推理：总结

有朋友提到，一听到推理，立即联想起来的正是大侦探福尔摩斯。不过，在心理学的研究中，我们关心的是每一个人的推理过程，而不是某一个人的推理过程。这周我们学习的，是关于条件句、量词以及一些归纳推理的研究。其实，针对类比推理也有大量的研究，只是本章节并不涉及。

本章的结构：

10.推理

10.1.推理和脑

10.2.关于条件句的推理

10.2.1.两条有效的推理规则

10.2.2.两个无效的推理模式

10.2.3.因果推理

10.2.4.沃森选择任务

10.2.5.条件句的许可解释

10.2.6.条件句的概率解释

10.2.7.对连接词“如果”的最后思考

10.3.关于量词的推理

10.3.1.直言三段论

10.3.2.氛围假说

10.3.3.氛围假说的局限

10.3.4.加工解释

10.4.归纳推理和假设检验

10.4.1.假设形成

10.4.2.假设检验

10.4.3.科学发现

启示专栏：一个10%的结果有多大说服力？

10.5.双过程理论

10.6.结论

1.人们如何对用条件句（例如，“如果-那么”）描述的情况进行推理？

如果A，那么B。这样的句子在逻辑中叫做“条件句”。“如果”后面的A，叫做前件。“那么”后面的B，叫做后件。

在逻辑规则中，我们可以通过肯定前件来肯定后件，也可以通过否定后件来否定前件。

肯定前件：

如果A属实，那么B属实。（如果你在阅读这篇文章，那么你对关于推理的实证研究感兴趣。）

A的确属实。（你的确在阅读这篇文章。）

因此，B也属实。（因此，你对关于推理的实证研究感兴趣。）

否定后件：

如果A属实，那么B属实。（如果你在阅读这篇文章，那么你对关于推理的实证研究感兴趣。）

B并不属实。（你对关于推理的实证研究不感兴趣。）

因此，A也并不属实。（因此，你不会阅读这篇文章。）

肯定前件和否定后件，这是两种有效的推理形式。还有两种无效的推理形式，分别是否定前件和肯定后件。

否定前件：

如果A属实，那么B属实。（如果小美长得特别漂亮，那么张三就会喜欢小美。）

A并不属实。（小美并不是长得特别漂亮。）

因此，B也并不属实。（因此，张三不会喜欢小美。）

肯定后件：

如果A属实，那么B属实。（如果小美长得特别漂亮，那么张三就会喜欢小美。）

B属实。（小美并不是长得特别漂亮。）

因此，A也属实。（因此，张三不会喜欢小美。）

虽然前两条是有效的，后两条是无效的。但在实际生活中，人们并不总是接受有效的，拒斥无效的。看下图：

这个图的意思是说，绝大多数人都能接受“肯定前件”是一种有效推理。但只有60%多的人接受“否定后件”。而且还有40%多的人，错误地认为否定前件和肯定后件也是有效的推理形式。

这是为什么呢？

很可能是因为，人们并不总是在数理逻辑的意义上，严格地解读“如果…那么…”这样的逻辑符号。人们在面对推理问题时，会代入自己已有的背景知识。面对同一个问题，不同人可能会有不同的理解。

我们来看这样两个条件句：

1.如果北京大学的下课铃响了，那么北京大学的学生就会下课。

2.如果北京大学的下课铃响了，那么清华大学的学生就会下课。

这两个条件句，从形式上看是一模一样的，都是“如果A那么B”的结构。但是1更容易被看作因果关系。而2则被看作统计规律。

听到1这句话的人，会认为，是因为北京大学的学生听到了下课铃，于是他们就下课了。而听到2这句话的人，会认为，因为各个大学的下课时间都差不多。如果北京大学的下课铃响了，那么清华大学的学生也到了下课时间了。

这个时候，我们如果采用“否定前件”这种无效的推理形式，那人们会怎么看想呢？

1.如果北京大学的下课铃响了，那么北京大学的学生就会下课。北京大学的下课铃没有响。因此，北京大学的学生不会下课。

2.如果北京大学的下课铃响了，那么清华大学的学生就会下课。北京大学的下课铃没有响。因此，清华大学的学生不会下课。

许多人会接受1，他们觉得这是靠谱的推理。而许多人则不接受2，他们正确地发现了，否定前件并不是一种靠谱的推理形式。

再来看这两个条件句：

1.如果扣下扳机，那么枪里的子弹就会发射出去。枪里的子弹发射出去了。因此，扳机曾经被扣下了。

2.如果小美跳进游泳池，那么小美身上就会是湿湿的。小美身上是湿湿的。因此，小美曾经跳进过游泳池。

这也是在运用“肯定后件”这种无效的推理形式。但人们能正确地发现，2是不对的。因为人们可以想到，除了跳进泳池，还有很多种把身上搞湿的办法。而人们很少能想到，除了扣下扳机之外还有什么办法发射枪里的子弹。所以，很多人会认为1是靠谱的推理。

