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思维的利剑
——批判性思维让我们看清自己看清世界 导读
在第一章《你就老实告诉我，学这东西有什么用》中，我简要介绍了批判性思维是什么，学会批判性思维有什么用。我提到，人类是一种由信息驱动的复杂机器，批判性思维虽然不能改变基因信息，但是能帮助我们更好地获取文化信息。我也强调了，光有批判性思维是不够的，还需要各个领域的专业知识和经验。在具备批判性思维的能力之后，读者就要承担更多的责任，来提升人类思想库中的优质思想的浓度。读完这章，读者应该能意识到批判性思维的重要性，开始刻意地培养自己的批判性思维习惯和能力。
在第二章《我不是说你蠢，我是说在座的各位都蠢》中，我谈到从负熵的角度来看待生命体，并提及生命体的自我复制和随机变异，然后快进到智人（也就是我们这个物种）的诞生与发展壮大。其中格外强调了语言这一特殊的能力给智人带来的优势与局限。我讨论了现代社会的理性化和科学化趋向与人类与生俱来的非理性心理机制的冲突。但同时也提到人类较之其他物种更强的学习能力，从而让各位读者不要对人类本质的愚蠢太过悲观。读完这章，读者对人类的漫长演化史有了粗浅的认识，在知道现代社会对人类的要求之后，也应该更清晰地明白终身学习的重要性。
在第三章《人类生活在三个世界之中，所以才这么厉害》中，我给大家提供了我修改
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过后的波普尔的三个世界理论。人类同时生存在客观的物理世界、主观的心理世界以及客观的知识世界之中。我详细讨论了三个世界的区别与联系，谈到了它对人类的意义。最后还提到了哲学家们为了理解究竟何为真理而提出的多种真理理论。本章的理解难度较大，但是却很重要。那些世界观本不清晰的读者，可以暂时借用这个三个世界理论作为自己的世界观。而一个成熟的世界观对于读者的价值，不言自明。
在第四章《认知科学的研究成果能帮助我们更好地思考》中，我简要谈论了人类大脑的结构与功能，着重强调了人类信息加工的认知双过程理论，分别是无意识的直觉认知系统1和有意识的理性认知系统2。我还提到了包括证实偏误、框架效应、基本归因谬误在内的许多认知偏误，也就是人类认知系统中自带的系统性犯错倾向。最后还提到了智商这个概念。人们大多高估了智商的作用，低估了理性思维方式的作用。读完这章，读者应该对人类的认知系统和认知机制有了更深入的认识，能知道理性思考是一件很难但是又很重要的事情，而且要学着刻意避免那些认知偏误。
在第五章《做人要讲道理，那该怎么讲道理》中，我讨论了什么叫讲道理，又提到人类虽然能讲道理，但有时却会刻意不讲道理。我的重点是在阐释演绎推理、归纳推理、统计推理、类比推理这四种推理形式的特征，也谈到了我们在使用这些推理形式时，容易犯的错误。我简要提到了人类认知的可得性启发法，这意味着人类天生就不擅长做统计推理和计算概率。我也提到了认知语言学对隐喻的研究，这意味着人类的推理严重依赖于类比推理这一可靠度不太高的推理形式。读者在读这章之前，肯定也会做推理，但在读完这章之后，对推理有了更系统的认识。读者讲道理、做论证的能力应该会更强。
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在第六章《把概念搞明白，才能把道理讲清楚》中，我提到了要想思维清晰、逻辑性强，就必须对概念这一思维的原子单位有清晰的认识。我讨论了概念本质的模糊性，这意味着定义一个概念是非常困难的事情。我提到了概念的外延和内涵，这便是定义概念的两大方向：外延定义法和内涵定义法。内涵定义法是重点，细分为属加种差定义法和操作性定义法。我强调了在定义概念时要遵守的四个原则。最后还以哲学这一学科为例，分析了“原因”与“理由”，“偏好”与“偏见”这两组概念。读者读完本章之后，应该能掌握定义概念的方法。随着读者自己的不断练习，为概念下定义的能力会越来越高。
在第七章《你这都是谬误，别想误导我》中，我将逻辑谬误归为四类，分别是前提和结论无关的不相干谬误，前提无法充分支持结论的不充分谬误，暗含错误前提的不当预设谬误，利用语言的模糊性所产生的语义模糊谬误。常见的不相干谬误有人身攻击谬误、诉诸伪权威谬误、诉诸公众谬误、稻草人谬误。常见的不充分谬误有滑坡谬误、因噎废食谬误、以偏概全谬误，弱类比谬误。常见的不当预设谬误有带有错误预设的问题，带有错误预设的选项，非黑即白式思维谬误。语义模糊谬误主要概念的不精确导致。读者读完之后，应该能熟练掌握各种类型的谬误，不再受其误导。而且读者自己也要有逻辑操守，不要使用这种逻辑谬误来进行推理。
在第八章《你给我解释解释，什么叫“解释”》中，我简单提到了人类对解释的特异性追求。然后详细阐释了目的论解释和机械论解释的差异。前者适用范围小但是用起来简单，后者解释力度更强但是更难掌握。接下来我重点讨论了统计学这一数据收集、处理并解释的学科，并强烈建议大家继续找统计学的资料来学习。最后我提到了实验法的重要性，并介绍了双盲实验这一经典实验设计范式，读者应该能知道它所具备的强大解释力。在读
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完这一章之后，读者能明白朴素解释与专业解释之间的差异，并有意识地寻求更专业的解释，无论是求助于专家，还是自己成为专家。
在第九章《这世界很复杂，我究竟该相信谁说的话》中，我首先向大家展示了笛卡尔的怀疑论方法，然后指出科学应该作为我们今天的第一信任原则。接下来介绍了三个更实用的信任原则，分别是休谟原则、专业可信原则、利益相关不可信原则。然后我强调，可信度低并不意味着错误。我强调了知道与相信的差异，人们现在更多地是选择相信他人知道，而不是自己去知道。我建议大家应该对未经怀疑的所有信念体系都持有一定的怀疑态度，包括亲友给出的信息和自己脑海中已有的信念。读者在读完这一章之后，应该养成怀疑的习惯，并掌握判断陌生信息可信度的基本原则和方法。
在第十章《走进科学，从科学哲学出发》中，我首先介绍了牛顿的经典物理学体系对人类世界观的改变。然后讨论了波普尔的证伪主义科学哲学观，认为科学理论应该具备可证伪性。接下来又介绍了库恩对科学的历史学研究，库恩认为科学发展的过程就是范式演进的过程，这意味着科学并不像一些科学家和哲学家以为得那么理性和权威。最后提到了科学的发展导致了无知的减少，提到了这对人类的积极意义和消极意义。读者在读完这一章之后，不会再盲目地信任科学，而是理性地信任科学。同时对科学的发展给人类带来的影响有了更清晰的认识，无论是宏观的社会历史文化层面，还是微观的个人信念行为层面。
在第十一章《如何判断是非善恶？应用伦理学》中，我首先强调了伦理规范是比法律规范更基础的一类应然性规范，并指出具备伦理学知识能帮助我们更好地做出道德评价。 接下来，我提到了伦理学的基础知识，也就是道义逻辑词“应该”、“允许”和“禁止”
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之间的关系。然后重点放在三大规范伦理学体系上，分别是注重行为本身之正确性的义务论，关注行为是否能造成最佳结果的功利主义，注重培养人类自身美德的美德伦理学。最后我给大家分享了四个我个人的道德原则，分别是讲道理原则，公平原则，与人为善原则，不多管闲事原则。我还一般化地分析了“打孩子”这一行为是否符合道德规范。读者读完这一章节，应该能意识到道德判断的复杂性，同时也能具备更高的道德判断水平。
在第十二章《修辞学是一门说服的艺术，大家不要乱用》中，我先向大家介绍了修辞学的四大原则，这四大原则告诉我们，分歧和争议永远都存在，而且也理应永远存在。接下来我将亚里士多德的思想放在现代语境下解读。展现了三大修辞方式，分别是示之以威，动之以情，晓之以理。其中示之以威最能有效地说服他人。动之以情是利用人类的各种情绪来改变其态度和信念。我介绍了包括愤怒、快乐、悲伤、恐惧、惊讶、嫉妒等情绪。在我个人最偏爱但同时也是效果最差的是晓之以理中，我着重强调了哲学论争中的宽容原则。这种说理论争方式必然说服理性和真诚的人。读者读完这一章节，加上持久的实践练习，一定会更擅长说服他人。
在第十三章《谓词逻辑是一种优秀但不完美的思维语言》中，我先向大家介绍了逻辑学作为研究推理与论证的学科，已有两千多年的历史，而谓词逻辑则是逻辑学最近一次的重要变革。我讨论了逻辑同一律、排中律、矛盾律这三大基本定律。然后提到了谓词逻辑的基本符号，并继续展开讨论如何将带有一元谓词的自然语言翻译成谓词逻辑语言。接下来学习如何翻译带有关系谓词的自然语言，最后学习如何利用带有等号的谓词逻辑系统来表达自然语言语句。我还提到了模态逻辑与可能世界语义学。读者学完这一章之后，最好能掌握如何将自然语言翻译成谓词逻辑语言，以实现更加严谨和精确的推理与论证。但如
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果实在没有学懂，那就算了。
在第十四章《最后再说几句心里话》中，我首先提到了自己的知识结构，再分享了几个我个人的学习经验，分别是在新旧知识之间建立系统的结构，与他人分享知识，建立学习激励机制，加入学习型社区，找到自己喜欢的学习方式，拥有学习的方法论。我也提到了模因理论，这是以观念而不是以人的视角来信念的传播。最后，我强调了真正的知识与表面的知识的差异，而只有终身学习，才能让我们具备更多的真知。读者读完这一章之后，除了更了解写作本书的我之外，在学无止境的道路上也能更进几步。
本书的一些关键概念，我都给出了英文。这一方面是为了方便读者搜索更多资料，另一方面是我刻意在降低读者的阅读流畅性，让读者在读到这一部分时放慢速度，自己刻意思考一下。不过书你们也都买了，你们要囫囵吞枣地读，我也拦不住。而且，这本书的每一章都有章末小结，会简要回顾那一章节的内容，方便读者预习和复习。不过书你们也都买了，你们不复习我也不能打你们。
在我看来，书是全世界最便宜的东西。我们花这么点钱，就能买到作者多年的知识和经验。但是，书同时也是全世界最昂贵的东西。因为你可能会为你读的书付出高昂甚至惨重的代价。你读完一本垃圾书，不仅仅是浪费了你的时间和金钱，更是在你自己的头脑里装下了许多垃圾思想。这些垃圾思想又导致你做出许多错误的决策和行动。
大部分情况下，我看中的书都会自己买来读。偶尔，我会去图书馆读书。在中国国家图书馆的B开头的书架上，仅就我所熟悉的心理学和哲学这两个专业领域来看，绝大多数
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书都是垃圾书。你随机从书架上挑出100本书，最后也许只有一两本是值得阅读的。
然而吊诡的是，朋友让我推荐书，我总是说，好书太多，不知从何开始推荐，然后反问他们具体想读哪方面的书。不过绝大多数时候，他们自己也不知道自己想读哪方面的书，只是想着要读书“提升”一下自己。从绝对数量来看，好书的确太多太多了。但是从相对比例来看，好书又实在太少太少了。我甚至一点都不会怀疑，我这本书也会和一大堆垃圾书摆在一起，放在书店或图书馆的某个书架上。具体栏目我也不确定，也许会放在心理学类，也许会放在哲学类，也许会放在逻辑学类。
我总是很羡慕晚出生的人，他们所生活的时代有着更发达的科技水平，也有着更好的教育环境。至少，我很羡慕你们。如果能穿越时空，我要做的第一件事，就是把这本书带给年少时的我，叮嘱他反复阅读。当然，也许时空法则不会允许我这么做，否则这本书的出现就成了一个时空悖论。
对于极少数读者，也许你们就是逻辑学、哲学、心理学等相关领域的专家，抱着同行评议（eer review）的态度，想要知道我这本书写得怎么样。而我也坦率地告诉你们，这本书在我心中还不够好，不过它已经足够好到我愿意写出来的程度了。
对于绝大多数好学且爱读书的普通读者来说，能读到这本书，真的是一件非常幸运的事情。从此以后，只要你们沿着这条道路继续往前走，随着思维框架的发展和知识经验的积累，你们不用再过着人云亦云的生活。更重要的是，你们也不会再被自己头脑中的错误想法所耽误。
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第三章 人类生活在三个世界之中，所以才这么厉害
在上一章中，我提到了宇宙的诞生，提到了生命的演化，提到了语言给人类带来的优势。这算是对整个复杂世界的一个简化描述。这一章，我会给大家提供一个用以理解这个复杂世界的理论工具，叫做“三个世界理论”。这个理论由上个世纪最著名的哲学家之一，卡尔·波普尔（Karl Popper）提出。在波普尔看来，这个宇宙可以划分为三个世界，分别叫世界1，世界2，世界3。在展开详细的介绍之前，我必须说明两点。其一是，我本人在哲学上并不完全认同这个“三个世界理论”。其二是，我接下来呈现的“三个世界理论”和波普尔本人的理论会有差异。因为我的目的是希望大家掌握这一思维的工具，我会对工具加以改造以更好地实现其目的。而且，我也不想把波普尔的的思想完全复制给大家。没有谁是思想的绝对权威，波普尔也不例外。
世界1是客观的物理世界
世界1的历史很漫长，有一百多亿年了。它就是大家生活于其中的那个物理世界，其中有银河系以及河外星系，有太阳系以及地球，有高山流水，有桌椅板凳，有白蚁和大象，有高楼和农田，还有性别年龄各有差异的人类。这个世界1是由能量和物质组成的世界，是客观存在的，哪怕没有人类，它也存在得好好的。
每个人都生活在这同一个世界1里面，所以这个世界1对于每个人来说，都是相同的。
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但是，因为这个世界1是如此巨大，这导致每个人实际上是生活在这个世界1的不同位置之上的。有些人生活在地球上亚洲东部，有些人生活在地球上美洲西部，有些人生活在非洲南部，有些人生活在欧洲北部。暂时还不知道有没有外星生命生活在某个我们还未知的星球上，所以先不考虑外星生命的存在。
我相信这个世界1是非常容易理解的。但大家可能对世界1还是有一些误解，以为世界1无所不包，其实并非如此。世界1只有自然存在物，没有人类的虚构物。金钱、公司、社会、文化、宗教、人生的意义、法律、国家等等，这些东西都不在世界1里面。世界1里面确实有哪些印有数字的彩色纸，但是世界1里面没有金钱。这些彩色的纸是客观存在的，有质量，有面积。但是它之所以是钱，纯粹依赖于人类以为它是钱。如果人类不认为它是钱，那么这些纸就不是钱。伪钞和真钞，从纸的角度看只有细微的差别，但前者就不是钱。当一个国家无法为其中央银行所发行的纸币提供信誉担保时，这样的纸也不再是钱了。就像我们现在不再认为清朝的钱是钱。所以，“货币”是人类虚构出来的概念，它能以纸的形式出现，也能以金属的形式出现，也能以塑料（有些国家的钱是塑料做的）的形式出现。钱也完全可以以抽象的数字形式出现，你的银行账户上的数字能表示你所拥有的钱的数量，而你手上其实没有任何实体的钱。
