「 我們知道，科學提高了人類探索自然的效率，讓技術與文明得到快速發展，促使人類社會進入發展的快車道。但是，你是否認真思考過，科學到底是什麼？它為什麼重要？科學共同體是如何運轉的？以科學知識為源頭的知識是如何生產和流動的？往下看，開智學堂掬元教練，今天就與你聊聊科學那些事兒~
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科學為什麼重要人類真正進入強科學主義時代也只有 200 多年的歷史。在前科學時代，人類依賴代代相傳的經驗，憑藉直覺，靠著隨機的選擇去改造大自然和認識自我。
天性使然，人類常常不願接受與先入為主相反的理念，也愛在實際上毫無因果的事情上強行構建因果。正如馬奇在他著名的講演錄「經驗的疆界」中所言：
人類存儲、回憶歷史的能力有限，對服務於當前信念和欲望的重構記憶敏感。
人類存儲、回憶歷史的能力有限，對服務於當前信念和欲望的重構記憶敏感。
人類的分析能力有限，對加諸經驗之上的框架敏感。
人類固守成見，對支持先入之見的證據不如對反對先入之見的證據挑剔。
人類既歪曲觀察又歪曲信念，以提高兩者的一致度。人類偏愛簡單的因果關係，認為原因必定在結果附近、大果必定有大因。
與比較複雜的分析相比，人類更喜歡涉及有限信息和簡單計算的啟發式。人類詮釋經驗的這幅大圖景，證據充分，眾所周知。
人類在前科學時代的決策方式效率低下，常常做出與預期目標完全背道而馳的決策，從而造成社會資源的大量浪費，生產效率整體低下。
進入強科學時代以後，藉助科學這個利器，人類中的一小部分人探索到的規律，可以在同等條件下（conditional）的場景反覆再現，大大提高了人類探索自然的效率。特別是那些已經有明確因果關係的規律，比如治癒特定疾病（果）的特效藥（因），極大地提高了人類抵到特定目標的效率。
進入強科學主義 200 多年來，人類科學技術和文明極大發展，社會創造的財富比以往所有年代的總和還要多。
科學何以發揮這樣的威力？我們下面將一一詳細展開。
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科學到底是什麼科學是什麼?
很多人把科學等同於科學知識，其實這遠遠不是科學的核心內涵。達爾文曾經給科學下過一個定義，「科學就是整理事實，從中發現規律，作出結論」。
因此，科學是從實踐經驗中得出系統化知識的方法和過程；是從觀察到的現象中提出問題，建立假設/假說，經過嚴格的實驗設計獲得數據，根據數據推導結論的一套程序。
這裡，我們對「根據數據推導結論」這個步驟稍微展開一下。
上面提到，科學家們做實驗，不僅僅希望得到的科學結論僅在自己的實驗對象中重複，更希望能在更大具有同樣特徵的總體（可以理解為所有具備同樣特徵的對象的集合）中得到重複，因為那正是人類掌握自然規律改造自然的意義所在。
然而，鑑於資源有限（科學家能支配的資金，人力資源，時間，可行性等），科學家們不可能在所有的總體中去實施實驗，因此科學家得到的數據僅僅只是一個總體的樣本（可以理解為總體的子集）。
這就需要科學家從樣本數據中，推斷（Statistical inference）樣本數據有多大概率能外推到總體（因為這樣才能給更多人在實踐中重複，才說明人類能夠利用這一規律指導實踐），這就是統計學其中的一個研究內容。因此，有統計學意義，代表著一種大概率的關聯。
既然科學是一種程序，就必然有它的準則。隨機、均衡、對照和可重複性是科學實驗的四大準則，也是科學的威力所在。
上面提到，人類固守先入之見，偏愛簡單因果，分析能力有限，這些都是天性使然。也就是說，不管你是天才還是凡人，都難逃這些天生的弱點。
但是人之所以是萬物之靈，就是因為人類認識到，克服這樣的天性，無法靠悟性，只能依賴一種工具，使得生產高度系統化知識的過程變成一種強制執行的流程。直到今天，這種流程成為了科學家共同體共同遵守的科學準則。
我們一一來解釋一下，四大準則如何幫助人類克服自身的局限。
