一、

所有人都知道，遇到打不開的文件格式，要安裝新的應(yīng)用程序來打開。如果你有個朋友，他每次遇到打不開的文件時，卻自己編寫個新的應(yīng)用程序來用。你一定會對他的行為感到很奇怪。

對于使用一個新電腦/手機的人來說，很自然做的第一件事，就是去安裝一堆應(yīng)用軟件來增強電腦/手機的功能。但很少有人在做一件新的事之前，先給自己的大腦安裝一些新的心智程序來增強大腦的功能——在人類中，極少有人有這樣的習(xí)慣。這不僅僅是一種習(xí)慣，更折射出一個人行為背后的“認(rèn)知觀”——我們模仿世界觀、人生觀而造的詞，用來描述人是如何理解自己認(rèn)識世界、認(rèn)知本質(zhì)的過程。

這種新的認(rèn)知觀認(rèn)為，人腦就像一臺心智的計算機。有多少功能，取決于你安裝量多少種心智程序。如果你缺乏某種功能（技能），安裝一個心智程序就是了（學(xué)習(xí)）。當(dāng)然，你如果安裝了錯誤的，甚至是帶毒的心智程序（比如邪教），會嚴(yán)重影響你的心智功能。大部分心智程序都不需要你自行開發(fā)，直接下載安裝就行了。

Elon Musk就是秉持這樣“心智計算機”認(rèn)知觀的一個人，他認(rèn)為，學(xué)習(xí)就像是“把數(shù)據(jù)和算法下載進大腦”的過程。既然如此，就要追求較快的下載速度。他極度推崇自學(xué)，認(rèn)為相比于自學(xué)，在教室里聽課是“龜速的下載速度”。為了創(chuàng)辦SpaceX，他從朋友那里借了全套的大學(xué)里的火箭和推進教科書開始自學(xué)。后來，有人問他是如何學(xué)會造火箭，他回答都是從書上學(xué)的。就這樣，一個靠看書學(xué)會造火箭的人在短短十幾年內(nèi)就改變了航天行業(yè)。2017年上半年全世界火箭發(fā)射 42次， Spacex 射了 10次，占了將近四分之一。如果SpaceX是個獨立的國家，它很快會超越美國、中國，成為世界上每年火箭發(fā)射數(shù)量最多的國家。由是觀之，心智計算機的認(rèn)知觀威力有多么強大。

二、

我們這個系列的文章，討論的是“如何透過現(xiàn)象看本質(zhì)”。前幾篇文章討論了什么是“本質(zhì)”和什么是“看”，接下來要討論“如何”了。但是，秉承透過現(xiàn)象看本質(zhì)的精神，我們跳出現(xiàn)象層面的討論，而先研究更底層的框架。也就是說，我們不在本篇中討論具體的方法論，也即具體的“如何”（有些讀者已經(jīng)失去耐心，憤怒了^_），而先討論我們的認(rèn)知觀。

和“心智計算機”認(rèn)知觀相對的是傳統(tǒng)的“頓悟”認(rèn)知觀。像達摩面壁、王陽明格竹致知、瓦特盯著燒水壺發(fā)明蒸汽機等故事，都意味深長地折射出這種傳統(tǒng)的認(rèn)知觀。

這種模型過于簡陋，沒有解釋信息是如何輸入大腦，以及在大腦中是如何被處理的。在這種認(rèn)知觀中，信息的輸入和處理過程被省略了。在反映這種認(rèn)知觀的諸多神秘故事中，人可以不輸入任何信息，或者輸入很少的信息，就可以突然頓悟。

不輸入信息的極端故事，就是達摩面壁。達摩在洞中坐禪九年，為了隔絕信息輸入，整日面對石壁，而一朝突然頓悟。王陽明格竹致知，則是輸入很少信息的反面例子。受朱熹格物致知理論的影響，他認(rèn)為要認(rèn)識世界就是認(rèn)真觀察。因此他觀察了七天七夜的竹子，結(jié)果什么頓悟都沒得到還病倒了，從此他不再相信朱熹的理論?？催^上一篇文章的讀者知道，觀察，重要的不是觀察力，而是觀察器。因此，格竹致知只能是徒勞無功就毫不奇怪了。

