1. “错误使用归纳演绎结论“是黑天鹅事件产生的最根本原因
在《“黑天鹅”事件,你不可忽略的事实》中,我们将黑天鹅事件称为“产生重大影响的小概率事件”。那么,黑天鹅事件天生就是稀有的。然而,即使再稀有的事件,只要现实世界的条件成熟,它就可能会发生。而塔勒布认为归纳问题是黑天鹅事件产生的原因之一。
这是一种非常简单的区分职业的方法,由此可以扩展到对不确定性的不同类型的区分,这把我引向主要的哲学问题——归纳问题,也就是如何给黑天鹅现象取名,让我把黑天鹅从一个逻辑上的僵局变成易于实施的解决方案,并把它根植于经验现实之中。
《黑天鹅》,第三章 极端斯坦与平均斯坦
归纳问题,就是使用逻辑学上的归纳演绎方法来解决问题的方法。因为归纳演绎方法的自身特点,它的理论并未向推理演绎那样丰富。
因为归纳演绎自身的各种限制,实际使用的人并未完全掌握,所以经经常出现各种错误的归纳结论。如书中的一个关于医生的例子:
医学上有一个首字母缩写词语NED(No Evidence of Disease),意思是没有证据表明存在疾病,但并不存在一个END缩写(Evidence of No Disease),即证明没有疾病的证据。
《黑天鹅》,第五章 不能只靠过去的经验来判断
虽然医学上有这样的传统,但它却经常被人们所忽视。因此,部分医生就会做出一个错误的诊断。当然,这些错误诊断大多数都没有引入什么副作用,或无法被证实,所以并未引起患者的怀疑。
医生这样的专业人士都会犯这种低级的逻辑问题,可以想像,这是一个多么普遍的错误。
另外,近些年信息技术高速发展,各种结论被证实或证伪的可能性大大增加。很多黑天鹅事件就被发掘和利用,所以现在是一个漫天飞黑天鹅的时代。
2. 归纳演绎的使用条件
既然黑天鹅事件的一个原因是归纳演练被错误使用。那么,使用归纳演绎的条件是什么呢?
“归纳演绎”分为“归纲”和“演绎”两个部分,它们的意义是:
- 归纳,顾名思义,就是通过一系列的事实总结出一个关于共性或特性的结论。
- 演绎,是将通过“归纳“总结出来的结论推演到其它同类事物上。
所以归纳演绎的结论是来源于事实,并高于事实的。它是事实的抽象。因此,归纳演绎有具备下面两个特点:
- 信息不全面
结论仅来源于那些收集到的事实,那些未被收集到的事实未体现在结论中。 - 它是一个充分非必要条件,即反向推论并不一定成立
如前面的介绍的医学上的NED与EDN的对比。在有证据的时候,可以证明有疾病;在没有证据的时候,并不能证明有疾病。这就是“信息不全面”引起的。
黑天鹅事件,就是人们认识到这个结论的“充分非必要”的特点引起的。
3. 如何避免黑天鹅事件
综上所述,正确使用归纳演绎的结论可避免该类原因的黑天鹅事件。下面介绍两种正确使用归纳演绎的方法:
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正确认为归纳演绎结论的条件,它是充分非必要条件
因为这些结论是充分条件,如果条件被满足,结论是可以成立的。但是条件非被满足,不能够证明任何结论。 -
结论要通过归纳演绎与推理演绎两种方法的证明
结论通过归纳演练得到,再被推理演绎证明。那么结论的条件就是一个充分且必要条件。结论就没有那么严格的使用限制。
但并非所有结论都可以适用上述的这两种方法。所以它的适用范围比较有限。
无论使用哪些方法,其关键都是要注意结论条件的类型,根据结论条件类型正确使用结论。
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