# 理论和现实之间——研究的方法及初心
原创 沧海一土狗 [ 沧海一土狗 ](javascript:void\(0\);)
__ _ _ _ _
**
**
** 文/沧海一土狗 **
_ ps：4000字 _ ****
**解决问题的不同流派**
对于计算机的分类，冯-诺依曼的分类最有洞见， _**一类是模拟计算机，一类是数字计算机** _
。前者主要靠模拟和类比，靠现实世界的一些显性的结构帮我们运算，譬如，电压、电流之类的连续变量；后者主要靠符号表达和符号推理，模拟的部分只有最开始的离散变量——
_ 0和1 _ ，剩下的就是靠逻辑元器件往上套娃。
简单来说，前者靠模拟和仿生；后者靠推理和递归，模拟的部分只有初始的“ 一 生 二 ”。
对称的，在认识和探索世界的过程中，我们需要解决难题的方式大体也分为两类：
_**一类是模拟、借鉴和拿来，仿照这个世界现成的解决方案；** _
_**另一类是构造，按照一定的规则和逻辑创造一个新世界——抽象的世界。** _
**不同流派的优劣**
模拟的好处是速度快，但延展性差。 _**模拟需要“知** _
_**其然”，不需要那么多的“知其所以然”，所以节省时间；但是，换一个场景或条件，可能就不会了。** _
譬如我们平时所乘坐的飞机，我们并没有搞清楚其所有的原理，但是，通过无数次实验，工程师调试出最合适的结构，最后，飞机也飞上了天。
事实上，在莱特兄弟刚发明飞机的时候，我们所知道的更少，但不妨碍我们人类能飞上天。
我们无法更进一步走得更远，则是因为卡在“知其所以然”上。
构建的路子则相反。“ 知其所以然 ”延展性好，但速度慢。
虽然我们已经有了很多有用的理论，但前提是我们构造了更多的 _**现在没什么用** _ 的理论。
譬如数学，就是构建道路上的领军人物。它只有一个标准，逻辑自洽就好。当我们拿着这个标准，去构建，去创造时，我们就进入了一个 _**自由** _
到光怪陆离的世界。
> **_这个世界并没有边界，在自洽的道路上，能走多远算多远。_ **
事实上，这种一开始没有什么用处的奇怪的构造物有很多。 譬如，
我们人类在观察的基础上构建了自然数，在自然数的基础上构建了有理数，又在有理数的基础上构建了无理数。 也就是说，无理数并不存在，是我们构造出来的东西。
**模拟和构造之间的张力**
大多数人并没有发现这两条路的差别，这是因为在通常的情况下，我们并不需要在任何一条路上走太远，所以，无法感受到其 _**张力** _ 。
一旦你深入到任何一个具体的门类，你都会面临这种张力。
关于人工智能大致有三个流派，一个叫符号主义，一个叫连结主义，另一个叫行为主义。前者更强调形式逻辑的搭建，更强调形式逻辑的结构；后面两者更强调仿生，一个是强调神经网络，内部互动；另一个是强调整个身体与外部环境的互动。
之所以人工智能这个课题难，是因为大脑是一张网，这是一张 _**连接数庞大且有结构** _ 的大网。
虽然人工智能开始于符号主义——推理派，但是，真正让人工智能繁盛起来的还是连结主义——模拟派。归功于计算机算力的大幅提升，深度学习&神经网络成为了人工智能方面的显学。
那么，是不是说差点被祖师爷（ _ 马文-明斯基 _
）拍死的连结主义大获全胜了呢？并不是，我们离真正的人工智能还很远。这是因为相比于人类大脑的功耗，计算机的功耗太高了。
也就是说，现在的人工智能在 _**拿算力去替代神经结构的优化** _ 。如果我们真要通过搞清楚“所以然”去优化结构，又不得不走回老路——符号主义。
现实就这么吊诡，连结主义借助符号主义的产物——数字计算机——压过了符号主义，现在又不得不再度踏上这条老路。
此外，如果我们真正搞清楚了这张网，其最终结果一定可以以符号主义的形式呈现——我们能够搞清楚这些网是如何连接到，讯息又是如何传递是互动的。但是，这真的很难，这张大网的连接数太过庞大了。