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可重複性可重複性指科學實驗應當能在同樣的前提/條件下被重複。無法重複的實驗，即使已經發表為科學論著，也有很大的概率被質疑，甚至撤回。
比如日本的小保方晴子，我國的韓春雨老師，均在頂級科學雜誌「nature」上發文，但由於沒有其他科學家能重複出相同的結果，被撤回了論著。
可重複性是科學研究作為一種程序的體現：在條件一致的前提下，按照既定的程序重複實驗，應該得到相同的結果。那些存在個人頭腦中被自認為「很牛逼」想法（嗯對，就是民科），沒有經過同行評議（同行評議下面會繼續展開），沒有經受遵守嚴格的科學程序得出，無法被重複的理論，是不被認同為科學理論的。
科學是改造實踐的偉大力量，它的力量在於它被從紛繁蕪雜的現象中提取模式和規律之後，（在一定的限定條件下）能推廣為更多的人所受益。
如果所謂的科學沒有確定的路徑可循，無法被重複，它也就沒法受益更多的人。試想，一個只能被幾個人知道的，可以被幾個人重複的理論（由於路徑不明而不是過於高深），它的意義何在？
隨機、均衡、對照對照是科學實驗原則中最重要的準則。
這個準則要求科學家要研究目標效應的時候，應當設置對照組，並使得對照組和實驗組之間的對象儘可能隨機進入並保證組成結構均衡，這樣是為了使得兩組具有可比性。
此時，在實驗組施加幹預措施的時候，兩組（或以上）的效應差異由於對照組的設立，抵扣了其他對幹預因素有混雜效應的因素，這樣得到的才是真正的幹預效應。
舉一個簡單的例子：試想你現在接到一個任務，你要研究家庭收入對孩子後天表現的影響，正確的做法是找到兩組孩子或者多組孩子，他們除了家庭經濟情況不一樣之外其它情況都儘可能地一致。
如果這些孩子不但家庭經濟情況不同，健康、智商、年齡、性別等等很多情況都不一樣，你的研究結論就沒有說服力。因為此時孩子後天的表現差異並不能證明是家庭經濟水平造成的。
當然了，並不是任何實驗都有條件設置對照，但均衡和隨機應當儘可能做到。這樣的研究，外推適用的範圍更大。
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科學共同體運轉的機制 同行評議科學共同體是當今社會最重要的「組織」之一，這樣一個跨越時間，空間，國家，種族，學科的巨大組織是如何流通和傳遞信息和信任的呢？
這就要提到科學共同體的同行評議機制，文獻引用準則和可證偽性。
每一篇科學論著的發表，都必須經過匿名的同行評議（peer review）。所謂的同行，指的是遵從相同的科學準則，認同相同的科學程序，具備相當專業背景的研究人員。
同行間會對送審的論著進行審查，評判是否符合科學準則，以確保其科學性。而在科學家提交的論著中，必須遵守的科研倫理道德是，那些對本次研究有貢獻的現有研究基礎，方法、創意等都必須給予引用。
這樣一來，就產生了科學家共同體的信任流通貨幣：一篇論著的引用數，一本雜誌的影響因子（Impart Factor）。
雜誌的影響因子來源於雜誌過去一段時間所有發文的平均引用數，若雜誌想越辦越好，必然嚴格把關同行評議，避免被同行挑錯，影響雜誌聲譽。
因此，雜誌希望來稿質量越高越好，產出高質量科學研究的科學家也更傾向於投稿到影響因子高的雜誌，從而不斷形成一個良性的正向循環。
所以，論著的引用數和雜誌的影響因子，是科學家集體投票的結果，是不依賴於任何個人的第三方評價體系。
科學的可證偽性接下來要說說科學這部機器設計最精妙的部分：科學的可證偽性。
從歷史的尺度看人類歷史，正是舊有理論的不斷被推翻，新的理論不斷建立，如此不斷循環，推動著人類發展。很難想像，如果權威不容挑戰，新的證據總是遭到拒絕，人類社會今天會是什麼樣子。
科學更是把對錯誤的包容融進了它的骨血。某個理論是否屬於科學，判斷標準之一就是可證偽性。
不管證據如何支持一個新的理論，你的理論必須很明確，找到什麼樣的證據就可以被證明是錯的。科學理論就是可以被證偽但是暫時還沒有被證偽的理論。
