如何面对不确定性的世界|思维模型No.38 / 四六文摘

「每天聪明一点点，构建你的思维工具箱」这是大辉多元思维模型系列的第38篇。

今天我们聊聊科学中的不确定性这个概念。我们的心智喜欢确定性，刚生下的小孩，哭声会引起妈妈的注意，能吃到奶，每次饿了哭，能带来相同的结果，这就是确定性，确定性有安全感。

不确定性不但没有安全感，还意味着不可预知，无法控制。为了消除不确定性，人类做了很多努力。但事实上，不确定性才是世界的普遍规律，不确定性才是造就科学的核心概念，而确定性只是抽象出来的模型。科学只所以可以定量，而非定性，就是因为将这种不确定性做了量化，并嵌入模型中。

世界是不确定性的

虽然我们有很很多策略工具，但事实上，没有任何科学测量和观察都是精确的。举个例子，你说你的身高是176厘米，即使精确测量到毫米，都不是你实际身高的反应，实际上你可能是175厘米或177厘米。

如果不断重复测量，能让结果更精确吗？

这确实有一些用，但如果你想想一下长度和重量的国际度量衡，事情就会很尴尬了。在巴黎的某个玻璃盒子里有块金属，它是国际单位制「千克」的度量衡。它的重量应该是最标准的1千克。但奇怪的是，这块金属从来没有两次的测量结果是一样的。

我们的测量具有不确定性，无论多么精确，但终归是有误差的。

我们的测量不但有误差，有些甚至是无法测量的，因为它们太小了。即使用光学显微镜也不能观察。因为透过光学显微镜，我们的双眼只能看到比可见光的最短波长要长的物体。

那么，既然世界是不确定的，科学也不是真理，就得听天由命吗？

科学家说，具体数值是否「精确」取决于我们所构建的模型，我们如何使用这个数值。测量身高，精确到厘米就足够了，再精确也意义也不大。但如果要制造一个发动机气缸的活塞，显然需要更精确的测量数值。

别人问你上下班时间，你回答早九晚六没有问题。但如果你想到天安门广场看升降旗，就需要精确到分钟了，如下图：

你看每天都不一样。

使用数据的用途决定了我们的测量工具和测量方法。

我们人类的智慧也在与此，用恰当的工具和模型，在不确定的世界中构建一个确定的世界。

为了追求真理，逼近真理，我们需要知道不确定性中的随机性三法则，只要真正理解这三条法则，我们才能打破对可预测性的迷信，真正体验到宇宙的真相而非想象。随机性的三条法则：

人类为了让自己获得那种想象中的掌控感，会对随机性做归因，比如「恶有恶报，善有善报」。科学研究已经证实并预测，抽烟喝酒对身体有各种危害，但如果用随机性事件举例，就很轻易的击溃这个笃定的预测。

一个有点科学素养的人，看到这个段子只会笑笑，这种随机性现象没什么值得惊讶的。

如果你到赌桌前观察，会发现几乎每个人都会相信，自己下一把就有好运气。那些刚赢了几局的人，想着今天手气真棒，会认为自己一直赢下去，所以在持续的下注，增加筹码。

那些输家呢，也会疯狂下注，他们认为自己已经输的这么惨，好运该来了吧。所以，他们不会离开赌桌，害怕自己一走好运就会来。

和我们认为的恰恰相反，造就赢家的不是什么神奇的力量，宇宙中也不存在否极泰来的公平，赌场输赢只是随机性结果。

如果赌场中的骰子没有做过手脚，无论你观察的多么细致，下一次还是不知道它的点数。因为每一轮掷骰子结果和以前的结果毫无关联。

如果这次掷出6个点，无论你用什么理论，用什么逻辑都不能预测下次那个点数出现的概率大，下一次你掷出6个点的概率还是1/6。我们无法给这类完全独立且随机的事件建立模型来预测其结果。

单个随机事件确实无法预测，但如果把一系列独立随机事件看做一个整体，那么它就是可以预测的。这些随机事件越多，整体就越能被预测，这就是大数定律。

大数定律是一个独立的随机事件在大量重复后，它发生的概率就会趋于一个稳定的算术平均值。就像抛硬币一样，当我们不断地抛，抛上千次，甚至上万次，我们会发现，正面或者反面向上的次数会接近一半。

还有一个让我们理解随机性的重要数学工具是中心极限定理，即在大样本条件下，不论总体的分布如何，样本的均值总是近似的服从正态分布。

有了这些工具，当面对看似杂乱的随机事件时，可以做出稳定准确的预测。

在明白不确定性和随机性法则后，我们知道了科学并不是真理，它就是它自身的产物，和人类构造的艺术、宗教这些没有任何差别，它肤浅，无知且幼稚。

爱因斯坦说「目前为止，我们对真实世界的所有测量都是小儿科的」，但这个小儿科也是我们花了几千年得到的最宝贵的财富。

这个财富就是科学，科学是在寻求知识，但它从不可能被精确地获得。我们现在认为的知识，其实都只是一个模型，科学只是在创造和检验这个模型而已。

同样，建模不是宣布真理，这是一个永无止境的探索和改进的过程。想要弄明白任何事情，都意味着要建构模型，这个模型还要可以预测结果并验证观察结果，因此知识即模型。

模型虽然不是真理，但它是可依赖的无限接近与真理的好工具，用更多的模型来理解和预测不确定性的世界，可能也是我们唯一的选择。

最后请让我用一句很流行的英语结尾：

All models are wrong, but some are useful.
（所有模型都是错的，但有些是有用的)

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