拉瓦锡正乘风破浪。大约两百年前，笛卡尔曾建议我们抛弃亚里士多德的思维方式，即每一种事物都有其特殊的用途，而是恢复伊壁鸠鲁的一个非常古老的思想，即一切都是由微小粒子构成的。  该计划旨在看看“让我们首先假设它们都是粒子”是否是了解世界的更好角度。因此，拉瓦锡的目标是尝试用不同粒子之间的某种相互作用来描述热量。 他分两步论证。首先，拉瓦锡说，必须存在两种力：一种力将物体的粒子推开（我们在物体升温时看到这种力），另一种力将它们拉近（我们在物体冷却时看到这种力）。“所有物体的粒子，”他说，“都可以被认为受到两种相反力量的作用，一种是排斥力，另一种是吸引力，它们在这两种力量之间保持平衡。” 推动粒子分离的力显然与热量有关，但也必须有一种推动粒子聚集的力。否则，热量的分离力会使物体完全分开，物体不会在热量消失后变小，物体也不会在变冷时凝结或冻结。  他说：“由于物体的粒子不断地被热量驱使而彼此分离，它们之间就不会有任何联系；……自然界中不可能存在固体，除非它们被某种其他力量结合在一起，这种力量倾向于将它们联合起来，可以说是将它们连接在一起；这种力量，无论其原因或运作方式如何，我们都称之为引力。”因此，还有一种力量将它们拉在一起。 好的，这是第一步。在第二步中，拉瓦瑟根据这些观察结果提出了一个模型：  > 如果不承认这些现象是真实的物质或非常微妙的流体的影响，就很难理解这些现象，这些流体潜伏在物体的粒子之间，将它们彼此分离；而且，即使假设这种流体的存在，我们也会在接下来的内容中看到，它以一种非常令人满意的方式解释了自然现象。 让我们回顾一下，并注意他正在做的一些事情。 首先：虽然拉瓦锡乐于推测引力，但他非常谨慎。他没有对引力提出任何主张，甚至没有推测“其原因或运作方式”。他只是指出，似乎有某种力量导致了“自然界的坚固性”，讨论了我们可以称之为的力量。  他对分离力也做了同样的事情。由于分离力似乎与热量密切相关，他说我们可以将这种假设的流体称为“热流体”——“但还有一个更困难的尝试，即给出热流体作用于其他物体的方式的正确概念。”  我们无法通过看到或触摸这些液体来知道它们存在——我们通过正常的观察来假设它们，并问，世界上可能存在什么样的东西，看不见，却能引起这些观察？“由于这种微妙的物质渗透到所有已知物质的孔隙中，”他说，“由于没有容器不能让它逃逸，因此，没有容器能够保留它，我们只能通过转瞬即逝且难以确定的影响来了解它的性质。” 拉瓦锡警告我们，不要以为自己所做的只是猜测。“在这些我们既看不见也感觉不到的事情中，”他说，“尤其需要警惕我们想象力的过度膨胀，这种想象力总是倾向于超越真理的界限，而且很难被限制在狭隘的事实范围内。” 第二：拉沃锡除了推测，还提出了模型。 但并非只是任何模型。拉沃锡的热理论是一种物理模型。他认为热是一种流体，其中的粒子非常小，以至于它们可以进入任何其他物体的粒子之间。他还认为这些粒子会产生一种力，将其他粒子彼此分离。由于热粒子非常小，它们自然会渗入其他物体的粒子中。这导致了我们开始观察的膨胀和收缩。 拉瓦锡提出了一个实体和规则模型。在这种情况下，实体就是粒子。有规则控制着粒子如何相互作用：热粒子会发出一种力，将其他粒子推开。同一物体的粒子相互吸引。可能会有更多的实体，也肯定会有更多的规则，但这只是一个开始。 第三：他并不谈论晦涩难懂的事物，而是首先尝试解释现有的、常见的观察结果。 人们通常认为，理论应该做出新的、可检验的预测。这种想法似乎来自证伪主义：如果一个理论给出了一个前所未见的预测，我们就可以尝试证伪该理论。如果预测成立，那么该理论就有一定的说服力。 但这是本末倒置。你真正想要的首先是理论能够对现有的观察做出“可测试”的预测。如果一个新的提议甚至不能解释我们已经知道的事情，如果实体和规则不能复制我们在自然界中看到的任何一件事，那么它确实是一个糟糕的理论。  如果你的模型能够完成一些奇特的事情，那就太好了，但首先它应该做些基本的事情。天气理论一开始不需要做太多事情，但它至少应该预见到水蒸气会形成云，云会形成雨。如果你的引力理论可以解释水星近日点的进动，那就太好了，但它首先应该预见到月球不会落入地球，地球会吸引苹果而不是排斥苹果。 第四：他的建议是错误的！这个模型和我们现代对热的理解完全不一样。然而，拉瓦锡完全不关心。他明确表示，他并不关心这个模型在实体上是否准确：  > …严格来说，我们没有义务假设 [热能] 是一种真实的物质；它就足够了……它被认为是排斥的原因，无论它是什么，它将物质的粒子彼此分离；所以我们仍然可以自由地以抽象和数学的方式研究其影响。 人们有时会非常担心他们的模型是否正确。但这种担心毫无意义。科学模型不需要正确。它甚至不需要描述一个真实的实体。 拉瓦锡并不关心他所描述的实体是否真实；他关心的是，他所提出的实体 1）会产生他试图理解的现象（事物通常在变热时膨胀，在变冷时收缩）和 2）足够具体以至于可以被研究。 拉瓦锡的提议涉及按简单规则运作的实体。这些规则产生了与现有观察结果相符的热现象。这就是所需的一切，拉瓦锡对此非常清楚。“即使假设这种流体的存在，”他说，“我们也会看到……它以非常令人满意的方式解释了自然现象。” AD_4nXdMNF1foRbu3Vg5-yHA_D0W2KWNxfXBO44iHYaLtGcDyG1voLuMp98RvM4lbSzQyZcXdGIThTBR4JVGVxfwslLLCYSvmnAv_OmQqEh2ttG7JCusC2JGOz27nw2Ogd6ACybLK-jOVg