于是，不得不做一种妥协——模拟+构建， _**某些部分不去管为什么，抄就好了；某些部分知道为什么，在此基础上搭建** _ 。
这种混合思路并不代表最优，只是一个无奈的妥协。事实上，这个思路其实也有bug—— _**不知道自己在哪里** _
，你往前搭建着搭建着就进入一个未知的领域——量变引起质变，不知道哪里会崩。
也就是说，虽然你知道你的程序每个地方都没啥问题——基于模拟或构建，但放一块你也不知道有没有bug，以及什么时候会出现bug。
我们所面临的复杂事物，基本上都这么坑——过了某个临界点一下子就出现bug了。
数字派的好处是，你知其所以然，所以，出问题了好调整；模拟派虽然好上手，但调bug真是要命，你得一遍又一遍地试，最后也不见得试得出来。
如果一个人还未被类似的问题困扰，说实话，只是因为他还在所从事行业比较表层的区域玩耍。
> _**预见不到可能困难的自信，往往是因为无知。** _
**研究的初心——自洽**
我受数学的影响比较大，是推理派&符号主义的徒子徒孙。所以，天然十分喜欢构建派的那一套。
我只要自洽，可以先把现象放在一遍先不去看，安心地去编织各种自洽结构。
这个公众号运行了快五年了，期间我写了不少奇奇怪怪的东西，编了很多有用或没用的结构。但是，我从来没有忘记最开始的初心—— _**自洽性** _ 。
自洽性包括两个维度：1、理论内部的自洽；2、理论之间的自洽。
第一个维度的自洽是最基本的，自洽的才叫理论，否则，理论都不叫。第二个维度的自洽才是要害，需要考验智慧。
理论和理论之间，存在两种关系， _**一种是竞争关系，解释同一现象；另一种是互补关系，构成一个体系解释所有现象。** _
我们更需要关注的是这种互补关系，后者能帮我们 _**绕开裁判 &权威的需要 ** _ 。
也就是说，如果一个理论是对的，那么，他可以很好地拼接到我们现存的理论体系之中，形成一种更大的自洽。
我挺喜欢大物理学家杨振宁有关造物主的一段话，
> _**如果你问有没有一个造物者，我想是有的，因为整个世界的结构他不是偶然的，你看麦克斯韦方程式妙不可言，它不可能是偶然的，偶然不能搞出这么妙的东西。
> ** _
>
> _**如果你问有没有上帝，如果你问的上帝是人的形状，那我想没有。** _
那么，什么是上帝呢？就是这种一致性，我们所在的世界不会是一个四处是补丁的破破烂烂的世界。它有一种最本质的美，那就是一致性。
如果我们拿拼图游戏当拐棍，可以更好地理解这种一致性。两块拼图必然性地 _**可以或不可以** _ 拼接在一块，约束的规则可以是 _**形状** _
也可以是 _**图案** _ ，这两个规则指向的都是一致性。如果不存在这种事先的一致性约定，那么，这个游戏根本没得玩。
因此，事先通过形状或图案规定一致性的人，就是上帝。
> _**否则，我们不可能坐在这里讨论这个问题。** _
基于这样的一种世界观，我们就能很好地理解和处理 _**理论之间的冲突** _ 了。一个理论跟其他理论有冲突，一定是因为它被放错地方。
所以，读者能同时看到我的固执和包容，以及对学术权威的无意识。 对做数学的来说，权威只有一个——自洽&一致性。
我是念了一些数学才去念的经济学，所以，对经济学中的极致经验主义有些反感。
当 我看到张五常diss别人 _**套套逻辑** _ 的时候，内心真的很不以为然，觉得他是数学sense不好才敢这么讲。
任何按照数学标准做出来的理论就是一个套—— _**假设什么，得到什么** _ 。核心的是变量之间的结构。
大数学家庞加莱说过一句很深刻的话，
> _**数学家研究的不是客体，而是客体之间的关系，因此，只要关系不变，这些客体被其他客体代换对他们来说是无关紧要的。** _
经济学的路在于建立更加广泛的一致性网络，而不是，把他们分作几片，自说自话。
