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比如：我們剛接觸區(qū)塊鏈的時候，啊，區(qū)塊鏈就要改變?nèi)钪媪?。其實區(qū)塊鏈也只是一種去中心化的分布式的數(shù)據(jù)庫技術(shù)而已，當我們問區(qū)塊鏈什么時候可以改變世界的時候，其實再問一種數(shù)據(jù)庫技術(shù)什么時候改變世界？

科學(xué)剛誕生的時候，人類世界開始了去魅的過程，越來愈多的事情被證偽，被科學(xué)拉下神壇，正當科學(xué)家們躊躇滿志的時候，馬克韋伯在一篇題為<作為學(xué)術(shù)的志業(yè)>的演講中說：我們這個時代必定是分裂的一代，一方面科學(xué)告訴我們事實是什么，卻無法告訴我們什么是善良，什么是美。

短短的一句話終結(jié)了科學(xué)萬能的神話，我們剛接觸數(shù)據(jù)科學(xué)的時候，也覺得這是個數(shù)據(jù)入侵一切的世界，今天我們就來看看數(shù)據(jù)科學(xué)不能解決什么?

科學(xué)的邊界：無法測量的對象，無法研究

這里先補充一點測量學(xué)的基礎(chǔ)知識，我們?nèi)绾螠y量一個研究對象呢？

測量主要考慮的倆個因素：效度和信度。

• 信度是指其可信度，既是在多大程度上是正確的（數(shù)據(jù)測量的穩(wěn)定性）；
• 效度是指能夠多有效的表示所需表達的含義（映射的準確性）。

舉個栗子：以一份量表（測量智力，記憶力之類的標準化試卷）為例，其信度就是指同一個人在幾次參加同一份試卷的考試（假設(shè)此人并未有改變）分數(shù)不會有大的差異，而效度是指這份試卷能勾多大程度測量你的智力水平。再如：用一把尺子來量一個人的體重，其信度是有的，但是沒有效度。如果一個事物具有效度，那一定具有信度，反之則不然。

現(xiàn)實中，我們不一定可以找到有效測量對象的指標或者參照，即使找到了也不一定可以保證測量的穩(wěn)定性。

舉個栗子：科學(xué)是如何研究潛意識的，目前科學(xué)達到的最高的水平，也只是通過特定腦區(qū)的腦電波變化來反映潛意識。首先這個測量的效度就很低，腦電波變化如何能反映潛意識呢？同一潛意識活動如何穩(wěn)定的被測量？

科學(xué)的邊界：價值類問題 無法有效研究

關(guān)于這部分的論述，前人已經(jīng)做了精彩的論述，我援引韋伯在<學(xué)術(shù)與政治>中的論述。韋伯在書中談到的一個重點，是真善美統(tǒng)一性的瓦解。學(xué)術(shù)知識的目標是求真，發(fā)現(xiàn)自然世界與人類社會的事實真相。

在西方傳統(tǒng)的觀念中，真善美是一個和諧整體，發(fā)現(xiàn)了事實真相就能確立倫理的標準，由此分辨好壞對錯，而且還能確定美的本質(zhì)，從而得以鑒別美與丑。但是現(xiàn)代學(xué)術(shù)的發(fā)展表明，真是一種事實判斷，而善或美都是價值判斷，三者背后沒有統(tǒng)一的依據(jù)。

如果一名學(xué)者在“表達自己的價值判斷，那么他對事實理解的完整性就終結(jié)了”。這意味著韋伯認同英國哲學(xué)家休謨的觀點，事實與價值屬于兩種不同的問題領(lǐng)域，前者是“實然”問題，關(guān)乎“實際上是什么”，而后者是“應(yīng)然問題，判斷“應(yīng)當是什么”，實然與應(yīng)然之間沒有邏輯的統(tǒng)一性。

比如：今天我穿了件藍色的上衣，這是一個事實陳述，大概不會有異議，假如你說這是綠色的，那么你要么是故意胡說，要么就是“色盲”。我們可以用儀器來測量衣服的“波長”，用數(shù)據(jù)證明這是物理學(xué)定義的“藍色”。

但還有另一種說法，說這種藍色“特別好看”，這就不是事實陳述，而是在做價值判斷了。 要是有人提出不同的判斷，堅持說這種藍色難看極了，你很難用同樣客觀有力的證據(jù)來反駁。