拉瓦锡（戴着护目镜）操作他的太阳能炉 科学进步总是这样进行的：提出一些实体和控制它们的简单规则。看看它们是否会产生我们经常看到的事物。很难解释所有事物，所以你不太可能第一次就成功。但它能解释任何事物吗？ 如果是这样，恭喜你！你走在正确的道路上。从这里开始，你可以调整规则和实体，直到它们越来越符合众所周知的现象。如果你能做到这一点，你就取得了进步。如果在某个时候你能匹配你在世界上看到的大多数现象，你就成功了。 如果你能继续使用实体作为模型来预测未知情况下的现象，那就恭喜你了。这是最难的一步，要下定决心，在未知情况下证明你的规则和实体模型。 但首先，你应该在已知情况下证明这一点。如果你的热理论甚至不能解释物质融化和蒸发的原因，那么试图做出更奇特的预测就毫无意义。你需要重新开始。  ### 浅 很多被认为是知识的东西都是肤浅的。 我们所说的“肤浅”是字面意义上的。当我们说某事肤浅时，我们的意思是它只涉及现象的表面现象，没有提出任何诉求，甚至没有推测表面之下可能发生的事情。  表面知识有两种：预测和抽象。 1.预测​ 预测是肤浅的，因为它们只涉及预测会发生什么，而不是为什么会发生。  如果你问一位天文学家：“太阳是什么？”他回答说：“我可以准确地告诉你每天太阳何时升起和落下”……这很酷，但这位天文学家并不知道太阳是什么。即使他能说出所有星星的名字，即使他能预测日食，即使他能证明他的计算精确到小数点后六位，这仍然是事实。  大多数形式的统计数据都存在这种肤浅之处。每当有人谈论相关性时，他们就显得如此肤浅。“越接近冬天，太阳在天空中停留的时间就越短。”嗯。那么太阳又是什么呢？  有时只从表面来谈论事物是可以的。我们并没有说“不要谈论相关性”。我们说的是，“相关性是肤浅的”。但我们常常想更深入地了解。当你想更深入时，不要接受任何替代品！ 有时你只想预测会发生什么。如果你是一家保险公司，你只关心你的赌注是否正确——你需要知道哪些房屋会被洪水摧毁，但你不需要了解原因。你知道你的业务涉及不确定性，这些预测只是估计值。如果你只想预测，那没问题。 但在大多数情况下，我们想要的不仅仅是预测。如果你是一名医生，需要在两种手术之间做出选择，你当然更愿意选择存活率为 90% 的手术，而不是存活率为 70% 的手术。但你最好了解实际情况。即使选择了存活率更高的手术，你能做些什么来确保你的病人存活率在 90% 之内，而不是 10% 的死亡率？这两组之间有什么区别？我们渴望做的不仅仅是掷骰子。 对于任何其他预测，请考虑这一点。在Asch 从众实验中，大多数参与者都从众。由此，我们可以预测，在类似情况下，大多数人也会从众。但有些人不会从众。为什么呢？预测本身无法更深入。 或者教育。也许我们可以预测哪些学生会在学校表现良好。我们预测某些学生会成功。但其中一些学生没有成功，而一些我们认为会失败的学生却成功了。为什么？预测本身无法更深入。 AD_4nXdzx3P9iicUvj5v5uAftSzGagJB3zD0nscbmYlE-3zEzdlaoekt3d8KyoVbbqT5XA0sfbzmLaUtL0-eykuDl2ZYnXevWbcx3D3A0Ejysvhp3MPAfz1xzFZQR0Y9UBMtXnGScx722A

我可以立刻回忆起数百个重要细节 这里很容易忽略一点，那就是拥有一个非常好的模型是做出非常好的预测的一种方式。无论你通过以过去为基准来预测未来时你的预测有多好，拥有一个好的模型都会使你的预测变得更好。而且，你会对实际发生的事情有所了解。  但人们经常会反过来理解这个道理——他们认为好的预测是对被预测事物背后过程的良好理解的标志。人们很容易只寻找好的预测，并认为这是理论的最终衡量标准。但实际上，尽管你不知道幕后到底发生了什么，但你通常可以做出非常好的预测。  这就是为什么你可以操作汽车或洗碗机，尽管不知道它们的工作原理。你知道当你打开洗碗机或将汽车倒车时会发生什么。你的预测非常准确，几乎 100%。但从机械角度来说，你不知道为什么当你倒车时汽车会向后移动，也不知道洗碗机在完成后如何关闭。 如果你想修理一台坏了的洗碗机，或者设计一台更好的洗碗机，你需要了解这台机器的内部构造，了解这台机器的机械特性，了解它的表面功能，你知道如何操作。你“知道”如何操作电视的表面特性，但你对这一点了解多少呢： AD_4nXd0VmazRAFTUtLln3_Jd7CFaVy-ZKtQSJKCxdZW7R98iuE383TUucjsTJnFeUIQyteOWVrz5G-kJqDfgDrUZvp3wPTHrNQHRXTol62FOePc-O1DPGAJJfIohecMZL-0WSmVOLmCYA

让我们再举一个不同的例子。这款博世洗碗机只有 6 个按钮。看看它对任何消费者来说操作起来有多简单：  AD_4nXdtcy1F60dIRgnv8gA3i3vGtNNIegMQE911nI2_P5OmYBTIievD0iGVWQDKmddUe2YSBUgp8HZ8xjtqrk90Tg_NpmJ3sq8ZBbk5tB_V3dMLsriIdWulnwh8-tLy6eXUEIFNA7Z3DA

但看看里面有多少零件。为什么有些零件形状这么奇怪？你了解多少？普通操作员了解多少：  AD_4nXdORolC8PvN1danqBUtueQ57ZQocyFoQcc_aGKPQvvIjsLsk9FyrxkxrH9nCRVgoNT_EFblx0MBoitYM47qpp1WvIprUPYZUB-ZeqLtEIq1HiBRAk_KxLuMhGxTOdFMjD9djqQPAA

