如题我为什么对这句话有些感受是因为一个故事：
当两个人打赌，方式是通过投掷硬币，看谁所指定的一面出现的次数多，总共投掷10次。结果很戏剧，投掷了10次连续9次都是正面，最后一次是背面。赌局的结果很显然。我们都知道在科学统计学中讲统计概率，一枚硬币只有两个面，而每次无论是谁投掷硬币正面和背面出现的概率都是50%，而上面的故事显然是一个极端的现象。
如果你是当事人，恰好又是赌背面的那个人，你这时会怎么想？第一，如果硬币没有问题，那么就是我的运气太差了，因为事件发生的概率是一次算一次的，不是说上次出现了正面下次出现背面的概率会增大，连续出现9次正面无论如何只是在说明一个结果；第二，这枚硬币肯定有问题的。而故事中的硬币就是普通的硬币，就算是别人投掷10次，结果是不一样的。我只是想知道到底这时作为当事人会相信统计学的原理，还是认为可能是气运或者是其他的原因？
要是对于当事人的态度再用我们的统计学来分析，结果是超过90%的概率当事人认为是其他原因导致统计学失灵的。如果按照统计学模型来看如果数据够大或者说实验的次数够多，硬币出现真面和背面的概率会无限接近50%的，但是我们也说了赌局的条件是只是投掷10次。
那么就如同题目的那句话：客观是理性的，但是没人会否定自己的主观感受，因为就是客观导致我主观的感受——赢的一方欢天喜地，而输的一方十分失落，如今我们往往不会说个人的主观意识或感受会直接改变绝对的客观事实。但我想说的是其实科学在研究一个问题时使用的工具就是建模，而考验成果时也是看这个模型是否真实并且客观。其实在这个世界上不是我一个人认为有种模型叫做无建模的模型设计。这不是什么脑门一充血我们就去胡搞的那种。
无模型设计在我看来是和主观有很大的关系，而其实要是我再说的清楚点，人类已经很熟悉无模型设计的思维了。比如你下班回家，你走在路上突然肚子饿了想先去打个牙祭，于是你没有按照你平时下班的路线回家，而是绕道去了小吃店买了自己爱吃的东西，最后还是到达了自己的目的地——家。相对模型化的思维设计会是这样的，你会先回家无论自己是否肚子饿了，到了家后，这个步骤完成了，这时你会考虑到肚子饿的问题，然后又出去买吃的东西。这时大家会说这人是不是太死脑筋了。但模型化思维其实就是这样的，就像执行程序一样，一段程序执行完了才会执行下一段程序。我们知道这是线性的程序执行。而逻辑学上也有方案提出了多线程的执行方案，其实从本质上还是线性的，更别说是否能像无模型那般完全自由而无限制地切换到某段程序或者模式是无法做到的。因为在程序是没有主观判断可言的。
而如今现在流行的智能编程，表面上看似乎有了很强的智力，而这些都是建立在深度学习上，说白了就是对于数据的收集和逻辑归类。但是工程师们也承认他们设计出的AI程序是无法通过严格的图灵测试的，所以很遗憾，或许还是那句话如果人类没有搞清楚因果关系的模型前，可能是无法真正发明出可以通过图灵测试的人工智能的，而要是真正弄清楚了或许也想有些科技界大佬担心的那样人类将被AI统治或者直接毁灭。
