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| 編輯推薦： |
英国皇家学会气候物理研究所教授、牛津大学物理学教授、大英帝国勋章获得者蒂姆帕尔默启发之作。
怀疑是认知的本质；从太阳系、人类社会到你的大脑，混沌、噪声和不确定性科学如何帮助我们理解混乱的世界。
科学作家、“得到”App 《精英日课》专栏作者万维钢，北京师范大学系统科学学院教授、博士生导师樊京芳作序推荐；诺贝尔物理学奖得主罗杰·彭罗斯、诺贝尔物理学奖得主真锅淑郎、剑桥大学天体物理学家马丁·里斯、德国物理学家扎比内·霍森菲尔德、英国皇家科学研究所及皇家人文科学院成员布莱恩·克莱格联袂推荐。
随书附赠精美导读手册和作者手写信。
湛庐文化出品。
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| 內容簡介： |
在我们努力认知和掌控世界的进程中，似乎总是执着地追寻着确定性的答案。比如，面对“今年冬天会下雪吗”“时下的热门专业在未来依然热门吗”“金融危机会再次发生吗”“未雨绸缪是必要的吗”“海啸、森林大火等灾难可以避免吗”“流行病可以得到有效控制吗”这类问题时，我们本能地期望能得到一个简单明确的“是”或“否”的回答。
然而，牛津大学物理学教授、大英帝国勋章获得者蒂姆·帕尔默在《怀疑的首要性》一书中，提出了一个极/具颠覆性的观点。他通过对量子物理的随机性、气候变化的不可预测性等现象的深入研究，指出世界的本质充满了不确定性，它是非周期性且不可预测的。这种不确定性广泛存在于各个领域，不仅体现在自然科学范畴，如量子物理中粒子行为的随机性、气候变化难以精准预测，还延伸至社会决策、经济投资等复杂系统内。在这些复杂系统中，各种因素相互交织、相互影响，使得未来的走向更加扑朔迷离。 在这样一个充满不确定性的世界里，如果我们仅仅依赖过往的经验、既定的理论以及自身所处的环境来做决策，极有可能引发严重的后果。因为过去的经验不一定适用于瞬息万变的当下，既有理论也可能无法解释新出现的复杂情况，而局部环境的认知更是难以涵盖世界的全貌。 因此，养成“怀疑”的思维方式显得尤为重要。
怀疑，绝非无端质疑。我们对世界的认识本质上就应该是怀疑的，怀疑不是我们认知能力的一个污点，而是我们认知的本质。它是我们对世界不确定性的理性回应，更是一种能够穿透事物表象、逼近本质的强大思维工具。在当今技术剧变与全球化深度交织的时代背景下，无论是个人在生活与事业中的决策，还是社会层面的治理，乃至整个人类文明的演进，这种 “怀疑” 的思维方式都发挥着至关重要的作用，它能帮助我们更加敏锐地感知变化，更加灵活地应对挑战，从而在充满变数的世界中稳健前行。
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| 關於作者： |
蒂姆·帕尔默
英国皇家学会气候物理学研究所教授，牛津大学物理学教授，牛津大学马丁研究所高级研究员，美国国国家科学院外籍院士，曾担任英国皇家气象学会主席。大英帝国勋章获得者；英国物理学会狄拉克奖章、英国皇家天文学会金质奖章获得者。
开创了在天气科学领域的集合预测方式，以及首个实时集合预测系统，使天气预报领域发生了革命性的变化。参与政府间气候变化专门委员会（IPCC）的前五次评估报告工作，并为该委员会在2007年获得诺贝尔和平奖做出突出贡献。
史蒂芬霍金同门师弟，两个人共同的博士导师是英国天体物理学家丹尼斯·夏马。夏马也是物理学家约翰·巴罗、马丁·里斯等人的老师。
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| 目錄：
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中文版序 噪声是创造力的引擎，理解不确定性至关重要
前 言 迷人的混沌
引 言 用不确定性科学理解不确定的世界
第一部分 混沌的几何，不确定性的科学
第1章 无处不在的混沌，不可预测的未来
永不重复的三体轨迹
遍布所有科学的混沌理论
第2章 混沌的几何，理解量子物理的奥秘
洛伦茨吸引子与蝴蝶效应
不可计算的数学问题
第3章 湍流现象与蝴蝶效应， 我们只能预测未来14天的天气
初始条件的不确定性决定了预测的极限
噪声对于混沌系统很重要
第4章 不确定性，量子物理学的核心
量子不确定性是认识论还是本体论
上帝不会掷骰子
集合预测，理解混沌的世界
第5章 用概率集量化不确定性，做出相对精确的预测
初始条件只是解决方案的一部分
仅仅靠观测进行预测是不够的
群体智慧，把所有预测平均起来
可靠地预测不确定性
第6章 预测气候变化，用概率的方式解释特定的天气