2.抽象 成功的模型总是以实体和规则的形式来表达。这似乎很明显——如果你要描述世界，当然你需要提出填充世界的单位，以及控制它们行为的规则！  但事实上，人们几乎从来不这么做。相反，他们会想出既不涉及实体也不涉及规则的描述。这些被称为抽象。 抽象将相似的观察结果归为同一类别。但这是肤浅的，因为分类是基于观察结果的表面属性，而不是其性质。所有的螃蟹看起来都很相似，但随着我们对它们的内在本质（我们称之为 DNA）的了解越来越多，我们了解到其中一些螃蟹只是表面上相似，它们的螃蟹状设计来自完全不同的地方。树木也是如此。 我们当然离不开“热”、“萧条”、“民主”、“飞机”等抽象概念。有时你确实想根据事物的外表将它们归为一类。但这些分类充其量只是表面现象。飞机在抽象上有一些共同点，但打开它们，你会发现它们在内部都有自己的运作方式。民主国家有共同点，但每个国家都有自己特定的、机械的投票、代表、办公室、制衡等制度。  AD_4nXdjRPsuSDDKeYT1LsuE8wqqIAPtFZCSNIfO94b7S5A1-Z687WKBXbRA4aWtfgPUgFBTaeFeCsE4DqKild4pZ8AVoDw8w4Vhx-Ywm3IDQ_JnQSGWaXHN5KNGG4zg7WFEnsP3i84M6g

想象一下，你的车坏了，你把它带到一个机械师那里，他告诉你，“哦，你的车坏了。”你马上就知道了：这家伙根本不知道他在说什么。“坏了”是一个抽象的概念；它不指任何东西，也不会帮助你修车。 相反，一个好的机械师会用实体和规则来描述你的车的问题。“你的火花塞坏了 [实体]，所以它们不能再使活塞 [实体] 上下移动 [规则]。”  当我们谈论汽车时，很容易看出抽象概念是多么荒谬，但当我们谈论科学时，注意到它们却出奇地困难。 例如，如果你总是感到悲伤，心理学家可能会告诉你，你患有“抑郁症”。但抑郁症是一种抽象概念——它不涉及导致你感到悲伤的实体或规则的理论。这就像说你的车“坏了”一样。这样的抽象概念对于解决问题基本上是无用的，所以我们不擅长治疗“抑郁症”也就不足为奇了。 抽象概念往往与现实脱节，久而久之，它们就完全不存在了。我们仍然使用“热”、“水”和“空气”等词，但我们用这些词所指的东西与炼金术士大不相同。中世纪的医生认为医学是体内混合的四种液体：血液、痰、黄胆汁和黑胆汁。我们今天仍然使用其中的许多词，但你看到的“血液”并不是幽默家的血液。 有一天，我们可能会完全停止使用“抑郁症”这个词。有些人认为这个想法很疯狂——抑郁症如此普遍，如此根深蒂固地融入了我们的文化，它肯定会继续存在。但这样的事情总是在发生。在 19 世纪和 20 世纪，“神经衰弱”是人们感到悲伤、疲倦和焦虑的常见诊断。它曾被收录在精神障碍的巨著《精神疾病诊断和统计手册》（DSM） 和《国际疾病和相关健康问题统计分类》（ICD）中。  现在不是了。但那不是因为人们不再感到悲伤、疲倦和焦虑——而是因为我们不再使用“神经衰弱”作为抽象词来描述这些经历。人们所学或所写的有关神经衰弱的一切现在除了历史研究外都毫无用处。这就是抽象词的本质：它们可以存在一百年然后消失，我们可能对世界的真正本质一无所知，就像我们刚开始时一样。甚至不要让我们开始谈论脑衰综合症。 AD_4nXdHz56KBQgoBZV4Zpad7rMHjsGQOjboRG94qqZxhVYW6wiVPbF9ZLC7k6_sQyjjd5I5lWeoeG32QvsiyolYEdEWCNPyoRBirgrDRoL9ea7v5mgJyGXKqPWtoGl5S20KW3Z-U-Ia77OMyQcoiuM_amxqBeJJ

DSM 永远不会完全成功，因为它只能处理抽象问题。我们仍在处理地心心理学的一个线索是，DSM 根据疾病的症状而不是原因对疾病进行分组，即使相同症状的原因可能大不相同（例如失眠可能是生理原因、心理原因，或者凌晨 3 点你的猫）。 想象一下，如果用这种方法来测量身体疾病——如果你非常擅长测量咳嗽、打喷嚏、疼痛、喘息等，你最终可能会非常擅长区分感冒和流感。但你很难区分流感和新冠病毒，而且你永远也没有机会为它们开发疫苗，因为你对产生症状的系统一无所知。 这种方法，即发放问卷，然后试图从回答中榨取统计数据，总是会达到这个水平。充其量，你只能根据表面上的相似性成功地将某些人群或行为归为一类。这可以让我们更好地治疗精神障碍，但不会好太多。  如果你不了解问题，你就不可能解决它们。 AD_4nXdHkTOLwVhbMrJmd1CBF3uRIKeuqQGTBB4kUbZcs9eYEISmPhhdMd01kw0Nn7354Diu42mGYxhPke3NHVLFg-JzycScVUGDz-gpCHEq_uCJHaL3yJBuUOWRHdfTTcCoHYE88z9UAQ

抽象概念很危险，因为它会诱使你认为自己知道一些事情。医学在这方面尤其糟糕。拿一个抽象概念，给它起一个拉丁文名字，然后说“因为”，这听起来就像一个解释。你有口臭？那是因为你有口臭，意思是“口臭”。这不是一个解释；这是一个同义反复。 一种口臭治疗方法对另一种口臭是否有效？很难说。当然可以。有时，事物具有相同的表面外观，其中一个原因是它们是由相同的原因引起的。但有些人口臭是因为他们从不刷牙，有些人口臭是因为他们患有癌症，而另一些人口臭是因为鼻子里卡了一块腐烂的鱼。这些原因需要不同的治疗方法。

