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► 领导者说 ： ★ 这是一个信息爆炸的时代，但我们的时间和精力却是有限的。 如何才能从海量的、大部分都是无关紧要的信息中找到重要的信息，从噪声中发现信号呢？这个问题我们还得向费曼取经。 除了费曼学习法以外，这位诺奖得主还总结过评估信息的 7 个技巧，一旦掌握，你可以少犯很多错误。文章来自编译。
来源 ｜ 36kr
投稿/培训/合作 | Tapmadou（微信）
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划重点：
技巧1：问需要动脑子想一想的问题，看对方是否会卡壳
技巧2：用灰度思维去应对不确定性
技巧3：新的证据和实验方法应该能强化而不是弱化你的结论
技巧4：提出对的问题，要问出现的可能会是什么，发生的到底是什么
技巧5：不要拿为你提供线索的数据去得出结论
技巧6：必须进行适当的统计抽样
技巧7：要认识到许多错误是因为缺乏信息
我们已经被信息淹没。其实大多数信息都是无关紧要的。要是我们能把重要的和不重要的分开，那就好了。好消息是你可以训练大脑，去评估信息的质量。 你不仅可以很快确定某人是否知道自己在说什么，还可以将重要信息从不相关信息中筛选出来，然后把时间聚焦在重要的事情上。 怎么做？其实，诺贝尔奖获得者理查德·费曼已经考虑过这个问题，而且构思出一系列的“技巧”，他自己就反复使用过。 1963 年，在非技术性系列讲座的其中一场，费曼纪念了一本小书的出版，那本书的名字叫做《费曼讲演录：一个平民科学家的思想》（The Meaning of It All: Thoughts of a Citizen-Scientist），讲述的是基本推理以及他那个时代的一些问题。他评估信息的方法用的是另一套工具，你可以结合费曼学习法一起使用，去精进所学的东西。 其中在 “这个不科学的时代”这一章里面，他介绍了一系列的“技巧”。这些技巧表明，费曼把自己在纯粹科学中学到的思维方法，应用到了我们大多数人每天都必须处理的平凡琐碎的事情上。
我们相信别人的知识和观点；这种学习是懒惰和肤浅的。我们必须把知识和观点变成我们自己的。我们就像一个需要取火的人，跑去邻居家，在那里找到了一团很旺的火，于是就坐下来取暖，却不记得把火种带回家。如果只是囫囵吞枣不消化，不转化为自己的营养，为自己提供支持，这样对我们又有什么好处呢？
——米歇尔·德·蒙田
在进入正题之前，值得提出的是，费曼曾煞费苦心地提醒听众，并不是所有事情都需要用科学的精确性来衡量。在生活的什么地方应用这些技巧要由你来决定。
不管你打算收集什么样的信息，这些技巧都可以起到帮助作用，可以帮助你更深入地研究主题和想法，让你在了解某样东西的过程中不会被不准确或误解困扰。
01
第一个技巧
当我们进入科学意义上的“已知”事物领域时，要掌握的第一个技巧与这件事情有关： 确定别人究竟是真的懂，还是只是在模仿别人 ： 我的诀窍非常简单：如果你问某人一些需要动脑子想一想的问题——也就是那些尖锐、有趣、坦诚、直率、与问题直接相关且不带陷阱的问题——然后看他是否很快会卡壳。这就像小孩子问那些天真的问题。 如果你问一个幼稚但相关的问题，那么这个人几乎不可能立即做出回答，如果他是个诚实的人的话。明白这一点很重要。 我可以举个例子来说明这个世界不科学的一面，如果我们做得科学一点的话，这方面原本可以做得很好。这个例子与政治有关。假设两位政治家竞选总统，其中一位经过一个农场，被问道：‘对于农业问题你有什么打算？’他马上给出答案——言辞卓卓，侃侃而谈。 现在轮到另一位候选人：‘对于农业问题你有什么打算？’‘嗯，这我不知道。我当过将军，但对农业可以说一无所知。在我看来，农业问题想必是个非常困难的问题，因为人们已经为此奋斗了十二年，不，十五年，甚至二十年，人们总认为他们知道如何解决农业问题。 由此可见，这一定是个很难解决的问题。所以我打算这样来解决农业问题，就是组织起一批懂农业的人，分析此前我们为解决这个问题而取得的所有经验，花上一定时间，找出合理的解决方案。 但现在我不能事先告诉你结论是什么，我只能给你一些我会尝试使用的原则——决不让每户农民的生活变得困难，如果遇到具体问题，我们一定想出具体办法来照顾他们……’
