|
先說一句，這是胡侃性質，侃得不對甚至離譜的地方，兔子海涵。我不懂哲學，對此也無多大的興趣，所以我時常將“哲學”戲稱為“折學”，將某種學問用嘴 (口) 曲折地表達出來，就是“哲學”：)
眾所周知，兔子 (hare，bunny，stinger 等 ID) 憑“範例哲學”而名動萬維，說兔子是萬維頭號哲學家，並不為過，至少從發文數量上考察是如此。最早接觸到“範例哲學”，應該就是在大約兩年前的教壇，只是因為我對哲學沒興趣，再加上兔子闡述他的範例哲學所用的範例本身，似乎有諸多違背科學的地方，所以以後看到兔子闡述範例哲學，通常以飄過的時候為多。記得後來留過一兩次言，問兔子到底啥是範例哲學，能否用幾句簡單的話概括。好像兔子是回答了，只是我似乎沒看懂，總是得不到要領。
好在最近兔子碼了篇文章，“範例是什麼意思？”(http://blog.creaders.net/Bunny/user_blog_diary.php?did=159200)，總算直接解釋了“範例哲學”，儘管這還是有點難懂。用兔子的話說，“範例的概念，如果用一句話說，就是：你我和一個自由電子基本沒區別，都是自然界的一個‘範例’，既 (疑為即的筆誤--紫鳥注)，‘Instance’”。文章後面有三十多個 comments，貌似是慕容青草對兔子多以飄揚維護鼓勵，嘎拉哈則以批評為主。這篇文章大約是概括性質的，所以我算是認真讀了一遍......
想了想，如果將兔子的範例哲學和統計扯上關係，亦即將 Instance 理解成 Sample，那麼我覺得比較明顯的是，範例哲學的數學基礎應該就是最大似然估計。或者更可能的，“範例哲學”更像是更為一般的最大後驗估計。
這是因為兔子的意思無非就是給出一些例子來試圖得出一些客觀規律，因為是從個體到一般，演繹推理的作用有限，所以這些客觀規律一般是些統計意義上的，比如說炒股票，這樣的量 (記為 d，某種分布參數) 可以是賺錢的概率 p = d，賺多少錢的期望值 m = d，賺錢的風險或者方差 a = d，或者這些統計量的組合，例如 (m，a) = d。現在我們的任務是從一些“範例”，和這些範例所遵循的分布，來確定分布參數 d 的值。當然你可以人為地規定用什麼方法去計算 d 的值，但是從兔子一系列帖子去看，他無疑使用的是最大似然估計，來論證、解釋這些範例存在/出現的“可能性”最大化。記得哪位折學大拿說過，存在就是合理的，可能也能從這裡找到一些依據。
如果將兔子的“範例哲學”和最大似然估計一一對應得這麼死，那我這裡可能已經惹得兔子不高興了，因為一一對應得這麼絲絲入扣的話，“範例哲學”就談不上有多大的“思想”，因為它的核心就是計算。但是我們可以將問題拓展一下，並不假設上面所講的分布參數 d 本身為常量，而在更一般意義下假設它本身也服從某種概率分布，d = g(d)，亦即假設“範例哲學”和所謂的最大後驗估計掛鈎，那麼這時就可以將範例哲學和歷史上著名的貝葉斯分析結合起來。概率論中的貝葉斯公式很簡單：
P (B|A) = P (AB)/P(A) = P(A|B)P(B) / P(A)
這樣“範例哲學”的內涵就豐富多了。熟悉哲學歷史的都應該知道有個著名的哲學流派，稱為貝葉斯學派，這個學派和傳統的概率學派或者說頻率學派是針鋒相對的。這種針鋒相對不是數值、計算上的差別，而是涉及到對世界觀和認識論上的差別。這種差別來自哪裡？簡單地說就是來自 g (d)，也就是說，你的分布參數 d 所服從的分布 (例如高斯正態分布) 到底是如何得來的。經典的頻率派認為，g (d) 是先驗的、既定的，就算我們不知道它到底是什麼，但是它卻是客觀存在的，不以咱們的意志為轉移的；而貝葉斯學派則認為 g(d) 不是先驗的而是後驗的，和個人的、主觀的取捨有關。
用兔子經常用的現代物理中的“範例”為例，頻率派和愛因斯坦的哲學觀念是對應的，而貝葉斯學派的哲學觀念是和波爾的哥本哈根學派對應的。卻不知兔子如何選擇站隊。
|