很多念经济学的人的问题在于，还没有搞清楚经验和理论的关系，就被卷入经验的旋涡之中，让仅掌握的一点点理论，被经验的湍流撕扯成碎片。
> _** 换个说法就是，一致性方面的训练越少，经验越多就死得越快。 ** _
**理论和经验**
写到这里我又按捺不住引用大生物学家弗朗瓦索-雅各布的一段话了，
> ** _ 在理论和经验的对话中，理论总是具有有限发言权。理论决定了问题的形式，并为回答框定了界限。巴斯德说，机遇只偏爱有准备的头脑。在这里 “ 机遇
> ” 意味着证实理论的观察是意外获得的。但是，那个让意外的观察得到解释的理论，却早就存在了。 _ **
事实上，我们所观察到的现象，必然要受到某种旧的理论的束缚。 也就是说，我们用语言所表征出来的现象&经验事实，一方面反映了 _** 客观事实 ** _
，另一方面反映了 _** 旧的理论 ** _ 。
所以，为了进行理论革新，并构建更大的一致性网络，我们必然要有所取舍，一些人固执于所谓的事实、经验或现象，另一些人固执于理论的一致性。
我属于后者，我认为一致性本身是高于经验事实本身的，虽然有些时候，框架会被某些经验事实证伪，但是，我们不要急于编造一个理论——打一个丑陋的补丁。我们可以保持现象和理论的张力。在这股张力的推动下，寻找解，寻找一个满足以下两个特性的结构：
_** 1、框架之内仍然具备广泛的一致性； ** _ _** 2、理论和现实的冲突得到解决； ** _ 也就是说，证伪过程是裁判，一致性是裁判的裁判。
表面上，证伪过程是发现现实和理论的冲突，实则不然，其内核是理论和理论之间的冲突。 _** 即证伪过程是发现理论之间冲突的，一致性才能充当理论裁判的角色
** _ 。 理论和现实之间是不存在冲突的，理论和现象之间的冲突只是一种错觉。 这是因为，一个现象只要能用语言表达出来，他一定是运用了一个或几个理论。
当一个理论和一个现象冲突时，冲突的内核一定是这个理论跟某个理论或者某几个理论的冲突，能打败理论的只有理论，能和理论冲突的也只有理论。
当大家认清理论和现象的关系之后，对证伪也不会有那么高的迷信了（ _ 波普主义 _ ）， _** 冲突只是一个提醒 ** _
——提醒我们需要检查我们的工具箱了，解决的方案，我们一无所知。
在这里，我们能够发现一个鄙视链，身处一楼的人被现象所迷惑，被扯得七零八落；身处二楼的人被证伪本身所迷惑，被冲突耍的团团转；身处三楼的人直接甩开了现象和冲突，直奔主题——
_** 如何跨越冲突，构建一致性框架，尽可能多地覆盖现象 ** _ 。
**结束语**
爬上三楼之后，向远处眺望，我们很容易发现一点：模拟和推理这两条大道，殊途同归。
模拟派的徒子徒孙最容易犯的错误是， _** 知道得太少 ** _ ，掌握的结构不够广博，在一个特别小的样本池或结构池里把自己锁死， _**
又觉得自己特别懂 ** _ 。他们所需要的是多读读书，多做做模型，并看看其他行业或领域的人在干嘛。
（ _ ps：强烈推荐生物学领域，太多奇葩的结构和案例了 _ ）
推理派的徒子徒孙最容易犯的错误是， _** 飘得太高太远，钻到一个外星空间里 ** _ ，跟我们所在的这个世界彻底失去联系，彻底沦为自娱自乐。
我们要避免走两个极端，既避免太实—— _** 被现象堵住了双眼 ** _ ，又要避免太虚—— _** 离我们所在的这个世界太远 ** _ 。
当然，还有一点，你得走在其中一条大道上，且走得足够深足够远，懒惰或歪门邪道就算了，谁都救不了。
好了，就带大家随机漫游到这里吧，希望对大家有帮助，找准自己的定位，打开自己的思路。
_ ps：图片来自网络 _ _ _
End
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本号唯一的知识星球号 定位：升级认知框架的思维实验室 星球的主体是一系列具备一致性的模型 星主每天会通过增量讯息和市场反馈检验模型
