现代人的cost benefit analysis--大卫刘易斯读书笔记之二 -

分析哲学的现实意义----大卫刘易斯读书笔记之二

 

然而，talking Donkey是否为真，或者说talking donkey 的逻辑是否为真，对于一个现代社会运作在被民意时刻影响的构建方式下，的确意义非常重大。以前的社会和大数据真的没有太多关系，有关系的时侯往往出现在社会大清洗大动乱的时候---陈胜吴广，法国大革命，等等等等。

 "Trump是个撒谎的大骗子。"="川普是个老年痴呆。"

"拜登是个老年痴呆。"="拜登是个撒谎的大骗子。"

"泽连司机是个民族英雄。"="泽连司机是个灭国罪人"

"某某人是个种族灭绝份子。"="某某人是个权谋家"

"哥哥爱吃包子。"="哥哥爱吃饺子"

"英伟大的股票一定还会涨。"="苹果的股票一定会跌。"

这些关系国计民生的statement 本身的构建，和talking donkey这个概念的逻辑构建方式其实是一模一样的。我们人类在语言的基本单位上，娓娓道来一个又一个的故事，这也是我们和动物的根本差别。每一个故事的构建，都包含着真值逻辑和语言悖论的组合，我们对具体进行抽象，让抽象后的具体成为时间和空间的函数，是逻辑和想象的组合，然后便是摆在人前的批判。。。必须承认，每一个故事的后面，都代表了相当混乱的relations。以至于，我们不得不依赖于talking donkey来做一个帮助我们理解的简单模型。Talking是不是donkey的feature,是它的primitive feature,还是presentation feature, 以及如何成为donkey的feature, 无论如何, 已经和语言和思辨的伟大功能无法分开。明白这一点，就更容易明白演讲，畅销书，talkshow，和点击率极大的视频啥啥啥的成功方式。

Talking Donkey真的是存在的，尤其在这个信息满天，和人类的日常生活并不需要验证真实的世界里。我们现代人时时刻刻在sample一个我们并不知道本质的现象，然后接受为真。

二十世纪，量子力学的体系建立（1920s）, 概率论真理机制的建立（1929年俄文初版），分析哲学（1921）和认知论的深度延伸，到社会学科里消费社会（1970）的因物质丰富而物欲横流大众化且符号化，到二十一世纪的大语言模型广泛运用，无一不在指向“不可控”的“数据丰富”的概念。我们拥有的认知工具和我们认知领域内涵愈加丰富的脉冲波一脉相承。人类认知的本质是对因果的证明，还是对因果的取样观察，是这一些新兴理论在各自领域里对传统理论冲击的根基。源于---我们面对观察的世界relations已经太复杂，绝对不能由简单的一个只有极小的局部开发的大脑来解析。同时，我们每一个单独的个人对世界的本质理解，是绝对隔离的。如果我认为我的脑电波可以影响我女儿，我绝对会被我女儿认为是巫婆而不是她妈。因此，对世界的本质认知，必须能在个人的离散，和总体的混沌混乱中汇总------哪怕这个世界的确是单一创造的。---人类在历史上可以精确推断出海王星的位置，让人们误解或乐观相信我们将来或许可以推断大选的结果。为什麽这个是盲目乐观呢？首先, 预测实体和预测抽象的概念，无论使用什么方法，首先必须假设实体会独立于语言之外，抽象的概念则必须通过语言来构架----大选的结果是真实存在的，但是这个结果不会被一颗袭击地球的小流星炸出大坑。其次，预测哈雷彗星回归地球和民主选举的结构所需要解析以及投射的relation是完全不同的。就算我们未来可以精确预测大选的结果，而这两者的推断方法和逻辑必然是两个完全不同的方法论（世界观）。大家热衷于大语言模型的极大优势，就是predictive model准确度比其他模型高,。人们已经从蒙特卡洛方法进化到无需假定，只需学习数据，因为人们一般懒于理解准确性的本质。intuitively, "奥卡姆的剃刀"貌似是最能接受的逻辑原则来考察预测模型的精确性（同理于经济学的稀缺理论），但是其实它的合理性起源于经验---大部分人类情愿懒于理解----它只不过是cost benefit analysis的至简模型,完全没有真理性可言。

分析(语言)哲学的确构建了20/1世纪的通过文字解析认知的体系，它的形成，和我们社会的本质构建，和人类对自己的认知再次认知相辅相成，是一门伟大的哲学。

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虽然我无用功借了那么好几本书，也就翻了俩本。但是我可以安心还书去了：简单在油管上听听别人怎么解书或者博客上看别人侃大山，和去尽力真实接近大师们思考的深度，并不只是买蛋糕吃和自己做蛋糕吃的区别。放弃懒人的做法，做出现实的努力，懂得开始学习和欣赏大师们的argument的精妙之处，大概是能够去除自己无知的骄傲的第一步。能够品尝到这些argument的完整性，独立性，和建设性，无疑是无比美妙的过程。然后才能有建设性的批判---但是我实在是差太远了，否则我一定是二十一世纪横空的哲学家，现在的干活早就辞职不干，可以去当乡村教师了。人到中年以后，不愿挑战自己已经固有的知识领域，那就难得有什么事情值得激动的煽情冲击片刻。就算美食家能吃遍世界以后，如何能够更近一步诠释吃的艺术呢？我们对世界的认识的努力，因为我们的骄傲和无知，难道应该就此止步了么？？我们的自以为成熟，就是另外一个幼稚的开始吗？俺既然不是哲学家的料，那还是谦卑多点，尝试着把ML使好点。好比16岁以后需要让娃学会开车一样，ML其实也就是个和汽车一样的工具包，应用的难度会越来越低。下面计划和需要尝试仔细理解的第一本书真的是几十年前出版的<概率论沉思录>，但估计我肯定读不懂。因此必须极度认真地认识到，在这个世界大卖场里，大家都在卖观点。我若为偶尔能卖掉自己的观点而洋洋自得，的确是非常坐井观天的可笑事情。

注: Lewis thesis构成的主要概念 包括modality, closeness, content, 和properties。他对每一个概念的批判都非常精彩。他最主要argue的概念：isolation和plentitude----至此，他的理论基础和relation in metaphysics 以及概率逻辑论的精神异常神似。不再想浪费时间去研究分析哲学了，退书之际，还是需要感叹一声，这个世界，不知有多少人，包括我，在一个自由空间可以表达观点的多元世界里，只不过是在不停重复和延伸别人已经先驱的立论。但是我们又非常的自大和骄傲，并不知道我们集体地，赤裸地呈现在无形而深刻的观察思考之前---这就是大数据的时代，我们发掘到了，在人类的思考和上帝的发笑之间，还有一个精妙的世界。