- 大话机器智能:一书看透AI的底层运行逻辑
- 徐晟
- 1002字
- 2021-12-14 15:00:43
1.2.2 科学研究与模型
科学研究是人类认知世界的主要方法。它是一个漫长的过程:有人提出一个猜想、观点或模型,随后科学家们花上几十甚至几百年的时间去研究和验证它。很多猜想直到今天仍未得到解决。在这个探索的过程中,任何模型都是临时性的,只是提出一个符合当下情况的假设,不能保证永远正确。无论已有的观测数据与理论模型有多么一致,都无法确定下一次实验的结果。只要找到一个和模型不一致的观测事实,模型就要进行修正或摈弃。好的模型通常都要经过很长一段时间理论与实践的检验。总的来说,它有以下几个特点。
第一,模型要能描述现状。我们在生活中会接触到很多理论模型,但并不是所有的模型都是好模型。模型必须能较为准确地描述观测现象。做到了这一点,模型就具备了基本的使用价值。
举个例子,有人告诉你,老王是一个文质彬彬、乐于助人、工作细心的人。请问他更有可能是图书管理员还是农民?大多数人听到文质彬彬、乐于助人、工作细心这样的褒义词,会认为这更像是在描述一个图书管理员。但他们忽略了一个事实:男性农民的人数要比男性图书管理员的人数多得多,而有上述性格特征的人在任何人群中的比例都差不多。因此在没有得知进一步信息的情况下,我们应该认为他更有可能是个农民。这是好模型要还原的真相。
第二,模型要能预测未来。一个好的模型既要能够描述现状,又要能够从中总结出规律,对未来做出合理的预测。比如牛顿提出的万有引力模型,认为两个物体之间会有一种力相互吸引,这种力和两个物体质量的乘积成正比,与它们之间距离的平方成反比。这个模型的伟大之处就在于,它不仅能对历史数据进行解释,而且能以很高的精度预测太阳、月亮和行星的运动。
第三,在前面的基础上,模型要做到尽量简单。化繁为简一直是科学研究工作追求的最高境界。举例来说,公元2世纪托勒密基于地心说提出了一套完整的宇宙学模型,他假设地球是不动的,然后构建出一个大圆套小圆的模型,来预测行星运动的轨迹。虽然预测很精确,但模型设计得过于复杂,每次计算都很麻烦。随后到了16世纪,哥白尼提出了一个更为简单的日心说模型,他假设太阳是不动的,地球和行星围绕太阳做圆周运动,这样模型一下子就被简化了。后来,开普勒在哥白尼理论的基础上进一步修正,提出行星不是沿着圆周而是沿着椭圆运动,使得预言和观测相一致。从此,人们抛弃了复杂的大圆套小圆的地心说模型,开始逐渐接受地球围绕太阳转的观点。所以,更简单的日心说模型无疑是个更好的模型。