舉一個不太恰當但很容易理解的例子。比如你觀測到了 1 萬個天鵝的顏色，數據表明，天鵝都是白色的。你可以提出天鵝都是白的這樣的一個科學理論，在其他顏色的天鵝被發現之前，你的理論都是受到證據支持的。
顯而易見，你的理論很顯然具備了可證偽性，因為只要找到一個不是白色的天鵝即可被推翻。
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什麼樣的理論不具備可證偽性呢？
「世上肯定有神，他具有超常的力量，因此你看不到他 」，這理論，沒有絲毫的漏洞，你既無法證實也無法證偽。這樣的理論反而長生不老，千年流傳。科學理論則一直走在被不斷推翻不斷被更替的路上。
科學的可證偽性是科學共同體裡那雙看不見的手。
科學不迷信權威，不相信顏值，科學只相信證據。無論多有聲望的大牛，只要你找到反對的證據，找到他的 bug，你就可以站在大牛的肩膀上，開拓一個新的方向。
科學家共同體對探究未知和學術聲望的追求，驅使無數人日夜無眠，在白紙黑字的前人研究中尋找突破和顛覆。尋找前人研究的 bug 的路是如此明確，因為不知道從什麼方向找 bug 的研究不被承認為科學。
因此，矛盾促進變革在科學史上平常得不能再平常。凡是既有理論與事實相矛盾之處就可能有新的猜測新的假說就被提出，直到新的證據支持或者證偽假說，到新的理論確立。
那些最聰明的科學家最能注意到既有科學理論矛盾之處，從而開啟了新的理論。反之，對矛盾熟視無睹就是另外一種情況。比如和達爾文同時代的一些學者就懊悔不已，為什麼我沒能想到進化論？
可證偽性使得科學這部機器日夜開動，轟隆不息，人類認知邊界因而不斷拓展，一再延伸。
科學的可證偽性給作為整體的人類來帶來了翻天覆地的變化，也給了作為個體的每一個人深刻的啟示：
每一個人都應該根據事實和證據不斷調整自己的理念，而不是根據自己固有的觀念去尋找對自己有利的證據，繼續守護原有的錯誤觀點。
做個簡單的思想實驗：假如你總是對的，從不改變自己的觀念，幾十年後依然如此，你覺得你總是對的有什麼值得自豪的地方嗎？
聰明的人知道固守己見是人類與生俱來的局限，像科學家一樣用制度和流程強制自己執行。
比如橋水基金創始人瑞·達利歐就在「原則」一書中提到，極度求真和極度透明是橋水基金公司的的原則，寫進公司的制度並有具體的實施流程。作為公司負責人，永遠保持一種勇於承認錯誤，有錯就改的姿態。公司任何會議都被錄音，接受任何相關人員的討論和質疑。
具體對我們的啟示，則是應當保持成長型的思維，把錯誤作為一種提醒的信號，一種反饋錯誤背後的行為、觀念在何處需要改進的信號。從這個意義上來說，科學不僅是一種生產智識的方法，更是一種精神。
知識的生產和流通的過程強科學時代同時也帶來了知識的爆炸性增長，窮盡一生，每個人都很難窺探一二。在今天這個信息社會，信息不再貧乏，而是過載了。
學海無涯，知識無限，該如何飛躍知識的汪洋大海？
如果你了解了以科學知識為源頭的知識生產和流動的過程，也許你會有新的想法。
為了講清楚這個過程，我們還要了解兩個文獻計量學的定律：布拉德福定律（Law of Bradford）和洛特卡定律（Lotka’s law）。
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洛特卡定律洛特卡定律是由美國學者洛特卡（Lotka）率先提出。它描述的是科學工作者人數與其所著論文之間的關係：
寫兩篇論著的作者數量約為寫一篇論著的作者數量的 1/4；寫三篇論著的作者數量約為寫一篇論文作者數量的 1/9；寫Ｎ篇論著的作者數量約為寫一篇論著作者數量的 1/ n^2，以此類推。其中，寫一篇論文作者的數量約佔所有作者數量的 60％。
布拉德福定律英國學者布拉德福發現，如將科學雜誌按其刊載某學科主題的論文數量，以遞減順序排列，就可在所有這些雜誌中區分出載文率最高的核心部分和包含著與核心部分等數量論文的隨後幾區，這時核心區和後繼各區中所含的雜誌數成 1：a：a^2 的關係，這就是布拉德福定律（Law of Bradford）。
