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01 犯错儿
犯“好”错儿才有价值

科学家们常会问我,你们哲学家为什么要在哲学史的教学上花那么大的力气?化学家一般只掌握一些在我们读书时顺便积累下来的化学史基本知识,许多分子生物学家似乎也不关心1950年之前在生物学领域里发生过什么。我的回答是:哲学史实际上是记录了一大堆非常有智慧的人犯下一大堆非常有诱惑力的错误的历史,如果你不了解它,就注定会再次犯下那些倒霉的错误。

因此我们要向学生教授哲学史,如果科学家们轻率地忽视哲学,那只能后果自负喽。没有哪种科学不包含哲学,只是有些科学家并不反思其中潜在的哲学假设。有时候,最聪明又最幸运的科学家很灵巧地躲开了陷阱,可能他们属于“天生的哲学家”,也可能他们确实有自己以为的那么聪明。但他们只是稀有的例外。我并不是说专业的哲学家就不会再犯那些错误,甚至他们还会为那些旧的错误辩护。毕竟,如果问题很简单,也就不值得哲学家们费心思索了。

有时,你只是不想冒险犯错儿,如果能获得一些具体、清楚、确定的东西,犯点错儿也无妨。犯错儿是取得进步的关键。当然,有些时候真的一点错儿也不能犯,去问问外科医生和飞行员就知道了。但是没有多少人知道,有时候犯错儿才是我们唯一的出路。很多在竞争激烈的大学中读书的学生都以自己不犯一丁点儿错为荣,他们认为,或者被人诱导着认为,这就是自己能比其他同学走得更远的原因。我发现我常常需要鼓励他们培养犯错儿的习惯,因为犯错儿才是最好的学习机会。学生们有时会患上“写作障碍”,浪费时间绝望地在起跑线上徘徊。“脱口而出!”我敦促他们。这时他们才能在纸上写点儿什么。

哲学家是犯错儿的专家。我知道这听上去像个拙劣的玩笑,但是请听我说完。当其他学科的研究者专心地为定义好的问题寻找答案时,我们哲学家还在绞尽脑汁地找寻那些含混不清、极其错误的东西,甚至无法确定正确的问题,更不要说正确答案了。提出错误的问题会令接下来的全部研究产生误入歧途的风险。只要发现了上述情况,你就可以认定自己做的是哲学家的工作没错!哲学是那种需要你首先想清楚应该问什么问题才能继续研究的学科,每个哲学领域中的研究都是如此。有些人讨厌这种事。他们宁愿自己需要回答的是现成的问题,这些问题做工精良,洗净了、熨平了,就等着他们来回答。这些人可以去做物理学、数学、历史学或者生物学研究。当然,有很多工作可以选择。我们哲学家喜欢研究的就是那种必须先把它们厘清,然后才能给出答案的问题。这个工作不是人人都能干的。不过,试试看吧,可能你会爱上它。

在这本书中,我时刻准备痛斥别人所犯的错误,可是我向你保证,我自己就是一位经验丰富的错误制造者。我犯过一些很棒的错儿,希望还能再犯更多。我写这本书的一个目标就是帮助你们犯“好”错儿,也就是那些能增进大家理解的错误。

人们总说:“先理论,后实践。”但犯错儿不只是学习的机会;从某种意义上讲,它还是人们学习或者做出真正创新的唯一机会。必须先做一个学习的人,然后才能学到东西。除非出现奇迹,否则人们只能通过两种方式真正学到东西:要么自己进步,要么接受进步者的安排和改造。生物的进化就是以大量残酷的试错为基础展开的,如果没有错误,即便尝试也将一无所得。就像美国著名作家戈尔·维达尔(Gore Vidal)说过的那样:“成功是不够的,必须还有人失败。”尝试可以是盲目的,也可以有着长远的考虑。对于已经拥有知识,但还没找到问题的答案的你来说,可以冒一次险,冒一次有着长远考虑的险。你可以三思而后行,从而在一开始就被已知所引导。你不必瞎猜,不过也不要瞧不起“瞎猜”哟;在通过“瞎猜”产生的所有造物中,最奇妙的那个就是——你!

