为什么科学永远是有限理性

为什么科学永远是有限理性 最近看到对于 science 的 critique，还挺有道理的。 science 作为通常所认为的客观事实至上的经验主义方法论来说，一直以来都有根本上的逻辑硬伤的。 首先是 inductivism：归纳过去的事实去预测未来。 这一个很容易用黑天鹅反证，因为逻辑根本就是循环的。 认知方法（判读一件事对还是错的方法）是：过去都是……所以未来一定是…… 但它的隐含逻辑假设就是：过去都是可以推出未来一定是。 因为很早就发现了 inductivism 的问题，所以后来有了 falsifiability 检验作为新的方法。 如果归纳的问题在于对象通常无法穷尽（不完全），那么黑天鹅的反证至少逻辑上是有效的： 找到一只黑天鹅，则可以说「所有天鹅都是白的」这句话是假的。 但是问题在于，现实的问题通常可以证伪的东西实在是太多了。 比如说，观察到当物体以接近光速远离的时候，好像看起来更红了。 我们想要证明「接近光速」确实是「看起来更红了」的原因。 同时用反例来检验的话，工作量其实也是无穷无尽的： 为什么变红的原因不是温度？或者靠近某个质量很大的物体？ 如果接近光速没有变红，就能说明速度不是变红原因了吗？（温度控制了吗？引力控制了嘛？……） 这样的问题其实可以永远持续下去。 同时一个复杂的预测往往牵扯到理论、假设、模型、边界条件。当预测与现实不符的时候，在没有办法完美控制其他三项的情况下，很难证伪理论。而我们通常去检验的往往是四项的组合。 有人可能会说这样较真是不对的。 但是如果我们关注的是符合逻辑和理性与否的话，其实不停检验无穷无尽的问题才是逻辑上的终点； 过早停下来，其实反而是 falsifiable 意义上不科学的。 于是我们渐渐发现，其实通常对于科学 = 绝对客观经验实证的认识其实是不对的。 科学其实只是人的认识方法中的一种，只不过碰巧这种方法到现在为止看起来更加准确的切中了现实的结构； 人们选择科学更多是出于实用的考虑，而不是找到了客观真理。 科学之所以能够在无穷无尽的事实以及假设之中快速地找到有用的规则， 恰恰是因为人从一开始就预设了理论/直觉（没啥严谨逻辑依据，但是拍脑袋感觉好像对的解释）。 比如相对论的发现，是爱因斯坦坚持相信麦克斯韦方程是没有问题的； 如果实验需要时间本身伸缩的话，那么大概时间本身真的是可以伸缩的。 于是爱因斯坦顺着这样没有完整证据支撑的情况下靠 belief 整出来了一整套理论。 而很大一部分的科学发现其实都跟相对论一样：是一个人一定要坚持在原有的理解上看起来是错误的方向， 然后要么是拍脑袋，要么是弗兰肯斯坦式缝合，整出来一个一开始都不太能说清楚前因后果， 但是预测上就是比原有的理论更加符合现实的东西（比如说普朗克解释黑体辐射中能量离散的现象）。 之前一直都有通过 ai 压缩数据直接提取所有可能的法则的想法， 但是现在想想，实际上无穷多的问题很快就会在计算上intractable，而且哪怕能够分离出预测机制，从无限多可能中选出有意义的解释也是非常困难的。 而现在所有的 predictive ml模型如果作为对错检验唯一标准的话，是很牵强的。 这并不是通过因果推断就能完全解决的，而因果推断恰恰像是在用随机、实验设计、敏感分析的办法把那些非关键、无法穷尽的变量对结论的影响降到最低。 科学想要前进/有用，是需要不断有人/ai 在关键时刻来拍板强行停机的， 而不是简单的数据收集 + 算力 + 梯度下降就能通往所有知识的。