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内观正念百天打卡#27

练习内容：由吃李子噎住引发的正念疑案？

时长：60分钟左右

结果评估：吃李子也能噎住？不是吃的太快，而是太酸不愿多咀嚼。

酸的李子，噎住的果大，你说这两个事件连“相关性”都算不上，我告诉你这是因果。

啥？

打分: 8分

感受与好处：

从果大吃大果子噎住讲起。果大现在不管吃什么，嚼着嚼着就进入神游的冥想状态。于是吃个果子也能噎住。等等，这个“于是”用在这里，是想忽悠我冥想导致了“果噎”事件？

我读书少，所以不能轻易被骗。看似的因果不过是相关而已。

相关可就有意思了。我们都听过的故事，公鸡打鸣和太阳升起。可我说这俩不是相关，就是真因果，只是因果颠倒而已。太阳升起引发的公鸡生物钟，千百年来造就公鸡打鸣的本能。公鸡怕是压根儿没想过太阳和自己能有什么关系，一边坐拥农场的50只母鸡，一边斜眼看人类闲的发慌。

扯远了。

相关性和因果性，两个听的人认知起茧子的概念。上世纪的概率革命期间，如果怀疑阿司匹林到底能不能治头疼，就像你认为“公鸡打鸣所以天亮”一样荒谬。但现在我们都知道了，阿司匹林与头疼的因果性很大程度上也不存在，心理安慰剂效应而已。

再过百年，会不会后代看我们如同万年前的原始人？

果子大不大你眼观即可；果大吃的快不快，你甚至可以精确测量。可这果子酸不酸（对我来说酸不酸），这是大数据不能告诉你的。

因，为，事，发，当，时，没，有，数，据。

counterfactual，这是计算机神经网络深度学习算法里的一个概念。直译过来叫“反事实”，又是一个让人不明觉厉的怪咖，边去。大白话讲叫“如果没有，则会怎么样。”要是头疼的时候没有吃阿司匹林，头疼症状的痊愈会不会跟吃了药一样的效果，一样的周期？这个结果大数据不能告诉你， 机器学习不能告诉你。为啥？因为头疼的受不了，选择了吃药。我只能臆想一下如果没吃药会怎样。但除非进行大规模双盲可重复性测试。

机器不会思想实验。它没法提供你没有数据支持的算法。

要是果大没有噎住，你根本不可能知道我吃的李子是酸的。

你以为的因果性就是你以为的因果性么？

现在的公司，哪怕八竿子打不着也要说自己搞人工智能和大数据。数据只会越来越多，你下一步要担心的不是大数据人才不够，而是自己服务器存储不够。做硬件的人，永远在暗处发笑。

爆发吧，大数据。我们不愁卖服务器。

斯嘉丽她爹说，土地，永远是最稀缺的。

数据的廉价，在于它只能告诉你已经发生的。总结过去的经验，假象的规律，计算机就真的只被当成“快速计算”了。因为总结归纳人也会，我们训练机器像带孩子，一样往傻里教。

真正的因果性，是那些数据不能告诉你的：那些没有发生的可能事件。

当你能用数据把机器训练计算出没有数据的因果性，那才是赫拉利所说的神人。忽然想到那个底层逻辑，其实很接近探究人类的自由意志。

照目前的情况看，这个进程，应该比十万八千里，稍微近了那么一丁点儿。