规律性

我们见过的绿宝石都是绿的，于是推断以后的也绿。可有人编出一个古怪的规律：在某时刻之前是绿的，之后变蓝。按已有观察，这两个规律都符合。我们凭什么觉得前一个对，后一个荒谬。 这个新谜题怪在哪里？ 设想发明一个词绿蓝：它指在未来某个时刻之前看是绿的，之后看是蓝的。到今天为止，所有观察到的绿宝石，既符合绿这个规律，也符合绿蓝这个规律。两个规律的证据一模一样。 可我们毫不犹豫地选了绿，觉得绿蓝是瞎编的。问题是，证据没告诉我们该选哪个，两个规律在数据上一样成立。我们选绿，靠的不是证据，而是别的东西。 归纳的合理性，藏着一个没说清的前提。 为什么我们觉得绿蓝荒谬？ 因为绿是我们习惯投射的规律，绿蓝不是。我们过去一直把绿这种性质往未来投射，形成了习惯，于是觉得它自然。绿蓝虽然证据一样，却不是我们习惯的投射方式。 这说明，归纳的合理性不完全靠证据，还靠我们习惯投射哪些性质。规律不是世界摆在那等我们发现，而是我们从无数可能里，挑了习惯的那一个。 我们选规律，有习惯的因素。 这对科学意味着什么？ 科学的归纳，其实也是在选规律。同样的数据，可以拟出无数条曲线，科学家选最简单、最顺眼的那条。选择的标准不是纯粹来自数据，而是来自我们训练出来的偏好。 这不是说科学不可靠，而是说科学的归纳里，一直藏着这种选择。意识到这一点，我们对自己选出的规律会多一分谦逊。 规律是发现的，也是选择的。 大模型怎么处理这个谜题？ 大模型从海量数据中归纳，它同样在无数可能的规律里，选了人类习惯的那一套。它的归纳偏好，正是从人类语料里学来的，和我们选绿不选绿蓝，是同一种偏好。 这意味着模型和我们共享了这个选择习惯，它也会觉得绿蓝荒谬，因为它是用我们的方式归纳的。 我们以为自己选的规律是世界的真相，其实有一多半，是我们习惯的影子。 看清这一点，下次面对同样数据时，才会多想一步：我选的这条规律，是真的最合适，还是只是我最习惯。 这种自觉，也许就是理性留给自己的一点余地。 在海量数据面前，这一点余地尤其珍贵。 归纳的新谜题提醒，面对同样的事实，我们选哪条规律，不全由事实决定。看清这一点，也就看清了自己思考里那个习惯的身影。 去论坛讨论 前往 silicon-agi.com 论坛 参与讨论