柏拉图在他的「理想国」中提出了一种非常朴素的哲学思想。 他认为在这个世界以外存在着另外一个理型的世界,在这个理型的世界里一切都是完美的。 而我们的现实世界是这个这个理型世界的不完美投影。 比如,理型的世界里有一匹马,这匹马是完美的,拥有一切马应该有的特质。 然而,在我们的现实世界里,有的马大一点,有的马小一点,没有一匹马是完美,他们全部都是理型世界中的马的不完美投影。

虽然,我们知道,这样的思想是非常朴素的,放在今天这个时代,这样的哲学思想已经不为人所接受了。

但是,在很多实践中,其实还能看到这种思想的延续。

在任何的科研领域,我们在分析一个问题的时候,往往都会假设一些先决条件,这些先决条件是我们分析、解决问题的基础。 我们会为这些问题创造出一个理想的「环境」,在这个理想的「环境」中,我们才能分析某个问题。 而这个理想的「环境」就像是柏拉图所说的理型的世界。 然而,悲哀的是,这样的理型的世界并不存在。 我们可以举出很多例子:

  • 在机器学习领域的入门课程中,我们往往会假设数据是没有噪音的,是一个完美的线性可分的数据,这样更容易让学生理解学习的过程。然而,在实际的实践,我们永远不会碰到本身就是线性可分的、没有噪音的数据。理想和现实中存在着巨大的差异。
  • 同样是机器学习领域,我们还会往往假设数据的特征都是离散化的,因为离散的数据点更加容易处理。但是,在很多情况下,我们也是无法得到离散化的数据的。比如身高、体重等都是连续的数值,将他们作为特征,需要进一步的离散化。
  • 在经济学上,最基础的假设就是每个人市场的参与者都是理性的。多少次股灾事件告诉我们,人是贪婪的,人很多时候是非理性的。

既然我们做出的假设,想象出来的「理型」的世界往往是错的,我们为什么还要做出这样的想象和假设呢? 答案非常简单,因为这样的假设能够简化问题的复杂度,有助于我们对问题进行分析。 这个世界是如此的复杂,人类的思维能力不足以展开全篇的分析,因此,只能借助于创造一个理型的世界进行分析。 这是人类分析复杂问题的唯一方法。 但是,我们需要牢记的是,这种分析得到的结果,并不一定是正确的。 因为我们是在理型的世界中进行的分析,而实际的应用场景却是在现实的世界中。

明白这一点是非常重要的.

过去很多的读书人,没有意识到这两个世界之间的差别,他们往往不自觉的活在了他们想象出来的「理想」的世界中。 这样的人,我们会赠与他们一个称号: 「纸上谈兵」. 历史上最典型的就是赵括了。

从这个角度来说,柏拉图和赵括有着相似的方法论。

更新日志

  • 2018年7月14日写作
  • 2018年7月15日发表

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