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如何面对不确定性的世界

2018-02-09 19:14 309 查看
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今天我们聊聊科学中的不确定性这个概念。我们的心智喜欢确定性,刚生下的小孩,哭声会引起妈妈的注意,能吃到奶,每次饿了哭,能带来相同的结果,这就是确定性,确定性有安全感。不确定性不但没有安全感,还意味着不可预知,无法控制。为了消除不确定性,人类做了很多努力。但事实上,不确定性才是世界的普遍规律,不确定性才是造就科学的核心概念,而确定性只是抽象出来的模型。科学只所以可以定量,而非定性,就是因为将这种不确定性做了量化,并嵌入模型中。世界是不确定性的虽然我们有很很多策略工具,但事实上,没有任何科学测量和观察都是精确的。举个例子,你说你的身高是176厘米,即使精确测量到毫米,都不是你实际身高的反应,实际上你可能是175厘米或177厘米。如果不断重复测量,能让结果更精确吗?这确实有一些用,但如果你想想一下长度和重量的国际度量衡,事情就会很尴尬了。在巴黎的某个玻璃盒子里有块金属,它是国际单位制「千克」的度量衡。它的重量应该是最标准的1千克。但奇怪的是,这块金属从来没有两次的测量结果是一样的。我们的测量具有不确定性,无论多么精确,但终归是有误差的。我们的测量不但有误差,有些甚至是无法测量的,因为它们太小了。即使用光学显微镜也不能观察。因为透过光学显微镜,我们的双眼只能看到比可见光的最短波长要长的物体。那么,既然世界是不确定的,科学也不是真理,就得听天由命吗?科学家说,具体数值是否「精确」取决于我们所构建的模型,我们如何使用这个数值。测量身高,精确到厘米就足够了,再精确也意义也不大。但如果要制造一个发动机气缸的活塞,显然需要更精确的测量数值。别人问你上下班时间,你回答早九晚六没有问题。但如果你想到天安门广场看升降旗,就需要精确到分钟了,如下图:

你看每天都不一样。使用数据的用途决定了我们的测量工具和测量方法。我们人类的智慧也在与此,用恰当的工具和模型,在不确定的世界中构建一个确定的世界。随机性三法则:为了追求真理,逼近真理,我们需要知道不确定性中的随机性三法则,只要真正理解这三条法则,我们才能打破对可预测性的迷信,真正体验到宇宙的真相而非想象。随机性的三条法则:随机性第一法则:随机性是真实存在的人类为了让自己获得那种想象中的掌控感,会对随机性做归因,比如「恶有恶报,善有善报」。科学研究已经证实并预测,抽烟喝酒对身体有各种危害,但如果用随机性事件举例,就很轻易的击溃这个笃定的预测。民间有段子如下:
林彪不抽烟不喝酒活到63岁;周恩来喝酒不抽烟活到73岁;毛泽东抽烟不喝酒活到83岁;邓小平抽烟又喝酒活到93岁;张学良吃喝嫖赌什么都干,活到了103。一个有点科学素养的人,看到这个段子只会笑笑,这种随机性现象没什么值得惊讶的。随机性第二法则:有些事情不能预测如果你到赌桌前观察,会发现几乎每个人都会相信,自己下一把就有好运气。那些刚赢了几局的人,想着今天手气真棒,会认为自己一直赢下去,所以在持续的下注,增加筹码。那些输家呢,也会疯狂下注,他们认为自己已经输的这么惨,好运该来了吧。所以,他们不会离开赌桌,害怕自己一走好运就会来。和我们认为的恰恰相反,造就赢家的不是什么神奇的力量,宇宙中也不存在否极泰来的公平,赌场输赢只是随机性结果。如果赌场中的骰子没有做过手脚,无论你观察的多么细致,下一次还是不知道它的点数。因为每一轮掷骰子结果和以前的结果毫无关联。如果这次掷出6个点,无论你用什么理论,用什么逻辑都不能预测下次那个点数出现的概率大,下一次你掷出6个点的概率还是1/6。我们无法给这类完全独立且随机的事件建立模型来预测其结果。随机性第三法则:单个随机事件无法预测,但作为整体似乎是可预测的。单个随机事件确实无法预测,但如果把一系列独立随机事件看做一个整体,那么它就是可以预测的。这些随机事件越多,整体就越能被预测,这就是大数定律。大数定律是一个独立的随机事件在大量重复后,它发生的概率就会趋于一个稳定的算术平均值。就像抛硬币一样,当我们不断地抛,抛上千次,甚至上万次,我们会发现,正面或者反面向上的次数会接近一半。还有一个让我们理解随机性的重要数学工具是中心极限定理,即在大样本条件下,不论总体的分布如何,样本的均值总是近似的服从正态分布。有了这些工具,当面对看似杂乱的随机事件时,可以做出稳定准确的预测。科学就是探索,知识就是模型在明白不确定性和随机性法则后,我们知道了科学并不是真理,它就是它自身的产物,和人类构造的艺术、宗教这些没有任何差别,它肤浅,无知且幼稚。爱因斯坦说「目前为止,我们对真实世界的所有测量都是小儿科的」,但这个小儿科也是我们花了几千年得到的最宝贵的财富。这个财富就是科学,科学是在寻求知识,但它从不可能被精确地获得。我们现在认为的知识,其实都只是一个模型,科学只是在创造和检验这个模型而已。同样,建模不是宣布真理,这是一个永无止境的探索和改进的过程。想要弄明白任何事情,都意味着要建构模型,这个模型还要可以预测结果并验证观察结果,因此知识即模型。模型虽然不是真理,但它是可依赖的无限接近与真理的好工具,用更多的模型来理解和预测不确定性的世界,可能也是我们唯一的选择。最后请让我用一句很流行的英语结尾:All models are wrong, but some are useful.(所有模型都是错的,但有些是有用的)
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