就像我所写的其他书一样,本书的主题之一也是进化论,原因很简单:不仅对于生命而言,对于知识、学习和理解而言,进化问题也是根本且核心的。如果没有合理而完备的进化论知识,想要理解意义与观念的世界、理解自由意志与道德、理解艺术与科学甚至哲学本身,我们都会感到力不从心。

稍后我们将看到一些在处理更有挑战的进化论问题时所用的思考工具,不过现在我们只需要一些基本的认识。进化无法预测无目的突变通往何方,那是随机发生的DNA复制错误。大多数这种复制错误都没有结果,因为它们不会被读到,就像无关紧要的草稿纸,你没有也不准备把它们交给老师打分。一个物种的DNA就像一份打造新躯体的配方,大多数DNA从未参与建构身体的过程,因此它们常常被称为“垃圾DNA”。对于那些被读取出来并在生物体的生长过程中发挥作用的DNA序列来说,大多数突变都是有害的,事实上很多突变是可以立即致死的。因为大多数突变基因的“性状表达”是有害的,自然选择实际上将突变率始终保持在一个很低的水平上。你们身体的每一个细胞中都有着非常非常好的“复制机”。例如,你的体内有一万亿个细胞,每个细胞中都包含你的基因组的一个完美或几乎完美的复本,长度超过了30亿个字符,这是自你父母的精卵细胞结合时就为你的存在配好的配方。幸运的是,复制并不能做到绝对完美,因为如果它做到了,它更新的源头将会枯萎,进化终将停止。进化历程中的这些微小的瑕疵与“缺陷”反而是生命世界中一切美妙、复杂的设计的源头。我忍不住要说:如果真的存在什么称得上“原罪”的东西,那一定就是这些复制失误了。

犯错儿的要诀在于不去隐藏它们,尤其不能自我欺骗。与其在我们犯错儿后扭脸否认,不如成为自己错误的鉴赏家,打心眼儿里把它们视作一种艺术品,其实在某种意义上它们就是艺术品。无论面对什么错误,我们的反应常常是:“好吧,我不会再犯这个错儿了。”而实际上自然选择并不会有这种想法,它只是在那些犯了错儿的家伙们能够繁衍后代之前把它们从地球上抹去;自然选择也不会犯两次同样的错,至少这比较罕见。能够学习的动物的大脑中有某种相同的选择功能,比如能够学会不发出噪音、躲避电线、选择自己的食物。B. F.斯金纳(B. F. Skinner)等行为主义者把这种需要称为“强化”学习,带来不良结果的反应不会被强化,更不会“灭绝”。我们人类把这个功能提升到了一个更迅速、更高效的水平上。实际上我们可以反思自己的想法,也可以反思自己刚刚做过的事:“好吧,我不会再犯这个错儿了!”当反思时,我们会直接面对每一个犯错者都必须解决的问题:到底错在哪儿了?究竟我刚才做了什么,使自己陷入了这个窘境?关键在于利用错误当中那些特殊的细节,这样你才能在下次尝试时对错误有所察觉,以免重蹈覆辙。

我们应该都听过那种可怜的托词:“好吧,不过它当时看起来是个好主意!”这种托词似乎是一种愚蠢的标志,一种傻瓜似的反省,但实际上我们应该像欣赏智慧的基石一样欣赏它。任何存在,任何行动者,只要能够真心地说:“好吧,不过它当时看起来是个好主意!”那他就已经站在了通向卓越的门口。我们人类为自己的智慧而自豪,其标志之一就是我们能够记住自己之前的想法,并进行反思,反思我们怎么会有这样的想法,之前为什么会被它所吸引,以及哪里出了问题。就我所知,没有任何证据表明地球上的其他物种能够想到这一点。如果它们能的话,那就几乎像我们一样聪明了。

所以,当你犯了错儿时,应该学会深吸一口气,咬紧牙关,然后尽你所能地冷静、毫不留情地检查你记住的错误。做到这一点其实并不容易。人类对错误的自然反应是尴尬与愤怒(我们永远是对自己最生气),因此你必须努力克服这些情绪反应。尽管这是个有些古怪的实践,但是试着学会品尝你的错误吧,为将你引入歧途的怪癖被揭露出来而感到开心吧。当你把曾经所犯的错误中的所有养分吸干之后,就可以开心地把它们抛在脑后,向下一个伟大的机会前进了。不过这样做还不够:你应该积极地寻找机会去犯伟大的错误,只有这样,你才能从中吸取教训。