——莫里哀《忧郁症患者》 抽象当然很有用。但抽象本身是一条死胡同，因为它们没有提出具体的主张。流程图思维就是一个例子。你可以画出方框“A”和“B”，并在它们之间画一个箭头，但这个图的具体主张是什么？最多看起来是 A 的度量将与 B 的度量相关，如果箭头只朝一个方向，那么改变 A 的度量也会改变 B 的度量。  如果您对这种结果水平感到满意，那就没问题，但这与成熟科学的成功几乎没有相似之处。化学的成功并非来自质子 –> 金 <—> 水星的小流程图。如果说有什么不同的话，那就是该流程图看起来更像炼金术。  AD_4nXcWCLiVivhW8jho1MWzF7z6EhXtqvhxph5wRoMYXJ572SLlnuZnVX-1cGSCAIG60Xn2pIbTzOmmZvUiCYPQnF0ge7NLXoTTRu35gaPc4eyXs4psRB0bko9mjJbYu4wZGPGIpWk9qXS_BR0_uEgoC6tZPzSz

当你看到科学主张仅使用抽象概念时，你应该怎么想 抽象概念可能是有用的起点，但却不是好的终点。例如，人们注意到雪在阳光下融化，金子在熔炉中融化。他们注意到热水会沸腾，热皮肤会灼伤。似乎在所有这些情况下都有同一种力量在起作用，所以他们称之为“热”。 温暖的感觉、阳光的力量、融化和蒸发之间的相似性，都是抽象的：“这些结合在一起如此完美，也许它们是一件事”。  这只是一个起点。接下来你必须认真对待这个假设，并尝试建立一个模型。所有这些变暖、融化和燃烧背后的实体和规则是什么？ 拉瓦锡就是这么做的：他想出了一个模型来解释这些表面上的相似性。后来的化学家们对实体和规则提出了更新，效果甚至更好，现在我们有了一个能很好地解释热量的模型。我们仍然称之为“热量”，但因为这个模型是关于底层结构的提议，所以它不是肤浅的，所以它不是一个抽象的概念。  ### 生命游戏 这是康威的生命游戏：

这款游戏的世界是一个由方形单元格组成的无限二维网格。这意味着每个单元格有八个邻居，即水平、垂直和对角相邻的单元格。  细胞只有两种属性——每个细胞要么活着，要么死去（用黑色和白色表示）；每个细胞在无限的二维网格中都有一个位置。时间以离散的步骤发生，也是无限的。这是这个世界中实体的完整列表。  AD_4nXfPs7U-qQt6s6jFudQGFaAwvwHGC-ucX8TWpAsvooEr87ZH7bh4xsQWDpxeW_aOCgTeDiLCq9eRG6uKhZcP9Yq6N5RwjStox16UPLzkFQtfn8cHJ4-Osx0ug4pUvfl8XIS0O1z1JcY_c3owy446QLJ0pumy

在每个时间步骤中，都会应用以下规则： 1. 任何活细胞如果其邻居少于两个，就会死亡。 2. 任何有两个或三个活邻居的活细胞都会存活。 3. 任何拥有三个以上活邻居的活细胞都会死亡。 4. 任何有三个活邻居的死细胞都会变成活细胞。 这是这个世界的完整规则列表。 AD_4nXdkez4EKQpMgIvRBDUDP-u9Of316TGHUJtQhKPAXEHwGtYI92MHgzu2r7ZwFe7xVLGzxKl1A2WYr73Tg7MQPDZJCI6P_mFIz-Thj0W_fAmrpOCdhPNHqxHx3JTkP-JcO1ADzhLvGxItsYilVIWSR4e0DMdM

（记住，黑色是活着的） 所有这些部分（没有其他部分）共同创造了这个世界。您可以在这里亲自尝试一下。 尽管康威的生命游戏受到晶体生长等事物的启发，但它并不是自然界任何特定部分的模型。然而，它是一组简单实体的例子，以及关于这些实体如何相互作用的简单规则，这些规则产生了复杂的结果。  这种模型是我们最成功的科学的基础：提出一组实体、它们的特征以及它们相互作用的规则，从而产生我们观察到的现象。  康威的生命游戏并非是抽象概念的链条，也不是按照隐含规则运作的流程图，而是一组以特定方式互动的实体。由于它非常精确，因此它提出了具体的主张。 原则上，我们可以在生命游戏中给你任何起始状态，你应该能够应用规则来弄清楚接下来会发生什么。你可以为你想要的起始状态做任意大的事情，也可以为你想要的时间步做任意多的事情。唯一的限制是你愿意投入的资源。例如，看看你是否能弄清楚这个数字在下一个时间步会发生什么： AD_4nXdnlXsbvmrbH_6ca3BhR5hraWHdto4VkPpQ78DVTtNbhtni2uRpRb0M9Sc9ZLt1RXkYhz6z4cCCEIUZDsMr6asT4_u5mKoQe6-_ZrIteKtgmuVtJ2OuVOMcM8WHLehzP6hX8pZO3QsQnonaYh-ZcNEitH6c

或者如果你想要一个更具挑战性的例子，试试这个：  AD_4nXdggaC_YFvswFMBy7LXMgGDGGGfU6zPl9eDu7t0aBS86wf6BeNlZQJ2z3MGlYK4qDIHv0sXhWa3uxERtSjHmZbMpHhHYHff8J0cOxEC75xAYdB4sRDN4_iAtU2Tp_jWrHW7dxT9-uzBympYivrzLXKVMb6L

当然，这些练习的数量是无穷无尽的。您可以随意在家尝试。画一个网格，随机给一些单元格涂上颜色，然后仔细研究这些规则。提出具体主张。 相比之下，请看一下此图。维基百科向我们保证)，该图描绘了“根据 Csikszentmihalyi 的心流模型，在挑战级别和技能级别方面的心理状态”： AD_4nXdHxf4sZzVJpo_s8qs5uo5AFjnlRHKaICel6-2tMEVFL8DJARTUCc5X4FuJcGPeHAcZCwdIb80qvD8-Snzhk8uvVDrE4CuYOGehwBuI4UskZsIlMVUJ01WeWJf8je1LSpnHCwYW2_RGnfuSNAoXBoWAlBTX