如果你通过费曼学习法学到了一些东西的话，你应该能回答相关主题的问题。你可以做出有根据的类比，将相同原理外推到其他情况，并大方承认那些你不知道的事情。你可以在宏观和微观层面之间轻松切换。
02
第二个技巧
第二个技巧 与应对不确定性有关。生活中很少有什么想法是绝对正确的。你希望的是 利用手头的信息，尽可能地接近真相 ：
我想谈点技术性较强的想法，以后你会看到，这是我们在处理不确定性的问题时必须搞懂的。一件事情是如何从几乎肯定是假的过渡到几乎肯定是真的的呢？在这里，经验是怎样发生变化的？你如何依据经验来处理这种确定性的变化呢？技术上确实比较复杂，但我会给出一个相当简单的理想化的例子。 我们假定有两种理论来判断某事的发生，姑且称为‘理论 A’和‘理论 B’。于是问题变得复杂了。在你进行观察之前，出于这样或那样的理由，譬如你的过去经验、其他人的观察结果或直觉等，总之你对理论 A 的确信程度要高于对理论 B。现在假设要判断的是你观察一项测试的结果。根据理论 A，应该什么变化都没有。 但根据理论 B，结果应该呈蓝色。而你的观察结果是变得有点绿。于是你检视理论 A，说“这根本不可能呀。”再转向理论 B，你有点明白了，“嗯，应该呈蓝色，但带有绿色也不是不可能的。” 于是，观察的结果是理论 A 的可信度下降，理论 B 的可信度上升。如果你继续进行更多的测试，那么理论B的可信度就会越来越高。顺便说一句，这里说的更多的测试不是简单的重复测试。无论你做多少次简单的重复测试，绿色的结果不会给你带来确定性的提高。 但如果你发现，鉴别理论 A 和理论 B 的很多其他方面的测试都反映出二者的不同，那么通过这些结果的积累，理论 B 的可信度就大大增加了。
费曼这里讲的其实是灰度思维（grey thinking），那种逐渐从“可能是对的”变成“可能是错的”的分辨能力，以及应该如何应对这种不确定性。他没有教你找出绝对真理的方法，那样太教条主义。
他提出的另一个说法叫做贝叶斯更新（Bayesian updating）——从先验概率开始，基于早先的理解，然后根据之后学到的东西“更新”发生某些事情的概率。这是一个极其有用的工具。
03
第三个技巧
于是就有了费曼的第三个技巧。我们必须认识到， 在调查某件事是不是真的的时候，新的证据和新的实验方法展现出来的效果应该越来越强，而不是越来越弱 。知识不是静态的，我们需要有开放心态，不断评估自认为自己懂的东西。在讲演中，他用了一个很好的例子来分析心灵感应：
举一个例子。我印象中是弗吉尼亚州的某个地方的一名教授，曾在多年里就心灵感应问题做了大量实验，心灵感应与意念控物属于同类现象。在他的早期实验里，用的是一套印有不同设计图案的牌（你可能熟悉这些，当时这种牌哪儿都有卖的，人们常玩），实验内容是，在其他人能够看到牌并想着这张牌的情形下，你来猜测他看到的牌的图案是圆形还是三角形还是其他什么。 你可以坐着，但看不到牌，只有他能看到牌并想着这张牌，你只能猜他想的是什么。在研究开始之初，他发现这种感应非常显著。有人能猜对 10 至 15 张牌，而平均来看猜对的应只有 5 张。更有甚者，有人居然能够接近百分之百地猜对所有牌。真是优异的相术家。
不少人就此提出了批评。例如，人们指出他没将所有没有奏效的样本统计在内。他只取那些为数不多的奏效的，然后就不再做统计了。此外还有大量的明显线索表明，看图者和猜图者之间存在着有意无意的信号传递。
人们对其采用的技术和统计方法进行了各种批评。逼得实验技术有了改进。结果是，虽然理论上猜对的平均值应为 5 张牌，但大量实验结果的均值却是 6.5 张，但再也没出现猜对 10 张、15 张甚至 25 张的情况。因此，这一现象说明第一轮实验是不正确的。第二轮实验证明第一轮实验中观察到的现象是不存在的。 但现在均值为 6.5 而不是理论上的 5 这一事实却为存在心灵感应带来了一种新的可能性，只是强度水平要低得多。这是一个不同的概念，因为，如果此前的事情是真的，那么在改进了实验方法后，这种现象就应继续存在，也就是说，仍能猜对 15 张牌。为什么会降到 6.5 张了呢？答案只能是技术改进了。 现在的问题是，6.5 仍然要比理论上的统计平均略高一点，怎么解释？这时人们的非难会变得更为细致，他们注意到其他一些不起眼的效应，这些都可能影响到结果。
