第813篇原创|共3692字
理解取决于理解者的本性。我们所理解的他人无非是他作为原因在我们身上造成的那些变化。
而在所有的行动当中，有目的的那些行动大概是最少被人们理解的。因为，它们总是被我们看作最易懂的事件和对我们意识来说最平凡的事物。
实际上，最平凡的那些...恰恰是最难懂的。
一By.树先生
第一节
理解的‘内外’两种方式
在昨天的视频当中，我们提到了理解的广度与深度，还有“有限性”以及“无限性”。这是它们在视域中的一个尺度。而今天，我们将接着昨天的那个话题来聊一聊关于理解的两种不同方式...
众所周知，理解---对于我们人类的思维来说，总是隐隐约约地感觉到...它包含了一种结构上的概念。而这个概念能够以‘内在’或者是‘外在’的其中一种方式来加以出现。
在内在的理解当中，如果我们理解的事物是结构性的话，那么，我们就可以按照这个事物的因素以及由那些因素构成的一整个事物的交织方式，来理解此一事物的结果。而这种理解方法，会显示出：一物，为什么，是一物。
而外在的那种理解，则是不管这个事物可不可以去作出分析，都把它看作是一个统一体，并去获得关于它对环境起到作用的、能力的那些证据。在这里，它们彼此之间的区别是：内在的理解，是把事物看作是一个结果。而外在的理解，则是把事物看作是一个表示原因的因素。
这两种理解的方式是相互相通的。它们都是其中一者预先地假定了它者。而我们在日常的生活当中，可以把这两种解释意义的方式都当作是某种理解自然过程的方法。
事实上，在这个世界上，只要是与过程的关系没有被我们人给搞清楚的话，那么，任何事物就是不可能被予以理解的。但是，话又说回来，的确有那么一些理解，是撇开了它们与无理性事实相关联的那种理想关系的。而这种理解，就不存在什么转化的动作。
譬如说，从某种意义上讲，数学就没有转化产生。它们的相互关系表现于它们在超时间上的永恒性。虽然在数学的讨论当中，也有时间的概念、接近的概念或者是近似的概念。但是本质上，当它们运用于科学中的时候，其时间的时间性和接近的运动却全都被撇开了。
按照我们人的理解，所有数学中的理想事实都是自明的。因此，每当人们在尝试着引用一些权威性的事例来加以佐证或者说明的时候，我们人就很喜欢去引用数据。而每当这些数据一报出来的时候，人们往往就认为那个事实是不言自明的。在现实当中，我们人很少会去考证数据的来源是否可信，或者它的依据是什么，又或者解析的那个算法是什么。
一般说来，正常人在没有受到过专门训练的情况下，通常对于那些概念性的名词（也就是‘大词’）和某些统计后的数据是不怎么敏感的。他们很容易被这两个东西给愚弄到。产生某种概念上的混淆以及理解方面的参照效应。
其实在数学家中，范围及其宽广的那种理解也是很少见的。Well，可能数学家、语言学家兼哲学家的那一种类型，要比其他人更加宽广一些吧？我不确定。对我们人类来说，我们在脑子里存在的那些东西：通常只是关于理解的片断知识和这些片断之间相互产生了某些联系的其他知识。
这些知识的片断是彼此之间相互连接的，但它们却并不是结合成为一种广泛的、自明的并列关系。而是一种充满了模糊的记忆网络。它就像我们现在关注的人工智能模型一样，这些模型的黑盒特性，往往让我们对它内部的推理过程既说不清又道不明。而我们只能借助于结构化的概念和带有自明性的一些基本事实，来进行复杂概念的解释和理解。
实际上，在Ai的深度学习当中，我们也是通过这种结构化的概念让机器去构建一些较简单的概念来学习更多得复杂概念的。而对于人工智能来说，一个关键性的挑战，就是如何将我们人类那些非形式化的知识给传达到机器。我们目前正在进行这方面的渗透，而基于理解的那种渗透感，则跟机器理解的增加以及我们人类自己的理解增加有关。一旦我们或者机器，离开了这种增加的感觉，那我们的技术就不可能达到实际的理解程度。
为此，我们不得不进行摸索，我们不得不继续证明。
在具有自明性的知识片断当中，那些带有细节性的连接，通常会被我们称之为“证明”。而数学的那种广泛的自明性则是我们人类大脑目前所达不到的。比方说，我们都知道“2+2=4；3+3=6”。
我们在这一类知识的片断当中是带有自明性的。但它只是初等的浅显知识罢了。一旦，我们引入了较大的数字以后，我们就很难再把这样的知识说成是什么自明性了。
因为这个知识片断的背后，乃是数学上非常著名的哥德巴赫猜想。用我们现代的语言来进行陈述，这种猜想就是“任一大于2的偶数，都可表示成两个素数之和”。而与其相关的，还有另一种‘弱哥德巴赫猜想’，对于它的陈述则是“任一个大于5的奇数都可以表示为三个素数之和”。
这个猜想，自1742年提出来以后，经过了无数顶尖数学家几百年的努力，我们至今也仍然在求解当中。
您看，到了这里，我们就需要去进行某种证明了。我们很难对于一个庞大的数字，去叉着腰说：它带有什么什么自明性。不信的话，您可以在跑步的时候，去想象一个168乘以794的运算...
