如何从噪声中识别信号？理查德·费曼的7个技巧 | 5Y View

 

信息爆炸时代，我们常被淹没在各种错误、偏见、无效信息中。如何识别重要信息，从而将时间倾注在重要的事情上。诺贝尔奖得主理查德·费曼提出了一系列独特的、充满想象力的方法。

智慧是知道该忽略什么，专业很大程度上是指知道把注意力置于何处。创业者时常处于信息风暴中心，高效率地获取并识别有效信息，对做出高质量的决策判断至关重要，相信费曼分享的7个技巧对你会有所启发：）

评估信息是一项可以训练习得的技能。诺贝尔奖得主理查德·费曼曾针对此问题创造了一系列方法。在1963年的一系列演讲中，费曼论述了那个时代的一些基本问题（《一切的意义：一个公民科学家的想法》一书对此进行了记录）。与费曼学习法类似，费曼有另一种评估信息的方法，可供我们学习使用。

最为知名的是他在题为“这个不科学的年代”演讲中给出的一系列技巧。费曼举了很多例子来说明现实生活中的我们对事情的不科学态度，并提供了一些自己在科学领域如何处理不确定性、检验结论的方法。而这些方法也可以应用于我们的日常生活中。

“相信别人的知识和意见是一种肤浅的学习方式，我们必须使这些知识成为自己的。如同一个大冷天去邻居家取火的人，看到邻居家的火堆就烤起火来，却不记得自己此行的目的。倘若我们满足于他人知识的话，那与这个人大概没有什么区别吧，我们吃了一肚子的食物，倘若不及时消化吸收，那又有什么用？”——米歇尔·德·蒙田

值得一提的是，费曼也提到，并非所有事情都需要以科学的准确性来考虑。这些技巧如何使用将取决于你自己。

评估信息的7个技巧

当我们进入科学意义上的“已知”事物领域时，第一个技巧关于判断其他人是否真正了解他们的事物，还是在模仿他人：

“我用的方法很简单。如果你问他需要动脑子想一想的问题——也就是有洞察力、有趣、坦率、诚实、直接的问题而非刁钻的问题，看看他是否会很快卡壳。这就像一个孩子问天真的问题，如果你问一些幼稚的问题，如果他是个诚实的人的话，他可能不会立马作出回答。认识到这一点很重要。

我可以举个例子来说明这个世界不科学的一面，如果我们做得科学一点的话，这方面原本可以做得很好。假设两位政治家竞选总统，其中一位经过一个农场，被问道：‘对于农业问题你有什么打算？’他马上给出答案，侃侃而谈。

现在问另一位候选人：‘对于农业问题你有什么打算？’‘我不知道。我以前当过将军，但对农业可以说一窍不通。在我看来这是个非常困难的问题，因为人们已经为此奋斗了十二、十五年，甚至二十年，人们总认为他们知道如何解决农业问题，可见这个问题一定很难解决。所以我想可以解决农业问题的方法是，组织起一批懂农业的人，分析此前我们为解决这个问题而获得的所有经验，花一些时间，找出合理的解决方案。但现在我无法提前告诉你结论是什么，只能给你一些我会尝试使用的原则——绝不让每户农民的生活变得困难，如果遇到具体问题，要用具体办法来照顾他们……’”

如果你掌握了费曼的技巧，你可以轻松回答这种问题。你可以有根据的进行类比、考虑原则外的其他情况，可以坦率承认自己不知道的事情，并且在宏观与微观层面之间切换。

第二个技巧与处理不确定性有关。生活中很少有想法是绝对正确的，我们需要做的是利用现有的信息尽可能地接近真相：

“我想提一个有点技术性的想法，这是我们在处理不确定性时候必须搞懂的。一件事情是如何从‘几乎肯定是错误的’转变到‘几乎肯定是正确的’？经验是如何变化的？你将如何处理这种确定性的变化？从技术上讲这的确很复杂，但我可以举一个相对简单的、理想化的案例。

假设你有两种用来判断某事将要发生的理论，姑且称之为‘理论 A’和‘理论 B’。现在事情变得复杂了，在你进行观察之前，依据你过去的经验和直觉，你对理论A的确信程度要高于理论B。但假设你要判断的是一个测试的观察结果，根据理论A，什么变化都不会发生，但根据理论B，结果应该变成蓝色。结果是你观察到它变成了绿色，依据理论A你觉得‘这不可能’，进而你转向理论 B，你觉得“它应该变成蓝色，但也不是不可能呈现出绿色。

因此，这个观察的结果是，理论A的可信度越来越弱，而理论B可信度上升。如果你继续做更多测试，理论B的可信度会越来越高。顺便说一句，更多测试并不是简单地一遍又一遍重复同样的测试，不管你重复多少次，绿色的结果不会带给你确定性的提高。但如果你发现很多其他测试可以区分理论A和理论B的不同，通过大量积累这些结果，理论B的可信度就会增加。”

