每個(gè)人都說(shuō)：“相信你的直覺。”但
沒(méi)有人解釋你的直覺是如何思考的。

查爾斯·皮爾斯做到了。

他稱之為溯因推理——最佳猜測(cè)的邏輯。從想法到假設(shè)的跳躍。這種思維方式并不能保證你一定正確，但能讓你足夠接近事實(shí)，值得一試。

19世紀(jì)末，皮爾士（發(fā)音為“purse”）提出了一個(gè)關(guān)于人類如何形成信念的模型。這種信念的形成并非等待神靈的啟示或遵循完美的規(guī)則，而是從不確定性入手，對(duì)我們自以為知道的事物感到不安，并形成一個(gè)值得檢驗(yàn)的猜測(cè)。

他通過(guò)自己的工作創(chuàng)造了“探究”一詞。這種邏輯如今在早期產(chǎn)品戰(zhàn)略、設(shè)計(jì)研究和推測(cè)性人工智能提示中隨處可見。但大多數(shù)人從未聽說(shuō)過(guò)它，或者從未聽說(shuō)過(guò)他。

研究懷疑的科學(xué)家

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皮爾士是一位邏輯學(xué)家、數(shù)學(xué)家、物理學(xué)家，以及許多其他領(lǐng)域的專家，他是美國(guó)實(shí)用主義的奠基人。但他真正癡迷的是我們?nèi)绾涡纬尚拍?hellip;…以及如何改變它們。

他相信真理并非唾手可得，而是需要你努力奮斗才能獲得。而獲得真理的途徑并非加倍努力……而是甘愿犯錯(cuò)。

對(duì)于皮爾士來(lái)說(shuō)，懷疑并非弱點(diǎn)，而是真正思考的開始。

他概述了人類推理的三種基本方式：

• 綁架：根據(jù)有根據(jù)的猜測(cè)，什么可能是真的。
• 演繹：如果某些規(guī)則成立，那么一定為真。
• 歸納：根據(jù)我們所見的模式，什么可能是真的。

綁架

皮爾斯認(rèn)為，溯因推理是思維的起點(diǎn)，是所有洞察力的源泉。它引領(lǐng)新想法進(jìn)入思維領(lǐng)域，讓產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)能夠推測(cè)某個(gè)指標(biāo)下降的原因，讓設(shè)計(jì)師能夠預(yù)見到混亂的發(fā)生，讓研究人員能夠提出正確的問(wèn)題——而不僅僅是分析數(shù)據(jù)。

溯因推理是從觀察到可能性的飛躍。從“這到底是怎么回事？”到“也許是這樣”。它并不能保證你是對(duì)的，但它能給你提供一些可以測(cè)試的東西。

扣除

演繹法起源于亞里士多德，它從普遍真理出發(fā)，并由此推理。

如果所有人都會(huì)死，而內(nèi)特是人類，那么內(nèi)特也是會(huì)死的。

非常簡(jiǎn)單。無(wú)需猜測(cè)。

它是系統(tǒng)、策略和自動(dòng)化的邏輯。它是工程師確保代碼正常運(yùn)行的方式，也是合規(guī)團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)違規(guī)行為的方式。演繹是我們利用已知知識(shí)進(jìn)行推理的方式。但演繹并不能產(chǎn)生新的見解。它只能驗(yàn)證符合規(guī)則的內(nèi)容。我喜歡這樣理解：演繹建立在現(xiàn)狀之上，而不是可能實(shí)現(xiàn)的。

就職

歸納法也源于亞里士多德，但經(jīng)過(guò)以下思想家的擴(kuò)展：弗朗西斯·培根和大衛(wèi)·休謨，反之亦然。它根據(jù)觀察到的情況推斷可能發(fā)生的情況。

到目前為止，太陽(yáng)每天都會(huì)升起，因此，明天它大概也會(huì)升起。

它是科學(xué)、分析和機(jī)器學(xué)習(xí)背后的邏輯。它能發(fā)現(xiàn)模式、發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)并標(biāo)記概率。歸納推理能告訴團(tuán)隊(duì)用戶做了什么，但不一定能告訴他們?yōu)槭裁醋觯蛘呦乱徊皆撟鍪裁础?/span>

它很強(qiáng)大，但都是事后諸葛亮。它是一種回顧。沒(méi)有溯因推理來(lái)構(gòu)建問(wèn)題，也沒(méi)有演繹推理來(lái)施加約束，歸納推理只是收集數(shù)據(jù)。它只是觀察，卻不知道究竟要尋找什么。

信念的用戶體驗(yàn)

