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大数据时代的“盲人摸象”还正常吗

2023年04月11日 07:13   来源:深圳特区报   孙宝强

  盲人摸象是人们耳熟能详的成语,起源于佛经的一个故事,大意是几个盲人摸到大象的不同部位,得出大象的不同形象:摸到象腿的说大象是柱子,摸到象身体的说大象是一堵墙,摸到象尾的说大象是一条蛇。这一成语用来说明以偏概全的认识行为,经常用于比喻以偏概全、乱加揣测。这个词经常被作为贬义词使用,比如清代刘献廷在《广阳杂记》第四卷中说:“孙勉不知翻经切纬之意,广收杂物,金矢一囊,四呼如盲人摸象,仅得一肢,以为全体,而所得者是真非赝。”再如鲁迅在《这也是生活》中说:“给名人作传的人,也大抵一味铺张其特点……于是所见的人或事,就如同盲人摸象。”此外,还有“摸象众盲”“摸象三盲”“摸象人“等,用以比喻各持一偏之见的人们。

  其实,盲人摸象是正常现象。原因至少有四方面:一是世界上各种事物的现象复杂多样,二是事物的属性众多,三是事物在发展变化,四是人的认识有限。尽管我们一直梦想着全面深刻地认识事物,也取得了不少成就,其实我们还有很大差距,只能扬弃片面的肤浅,努力追求片面的深刻,当然未必能够真的实现。

  首先,来看事物众多,现象众多。以商品为例,今天世界上的商品已经达到上亿种,即使识别一类都难。按照国民经济统计分类,我国制造业有31个大类、179个中类和609个小类,谁能全面认识?很多情况下,我们认识世界只能从具体的现象出发,从观察中得出结论。如果我们只看书本上怎么说,往往会出现生搬硬套,造成笑话,这一点无需多说。

  接着,看属性众多的问题。现实世界中的变量太多,往往是多个变量同时影响一个事物,但是每个变量的影响程度不同,往往难以判断哪一个是主要的。这在很大程度上依赖个人的观察深度、判断能力。在判断因果关系时往往出错,恰恰是因为因果关系很复杂。任何一个事物,只看表面往往比较简单,如果深入下去则会相当复杂,需要探究其多种属性,可以说没有穷尽。比如,对于一块木头,我们早期只知道其具有物理和化学两种属性,说物理属性包括长度、密度、质量、体积,说化学性质则包括主要由碳元素组成,可燃,能够生产木炭、可用于造纸。现在则大大加深了,包括美学性质、药学等属性。

  事物是发展变化的,不是静止不变的。对于影响事物的变量来说,除了前文讲过的变量数量众多之外,变量自身也在改变,今天看来是重要变量,经过一段时间,此前的重要变量已经成为次要变量,甚至成为可以忽略的变量。这种情况就使得一个人很难清楚地认识一个事物,即使在一个阶段已经比较准确认识了,过了一个时期后又不能准确认识了。著名经济学家林毅夫曾说,从本质上来说,任何理论都是一种刻舟求剑行为,没有“放之四海而皆准”“百世以俟圣人而不惑”的理论。因为,当条件发生变化时,理论还得与时俱进。

  最后,看一下认识有限的问题。人是唯一的掌握语言的高级动物,在分工合作中沉淀了文学艺术,发展了科学技术,建造了宏伟建筑,登上了月球……不一而足。沿着从表面现象入手不断深入内部结构的大致线路,人类已经认识了诸多事物的结构和本质,比如早期医生看病重在望闻问切,主要看人的表象,眼下已经能够深入细胞,一项血常规都有10多项指标可供参考,这是巨大的进步。

  但是,我们还面临着诸多未知领域,席卷全球3年的新型冠状病毒就是一个案例。当一种新型病毒引起流行疫情暴发时,迫切需要解决两个问题:病毒是什么,它从哪里来,也就是病原鉴定和病原溯源。中国科学家迅速地解决了第一个问题,但第二个问题至今还没有答案。