這個簡單的例子告訴我們兩個道理：

• 第一，美和真屬于不同的領(lǐng)域，沒有統(tǒng)一的判斷依據(jù)；
• 第二，事實判斷具有客觀性，在原則上可以通過證據(jù)和理性辯論讓大家達成一致，而價值判斷具有很強的主觀色彩，理性辯論無法保證能解決爭議，達成共識。

計算機的邊界：圖靈機限制/摩爾定律限制/信息論假設(shè)

關(guān)機計算機的極限主要來自這幾個方面：

1. 圖靈機的極限：圖靈機僅僅可以計算一部分問題，而圖靈機是今天計算機的原型.圖靈機無法計算一類讓自己無法停機的問題。
2. 香農(nóng)信息論基本假設(shè)：計算機無法隨機，無法表示無理數(shù)。
3. 摩爾定律隨著芯片體積縮小而失效：摩爾定律是由英特爾（Intel）創(chuàng)始人之一戈登·摩爾（Gordon Moore）提出來的。

其內(nèi)容為：當價格不變時，集成電路上可容納的元器件的數(shù)目，約每隔18-24個月便會增加一倍，性能也將提升一倍。

換言之，每一美元所能買到的電腦性能，將每隔18-24個月翻一倍以上，這一定律揭示了信息技術(shù)進步的速度。 盡管這種趨勢已經(jīng)持續(xù)了超過半個世紀，摩爾定律仍應(yīng)該被認為是觀測或推測，而不是一個物理或自然法。

預(yù)計定律將持續(xù)到至少2015年或2020年。然而，2010年國際半導(dǎo)體技術(shù)發(fā)展路線圖的更新增長已經(jīng)放緩在2013年年底，之后的時間里晶體管數(shù)量密度預(yù)計只會每三年翻一番。

數(shù)學(xué)的邊界：哥德爾不完備性

1900年的巴黎，在世紀交替之際，希爾伯特提出了他著名的23個問題。其中第二個問題——算術(shù)系統(tǒng)的相容性——正是他那雄心勃勃的“希爾伯特計劃”的最后一步。這位數(shù)學(xué)界的巨人，打算讓整個數(shù)學(xué)體系矗立在一個堅實的地基上，一勞永逸地解決所有關(guān)于對數(shù)學(xué)可靠性的種種疑問。

一切都為了回答三個問題：

1. 數(shù)學(xué)是完備的嗎？也就是說，面對那些正確的數(shù)學(xué)陳述，我們是否總能找出一個證明？數(shù)學(xué)真理是否總能被證明？
2. 數(shù)學(xué)是一致的嗎？也就是說，數(shù)學(xué)是否前后一致，不會得出某個數(shù)學(xué)陳述又對又不對的結(jié)論？數(shù)學(xué)是否沒有內(nèi)部矛盾？
3. 數(shù)學(xué)是可判定的嗎？也就是說，能夠找到一種方法，僅僅通過機械化的計算，就能判定某個數(shù)學(xué)陳述是對是錯？數(shù)學(xué)證明能否機械化？

希爾伯特明確提出這三個問題時，已是28年后的1928年。在這28年間，數(shù)學(xué)界在算術(shù)系統(tǒng)的相容性上沒有多少進展。但希爾伯特沒有等太久，僅僅三年后，哥德爾就得到了前兩個問題的答案，盡管這個答案不是希爾伯特所希望看到的。

哥德爾的答案分兩部分：

• 第一，任何包含了算術(shù)的數(shù)學(xué)系統(tǒng)都不可能同時擁有完備性和一致性，也就是說，如果一個數(shù)學(xué)系統(tǒng)包含了算術(shù)的話，要么它是自相矛盾的，要么存在一些命題，它們是真的，但我們卻無法證明。這說明，希爾伯特的前兩個問題不可能同時為真。在這里，“算術(shù)”有著精確的含義，就是皮亞諾公理，一組描述了自然數(shù)的公理。
• 第二，任何包含了算術(shù)的數(shù)學(xué)系統(tǒng)，如果它是一致的，那么我們不能在它的內(nèi)部證明它本身的一致性。這說明，我們沒有希望解決第二個問題。

這就是著名的哥德爾不完備性定理，與其說它回答了希爾伯特的前兩個問題，不如說它闡述了為什么我們根本不可能解決這兩個問題。

哥德爾給出了數(shù)學(xué)的極限：在數(shù)學(xué)的領(lǐng)地上，有些東西我們不知道，也不可能知道。

尷尬的是，這就給數(shù)學(xué)家們心頭壓上了一塊大石：誰也不知道自己辛辛苦苦做了十幾年的題目，會不會突然有一天被證明是在現(xiàn)有數(shù)學(xué)體系中不可判定的。

