛的不同表述，你會發現——前面兩隻大牛，他們的表述只停留在【表象】，而第三隻大牛才真正道出了“熵”的【本質】。
一般來說，越接近【本質】，也就越接近 wisdom 層面。
（俺費了很多口水聊熱力學，就是為了引出上面加粗體的這句話）
信息論的熵
【熵】是“信息論”最核心的幾個概念之一。最早是數學大牛香農（Claude Shannon）建立了“信息熵”的理論——香農因此被譽為“信息論它爹”。
對“信息熵”的理解，有助於你理解 IT 領域的很多東東。
比如說：理解了熵，可以幫你理解“數據壓縮”的原理。而理解了“數據壓縮”的原理，你就能明白——真正隨機的數據是【不可能】壓縮滴。無論未來出現多麼牛逼的壓縮算法，也無法壓縮完全隨機的數據（關於這點，可以從數學上給出證明）。
密碼學的熵——關於密鑰生成
【熵】在密碼學中也佔據重要地位。
比如說：密碼學中的“密鑰生成函數”需要引入【足夠高】的熵，從而使得攻擊者難以預測密鑰的分佈。
在密碼學的這個分支，熵成為某種【好】東西 :)
管理學的熵——大企業的僵化
有很多優秀的初創公司，當它們發展到一定規模之後，就會出現這樣那樣的問題（弊端），變得僵化、失去活力。
這裡面當然有很多原因，而其中一個原因可以歸咎於【熵增大】。
當一家公司規模較小（只有幾十個人）的時候，你要想讓公司整體保持在【低熵】水平，還比較容易；但在規模擴張到幾萬人之後，再想保持原有的【低熵】水平就變得非常非常困難。
從理論上講，公司可以通過“換血”的方式，降低整體的熵。這很類似於熱力學系統中，把“高熵”的物質移出系統，並移入“低熵”物質，以此來降低系統整體的熵。可惜的是——很多事情，從理論上講很簡單；而一旦應用到【實踐】層面，就很難操作。聊到這兒，想起某個 IT 大牛說過的名言：
In theory, there is no difference between theory and practice. But in practice, there is.
歷史學的熵——治亂循環
我國的古代史，大體上是朝代的循環史。史學家稱之為“治亂循環”。
導致這種“治亂循環”的原因當然有很多，而其中一個原因在於“體制本身的崩潰”。
官僚系統一旦變得龐大，就會傾向於變得更加龐大。就如同掌握權力的人，通常就會渴望更多的權力。請注意：權力是很容易上癮滴！關於這點，已經被無數的歷史故事所驗證。
一方面，官僚系統越大，就會越僵化、越低效；另一方面，官僚系統越大，消耗的社會資源就越多（請注意：官僚本身是【不】直接創造社會財富滴）到了每個朝代末年，“體制”被自身的重量壓跨了。
宇宙學的熵——熱寂
宇宙本身可以視作【孤立】系統，因此也符合熱力學第二定律。用某些物理學家或宇宙學家的話說——宇宙最終也將歸於【熱寂】。
考慮到“宇宙學”是一個很小眾的領域，感興趣的讀者應該很少。所以俺就不展開討論啦，在這裡只推薦科幻大師阿西莫夫的一個短篇《最後的問題》（注：阿西莫夫自己認為——這是他最好的一個短篇）
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