  原因是复杂的,主要是两个矛盾:第一个是有限时间和无限现象的矛盾,人的精力相当有限,即使从二十岁工作到八十岁,只有15000天在工作,如果除去休息、应酬、生病等,真正用在认识事物现象研究上的时间相对于需要完成的任务明显不足,很多人在四十岁之后不断地压缩自己的任务清单,这是正确的选择。第二个是认识深度和广度的矛盾。在日益专业化情况下,知识越来越深入、越精准,同时也越来越狭隘,容易忽视相互联系的内容。有学者指出:“分科治学之下,学人的眼界日趋狭隘,没有成竹在胸,难免盲人摸象,无法庖丁解牛;刻舟求剑、缘木求鱼之事,日益习以为常,甚至天经地义。”比如,研究宏观经济的学者往往不研究企业,其实企业是经济的微观细胞,不研究企业也无法深入观察宏观经济。恰如有学者所言,纵然学者繁忙如蚂蚁,但多数因盲人摸象而众说纷纭、各执一端,纵然不能认定其所生产的知识全为虚假的、荒谬的,但往往是片面的、无效的,难以形成全面、系统的正确知识。

  认识世界时,几乎没有人生而知之,小概率是学而知之,大概率是困而知之。因此,盲人摸象在所难免。林毅夫曾说,任何理论都属于盲人摸象,经济学家所摸到的事实不一定是事实的全貌。

  当下已经进入大数据时代,人们盲人摸象还正常吗?有人说盲人摸象的根本原因是数据太少,人们没有办法做到全面判断。在大数据时代,数据可以让我们远离盲人摸象。试问真的是如此吗?恐怕还不是。首先,大数据当中有很多“噪音”,也就是无用的数据,所以大数据具有“大”和“杂”的特征。其次,大数据也不是全数据,也是现实世界的部分记录,因为有些事物是不可显现的、有的是时隐时现的,因此大数据还不可能全面地反映世界。最后,挖掘发现大数据的价值需要一定的技术手段,不是任何人都能够挖掘到其价值。

  回顾科学发展史,人们正是在不断地盲人摸象中前进的。对于光的认识,人们就经历了微粒说、波动说和“波粒二象性”三个阶段。如果把大自然比作那头“大象”,那么我们迄今所有的一切知识还远远不如那几个盲人对大象了解得多。现实存在着十分复杂的现象,比如金融领域的股市涨跌,真是难以预料。

  面对复杂问题,每个人都是“盲人”,盲人摸象不仅是正常现象,甚至是必然现象。我们要能够认识到自己的认识具有盲人摸象的特征,能够承认现有认识的不足,尊重别人的观点,积极地与人讨论商榷、交换看法,进而有望形成全面的认识。(作者系高级统计师)

(责任编辑:武晓娟)

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大数据时代的“盲人摸象”还正常吗

2023-04-11 07:13 来源:深圳特区报 孙宝强

  盲人摸象是人们耳熟能详的成语,起源于佛经的一个故事,大意是几个盲人摸到大象的不同部位,得出大象的不同形象:摸到象腿的说大象是柱子,摸到象身体的说大象是一堵墙,摸到象尾的说大象是一条蛇。这一成语用来说明以偏概全的认识行为,经常用于比喻以偏概全、乱加揣测。这个词经常被作为贬义词使用,比如清代刘献廷在《广阳杂记》第四卷中说:“孙勉不知翻经切纬之意,广收杂物,金矢一囊,四呼如盲人摸象,仅得一肢,以为全体,而所得者是真非赝。”再如鲁迅在《这也是生活》中说:“给名人作传的人,也大抵一味铺张其特点……于是所见的人或事,就如同盲人摸象。”此外,还有“摸象众盲”“摸象三盲”“摸象人“等,用以比喻各持一偏之见的人们。

  其实,盲人摸象是正常现象。原因至少有四方面:一是世界上各种事物的现象复杂多样,二是事物的属性众多,三是事物在发展变化,四是人的认识有限。尽管我们一直梦想着全面深刻地认识事物,也取得了不少成就,其实我们还有很大差距,只能扬弃片面的肤浅,努力追求片面的深刻,当然未必能够真的实现。

  首先,来看事物众多,现象众多。以商品为例,今天世界上的商品已经达到上亿种,即使识别一类都难。按照国民经济统计分类,我国制造业有31个大类、179个中类和609个小类,谁能全面认识?很多情况下,我们认识世界只能从具体的现象出发,从观察中得出结论。如果我们只看书本上怎么说,往往会出现生搬硬套,造成笑话,这一点无需多说。

  接着,看属性众多的问题。现实世界中的变量太多,往往是多个变量同时影响一个事物,但是每个变量的影响程度不同,往往难以判断哪一个是主要的。这在很大程度上依赖个人的观察深度、判断能力。在判断因果关系时往往出错,恰恰是因为因果关系很复杂。任何一个事物,只看表面往往比较简单,如果深入下去则会相当复杂,需要探究其多种属性,可以说没有穷尽。比如,对于一块木头,我们早期只知道其具有物理和化学两种属性,说物理属性包括长度、密度、质量、体积,说化学性质则包括主要由碳元素组成,可燃,能够生产木炭、可用于造纸。现在则大大加深了,包括美学性质、药学等属性。

