2021-7-7，谈一谈认知爬...

2021-7-7，谈一谈认知爬楼以及如何判断一项思考所在的层级 若干个版本之前，我讲了一个几层楼的比喻，爬楼的唯一办法就是构造对立统一。那时候，我说自己在三层楼上。 最近这篇文章《 》其实是在往五楼爬，就是奇点紧化——存在非随机过程这一层。 我还不敢说自己爬上去了，因为我不知道第五层是什么，第五层那个东西的对立面是啥。 事实上，爬楼的经历告诉我，我们不知道我们不知道的东西极其庞大，我只是生活在一个极其极其逼仄的小角落。 我写的每一篇文章其实都有两条线，一条线是那篇文章对应的具体东西，另一条线是爬楼，在楼上的具体层级。 第一层楼：具体的现象，现象a和现象b的对立； 第二层楼：现象的对立统一，归纳法； 第三层楼：归纳法和演绎法的对立统一，本质主义； 第四层楼：本质主义和群体思想的对立统一，奇点紧化； 第五层楼：奇点紧化和奇点松弛的对立统一，X，由于我根本不知道它的对立物是啥，所以，根本理解不了它。 所以，爬上了五层楼，往下看，我们就知道现象或数据在什么层次。 数据在最基础的层次，最底层，你在最底层搞再多数据有意义吗？有意义，在第一层的意义。 在朱迪亚-铂尔的《为什么——关于因果关系的新科学》一书中，他构造了一个三层楼：关联、干预、反事实。 普通的人工智能看似厉害，其实只是在关联的领域，连铂尔的二层楼都没爬上。 也就是说，热热闹闹地在一楼晃悠。 在这里我并不是说一楼不重要，我只想说，理论更重要，即数据的生成机制比数据本身更重要。 与此同时，我也很清楚，我们人类很容易被相困住，在数据或现象里打转。 所以，我前久写了一篇《 》，希望大家把自己从相里解放出来，坚实地站在理论这边。 然后才去做一个证伪过程，拿现实生成的数据和理论生成的数据比对。 关于证伪这个环节，最牛逼的评论就是弗里德曼的（没有之一）：理论研究必然需要做出不符合现实的假设，假设是否符合现实完全无关紧要，理论能否做出正确的预测才是重要的。 什么意思呢？管你理论模型是怎么搭建的，只要理论生成的数据和现实生成的数据吻合得好，就是好理论。 换个角度去想，我们的重点应该是理论的数据生成机制，而不是把自己困在现实已经生成的那些数据上。 这些历史数据有意义吗？有，可以帮你检验已经做好的理论数据生成机制，但前提是你得有一个已经做的比较好的数据生成机制。 此外，这个五层楼模型还给我们一个很好的启示，如何去吵架！ 我和人争吵的基本套路是， 1、检验对方的数据生成机制是否是well-defined； 2、检验自己的数据生成机制是否是well-defined； 下一步就是见证奇迹的时刻，把1和2放在一起，尝试做对立统一，搞一个更大的模型3 基本上分歧就三类： 1、对某个参数影响程度的不同； 2、新参数问题； 3、架构问题； 事实上，如果吵得足够好，可以帮助模型迭代。 当然，还有一个更加讨巧的升级模型的办法，就是找两个势均力敌的大神吵，你拿他们的核心分歧做对立统一。 我举个例子，理查德-道金斯推崇自私的基因，他认为基因都是自私的，基因才是自然选择的基本单位，群体选择理论是渣渣；但是，他也有一些牛逼的对手，戴维-威尔逊是研究利他的，他认为，群体之内利己战胜利他，群体之间，利他战胜利己。余下的都是评论。 大佬们吵得不可开交。 在马丁-诺瓦克的《 》里有一个范式，可以很好地融合两位大佬的争吵，就是用迁移率去定义种群，如果迁移率高，种群的存在度很低，那么，群体选择的力量十分薄弱，当然是自私的基因当道；反之，种群的存在度很高，那么，群体选择的力量十分强大，群体选择理论就有了存在的基础。 所以，首先，我们得有比较牛逼的争吵，其次，我们得融合这对牛逼的争吵，最后，我们得去主动寻找融合后结果的对立面。 然而，现实中绝大部分争吵都比较弱，根本没有螺旋上升的可能，所以，还是好好读书吧。看再多碎片化的东西，其实，一点用没有，为什么呢？因为一定爬不了楼。 我知道，绝大部分人都自我感觉良好——生物设计上的，我们十分惧怕未知，但是，我想说的是，我们得从生理上去接受未知，给未知留下足够多的空间。就像五层楼模型所暗示的那样，上面是茫茫然的未知。 如果连给未知留接口的勇气都没有，还谈什么认知呢？？