同样的，公司是虚构的人类组织，国家也是虚构的人类共同体。法律、宗教等等人类文明的产物，都是人类的集体想象结果，它们并不是世界1中的自然存在物。大家不必担心，我说它们是虚构的，不代表它们就并不是真实存在的。只要相当部分人相信你所虚构出来的东西，那么它对于这些人来说，就是存在的。
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以国家为例，一个国家之所以存在，就是因为人们相信它存在。一些寻求独立的小国希望大国能承认其存在，就是这个原因。现在让我们假设，江浙沪这两省一市内的所有人都要从中华人民共和国中独立出来，成立一个“包邮国”。但是全国其他人以及全球其他国家的人都不承认这个“包邮国”，那么这个“包邮国”其实仅仅只对这两省一市的人来说是存在的。
但如果其他国家都承认包邮国的成立，那么包邮国就真实存在。不过若不承认，那么久而久之，这两省一市的所有居民也不会再相信“包邮国”存在了。因为这个“包邮国”没有独立的司法、行政、外交、国防体系。当“包邮国”的国民不再认为自己是“包邮国”的国民时，“包邮国”就不存在了。
这也是为什么几乎所有的国家都要给其国民灌输爱国主义教育，让这些人建立国家认同感。这样才能让这些国民相信那个国家是存在的，而且自己就住在这个国家里。而之所以需要爱国主义教育，需要让国民相信国家的存在，就是因为国家并不像山川河流一样是世界1中的真实存在物，国家需要依靠人类的相信才能存在。
最后强调一遍，所有抽象的东西都不在世界1里面，世界1里面的东西全都是占据一定物理空间的客观实体。
世界2是主观的心理世界
除了客观的物理世界之外，还有每个人自己主观的内心世界，叫做世界2。世界2由
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每个人类自己的感觉和感受组成。这个世界上有多少个人类，就有多少个世界2。从世界2的角度来看，每个人都生活在不同的世界里。众所周知，对于同一个东西，每个人的感觉和感受可能一致，也可能不一致。对于臭豆腐，有些人觉得好吃，有些人觉得非常好吃，而有些人则觉得很难吃。每个人的世界2都是独一无二的，在我的世界2里，周星驰比梁朝伟更帅，电影《守望者》比《公民凯恩》更好看，王若琳的歌比蔡依林的歌更好听。这就是我独有的偏好（Preference），每个人独有的偏好就是其独有的世界2的组成部分。
世界2的独一无二性绝不仅限于此。大家如果往深了想，就可以发现，红绿色盲和正常三色视觉的人，他们的世界2中的颜色是完全不同的，更不用提失明者和失聪者的世界2和正常人的巨大差别了。还有，男人和女人的世界2也有系统性的差异。在占统计多数的异性恋（Heterosexuality）情况下，男人的世界2中，女人是对其有性吸引力的，而男人没有。在女人的世界2中，男人是对其有性吸引力的，而女人没有。大家再来思考一下豆腐脑的甜党和咸党之争，如果用这个三个世界理论来看，甜咸之争其实是一个深刻的哲学问题，是两组不同人类的世界2的交锋与碰撞。所以大家以后在表达自己的立场时要谨慎小心，要知道，你的身后和对面都站着数不尽的世界2。当你表达自己的不同意见时，你其实是在和无数个世界2进行交战。无数个世界裹挟着你向对面的世界冲撞过去，这感觉一定不轻松。所以我一直就不喜欢吃豆腐脑。
如果大家真的理解了世界2究竟是怎么一回事，那一定会有细思极恐的感觉。因为这个世界2是人类的神经系统对感官接收到的感受刺激进行编码和解释之后的产物。不同人类个体之间的神经系统以及感觉器官会有不同，不同物种之间的神经系统和感觉器官的差异就更大了。而且人类对感觉信息的知觉解释，不仅有自下而上（Bottom-up）的数据驱
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动（Data-driven）加工，还有自上而下（Top-down）的概念驱动（Conceptually driven）加工。换成大白话就是，你的知识背景会影响你所看到的世界。同样的东西，在不同知识背景的人眼中是不同的。而所有人的知识背景全都是不同的，所以所有人眼中的世界都是不同的。
举个例子，同样一个用中文说出来的物理学冷笑话，真空中的球形鸡。一个不懂中文的人只是听到一段无意义的声音，一个懂中文但不懂物理学的人找不到笑点，所以不认为这是个笑话。而只有一个既懂中文又懂物理的人，才能完美地理解那个说笑话的人的世界2。一个更可怕的事实是，在那些具备更多的知识的人眼中，他们能在同样的世界1当中看到更多的东西，从而具备更大的世界2。
我们其实一直都生活在一个自己想象出来的幻觉世界当中，这就是世界2。之所以称这个世界为幻觉世界，是因为它并不是严格意义的真实世界。但人类之所以没有意识到自己生活在幻觉世界当中，是因为创造出幻觉世界的认知机制是很完善的，除非有严重的脑损伤，否则这个幻觉可以一直良好地维持下去。真实的世界1没有颜色、味道、触感等一切主观感受。我们看到的、听到的、摸到的、嗅到的、尝到的，从原始材料来看是客观的物理刺激，但本质上是神经系统对神经信息的处理，是意识对感觉信息经过解释之后，虚构出来的反馈结果。
世界2确实有点难以理解，但我举一个例子，大家就能很好地理解世界2了。大家请把人类看作是一台非常复杂和精致的机器人。我们这种机器人通过视觉器官和听觉器官以及触觉器官等传感器（Sensor）获取来自物理世界（世界1）中的数据。这些数据经过作
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为处理器（Processor）的神经系统的计算加工，就能产生一个主观的意识世界（世界2）。但是，每个机器人的神经处理算法都不一样，而且每个机器人已经储存的信息也不一样。对于一段黑白相间的长条形符号图案，一个具备英语处理算法和英语词汇知识的机器人，就能理解它是一段英语。而对于不具备相应算法和信息储备的机器人来说，这个图案就是无意义的花纹。所以，哪怕是面对一模一样的世界1，每个人给自己创造的主观世界2，都是不一样的。
世界2对于这个世界充满分歧的现状有直接促进作用。既然每个人活在不同的世界2之中，那么人们对世界1自然有不同的看法。个体与个体之间的矛盾，群体与群体之间的矛盾，大都源于人类之间的世界2的矛盾。这种矛盾轻则引发争吵，重则引发战争。
附带一提，我们先不考虑其他生物的世界2。黑猩猩、海豚甚至蚂蚁，它们也有自己的世界2，它们的世界2和人类也有很大的差异。通常来说，人与人之间的世界2的差异会比人与黑猩猩之间的世界2的差异要小。
世界3是客观的知识世界
除了客观的物理世界1和主观的心理世界2之外，还有一个世界3。这个世界3很奇妙，它是由人类创造出来的世界，但是它又不是主观的世界。只有唯一一个世界3存在，这个世界3是客观的世界，我们可以称其为知识的世界。“雪是水的结晶体”，“月球是地球的卫星”，“2016年4月24日，北京市海淀区没有下雪”，“E=mc^2”，“自主神经系统分为交感神经系统和副交感神经系统”，“蚂蚁有三对足”等等，这些知识都是
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世界3的成员。鉴于各个学科都使用数学模型来表征世界1，所以世界3的成员中，绝大部分都是数学公式。世界3的出现时刻，应该是以人类会说话的那个时刻为起点，大概是七八万年前。因为如果没有语言，那么就没有知识。
究竟什么是知识呢？哲学里有个专门的领域，知识论（Epistemology），它专门讨论什么是知识，以及知识的来源等问题。这篇文章就只谈谈古典知识论对知识的定义，暂且忽略Gettier问题对JTB（Justified true belief）定义的挑战。让我们沿用柏拉图的思想：知识就是得到辩护的真信念。
首先，知识是一个抽象的概念，它是人类所拥有的某些信念。比如，我相信我是男性；硬币有两面；1+1=2；太阳绕着地球转；F=ma；E=mc^2；所有的单身汉都是未婚男性；我会有个幸福美满的家庭；明天会下雨；昨天下过雨；我有124145根头发……这些信念，有些是真的，有些不是。比如“太阳绕着地球转”，这个信念我们都知道是假的。“我有124145根头发”这个信念，我几乎能肯定它是假的，这只是我随便说的一个数，它很可能不是我真实的头发数量。当一个信念已知为假时，它就不可能成为知识。
但是，当一个信念为真时，它就一定是知识吗？答案也是否定的。还是以我的头发数量为例，假设它真的是124145根，那我就拥有了关于我头发数量的知识吗？你能说一个中了彩票头奖的人，拥有中彩票头奖的知识吗？所以，柏拉图才提出知识的第三个条件：得到辩护。这样就能排除那些靠运气才为真的信念。
那么，什么是得到辩护呢？Justified意思就是被Justify了，被证实了，被辩护了，
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被证明为合理了。只要你能为你的真信念做出合理的辩护，你的信念就算是Justified了。比如“我是男性”，我只需要低头看看，就能证实这条信念。如果有意外情况，那也只需要去验一下染色体，看看第二十三对染色体长什么样，这样也能证实我是男性。而“昨天下过雨”，这条信念有太多方式证实了。我们可以去查权威的气象数据网站，可以去看路上的积水，可以去看十字路口下雨时的监控摄像头，甚至，我昨天被雨淋湿的裤子也算是“昨天下过雨”的证据。
但有些真信念，一般人难以给出辩护。比如“1+1=2”，大家对这个信念都习以为常，你让一般人给出辩护，他们都会以为你在开玩笑。聪明人可能会援引皮亚诺公理（Peano axioms），一般人更多是援引自己的小学数学老师。皮亚诺公理显然比自己的小学数学老师要可靠。当涉及物理学理论时，情况就更复杂了。比如E=mc^2，在大众传媒时代，几乎人人都知道这个由爱因斯坦（Albert Einstein）提出的质能方程式，但人人都能给出这个公式的推导过程吗？普通人知道E=mc^2和物理学家知道E=mc^2，是两种不同的知道。前者只能给出很浅的辩护程度，比如求助于物理学家。而后者能给出更深刻的辩护，比如求助于自己的智慧。从这点大家应该能看出论证的重要性，只有能为信念做出论证，才算是真正拥有这个知识。
我想大家现在应该差不多理解什么是知识了。我再来举一个例子说明世界3和世界1的关系。书是用纸做的，书是有一定质量，占据一定空间的物质。所以书是世界1的成员，但是书上所承载的语句，如果是真语句，那么这些真语句是世界3的成员。换言之，世界3的载体可以存在于世界1之中。
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世界3像世界1一样，都非常广阔。人们虽然生活在同一个世界3里，但是不同的人生活在不同的地方。有些人不具备物理学的知识，有些人不具备认知科学的知识，这些人自然无法领略世界3中的物理学和认知科学部分。由语言差异所导致的世界3差异也非常明显。由波兰语所陈述的知识，说汉语的人自然无法理解。这种差异还可以由翻译来解决，我们却很难把高等数学的知识“翻译”给一个不懂高等数学的人听。从这个角度看，人与人之间的主要差距，就在于每个人所能理解的世界3是有差距的。
世界3与世界1一样，都宽广地看不着边际，所以还有许多未被人类所知晓的真理，它们暂时也就不能以物质载体的形式出现在世界1当中。在前面对世界2的描述中，我提到了人类对感觉信息的加工有自上而下的概念驱动加工过程，也就是谈论世界3对世界2的影响。而自下而上的数据驱动加工过程，就是世界1对世界2的影响。
所以，这三个世界在某种意义上是连在一起的，没有明显的分界线。世界1在一百多亿年前就出现了，世界2在几十到几百万年前出现，世界3大概在七八万年前出现。客观的物理世界1为人类的主观心理世界2提供了物质基础，人类的心理世界2又是知识世界3诞生的前提条件，知识世界3又能影响人类对物理世界1的感知和认识，从而影响心理世界2。而人类又能利用知识世界3来改造物理世界1，继而又影响到心理世界2。同时，知识世界3又能以物质的形式存在于物理世界1之中。
真理的四种外包装
一听到真理（Truth）这个词，大家可能就下意识地肃然起敬。我们会以为真理是种极
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为宝贵和庄重的东西，是非常高端大气上档次的东西，是隐藏在黑暗深处等待人类发掘的宝藏。最早，我们以为神把真理传授给了人类世界的宗教领袖。后来，我们以为政治领袖说的话都是真理。而现在，我们以为科学家们掌握了真理。在人人都在使用“真理”这个概念的今天，我们真的知道“真理”究竟是什么吗？
哲学这个学科基本上就捡那些其他学科不研究的东西来研究。其他学科都在不加反思地使用“真理”这个概念，那么哲学家们就开始仔细考察，真理究竟是什么东西。在真理理论（Truth Theory）中，有这么四种主流的思路，我称之为真理的四种外包装。
第一种真理外包装叫做符合论（The correspondence theory）。在符合论的包装下，真理就是那些符合事实（Fact）的信念。这种真理外包装由来已久，可以追溯到亚里士多德那里。亚里士多德说过，“凡以不是为是、是为不是者，这就是假的。凡以实为实、以假为假者，这就是真的。”
更加现代的符合论，至少要归功于罗素（Bertrand Russell）。在罗素的眼中，如果信念与事实相符，那么信念就是真的，反之就是假的。比如，我相信“我眼前的桌子上有一台笔记本电脑”。如果事实上这台桌子上确实有一台笔记本电脑，那么我的信念“我眼前的桌子上有一台笔记本电脑”就是真的。如果我的桌子上没有笔记本电脑，那我的信念就是假的，因为没有与其符合的事实。
而符合论也有很多麻烦要处理。除了要解释事实究竟是什么之外，还要解释有没有否定性事实或者复杂事实。因为我们还要判断“我眼前的这个桌子上没有一只猫”，这个否
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定性信念究竟是不是真的。除此之外，假设我还有一个信念，“人类的演化路径使得人类的认知系统必然是具身性的，这使得研究具身认知的学者的工资会逐步上涨。”这个信念非常复杂， 那有没有与之对应的复杂事实存在？
