2025-8-13 杰睿
每個人都說：“相信你的直覺。”但
沒有人解釋你的直覺是如何思考的。
查爾斯·皮爾斯做到了。
他稱之為溯因推理——最佳猜測的邏輯。從想法到假設(shè)的跳躍。這種思維方式并不能保證你一定正確，但能讓你足夠接近事實(shí)，值得一試。
19世紀(jì)末，皮爾士（發(fā)音為“purse”）提出了一個關(guān)于人類如何形成信念的模型。這種信念的形成并非等待神靈的啟示或遵循完美的規(guī)則，而是從不確定性入手，對我們自以為知道的事物感到不安，并形成一個值得檢驗(yàn)的猜測。
他通過自己的工作創(chuàng)造了“探究”一詞。這種邏輯如今在早期產(chǎn)品戰(zhàn)略、設(shè)計(jì)研究和推測性人工智能提示中隨處可見。但大多數(shù)人從未聽說過它，或者從未聽說過他。
皮爾士是一位邏輯學(xué)家、數(shù)學(xué)家、物理學(xué)家，以及許多其他領(lǐng)域的專家，他是美國實(shí)用主義的奠基人。但他真正癡迷的是我們?nèi)绾涡纬尚拍?hellip;…以及如何改變它們。
他相信真理并非唾手可得，而是需要你努力奮斗才能獲得。而獲得真理的途徑并非加倍努力……而是甘愿犯錯。
對于皮爾士來說，懷疑并非弱點(diǎn)，而是真正思考的開始。
他概述了人類推理的三種基本方式：
皮爾斯認(rèn)為，溯因推理是思維的起點(diǎn)，是所有洞察力的源泉。它引領(lǐng)新想法進(jìn)入思維領(lǐng)域，讓產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)能夠推測某個指標(biāo)下降的原因，讓設(shè)計(jì)師能夠預(yù)見到混亂的發(fā)生，讓研究人員能夠提出正確的問題——而不僅僅是分析數(shù)據(jù)。
溯因推理是從觀察到可能性的飛躍。從“這到底是怎么回事？”到“也許是這樣”。它并不能保證你是對的，但它能給你提供一些可以測試的東西。
演繹法起源于亞里士多德，它從普遍真理出發(fā)，并由此推理。
如果所有人都會死，而內(nèi)特是人類，那么內(nèi)特也是會死的。
非常簡單。無需猜測。
它是系統(tǒng)、策略和自動化的邏輯。它是工程師確保代碼正常運(yùn)行的方式，也是合規(guī)團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)違規(guī)行為的方式。演繹是我們利用已知知識進(jìn)行推理的方式。但演繹并不能產(chǎn)生新的見解。它只能驗(yàn)證符合規(guī)則的內(nèi)容。我喜歡這樣理解：演繹建立在現(xiàn)狀之上，而不是可能實(shí)現(xiàn)的。
歸納法也源于亞里士多德，但經(jīng)過以下思想家的擴(kuò)展：弗朗西斯·培根和大衛(wèi)·休謨，反之亦然。它根據(jù)觀察到的情況推斷可能發(fā)生的情況。
到目前為止，太陽每天都會升起，因此，明天它大概也會升起。
它是科學(xué)、分析和機(jī)器學(xué)習(xí)背后的邏輯。它能發(fā)現(xiàn)模式、發(fā)現(xiàn)趨勢并標(biāo)記概率。歸納推理能告訴團(tuán)隊(duì)用戶做了什么，但不一定能告訴他們?yōu)槭裁醋觯蛘呦乱徊皆撟鍪裁础?/span>
它很強(qiáng)大，但都是事后諸葛亮。它是一種回顧。沒有溯因推理來構(gòu)建問題，也沒有演繹推理來施加約束，歸納推理只是收集數(shù)據(jù)。它只是觀察，卻不知道究竟要尋找什么。
皮爾士不僅研究我們?nèi)绾瓮评恚€研究我們?nèi)绾蜗嘈牛约盀槭裁村e誤的信念如此難以動搖。在他1877年的論文《信念的固著》中，他列舉了人們判斷真理的四種常見方式：
其中只有一種說法歡迎質(zhì)疑。其他說法則鼓勵安慰。它們之所以讓人感覺真實(shí)，是因?yàn)樗鼈?/span>一直以來都讓人感覺真實(shí)。可能是因?yàn)槟硞€可信的人說過這些話（錨定效應(yīng)），也可能是因?yàn)樗鼈円子谥貜?fù)，難以質(zhì)疑。
信念并不總是來自證據(jù)。它來自情感、重復(fù)，有時甚至是便利。