我们无法100%确定天气事件的原因
极端主义还是温和主义
第7章 预测全球性流行病，基于特定政策的预估
已知的未知，未知的未知
群体智慧的局限
第8章 预测经济，避免意外的金融崩溃
有效的预测模型
用集合预测避免经济崩溃
第9章 预测冲突与合作，必须关注奇异向量的变动
冲突可以预测吗
有史以来最跨学科的挑战
第10章 根据最坏情况发生的可能性，做出正确的决策
可靠的概率有助于做出更好的决策
科学预测不会告诉你怎么做，但可以帮助你做出决策
第三部分 在混沌宇宙中，理解量子世界与人类
第11章 重新审视量子世界的不确定性
理解量子世界的不可分割性
宇宙不变集假设
第12章 大脑中的噪声，我们如何成为创造性的物种
关键的创造性洞见都发生在放松的一刻
过度分析会让我们陷入决策瘫痪
第13章 我们拥有自由意志与意识吗
自由意志从何而来
意识从何而来
上帝的多面性
致 谢
注释与参考文献
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| 內容試閱：
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噪声是创造力的引擎，理解不确定性至关重要
我非常高兴能为《怀疑的首要性》的中文版撰写这篇序言，并向中国读者致以诚挚的问候。
这是一本关于不确定性科学的书，涵盖了从应用科学（天气、气候变化、经济学、健康和人类冲突）到基础科学（量子物理学、宇宙学和意识）等一系列主题。我希望这本书里的内容能引起所有读者的兴趣。当然，如果你发现某一章节不合你的口味，直接跳到下一章就好!
大约在1990年我首次来到中国时，我注意到街上的人会盯着我看――那时看到一张西方人的面孔仍有点不寻常。从那以后，中国科学技术的迅猛发展令人瞩目，如今中国无疑已是世界/领/先的科学强国。事实上，2022年，就在我的书在英国和美国出版之际，中国科学家展示了利用基于人工智能的全新技术进行天气预报的可能性，而这正是我多年来研究的领域。尤其值得一提的是，这些人工智能技术并不需要强大的超级计算机。这项革命性工作对全球业务气象学领域产生的影响不容忽视。
然而，当新的科学观点被提出时，我们务必谨慎对待，甚至要持一定的怀疑态度。我们能否确定在实验室里或通过有限的验证测试所得到的结果，在更普遍的情况下也同样成立呢?社会依赖高质量的天气预报，尤其是在对危及生命的事件发出预警时。然而，从本质上讲，在用于训练人工智能天气预报系统的数据集中，这些危及生命的事件并不常见。对于罕见的极端事件，我们能在多大程度上信任人工智能预报系统呢?实际上，在其他领域，我们发现人工智能也可能会出错。大语言模型“产生幻觉”是相当常见的情况，即它们会给出完全错误的陈述。我们在阅读一些由人工智能生成的文本时，根本不知道哪些陈述是可信的，哪些是不可信的。我们必须开发一些技术，使它们能够在基于人工智能的预测系统不可靠时，向我们发出警告。
开发这类技术正是我这本书的核心，并且这一目标在今天和我写作本书时一样具有现实意义。当我们进行预测时，我们必须能够估计这些预测中的不确定性。这是科学方法的核心所在。如果有人做出一个预测，却没有对其可靠性或不确定性进行任何估计，那么我们就应该对这个预测持非常谨慎的态度。如果没有对预测的不确定性进行估计，那它就不是一项科学的预测。在本书中，我介绍了我在英国气象局和欧洲中期天气预报中心开发的集合预测方法。该方法用于对天气和气候预报的不确定性进行估计。不过，我在本书中也探讨了如何将这些方法应用于经济和健康预测。事实上，我写这本书的时候正值新冠疫情期间，当时人们正在开发集合预测方法来帮助预测新冠病毒导致的死亡人数和住院人数，因此对不确定性的估计至关重要。通常，政府不仅想知道最可能的死亡人数和住院人数，还想了解合理的最坏情况。就在我写这篇中文版序时，集合预测技术正被应用于人工智能领域，我认为这是一个非常令人兴奋且重要的发展。
提到不确定性时，我们可能会联想到一个部分被噪声掩盖的信号。我们的直觉是噪声是个麻烦，必须尽量减少，但事实未必如此。我这本书的主题之一就是噪声可以是一种有用的资源。噪声可能发挥关键作用的一个领域是在人类的大脑中。大脑中存在噪声是一个必然结果，因为大脑大约有800亿个神经元，而消耗的能量却仅为20瓦，比现代超级计算机少了大约6个数量级。在本书中，我提出，人类之所以能够成为极具创造力的物种，正是大脑对神经元噪声进行开创性利用的直接结果。在这方面，我很高兴地看到，2024年的诺贝尔物理学奖被授予了那些在人工智能系统中充分利用噪声的先驱者。人工智能与人类认知的关系正逐年变得更加紧密。在这一探索过程中，试图理解人类如何处理不确定性至关重要!