測量的邊界：任何測量都有必然誤差

現(xiàn)實世界的對象其實無窮維度的，而測量的本質(zhì)是有限維度的映射，這些有限維度的選擇本身就帶有必然的主觀色彩，我們獲得了一些我們想要的知識，也一定忽略了很多信息。

因果性和相關(guān)性的鴻溝

在大家的意識中，因果關(guān)系是相關(guān)性正好等于100%，如果A發(fā)生，那么B一定發(fā)生，就是相關(guān)系數(shù)等于1。 假如我和你都是小學(xué)生，你和我肯定都在長個子，那么你長高，我也長高，在這5年之內(nèi)，你長高我也長高的相關(guān)性是1。

大家都知道，因為我和你還在成長期。不是你長高，我也長高?；蛟S，你現(xiàn)在看到這里覺得很可笑，這不是誰都知道嗎。但是生活中，各種事情在我們的生活中存在很多，只是我們沒有意識到，還有這些事情沒有威脅我們的生存。

對因果關(guān)系，最前沿的定義是這樣的：

認知科學(xué)家珀爾給了一個這樣的定義：P(Y | do(X)) > P(Y)，也就是說，如果你單方面對 X 做一個干預(yù)動作，導(dǎo)致 Y 的概率增加，那么就是 X 導(dǎo)致了 Y，這個可能是目前為止最合理的定義。

總結(jié)

接下來，我們總結(jié)一下數(shù)據(jù)科學(xué)的邊界：

世界上有很多問題，其中只有一小部分是數(shù)學(xué)問題。 在數(shù)學(xué)問題中，只有一小部分是有解的。在有解的問題中，只有一部分是理想狀態(tài)的圖靈機可以解決的。在后一類的問題中，又只有一部分是今天實際的計算機可以解決的，而人工智能可以解決的問題，又只是計算機可以解決問題的一部分，而數(shù)據(jù)科學(xué)只是這些學(xué)科的一個交叉而已。

科學(xué)沒有解決了所有問題，但是開啟了一個去魅的時代，我們更加看清了一些世界的真相。數(shù)據(jù)也不能解決所有問題，但是卻把天使帶到了人間，使普通人也能夠調(diào)用一代代偉人的智慧。

反思

整個過程可以概括為嘗試在一個工程學(xué)科建立像數(shù)學(xué)一樣的演繹體系，這可能是個失敗的，但對自己來說，也算是一個偉大的失敗。

雖然整個過程寫的我自己嘔心瀝血，耗盡心力，但其實并文章本身沒有為了人類的知識體系做出任何補丁和貢獻。

寫作的過程是一個不斷探索本質(zhì)的過程，寫作的過程不斷逼迫自己去思考，去建立概念之間的聯(lián)系，逼迫自己搞清楚以前模糊的概念，可能這樣的寫作對自己一個人的意義遠遠大于對其他人。

這個過程中也在反思，學(xué)習(xí)知識，我們到底是皓首窮經(jīng)的究根問底，還是拿來主義就好？

現(xiàn)在想到的一個折中方案是：

1. 不能一直究根問底，畢竟我們的時間精力有限，任何學(xué)科的任何一個分支都有可能窮盡我們一生的精力；
2. 在調(diào)用他人研究成果時 至少需要知道成果中概念的準確含義，成果的假設(shè)，成果的結(jié)論，結(jié)論的限定，其他團體對結(jié)果的評價。

當然折中方案的基礎(chǔ)是，當要解決具體問題時，我們的信息源要足夠的高質(zhì)量，人文方面主要看大師，看人類社會公認的經(jīng)典之作，科學(xué)方面圍繞SCI等核心期刊和科學(xué)共同體公認的教材，配合一定的綜述性文獻。

至此我們可以區(qū)分出來，作為消費內(nèi)容的寫作，作為人類知識延續(xù)和傳播的寫作，作為自我反思的寫作，之間的區(qū)別。

這段時間的寫作告一段落，謝謝大家。

作者：小祁愛數(shù)據(jù)，公眾號：小祁同學(xué)的成長故事

本文由 @小祁愛數(shù)據(jù) 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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