您可能想知道这里到底在说什么。是的，如果您的挑战程度中等且技能较低，那么您会“担心”。但不清楚这些词的含义是否超出了上下文。 此图只是将抽象映射到抽象。没有关于这些抽象背后的实体的提议。当一个人技能中等或挑战性较低时，具体会发生什么？低技能 + 高挑战 —> 焦虑听起来像是一个科学陈述，但事实并非如此。这就像说低汽车活动 + 大量奇怪的噪音 —> 汽车故障。忘掉这样的问题吧，重要的是高技能 + 高挑战 —> 流动。 大五被认为是心理学中最好的理论之一，它提供了描述人格的五个维度，如外向性和开放性。但这些维度只是抽象概念。该理论并没有声称什么是“高开放性”，而是从字面上解释该因素的构成。这些说法完全是肤浅的。大五最多只能通过表明其测量具有预测性来证明其合理性。这种所谓的理论并不科学。 现代科学家经常声称他们正在建立模型。然而，这些模型通常是统计模型。它们基于历史数据，可以用来猜测未来会是什么样子，假设未来与过去相似。统计模型预测抽象变量之间的关系，但并不试图模拟创建数据的过程。线性回归是数据的“模型”，但没有人真正认为数据是通过线性模型进入世界的，就像用来估计它的模型一样。 这更加令人困惑，因为在统计物理学等领域还存在另一种完全不同的“统计模型”。这些模型就是我们所说的模型。尽管涉及“统计”一词，但它们与线性回归完全不同。统计物理学中的模型不是回顾抽象变量的历史数据，而是采用假设的粒子并将它们向前推进，试图从每个粒子行为的微观原理来描述复杂系统的集体行为。这些模型只是在利用概率来尝试描述具有许多粒子的系统中集体行为的意义上才是“统计”的。  AD_4nXd6kyCrjPICU5V72gop18IL1tui22dQpRiraUU1x4pD3a2NbVo350oCiBzgDNsu5kSzIVlyj5xvJcgrDctE5us-EZe5D-iRsigx3OzChYDGUi7hwjugcZEoyd-_-QQDbHiFIQYFgA

我们想要一个模型，它是一种针对简单实体、其属性以及控制它们的规则的提议，这种模型可能会引发我们感兴趣的自然现象。生命游戏与真正的科学模型之间的区别在于，生命游戏是一组人为的实体和规则，它们在法令下是真实的，对现实世界没有任何解释，而科学模型是一种针对一组实体和规则的提议，这些实体和规则可能存在于某些自然现象背后。我们所要做的就是看看它们是否匹配。 ### 粒子人 物理学最初建立的模型是这样的：世界是由存在于三维空间和一维时间中的物体组成的。物体最重要的属性是它们的质量、速度和位置。它们根据牛顿定律相互作用。还有一些力，比如引力，尽管力的概念最初很有争议。  如果你读过牛顿定律，你会发现这些是他提到的唯一实体。物体具有质量、速度和空间中的时间位置。此外，书中还简要提到了力。 自从这个模型被发明以来，事情变得复杂多了。我们现在有了电力，爱因斯坦改变了空间/时间/质量实体的性质，在亚原子层面上还有各种各样的无意义的事情发生。 我们从一个部分正确的简单模型开始，从而得到了这个复杂的模型，这个模型对物理世界的实体和规则做出了具体的断言，因此至少做出了一些具体的预测。这些预测是错误的，因此是有用的，因为它们可以进行测试。关于规则和实体的断言可以受到质疑，模型可以得到改进。它们的作用不仅仅是简单地将一系列抽象概念串联在一起。  AD_4nXcDo1roU5_5iX6m-c0aMezeSNNMO9dWs65Ku38wcpqO-11055Em7VqsRrJYzKMb2vdSF4T93dUf_Q1rNF0Ylz-5z8roHCRGlHPPI3FTaxHsE5adoT42wJpOp7fA7qLLomwyY0PbMnO0GLErWz8xnki1RbjQ

是时候拍一张励志海报了 第一次尝试就想出正确的模型可能是不可能的。但想出一个足够具体以至于可以犯错的模型是我们的责任。足够具体以至于可以犯错意味着关于实体和规则的建议，而不是关于统计关系的肤浅概括和主张。 和拉瓦锡一样，我们不应该关心这些模型是真实的还是纯粹的假设。我们应该更关心它是否“以非常令人满意的方式解释了自然现象”。请记住“我们没有义务假设这是一种真实的物质”！ 再举一个例子，考虑一下原子的不同模型。 AD_4nXcgSl-Nf2e-zQCRBdYTOBFC0kMXadVubhn8BzHrqbeZo9PrVIQgj__jXdNqlVcsenQFWrhBROqQA_-f3D2TmUVULg3ozKXFmlZdc-pYOLPhrt19Hd2A7oPOWNPKJKqQiAlVO1hIR5xj6iiJ4F6mfmReWvN7