之所以会出现这种情况下，就是因为，“如果A那么B”有两种可能的解读方式。一种就是逻辑学意义上的条件句，还有一种则是表示因果关系的“A导致B”。

我们再来看一个关于条件句的最经典的实验研究，沃森卡片测试。

下面有四张卡片：

卡片的一面是字母，另一面是数字。现在，有这样一条规则：

如果卡片的一面是元音字母，那么另一面是偶数。

现在问大家，要检验这个规则是否正确，必须要翻开查看的卡片是哪个或哪些？

大概90%的人，都会选中E这张卡。这是正确的选择。而有60%的人还选择要翻看4这张卡。这是一个错误的选项。有25%的人选择翻看7。这也是正确的选择。还有15%的人翻看K。这是个错误选择。

综合下来，正确的选择就是要翻看E和7这两张卡，而只有10%左右的人能做出正确的选择。而且，不是因为学历越高，人们就越容易做出正确选择。沃森在IBM研究中心向讲台下的那些博士们也做了这个测试，大部分博士也无法给出正确回答。然后他们就怪沃森，说是题目描述的不准确。或者E和7根本不是真正的正确答案。

在我的教学经历中，也经常用这个沃森卡片测试。不过，可能是由于我的学生们提前听说过类似的测试，或者学过一些逻辑学，有一些关于条件句的敏感性。所以，大约有40%的人能做出正确的回答。

总之，这个沃森卡片测试告诉我们，在面对抽象的逻辑规则时，很多人都无法做出正确的推理。尤其是人们无法正确认识到，7这张卡片也要翻开来看看。人们无法正确认识到，“否定后件”这个规则也需要检验。

不过，让我们换一种形式上一摸一样，但是内容上不一样的测试：

还是四张卡片，一面写的是“啤酒”或“牛奶”这种饮料的名字，另一面则是写的饮用者的年龄，比如15岁，21岁等等。

现在，要检验这样一条规则：如果一个人在喝啤酒，那么这个人一定超过了19岁。

现在有这四张卡片，大家觉得要翻看哪些？

啤酒；牛奶；22岁；16岁。

大部分人都能正确地发现，啤酒和16岁是两种要翻看的卡片。

这就是说，如果人们把条件句理解成一种许可规则，一种大家都应该遵守的社会规则。那么，人们就很容易做出逻辑上正确的判断。

还有一种则是关于概率的解释，这种我们不多说，大家可以在书上了解细节。

总之，我们会发现。对于条件句，我们可以采用很多种不同的理解。逻辑上的理解，因果上的理解，许可规则上的理解，概率上的理解，甚至还有许多不同种理解。采用不同的理解，人们便做出不同的推理。

还有一种可能性，这是本教材上没有提到的。那就是人们并没有认真思考，而是仅仅凭借规则中提到的元音字母和偶数，那就去翻开元音字母和偶数。这是在用系统1进行快思，而不是在用系统2进行慢想。

2.人们对于用“所有”、“一些”和“没有”这样的量词描述的情况是如何进行推理的？

直言三段论中大量涉及量词。下面是一些常见的三段论：

1.吃了就是我的糖就是我的人了。你吃了我的糖。因此，你就是我的人了。

2.所有软妹子都不是御姐。所有萝莉都是软妹子。因此，所有萝莉都不是御姐。

3.所有魔法少女都拥有魔力。有的宅女是魔法少女。因此，有的宅女拥有魔力。

4.所有龙套都没有主角光环。有的宅男是龙套。因此，有的宅男没有主角光环。

这些三段论都是有效的推理。但是，人们偶尔还会接受一些无效的三段论推理：

1.所有北京人都不是刘德华的粉丝。所有刘德华的粉丝都住在香港。因此，所有北京人都不住在香港。

一些人会认为，上面这个推理也是有效的。但实际上，这是一个无效的推理形式。它相当于：

2.所有男人都不是女人。所有的女人都是人。因此，所有的男人都不是人。

那么，为什么人们会接受无效的三段论呢？

一种解释认为，人们实际上并不严格使用逻辑有效性（Validity）这个专业的概念。就像沙克说的：“所有人都不使用全称命题”（这本身就是全称命题）。所有人都是在一种日常生活中的不严格的意义上，理解逻辑推理。

