祖母绿的变色特性

祖母绿的变色特性

回忆一下火鸡问题。你观察过去，然后得出关于未来的规律。根据过去预测未来的问题可能比我们已经讨论的问题还要严重，因为相同的过去的数据既可以证明一个理论，又可以同时证明完全相反的理论！如果你明天还活着，这可能意味着你更可能长生不老，或者你更接近死亡。两个结论依赖于完全相同的数据。如果你是一只被喂养了很长时间的火鸡，你可以要么天真地以为喂食证明你是安全的，或者聪明地知道它证明了你最后成为晚餐的危险。一个熟人过去对我的殷勤可能表明他真的喜欢我，并且他关心我是否愉快，也可能表明他企图有一天抢走我的饭碗。

所以，不但过去是有误导性的，而且我们对过去事件的解释也存在很大的自由度。

为了从技术层面证实这一点，在纸上画出一系列代表时间序列的点，就像第四章中显示前1000天情况的图4–1。假设你的高中老师让你延长这些点的序列。用线性模型，也就是用直尺，你只能画出一条直线，从过去到未来的一条单一直线。线性模型是唯一的，从一系列点中有且只有一条直线穿过，但情况可能更微妙。如果你不将自己限制在直线中，你会发现许多曲线都能把这些点连起来。如果你用线性方式解释过去，你只能朝一个趋势继续，但未来对过去的偏离有无数种可能。

一系列似乎处于增长的菌群数量（或者销售量，或者任何在一段时间内观察的变量，比如第四章火鸡喂食的总次数）。

图11–3

很容易确定趋势，有且只有一个线性模型不符合数据。你能够预测未来的连续变化。

图11–4

从更大的范围看，嘿，别的模型也可以。

图11–5

真正的“产生过程”非常简单，但与线性模型完全无关！有些部分看起来是线性的，于是我们被线性模型愚弄了。

图11–6

这就是哲学家纳尔逊·古德曼（Nelson Goodman）所说的归纳之谜：我们画出一条直线，只是因为我们手边有一把直尺；一个数字在过去1000天都在增长，使你更相信它会继续增长。但如果你头脑中有非线性模型，它可能意味着数字会在第1 001天下降。

假设你观察一颗祖母绿。它在昨天和前天都是绿色的，今天也是绿色的，通常这会证明它的“绿色”特性：我们能够假设这颗祖母绿在明天是绿色的。但对戈德曼来讲，祖母绿过去的颜色同样能够证明它的变色特性。什么是变色特性？祖母绿的变色特性就是到某个特定的日子之前，比如2006年12月31日之前，一直是绿色，之后是蓝色。

归纳之谜是叙述谬误的另一个版本——对于你所看到的东西存在无穷种“解释”。戈德曼的归纳之谜的重要之处在于：如果不存在对所看到事物的唯一“一般化”解释，无法对未知进行唯一的推断，那么你该怎么做？显然，回答是你应该使用“正常思维”，但你的正常思维对于某些极端斯坦的变量来说可能发展得不太好。

了不起的预想机器

读者有权怀疑：为什么我们还要计划呢？有人计划是为了赚钱，有人是因为这是“他们的工作”，但我们也会在没有这类动机的时候自发地这么做。

为什么？答案与人类的本性有关。计划可能来自使我们成为人类的东西，比如意识。

我们需要预测未来，这一定有某种进化上的意义，我将对此作简短概括，鉴于它可能是一种不错的备选解释（但也只是一种不错的猜测而已），并且与进化有关，所以我会十分谨慎。

哲学家丹尼尔·丹尼特（Daniel Dennett）提出的观点如下：大脑最强大的功能是什么？正是提出对未来的猜想并进行反事实思考的功能，比如，“假如我一拳打在他的鼻子上，他就会立即还击我一拳，或者打电话给他在纽约的律师”。这样做的一个好处是能够让我们的猜想替我们去死。被正确使用并且仅停留在大脑内部时，这种预测能力使我们不必马上作出第一顺序的自然选择，不像那些原始的生物一样在死亡面前非常脆弱，只能等待基因库得到最佳自然选择，从而提高自身的生存能力。从某种意义上讲，预测使我们能够欺骗进化：作为一系列预测和反事实的情景，进化正在我们的头脑中发生。

即使这种在头脑中演练猜测的能力使我们不受进化法则的约束，它本身却是进化的产物，就好像进化延长了约束我们的链条，而其他动物却立即受到环境加给它们的约束。丹尼特认为，大脑是“预想机器”，思维和意识是人类的新兴特性，对我们的加速发展大有必要。

我们为什么要听专家发表言论和预测？一种可能的解释是社会需要专业化，尤其是知识的分工。你不会在遇到重大健康问题时立即去读医学院，咨询一个已经读过医学院的人会更省事（显然也更安全）。医生们会听汽车修理师的（不是在健康问题上，而是在他们的车出问题时），反之亦然，汽车修理师也会听医生的。我们天生喜欢听专家的，即使在可能不存在专家的领域。

[35 ] 创造主义者与进化主义者（我不是他们的一员）之间的大部分争论为：创造主义者认为世界起源自某种设计，而进化主义者认为世界是毫无目的的过程导致的随机变化的结果。人们很难认为计算机或汽车是毫无目的的过程的结果。而实际上它们是的。

[36 ] 回忆一下第四章，伽扎里是怎样通过书名与阿威罗伊进行论战的。或许有一天我会有幸读到一本驳斥本书观点的书——《白天鹅》。

[37 ] 这类言论并不稀奇。例如，按照物理学家艾尔伯特·迈克尔逊（Albert Michelson）在临近19世纪末时的想象，自然科学余下的发现将只不过是把已有的发现精确几个小数点而已。

[38 ] 还有更多我没有在此费力讨论的局限性。我甚至没有提到人们称为NP完全性的一系列不可计算性问题。

[39 ] 这种观点在历史上以不同的名目不时出现。阿尔弗雷德·诺斯·怀特黑德称之为“错误具体化的谬误”，也就是说对一个物理客体运用错误的描述模式。