這就是為什么人們會繼續(xù)從事有害的工作，并相信陰謀論。這就是為什么整個團(tuán)隊(duì)圍繞著一個在啟動會議上感覺正確的想法展開工作，但之后就再也沒有被重新討論過。
皮爾斯的警告不僅僅是哲學(xué)層面的，它非常實(shí)用：
如果你忽略了懷疑帶來的不適，你也就忽略了學(xué)習(xí)的機(jī)會。
大多數(shù)現(xiàn)代設(shè)計(jì)工作都始于一種直覺。你注意到一些事情。你猜測它發(fā)生的原因。你驗(yàn)證這個猜測。
這就是綁架。
你不是在證明必然為真，也不是在確認(rèn)可能為真。你是在問：這里可能發(fā)生了什么？
這是探索研究和旅程地圖的核心。真正以人為本的設(shè)計(jì)。這種設(shè)計(jì)需要長時間地與模糊性共存，以便從中汲取經(jīng)驗(yàn)，而不是停留在幻燈片上假裝自己已經(jīng)知道了。
問題？
我們不會把溯因推理當(dāng)成一門技能來教。我們把它當(dāng)成直覺。高級設(shè)計(jì)師“大概知道”的東西。
我想皮爾斯不會同意。對他來說，溯因推理不是魔法，而是邏輯。溯因推理是可以訓(xùn)練的，可以解釋的，而且也值得實(shí)踐。
如果說演繹法是數(shù)學(xué)的邏輯，歸納法是科學(xué)的邏輯，那么溯因法就是設(shè)計(jì)的邏輯。
優(yōu)秀的設(shè)計(jì)師總是在別人追尋答案之前提出更精妙的問題。這也是為什么他們不僅僅是在建造，而是在觀察。
溯因推理并不僅限于設(shè)計(jì)。每當(dāng)我們試圖理解一些不明確的事物時，它都會出現(xiàn)。而沒有什么比我們?nèi)绾问褂蒙墒饺斯ぶ悄芨蓄}（或更容易被忽視）了。
在 GenAI 出現(xiàn)之前，深度思考進(jìn)展緩慢。你必須面對模棱兩可的情況，理解零散的信息，并挑戰(zhàn)自己的假設(shè)。這種方式效率不高，但確實(shí)有效。
現(xiàn)在，有了 GenAI，我們就有了一個可以模擬新觀點(diǎn)、提出反駁意見并幫助我們比以往更快地測試想法的工具。
但大多數(shù)人并非如此使用。他們帶著結(jié)果而來，而不是帶著疑問。他們尋求的是確認(rèn)，而不是探索。他們把這個工具當(dāng)成了自動售貨機(jī)。
提示法運(yùn)用得當(dāng)，就能起到溯因推理的作用。你先提出一個假設(shè)，然后提出問題，探索可能成立的結(jié)論。之后，不斷完善假設(shè)。
如果使用不當(dāng)，該工具會反映你的第一個假設(shè)。聽起來很有說服力，但卻無法加深你的理解。
早在語言模型出現(xiàn)之前，皮爾斯就對此發(fā)出過警告。當(dāng)信念被過快接受時，它就會停止進(jìn)化。當(dāng)質(zhì)疑從學(xué)習(xí)過程中消失時，學(xué)習(xí)也會隨之消失。
提示是練習(xí)溯因推理的機(jī)會，但只有我們像自己思考一樣小心地使用它時，才有意義。
我們并非為真理而設(shè)計(jì)，而是為可以演變的信念而設(shè)計(jì)，這意味著我們要適應(yīng)模糊性，提出更好的問題，并抵制急于獲得確定性的沖動。
如果人工智能要幫助我們思考（而不僅僅是產(chǎn)生結(jié)果），那么我們必須教會人們?nèi)绾沃?jǐn)慎地推測并檢驗(yàn)假設(shè)。我們還必須教會人們?nèi)绾卧诓皇タ刂频那闆r下改變想法。
查爾斯·皮爾士為我們提供了一個模型，幫助我們在事實(shí)不全的情況下進(jìn)行推理。這是一種靈活且愿意犯錯的思維方法。
它仍然有效。
如果你對這些思維習(xí)慣是如何養(yǎng)成的感興趣，我曾專門寫過關(guān)于弗里德里希·福祿貝爾的文章，他是一位向我們展示如何塑造學(xué)習(xí)方式的教育家。
我們花了很多時間討論如何訓(xùn)練人工智能，但卻很少思考如何訓(xùn)練我們自己思考。
皮爾斯做到了。
也許現(xiàn)在正是我們傾聽的時候了。
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