这个检验过程就是每日的股市和债市复盘 因此，这一系列模型也是动态升级的 此外，星球里还有对重要的现象或事件的点评 以及一些跟公众号内容不同的随笔
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**解决问题的不同流派**
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。前者主要靠模拟和类比，靠现实世界的一些显性的结构帮我们运算，譬如，电压、电流之类的连续变量；后者主要靠符号表达和符号推理，模拟的部分只有最开始的离散变量——
_ 0和1 _ ，剩下的就是靠逻辑元器件往上套娃。
简单来说，前者靠模拟和仿生；后者靠推理和递归，模拟的部分只有初始的“ 一 生 二 ”。
对称的，在认识和探索世界的过程中，我们需要解决难题的方式大体也分为两类：
_**一类是模拟、借鉴和拿来，仿照这个世界现成的解决方案；** _
_**另一类是构造，按照一定的规则和逻辑创造一个新世界——抽象的世界。** _
**不同流派的优劣**
模拟的好处是速度快，但延展性差。 _**模拟需要“知** _
_**其然”，不需要那么多的“知其所以然”，所以节省时间；但是，换一个场景或条件，可能就不会了。** _
譬如我们平时所乘坐的飞机，我们并没有搞清楚其所有的原理，但是，通过无数次实验，工程师调试出最合适的结构，最后，飞机也飞上了天。
事实上，在莱特兄弟刚发明飞机的时候，我们所知道的更少，但不妨碍我们人类能飞上天。
我们无法更进一步走得更远，则是因为卡在“知其所以然”上。
构建的路子则相反。“ 知其所以然 ”延展性好，但速度慢。
虽然我们已经有了很多有用的理论，但前提是我们构造了更多的 _**现在没什么用** _ 的理论。
譬如数学，就是构建道路上的领军人物。它只有一个标准，逻辑自洽就好。当我们拿着这个标准，去构建，去创造时，我们就进入了一个 _**自由** _
到光怪陆离的世界。
> **_这个世界并没有边界，在自洽的道路上，能走多远算多远。_ **
事实上，这种一开始没有什么用处的奇怪的构造物有很多。 譬如，
我们人类在观察的基础上构建了自然数，在自然数的基础上构建了有理数，又在有理数的基础上构建了无理数。 也就是说，无理数并不存在，是我们构造出来的东西。
**模拟和构造之间的张力**
大多数人并没有发现这两条路的差别，这是因为在通常的情况下，我们并不需要在任何一条路上走太远，所以，无法感受到其 _**张力** _ 。
一旦你深入到任何一个具体的门类，你都会面临这种张力。
关于人工智能大致有三个流派，一个叫符号主义，一个叫连结主义，另一个叫行为主义。前者更强调形式逻辑的搭建，更强调形式逻辑的结构；后面两者更强调仿生，一个是强调神经网络，内部互动；另一个是强调整个身体与外部环境的互动。
之所以人工智能这个课题难，是因为大脑是一张网，这是一张 _**连接数庞大且有结构** _ 的大网。
虽然人工智能开始于符号主义——推理派，但是，真正让人工智能繁盛起来的还是连结主义——模拟派。归功于计算机算力的大幅提升，深度学习&神经网络成为了人工智能方面的显学。
那么，是不是说差点被祖师爷（ _ 马文-明斯基 _
）拍死的连结主义大获全胜了呢？并不是，我们离真正的人工智能还很远。这是因为相比于人类大脑的功耗，计算机的功耗太高了。
也就是说，现在的人工智能在 _**拿算力去替代神经结构的优化** _ 。如果我们真要通过搞清楚“所以然”去优化结构，又不得不走回老路——符号主义。
现实就这么吊诡，连结主义借助符号主义的产物——数字计算机——压过了符号主义，现在又不得不再度踏上这条老路。
此外，如果我们真正搞清楚了这张网，其最终结果一定可以以符号主义的形式呈现——我们能够搞清楚这些网是如何连接到，讯息又是如何传递是互动的。但是，这真的很难，这张大网的连接数太过庞大了。