還有一個典型例子，就是被載入教科書的瓦特故事。教科書讓我們都相信，瓦特是在觀察奶奶家里燒水壺的壺蓋運動，靈機一動產(chǎn)生了發(fā)明蒸汽機的想法。而事實上在瓦特之前，蒸汽機已經(jīng)存在了很長時間，人類利用蒸汽做功的記載，更是可以追溯到數(shù)千年前。 瓦特時代的蒸汽機已經(jīng)足夠復(fù)雜和成熟。瓦特不是從無到有發(fā)明了蒸汽機，而是站在數(shù)十位被湮沒在歷史中的發(fā)明家們的肩膀上，對蒸汽機做了重大的改進。瓦特的改進，不是閉門造車，突然頓悟。而是“輸入”了大量前人的智慧和那個時代最新的物理學(xué)和機械知識，在此基礎(chǔ)上，才做出了重大改進。

三、

“心智計算機”認(rèn)知觀：

在計算機中，任何輸入，一定都源于預(yù)先的輸入。哪怕是隨機數(shù)的產(chǎn)生，也需要在系統(tǒng)中先有一個隨機數(shù)生成的程序。在這種認(rèn)知觀下，我們不相信沒有高質(zhì)量的輸入，卻會有高質(zhì)量的輸出。在計算機科學(xué)中，有一句名言：“Garbage（垃圾） in, garbage out”——若輸入的是垃圾，輸出的也一定是垃圾。因此，這種認(rèn)知觀相信，個人的智慧，產(chǎn)生在高質(zhì)量的輸入之后；若無優(yōu)質(zhì)的輸入，必不能產(chǎn)生優(yōu)質(zhì)的輸出。

對于人與人的區(qū)別，我們更容易觀察到的是輸出端的區(qū)別，而不是輸入端。俗語“只見賊吃肉，不見賊挨打”，就是這個道理。我們也容易看到鴨子在水面上悠然前行，卻看不到它雙腳在水下拼命劃水。

這種過于重視輸出端導(dǎo)致的偏見，會導(dǎo)致我們選擇了錯誤的學(xué)習(xí)方法。舉個例子，很多人都聽過“速讀訓(xùn)練”吧？如果我們比較閱讀速度很快和很慢的兩類閱讀者，我們會發(fā)現(xiàn)，閱讀快的人眼球停頓的次數(shù)要少很多，目光在書本上的移動速度會快很多。事實上，早期有些研究閱讀的心理學(xué)家也在實驗中證實了這一點。有些人就直接把這些研究成果用在商業(yè)上，開辦速讀培訓(xùn)班。通過各種方法強迫學(xué)生加快目光移動來提高閱讀速度。

但近年來的心理學(xué)研究推翻了這套快速閱讀理論，眼動速度快是閱讀速度快的結(jié)果，而非原因。造成閱讀速度快的原因，是因為閱讀者具有相應(yīng)的背景知識，理解速度快。如果換成陌生領(lǐng)域的材料，閱讀速度也會慢下來。因此，要提高閱讀速度，不應(yīng)該在輸出端——眼動速度上費力氣。而應(yīng)該在輸入端——相應(yīng)領(lǐng)域的背景知識上用功，才能有質(zhì)的變化。

寫文章也是如此。我剛剛開始寫作的時候，經(jīng)常為了寫一篇文章，枯坐一整個下午，抓耳撓腮卻一個字也寫不出來。那時候非常羨慕那些會寫的人，也看了一些寫作技巧的書，卻絲毫沒有改變這一點。直到后來，聽了李笑來的寫作課，明白了問題出在輸入不夠，而不是文筆不好。現(xiàn)在，更多把精力放在閱讀輸入上，而不關(guān)心如何寫的問題。每當(dāng)寫不下去的時候，不再是枯坐一下午。而是去尋找相關(guān)領(lǐng)域的文章、書籍，看看別人是怎么看待這個問題。這時往往會發(fā)現(xiàn)，導(dǎo)致自己寫不下去的原因，不在于沒有靈感，而是輸入不夠，在這個領(lǐng)域的積累不夠。等到相關(guān)信息輸入完成，寫作就是很順暢自然的過程了。