第二种真理外包装叫做贯通论（The coherence theory）。在贯通论的包装下，真理就是与信念体系中其他信念相贯通的信念。换句话说，一个信念之所以是真的，是因为它是一个贯通的信念系统的一部分。贯通论会强调每一个具体的信念其实都只有一定程度上的真，都是局部的真，而不是整体上的真。
按照真理的贯通论，就算是人类目前的整个信念体系，也只是局部的真。这点从人类社会历史的发展中能轻易看出来。五百年前的信念体系和我们如今在量子力学和相对论物理学体系下的信念体系已经差别很大了。我们相信后者更真，但也只是局部的真，因为我们相信未来的某个信念体系会比我们当下的信念体系更真。
贯通论与符合论最大的差异在于，前者认为真理之所以为真，在于它与信念系统中其他信念的关系。而符合论认为真理之所以为真，是因为这个世界上存在于与之对应的事实。而这也正是大多数普通人甚至学者都愿意选择符合论而不是贯通论的原因。认可贯通论的人大多都是唯心主义者（Idealist），而在一个物理学如此发达的今天，做一个唯心主义者不是太好的选择。用萨伽德（Paul Thagard）的话来说，如果有一个独立于表征（Representation）的世界，那表征就应该去描述那个世界，而不是与其他表征发生关系。
第三种真理外包装叫做实用论（Pragmatist theories）。这种理论与前面两种真理理
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论合在一起，被称之为三大真理理论。简单地说，在实用论的包装下，真理就是我们做研究所追求的东西，真理就是能令人满意的信念，真理就是能产生实际效果的信念。那些拥护“实践是检验真理的唯一标准”这一口号的人，也许会支持实用论包装下的真理。
就我个人看来，这种实用论包装下的真理很难说与符合论或贯通论有着并列的关系。它没有否认符合论，也没有否认贯通论。它只是说符合论的真理理论太明显了，没什么意思。融贯论的真理理论倒是挺有意思的，但是也没有强调真理的实用价值。实用论更多是对前面两者的补充，很难说与前两者构成竞争关系。
第四种真理外包装叫做收缩论（Deflationism）。在收缩论的包装下，真理其实不怎么值得强调。因为“真”本身不是一个特别重要的概念。当我们说“‘雪是白的’是真的”时，我们可以直接说“雪是白的”，不需要再画蛇添足般说它是真的。
收缩论与前面三种理论的有很大的差异。前三种理论基本上都同意，真理是一个很重要的概念，我们要建立一个理论来阐释一下这个很重要的概念。而收缩论则以一种反理论的形象出现，它基本上就是在说，你们都错了，“真”这个概念不是什么重要的形而上学概念，大家洗洗睡吧，不要试着建立什么真理理论了。“真”更多是一种修辞，一种强调。说某信念是真的，是强调这种信念值得相信，并没有给这个信念增添什么重要的内容。
如果大家在知晓了四种关于真理的理论之后，对什么是真理感到更加迷惑了，那我建议大家直接选择符合论的真理观。这是最简单的一种真理观，符合事实的语句就是真理。而事实又分两种，一种是世界1中的客观物理事实，比如“地球绕着太阳转”，另一种则
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是世界2中的主观心理事实，比如“对我来说，臭豆腐很好吃，榴莲很难吃”。无论是说出来的语句还是写下来的语句，只要符合主观事实或客观事实，那就都是真理。
章末小结
人类生活在三个世界之中，所以人类才能成为这个地球上最强大的物种。这三个世界分别是客观的物理世界，主观的心理世界，客观的知识世界。
客观的物理世界由物理学所假定的那些研究对象组成，比如粒子、场等等。在物理世界里，没有文化、意义、金钱、国家等等抽象的存在物。虽然每个人都生活在同一个物理世界中，但实际上每个人都生活在同一个物理世界的不同区域。
人类的主观心理世界可以看作是一个幻觉世界。因为产生幻觉的神经机制是非常稳定的，所以幻觉可以一直得以维持。每个人都生活在不同的心理世界之中，当这些心理世界之间产生矛盾时，就会出现人际冲突和群际冲突。而心理世界的矛盾几乎不可避免，如此推论，冲突总是会或多或少地出现。
知识世界则是人类共享的客观世界。知识就是得到辩护的真信念，而真理就是符合事实的语句。人与人之间的主要差距，就在于每个人所生活的其中的知识世界其实是不一样的，这点和物理世界很像。掌握更多的知识，能让我们拥有一个更大的世界。
这三个世界有着复杂的关系，它们之间没有绝对清晰的分界线，因而能互相影响。我
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们的目标，是发现更广阔的世界3，以此改造世界1使其更适合人类的生存和发展，从而让人类的世界2更加美好和幸福。
我还介绍了四种真理理论，分别是认为真理就是与事实相符的符合论；认为真理就是与其他信念相融贯的贯通论；认为实用就是真理的实用论；认为真理只不过是一种修辞的收缩论。如果大家没有深入研究的兴趣，那我建议大家就采用符合论的真理观。
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第五章 做人要讲道理，那该怎么讲道理
亚里士多德说，人是理性的动物。用咱们中国人的大白话说，就是做人要讲道理。从小，父母老师也都教我们，做人要讲道理，不能任何事情都由着自己的性子来。那么，究竟什么是“讲道理”，到底该怎么讲道理？
讲道理就是为结论提供理由
我先来讲一个很简单的道理。首先，人都是会死的，你是人，所以你会死的。你们看，我讲的是不是很有道理？
我再来讲一个稍稍复杂一点的道理。小明大前天上班迟到了，他前天上班也迟到了，他昨天上班也迟到了，他今天上班也迟到了。那么，他明天上班还会迟到。“小明明天上班还会迟到”这个结论，是不是听起来很有道理？
我再来讲一个和我自身有关的道理。从小，我就不爱吃肉，因为我觉得肉很难吃。当我吃第一块肉时，我觉得肉很难吃。当我吃第二块时，我也觉得很难吃。当我吃到第n块时，我还是觉得很难吃。所以我得出结论，所有的肉都很难吃。所以我现在不吃肉。
有读者曾反复追问我是不是真的不吃肉，我现在统一回答：是的，我真的不吃肉。所
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有的由动物细胞组成的肉，我都不吃。而且我还不吃莴笋，不吃丝瓜，不吃榴莲。我之所以不吃肉，仅仅是因为我很挑食而已，没有别的原因了。
好了，说回正题。我再来给大家讲一个道理。所有的树都在向高处生长，以获取更充分的阳光。那么人和树一样，也要往高处走，才能获得更丰富的资源。
再来讲一个很常见的道理。大多数教师都热衷于教书育人，小明的哥哥是一位教师，那么小明的哥哥也热衷于教书育人。
讲了这么多道理，不知道大家有没有看出这些不同类型的道理，有什么共同之处？没有看出也没关系，我再从反面举一些例子，告诉大家，什么叫不讲道理。
不讲道理的例子有很多。比如“学厨师就到新东方”，“你必须得听我的。”，“我要买这个，我就是要买这个。”，“咱们祖国是世界上最伟大的国家。”，“你是不是喜欢别人了？我不听你解释，我不听，我不听。”，“我爱你。”……
大家应该能很容易看出，在不讲道理的案例中，有一个很明显的共同点，那就是语句的长度都不是很长。不过长度不长只是表面现象，真正导致语句长度不长的原因在于，它们仅仅是结论。这些语句里没有给这些结论提供任何理由，没有提供证据来支持这些结论。只给结论（Conclusion），不给理由（Reason），就是不讲道理。
那反过来说，什么叫讲道理？讲道理就是为自己的结论提供理由。而讲道理也有程度
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之分，提供的理由越好越充分，那就是越讲道理。而提供的理由很差劲，那就是不怎么讲道理。如果完全不为结论提供理由，那就是不讲道理。
人类是地球上唯一的理性动物
当然，当人们不讲道理的时候，有时候是因为不会讲道理。一个年幼的小孩子，还不具备清楚说话的能力，当然就不会讲道理。不过，大多数不讲道理的人，其实都会讲道理，但因为某种原因，他们就是要不讲道理。从社会学的角度来看，不讲道理其实能起到宣示自己社会地位的作用。下属做错了某件事，要跟上司小心翼翼地汇报做错事的理由。而上司做错了某件事，可不需要向下属汇报理由。
举一个不太切题的例子，和你平级的同事不小心打翻了你的文件筐，那他会向你道歉，向你说明是自己不小心打翻了。而你的上司不小心打翻了你的文件筐，他给出的理由，可能是说你把文件筐摆在了一个很容易被打翻的位置。同样，你的女朋友可能也会故意地跟你不讲道理，看你愿不愿意承认她有不讲道理的特权。从这种案例中，我们能看到，即便会讲道理，人类也并不总是愿意讲道理。
不过，人类是这个世界上唯一能根据理由来行动的动物。其余的动物要不是依照先天本能机械般地行动，要不是就只能发挥自己弱小的学习能力，做到稍微变通。只有人类，可以根据以语句形式呈现的理由来行动，可以依据道理来决定自己是否要做某件事。你可以跟一个从来没去过印度的朋友说，“印度很脏，像你这样爱干净的人，不会喜欢印度的。”你朋友听到你说出这样的语句之后，便可能做出决定，不去印度了。这就是所谓理性的动
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物：根据理由来行动的动物。
当然，不是做任何决定都需要讲道理。我自己不爱吃肉，肉对我来说很难吃，这个结论的理由是啥？理由就是我感觉肉很难吃，这是一种直接的感受，它已经可以作为足够基础性的证据，获得大家的公认，所以不需要为“我感到肉很难吃”再提供理由了。有些迅速的决定，也来不及先讲道理。我的手不小心碰到火了，那手会自动缩回来。用不着先冥思苦想，权衡利弊（Tradeoff），要不要把手缩回来。
我在第二章中提到，人类不是理性的动物。但为何我在这一章中又说，人类是理性的动物呢？原因很简单。前面我说人类不是理性的动物时，我是指人类并不总是理性的动物，甚至人类大多数时候都不怎么理性。但这一章说人类是理性的动物，是因为人类偶尔是理性的动物。而人类是所有的动物中，唯一能偶尔理性的物种。在认清楚这点之后，作为人类的一员，我们可以为之感到骄傲，但也不用太过骄傲。
很多时候，讲道理并不能达成令人满意的效果。比如，当你的女朋友正处于情绪化状态之中时，和她讲道理恐怕是一个劣势策略。不过，我依然推荐大家多讲道理，毕竟人类和其他物种最大的差异，恐怕就是人类会讲道理了。做人不讲道理，那和咸鱼有什么区别呢？
说完了什么叫讲道理，接下来再具体讲讲，有哪些讲道理的方式。前面提到，讲道理就是为结论提供理由。换个说法，为结论提供理由的过程，就叫做论证（Argument）。大家小时候学数学时，做几何题目，已经接触过论证了。而日常生活中，大家也经常在做论
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证。很多父母都劝过孩子不要早恋，也许有的父母就是不讲道理地说，“我就是不允许你早恋。”但是大多数父母可能还是会讲一些道理，做一些论证。比如说，“早恋会影响你学习，而你现在的身份是学生，学生的主要任务就是学习，所以学生不应该早恋。”这些论证的质量我们暂且不谈。
演绎推理是保真的推理
在知道做人要讲道理之后，问题来了，我们要如何更好地做论证，如何更好地讲道理呢？为此，我们需要了解，有哪些讲道理的类型，或者说，论证可以分为哪些种类。
所有人都是会死的，你是人，所以你会死的。这个论证很充分，很有力，听起来特别有道理。这种论证，叫做演绎论证（Deduction），或者叫演绎推理也行。演绎论证，就是如果前提为真，那么结论必然为真的论证。你们想想，如果你是人，如果所有人都会死，那你一定会死。但如果前提并不为真，那么结论就不一定是真的。比如，你可能不是人，你其实是伪装成人的不死生物，那么你就不会死了。亦或者，其实并非所有人都会死，在《这个男人来自地球》这部电影里，就有人可以不死。在演绎推理中，如果这些前提不一定真，那么结论就不一定真。
大家还要注意，演绎推理只是一种论证的形式，它其实不涉及具体的内容。我们完全可以用抽象的逻辑符号来表达这种推理形式，只是我怕大家一看到逻辑符号就关上这本书，所以我才用大白话来向大家说明什么是演绎推理。在演绎推理中，我们不需要前提事实上是真的，我们只需要确保在这一论证形式中，如果前提是真的，那么结论就必然是真的。
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比如，如果你是女人，那么你的性染色体就是XX。假设这本书的读者有一半是男性，那对于这些读者来说，这个前提事实上是假的，结论也是假的。但是整个推理依然满足演绎推理的要求：如果前提为真，结论必然为真。我们不需要前提和结论事实上都真。所以，只有当我们确定一个演绎推理的前提是真的时，才应该相信这个演绎推理的结论。不能仅仅凭借某个推理的形式是演绎推理，就相信这个推理的结论。
演绎推理是非常重要的，同时它也是非常简单的。所以在日常生活中，很少有人会明显地使用演绎推理来讲道理。因为这简直是说废话。我早就知道我是会死的，根本不用进行论证。不过要注意，由于演绎推理实在是过于明显，所以我们很多时候会忽略其中一些前提条件。我们可以直接说，你是人，所以你是会死的。这个推理中，我们忽略了“所有人都会死”这一前提条件。我们可能会说，你是耶鲁大学（Yale University）的学生，所以你很聪明。那么我们忽略了“所有耶鲁大学的学生都很聪明”这一前提条件。我建议大家尽量不要省略前提条件，除非这个前提条件实在是太明显了，以至于陈述这个条件是浪费所有人的时间。
演绎推理十分基础，大家一定要熟知演绎推理。演绎推理的保真性，能给我们一个深刻的启发。那就是，当我们发现某一个演绎论证的结论是错误的，那么就必然能发现，在这个演绎论证的诸多前提(也可能只有一个前提)之中，至少有一个前提一定是错的。假设你活了几千年，发现自己还是没死，那么你就要开始怀疑那两个前提：自己有没有可能不是人，或者人有没有可能可以不死。
除了演绎推理之外，还有一些推理类型，我们统称为非演绎推理。非演绎推理和演绎
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推理最大的区别在于，哪怕非演绎推理的前提都是真的，结论也可能不是真的。换句话说，演绎推理可以为结论提供百分之百的支持，完美地证明结论的正确性。非演绎推理只能为结论提供高于百分之零，低于百分之百的支持。非演绎推理能不同程度地提升结论的可信度，但不能证明结论就一定是真的。