于是，不得不做一种妥协——模拟+构建， _**某些部分不去管为什么，抄就好了；某些部分知道为什么，在此基础上搭建** _ 。
这种混合思路并不代表最优，只是一个无奈的妥协。事实上，这个思路其实也有bug—— _**不知道自己在哪里** _
，你往前搭建着搭建着就进入一个未知的领域——量变引起质变，不知道哪里会崩。
也就是说，虽然你知道你的程序每个地方都没啥问题——基于模拟或构建，但放一块你也不知道有没有bug，以及什么时候会出现bug。
我们所面临的复杂事物，基本上都这么坑——过了某个临界点一下子就出现bug了。
数字派的好处是，你知其所以然，所以，出问题了好调整；模拟派虽然好上手，但调bug真是要命，你得一遍又一遍地试，最后也不见得试得出来。
如果一个人还未被类似的问题困扰，说实话，只是因为他还在所从事行业比较表层的区域玩耍。
> _**预见不到可能困难的自信，往往是因为无知。** _
**研究的初心——自洽**
我受数学的影响比较大，是推理派&符号主义的徒子徒孙。所以，天然十分喜欢构建派的那一套。
我只要自洽，可以先把现象放在一遍先不去看，安心地去编织各种自洽结构。
这个公众号运行了快五年了，期间我写了不少奇奇怪怪的东西，编了很多有用或没用的结构。但是，我从来没有忘记最开始的初心—— _**自洽性** _ 。
自洽性包括两个维度：1、理论内部的自洽；2、理论之间的自洽。
第一个维度的自洽是最基本的，自洽的才叫理论，否则，理论都不叫。第二个维度的自洽才是要害，需要考验智慧。
理论和理论之间，存在两种关系， _**一种是竞争关系，解释同一现象；另一种是互补关系，构成一个体系解释所有现象。** _
我们更需要关注的是这种互补关系，后者能帮我们 _**绕开裁判 &权威的需要 ** _ 。
也就是说，如果一个理论是对的，那么，他可以很好地拼接到我们现存的理论体系之中，形成一种更大的自洽。
我挺喜欢大物理学家杨振宁有关造物主的一段话，
> _**如果你问有没有一个造物者，我想是有的，因为整个世界的结构他不是偶然的，你看麦克斯韦方程式妙不可言，它不可能是偶然的，偶然不能搞出这么妙的东西。
> ** _
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> _**如果你问有没有上帝，如果你问的上帝是人的形状，那我想没有。** _
那么，什么是上帝呢？就是这种一致性，我们所在的世界不会是一个四处是补丁的破破烂烂的世界。它有一种最本质的美，那就是一致性。
如果我们拿拼图游戏当拐棍，可以更好地理解这种一致性。两块拼图必然性地 _**可以或不可以** _ 拼接在一块，约束的规则可以是 _**形状** _
也可以是 _**图案** _ ，这两个规则指向的都是一致性。如果不存在这种事先的一致性约定，那么，这个游戏根本没得玩。
因此，事先通过形状或图案规定一致性的人，就是上帝。
> _**否则，我们不可能坐在这里讨论这个问题。** _
基于这样的一种世界观，我们就能很好地理解和处理 _**理论之间的冲突** _ 了。一个理论跟其他理论有冲突，一定是因为它被放错地方。
所以，读者能同时看到我的固执和包容，以及对学术权威的无意识。 对做数学的来说，权威只有一个——自洽&一致性。
我是念了一些数学才去念的经济学，所以，对经济学中的极致经验主义有些反感。
当 我看到张五常diss别人 _**套套逻辑** _ 的时候，内心真的很不以为然，觉得他是数学sense不好才敢这么讲。
任何按照数学标准做出来的理论就是一个套—— _**假设什么，得到什么** _ 。核心的是变量之间的结构。
大数学家庞加莱说过一句很深刻的话，
> _**数学家研究的不是客体，而是客体之间的关系，因此，只要关系不变，这些客体被其他客体代换对他们来说是无关紧要的。** _
