如何透过现象看本质？这个很棒的长程问题，帮助我们串联起不同领域里的观点和求索。还是同样的内涵，我把它的外延稍微扩充一下：我们应该如何认识和解释世界？什么方式才是可靠、有效的？5+在他的四部曲里，首先讨论了本质主义的局限：“没有最高的普遍本质，只有合理的家族相似。”
接着，提出了一个同样底层的认识论问题：人类的知识从何而来？ 讨论了我们常见的理解／论证／解释（justify）过程：归纳、演绎、类比、隐喻等等。他们每一种，都在我们认识世界获得知识的过程中不可或缺，都拥有强有力的解释力，但每一种，又都不能作为唯一的认识／解释世界的方式。
下一个问题是，到底什么是“知识”、什么是真相／真理？文章给出一种思路答案：严格意义上说，我们没有办法得到真理。而我们转化思路，把判别标准依据变为“模型的好坏在于是否能帮助我们实现准确预测。”这里的真相是由预测结果、即由真实世界里的“经验”来验证的。
这些都是极好的认知世界的思路，是哲学的认识论分支中，数千年来智者们辩论得出的结论，也是我们每个人在日常生活里朴素的认知经验。我想在此基础上，多介绍一些在同一个“分类”范畴的概念，通过介绍不同“论证解释”的方法，一方面借此扩充不同情境下认识世界的可选思路，一方面通过看每一个“点”，提升对如何认识世界这个大问题的整体理解。
比如说：
- “奥坎姆剃刀定律”，即面对复杂事务，最简单（最少新设假设）的解释往往是正确的。
- “科学方法”，基于数理及实验的，对假设进行系统验证的“求真”方法。然而科学的一个鲜明特征是，科学面对的是“可解的问题”，需要“系统地”验证。意思是例如企业存在的意义这样的问题，不是科学或者严谨科学方法探讨的范畴之内；而如果实验不能由任何人广泛地、一遍遍地得出同样结果，那么答案也不能说是科学验证正确的。
- 经验主义 (empiricism) vs 演绎推理 (induction)，前者认为知识来源于由感官经验得到的证据，相比于理论推演，经验证据才有可靠性，是一种后验知识。它是科学方法（可以靠实验观察获得切实经验）的基础。类似于5+在文章里提到的思路。后者强调逻辑论证，无需经验的参与，是一种先验方法
- 概率原理 vs 决定论 (determinism)，前者作为数学分支里的一个概念，认为大多数现象是随机现象，用概率解释发生原因。后者认为对于一个现象，有一系列条件只会唯一决定这一现象。
- 还原论 (reductionism) 在我看来，Elon Musk所说的“第一性原理”就是还原论的思考方式，即复杂事务不断还原，保留最初的最基本的参数，去理解系统的性质和原理。如同musk著名的对于汽车电池的拆解。而在我看来，在商业中的“最基本参数”就是客户和行业，把纷繁复杂的商业创新还原到为客户需求和行业链条创造附加价值，是思考的起点和标尺。
- 归纳vs演绎，怀疑论 (skepticism)，实证主义 (positivism), 理性主义 (rationalism) 等等等等... 很多都是上述类型的变种和延伸
过去我只是在这里那里，孤立地知道这些概念，现在发现从“论证解释世界的方法”这个大概念大问题去理解，这些看似孤立的大词，都是在试图回答同一个问题而已，而他们也因情境的不同，具备不同的解释能力和思路。回到最初所说的，这就是一个“长程问题”的意义。
那么，知道了这些概念，除了装装逼，有什么用？在我看来，这是独立思考的起点。独立思考需要保持质疑的勇气，同时也需要对不同认知过程和方法的了解。如果没有这些“工具”，我们如何对大千世界里或抽象或具体的问题，对形形色色的专家解读，形成自己独立的观念和评判呢？
和同学们共勉 ^^