有段時間，我很羨慕那些能夠持續(xù)產(chǎn)出文章的人。甚至，我也強迫自己要每天寫1000個字的文章。當(dāng)做不到的時候，也會很氣餒，責(zé)怪自己沒有毅力。但當(dāng)我明白應(yīng)該在輸入端下功夫的時候，我不再在意自己是否每天可以輸出1000個字的文章。只對自己每天是否有足夠多的輸入提出要求。當(dāng)我每天可以看兩個小時書，做一個小時筆記時，我就積累了足夠多的思考碎片。筆記都是碎片化的，不成體系的各種小段路。等到需要成文時，我不再是在字詞層面編織我的文章，我所做的不過是把平時思考的碎片串起來而已。

喬布斯在大學(xué)的時候，選修了一門書法課。他回憶道：

當(dāng)時我并不指望書法在以后的生活中能有什么實用價值。但是，十年之后，我們在設(shè)計第一臺 Macintosh 計算機時，它一下子浮現(xiàn)在我眼前。于是，我們把這些東西全都設(shè)計進了計算機中。這是第一臺有這么漂亮的文字版式的計算機。要不是我當(dāng)初在大學(xué)里偶然選了這么一門課，Macintosh 計算機絕不會有那么多種印刷字體或間距安排合理的字號。要不是 Windows 照搬了 Macintosh，個人電腦可能不會有這些字體和字號。要不是退了學(xué)，我決不會碰巧選了這門書法課，個人電腦也可能不會有現(xiàn)在這些漂亮的版式了。當(dāng)然，我在大學(xué)里不可能從這一點上看到它與將來的關(guān)系。十年之后再回頭看，兩者之間的關(guān)系就非常、非常清楚了。你們同樣不可能從現(xiàn)在這個點上看到將來；只有回頭看時，才會發(fā)現(xiàn)它們之間的關(guān)系。所以，要相信這些點遲早會連接到一起。

2013年，胡澤民將91助手以19億美元出售給百度，創(chuàng)造了中國互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)并購金額的一個記錄。但這么大一樁生意，一開始的時候公司內(nèi)部對它的期望并不大。他回憶道：

我之所以會在網(wǎng)龍主動請纓，毫不猶豫地挑起91無線的大梁，就是因為這段經(jīng)歷（8年前做過移動通信產(chǎn)品）……所以當(dāng)我看到這些91要做的事情，認(rèn)為沒什么新奇的……對此我深有同感：不要忽視你的經(jīng)歷，它們都是一種積累，到了一定的階段，量變就會轉(zhuǎn)為質(zhì)變。

因此，與其在輸出端“臨淵羨魚”，不如在輸入端“退而結(jié)網(wǎng)”。心智計算機的認(rèn)知觀是一種重視輸入的認(rèn)知觀，只問耕耘，不問收獲。你永遠不知道這些輸入最終會給你帶來什么樣的收獲。但就像長江商學(xué)院的口號：“凡是過往，皆為序章”，就像喬布斯說的：“不可能從現(xiàn)在這個點上看到將來；只有回頭看時，才會發(fā)現(xiàn)它們之間的關(guān)系。所以，要相信這些點遲早會連接到一起?！蓖ㄟ^持續(xù)輸入讓內(nèi)部積累增加，那么，積累的“氣壓”達到一定程度，輸出就會自然噴射。而不要強求輸出，內(nèi)部氣壓若達不到一定程度，強求噴射只能是徒勞無功。

四、

前面我們給出了一個計算機處理信息的模型，但那是個簡化的版本。更完整的模型是這樣的：

在這個模型表明，計算機內(nèi)置處理系統(tǒng)的性能、功能，不是它自己所能決定的，而是由人類決定的。今天的人工智能雖然在飛速進步，但其性能、功能依然是由人類的計算機科學(xué)家、程序員所決定。等哪天，人工智能可以為自己創(chuàng)造功能、添加功能的時候，才可以說它獲得了真正的智能。

甚至按認(rèn)知科學(xué)家馬圖拉納和瓦雷拉的自創(chuàng)生理論，這時候的人工智能，已經(jīng)可以被認(rèn)為是生命。自創(chuàng)生理論認(rèn)為，生命和非生命本質(zhì)的區(qū)別在于，是否能夠“自創(chuàng)生”。生命可以自己創(chuàng)造自己，非生命只能由其他創(chuàng)造。