在本书中，我探讨了噪声和不确定性如何影响人们的日常生活。有时，人类会被认为是不理性的（甚至是愚蠢的!），因为我们往往会答错一些看似简单的问题（例如，买一根棒球球棒和一个棒球共花费1.10美元。球棒比棒球贵1美元。棒球的价格是多少?答案不是10美分!）。然而，我认为这种关于不理性的结论忽略了一个重要的点。当我们每天面临成千上万的决策时，大脑花费大量精力去回答不重要的问题是不理性的。因此，大脑形成了一种非常理性的策略来处理这些成千上万的决策:花费很少的精力去回答不重要的问题，从而将可用的精力集中在需要的地方，即重要的决策上。从这个角度来看，正确回答球棒和棒球的问题是不理性的。（除非答对这个问题能挽救你的生命!）这种策略在人工智能系统中仍未得到考虑，而且在我看来，这仍然是人类与人工智能的一个关键区别。
然而，在试图理解人类和人工智能系统时，还有另外一个重要的未解决问题：量子物理学在人类认知中是否起着至关重要的作用?我们仍然不知道答案，在我看来，我们不知道的原因之一是，尽管量子理论已有100年的历史，但我们仍然没有很好地理解它。在本书中，我讨论了量子物理学中不确定性的起源。它与经典混沌系统中的不确定性本质上是相同的，还是根本不同呢?物理学家们的普遍观点是，量子不确定性与混沌不确定性截然不同。然而，我认为这一结论可能是错误的。也许量子计算机发展带来的最大影响之一，是我们最终将能够理解量子不确定性的真正物理本质。
在写这本书时，人们常常问我，我心目中的读者是哪一类人。老实说，我在写作时想到的是我的兄弟。他没有接受过正式的科学训练，但仍然对科学非常感兴趣。他经常打电话给我，询问我对他刚看过的一些网络科普视频的看法。在我看来，他是可能被这本书吸引的那类读者的典型代表。所以，亲爱的读者，你不必具备任何科学知识也能阅读本书，当然更不需要具备专业技术层面的知识，但你必须对科学有一定的好奇心。
在我的科研生涯中，我有幸与中国科学家合作。的确，我们现在生活在一个国际合作至关重要的时代。社会面临的诸如气候变化等许多问题是全球性问题，必须在全球范围内加以解决。在前进的道路上，分享我们对科学的理解非常重要。但也许同样重要的是，当我们对某些问题理解不深时，分享我们的困惑和怀疑。我自己就曾因没有像期望的那样对气候变化的区域影响有一个准确的认识而感到沮丧。不仅区域尺度上的不确定性很大，而且我们可靠地估计这些不确定性的能力也很薄弱。在本书中，我建议成立一个“气候变化领域的欧洲核子研究中心（CERN）”。以这个国际粒子物理实验室命名的“气候变化领域的欧洲核子研究中心”不会将基本粒子对撞在一起，而是会建立超高分辨率的全球气候模型，以便更好地理解中国以及全球极端天气事件不断变化的本质。如果我们要明智地适应气候变化，那么成立这样一个中心将非常重要。如果真的建成这样一个中心，也许中国会发挥主导作用。我希望能再次来到中国，也许还可以谈谈我的这本书。如今，我的西方面孔不会再像1990年时那样稀奇了。
亲爱的读者，向你致以我最诚挚的美好祝愿。我希望你能在这本书中找到一些能给你带来启发和挑战，甚至可能改变你生活的东西。
很多人可能都听说过蝴蝶效应，即一只蝴蝶在丛林中是否扇动过翅膀，将决定在很远的地方会不会形成一场风暴。然而，无论蝴蝶效应是否存在，天气预测模型都不可能呈现出地球上每个角落里所有微小的气流。就像丢失的马蹄钉一样，在呈现微小气流方面的小失误可能会迅速变成大失误，导致大规模天气模型中的巨大错误。但大多数时候，这样的情况不会发生。通常来说，在预测明天或后天的天气时，我们是否知道这些微小气流的存在其实并不重要。
然而，有时这些微小变化却会造成惊人的后果。
迈克尔·菲什（Michael Fish）是英国BBC电视台一位受人尊敬的天气预测员。他的预测并非每次都100%准确，但总的来说是可靠的，英国公众也相信他的话。至少，在1987年10月16日之前，情况一直是这样的。然后，一夜之间，他的名字就成了失败且失信的预测系统的代名词。
在10月15日的天气预报直播中，菲什说了一句著名的话:“今天早些时候，一位女士打电话给BBC，说她听说飓风就要来了。好吧，如果这位女士正在电视机前，请不要担心，天气预报表明不会有飓风!”然而，在16日凌晨，一场大风暴袭击了英格兰南部，就其强度而言，堪称300多年来袭击这个国家的最严重的一场风暴。1 500万棵树被吹倒，22人死亡，经济损失超过30亿美元。显然，如果人们提早得知将有风暴来袭，他们就会把汽车从树下移开，将船只、起重机和飞机送往安全的地点，他们也会取消或推迟不必要的旅行。但所有人都相信菲什的预测，认为不会有风暴到来。
当日的早间新闻上几乎没有其他内容。BBC的新闻节目主持人对值班的天气预测员大加斥责:“好吧，你们这些家伙昨晚干得真不错......如果你们不能提前3小时预测几个世纪以来最严重的风暴，你们还有什么用?”