根据该实验教授的说法，在测试过程中，人会感到疲倦。有证据显示，这时受试者猜对的概率平均而言会略有降低。但如果你剔除掉那些猜中率较低的个案，那么统计规律就不准了，统计均值变得略高于 5，等等。因此，如果该受试者确实是疲倦了，那么最后两三组数据就应剔除掉。事情就这样不断地改进。 结果显示心理感应效应仍然存在，但现在均值已降到 5.1，因此，所有的实验表明 6.5 也是虚假的。现在的问题是“均值 5 又是否准确呢”……我们可以永远这么追问下去，但关键是，实验总是有误差的，这些误差的来源很微妙，不可能穷尽。 但我不相信这一实验研究证明了存在心灵感应的原因是，随着技术的改进，这种效应不是变强而是变弱。总之，每一次后续实验都驳倒了前面实验的所有结果。如果记住这一点，那么你就领悟到了规律的本质了。
我们要想了解真正的真相，就必须改进探索和试验的过程，时刻注意那些小麻烦。否则，我们会折磨这个世界，想让结果符合我们的期望。如果经过精心优化和重新测试，效果却总是变差的话，那说明原先的期望很可能不是真的，或者至少没有达到最初你希望的那种程度。
04
第四个技巧
第四个技巧 是要 学会提出对的问题，不是问“会不会是这种情况？”，而是问“真的是这样的吗？” 很多人对前面这个问题太着迷了，以至于忘了问后面这个问题：
这就引出了我对各种概念的第四种态度，就是说，这个问题不是那种是否存在可能性的问题。那不是问题。问题是出现的可能会是什么，发生的到底是什么。 你一次又一次地证明不能否定这有可能是飞碟，那没用。我们必须提前猜到我们是否有必要担心火星人入侵。我们必须作出判断，它到底是不是一个正在飞行的飞碟，这种想法是不是合理，到底有多大可能。这些判断我们通常更多的是基于经验，而不是只看它有没有可能，因为普通人无法充分了解事情发生的可能性具体有多大。 因此他们不清楚很多理论上可能的事情实际上都不可能发生。因此说“每一件仅存在理论可能性的事情都将发生”是不可能的。这二者之间简直异如霄壤，所以你觉得有可能的大多数事情其实是不真实的。 事实上，这是物理学理论的一个一般原则：无论你想的是什么，十有八九都是错的。因此在物理学史上，称得上正确的理论也就五到十个，我们想要的也就是这些。但这并不意味着所有事情都是错的。有错我们总会发现。
05
第五个技巧
第五个技巧是 不要拿为你提供线索的数据去得出结论 。在一件事情发生之后，你就没法判断这件事情发生的概率了。那叫做选择性失明（cherry-picking，选择性地采用对己方有利的证据）。你得提前做这个实验才有意义：
很多科学家甚至不明白这一点。其实，我第一次与人争论这一点时我还只是个普林斯顿大学的研究生。当时心理学系有个家伙正在做小鼠比赛实验。我的意思是他有一个 T 形迷宫样的东西，让小鼠在里面走，它们或转向右，或转向左。 心理学家在这些测试中的一般原则是，通过安排使事情偶然发生的概率变得很小，实际上不到 1/20。这意味着，他们的法则出错的可能性只有 1/20。但计算小鼠是向右还是向左的概率的统计方法就像计算掷硬币出现正面或反面的可能性一样，很容易搞清楚。 这位老兄设计了一个实验，想要证明什么我已经不记得了，大概是看小鼠是否会总向右转。确切的我的确不记得了。反正他得做大量测试，否则的话它们跑向右就可能是偶然的，因此要使得出错概率小于 1/20，就必须多次做实验。这种实验是很难做的，但他做到了足够多次。结果他发现这样做实验得不到确定的结果。 小鼠忽而向右，忽而向左，毫无规律。但他注意到，小鼠的跑向有着明显的交替性，开始向右，然后向左，接着再向右，然后再转向左。后来他来找我，说：‘帮我计算一下出现交替的概率，看看它是否小于 1/20。’我说：‘大概是小于 1/20 吧，但它没意义。’ 他问为什么？我说：‘因为事后计算本身就没有任何意义。你看，你觉得奇怪，所以就选择了这种怪事来考虑。’ 小鼠向两个方向轮流跑这一事实暗示存在向两个方向轮流跑的可能性。如果他想检验这个假设，看看是否超过 1/20，他不能用原先的数据来进行，而是必须另外设计一套实验，看看是否存在交替性。他这么做了，结果证明这个假设是错的。