在日常生活中，我们不能仅凭一个推理是不是演绎推理，就判断这个推理的好坏。非演绎推理不一定比演绎推理要差。在数学推理中，我们要求推理必须是演绎推理。而在日常生活中，我们很难确定某个结论是完全正确的。出于实用性的考虑，我们其实只要知道在不同的可选结论中，哪一个是最可信的，就足够我们做出决策了。这么看来，非演绎推理是非常实用的，大家一定要好好掌握。
非演绎推理有不同的分类方式，我习惯于分为这么几种：归纳推理（Induction），统计推理（Statistical inference），类比推理（Analogy）。
归纳推理是从特殊到一般的推理
归纳推理，就是说从一大堆具体的事件，总结归纳出一个更具普适性的结论。在“所有的肉都很难吃”这个结论中，我给出的理由是，我吃过第一块肉很难吃，第二块肉很难吃，第n块肉也很难吃。然后我就归纳出了一个结论，那就是“所有的肉都很难吃”。这样的归纳推理，我们能举出许许多多的例子。我们看到这一只企鹅是不会飞的，又看到第二只企鹅是不会飞的，连续观察了一大群企鹅，发现这些企鹅都不会飞。所以我们给出了一个结论，叫做“所有的企鹅都不会飞”。归纳推理的形式，就是A1属于B，A2属于B，
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A3属于B……An也属于B。那么所有的A都属于B。
这种归纳推理不一定是对的。我们看到第一只天鹅是白色的，第二只天鹅也是白色的，第三只天鹅也是白色，看了几千几万只天鹅，发现这些天鹅都是白色的。所以我们下了一个结论，认为所有的天鹅都是白色的。但没想到，后来居然在澳大利亚发现了黑色的天鹅。这并不意味着，在我们发现黑天鹅之前，相信“所有的天鹅都是白色的”这个结论，是不理性的。因为那时确实有很多证据支持这一结论，我们有足够的理由相信所有的天鹅都是白色，虽然事后发现我们错了。这告诉我们，不要以成败论英雄。正确的人可能是蒙对，而错误的人可能在做了所有最优决策之后，依然出错。但后者更为可取，因为蒙对是小概率事件。
无论是做科学研究，还是在日常生活中总结经验，归纳推理都处于一个基础性的地位。我们来思考一下归纳推理和演绎推理有什么不同。演绎推理的结论，并没有超出其前提的范围。换言之，演绎推理虽然能确保结论是正确的，但结论的正确性其实早就包含在前提之中了。如果我早就知道了前提，那么进行演绎推理并不能让我知道一些新东西。如果我知道自己是人，知道所有人都会死，那么“我会死”这一结论其实并没有什么新鲜感。而归纳推理就不同了，归纳推理的结论并不蕴含在前提之中，它对人类来说是崭新的结论。归纳推理能拓宽我们的知识面，虽然它不保证结论的正确，但它能为其提供支持，让我们在做决策时中有理可据。
那么，进行归纳推理时，我们还要注意一些什么呢？归纳推理既然是为结论提供支持，那么支持的程度就有高有低。归纳推理的结论是一个一般性的结论。那么，我们观察到的
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具体事件越多，我们所下的一般性结论就越有可能是真的。如果我们仅仅观察了三只天鹅，就说所有的天鹅都是白色的，那么这个结论就不是很可信。如果我们观察了三十万只天鹅呢？这样的话，就能给结论提供更有力的支持。
如何估计这三十万个具体事件，能给结论提供多大程度上的支持？这就要看，全世界一共有多少只天鹅。如果全世界只有三十万零一只天鹅，那这个结论就非常可信。但如果全世界有三十亿只天鹅，那仅仅观察三十万只天鹅，就说所有的天鹅都是白色的，这个结论就不太可信。
做归纳推理时，我们还要注意一点。其实这也是做统计时要注意的一点，那就是抽样调查时，抽样的方式必须是随机的。当我们为了归纳出某个一般性结论时，我们必须随机地去调查那些具体事件。举一个例子，假设你想要知道人们是不是相信房价会继续上涨，那你随机地从你的朋友中抽选出几位，甚至几十位。然后发现他们都相信房价会继续上涨，接下来你就做出结论，说人们都相信房价会继续上涨。大家看，这个归纳推理做得怎么样？
要我看，这个归纳推理做得非常差。因为我们想要调查的总体是所有人，而抽出的样本全都是你的朋友，哪怕你是从你的朋友中随机抽的，但抽样的范围本身就不具备代表性了。就算你调查了你所有的朋友，也不能得出关于所有人的结论。所以，我们应该如何正确地随机抽样呢？我们可以在身份证号码库里面随机选取一些号码，然后去调查这些随机选中的人。这样才是真正的随机。
归纳推理就讲到这里。如果你是个普通人，其实你并不需要经常去做归纳推理。因为
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归纳推理所得出的是一般性结论，而要得出一个可信的一般性结论，需要非常非常多的证据。一个普通人很难去搜集这么多证据。所以，一般人会从各种渠道，比如从前辈那里，从专家那里获知这些一般性结论。不过大家要提防，我们从别人那里听来的很多一般性结论，很有可能不正确。
统计推理是从一般到特殊的推理
我们在工作和生活中，更主要地是以某些一般性结论作为前提，为一些具体的结论提供支持。而这就叫做统计推理。比如，小明的姐姐在某公司的人力资源部门工作，负责招聘。招聘要设置一些门槛，使得招进来的员工都比较优秀。那么该如何设置门槛呢？小明的姐姐就很机智，她决定只招本科毕业或以上学历的人。因为大多数本科以下学历的人，都不怎么优秀。所以她可以预料到，如果招来一个本科以下学历的人，那么这个人不是一个优秀的员工。概括起来，这种统计推理的形式，就是大多数A都属于B，C属于A，那么C也属于B。
大学依照高考分数招生，也是这个道理。清华大学招来一些高考分数很高的学生，背后的逻辑就是，大多数考分很高的学生都很优秀，如果小美高考分数很高，那么小美就很优秀，所以要招小美来清华读书。虽然有可能，某个人考分很高，但其实不怎么优秀。不过这是小概率事件。
统计推理是非常实用的。但在应用统计推理的过程中，我们需要注意几个关键点。其一是，大多数A属于B，这个大多数究竟是多少？是60%还是90%？这点非常重要。因
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为这个百分比越高，这个统计推理就能给结论“C属于B”提供越有利的支持。第二个关键点是，这个C必须是随机挑选出来的。大多数本科以下学历者，都不怎么优秀。但是我们可以刻意挑出一个人，比如Facebook的创始人，马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg），他就是本科没有毕业的人，但他一样很优秀。所以C不能是一个特殊的A，C只能是从一大群A当中随机选中的一个普通A。再次强调一下，统计推理也是非演绎推理，所以结论依然是不保真的。哪怕百分之九十九的A都属于B，哪怕C真的是从A中随机挑出来的，那么C还是有可能不属于B。
讲到统计推理，那我就再顺便讲讲“统计歧视”。歧视（Discrimination）就是不合理的差别对待，比如性别歧视、年龄歧视、种族歧视等等。所以，歧视是一件道德上错误的事情。但统计歧视却被认为是一种合理的歧视。统计歧视就是根据统计发现的结果，对不同的人群进行差别对待。企业依据学历对所招聘的员工进行限制，这就是一种统计歧视。但这种统计歧视是合理的，因为信息做不到完全对称，企业只能选择通过筛选学历的方式来对应聘者进行差别对待。如果企业有低成本手段发现那些低学历且一样能符合工作要求的人，那就不能再根据学历对所招员工进行限制了。但我们现在还没有这样的手段，所以企业这么做在道德上并没有任何错。
人类从来都不擅长做统计推理
在你的好朋友开车送你去机场的路上，收音机里传来了一则紧急新闻，说是国外有某架飞机因雷暴天气而坠毁了，机上人员无一幸免。你的好朋友听后，对此非常担心，因为你马上也要去坐飞机了。在登机通道前，他反复叮嘱你，要严格遵守飞机安全手册。而且，
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他不断地向各种神灵祈祷，祝福你平安抵达目的地。他向你说的最后一句话，就是“一路平安”，而你的回复，则是“别担心，我会顺利到达的”。
所幸我的朋友没有开车送过我去机场。如果他要是这么做，我就会反过来祝他平安。因为他开车回家的路上出车祸的概率，起码是我搭乘飞机失事的概率的几十倍。此类误判概率的案例层出不穷。人类为什么就不能严格地按照统计学（Statistics）和概率论（Probability theory）的方式进行严格的统计推理呢？
答案我在第二章已经深入阐释过了，因为人类本来就不擅长进行抽象的理性思维和数学推理。当人类在思考飞机失事的概率时，他们不是去搜集飞机失事的次数，再用这个次数除以飞机飞行的总次数。他们直接在脑海中回忆飞机失事的画面，如果这个画面越容易回忆起来，那么他们就认为飞机约容易失事。这叫做易得性启发法（Availability heuristic）。当我们要求人类就某事件发生的概率做出推理时，人类会把这一困难的任务偷偷替换成一个相对简单的任务：判断回忆该事件的难易程度。
所以，当某个画面越生动鲜活，越容易回忆起来时，我们就会以为这样的事情是高概率的。虽然这种易得性启发法有时候能帮助我们简便快速地做出正确的概率判断，但很多时候，这种概率判断是错误的。我们很容易想起飞机失事的惨痛画面，所以就误以为飞机很容易失事。我们很容易想起凶杀命案的例子，可能是因为新闻报道，也可能是因为从别人那里听到的传闻。但我们不太容易回想起每年因心脑血管疾病而死亡的人。所以我们可能会误以为每年因凶杀案死亡的人比因心脑血管疾病死亡的人还要多。但实际上，如果我们真的为自己的生命安全着想，那我们更应该保持一个健康的饮食习惯和锻炼频率，而不
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是提防自己被人谋杀，因为后者的概率其实很低很低。
类比推理是从特殊到特殊的推理
讲了归纳推理和统计推理，我们接下来再讲一个，可能是更加常见的推理，叫做类比推理。类比推理的例子有很多，比如，“我的爱如潮水，爱出潮水将我向你推，紧紧跟随，爱如潮水它将你我包围。”如果我们把这段歌词中所包含的类比推理单独拿出来，那就是：潮水能拉近我们俩的距离，爱情就像潮水，那么爱情就能拉近我们俩的距离。
大家应该能看出来，类比推理是用一个具体的前提，为另一个具体的结论做支持。类比推理的形式结构，就是A具备a、b、c、d等属性。B具备a、b、c等属性。那么B也具备d这个属性。换成大白话就是，A和B既然已经在一些方面很相似了，那么A和B在另一些方面也会很相似。
类比推理是非常实用的推理。小时候，父母给小孩讲狼来了的故事，里面提到那个说谎的小孩最后被狼吃了。通过类比推理，你要是做个说谎的小孩，你也不会有好下场。但是，类比推理为结论提供支持的强度，取决于A与B之间的相似程度。我们和那个故事中虚构的小孩完全不相似的话，我们就算是说谎，也不一定会被狼吃掉。因为在今天，狼几乎已经灭绝了。我们的爱和潮水如果不相似的话，那我们的爱也不一定会拉近我们之间的距离。因为爱是一种人类之间的社会关系，而潮水是一大堆由两个氢原子和一个氧原子所组成的水分子堆积而成的东西，这两者之间没有什么相似之处。而且，哪怕真的爱如潮水，潮水也可以把人分开，甚至将人淹死。我们如何知道，爱会像潮水一样拉近两人之间的社
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会距离，还是会像潮水一样把两个人淹死呢？
在进行类比推理时，我们往往很难搞清楚，A与B究竟有多相似。我原先提到的那个例子，因为树往高处生长，所以人也要往高处走。但人和树完全是不同的物种，很难说有什么值得严肃考虑的相似之处。所以这个类比推理的支持力度很弱。
其实，类比推理是一种很难使用的推理，大家最好不要用。在我们的日常生活中，遇到的类比推理，大多是没有什么效力的。因为A与B根本就不相似。类比推理，其实更多时候是起到一个说明的效果，让大家更容易理解我们想表达的结论。如果只用类比推理来为结论提供支持，那么这个支持的力度通常会非常弱。
比如，某人通过某种方式赚了不少钱，那你也能通过这个方式赚到钱吗？这取决于你和那人有多相似，你使用的这种方式能在什么程度上再现当初那人使用的方式。你和那人在实施这个方式时，背景环境有多相似。由于市场瞬息万变，你如果仅仅是以别人赚到钱为例，那是无法支持“自己用这种方式也能赚到钱”这个结论的。
所以，我建议大家最好不要依赖类比推理，因为它很难用好。我们可以用类比推理来启发自己的思考，来向他人通俗易懂地说明自己的想法，但最好不要用类比推理来支持自己的结论。
人类的思维严重依赖于隐喻
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上文我建议大家不要依赖类比推理来进行思考。但是，人类事实上却总是在依赖类比推理进行思考。在认知语言学中，对隐喻（Metaphor）的研究向我们说明了这点。隐喻不仅仅是明显运用了比喻修辞的句子，比如“儿童是祖国的花朵”。隐喻是人们从熟悉的、具体的概念来理解不熟悉的、抽象的概念的过程。比如，“问君能有几多愁，恰似一江春水向东流”。在这句词中，“愁”本来是一种人类的情绪，是不可计量的。而将其比喻成一江春水，便能让人理解“愁”的程度有多么高，“愁”的密度有多么大。
一些日常生活中常用的词汇原本也是基于隐喻形成的。比如，“山脚”，“山腰”和“山顶”。这是把山比喻为站立的人，脚是人的底部，腰是人的中部，顶是人的顶部。所以“山脚”是山的底部，“山腰”是山的中部，“山顶”是山的顶部。但我们现在并不认为这三个词是隐喻，因为它们已经是死了的隐喻。当一个活的隐喻完全深入人心时，它就死掉了，它不再被认为是一种隐喻，而被视作日常用法。
比如，当我们使用“电流”、“电压”和“电阻”这些概念时，我们其实是在用较为具体和熟悉的“水”来理解抽象的“电”。当我们说“时间流逝”，我们其实是把时间比喻成水流。当我们说“头脑中的知识”，我们其实是把头脑比喻成容器，而把知识比喻成具体的、可以装在容器里的东西。当我们说“祖国母亲”时，我们其实是把国家比喻成人。当我们说“爱情之旅”时，我们是把爱情比喻成旅行。