英国人被激怒了，人们要求英国国家气象局局长约翰·霍顿(John Houghton)引咎辞职。尽管拥有超级计算机和卫星数据，这个为菲什提供天气预测数据的政府机构却未能履行其最基本的职责:向公众预警即将出现危及人身安全的异常天气。为什么会这样?我们将认识到，这其实缘于蝴蝶效应的间歇性。
2008年，全球金融市场毫无预警地崩溃，经济学家们经历了“菲什时刻”。英国央行首席经济学家安迪·霍尔丹(Andy Haldane)于2017年在英国政府研究所演讲时采用了这样的表述。霍尔丹认为，经济模型的问题比天气模型严重得多，前者“在世界发生大的转折时根本无法正常运作”。为什么会这样呢?经济从根本上说是否像一些著名经济学家认为的那样，比天气和气候更难以预测?抑或说，2008年的金融危机其实更像英国1987年风暴，表明经济体系中微小的不确定性会逐步升级，进而在宏观经济层面上完全丧失可预测性?蝴蝶效应的间歇性也适用于经济领域吗?
在本书的第一部分中，我将解释为什么蝴蝶效应具有全面的间歇性，以及人们为什么会错误地相信天气乃至经济一类的系统是可预测的。事实上，我将说明连行星这一类运动如钟表般可预测的天体也会出现它的菲什时刻。这些观点的基础是我称之为“混沌几何学”的理论。它是一门由气象学家洛伦茨创立的分形几何学，我认为它的重要性不亚于爱因斯坦的相对论及薛定谔和海森堡的量子力学理论。如果以“混沌几何学”替代“怀疑的首要性”作为这本书的书名，我认为那也是一个合理的选择。
英国1987年风暴事件清楚地表明，人们需要预知蝴蝶效应什么时候是致命的，什么时候则相对安全。在本书的第二部分中，我阐述了在一些领域处理不确定性的实用方法，在这些领域中，给出可靠的预测对每个人自身的幸福乃至社会的整体福祉至关重要。例如，世界各地的气象服务机构现在在预报天气时不再仅仅运行一次模型，而是在所谓的“集合预测”中将模型运行大约50次。这50次运行的初始条件基本上是相同的，差别在于一些微小的“蝴蝶翅膀的扇动”，即模型可以分辨的最小规模的不确定干扰。除此之外，一些随机性因素或噪声也被加入借助计算机进行运算的天气方程中，以体现计算机模型也具有不确定性这一事实。当大气条件特别不稳定时，就如1987年风暴发生之时，集合中的单个模型的运行结果会很快发生离散。而在其他情况下，它们通常只会非常缓慢地离散。通过观察集合中单个模型之间在预测期间微小差异的增速，预报员就能避免再次被类似1987年风暴那样的不可预测的突发事件所捉弄。
集合预测系统发展的结果之一，正是我们现在经常在天气应用软件中看到的一个变化，即重要的天气预测变量往往以概率的形式表示，如下雨概率。这个概率是对集合中50个模型所预测的下雨概率求平均值后计算出来的。用户可能不喜欢这种带有不确定性的概率式预报，毕竟他们只是想知道是否会下雨。但是，这种概率式预报为救援机构提供了一个客观的依据，使它们能够在有可能发生的极端天气事件出现前采取行动，而不再像以前那样被动地等待。这种做法被称为“预期行动”。这一类概率集合技术现在还被用于预测数十年或更长时间内的气候变化。
本书的第二部分探讨了在流行病、经济和冲突事件等具有重要社会影响的领域中集合预测技术的发展。实际上，新冠病毒感染疫情期间，用于预测疫情引发的住院和死亡人数的多模型集成方法得到了迅速发展。政府间气候变化专门委员会则采用类似的多模型方法估算今后的气候变化幅度。我们用这些集合方法进行气候预测的经验可用于评估其在疫情预测中的优、缺点。
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