如何验证？

不管你是有了一个创意，或者有一个新的认识，或者发现了一条知识，或者发现了一种规律，或者通过机器学习得到一些结果，或者完成了一套理论的构建，或者在睡梦中获得了一条灵感，都需要验证到底是不是靠谱，是不是真理，或者是不是它在一定的范围内真的成立，这都需要验证。

怎么验证呢？

验证

第一步，当然是要清楚自己要验证的内容究竟是什么，并把它利用形式化的方法将它表达出来，即利用变量和变量之间的关系表达出来。

第二步，要清楚每个变量的取值范围，如果有N个变量，这N个变量的取值范围构成一个N维空间中的一个特殊的区域，这个区域就是自己的发现的适用范围。

第三步，如果你需要验证的知识体系太复杂，或者是一套理论，就需要将理论或者知识体系进行拆分，拆分成变量数目较少的知识条目，然后回归第一步。

第四步，针对第二步中的特殊区域中，去查阅文献、搜集数据、检索数据库，看看究竟能找到多少别人已经研究和分析过的研究对象，符合你的知识条目的有多少，不符合的又有多少？如果符合条目的相对较多，就可以继续考察第五步。

第五步，如果符合待验证知识的研究对象在适用范围内的分布，如果能够针对适用范围内具有覆盖适用范围，而不是分布在一个狭小的范围内，基本上可以相信你的知识是成立的。这就证明了知识正确性。但为了保险，还需要观察第六步。

第六步，试着能不能找出一些反例，或者一些条件不符合部分变量取值范围不满足知识适用范围的情况，看看这种知识是否还成立。如果这样就不成立了，那么他就说明了你发现的知识是客观存在的充分必要性条件。

第七步，当然，并不是所有的知识都可以找到前人已经发表过的研究结果。当哪儿都不能找到证明证据的时候，就需要设计实验进行研究。具体的实验设计，就是人为制造一些满足知识的研究对象。设计的根本原则就是这些研究对象需要均匀分散到知识的适用范围内。而实验技术从根本上讲，就是各变量的取值获取技术。

第八步，如果从技术上造不出满足条件的研究对象，或者变量不能测，无法设计实验。这时候，可以将待验证的知识当作一个模型，通过仿真这个模型，看看得出来的情景是否与现实一致。这即是虚拟实验。

第九步，如果这时候还不能验证，还可以考虑数学证明的路线来证明知识成立的理论必然性。

第十步，上述方法中，不管是数学证明、模型仿真、实验设计、文献数据等等各种方法，都有缺陷，而最终的验证方法是利用你的知识或理论指导下去解决问题，看看到底是否管用，这就是用实践检验。

没有经过验证的知识不是真知识；不能解决问题的理论不是真理论。想对科学做出真实贡献的人，验证不可缺少，不能自欺欺人（找些个例进行所谓的验证）、狐假虎威（依赖获取知识过程所用工具的先进性企图躲过验证）、掩耳盗铃（别人都不信，只有自己信）。