計算機與人的不同在于：

計算機不能決定自己的處理系統(tǒng)，它是被人決定的。而人可以自己決定自己的處理系統(tǒng)。

每個人都可以決定自己的處理系統(tǒng)！多么重要的一句話！關(guān)鍵是，雖然每個人都可以決定自己的處理系統(tǒng)，但并不是每個人都相信這一點。

斯坦福心理學(xué)教授卡羅爾·徳韋克通過幾十年的研究，提出的心理定向（Mindset）理論：在我們當(dāng)中，有些人相信智力、性格是不能改變的，對于任務(wù)的挑戰(zhàn)，傾向于從自己的智商、性格出發(fā)；而另一些人則相信智力、性格是可以改變的呢？前者，心理學(xué)家稱之為：固定型心理定向；后者被稱之為成長型心理定向。

具有固定型心理定向的人相信智力是個人所固有的屬性。他們更關(guān)注輸出端，在意自己的表現(xiàn)，避免得到負(fù)面評價。他們避開那些可能會失敗的挑戰(zhàn)，面對失敗很少能堅持下去。

具有成長型心理定向的人相信智力是可塑的。他們把能力不斷增長看成他們的目標(biāo)，他們尋找挑戰(zhàn)，不怕丟臉，具有高堅持性。

當(dāng)然，大部分人都不是這兩種極端，而處在兩個極端的連續(xù)體之間。而且，一個人可能在自己學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)上是個固定型心理定向者，而在學(xué)習(xí)外語上又是個成長型心理定向者。心理定向?qū)σ粋€人的堅持性、學(xué)習(xí)目標(biāo)、失敗感和對成功的追求有極大的影響。

五、

如果我們認(rèn)為人是可以決定自己的處理系統(tǒng)。那么，這個決定的過程是怎樣的一個機制？

過去，有一種被稱之為心腦二元論的解釋。這種理論認(rèn)為，我們的腦（處理系統(tǒng)）和意識怎么想，怎么運作，取決于一種更高級的、更底層的東西。這種東西，有種觀點，認(rèn)為是“心”；在弗洛伊德那里，被認(rèn)為是“潛意識”；在笛卡爾眼中，是大腦中的“小人”。不管這種東西是什么，總是無法避開另一個問題，這種更底層的東西，是不是又被更更底層的東西所決定呢？如果要深究下去，這個問題只能無限退行，沒有答案。

模仿自創(chuàng)生理論，我們提出一個簡單的模型來解釋我們是如何決定自己的處理系統(tǒng)。在這個模型中，大腦的處理系統(tǒng)是自創(chuàng)生的，避免了心腦二元論無限退行的窘境。

處理系統(tǒng)決定了安裝什么樣的模型。

首先，處理系統(tǒng)當(dāng)中的“價值觀”模塊決定了安裝什么樣的模型。例如：一個基督徒的大腦很少可能會去安裝如何“清真”地處理食品的模型。

其次，處理系統(tǒng)本身是由各種各樣的模型組成，就像電腦的軟件系統(tǒng)由各種各樣的程序組成。處理系統(tǒng)中的低級模型若沒有安裝，則無法支持高級模型的安裝。因此，處理系統(tǒng)中模型的組成，決定了它可以安裝什么樣的模型。就像電腦啟動時，先運行預(yù)置在主板上的BIOS程序，然后由BIOS帶動OS（比如Windows）。如果OS上沒有相應(yīng)的運行環(huán)境，還得先啟動運行環(huán)境（也是個程序），比如 .net framework，然后再運行具體的程序。如果沒有底層程序的支持，就無法運行高級程序。人腦也是如此，小學(xué)數(shù)學(xué)沒學(xué)好，是沒法學(xué)中學(xué)數(shù)學(xué)的。

因此，在這個模型中，處理系統(tǒng)和模型是相互決定的。處理系統(tǒng)由模型組成，而安裝什么模型又由處理系統(tǒng)決定。所以，這可以成為一個正反饋的過程：你安裝了越多的模型，你的處理系統(tǒng)就越強大；處理系統(tǒng)越強大，你就能安裝越多的模型，安裝模型的速度也會越快。就像我們前面講的快速閱讀，閱讀速度快的人，是因為他有豐富的背景知識，也就是因為他之前讀的多；讀得越多，就會讀得越快；而讀得越快，也會導(dǎo)致讀得越多。