简单地说,这是一种我们在小学时就已经掌握的技能。回想一下你第一次做长除法时的感受:你看着两个无法推算的大数,不得不琢磨从哪儿入手,那是多么陌生、多么令你望而生畏的感觉啊。被除数是除数的六倍、七倍还是八倍呢?谁知道呢?你不必知道,只需要试一试,随便挑一个你喜欢的数,算算结果如何。我记得当老师告诉我应该从“猜数”开始的时候,我几乎震惊了。这还是“数学”吗?我怎么能在如此严肃的活动中玩猜数游戏啊?但是最终我还是像大家一样学会了欣赏这种策略之美。如果发现选取的数小了,你就换个大一点的重新开始,如果发现选大了,那就换个小点的数呗。长除法的好处在于,你总是可以算个结果出来,即使你第一次选的时候特别笨,那也只是多花点时间而已。

或多或少熟练地做出猜测,算出可能的结果,利用结果为下一步工作做出修正,这样的一般方法已经得到了广泛的应用。这个方法的关键在于,所犯的错误要足够清楚、精确,使得出的结果足够确定。在全球定位系统(GPS)发明之前,水手们在海上为船只定位的第一步工作就是做出猜测,他们会猜一个确切的经纬度,然后假设所猜的恰好就是他们实际所处的位置,按照这个位置推算出太阳此时在天空中“应处”的确切位置。当使用这一方法时,他们并不期待一击即中。没有这个必要。因为他们接下来还会测量此时太阳的实际仰角,并且比较前后两个数据。通过一番简单的计算之后,他们就会知道应该对最初的猜测朝哪个方向做出多少修正了。 使用这种方法时,一开始猜得很好当然是有帮助的,但必定会出差错也没有什么关系,重要的是错误要犯得清楚、明确,这样才有东西供我们去校正。GPS导航仪也是使用同样的“猜测–修正法”来确定它与人造卫星之间的相对位置的。

当然,你面对的问题越复杂,分析起来就越困难。这在人工智能(AI)研究中被称为赞誉分配问题或责备分配问题。搞清楚什么应该获得赞誉,什么应该被责备,是人工智能研究中最棘手的问题之一,而这也是自然选择所面对的问题。

在讲完其一生跌宕起伏或平凡无奇的故事之后,地球上的每个生物终将死去。大自然如何能够看穿所有细节的迷雾,搞清楚哪些是应当鼓励的、让它们继续繁衍生息下去的正面因素,哪些是应当惩罚的、让它们无后而终的负面因素,进而做出自然选择呢?难道我们祖先的亲戚们真的是因为眼皮长错了形状才灭绝的吗?如果并非如此的话,如何用自然选择的过程来解释我们的眼皮为什么恰好长成这样?

这个问题的一部分答案其实我们已经能够猜到了,像那句老话说的:“如果东西没坏,何必要修。”把原来一切保守的设计方案都留下吧,冒险的时候先准备一张安全网。自然选择会自动地把那些“到现在为止”管用的东西都保留下来,同时无所畏惧地开展或大或小的创新。只是那些巨大创新几乎总会立即导致死亡。这是一种巨大的浪费,不过没人能去计算。我们的眼皮早在人类存在以前,或者早在灵长类甚至哺乳类动物存在以前就被自然选择所造就了。它们用了超过一亿年的时间演变成了现在的形状,只在最后六百万年的时间里做了些小修小补,那时正值我们和黑猩猩、倭黑猩猩的共同祖先生活的时代。这个问题的另一部分答案是:自然选择包含了大量的个案,即使是统计上的微小优势也会自动积累。答案的其余部分则过于技术化,超越了我们现在所做的初级讨论的范围。

卡牌魔术师有一个效果惊人的绝招,起码最优秀的卡牌魔术师会这一招。我不想因揭秘一个魔术而激起魔术师们的公愤,因此我要讲的只是技巧背后的一般原理。一个好的卡牌魔术师明白,其实很多招数并不总是管用,反而要依赖运气。有些魔术成功的概率可能只有千分之一!这应该已经不能被称为一种魔术了。