人们更关心的是，基于某些特定的前提，什么事情有可能发生。但人们很难去推理，基于某些前提，什么事情必然会发生。

所以，当人们知道“所有北京人都不是刘德华的粉丝。所有刘德华的粉丝都住在香港。”这两个前提时，他们觉得，“所有北京人都不住在香港”，这是有可能的。所以他们认为这个推理是靠谱的。而“所有的男人都不是人”显然是个错误结论，所以人们会认为，包含错误结论的推理一定是无效的。

但实际上，包含错误结论的推理也可能是有效的。比如，“所有的猪都会飞。所有会飞的动物都会喵喵叫。因此，所有猪都会喵喵叫。”这实际上是一个有效的推理形式。但人们并不关心它在逻辑上是否有效，只是觉得这是一个十分怪异的推理。

3.人们是如何从具体的例子和个别的证据中推导出一般性的结论的？

归纳推理是一种不保证为真的推理，但在我们的日常生活中，处处都要用到归纳推理。通常，我们需要从有限的观测数据中，推理出一个一般性的规律。我们期望这个规律是普遍适用的，不仅适用于已经观察到的这些情况，也适用于未观察到的情况。而这就是一种典型的归纳推理。

比如，这个数列：1.2.4……

现在问，第4个数是什么？

我们相信这个数列是有规律的。于是，我们提出一些猜想：

1.规律是，后一个数字是前一个数字的两倍。

2.规律是，后一个数字与前一个数字的差会逐渐增加1。

3.规律是，后一个数字比前一个数字大。

为了验证我们的猜想，我们会去观察第四个数字是什么。如果第四个数字是8。那至少说明，规律2是错误的。规律1和3可能是正确的。如果第五个数字是9。那么规律1就是错误的。而规律3则可能是正确的。

提出猜想的这个过程，叫做“假设形成”。而去收集数据来检验我们的提出的猜想是否正确，这个过程叫做假设检验。

在假设检验阶段，人们最典型的表现，就是证实偏向（confirmation bias）。这是说，人们倾向于收集更多数据符合自己已经提出的假设的数据。

比如，有一位妈妈提出了一个猜想：孩子早恋会影响考试成绩。于是，这位妈妈会更倾向于去寻找数据来支持这个猜想。她发现张三和李四早恋，考试成绩双双下降。李四和王五早恋，考试成绩双双下降。王五和赵六早恋，考试成绩双双下降。

这位妈妈不容易看到的是，当张三和赵六早恋时，两人的考试成绩都有提高。而当赵六和李四早恋时，考试成绩也都提高了。

所以，人们通常不会去设想一种不符合我们心中猜想的情况，然后去收集数据，看看那种情况是否就是真实情况。人们只习惯于设想那些符合我们猜想的情况，然后去证实自己的猜想，而不是去证伪自己的猜想。

证实倾向不仅仅是普通人的表现，科学家在进行科学研究时，也总是表现出证实偏向。

书里讲的例子是巴斯德的故事。大家都知道，巴斯德做了鹅颈瓶实验，证明，肉汤中不会自发产生微生物。这是要否定一种假说“微生物可以自发产生”。但实际上，巴斯德在做实验时，90%的烧瓶里都出现了微生物。在数据不利于自己的猜想的情况下，巴斯德坚持认为，自己的猜想肯定没错，肯定是实验操作上搞错了。所以，巴斯德只发布那10%的支持自己猜想的实验，那90%的实验，就标记成“实验差错”，然后就不用管了。

巴斯德的做法是否正确，我们暂且不论。我们在这里关心的是，为何人人都具有证实偏向，科学家也是如此，那为何科学还能时常取得进步呢？如果每个科学家都只顾着支持自己的提出的理论，不去考虑那些不利于自己提出的理论的证据，为何科学还在不断发展呢？

因为，这个世界上有很多科学家。甲和乙虽然都有证实偏向，都偏爱自己提出的猜想。但他们对待别人提出的猜想，那可是毫不留情，甚至很愿意去证伪。所以，甲可以去证伪乙的错误猜想，乙则来证伪甲的错误猜想。即便人人都有证实偏误，只要科学共同体的人数保持足够的数量，那就不妨碍科学整体上的进步。