電腦和電腦的區(qū)別，除了硬件性能的區(qū)別，還有就是安裝了哪些程序。而人與人之間在大腦“硬件”層面的區(qū)別是很小的，大部分人的智力水平區(qū)別不大。聽到這句話的時候，可能你不相信，你馬上可以舉出身邊好多例子說誰誰誰很聰明，誰誰誰就很笨。那么，如何解釋人和人之間的差別呢？

這個模型中的正反饋過程，為這點提供了解釋。導(dǎo)致人與人之間差別的，不是硬件，而是這個正反饋過程——即，知識/技能的馬太效應(yīng)：知識越多的人，學(xué)習(xí)越快；學(xué)習(xí)越快，知識越多。最終導(dǎo)致“富者愈富，貧者俞貧”。而這種馬太效應(yīng)，也由心理學(xué)家在研究中得到了驗證。著名心理學(xué)家斯坦諾維奇在1986年發(fā)表的論文《閱讀中的馬太效應(yīng)》，已經(jīng)得到了3500多次引用，成為認(rèn)知心理學(xué)領(lǐng)域的經(jīng)典文獻。由于馬太效應(yīng)的存在，早期閱讀能力對一個人的終生知識量有極大的影響。

六

這種馬太效應(yīng)，可能會讓人絕望。難道我們這輩子就注定一步落后，步步落后嗎？

實際上，并不用擔(dān)心。我們之所以有這種擔(dān)心，是因為過分夸大了知識和技能的通用性。比如，如果我們在現(xiàn)實生活中遇到一個像《最強大腦》中選手那樣能一口氣背下幾百位數(shù)字的奇人，你一定會認(rèn)為這個人記憶力很強。也就是說，一般人都認(rèn)為記憶是一種通用性的能力，如果記數(shù)字很厲害，記其他東西也會很厲害。

心理學(xué)家安德斯·埃里克森（“刻意練習(xí)”理論提出者）在80年代做過一個實驗。讓一個記憶力和智力水平都一般的大學(xué)生完成一項基本的任務(wù)。實驗人員給這個大學(xué)生念一串隨機數(shù)，然后要求他記住。如果他能記住，下次的難度就增加一點（數(shù)字加1位）。這個實驗每天做1個小時，堅持了將近2年的時間！剛開始，這個大學(xué)生只能記住大概由7個數(shù)字組成的序列，這個成績很一般。但是要日復(fù)一日、月復(fù)一月地練習(xí)，成績就能提高。20個月后，當(dāng)實驗結(jié)束時，他能夠記住由80個數(shù)字組成的序列。

一個普通人能夠記住那么長的數(shù)字，這種現(xiàn)象在當(dāng)時很不尋常。但是大約10年后，在20世紀(jì)90年代初舉辦的世界記憶力大賽中出現(xiàn)不少類似的例子：很多普通人經(jīng)過大量訓(xùn)練，能夠記住很長的序列。經(jīng)過20年激烈競賽，能夠記住80位數(shù)字已經(jīng)不那么稀奇了。目前這個項目的世界紀(jì)錄保持者能準(zhǔn)確記住由240個數(shù)字組成的序列。

這個實驗，看起來很勵志——普通人只要持續(xù)練習(xí)，都能成為記憶大師。但實際上，我們樂觀地估計了技能的通用性。在這個學(xué)生能記住80位的長數(shù)字串之后，埃里克森測試他對長字母串的記憶能力，結(jié)果他只能記住7個字母——跟剛開始練習(xí)記數(shù)字時一樣！

當(dāng)然，光是一個記憶實驗不能證明所有技能都不具備通用性。限于篇幅，此處不展開，等到后文講到技能精進時再解釋這方面的原理?？偟膩碚f，我們往往過分夸大了技能的通用性。

在心智計算機的認(rèn)知觀中，大部分技能是專用的（針對某一領(lǐng)域），而非通用的。專用技能可以轉(zhuǎn)化為通用技能，也就是技能的泛化——參閱我寫的《原生技能與后升技能》。但明白技能是專用的這個原理，就足以對我們的生活產(chǎn)生巨大的影響。這意味著：

人腦就像電腦那樣，如果你需要某一方面的功能，只需（而且必須是）裝一個對應(yīng)的心智程序。

這和我們熟悉的常識不一樣。很多時候，我們不會某一樣技能的時候，往往歸咎于自己某種能力不夠。比如文案寫不好，會覺得自己沒有創(chuàng)意，或者沒有文筆。瞧，這不就是“固定型心理定向”嗎？而心智計算機的認(rèn)知觀，提倡的是“成長型心理定向”。不會？沒關(guān)系！裝一個心智程序就行了！