我要讲的那一招是这样的:在告诉观众们你要表演魔术时,千万不要告诉他们是哪种魔术,你首先做那个成功率只有千分之一的魔术。当然,这个魔术几乎肯定要失败,这时你应该马上不动声色地做下一个魔术,比如一个成功率有百分之一的魔术,如果这也不成功(通常也会如此),那你就优雅地、悄无声息地开始第三个魔术,它的成功率可能有十分之一。现在最好也把第四个魔术准备好,假设它的成功率是百分之五十。如果这四个魔术都失败了(这种情况一般不太可能发生),你就表演一个不会给观众留下太多印象,但一定会成功的魔术吧。如果在表演时你总要依赖最后的安全网才能脱身,那可真是太不走运了。不过,只要高难度的魔术做成功了一次,观众们就会惊呆的。“这不可能!你怎么可能知道这是我的牌?”啊哈!你并不知道,是你聪明的瞎猜法给了你回报。通过把所有“错误”不露马脚地隐藏起来,你就创造了一个“奇迹”。

进化也是按照这种方式进行的:所有愚蠢的错误都慢慢消失了,因此我们看到的只是一系列惊人的成功。你们知道吗,有史以来绝大多数的生物都没有后代,但我们的祖先中却没人遭此厄运。想想从你的祖先一直延续到你的这一连串多姿多彩的人生吧。

舞台魔术与科学有一个很大的区别在于,魔术师应当尽一切办法向观众隐瞒他们的错误,而科学家所犯的错误应该公开。你把自己的错误公布出来,才能让别人从中吸取教训。这样一来,你也能从别人的经验当中获益,避免自己“一条道走到黑”。物理学家沃尔夫冈·泡利(Wolfgang Pauli)在批评他同事的工作时说过一句名言,他鄙视地说:“你的工作连错误都算不上。”一个给人以批评空间的清楚、明确的错误比一团糨糊要好多了。顺便说一句,这也是我们人类比其他物种聪明得多的一个原因。与其说我们胜在脑容量更大、大脑功能更强,或者具有反思自己过往错误的能力,不如说我们胜在可以相互分享个人在试错的历史中所获得的经验。

我很惊讶有那么多真正的聪明人并不明白,你可以把你所犯的严重错误公布出来并且表现得一点儿也不在乎。我知道,杰出的学者在否认他们犯过的错误时可以变得多么强词夺理。显然他们从来没有认识到,就算承认“哎呀,你是对的,我想我犯了一个错误”,也没人会吃了你。实际上,人们“乐意”看到别人承认自己的错误,也都乐意指出别人的错误。看到你承认了错误,心胸宽广的人会感谢你给了他们帮忙的机会,并给予你回报;而心胸狭窄的人则乐呵呵地看你出洋相。无所谓喽!反正所有人都是赢家。

当然,一般人们并不乐意纠正别人犯的“愚蠢”错误。你必须犯一些值得纠正的错误,无论如何要犯得有原创性,例如有的错误需要人在犯这个错的同时搭建一座有挑战性的思维金字塔,这就犯得很有特色,就像我们在卡牌魔术中看到的那样。谨慎地利用别人的批评,能把你从孤立无援的境地中解救出来。还有一个意想不到的好处是:如果你是一个勇于冒险的人,人们就乐意纠正你偶一为之的愚蠢错误,因为这些错误能够显得你不是那么特别,显得你也像我们其他人一样笨手笨脚的。

我认识一些特别谨小慎微的哲学家,他们在工作中从来没有犯过明显的错误。这些人往往不愿意干得太多,他们做的那一点工作也是非常原始的,对于这些人来说,除此之外的工作都太冒险了。指出别人的错误是他们的专长,这可以说是一项极有价值的服务了,但是只要他们犯了一点小错,别人却从来不会一笑而过。可以说,这是很不幸的,他们最好的工作也常常会因此蒙上一层阴影,比如被人们忽视,或被更大胆的思想家们驱动的当下的潮流所淹没。在第76章中,我们将会看到,虽然总的来说敢于犯错儿是件好事,但它也有不幸的一面。给你一个“元”忠告:对任何忠告都不要太认真哦! f/rouCQFlTomQQfQk4QpVOZAmFGAjKD0Qce216cl7JvCpuKydwulxaG3Me5B/+qI

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