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第166章 课课堂实录 经验与理性的适用之道哲学与心理学课堂对话（第1页）

在我们的生活与学习中，经验和理性思考无处不在，却常让人困惑何时该依赖经验，何时该运用理性。今天的课堂，和蔼教授将带领叶寒、秦易、许黑、蒋尘、周游五位同学，以“休谟的叉子”为切入点，结合哲学史上经验主义与理性主义的争论，以及心理学、人工智能等领域的实例，探寻经验与理性的适用边界，解开“什么时候用经验主义，什么时候用理性主义”的谜题。

上课铃响，同学们陆续坐好，和蔼教授微笑着走上讲台，开启了今天的课程。

“在正式上课前，我想先问大家一个问题，”和蔼教授目光扫过台下，“在你们看来，经验和理性思考哪个更重要？”

话音刚落，秦易立刻举手：“教授，我觉得都重要吧，生活里既需要经验积累，学习上也离不开理性分析。”

许黑也点头附和：“对，比如做题的时候，既得靠平时积累的解题经验，也得用理性思维推导步骤。”

和蔼教授轻轻摇头：“大家说的有一定道理，但‘都重要’这样的回答，其实毫无信息量，等于没有真正解答问题。谈重要不重要之前，我们得先搞清楚经验和理性各自在什么领域适用，本身又有什么样的特点。今天，我们就从一个哲学工具入手，来深入探讨这个话题——它就是‘休谟的叉子’（Humesfork）。”

叶寒好奇地追问：“教授，‘休谟的叉子’是什么呀？和我们要讲的经验、理性有什么关系？”

“问得好，”和蔼教授赞许地看向叶寒，“我之前和大家聊苏格兰启蒙运动时，提到过哲学家休谟，他是经验主义的代表人物。休谟用这把‘叉子’，把人类的知识体系和获得知识的方法一分为二。”

“一边是观念知识，它们不需要经验的验证，最典型的就是数学。”教授顿了顿，继续说道，“数学知识不需要做实验来验证，只需要理性思考就能获得。比如勾股定理，大家通过逻辑推理就能理解它，不需要去测量一百个三角形的边长来核实，数学可以说是人类知识体系和认识过程中的一个特例。”

蒋尘若有所思地说：“这么说，数学就是纯靠理性的知识？那‘叉子’的另一边是什么呢？”

“另一边就是经验知识，”和蔼教授解释道，“在休谟看来，这类知识单纯靠理性是得不到的，甚至单纯靠理性去想，反而不可靠。大家都知道，理性推理有两个基本方法，归纳和演绎。归纳是从具体事情里归纳出总结论，演绎是从基本结论推演出不同情况。但休谟认为，只靠理性思考，不管是归纳还是演绎，得出的结论都可能不可靠。”

“先说说归纳的问题。”教授举例道，“有个很有名的‘火鸡悖论’，大家应该听过吧？农场里的火鸡，每天看到农场主出现就有食物吃，久而久之，它归纳出‘农场主出现就有食物’的结论。它每天验证，这个结论都成立，可到了感恩节前夕，农场主带来的不是食物，而是屠刀，这个归纳出的规律瞬间失效了。”

周游皱起眉头：“可我们日常生活中经常用归纳啊，比如看到几次下雨前蚂蚁搬家，就觉得蚂蚁搬家会下雨，这难道也不可靠吗？”

“日常使用时，我们不用像哲学家那样较真，”和蔼教授耐心地说，“但休谟想提醒我们的是，掌握了过去的事实，不一定能推断未来，因为我们没有理由认为未来会完全重复过去。这种问题，我们今天称之为‘不完全归纳的误区’，也就是说，归纳的样本有限，得出的结论就可能存在偏差。”

“那演绎又有什么问题呢？”叶寒接着问。

和蔼教授回答：“演绎推理要成立，有个重要前提——得确认事物间的因果关系。但休谟认为，我们很难判断真正的因果关系，常常只是把时间和空间上相近、先后发生的两件事，强行套上因果关系。”

“比如，秋冬季节，小张穿短袖跑步后感冒了，过去人们会觉得‘着凉是感冒的原因’。但现在医学研究表明，冷空气本身不会让人感冒，真正的原因是空气中的病原体，像普通感冒由鼻病毒引起，流感由流感病毒引起。反而在温暖、人多不透气的空间里，感染疾病的概率比室外还高。”

许黑恍然大悟：“原来我们以前认为的因果关系，可能根本不对啊！还有‘乌鸦叫，丧事到’，是不是也属于这种情况？”

“没错，”和蔼教授点头，“人们看到乌鸦叫后有丧事发生，就觉得两者有因果关系。可实际上，可能是人快去世时散发的特殊气味吸引了乌鸦，并非乌鸦叫导致丧事。这说明，准确找到事物的因果关系，其实非常难，我们现在坚信的因果关系，也未必是真正的因果。”

秦易提出疑问：“既然归纳和演绎都可能靠不住，那我们该依靠什么呢？”

“休谟并没有否认经验的作用，反而强调经验的重要性。”和蔼教授说，“经验主义的另一位代表人物洛克认为，人出生时就像一张白纸，所有知识都建立在经验之上。不同人有不同经验，所以在心灵中形成了不同的观念和知识。”

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“不过，哲学史上还有和经验主义对立的学派——以笛卡尔为代表的理性主义。”教授继续讲解，“笛卡尔有句名言‘我思故我在’，他认为通过思考能获得真正的知识。他没有完全否认观察的作用，但觉得观察只能让人认识事物表象，无法触及世界本质。”

“像数学里的等号、开方、对数这些概念，现实世界中没有直接对应的存在，我们不可能靠观察感知到，只能靠理性思考和逻辑推理获得。笛卡尔之后，牛顿、莱布尼茨这些着名数学家，都是理性主义的信奉者。”

