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教会一个人理性有多难，一个初生的孩童，经过二十年的训练，就可以熟练的掌握物理学最前沿的知识，操纵那些在古典时代连幻想都想不出来的机器。

要一个人学会理性又有多难，在启蒙运动开始后，无数先哲对人的存在的意义和宇宙的规律做了无数的推演和思考。然而，我们这个时代，依旧是保守主义占了多数。

他们宁愿相信时间积累下人获得的经验，而非推理和验证。

记得阿法狗刚刚问世的时候，我跟朋友聊天的时候问过一个话题：教会机器思考，和教会所有人编程哪个更加困难。

或者，今天我们可以把这个问题扩展一下这个问题：

发现宇宙的“终极规律”和让所有人掌握认识规律的科学方法，哪个更加困难。

提及创新一次，我们往往想到的都是它带来的产业升级。而非，它所遇到的阻力。

所有的新潮与前卫，在它们刚刚出现时，都是小众的。

而从小众到大众的过程里，就有着“新人群”与“既得利益阶级”的对抗。

小到你妈觉得听流行歌曲都是坏孩子，不让你跟他们一起玩耍。

大到毕格拉斯学派把提出无理数的数学家丢进海里。

或许我们不得不承认，新的观念被大众接受，不是因为它道破了旧观念的不自洽性，只是因为，相信那些旧观点的人都死了。

而，在我们遇到与自己认知以外观点的时候，往往，我们都是用自己经验去否定它，而非使用更客观的推理对这样的观点做分析和判断。

于是，对世界的理解和判断，也成了一种对所持观点人群数量的比拼。而其本质，不过是又一场多数对少数的绞杀。

相对而言，理性主义者往往基于形式逻辑的推演和实验测试这两种不以人的数量和权威而转移的分析法，对事物进行剖析和解构。

基于这样的观念，他们更容易对自己观点里不自洽的部分进行否定，从而产生出能解释更多事物规律的范式体系。

在经济学中，有一个“完全理智人”的模型，有时喜欢对自己做这样的思维实验。否定掉一切所接受的信息，将自己重置后进入博弈模型，只寻找让自己或者整理利益最大化的方法。

而后，得出来的最优策略去反过来验证自己固有的思维体系。这时就能发现，许多观点它的产生并不是利益最大的，它看起来那么有道理，或许是自己从来没有去真实的思考它的前置条件。

我是个接受新事物很快的人，或许是因为我天生好奇，又或者是因为我很擅长提取特征值。

当我接手一项任务时，我很善于分析它考察的本质是什么，又如何最快满足这几项特征。

也许，是长期的数学训练让我形成了从复杂现实——抽象模型——找最优解——带入验证这样快速的反馈思路。

那么，构建“逻辑”模型的模型起点，又在哪里呢？

[此贴子已经被作者于2024/8/1 15:36:47编辑过]