  事物是发展变化的,不是静止不变的。对于影响事物的变量来说,除了前文讲过的变量数量众多之外,变量自身也在改变,今天看来是重要变量,经过一段时间,此前的重要变量已经成为次要变量,甚至成为可以忽略的变量。这种情况就使得一个人很难清楚地认识一个事物,即使在一个阶段已经比较准确认识了,过了一个时期后又不能准确认识了。著名经济学家林毅夫曾说,从本质上来说,任何理论都是一种刻舟求剑行为,没有“放之四海而皆准”“百世以俟圣人而不惑”的理论。因为,当条件发生变化时,理论还得与时俱进。

  最后,看一下认识有限的问题。人是唯一的掌握语言的高级动物,在分工合作中沉淀了文学艺术,发展了科学技术,建造了宏伟建筑,登上了月球……不一而足。沿着从表面现象入手不断深入内部结构的大致线路,人类已经认识了诸多事物的结构和本质,比如早期医生看病重在望闻问切,主要看人的表象,眼下已经能够深入细胞,一项血常规都有10多项指标可供参考,这是巨大的进步。

  但是,我们还面临着诸多未知领域,席卷全球3年的新型冠状病毒就是一个案例。当一种新型病毒引起流行疫情暴发时,迫切需要解决两个问题:病毒是什么,它从哪里来,也就是病原鉴定和病原溯源。中国科学家迅速地解决了第一个问题,但第二个问题至今还没有答案。

  原因是复杂的,主要是两个矛盾:第一个是有限时间和无限现象的矛盾,人的精力相当有限,即使从二十岁工作到八十岁,只有15000天在工作,如果除去休息、应酬、生病等,真正用在认识事物现象研究上的时间相对于需要完成的任务明显不足,很多人在四十岁之后不断地压缩自己的任务清单,这是正确的选择。第二个是认识深度和广度的矛盾。在日益专业化情况下,知识越来越深入、越精准,同时也越来越狭隘,容易忽视相互联系的内容。有学者指出:“分科治学之下,学人的眼界日趋狭隘,没有成竹在胸,难免盲人摸象,无法庖丁解牛;刻舟求剑、缘木求鱼之事,日益习以为常,甚至天经地义。”比如,研究宏观经济的学者往往不研究企业,其实企业是经济的微观细胞,不研究企业也无法深入观察宏观经济。恰如有学者所言,纵然学者繁忙如蚂蚁,但多数因盲人摸象而众说纷纭、各执一端,纵然不能认定其所生产的知识全为虚假的、荒谬的,但往往是片面的、无效的,难以形成全面、系统的正确知识。

  认识世界时,几乎没有人生而知之,小概率是学而知之,大概率是困而知之。因此,盲人摸象在所难免。林毅夫曾说,任何理论都属于盲人摸象,经济学家所摸到的事实不一定是事实的全貌。

  当下已经进入大数据时代,人们盲人摸象还正常吗?有人说盲人摸象的根本原因是数据太少,人们没有办法做到全面判断。在大数据时代,数据可以让我们远离盲人摸象。试问真的是如此吗?恐怕还不是。首先,大数据当中有很多“噪音”,也就是无用的数据,所以大数据具有“大”和“杂”的特征。其次,大数据也不是全数据,也是现实世界的部分记录,因为有些事物是不可显现的、有的是时隐时现的,因此大数据还不可能全面地反映世界。最后,挖掘发现大数据的价值需要一定的技术手段,不是任何人都能够挖掘到其价值。

  回顾科学发展史,人们正是在不断地盲人摸象中前进的。对于光的认识,人们就经历了微粒说、波动说和“波粒二象性”三个阶段。如果把大自然比作那头“大象”,那么我们迄今所有的一切知识还远远不如那几个盲人对大象了解得多。现实存在着十分复杂的现象,比如金融领域的股市涨跌,真是难以预料。

  面对复杂问题,每个人都是“盲人”,盲人摸象不仅是正常现象,甚至是必然现象。我们要能够认识到自己的认识具有盲人摸象的特征,能够承认现有认识的不足,尊重别人的观点,积极地与人讨论商榷、交换看法,进而有望形成全面的认识。(作者系高级统计师)

(责任编辑:武晓娟)

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