这种隐喻已经印刻进了我们的心灵深处。我们几乎无时无刻都在使用隐喻来理解新鲜事物。这是我们无法改变的现状，哪怕我们都知道类比推理不是很靠谱，但我们依然无法阻止自己和他人使用类比推理。我们要做的是在认识到这一现状的基础上，改进自身的思
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维。隐喻本身作为一种底层思维方式，并没有什么坏处。但麻烦在于，大多数人只能用低质量的隐喻进行思考，无法使用更精致的科学模型（Scientific model）来理解这个复杂的世界。
所以我才会不断强调知识框架的重要性，强调通识教育（General education）的重要性。我们每个人都应该或多或少地学一些数学、生物学、经济学、心理学、社会学、政治学等学科领域。可以上一门入门课，或者买一本入门教材，来系统性地学习这些学科的理论模型。我们需要将这些多学科的理论模型印刻进我们的心灵深处，让它们成为我们看待这个世界，理解这个世界的底层思维框架。这样当我们以隐喻的方式进行思考时，就会得出相对更高质量的结论。
章末小结
在本章节的最后，我再多说几句。一个结论是否正确，和前提是否正确，并没有必然的联系。有些时候前提是错的，但结论依然可能是正确的。比如，我有个结论，人都是会死的。我给出的前提是，人被死神下了诅咒，所以必然会死。这个前提是错误的，但“人会死”这个结论还是正确的。所以，大家在日常生活中要注意，不要因为某个人的推理论证做得非常差劲，给出的前提都不怎么正确，就把这个人的结论看成是必然错误的。大家可以不认同这个人的论证过程，但对于其结论，我们还是要有独立的判断。
我们现在来总结一下这一章的内容。什么叫讲道理？讲道理就是为结论提供理由，而这一过程又叫做论证或者推理。推理又分为演绎推理和非演绎推理。演绎推理是指如果前
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提为真，那么结论必然为真的推理。非演绎推理做不到保真，但可以为结论提供支持，提升其可信度。
非演绎推理又分为三种，一种是从具体到一般的推理，叫做归纳推理。在归纳推理中，收集到的具体证据越多，其一般性结论就越可信。收集证据的方法也要合理，调查要么全面，要么随机抽样。
另一种是从一般到具体的推理，叫做统计推理。在统计推理中，那个具体的样本必须是随机从总体中抽出来的。我们还必须认识到，由于易得性启发法的存在，人类实际上不擅长进行统计推理。
还有一种从具体到具体的推理，叫做类比推理。在类比推理中，类比的两者之间越相似，结论就越可信。通常情况，我们总是会高估类比的两者之间的相似性，所以大家最好不要用类比推理，也不要太相信别人的类比推理。但实际上，人类总是在使用这种不太靠谱的类比推理。人类总是会使用隐喻的方式来理解这个世界 。
无论是做什么类型的论证，其实都是用一些语句为另一些语句提供支持和辩护。大家现在知道了论证可以分成哪些种类，每个种类又有什么样的特点。我相信大家以后能做出更好的论证了。但是，正如我反复强调的，光知道这些还不够，我们还需要具体的专业知识和经验，还需要长时间的练习，才能让我们在某个专业领域内做出更好的论证。
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第八章 你给我解释解释，什么叫“解释”
有困惑，就有解释。人类要为他人解释心中的困惑，也要为自己解释那些难解的谜题。然而，“解释”本身就是一个困惑，就是一个难解的谜题。这一章，让我们来看看，究竟什么是“解释”，我们又该如何进行解释。
只有人类才会寻求解释
看着太阳每日东升西落，月亮散发出柔和的光芒，一头生活在非洲大草原上的大象会感到好奇和疑惑吗？
当澳大利亚的袋鼠发现一群穿着衣服的直立行走的动物时，它们心中会对此有所解释（Explanation）吗？
当大熊猫拿到饲养员给它的水果时，它心里会思考自己为什么能拿到水果吗？
当一只松鼠将吃不完的坚果存储到自己的小窝里时，它知道自己为什么要这么做吗？
也许，像黑猩猩和海豚这样机智聪颖的动物，会对发生在周围的事情感到困惑，并对此做出自己的解释。也许，它们不会做出解释。但至少，我从来没有见过有任何物种像人
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类一样，对万事万物都感到好奇，对一切现象都试图做出解释。
我们试图解释太阳系是如何形成的。我们希望知道生物是如何演化成现在这个样子的。我们想知道为何苹果会往下落而不是往上飘。我们想知道鲸鱼的生理构造。我们想知道孔雀华丽的尾羽有何作用。我们想知道为什么会有经济危机，为什么会有战争。我们想知道什么是爱情，怎样让意中人爱上我。
我们想知道的太多太多。也许这正是令人类从物种竞争中脱颖而出的优势。我们的大脑中有一个“解释器”，它试图对一切现象和事物都做出解释，从而使人类能预测未来，能更好地生存和繁衍。所有的人类都是高明的预言家，能预知季节的变化，能预知抛石在空中的运动轨迹，能预知彼此的行为。现在我们还能预知未来的天气，能预知什么产业能在未来有长足的发展，而什么产业会被逐渐淘汰。
目的论的解释与机械论的解释
人类对万事万物的解释，大致可以分为两种类型，一种是机械论（Mechanism）的解释，一种是目的论（Teleology）的解释。机械论的解释，就是将待解释的对象看作一个复杂的机械，我们只需要知道这个机械的运作规律，知道这个机械的目前的状态，就能完成对其的解释。
我们可以用机械论的视角来解释打雷（Thunder）和闪电（Lightning）。闪电是因为云层中的微粒因为互相摩擦而积攒了大量的电荷，当电荷过多时，就会引起放电现象，这
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就是闪电。而打雷是闪电释放出的高能量压缩周围的空气而造成的声波，这种声波被人听到，就是雷声。这种解释，就是物理学的解释，是将云层、空气、电等等，都看作是一个巨大机器的组成齿轮，一方的运转引起另一方的运转，由此便能解释这些现象。
而目的论的解释与机械论的解释不同，它涉及人的目的、意图、动机。目的论的解释就是说明某一个认知主体（Cognitive agent）的意图和目的。如果用目的论来解释打雷闪电，那人类首先要将这些自然现象拟人化，认为有一个和人类一样具备意图的存在，可以是雷公电母，也可以是其他神灵。打雷闪电就是这些拟人化的神灵所造成的，是神灵的意图所致。
在前科学时代，人类对自然的解释，大多都是目的论的解释。为何会有风？因为有风神。为何会有雨？因为有雨神。为何两人会相爱？因为有爱神的撮合。为何两国会交战？因为有战神的挑唆。为何会有世界？因为造物主看着混沌不爽，便创造了这个有秩序的世界。为何会有人类？因为造物主想要按照自己的模样创造出一些东西来玩。
目的论的解释，在我们这些接受过现代科学教育的人看来，几乎一无是处。但这只是因为人们将目的论的解释用错了地方。自然本来没有目的，社会本没有目的，当我们用目的论来解释复杂的自然现象和社会现象时，自当不得要领。当我们人类用目的论解释来解释彼此的行为时，往往简便有效。你看到有人去拿水，你会解释成因为他渴了，想喝水。当你发现他拿水是给身边的女士时，你会解释成他希望讨好那位女士。而他为何要讨好那位女士？你还可以做出很多目的论的解释。但如果对人类的行为做出机械论解释，就会非常复杂。哪怕是解释一个人去拿水，我们也要解释这人的神经网络对自身状态的监控，发
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现机体处于缺水状态时，发出指令去寻找水，对水的视觉搜索机制也很复杂，光是抬起手臂这个简单的动作，都需要大量的生理学和神经科学知识才能完成机械论的解释。
我们也会将目的论的解释用在动物甚至植物上。小狗为什么大口大口地吃肉？因为它饿了，想吃东西。小猫为什么爬到树上？因为它很害怕，它想躲避恶狗的追赶。这种解释也许是有效的，毕竟趋利避害是生物的共性。但有些目的论解释就显得太过于人类中心主义了。马戏团里的狗熊在进行诙谐的表演，人类将其解释成它想要取悦观众。但实际上，这是它为了避免驯兽师的惩罚和获得驯兽师的奖励，所习得的机械式的动作。观众可能以为那些动物在为人类进行表演时，自己也很开心，但这是一种错误的换位思考。
换位思考（Perspective taking）其实就是一种目的论的解释。只有当你要换位思考的对象和你自己足够相似时，换位思考才有效。否则就可能发生以小人之心度君子之腹的现象。大家应该能看出，我本人是一个非常较真的人。有些人会用换位思考来解释我的较真，认为我对待他人特别苛刻，认为我喜欢与他人辩论。这就是一种错误的换位思考。我之所以很较真，仅仅是因为我本人对于真诚的坚守。而在我看来，对每一个概念有一个严格统一的用法，也属于真诚的范畴。所以我对待自己和他人都一样，都会去纠正概念上的使用错误。
当我们以目的论的解释来解释人类的群体现象时，也会出现错误。当两国交战，我们会解释成两国彼此间结下了深仇大恨。但是国家并不是人类，国家是人类想象出来的虚构物，它本身不具备意图和动机。当我们以为两国的战争是两个虚构物之间的仇恨所致，那战争的真正原因便不得而知了。
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大家应该能够看出，目的论的解释是人类最擅长的一类解释，但人类又有滥用目的论解释的倾向。目的论解释只能解释某一个人类个体的某一个具体行为。比如，假设我掏出十元钱，给了路边的乞丐。通过目的论解释该如何解释呢？很简单，因为我想要给这个乞丐钱，也许是我想要让大家认为我富有同情心，也许是这个乞丐的境况的确触动了我。但是，目的论无法解释“施舍”这一类行为，无法解释人类为何会有同情心，无法解释人类的神经网络是如何实现同情他人这样一个功能的。目的论也无法解释人类为什么会演化出具备同情他人功能的神经网络。
总体看来，目的论的解释除了更简便之外，比起机械论的解释，就没有更多的优势了。在我们需求解释时，如果目的论解释已经够用，那没有什么问题。但如果我们希望寻求更深入、更具备普遍性、更强有力的解释时，我们应该采用机械论的解释。我们要用心理学的所提出的模型来解释人类的行为，我们要用物理学所发现的自然规律来解释自然现象，我们要用社会学、经济学、政治学等社会科学中所提出的假说和理论来解释复杂的人类社会现象，而不是将其拟人化然后再采用目的论的解释。
大自然本身是没有意图的，只有人类才有意图。而当人类将自己的意图投射到别的存在之上时，往往就会出现错误的解释。人和人的换位思考尚且可能出错，更不用提人类和自然、社会的换位思考了。大家要小心目的论解释的滥用，这种滥用绝对比我们以为的更常见。目的论解释的滥用，或许和亚里士多德的巨大影响力有关，又或许是人类的普遍倾向，但无论是出于什么原因，我们都必须警惕这种滥用，因为耳朵不是为了挂眼镜而存在的。
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与目的论解释不同，机械论的解释是可以用实践检验的。机械论提出由A导致了B的发生。那我们只需要去做实验或者调查，发现是不是在有A的情况下就会接着出现B，是不是A不出现那B也就不会出现。其中，这个A是可以观察到的自然现象。如果小明发现自己得了癌症，那机械论的解释就是试图找出病因，找出遗传在患癌症中所起到的作用，找到后天环境在患癌症中所起到的作用。这些都可以去进行调查，比如，我们能发现有某个基因的人患某癌症的概率显著高于没有该基因的人，我们也能发现有某类行为（比如抽烟或者接触放射性物质）也会导致患癌症的概率增加，那么我们就能解释小明为何患癌症。这样的解释就比小明遭受了诅咒或者小明遭到了报应这种无法以实践检验的解释要好很多。
大家在进行解释时，一定要提防两个误区，那就是误以为任何结果都是由一个原因造成的，而任何原因也都只能造成一个结果。一些人想要解释自己为什么生活不顺利，然后以为原因就是自己缺乏所谓的正能量。这些人会误以为只要有了正能量，生活就会变得顺理。这种“单因思维（Fallacy of the single cause）”方式会让人们对复杂的现象进行过度简化的解释。一些女生以为只要自己变瘦了，就会有人喜欢自己了。这就是把“没有人喜欢自己”这个结果，误以为是由“自己太胖”这一个单一原因造成的。但事实上，没有人喜欢自己一定是由多种原因造成的，胖也许是其中的一方面，也许不是。
人类寻求解释的努力是永远不会停止的。但在我们的日常生活之中，解释只需要足够实用，令人满意，那便是充分解释了。比如，当小明在上学时间提前离开学校时，老师需要知道的解释是小明腹泻很严重，必须去医院，那这个解释就足够了。医生只要解释腹泻的原因是因为吃了过期的食品，而小明的父母则要解释小明为什么吃下过期的食品。因为
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大家所寻求解释的原因不一样，老师是希望确认小明是不是恶意早退，医生只是想知道导致腹泻症状的生理学解释，家长则想知道如何避免再次出现这样的现象。
一个不懂统计学的人不是一个合格的思想者
也许，这个世界上绝大多数的错误，都是由两个原因共同导致。一是，作者不懂统计学。二是，读者也不懂统计学。而要想采用科学的视角来解释自然现象或者社会现象，我们必须知道统计学（Statistics）。
如果我没有记错的话，其实统计学在义务教育的初中数学课本中有。不过，也许一些人初中数学并没有学好。而且，哪怕是当年能在数学考试中取得高分的人，也不见得真正领会了统计学的真髓。发展心理学家不见得能教好自己的孩子，数学家也不见得能算好买菜时小贩应该找多少钱。
当我强调要将统计学变成一种底层思维方式时，绝大多数人可能只把统计学当成是一个可有可无的工具。甚至只是把统计学当成是一门虽然不知道为什么但也必须要修的课。一些人认为，考试中有统计学，那么就需要学统计学，如果考试中没有统计学，那么就不用学统计学了。
统计学的价值绝不仅限于此，它是收集数据、分析数据、从数据中获得我们想要的结论的一门科学甚至技艺。数据是什么？就是以数学的视角观察这个世界所得到的第一手材料。如果允许我说得稍微夸张一点，那统计学就是观察这个世界，思考这个世界，从这个
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世界中获得我们想要的结论的一门技艺。我们对统计学的熟练程度应该像我们熟悉如何走路一样，因为它是我们生活在这个信息时代的所必备的技能。
统计学是一门收集、分析、解释数据的科学。那我们收集的这些数据都是些什么？