道尔顿成长于一个通过发现无法分解成其他物质的体系中。氢和氧被认为是元素，因为水可以分离成这两种气体，但气体本身无法分割。因此道尔顿认为原子是不可分割的。  当电子被发现时，我们得到了一个葡萄干布丁模型。当卢瑟福发现原子大部分是空的时，我们得到了一个模型，其中有一个小原子核和在轨道上运行的电子。发射光谱和其他观测结果导致了电子壳层而不是轨道。这些模型都不正确，但它们是机械的，并能解释许多观测结果。 ### 科学的本质 无论如何，什么是科学？ 如今，大多数人都声称科学的合法性来自于它是实证的，即你要出去收集数据。你可以在诸如“想法要通过实验来检验”之类的短语中看到这一点。因此，从事任何实证工作的人往往坚持认为他们在做科学。 通过实验来检验想法是至关重要的——你还能依靠什么呢，权威人士？但什么样的想法可以通过实验来检验呢？科学无法回答规范性的想法，比如“我应该如何抚养我的孩子？”或“什么样的帽子最好？”它也无法回答语义性的想法，比如“热狗是三明治吗？” 有些东西是经验性的，但看起来根本不像科学。例如，想象一下我们在研究中提出这样一个问题：“红色汽车比蓝色汽车快吗？”你当然可以出去买一组红色汽车和一组蓝色汽车，在受控条件下让它们比赛，并得到这个问题的经验性答案。但这似乎有些不对劲——这不是我们在思考科学时想象的那种东西，而且似乎不太可能很有用。 同样，你可以尝试对“谁是最受欢迎的音乐家？”这个问题得到一个实证答案。你可以尝试用很多不同的方式来衡量这一点——唱片销量、奖项、知名度等——你选择的任何方法都是完全实证的。但同样，这感觉并不像麦克斯韦、牛顿和居里夫人所做的事情。 你可以反对这些研究，理由是这些问题是不断变化的。某些音乐家今天很受欢迎，但有一天会有一个不同的音乐家更受欢迎。即使现在，在所有汽车中，红色汽车比蓝色汽车快，但在未来可能并非如此，在过去可能并不总是如此。如果你回溯到足够久远的过去，你会发现当时根本没有汽车。  你也可以反对说结果不太稳定，很容易改变。如果我们把一些红色汽车漆成蓝色，如果我们在某位音乐家身上花费一些营销费用，这些问题的经验答案可能会改变。  这两种抱怨都是正确的。但它们指出的只是症状，而不是原因。它们反映了为什么这些问题是无意义的，但它们并不是无意义的根源。  更确切地说，这些研究是不科学的，因为它们没有对潜在实体提出任何主张。 我们说，科学就是对构成我们周围世界的实体的性质的形而上学提议进行经验检验。简而言之，你提出可以测试的实体和规则，然后测试你的提议。科学必须是经验性的。但仅仅经验性还不足以使某件事成为科学。

思考这个问题的一个好方法是，我们正在寻找一门不仅仅是经验性的科学，而且是机械性的科学，从某种意义上说，它是一种机制。理想的研究试图掌握关于自然界某些部分的机制的提议。你只能通过提出可能产生我们所观察到的自然界部分的实体和规则来掌握机制。  一开始这并不总是可行的。当你听说有某种新型霉菌可以治愈感染时，你的第一个问题应该是简单而实证的——它真的能治愈感染吗？建立牢固的实证结果的实际原因是避免死于感染。但科学原因是这样你就可以回过头来说，“既然我们已经确定了这种情况，让我们试着弄清楚为什么会发生这种情况。”现在你又回到了机制上。   但你仍然需要小心，因为人们认为的许多机制实际上都是抽象概念。心理学总是会犯这个错误。让我们来看看下面的图表，它在理论上是一个关于机制的主张，即你的死亡/生命 IAT 与某种程度的抑郁相关的机制。但“对生活的热情”并不是一个机制的提议，它只是另一个抽象概念。你需要一个关于机械发生的事情的具体提议，才能让某件事成为一种机制。  AD_4nXfvhF69SG_Pie74I7tVRLH3bZBhMcoBOayQICnAvoM2626piiLsmKAtE3iBaWQZH3WXvJaWKeqcRWYdhBpkM87albgM8ONRIt01o37V-uaxfnmESHh4eCF8j8_7iLp0vJ_qyza62lvU8_WUQvWjX3qDn6eJ

顺便说一句，这表明拥有游戏设计背景可能会让你成为一位理论科学家。 游戏设计师不能满足于抽象概念。他们的工作是发明机制，用实体和法则填充世界，使他们想要的游戏玩法成为可能；让他们不想要的游戏玩法成为不可能；并帮助玩家获得预期的体验。  比较一下理查德费曼的这个故事：  > 我相信，[我父亲]对我很满意。不过，有一次，当我从麻省理工学院回来时（我在那里待了几年），他对我说：“现在你已经了解了这些事情，但有一个问题我一直没有弄明白。” > > 我问他那是什么。 > > 他说：“我知道，当原子从一种状态转变为另一种状态时，它会发射一种叫做光子的粒子。” > > “没错，”我说。 > > 他说：“光子是提前存在于原子中的吗？” > > “不，之前没有光子。” > > “那么，”他说，“它是从哪里来的呢？它是怎么出来的呢？” > > 我试着向他解释——光子数不守恒；它们只是由电子运动产生的——但我解释得不太好。我说，“这就像我现在发出的声音：以前我体内没有这种声音。”（这不像我的儿子，他很小的时候有一天突然宣布，他再也不能说某个词了——这个词原来是“猫”——因为他的“词袋”里没有这个词了。没有一个词袋会让你在单词出来的时候就用完它们；同样，原子里也没有“光子袋”。） > > 在这方面他对我很不满意。我永远无法解释他不明白的事情。所以他没有成功：他派我去所有这些大学寻找答案，但他从未找到答案。 你可以理解为什么费曼的父亲对此感到沮丧。但对于游戏设计师来说，没有什么比认为上帝设计事物以便原子在规则要求时产生光子更简单的事情了。之前光子在哪里？这个问题没有意义：“光子”只是视频游戏引擎中的一个数字，当规则说应该有新的光子时，这个数字就会增加。 这也是为什么抽象不适用于科学的原因。听别人解释一款新的棋盘游戏已经是有史以来最令人沮丧的经历之一。但想象一下有人用抽象而不是机械的方式向你解释规则。 在《卡坦岛》中，宇宙是一个由 19 个六边形瓷砖组成的岛屿。定居点可以建在瓷砖的交叉点上，瓷砖会根据其类型产生资源。这个游戏可以抽象地描述。但这不如机械地描述它有用： > 摘要先生：您可以利用资源建立新的定居点。海上贸易创造价值。经济实力最强的玩家获胜。好的，让我们开始玩吧！ > > MR. MECHANICO：建造新定居点需要砖块、木材、羊毛和谷物卡。港口上的定居点或城市可以按照所示比例以 3:1 或 2:1 交易所示的资源类型。率先获得 10 个胜利点数的一方获胜，胜利点数来自定居点（每个 1 点）、城市（每个 2 点）、某些开发卡（每个 1 点）、拥有最长道路（2 点）和拥有最大军队（2 点）。 另一个未被重视的机械思维来源是电子游戏速通者。游戏设计师对科学有着上帝般的眼光，因为他们从头开始制定世界的规则；速通者更像科学家和工程师，通过实验推断出世界的基本规则，然后充分利用它们。  AD_4nXfGFuTcMw4nXhy_ysewgzKvRl0yUKFn0WGpQGctKosIZ8B3Nxz0haqPKhmY6Cc_6EVktT1TO8ajh9WWuoPxjW75HC7a8iow9IRZrwVCHKW4rpqOoc-aZGDUXty9v931CJIIDZvnIg