06
第六个技巧
第六个技巧是 多个轶事不是数据。我们必须进行适当的统计抽样 ，这样才能了解我们是不是知道自己在说什么：
技术上还有一个方面要说说，那就是统计样本。在我说上面的例子中这位老兄试图安排实验以便得到 1/20 的概率时，我指的就是这个概念。 统计抽样这个主题的数学性比较强，我不想深入到具体细节，但总的概念是很清楚的。如果你想知道有多少人身高超过 6 英尺，于是就随便挑选一些人来量他们的身高，你看到也许有 40 个人的身高超过 6 英尺，因此就认为可能每个人都如此。这听上去是不是很愚蠢？ 其实这是也不是。如果你按能否通过一个低矮的门来选出 100 个人，那你肯定错了。如果你从你的朋友里挑选 100 个人，你还是错了，因为他们都来自这个国家的同一个地方。但如果你挑选的方式与人的身高没有任何关系，而且从这 100 个里面找到了 40 个身高超过 6 英尺的人，那么就有把握推断说在1亿个人中有 4000 万个身高超过 6 英尺的人。 到底要多少个样本才合适是可以精确搞定的。实际上可以证明，精确度要达到百分之一，你必须有 10000 个样本。人们没有认识到要达到这个精度是多么困难。为了要达到百分之一或二的精度，你需要至少做 10000 次尝试。
07
第七个技巧
最后一个技巧是 要认识到许多错误是由于缺乏信息。我们缺乏不知道自己缺乏信息的信息 。这个问题可能非常难以防范——当你缺乏会让你改变主意的信息时，你是很难知道的——但费曼举了一个简单的例子，他用占星术来证明这一点：
现在看看世界上所有这些不科学的、稀奇古怪的东西所带来的麻烦，我认为其中有很多事情其实并不是因为思考上有多么困难，而只是由于缺乏信息。特别是占星术，信的人有很多，毫无疑问，在座的一定也有不少。星相师说，有些日子去看牙医要比其他日子好。 如果你生在某一天的某个时辰，那么你在某某天坐飞机就更安全。这些都可以按星相位置采用一定法则计算出来。如果真是这样，那将是非常有趣的。卖保险的对此最有兴趣了：他们可以按照占星术规则来改变投保人的保险费率，因为这些人在这些天里坐飞机安全性更高。 但星相师从来没有检验过那些不该在那天登机的人登机的结果是否挺糟糕。“哪天是做生意的好日子哪天不是”这种问题从没有被真正搞清楚过。那占星术到底有没有用呢？ 也许它的确是真的，是有用的。但另一方面，有数不尽的信息表明它不正确。因为关于如何工作有效率，人是什么，世界是什么，恒星怎么回事，你看到的行星又是怎么回事，是什么让它们不停地转呀转，两千年后它们会在什么地方，等等，所有这些问题我们都完全清楚。我们没有必要抬头看看才知道它们在哪里。 而另一方面，如果你非常仔细地读读不同星相家编的书，你会发现它们彼此矛盾，这时你怎么办？最好就是不相信它。那一套东西根本就没有证据，纯粹是无稽之谈。 你之所以会相信这些事情的唯一原因就是——普遍缺乏关于星星、世界以及其他看起来像那么回事的事物的信息。如果这种现象存在，那它就会是极其显著的，会在所有其他现象面前表现出来。除非有人能用真实实验向你证明，能将相信的人和不相信的人拢在一块做一次检测，如此等等，否则就没理由非要听他们摆布。 顺便说一句，这种测试早在科学诞生之初就已经有了。那是相当有趣的。我发现在早年间，譬如发现氧气等的那个年代，人们就曾提出这类实验来试图找出答案，例如传教士是否——这听起来很蠢，那是因为你害怕对它进行测试——或者像传教士这样经常祈祷的好人是否会比其他人更少遇到海难。 因此传教士在要去往遥远的国家去传教前，他们都会查阅资料看看传教士是否会比其他人更少遇到海难，结果发现没有任何区别。同理，你也不必过于相信所谓的占星术。
结论
智慧的很大一部分是在于知道要忽略什么。专业的很大一部分是在于知道要把注意力放在哪里。
学好费曼的这七大技巧吧，一旦掌握，可以少犯很多错误.
@THE END
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