來，看看高人是怎么做的。知名的營銷人小馬宋回憶道：

我的第一份廣告公司的工作，雖然我想法很多，但是真正有用的不多，對于廣告創(chuàng)意的思路也很局限。那好，我用了一個笨辦法，我就閱讀大量的廣告創(chuàng)意案例。那時，我和同事用了半個月的時間把德國的一本世界級廣告創(chuàng)意雜志十年來的作品，從網(wǎng)上全部下載下來，一共是20000個頂尖的創(chuàng)意作品，我又用了近一個月的時間，把他們分門別類的整理成了10個PPT。而我則把這20000個創(chuàng)意反復(fù)看了三遍以上。當(dāng)我看完了這些創(chuàng)意后，我發(fā)現(xiàn)，其實市面上大部分廣告，創(chuàng)意方法都是來自這些經(jīng)典的創(chuàng)意，無非變變形式而已。

同時，我也收集了世界上最經(jīng)典的文案，全部抄寫了一遍。大部分經(jīng)典的文案我都是背誦或者能夠夠復(fù)述。這時，你寫文案的時候就有了各種不同題材和思路幫你。而我個人也在從事廣告的6年間每天保持著閱讀10個以上廣告案例的習(xí)慣。

這就是心智計算機的認(rèn)知觀所提倡的，不會的話，別懊惱，也別自己瞎琢磨！先去“應(yīng)用商店”搜索、下載適合的“心智程序”。裝上，你就會了！

到這里為止，我們已經(jīng)完成我們認(rèn)知觀的搭建。接下來的文章，將切入具體的方法論層面，敬請期待。

補充：
寫這個系列最早的初衷是為Bruce同學(xué)的議題做點總結(jié)。結(jié)果涉及的面遠遠超出我最初的預(yù)計。在寫作過程中，學(xué)到了很多，也收獲了很多朋友的關(guān)注、欣賞和交流，受益匪淺。從來沒寫過這種深度的文章，有時候光記得“深入”，卻忘了“淺出”。導(dǎo)致這篇文章的讀者兩極分化，大多數(shù)人是完全不看，但令我欣慰的是有些看過的朋友評價極高，讓我非常感動。

我也因此有了沖動，想在這個系列完結(jié)之后，整體用更成熟的筆法重寫一遍，案例更多一些，細節(jié)處解釋地更詳細一些，希望能吸引更多讀者。然后集結(jié)出版，做一本有點小影響力的書，這是我今年一個小小的心愿。感謝那些評論的朋友，在艱辛的寫作歷程中，有你們鼓勵，很溫暖！

這個系列是邊想邊寫，難免有些不成條理。昨天心怡同學(xué)整理了前幾篇的脈絡(luò)，比我自己想得系統(tǒng)多了，感謝ing。摘錄如下：

如何透過現(xiàn)象看本質(zhì)？把它稍微擴充一下：我們應(yīng)該如何認(rèn)識和解釋世界？什么方式才是可靠、有效的？這四部曲中，首先討論了本質(zhì)主義的局限：“沒有最高的普遍本質(zhì)，只有合理的家族相似?！?/p>

接著，提出了一個同樣底層的認(rèn)識論問題：人類的知識從何而來？ 討論了我們常見的理解／論證／解釋（justify）過程：歸納、演繹、類比、隱喻等等。他們每一種，都在我們認(rèn)識世界獲得知識的過程中不可或缺，都擁有強有力的解釋力，但每一種，又都不能作為唯一的認(rèn)識／解釋世界的方式。

下一個問題是，到底什么是“知識”、什么是真相／真理？文章給出一種思路答案：嚴(yán)格意義上說，我們沒有辦法得到真理。而我們轉(zhuǎn)化思路，把判別標(biāo)準(zhǔn)依據(jù)變?yōu)椤澳Ｐ偷暮脡脑谟谑欠衲軒椭覀儗崿F(xiàn)準(zhǔn)確預(yù)測。”這里的真相是由預(yù)測結(jié)果、即由真實世界里的“經(jīng)驗”來驗證的。