洛特卡定律向我們表明了，某一領域中，大部分的論著是由少數重要的學者完成的。布拉德福定律則意味著大多數關鍵文獻通常會集中發表於少數核心期刊。
這些關鍵文獻往往是顛覆性的變革性的。而一個開創性的理論能夠得到建立，必須要得到重複性驗證。
上文所述，由於科學家必須遵守學術引用的規範來建立彼此信任，不管是重複驗證還是反駁這些開創性的理論，都必須給予引用。
接著還有更多更多的學者對理論的不同應用場景進行驗證，發表時間越遲就只能發相對不重要的雜誌，接著會有新聞、自媒體等跟進介紹。
如此，一個知識的生產和流通的過程就非常清晰了：少數重要學者的開創性研究→重複性驗證→更多細節的重複性驗證→新聞、自媒體，知識生產的量級依次指數爆增等。
因此，如果你理解了這個流程，用好引用指數和影響因子，以及學科核心知識這些工具，就能極大地擺脫信息過載的困擾。
一起來看看使用這套工具最溜的人—赫伯特·西蒙（Herbert Alexande Simon）是如何人生開掛的。
如果有人問什麼樣的人才能稱之為天才，赫伯特·亞歷山大·西蒙絕對能算是天才。
西蒙享年 85 歲。在他一生中，他曾獲得過 9 個博士學位，他的研究涉及到政治學、計算機科學、管理學、經濟學、心理學、社會學、運籌學等眾多領域，並在不同領域都達到了學術巔峰。
1958 年，他獲得了美國心理學會頒發的心理學領域的最高獎—心理學傑出貢獻獎；他把心理學、計算機科學和決策理論結合起來，開創了人工智慧研究之先河，於 1975 年獲得計算機領域的最高榮譽獎—圖靈獎；他被稱為人工智慧之父；1978 年，獲得諾貝爾經濟學獎。
他是如何做到的呢？
通過對經濟學領域 200 多個學科核心知識點的全局學習，他發現了以往的經濟學「絕對理性人」理論無法解釋實踐中經濟人行為的矛盾。
通過計算機科學 200 多個重要核心知識點的，他模擬了人的決策過程，從而發現組織內的人制定決策過程的理論，因此獲得諾貝爾經濟學獎。
之後，他不斷地把每個學科最重要的約 200 個多知識點交錯地用於不同的學科，在多達 9 個學科都取得了極高的成就。■
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1.《師從天才》：他們生活的世界。一群諾貝爾獲獎學者師徒的科學徵程。
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2.《最年輕的科學》：醫學科學家和文學家劉易斯·託馬斯寫的散文隨筆，文筆優美如小夜曲，講述了上世紀70年代作者親歷的美國醫療職業的變化、科學研究活動和醫學的進步， 感受醫學這個最年輕的科學是如何發展起來的。
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3.《科學迷宮裡的頑童與大師》：多學科大牛、奇才（此處可以加幾百個形容詞）赫伯特·西蒙的自傳。
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4.《終身成長》：卡羅爾·德韋克教授為你一次講清楚成長型思維。
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6.《當下的啟蒙》：著名科學家史蒂芬·平克的科普著作，大量的數據告訴你科學如何開啟群智，深刻改變人類社會。也是感受數據的力量的一部好書。
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7.《全局學習法》：家長們很熟悉的《為未知而教，為未來而學》一書的作者戴維·珀金斯的力作，如何對學科進行全局學習。
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