费曼在这里谈论的是灰度思维，将事物置于从“可能是真的”到“可能是假的”梯度的能力，以及我们如何处理这种不确定性，他并不是要提出一种方法来找出绝对的真理。

他的提议的另一个术语是贝叶斯更新——从先验概率开始，基于早期的理解，然后根据你之后学到的东西“更新”某件事的概率。这是一个非常有用的工具。

费曼的第三个技巧是认识到，当我们调查某件事是否真实时，新的证据和实验方法应该显示出越来越强的效果，而不是越来越弱。知识不是静态的，我们需要敞开心扉，不断评估我们认为自己知道的东西。

他使用了一个例子来分析心灵感应：

“位于弗吉尼亚州的一位教授多年来一直在做关于心灵感应的实验，这种实验大概与读心术类似。他在早期的实验中使用一套印有不同设计图案的牌（这种牌在当地到处都有售卖，人们经常玩），实验内容是，在其他人能看到牌并想着这张牌的情况下，你来猜测它是圆形还是三角形等图案。你会坐着，看不到牌，只能猜对方想的是什么。研究开始之初，他就发现了非常显著的结果，有人能正确猜出10到15 张牌，而平均来看猜对的应只有5张。更有甚者，有人可以近乎百分之百猜对所有牌，真是优秀的读心者。

许多人提出了一系列批评。例如，人们指出他没有计算无效的样本，只选择了为数不多的有效样本，就没有再统计了。此外还有大量的明显线索表明，看图者和猜图者之间存在着有意无意的信号传递。

人们对采用的技术和统计方法进行了各种批评，使得实验技术有了改进。结果是，虽然理论上猜对的平均值应为5张牌，但大量实验结果的均值却是6.5张，但再也没出现猜对10张、15张甚至25张的事情。因此，这一现象说明第一轮实验是不正确的。第二轮实验证明第一轮实验中观察到的现象是不存在的。但现在均值为6.5而不是5这一事实却为存在心灵感应带来了一种新的可能性，只是水平要低得多。这是一个不同的概念，因为，如果此前的事情是真的，那么在改进了实验方法后，这种现象就应继续存在，也就是说，仍能猜对15张牌。为什么会降到6.5张？因为技术改进了。现在的问题是，6.5仍然要比理论上的统计平均略高一点，这时人们对它的批评会变得更加细致，并注意到一些不起眼的效应可能会对结果产生的影响。

根据该实验教授的说法，在测试过程中，人会感到疲倦。有证据显示，这时受试者猜对的概率会有所降低。但如果你剔除掉那些猜中率较低的个案，那么统计规律就不准了，统计均值变得略高于5，等等。因此，如果该受试者疲倦了，那么最后两三组数据就应剔除掉。事情就这样不断地改进。结果显示心理感应效应仍然存在，但现在均值已降到5.1，因此，所有的实验表明6.5也是虚假的。现在问题是5会怎样……我们可以永远这么追问下去，但关键是，实验总有误差，这些误差的来源很微妙，不可能穷尽。但我不相信这一实验研究证明了存在心灵感应的原因是，随着技术的改进，这种效应不是变强而是变弱。总之，每一次后续实验都驳倒了前面实验的所有结果。如果记住这一点，那么你就可以理解这种情况了。”

如果我们要获得真正的真相，就必须完善我们的探究和实验过程，始终注意微小的影响因素。否则，我们可能会不断受折磨，直到结果符合我们的期望。如果我们小心翼翼地完善测试，而测试结果却一直变弱，那么它很可能不是真的，或者至少与最初的假设并不一致。

第四个技巧是提出正确的问题。不是 "可能是这样吗？"，而是 "实际上是这样吗？" 许多人常常被前者所吸引而忘记了问后者。

“这就引出了我对各种概念的第四种态度，就是问题不是是否会存在可能性，而是出现的可能会是什么，发生的到底是什么。

你一再证明这有没有可能是飞碟没有任何作用，我们必须提前猜测我们是否要担心火星人的入侵。我们必须作出判断，它是不是一个正在飞行的飞碟，这种想法是否合理，有多大可能。这些判断我们通常基于经验，而不是只看它有没有可能，因为一般人无法充分了解事情发生的可能性具体有多大。因此他们不清楚很多理论上可能的事情实际上都不可能发生，说每一件仅存在理论可能性的事情都将发生这是不可能的，所以你觉得有可能的大多数事情其实是不真实的。事实上，这是物理学理论的一个普遍原则：无论你想的是什么，十有八九都是错的。因此在物理学史上，称得上正确的理论也就五到十个，我们想要的也就这些。但这并不意味着所有事情都是错的，有错的话我们总会发现。"