我保证，你一定会停下那个奔跑的步伐。因为在这里，我们需要去进行一些乘法的运算，而它需要一个证明的过程。而在思考的时候，我们人类是不擅于行动的。你在恒河的边上，肯定是找不到任何一个疯狂奔跑的思想家的。
第二节
理解的自明与证明
一旦我们的思维进入到了证明的领域，那我们也就进入到了抽象的世界。因为证明是以抽象为基础的，它需要一些自明性的抽象事实来进行某种基本的支撑。而我们所谓的“证明”则是人们借以获得自明性的途径之一。
在这里，我可以再举一个例子。比方说斯宾诺萨的《伦理学》就是运用几何学的数学方法来进行界说的。他想用尽可能少的证明，来表现事物的本性，以及它们之间相互产生联系的那些基本真理的自明性。
他的逻辑证明是从前提出发，而这些前提又是以证据为基础的。因此，在他的论说当中，他所列举出的那些证据是以逻辑为前提的。至少，那些界说都是以逻辑具有某种重要性的这个假定来作为前提的。
而哲学，就是这样将事物的本性的基本证据---去一个个显示出来的一种基本尝试。在里面，一切与之相关的理解都是以这种证据的假定为转移的。而一种正确地使用语言所表现出来的哲学，将会调动一切前提所假定的这些基本经验。
它使人心的内容成为某种易于驾驭的东西。它给片段的细节添加了某些意义。它揭示了结合与分离，一致或不一致。而我们究其所是，究其所能，就能体悟到：哲学其实就是对支配特殊思维方式的一种抽象批判。
当你翻开斯宾诺萨的那些著作，您会发现他经常提到一句“不言自明”的习惯用语。我们从这句话的出现频率，就能体会到：哲学它总是希望自己是某种自明的东西，否则的话，它就不是什么哲学。而任何一种哲学的论说，都在尝试着产生某种自明性，虽然...它很难达到这样的目的。
因为哲学的最大困难乃是语言上的失误。众所周知，我们人类的语言处于直觉的后面，而哲学在这方面的困难就在于通过语言表达出某种自明的东西。一旦我们的思考与理解超出了语汇日常应用的范围之后。
我们的哲学就会变得跟诗人写的那些诗有点相似---它们都是在利用着类比的方式，来作出一些生动暗示的努力。比如说，当我们打开尼采的《查拉图斯特拉如是说》，就会产生诗一般的感觉。在那里面，尼采就力图通过诗性的优美语言，来创造一套用于思维的联结性语言符号。
而哲学的这种关联性说明了一个事实---即：理解主要不是以推理为基础的。真正的理解是自明的。但是我们的直觉的清晰性却是有限的，而且它就像火苗一般，经常地明灭不定。
因此，推理对于我们人类来说，就是达到我们所能达到的那些理解的手段。而证明，则是我们扩大自己自明性的一种工具。它们既预先地假定了某种清晰性，也预先地假定了这种清晰性---在表现我们对这个世界的认识当中，有着一种不完满的渗透。
一言以蔽之，在这个浩瀚的宇宙当中，我们人类很可能会像亚当斯《银河系漫游指南》的小说那样，在最终，得不到一个最完满的理解。但是，我们可以依靠着内在的理解方式和外在的理解方式去增加我们的渗透力。
甚至乎，我们还可以借助于一些模式的识别，也就是模式的自明性证明，来加深我们在理解方面的渗透性。譬如说，人工智能，就是这样的一种工具。
在未来，您可以把它想象成一个“元工具”（Meta Tools），又或者是我们人类的一种延展性‘幻肢’。我们将利用它们在这场理解的斗争过程当中，继续向着我们眼中的宇宙繁星进发。
其实，从这个角度来讲，我们人类的这种探索，一向都是理想主义者的那种追求。换言之，当我们人类在仰望星空的时候，我们所有人其实都是一个梦想家。