我们收集的数据，是各种各样的变量（Variable）。变量就是可以变化的量。比如一个人的年龄，我们可以用时间为单位来测量。而人的年龄是可以变化的，所以这就是一个变量。年龄是一种定量的变量，我们可以用一个具体的数字来代表一个人的年龄。但有些变量不是这种定量的变量，比如一个人的性别，我们用“男”或“女”这样的值来代表。
所以，我们可以把变量分成这么几类。一种是分类变量（Categorical variable），就是只能有分类的变量。比如性别、爱好、专业等等。这种变量之间是不可以比较的，性别男并不优于性别女。还有一种是顺序变量（Rank variable），它其实也是只有分类，但可以依据某种标准来排出顺序。比如球赛中的球队名次，我们可以有第一名、第二名、第三名等等。这种变量就可以比较，第一名比第二名和第三名都要好。最后一种变量是数值变量（Metric variable），这种变量是计算起来最方便的变量。因为它的值是一个具体的数字，可以进行加减乘除运算。比如年龄，我们能知道14岁的人比7岁的大七岁，还能知道14岁是7岁的两倍。而之前提到的性别、球队名次等变量，都无法进行这样的计算。比赛的第二名并不是第一名的两倍，第一名加第二名也不等于第三名。
我们为什么要收集这些数据？一方面是为了满足我们的好奇心（Curiosity），另一方面是为了实用目的。比如，我想知道我的体重是不是偏胖。那我就有必须知道其他人的体
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重，然后将其和我的体重进行比较。这时，我想知道的就是“人类的体重”这样一个总体（Population）。严格地说，我需要去测量全球几十亿人的体重。但我没那么多钱去干这件事。而且，其实我的目的只是判断我的体重与那群与我相似的人相比，是否偏胖。所以我关心的其实不是人类的体重，是和我相似的那一群人的体重。也就是和我的性别、年龄、身高都很相似的那一群人相比，我的体重是否偏胖。这时，我关心的总体就是“青年中等身高的男性的体重”，我估计这虽然没有几十亿人，但也有几亿甚至十几亿人。
如果我们没法调查总体，那么我们就需要从总体中选一些个体来调查。我们希望这些个体的特征能反应总体的特征。这些被选中的个体就叫做样本（Sample）。从样本的选择方式来看，样本分为两种，一种叫好样本，一种叫坏样本。
好样本就是那些能真正反映总体特征的样本。比如，我想了解某一个幼儿园一共有多少男性幼儿。这个幼儿园大概有200个幼儿。如果我足够勤奋的话，那么我其实可以一个一个地去调查，然后就能找到答案。但我又很懒，所以我想只调查几个被选中的孩子。假设这个幼儿园一共有122个男性幼儿。而我选中了10个孩子，其中有6个男性，4个女性。那这个样本中的男性比例和总体中的男性比例差不多，可以说这个样本还不错。如果我选中的10个孩子，其中只有1个男性，9个全都是女性。那这个样本就很差，它不能代表总体。
如何从总体中选出好的孩子来代表总体？或者说如何选出好的样本？最简单但同时也是最难的方法，叫做简单随机抽样（Simple random sample）。在简单随机抽样的方法下，那200个孩子，每一个都有二百分之一的概率被我选中。我们可以给这200个孩子用1
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到200来编号。然后用计算机随机生成下1到200之间的随机数。这样就能完成简单随机抽样的过程。或者把这1到200写在纸条上，把纸条揉成团然后搅拌均匀，再随机抽纸团来完成简单随机抽样，这样也可以。
这个方法听起来很容易，但困难点也很多。当总体会变化时，我们没法给总体编号。比如，我们想知道所有鼻炎患者中的男女比例。但问题是，不断有人在得鼻炎，也有人从鼻炎中痊愈。而且全球有这么多得鼻炎的人，我们一个个去编号再随机抽，也很不现实。但是这个简单随机抽样的精神，我们还是要记住。因为我们在实际调查中，很容易犯一个错误。就是我们实际选中的样本，很多时候其实只是最方便调查的那些样本，而不是最能代表总体的样本。很多心理学研究名义上是研究人类的某种特征。比如，研究当人类受到赞美时，会不会表现出更多的利他行为，例如给公益组织捐款。但实际上，心理学家去做这个研究的时候，有可能只调查了她那个大学的学生，甚至只调查了心理系的学生。而这样的样本就不具备代表性。我们关心的不是心理系的学生受到赞美时，会不会表现出更多的利他行为，我们关心的是人类。
在我们的日常生活中，很多人只从身边的朋友那里获得信息。这样也会产生坏的样本。假设你的朋友们都对爱情小说感兴趣，这很容易让你有一种错觉，以为全人类都对爱情小说感兴趣。而简单随机抽样的精神告诉我们，不要偷懒，不要以为自己和自己的朋友很具备代表性，自己或者自己的朋友应该成为被选中的孩子。
在收集数据时，除了不要偷懒去选择方便获得的样本而不是真正的好样本之外，我们还要注意一个幸存者偏差（Survivorship bias）。幸存者偏差的本质，就是有些很重要的
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数据，我们因为种种原因没有收集到，而能收集到的数据，并不是总体的好样本。
在战争时期，我们想要知道飞机的那些位置更容易中弹，然后选择去加固这些部位。我们去机场调查，发现机翼上弹孔很多。那么我们是否应该加固机翼呢？当然不是。因为我们调查的这些飞机样本并不是能代表飞机总体的好样本。那些发动机或者机舱中弹的飞机，因为坠毁所以无法幸存下来被我们观察到，而发动机和机舱才是真正需要加固的部位。
有时，我们会看到一些成功人士的经历与众不同，比如乔布斯和比尔盖茨都没有正常完成他们的大学学业。这可能让我们以为，不正常完成大学学业的人就更容易取得成功。但问题是，乔布斯和比尔盖茨不是这种人的好样本。那些没有完成大学学业且没有取得成功的人，因为没有“幸存”下来被我们观察到，所以我们就很容易忽略这群人。
那些相信算命的人可能会说，他们经常在媒体上看到有算命先生成功预言的案例。但实际上，当算命先生预言失败时，没有哪个记者会因为无聊而去报道这种司空见惯的事情。只有当一个算命先生因为巧合而成功预言时，不懂统计学的记者才会抢着去报道这种误人子弟的新闻。
在收集数据的过程中，我们还要注意很多细节。比如概念的界定要清晰。问题的表达不要有暗示性或者不当的预设。而且要注意被调查者可能因为我们的调查行为而导致的调查误差。如果问卷设计得很长，那么我们能收集到的样本就不是有代表性的样本。我们只能收集到那些有耐心的人做出的回答。在大家进行利用互联网发放调查问卷时，特别要注意这一点，因为我们无法控制哪些人会回复问卷。如果大家没有办法避免这些调查上的问
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题，那就只要记住一点，别太把自己的这种调查当回事，也不要太信任那些非权威机构的调查。
总体看来，如果一个调查没有花很多钱，那么这个调查通常是不太好的调查。因为好的调查通常需要调用很多人力物力资源，需要花很多钱。至少请一个专业的统计学专家就要花很多钱。而大家在网络上看到的许多调查结果，都是不懂统计学也不愿意花钱的人做出来的，不要太当真。
统计学是一门学科，我无法在短短的一个小章节中把统计学完全讲清楚。统计大致可以分为描述统计（Descriptive statistics）和推论统计（Inferential statistics）。前者是用统计学的方法来描述一个事件或者一个现象。而后者是在完成描述统计之后，用获得的数据来推测总体的情况。关于统计学，我们有很多知识点要讲。要讲集中量数（Central tendency）和差异量数（Dispersion），要讲正态分布（Normal distribution）和Z分数（Z-score），要讲假设检验（Hypothesis testing），要讲参数估计（Estimation theory），要讲方差分析（Analysis of variance）等等知识。我建议大家自己买一本统计学的教材来读一读，或者去上一门统计学的课，系统性地学习统计学。
双盲实验的魅力
在进行因果解释时，人类最有力的工具，就是实验法（Experimentation）。大家已经知道了什么是变量。变量就是人类对世界的数量化的认识。人的身高是一种变量，大象的体重是一种变量，一年中下雪的天数也是一种变量。有些维度难以量化，比如人类的聪明
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程度，敏捷程度。但我们可以发明智商测量等量表，去尽可能地量化这些维度。
有了各种各样的变量，人类就开始去寻找这些变量之间的关系。这个时候，统计学的作用就能得到充分的体现。我们可以有各种复杂的计算方法，有各种实用的数学模型，来探索变量之间的关系。其中，相关（Correlation）这个概念格外值得注意。相关就是指变量之间是有联系的，不是互相独立的。我们有三种相关，一种是正相关，也就是一个变量增加时，另一个变量也增加。比如人的年龄和身高在一段时间内就是正相关。另一种是负相关，也就是一种变量增加时，另一种变量反而降低。人的年龄和身高在一段时间内也可能是负相关。还有就是零相关，也就是两个变量之间没有明显的关系。比如中国的人口数量和南美洲的地震次数这两个变量之间就应该是零相关。
大家要注意，两个变量有相关关系，并不意味着两个变量有因果关系。A和B在统计上相关，有可能是A导致B发生，也可能是B导致A发生，也可能是另外一个变量C同时导致A和B发生。假设我们发现，学历越高的人，家中就有越多的书。那么，学历这一变量和书的数量这一变量就是正相关的。但会有哪些可能导致这个正相关呢？可能是高学历者会买更多的书，也可能是买了更多的书使得此人拥有更高的学历，也可能是高学历和买书有互相促进，互为因果的作用。当然，也可能是“有钱”这个第三变量，导致此人拥有高学历和拥有更多的书。而要确定变量之间真正的因果关系，我们就需要做实验。
实验法的核心，就是控制变量。这个世界上的变量何其之多，几乎所有变量都有些或多或少的关系。但我们最关心的，是少数变量之间的关系，是一个变量和另一个变量有没有因果关系。如果仅凭调查和统计，我们无法做出因果判断，因为和A相关的不仅有B，
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还有C、D、E、F等等。所以我们需要在实验室条件下，保持C、D、E、F等等变量不变，然后调整变量B，看变量A是否有相应的变化。
就让我们以药品检验为例，向大家介绍一下如何做实验。如何判断板蓝根能否治疗感冒？我们能发现，确实有人患了感冒，然后吃了板蓝根，然后感冒好了。但我们能说感冒好了的原因是吃了板蓝根吗？要如何设计一个实验，去判断吃不吃板蓝根这个变量，是不是导致感冒好没好这个变量的原因呢？
如果在最理想的条件下，那我们就要找上百甚至上千个人。然后将这些人随机地分成两组。将这两组人都暴露在感冒病原体面前，使得这群人都患上感冒。其中，我们让一组人吃下板蓝根，另一组人则不做处理。接下来，我们就观察，那组吃了板蓝根的人，感冒痊愈的速度和数量，和没有吃板蓝根的那群人，有没有差异。假设不管吃没吃板蓝根，两组人都是三天后感冒就好了。这说明板蓝根没有效果。假设吃了板蓝根的那组人，感冒一天后就都好了，没吃板蓝根的要三天后才好，这说明板蓝根有效果。
大家以为这个实验设计得怎么样？如果大家都是初中生或者小学生，那这个实验设计成这样，也算是合格了。幸好，国家食品药品监督管理局的人，是不会雇佣小学生和初中生，来设计实验检验药品的作用和食品的安全性的。真正好的实验，还要控制更多的变量。在药品检验中，我们还要用双盲实验（Double-blind experiment）。
换言之，我们不仅要让一组人吃下板蓝根，还要让另一组人吃些淀粉之类的无关物质。这样就能保证两组人都吃了点东西，而不是一组人吃了东西，另一组人没吃东西。我们还
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不能告诉这两组人，究竟是哪一组人吃了板蓝根，又是哪一组人吃了淀粉。而且我们还要设置一组人什么东西也不吃，作为对照组。否则的话，我们无法验证安慰剂（Placebo）的作用。
安慰剂就是没有物理作用但是有心理作用的东西，在一些止疼剂的作用里，安慰剂能发挥90%的作用。在板蓝根的例子里，如果吃了板蓝根的人在三天后，感冒痊愈了，但吃了淀粉的人，在三天半后感冒也都痊愈了。啥也没吃的人，在4天后痊愈了。那我们可以说，板蓝根本身几乎没有药理作用，几乎都是安慰剂的作用。而且，安慰剂的作用也不大，因为不吃安慰剂，也只是延迟半天痊愈而已。
不让参加实验的人知道自己是否接受过实验处理，这就是单盲。既然叫双盲实验，那还有一盲呢？还有一盲就在于，让做实验的人也不知道哪些人接受了实验处理，哪些人没有。单盲实验能检验安慰剂的作用，而双盲实验不仅能检验安慰剂，还能排除实验人员的期望所导致的实验误差。从一堆小白鼠中随机抓取几只，分给两组人去做实验，测验这两组老鼠在走迷宫任务上是否有成绩上的差异。虽然小白鼠是随机抓取的，但是却告诉一组人，分给他们的那几只都是天资聪颖的天才白鼠，告诉另一组人，分给他们的都是比较蠢的普通白鼠。如此一来，我们控制了白鼠本身的能力，唯一的变量就是实验人员对白鼠走迷宫成绩有了不同的期待。而实验的结果也正如我们所料，那组“天才白鼠”的成绩比普通白鼠要高不少。而这成绩之间的差异，不是因为白鼠自身，而是因为实验人员对它们的期待有差异。这就叫期望效应（Expectation effect）。期望效应其实就是实验者的实验操作不严格所导致的。所以，在药物检验中，为了防止实验人员的期待对实验结果造成影响，我们就要做双盲实验。
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顺带一提，没有任何中药通过了严格的双盲实验。这个双盲实验的威力也不仅仅在于检验药物是否有效。任何涉及人类感受的变量，都可以做双盲实验。一百万元的小提琴，拉出来的声音是否真的比一万元的小提琴要好听？一千元的酒是否真的比一百元的酒要好喝？五千元的衣服穿起来是否比五十元的要舒服？杰出艺术家的名画，是不是真的比美术学院刚毕业的学生的作品要好？在双盲实验下，没有了安慰剂和期望效应的作用，变量之间真正的关系在我们面前就会一览无余。
章末小结