蒋尘发现了一个规律：“教授，我发现经验主义代表人物，比如休谟、洛克，好像更关注对社会的观察；而理性主义代表人物，像笛卡尔、牛顿，在数学上都很厉害，这是巧合吗？”

“不是巧合，这和他们的研究方法与关注领域密切相关。”和蔼教授解释道，“经验主义者侧重从社会观察中提炼哲学见解，理性主义者则更擅长通过数学推理探索世界规律。不过，也有哲学家试图调和两者的分歧，比如德国古典主义哲学奠基人康德。他原本是理性主义者，读了休谟的着作后深受启发，花了很多年修正自己的哲学思想，来回应休谟的观点。”

“经验主义和理性主义对西方的政治、法律、科学和社会影响深远。今天我们重点聊聊它们在科学上的影响，尤其是和心理学、人工智能相关的领域。”教授话锋一转，“我把休谟的‘叉子’再延伸一下，结合现代知识体系，把知识和方法分成三类。”

“第一类是数学，纯粹依靠理性，这一点我们之前已经明确了。第二类是自然科学，理性成分占比大，我们会用简单规律构建知识体系，再通过实证主义方法完善规律边界。规律的获取，有的靠有限归纳，有的靠合理演绎。比如哈维发现血液循环、伽利略研究自由落体，理性的逻辑推理都起到了关键作用。”

“第三类是非科学，大家注意，非科学不是伪科学。它包括很多社会科学、人文科学，还有哲学和宗教。在这些领域，经验的占比更大。但这并不意味着它们不需要理性分析和逻辑，而是很难找到像自然科学定律那样普适的规律，就算有规律，适用范围也很严格，甚至很多经验研究根本无法用规律概括。”

周游联想到之前学过的知识：“教授，心理学是不是也属于经验成分较多的学科？我记得心理学有很多实验都是基于经验观察的。”

“非常正确，”和蔼教授肯定道，“现代科学中，心理学和医学在很大程度上都是经验科学。其实‘经验主义’这个词最早就来自古希腊的医学，当时有些医生主张靠经验给病人看病，反对依赖书本教条，这就是早期的经验主义。”

“还有一个特别的领域——认知科学中的人工智能研究，也非常依赖经验。早期的人工智能学者，比如提出形式语言模型的乔姆斯基，想把人工智能划归到自然科学范畴，希望靠理性和逻辑解决问题。他们试图用数学模型生成人类语言，这在计算机语言上是可行的，因为计算机语言能完全纳入数学框架。”

“但人类语言太复杂了，总有很多例外，设定的规律经常失效。到了上世纪70年代，贾里尼克等人扛起经验主义大旗，让计算机通过学习经验和案例来处理人工智能问题。现在人工智能的成功，就是在他们的研究基础上发展起来的。”

叶寒好奇地问：“教授，学术界对人工智能的研究方法没有争议吗？”

“当然有，”和蔼教授说，“很长一段时间里，学术界有两派关于自然语言处理的学术会议。一派是偏传统语言学理论研究的，比如计算语言学国际会议COLING；另一派是偏经验主义的，比如经验方法自然语言处理会议EMNLP。我参加过这两类会议，两派学者的研究思路差异很大。不过近年来，两派会议有时会一起举办，这也体现了经验主义和理性主义的结合趋势。但到目前为止，几乎所有人工智能和大数据的成就，都来自经验主义这一派。我写的《智能时代》这本书，本质上介绍的就是经验主义方法。”

课程接近尾声，和蔼教授开始总结：“回到我们最初的问题，在生活中，什么时候该用理性主义，什么时候该用经验主义呢？我认为，理性主义主要用在两个地方。第一，面对数学和自然科学问题时，理性推理是核心。第二，当我们需要找出一件事的错误时，理性能帮我们判断哪些结论不合逻辑、不合理。但要注意，用理性主义时，一定要清楚规律的适用边界，不能把它变成教条主义。”

“至于经验主义，在我看来，只要涉及非科学问题，我们都应该更相信经验。比如人际交往中，我们靠经验判断对方的性格和态度；在艺术欣赏中，经验让我们更好地理解作品的内涵。当然，这并不意味着经验可以脱离理性，经验需要理性的梳理和分析，才能更好地发挥作用。”

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最后，和蔼教授抛出一个思考题：“今天我们探讨了经验主义和理性主义的适用场景，那大家可以思考一下，在教育孩子的过程中，哪些方面应该侧重经验主义，哪些方面应该侧重理性主义呢？欢迎大家下次上课分享自己的观点。觉得这节课有收获的同学，别忘了点赞支持，也可以催更后续课程，我们会带来更多关于哲学与生活的探讨。”

课堂内容总结:

该课堂内容围绕“何时用经验主义，何时用理性主义”展开。和蔼教授以“休谟的叉子”为切入点，指出其将知识分为无需经验验证的观念知识（如数学，靠理性获得）与依赖经验的经验知识，还分析了理性推理中归纳（存在不完全归纳误区，如“火鸡悖论”）与演绎（难辨真实因果，如“着凉致感冒”的误区）的局限性。

教授接着梳理经验主义（以洛克为代表，认为知识源于经验）与理性主义（以笛卡尔为代表，强调靠思考获真知）的争论，提及康德试图调和分歧，又将知识延伸分为数学（纯理性）、自然科学（重理性，需实证）、非科学（重经验，如心理学、部分社会科学）三类，并以人工智能领域发展为例说明经验主义的重要性。

最后教授总结：理性主义适用于数学、自然科学问题及找错误，经验主义适用于非科学问题，还抛出“教育孩子中如何侧重两种主义”的思考题。

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