对《超级马里奥世界》有了足够深入的理解后，你可以利用马里奥的动作在游戏中添加自己的代码，重新编程世界来玩《Flappy Bird》 许多科学，比如神经科学和营养学，都假装在建立模型，但实际上只是在玩弄抽象概念。它们似乎对具体实体提出了主张，但仔细观察就会发现，这些主张只是流程图中的抽象概念。 这可能很难发现，因为许多实体，如神经递质或维生素，在化学意义上确实是特定实体。但在神经科学和营养学中，这些实体通常仅作为抽象概念使用，它们以抽象方式相互作用（例如，更多的 X 会导致更多的 Y），而不是机械地相互作用。它们告诉你，“X 上调 Y”。多么有趣，导致这一结果的规则是什么？  正如神经科学家 Erik Hoel 所说： &gt; 如果您问我汽车是如何工作的，而我说“嗯，这是发动机，这是车轮，还有方向盘，就在里面”，等等，您很快就会得出结论，我不知道汽车实际上是如何工作的。 解释通常以抽象的形式给出。“医生，请问为什么我会抑郁？”“儿子，别紧张：多巴胺不够。”如果你和我们一样，你总是觉得这些“解释”不令人满意。这是因为抽象无法理解事物。它们只是把解释的负担推给抽象名词，并希望你不要再深入思考。 解释需要以某种东西为依据，而科学解释需要以一组实体及其关系为依据。为什么钠和氯会形成盐？因为其中一个的外壳中有一个额外的电子，导致带负电荷，而另一个的外壳中缺少一个电子，导致带正电荷，它们形成离子键。这就是为什么氯也容易与钾等形成盐的原因。观察到的行为可以用我们在几百年的化学过程中推断出的实体及其属性来解释，它们根据我们从中推断出的规则相互作用。  伪造的版本很难识别。“我为什么抑郁？多巴胺分泌不足”听起来很像“为什么我的车发动不起来？汽油不足。”但第二个版本至少隐含地引出了关于火花塞、活塞和燃油泵按照简单规则（真正的机械力学）运转的讨论。第一个版本承诺了这种隐含机制，但至少在我们的理解中，它并没有实现。  这也消除了我们最不喜欢的关于心理学的讨论之一，即是否存在“社会科学中的真理”。社会科学中可能存在也可能不存在真正的真理。但人类行为，以及更普遍意义上的心理学，肯定是某些实体以某种方式行事的结果，我们肯定可以做更多的事情来描述这些实体及其相互作用的方式。  有一个常见的误解。我们将使用我们的朋友 Dynomight 的一个例子，他说：  &gt; 如果你少吃盐，你的寿命会更长吗？能延长多久？我们可以猜测，但并不清楚。为了真正确定，我们需要找两组人，让他们吃不同量的盐，然后看看他们能活多久。 这种思维方式遵循一种特别严格的标准，即“随机对照实验是推断因果关系的唯一方法”。但事情实际上并非如此。这是纯粹的推断，而不是模型构建。与发明抽象概念的印象派研究相比，你可以称之为蛮力经验主义。 实验是有用的，但我们不能让它们分散我们对科学的真正目标的注意力，那就是建立有助于机械理解自然世界的模型。  为了登上月球，我们并没有建造两组火箭，然后看看哪一组能进入轨道。相反，我们花了几个世纪的时间精心发展了对物理学的机械理解，或者至少是一个不错的物理学模型，这使我们能够合理地猜测哪种火箭可能有效。当然，这需要进行大量测试，但它看起来不像是一系列试验，我们一次对数百对火箭设计进行一对一的比较。 因此，为了“延长寿命”，我们可能不会制定低盐和高盐饮食计划，并将它们同时推向月球。相反，我们将慢慢地、最终、满怀希望地形成一种机械理解，了解盐在体内的作用、哪些地方可能顺利，哪些地方可能出错。然后，我们将这些模型与一段时间内的观察结果进行比较，以确认模型大致正确，并且事情按预期进行，随着我们了解更多，我们将修正模型。 这看起来不像是两组人在大群体中吃着截然不同的饮食。那是戴着手套进行的科学研究。有一种比失去所有发音和将不同条件混合在一起更好的方法。 天文学可能迫使我们以正确的方式进行科学研究，因为它强制我们采取“只看不摸”的方法。牛顿没有进行实验，他没有先用一种方式尝试太阳系，然后再用另一种方式尝试。相反，他（和其他人）观察、推测，提出模型，并观察哪些模型会自然地引起他们已经在天空中看到的动作。没有一个模型是完全正确的，但有些模型很接近，有些模型做出了有趣的预测。随着时间的推移，其中一些模型让我们登上了月球。 ### 哲学时间 这些就是您需要理解的见解，以便了解以令人困惑但又具有深刻洞察力的著名科学哲学家托马斯·库恩 (Thomas Kuhn)。 一段关于库恩的背景介绍：托马斯·库恩是一位科学哲学家，他提出了“范式”的概念。根据库恩的说法，每门科学（生物学、化学等）都建立在范式之上，科学进步不仅仅是事实的缓慢积累，它还涉及革命，旧范式被抛弃，新范式作为新基础被建立。  但尽管这是库恩最重要的概念，但他对“范式”的含义却含糊其辞，这导致了很多困惑。所以让我们试着弄清楚。 范式不仅仅是一套共享的假设或工具和技术。如果是的话，任何网球俱乐部都会有一个范式。  范式具体来说是一种关于引起某些自然现象的实体、属性和关系的提议（或者更确切地说是一类提议）。 库恩说：  &gt; 在科学界认为已经获得以下问题的明确答案之前，有效的研究几乎不会开始：宇宙由哪些基本实体组成？这些实体如何相互作用并与感官相互作用？关于这些实体可以合理地提出哪些问题，以及寻求解决方案时使用哪些技术？至少在成熟的科学领域，这些问题的答案（或答案的完整替代）牢牢嵌入在为学生准备和授权从事专业实践的教育启蒙中。 &gt; &gt; （科学革命的结构，第 1 章） 为什么是“一类提案”而不是“一项提案”？