首先，我提到了人类与其他动物之间，有一点很大的差异，那就是人类对解释有着异乎寻常的追求，而这也是有益的。因为能解释现象，就能预测现象甚至控制现象。
人类对万事万物的解释，大致可以分为两种，一种是目的论的解释，也就是以拟人化的方式，通过说明某个目的、意图来解释某类现象。这种解释用在解释部分人类行为，是简便有效的。但一旦用它来解释更多现象，就会陷入误区。
另一种解释，则是更强有力的机械论解释，机械论解释就是在自然科学和社会科学中很常见。它是指建立一个理论模型，然后说明现有的观察数据符合这些模型，这样就能解释这些数据。我们还能通过这个理论模型预测未来可能出现的数据，甚至利用这个模型，去操纵一些变量，使得未来能出现我们希望出现的那些变量。
为了能更好地解释万事万物，人类发明了数学，其中统计学在“解释”活动中绝对功
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不可没。我们知道如何正确地进行抽样调查，我们还知道了变量这个基础性的概念，知道了变量之间可能有三种相关关系，分别是正相关、负相关以及零相关。并且，仅仅有相关是不能够推断出因果的，为了确定变量之间的因果关系，我们需要进行控制变量的实验研究。在实验研究中，双盲实验就是一类非常严格但又非常优秀的实验设计方法，它能帮我们确定变量之间的因果关系。因为它不让主试（Experimenter）和被试（Subject）知道哪组被试经过了什么样的实验处理，这样就能排除安慰剂与期望效应的影响。
每个人对这个世界都有一套朴素的（Naive）解释，每个人都有自己的一套朴素物理学、朴素生物学、朴素心理学、朴素经济学、朴素社会学理论。这种朴素的、常识性的理论，通常都具备一定的预测能力。但比起专业的科学物理学、科学心理学、科学经济学、科学社会学来说，无论对已有数的解释能力还是对未来可能出现的数据的预测能力，朴素理论都很差劲。
然而，我们每个人的时间和精力都很有限，每个人不可能同时成为一名专业的物理学家、生物学家、心理学家、经济学家、社会学家。这就使得我们在进行解释时，首先要意识到自己的能力有限，然后还要去主动寻求专家的帮助。不过也要留意，专家也可能出错。
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第十四章 最后再说几句心里话
有些话，是作者借他人之口所说。而这些话，是作者直接对读者所说。
如果你没读懂，那很可能是我没写清楚
能坚持读到这里的读者，相信已经不多了。绝大多数人买书或许只为两种目的，一种是书中不费脑子的娱乐内容能让自己开心，另一种是书中的知识内容能让自己产生确认偏误，“我原先所想的果然没错，书上都是这么写的。”
而我这本书，没什么娱乐性，还包含许多违反大众常识的内容。相信乐意买的人应该不多。哪怕是买了这本书，能坚持认真读完的，也肯定是少数。这其中有我的责任，我并不是一个专业的写作者，文笔并非我的长处。再加上知识的诅咒（Curse of knowledge），使我难以将自己的知识分享给那些不具备这些知识的人。我平时习惯了使用理论模型来思考，使用专业术语来交流，这导致我很难切身体会到，那些还不具备我脑中知识的人，究竟是如何思考问题，看待这整个世界的。
知识的诅咒也是导致教育十分困难的原因，自己懂是一回事，让别人懂则是更难的另一回事了。如果读者你没有读懂书中的内容，那我建议你责怪我的写作水平不够，然后去找更好的书来读。不过，绝大多数读者恐怕只会做前半步。
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在这本书的初稿完成后，我曾花费不少时间进行反复修改。这种修改确实能改进这本书的质量，但这种收益是边际递减（Diminishing marginal return）的。假设这本书的初稿是85分，我刚开始投入10个小时来修改，可以让它增进到90分，提升了5分。再投入10个小时修改，可以让它增进到92分，增进了2分。再投入10个小时修改，或许只能让它增进到92.1分，仅仅增进了0.1分。
这种边际收益递减的规律，体现在我们生活中的方方面面。例如经济收入对主观幸福感的增进，知识量对预测能力的增进，摄入美食的量对满足感的增进……不过读书并非如此。读同一本书，那么第一次读收获最大，第四次读，收获自然没有前几次那么大。但我们其实不会只读同一本书，人们会广泛地阅读不同领域的书，而每个领域的第一次阅读，总会令人格外迷醉。
说回本书的最后一个章节。最后这个章节并没有太多知识性的内容。但它并不是最不重要的章节。从系列位置效应（Serial position effect）来看，开头和结尾是最重要的。人们往往难以回忆起某个事件的中间过程，对开头和结尾的印象倒是最为深刻。因为开头所造成的第一印象会持续影响人们对于中间过程的解读。如果本书的开头让你感到反感，那么你在读书的过程中或许一直在挑我的错，想着给我打差评。如果本书的开头让你感到有收获，那你在读书时，就会站在我的角度，去体会这些知识的魅力。
关于人们对一整个事件的体验与评价，峰终法则（Peak-end rule）做出了很好的概括。它是指，人们并不是根据整个过程的总体体验来评价一个事件，而是根据在这个事件中所体验到的最高峰感觉与结尾的感觉，来决定对整个事件的评价。套用在阅读这本书上。你
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们会根据这最后的第十四章，以及之前十三章中，对你们影响最大的一章，来评价这整本书。
我想在这最后一章中，从导游的角度，简单回顾一下我们已经走过的旅程。前言与导读无非是介绍书的由来，还有一些我难以压抑的吐槽。第一章是希望大家对全书内容的重要性有充分的认识，将人类比作智能机器人的隐喻也奠定了全书的基调。第二章则是一些科普内容，让大家意识到了智人的愚蠢与聪慧。如果第二章打破了一些人的世界观，那么第三章则是重新建立世界观的过程。波普尔的三个世界理论，对我们认识这整个世界，有很大的帮助。第四章的篇幅最长，如果我没有忍住的话，那第四章的长度会变成现在的数倍。这或许体现了我对认知科学的偏爱，毕竟，人类的认知确实太有趣了。
第五章和第七章所谈论的推理与谬误的内容，可能是一些批判性思维课程与书籍的全部内容。它们对于批判性思维能力的提升，或许是最为立竿见影的。而第六章则是出于我对哲学的学科认同，强调了对概念的定义与分析的重要性。第八章解释了什么是“解释”，还提到了统计学和双盲实验对于解释的作用。第九章则是介绍了一些如何判定信息的可信度的原则。第十章是科学哲学的内容，为第九章所提到了以科学为第一信任原则做了辩护。第十一章则是伦理学的内容，日常生活中的许多争论，其实都可以还原为道德观的差异，这一章的内容能帮助大家在道德判定中，发挥出理性的作用。第十二章的修辞学，其实就是如何改变他人想法的学问。很可惜，讲道理并不是改变他人想法的最有效方式。第十三章的谓词逻辑，也许对于大多数人来说都过于技术化。不过掌握谓词逻辑之后，对我们的思维严谨程度会有不小的提升。
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而这最后的第十四章，就让我这个作者偷偷懒，想到哪就写到哪。以前老师在下课前总会说，“最后再说几句”。我也一样，最后再说几句，虽然这几句加在一起，有一整个章节那么长。
学习之路没有任何捷径可走
时不时地，我会认为自己是一个非常幸运的人。因为我所感兴趣的东西，恰恰是我最在乎的东西，而且也是我所擅长的东西。
我是一个主观幸福感（Subjective well-being）很高的人。这并不是因为我拥有多少物品。我一向很厌恶消费主义（Consumerism）的价值观，人们会争相购买那些他们其实不需要的东西。但这并不怪他们，每个人都需要管理自己在他人心中的印象，至少也需要维持自己在自己心中的良好形象。很多人就是靠自己所消费的物品来定义自己。这些人需要占有足够昂贵的物品，购买足够高价的服务，才能向他人和自己宣告自己的价值。而对我来说，我有钱也不会去买那些没有实用价值的奢侈品。我可以把这钱捐给更需要它的人，哪怕是烧掉这些纸币，也能降低整个国家的通货膨胀程度。
虽说我并不太在意自己在他人眼中的形象，但我也同样要维持自己在自己眼中的良好形象。我之所以生活得很开心，一方面是由于我的基本物质生活有了保障，另一方面则是由于我对自己的行为还算满意。在我看来，一个人的价值在于为他人创造价值，为社会创造价值，为人类文明创造价值。而我为人真诚，待人公平。我每天都在学习和进步，随着我能力的提升，我为他人创造的价值也就越来越多。我的行为符合我制定的精致的功利主
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义规范伦理学体系。比起口袋里有多少钱，我更在意自己脑袋里那团神经网络的结构和它所表征的知识。
我是一个好奇心很重的孩子，什么玩具都想拆开看看里面有什么东西。我很喜欢知道各种各样的知识，了解各个学科的理论模型。物理学、化学、生物学、地理学、数学等等学科，在我看来都十分有趣。也许是出于好奇心，也许是出于野心。我希望能解释所有的现象，自然现象、社会现象、心理现象等等。在别人不会问“为什么”的地方，我依然会感到困惑。在别人给不出“为什么”的时候，我想要给出“为什么”。所以我会持续终身地学习，心理学、社会学、经济学、语言学等等学科，都能在一定程度上满足我的好奇心。但这些学科中总有一些概念，被当做是理所当然的前提。可我不能接受这种“理所当然”。在阅读本书的过程中，你们会发现，我对“讲道理”有一种偏执的追求。我希望能为所有的概念给出“X之为X”的理由。
幸运的是，我在学心理学的过程中，接触到了语言哲学的书，从此便一发不可收拾。哲学对精确性的追求，对逻辑严密的要求，恰好能满足我的偏好。研究科学的科学哲学、研究语言的语言哲学、研究心灵的心灵哲学、研究逻辑的逻辑哲学、研究推理形式的逻辑学、研究存在之本质的形而上学、研究知识的认识论、研究道德的伦理学等领域的书籍，占据了我书架上很大一部分空间。很多人都会感到困惑，学哲学究竟有什么用呢？而我却从来都不会怀疑哲学的用处，因为在我思考任何问题时，我都能体会到哲学带给我的优势，一种对清晰、严谨的极致追求。
同样令我庆幸的是，我在系统地学习哲学（严格地说，应该是分析哲学风格下的哲学）
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之前，就系统性地学过心理学了。我充分理解了心理学对实验方法的强调，能明白数学模型在心理学中的价值。而科学的两大核心方法，就是实验方法和数学方法。心理学的专业训练，让我对人类的行为和认知过程有了更清晰的认识。社会心理学研究社会中的人类行为，而人类是一种社会性动物，所以社会心理学几乎无所不包。变态心理学研究不正常的人类行为，从反面让我更清晰地意识到人类心理过程的复杂性。人格心理学研究人类跨越时空保持相对稳定的行为模式。认知心理学则以计算机比喻为核心，从信息处理的角度看待人类的内隐的认知过程和外显的行为。演化心理学则有一个更为宏观的时空框架，它从演化视角来解释人类的现有的心理模块。生理心理学（神经心理学）则从神经系统的角度来看待人类的行为和认知，它更像是生物学而不是心理学。更流行的称呼，应该是把这个领域称之为认知神经科学。
除了哲学和心理学这两个我最为擅长的领域之外。我还学过微观经济学、行为经济学（实验经济学）、博弈论，还学过社会学理论、社会学，还学过生物学、语言学等学科。在这些领域，我不敢说自己掌握得有多好，但它们依然是我脑海中的“思想图书馆”的一部分。
不得不承认，我个人的学习轨迹与绝大多数人都不一样，感兴趣的东西也和绝大多数人都不一样。我的某个朋友能记住NBA所有球队的名称，所在的城市，球队的成员，成员的名称和球衣编码，球员们所打的位置，在历史上的表现等等。因为这是他的兴趣，所以他能很轻松地记住这些东西。对我而言，因为不同学科的知识和理论就是我的兴趣，所以我能记住那些杰出的死人或活人的思想。
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那些持有读书无用论观点的人，或许会问我，学这么多东西，究竟有什么实际用处呢？我想，这些人所指的实际用处就是赚钱，就是爬到比别人更高的位置上。知识可以起到这些作用，但如果知识仅仅被用来起这种作用，那真是大材小用。根据三个世界理论，拥有更多的知识，就是拥有了更大的世界。在这个更大的世界里，风景也更加美好。哪怕是以纯粹自利的目的，我学这么多的不同学科的知识，至少能让我自己看到更大的世界，从而过得更加开心。
而在本书中，最令我遗憾的，就是我无法把这些知识全部分享给大家。这并不奇怪，我都不记得自己花了多少小时来学这些东西。要我在薄薄的一本书中，向大家讲完我这些年来所学到的东西，是不现实的。而且，我知道的东西越多，我知道自己不知道的东西也变得越来越多。如果把已知的东西比作一座小岛，而把未知的领域比做大海。那么当我的知识小岛的面积越来越大时，小岛的周长也变的越来越大，与未知大海的接触面自然也越来越大了。不同的人有不同的学术专长，大家可以从更优秀的人那里学习经济学、社会学等领域的知识，不必对我有盲目的信任。
任何期待读完一本书就能具备批判性思维能力的人，都是在痴心妄想。我们总是幻想着能找到一本武林秘籍，一瓶灵丹妙药，只要读完秘籍，服下妙药，就能成为当世的绝顶高手。其实，这个世界上没有秘籍，也没有妙药。在学习的旅程上，每一次的进步都需要脚踏实地，没有捷径可走。
如何更好地学习？
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虽然说学习之路无捷径，但是一些小方法和技巧能让大家走起路来更加顺利。对于大多数人来说，学习是一个枯燥无聊的过程。但对我来说，学习非常有趣。同时，在这个满是自我夸奖的时代背景之下，我也必须迎合时代的潮流，坦率地承认：我是一个很擅长学习的人。
所以，我给大家分享六个我个人的学习经验，希望能对大家有所帮助。
1.将学到的新知识和已有的旧知识建立密集的联系：不知道大家背单词的时候，有没有这样的体会。有时候，一个孤立的单词很难记住，但将意思相似或者同词根的多个单词联系在一起背，会更容易记住。
这是因为，人类的记忆过程是一个信息编码、储存和提取的过程。在茫茫脑海中漫无目的地提取某个信息，是非常困难的。如果我们把每个人的大脑里的知识比喻为一座图书馆，那么必须把图书（知识）放在带有正确索引号的书架上，才能成功找到这本书（提取记忆）。