第五个技巧是，不要使用给你提供线索的相同数据来做结论。你不能在某件事情已经发生之后再去判断它发生的概率，那是偷梁换柱。必须让实验前置，它才有意义。

“很多科学家甚至不明白这一点。第一次与人争论这一点时我还只是个普林斯顿大学的研究生，当时心理学系有人正在做小鼠比赛实验。他有一个T形迷宫样的东西，让小鼠在里面走，它们或走向右边，或走向左边等。心理学家在这些测试中的一般原则是，通过安排使事情偶然发生的概率变得很小，实际上小于1/20。这意味着，他们的法则出错的可能性只有1/20。但计算小鼠是向右还是向左的概率的统计方法就像计算掷硬币的可能性一样，很容易搞清楚。这个人设计了一个实验，想要证明什么我已经不记得了，大概是看小鼠是否会总向右转。反正他得做大量测试，否则的话它们跑向右就可能是偶然的，因此要使得出错概率小于1/20，就必须多次做实验。这种实验是很难做的，但他做到了足够多次。结果他发现这样做实验得不到确定的结果。小鼠时而向右，时而向左。

但他注意到，小鼠的跑向有着明显的交替性，开始向右，然后向左，接着再向右，然后再转向左。后来他来找我，说：“帮我计算一下出现交替的概率，看看它是否小于1/20。”我说：“大概是小于1/20吧，但不算数。”他问：“为什么？”我说：“因为事后计算本身就没有任何意义。你看，你发现了特殊性，所以你选择了特殊的考虑。”

小鼠向两个方向轮流跑这一事实暗示存在这种可能性，如果他想检验这个假设，看看是否超过1/20，他不能用原先的数据来进行，他必须重新设计另一个实验，看看它们是否存在交替性。他这么做了，结果证明假设是错的。”

第六个技巧是，我们必须使用适当的统计抽样来了解我们是否知道自己在说什么。

“技术上还有一个方面，那就是统计抽样，在我说他们试图安排实验以便得到1/20的概率时，我提到了这个想法。统计抽样这个主题的数学性比较强，我不想详细介绍，但总体思路很明显。如果你想知道有多少人身高超过六英尺，于是随机挑选一些人来量他们的身高，你会发现可能有四十个人身高超过六英尺，因此猜测每个人都如此。这听上去是不是很愚蠢？

其实也不是。如果你按能否通过一个低矮的门来选出100个人，那肯定会弄错。如果你通过观察你的朋友来挑选这100个人，你还是会错，因为他们都来自这个国家同一个地方。但如果你挑选的方式与人的身高没有任何关系，而且从这100个里面找到了40个身高超过六英尺的人，那么推断说在1亿个人中有4000万个身高超过六英尺的人。到底要多少个样本才合适是可以精确搞定的。实际上可以证明，精确度要想达到百分之一，你必须有10000个样本。人们没有认识到要达到这个精度是多么困难。只为1%或2%的精度，你需要1万次的尝试。"

最后一个技巧是，要认识到，许多错误是由于信息的缺失。这个问题可能很难防范，我们很难知道错过了哪些可能改变我们想法的信息。

费曼举了一个简单的占星术案例来证明这一点：

“现在看看世界上所有这些不科学的、奇特的东西所带来的麻烦，我认为其中有很多事情其实并不是因为思考上有多么困难，而只是由于缺乏信息。特别是占星术，信的人有很多，毫无疑问，有很多这样的人。占星师说，有些日子去看牙医要比其他日子好。如果你生在某一天的某个时辰，那么你在某某天坐飞机就更安全。这些都可以按星相位置采用一定法则计算出来。如果真是这样，那将是非常有趣的。保险行业人员会对此非常有兴趣，他们可以按照占星术规则来改变投保人的保险费率，因为这些人在这些天里坐飞机安全性更高。但星相师从来没有做过测试，检验哪天是做生意的好日子，哪天是坏日子。这些问题从未被确定，那占星术到底有没有用？

也许它是真的。但另一方面，有非常多的信息表明它不是真的。因为关于如何工作有效率，人是什么，世界是什么，那些星星是怎么回事，你看到的行星又是怎么回事，是什么让它们不停地绕行，两千年后它们会出现在什么地方，所有这些问题我们都完全清楚。我们没有必要抬头看才知道它们在哪里。此外，如果你非常仔细地读读不同占星家编的书，你会发现它们彼此矛盾，这时你怎么办？最好就是不相信它。那一套东西根本就没有证据，纯粹是胡说八道。

你之所以会相信这些事情的唯一原因就是，关于星星和世界以及其他事物的信息是普遍缺乏的。如果这种现象存在，那它就会是极其显著的，会在所有其他现象面前表现出来。除非有人能用真实实验向你证明，能将相信的人和不相信的人放在一起做测试，否则就没理由听他们摆布。”

最后想说的是：智慧很大程度上是知道应该忽略什么，专业很大程度上是知道把你的注意力放在哪里。如果你掌握了费曼的这七个技巧，它们也许会帮你避免很多错误。

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