因为具体细节总是有待商榷，或者至少要经过实证检验。任何具有确切价值观和所有问题都已确定的特定提案都不能成为范式。范式是一个包含一定灵活性的总体方向。  例如，我们可能不知道特定粒子的质量是 2 、 1 、 156 还是 30,532——但我们确实同意事物是由粒子组成的，并且关于粒子我们可以说的事情之一就是它具有一定的质量。  甚至对提案本身的极限也可能存在分歧——粒子的质量可以是任何实数，比如 1.56，还是质量仅限于正整数，如 2、4 和 10？粒子的质量可以是负数吗？但总的来说，我们对所寻找的东西有基本的共识，即实体的类型、它们的特征以及它们的相互作用。  库恩基于笛卡尔的粒子论举了一个例子。笛卡尔并没有给出关于粒子究竟有哪些种类，或者它们相互作用的具体规则的具体建议。相反，它更像是一个开放式的建议：“嘿，伙计们，似乎一个好的物理学模型应该是所有事物都由微小粒子组成的提议”：  &gt; 在笛卡尔极具影响力的科学著作问世后，大多数物理学家认为宇宙是由微观粒子组成的，所有自然现象都可以用粒子的形状、大小、运动和相互作用来解释。这一系列承诺被证明既是形而上学的，也是方法论的。作为形而上学，它告诉科学家宇宙包含和不包含哪些类型的实体：只有运动的形状物质。作为方法论，它告诉他们最终定律和基本解释必须是什么样的：定律必须规定粒子的运动和相互作用，解释必须将任何给定的自然现象归结为这些定律下的粒子作用。更重要的是，宇宙的粒子概念告诉科学家他们的许多研究问题应该是什么。例如，像波义尔这样接受新哲学的化学家特别关注可以看作嬗变的反应。  &gt; &gt; （《科学革命的结构》第 4 章） 库恩的论点肯定与一个提议相符：控制论专家威廉·鲍尔斯的一本书，名为《行为：感知的控制》。从库恩为鲍尔斯的书写的简介来看，这两个人肯定至少在某种程度上彼此认同：  &gt; 鲍尔斯的手稿《行为：知觉的控制》是我最近读过的最令人兴奋的书之一。这些问题非常重要，不仅对心理学家来说如此；所取得的综合成果完全是原创的；而且陈述往往令人信服，几乎总是具有启发性。我将饶有兴趣地关注鲍尔斯指出的方向的研究进展。 值得考虑的是 Powers 对模型的看法： &gt; 在物理学中，外推法和抽象概括法都被使用和滥用，但直到物理模型成为中心，物理理论的力量才最终得到发展。我所指的模型是对所研究系统内子系统的描述，每个子系统都有自己的属性，并且所有子系统（根据各自的属性相互作用）都对观察到的现象负责。 可以看出，这是基于规则和实体的模型的另一种描述。 这里要记住的最后一个概念是，这些模型是机械的。笛卡尔因机械哲学而受到赞誉是有原因的。当你假设宇宙就像一个巨大的时钟，一个真实的机器，表面上的指针和数字由下面的齿轮和杠杆的相互作用驱动时，你的理论也将是机械的。它们将诉诸齿轮和电线的相互作用，而不是钟面上发生的事情的抽象概念。（“分针具有分力，这就是它比时针移动得更快的原因，时针只有时力。”） 如果一个模型不是这样机械的，如果它不推测所见事物之下机制的作用，它就会很肤浅。而仅仅推测事物的底层是不够的。你可以将抽象层层叠加（例如，你的焦虑是由低自尊引起的）。但如果不讨论各个部件以及它们如何根据固定规则相互作用，你就无法设计手表。 ### 心灵的第三个方向 心理学是前范式的。这不仅仅是因为我们无法就构成心智的实体达成一致，而是从一开始就几乎没有对这些实体提出任何建议。几乎没有任何模型，甚至没有关于模型的建议，能够真正引起我们所观察到的行为的哪怕一小部分。几百年来的心理学，我们所能展示的几乎都是抽象。  但也有少数例外，这些提案确实试图建立一个模型。  第一个主要例外是行为主义。它试图根据联想定律，用奖励、惩罚、刺激和肌肉紧张来解释所有人类和动物的行为。如果在某种刺激之后，肌肉紧张之后得到奖励，那么在刺激之后，肌肉紧张程度会更高；如果之后得到惩罚，肌肉紧张程度就会降低。 最终，这成为了一种糟糕的心理学研究方法，但它值得称赞，因为它试图用一些简单的实体和规则来描述整个过程。它足够精确，以至于不会出错，而不是模糊到无懈可击的地步，而这一直是大多数心理学的规则。 一个更受欢迎的提议是神经网络的概念。虽然基于此提议的模型可以变得非常复杂，但从最基本的层面上讲，该提议是关于一组非常小的实体（神经元和连接），它们按照简单的规则（例如反向传播）运行。而且，很难不看到现代深度学习和大型语言模型，而看不到它们创造了一些类似于人类和动物的行为。 话虽如此，我们仍不清楚神经网络作为思维模型的严肃性。尽管这些模型被宣称是“神经”的，但它们与实际神经元的相似性并不高。还有一个更棘手的问题，那就是神经网络是极好的函数逼近器。你可以训练神经网络来逼近任何函数；这意味着看到神经网络逼近某个函数（甚至是人类行为，如语言）并不能充分证明它所逼近的东西也是神经网络的结果。 最后，有一种观点认为，心灵的主要实体是负反馈回路，心理学的大部分甚至全部都可以通过这些按层次组织起来的反馈回路的行为来解释。这种观点被称为控制论。 https://slimemoldtimemold.com/2025/02/06/the-mind-in-the-wheel-prologue-everybody-wants-a-rock/ </markdown>

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