经济学的路在于建立更加广泛的一致性网络，而不是，把他们分作几片，自说自话。
很多念经济学的人的问题在于，还没有搞清楚经验和理论的关系，就被卷入经验的旋涡之中，让仅掌握的一点点理论，被经验的湍流撕扯成碎片。
> _** 换个说法就是，一致性方面的训练越少，经验越多就死得越快。 ** _
**理论和经验**
写到这里我又按捺不住引用大生物学家弗朗瓦索-雅各布的一段话了，
> ** _ 在理论和经验的对话中，理论总是具有有限发言权。理论决定了问题的形式，并为回答框定了界限。巴斯德说，机遇只偏爱有准备的头脑。在这里 “ 机遇
> ” 意味着证实理论的观察是意外获得的。但是，那个让意外的观察得到解释的理论，却早就存在了。 _ **
事实上，我们所观察到的现象，必然要受到某种旧的理论的束缚。 也就是说，我们用语言所表征出来的现象&经验事实，一方面反映了 _** 客观事实 ** _
，另一方面反映了 _** 旧的理论 ** _ 。
所以，为了进行理论革新，并构建更大的一致性网络，我们必然要有所取舍，一些人固执于所谓的事实、经验或现象，另一些人固执于理论的一致性。
我属于后者，我认为一致性本身是高于经验事实本身的，虽然有些时候，框架会被某些经验事实证伪，但是，我们不要急于编造一个理论——打一个丑陋的补丁。我们可以保持现象和理论的张力。在这股张力的推动下，寻找解，寻找一个满足以下两个特性的结构：
_** 1、框架之内仍然具备广泛的一致性； ** _ _** 2、理论和现实的冲突得到解决； ** _ 也就是说，证伪过程是裁判，一致性是裁判的裁判。
表面上，证伪过程是发现现实和理论的冲突，实则不然，其内核是理论和理论之间的冲突。 _** 即证伪过程是发现理论之间冲突的，一致性才能充当理论裁判的角色
** _ 。 理论和现实之间是不存在冲突的，理论和现象之间的冲突只是一种错觉。 这是因为，一个现象只要能用语言表达出来，他一定是运用了一个或几个理论。
当一个理论和一个现象冲突时，冲突的内核一定是这个理论跟某个理论或者某几个理论的冲突，能打败理论的只有理论，能和理论冲突的也只有理论。
当大家认清理论和现象的关系之后，对证伪也不会有那么高的迷信了（ _ 波普主义 _ ）， _** 冲突只是一个提醒 ** _
——提醒我们需要检查我们的工具箱了，解决的方案，我们一无所知。
在这里，我们能够发现一个鄙视链，身处一楼的人被现象所迷惑，被扯得七零八落；身处二楼的人被证伪本身所迷惑，被冲突耍的团团转；身处三楼的人直接甩开了现象和冲突，直奔主题——
_** 如何跨越冲突，构建一致性框架，尽可能多地覆盖现象 ** _ 。
**结束语**
爬上三楼之后，向远处眺望，我们很容易发现一点：模拟和推理这两条大道，殊途同归。
模拟派的徒子徒孙最容易犯的错误是， _** 知道得太少 ** _ ，掌握的结构不够广博，在一个特别小的样本池或结构池里把自己锁死， _**
又觉得自己特别懂 ** _ 。他们所需要的是多读读书，多做做模型，并看看其他行业或领域的人在干嘛。
（ _ ps：强烈推荐生物学领域，太多奇葩的结构和案例了 _ ）
推理派的徒子徒孙最容易犯的错误是， _** 飘得太高太远，钻到一个外星空间里 ** _ ，跟我们所在的这个世界彻底失去联系，彻底沦为自娱自乐。
我们要避免走两个极端，既避免太实—— _** 被现象堵住了双眼 ** _ ，又要避免太虚—— _** 离我们所在的这个世界太远 ** _ 。
当然，还有一点，你得走在其中一条大道上，且走得足够深足够远，懒惰或歪门邪道就算了，谁都救不了。
好了，就带大家随机漫游到这里吧，希望对大家有帮助，找准自己的定位，打开自己的思路。
_ ps：图片来自网络 _ _ _
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