就我的个人体会来说，绝大多数人在接受了K-12阶段的基础教育与大学的高等教育之后，脑袋里面确实都建立了一个图书馆。但是图书馆里的大多数书都散落在地上，根本没有建立起书架（系统且有关联的知识结构）。
我学的东西很多也很杂。心理学、哲学、经济学、社会学等学科的知识，我都在学习。我能用这些学科的理论模型去分析问题、处理数据，就是因为这些知识在我脑袋里不是一
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团浆糊状的无用之物。它们之间是有密集的联系的。哲学对基础概念做出分析，心理学研究人类的行为和认知机制，经济学也研究人类的行为， 不过与心理学的侧重点不一样，它更关注交易行为和经济决策。我对社会学的关注更多在于社会学理论，马克思（Karl Marx）、韦伯（Max Weber）、涂尔干（Emile Durkheim）、布迪厄（Pierre Bourdieu）、福柯（Michel Foucault）等人的想法，在我看来都很有趣。
这些知识在我的头脑里构建起了一个密集的网络，有许许多多事实性的知识，微观的有神经细胞的结构，宏观的有世界现有的各个国家的地理、经济以及政治现状。这些事实性的知识是为了理论和模型服务的，大家可以把它们想象成原材料，经过理论模型的处理，就能输出有价值的结论。
既然学知识就像是搭建图书馆，那么基础越牢固越好。初等数学，基础的物理学、生命科学的知识，如果不熟悉的话，不管大家现在是从事什么样的工作，都建议去补一补这方面的知识。同时，我也强烈推荐大家学一学统计学和逻辑学。它们作为工具性知识，无论在什么学科都会用到。
学习新东西的难度，其实就在于这个新东西和你脑袋里已有的旧知识结构相比，究竟有多大的差异。而对我来说，我的脑袋里已经有了一个复杂且庞大的知识图书馆，那么新东西对我来说，也不是那么新了。等到大家把自己的思想图书馆搭建到一定的规模，就会发现学习就会变得越来越轻松。因为你会发现，你所学到的新知识总是很容易就能与已有的旧知识联系起来。人类的知识本来就是一张大网，它们从来都不是独立的孤岛。你所掌握的知识越多，你在世界3中所建立的知识王国，风景就更加秀丽。
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2.与他人分享你所学到的知识：如果只是被动地读书、听讲，哪怕当时能记住，能通过考试甚至拿到高分，但时间久了以后，还是容易遗忘。因为人类对信息的加工深度也影响记忆的效果。这里插一句，心理学的入门课叫做普通心理学，普通心理学中会有一个章节，专门讲人类的学习和记忆机制。大家可以先把这个章节学了，然后利用这些心理学原理，帮助自己更好地学习和记忆信息。
什么叫信息的加工深度？其实这个和上面讲的“在新知识和旧知识之间建立联系”是类似的。加深对信息的加工，就是对信息进行更深入的处理。比如，我现在给大家写书分享我的知识，这就是对我脑袋里已经有的知识的一种更深的处理。我要考虑怎么遣词造句来表达我已有的知识。我会重复那些事实性知识（简单重复也能帮助记忆），我会利用模型式的知识处理我以前没遇到过的新问题，这对那个理论模型也是一种更深的应用。
如此一来，我脑袋里的知识就会记得更牢固。我还记得我给别人分享康德的道德律令时的场景，我还记得我给朋友讲斯滕伯格（Robert Sternberg）的爱情三元理论时的细节，我还记得我从历史的时间维度和朋友分享分析哲学的诞生与发展，谈到我感兴趣的维特根斯坦（Ludwig Wittgenstein）、塞尔（John Searle）、丹内特（Daniel Dennett）、邱奇兰德夫妇（The Churchlands）等人的思想。与他人分享知识，一方面让其他人有所收获，一方面也让我自己的记忆更加牢固。
这种知识的分享也可以是辩论式的。因为他人并不总是被动地听你讲，他们会提出问题，等待你回答。每个人都有一个自己特有的世界3的疆域，每个人有自己独特的学习经历和知识结构。当我的思想与他人展开激烈的碰撞时，当我从他人那里得悉一个全新的看
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待问题的视角时，我不仅仅是把已有的知识进行了更深度的加工，这些知识在加工的过程中还会有程度不等的改动。我之前写过一篇文章，讲双方在争论问题时，究竟谁才是赢家。其结论是，错误的一方较之正确的一方更有收获。因为错误可以改正，而正确却无法变得更加正确。
3.建立学习的激励机制：任何一个活动都需要激励（Incentive）。一个社区网站需要有用户激励机制，才能吸引更多用户，鼓励已有用户生产内容。公司也需要有一套员工激励机制，才能让员工更高效地工作。学习同样要有一套激励机制。我们在学校的学习的确有一套激励机制。学习好的学生，考试成绩通常也很好。而这样的学生会被老师和同学以及自己的家长视为优秀的学生。来自他人的社会评价就可以是一种激励机制。你学得很好，老师会表扬你，家长给你买新玩具，同学们也都很羡慕你。哪怕你已经工作了，只要你从学习中提升了自己的工作绩效，领导很欣赏你，同事很佩服你，你自己的工资也上涨了，这些都是激励因素。
对于那些已经建立起学习激励机制的朋友，相信不用我说，早已意识到了学习的好处。但麻烦就在于，那些没有从学习中获得直接收益的人，往往不会积极主动地学习。这些人也许在上学时，学习不够好，成绩不够好，被老师和家长批评，被同学鄙视。这种人会开始厌恶学习，因为学习给他们带来的结果就是被老师和家长批评。
对于建立学习的激励机制，我没有太好的解决方案。我想起几个案例。大家可能有自己心仪已久的男神或女神。但男神或女神又特别优秀，和自己没有共同的话题。此时学习就成了一个有激励机制的因素了。比如，女神特别喜欢钢琴曲，那自己就有特别强的动力
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去学钢琴。男神对经济学特别感兴趣，那自己就对学经济学有十足的动力。
总之，大家要想办法建立一个学习的激励机制。比如，大家学了一个新知识，就到网上分享给他人，如果你说得足够很好，那么就会有人给你点赞。他人给你点赞，这也算是一种激励因素。
4.加入学习型社区：当你周围的人都是懒人，不愿意主动学习，没有进取心时，你也很可能变成一个懒人，从不主动学习，没有进取心。这是因为，人是一种社会性的动物，很容易受到周围人的影响。
当你周围都是那种学霸，每天学习非常用心，那我相信你也不好意思做那个唯一的懒人。看着大家都在学习，你很可能也从众地跑去学习。同时，你们还能一起讨论学习到的知识，这又进一步加深了对知识的记忆。
有时候，来自他人的压力比来自自己的压力要强得多。我给自己安排了好多读书计划，说今天要读多少，明天又要读多少。但很多时候，我都没有完成这些计划。不过也有例外，如果我答应别人要写书评，要做分享。那么那本书我就会读得特别快。死线（Deadline）果然是第一生产力。
学习型社区有很多。中小学生可以试着和那些学习好的小朋友一起玩。大学生可以加入读书会等社团组织。哪怕是工作了，也可以在网络上找到各种各样的学习型社区。
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5.找到自己喜欢的学习方式：不同人可能对学习新东西的方式有自己独特的偏好。我很喜欢看书，听别人讲也行，和别人讨论也可以。但有些人就是不爱看书，他们更爱通过声音的方式来获取新知识，他们愿意与活人而不是书本打交道。
网络上有无数学习资源。TED上面有无数精彩的演讲。可汗学院（Khan Acadamy）上有很多学科的基础课程和高级课程。苹果的iTunes U上面有许多免费的课程。各个MOOC平台上有世界最顶尖大学的视频课程。或者，你如果希望更有动力学习，那也可以花钱参加那些培训班。既然钱都花了，那学习的动力应该会更强一些吧。
6.磨刀不误砍柴工，学习之前，要先掌握学习的方法论：暴雪公司（Blizzard Entertainment）开发了一款名为炉石传说的卡牌类游戏。在炉石传说中，我在天梯中玩到过传说等级，竞技场中也拿过十二胜，这意味着我在全球几千万玩家当中，是最优秀的那极少数人。
我为什么玩炉石传说玩得这么好呢？（没错，说这话时我一点都没有脸红。）这是因为，刚开始玩这个游戏时，我有三分之二的时间都在看攻略。我在看别人写的图文帖子，制作的视频教程，学习如何玩炉石传说这款游戏。
在玩炉石之前，我就已经知道了如何玩炉石。而绝大多数人，只是一股脑地去玩炉石，他们没有看攻略，不知道如何最优化自己的决策。我承认，看图文攻略比起玩游戏来说，是一个相对无趣的过程。但磨刀不误砍柴工，看攻略是让我成为传说级玩家的重要原因之一。
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对于学习来说也一样。大家也要看学习攻略。我这整本书就算是一种学习攻略。不过这更多地是一本泛泛而谈的学习攻略，对于各种各样的学习都适用。但是对于一些专门领域的学习，还有更专业更深度更特殊的学习攻略，大家也要去看。比如，如何学哲学，如何学心理学，这都有不同的攻略可以看。同样是背单词，有些人就是拿着词典从头到尾反复读，这种死记硬背的方式，导致你最后只记得abandon。但是，如果通过英语词根以及前后缀的组合来记单词，学习效果会事半功倍。
从学习这一概念的定义来看，学习就是经验使得行为或行为潜能发生了持久的变化。许许多多的现象都可以视作学习。不过我这里强调的更多是学习那些社会评价较高的知识和技能。比如学外语，学编程等等。而不是学会玩某种电脑游戏，学会如何更好地骗人。
思想是一种传染病
在这本书中，我给人类下了许多定义。人类是理性的动物。人类是语言的动物。人类是具备想象力的动物。人类是寻求解释的动物。这里，我又要给人类下一个定义：人类是观念的动物。
在动物中，寄生虫（Parasite）控制宿主的现象很常见。一些昆虫被寄生虫控制后，便会做出一系列自杀行为。比如，爬到高处然后被鸟吃到，然后寄生虫再通过鸟粪继续传播。寄生虫也可能控制宿主跳进水里自杀，然后寄生虫从宿主体内破体而出，在水中完成繁衍，再继续去感染其他宿主。
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观念就像是一种寄生虫，一种传染病。我们把自己看做观念的主人，把观念视为我们拥有的观念。其实，我们完全可以转换视角，把人类视为观念的奴隶，把观念看作是控制人类行为的主人。生命诚可贵，爱情价更高，若为自由故，两者皆可抛。大家看，为了“自由”这一观念，人类竟然连生存和繁衍都可以放弃。
母鸡是鸡蛋用来复制自己的工具，学者是图书馆用来复制自己的工具。而你们也可以把我视为观念用来复制自己的工具。我感染上了一些思想传染病，而现在我正在试图将这些病也传染给你们。当你们被成功感染时，这些观念也会控制你们的言行，然你们去传染给更多的人。这就是模因理论（Meme theory）。
我脑袋里的思想传染病有很多。这些病原体有物理主义的世界观，认为这个世界上没有任何神秘的东西，物理世界是因果封闭的。作为价值观的病原体则是功利主义，认为造福多数人类才是值得做的事情。而人生观的病原体则是自由主义和平等主义，认为每个人都应该平等地追求自由，无论是积极自由还是消极自由。而方法论病原体是理性主义，认为理性思考是解决问题的最佳方法。这种理性主义在今天就体现为科学主义，因为科学共同体就是理性的共同体。这里说的科学是广义的科学，包括数学、逻辑学与哲学。
观念控制着我的言行，让我不断地试图传播这些观念。与其说我希望大家也采用和我一样的世界观、价值观、人生观、方法论，倒不是说是这些观念正利用我扩大它们的影响力。而作为观念奴隶的我，却满怀使命感地去传染这些思想病。我想知道，大家愿意被我的思想传染病所感染吗？
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行胜于言
很多人说，道理我都懂，然而并没有什么用。他们说自己知道很多的道理，但却依然过不好自己的一生。
我不否认这个世界上的确有一些怀才不遇的人。但在今天，信息科技的快速发展，使得一个人想要隐藏自己的才华，都变得越来越难了。怀才就像怀孕一样，时间久了，真的很难不被发现。而如果你确实很长时间都没有被发现，你确实没有过好自己的一生，那么你就能得出结论：自己其实没有自己想象得那么有才华，自己其实并不是真的懂那些道理。
我看到过一个可能是虚构的故事。物理学家普朗克是量子力学的开创者之一，他拿到1918年的诺贝尔物理学家之后，全德国的大学都邀请他去演讲。每次演讲的内容其实都差不多，都是讲量子力学。普朗克的司机听了很多次演讲，对普朗克说，“你讲得这些东西太简单了，每次也都讲得一模一样，我都完全记住了。这样吧，下次演讲我替你上台去讲，你来做我的司机，怎么样？”普朗克听到这个提议，觉得非常有趣，便欣然同意了。而这个司机在接下来的几次演讲之中，也确实讲得很精彩，没有人发现有什么异常。不过在后来的一次演讲中，台下的一位教授提出了一个问题。而这位司机只能说，“你提的这个问题太简单了，让我的司机来替我回答一下吧。”
我们今天所生活的时代，是一个只需要花几秒钟就能从互联网上搜索到海量知识的时代。但这种依靠搜索和鹦鹉学舌般重复所表现出来的知识，并不是真正的知识。这个世界的绝大多数人，脑袋里面拥有的知识其实就是这种司机的知识。他们只是知其然，不知其
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所以然，知其结论，不知其理由。真正的真知灼见，是要付出很多时间和心力才能得到的。而我们人类又这么懒，能不努力，我们一定会选择不努力。
大道理很多人都会讲，但是人们其实不会看你怎么说，他们会看你怎么做。读完这本书的你们，其实也仅仅是看到了我是怎么说的，你们没有看到我是怎么做的。而作为本书的作者，我连你们是怎么说的都不知道，就更不知道你们是怎么做的了。
与很多人相比，我还很年轻。但是与我所敬服的克里普克（Saul Kripke）相比，我已经不年轻了。他年少时就已经做出了能够名垂青史，载名教科书的成就。而与这些最优秀的天才人物相比，我们其实做得远远不够。或者，哪怕不与这些天才人物相比，仅仅与那些朝着自己的理想目标而勤恳努力的普通人相比，我们仍有不少改进的空间。
我还有很多书没有读完，还有很多事没做完。在终身学习的道路上，我希望能和大家一道前行。
共勉。
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