皮爾士不僅研究我們?nèi)绾瓮评恚€研究我們?nèi)绾蜗嘈牛约盀槭裁村e(cuò)誤的信念如此難以動(dòng)搖。在他1877年的論文《信念的固著》中，他列舉了人們判斷真理的四種常見方式：

1. 堅(jiān)韌：我相信這一點(diǎn)，因?yàn)槲乙恢倍枷嘈拧?/span>
2. 權(quán)威：我相信這一點(diǎn)，因?yàn)橛形挥袡?quán)勢(shì)的人告訴我。
3. 先驗(yàn)：我相信這一點(diǎn)，因?yàn)橹庇X上感覺正確。
4. 科學(xué)方法：我相信這一點(diǎn)，因?yàn)樗?jīng)得起推敲。

其中只有一種說(shuō)法歡迎質(zhì)疑。其他說(shuō)法則鼓勵(lì)安慰。它們之所以讓人感覺真實(shí)，是因?yàn)樗鼈?/span>一直以來(lái)都讓人感覺真實(shí)。可能是因?yàn)槟硞€(gè)可信的人說(shuō)過(guò)這些話（錨定效應(yīng)），也可能是因?yàn)樗鼈円子谥貜?fù)，難以質(zhì)疑。

信念并不總是來(lái)自證據(jù)。它來(lái)自情感、重復(fù)，有時(shí)甚至是便利。

這就是為什么人們會(huì)繼續(xù)從事有害的工作，并相信陰謀論。這就是為什么整個(gè)團(tuán)隊(duì)圍繞著一個(gè)在啟動(dòng)會(huì)議上感覺正確的想法展開工作，但之后就再也沒(méi)有被重新討論過(guò)。

皮爾斯的警告不僅僅是哲學(xué)層面的，它非常實(shí)用：

如果你忽略了懷疑帶來(lái)的不適，你也就忽略了學(xué)習(xí)的機(jī)會(huì)。

運(yùn)用綁架法進(jìn)行設(shè)計(jì)

大多數(shù)現(xiàn)代設(shè)計(jì)工作都始于一種直覺。你注意到一些事情。你猜測(cè)它發(fā)生的原因。你驗(yàn)證這個(gè)猜測(cè)。

這就是綁架。

你不是在證明必然為真，也不是在確認(rèn)可能為真。你是在問(wèn)：這里可能發(fā)生了什么？

這是探索研究和旅程地圖的核心。真正以人為本的設(shè)計(jì)。這種設(shè)計(jì)需要長(zhǎng)時(shí)間地與模糊性共存，以便從中汲取經(jīng)驗(yàn)，而不是停留在幻燈片上假裝自己已經(jīng)知道了。

問(wèn)題？

我們不會(huì)把溯因推理當(dāng)成一門技能來(lái)教。我們把它當(dāng)成直覺。高級(jí)設(shè)計(jì)師“大概知道”的東西。

我想皮爾斯不會(huì)同意。對(duì)他來(lái)說(shuō)，溯因推理不是魔法，而是邏輯。溯因推理是可以訓(xùn)練的，可以解釋的，而且也值得實(shí)踐。

如果說(shuō)演繹法是數(shù)學(xué)的邏輯，歸納法是科學(xué)的邏輯，那么溯因法就是設(shè)計(jì)的邏輯。

優(yōu)秀的設(shè)計(jì)師總是在別人追尋答案之前提出更精妙的問(wèn)題。這也是為什么他們不僅僅是在建造，而是在觀察。

通過(guò) GenAI 進(jìn)行溯因推理

溯因推理并不僅限于設(shè)計(jì)。每當(dāng)我們?cè)噲D理解一些不明確的事物時(shí)，它都會(huì)出現(xiàn)。而沒(méi)有什么比我們?nèi)绾问褂蒙墒饺斯ぶ悄芨蓄}（或更容易被忽視）了。

在 GenAI 出現(xiàn)之前，深度思考進(jìn)展緩慢。你必須面對(duì)模棱兩可的情況，理解零散的信息，并挑戰(zhàn)自己的假設(shè)。這種方式效率不高，但確實(shí)有效。

現(xiàn)在，有了 GenAI，我們就有了一個(gè)可以模擬新觀點(diǎn)、提出反駁意見并幫助我們比以往更快地測(cè)試想法的工具。

但大多數(shù)人并非如此使用。他們帶著結(jié)果而來(lái)，而不是帶著疑問(wèn)。他們尋求的是確認(rèn)，而不是探索。他們把這個(gè)工具當(dāng)成了自動(dòng)售貨機(jī)。

提示法運(yùn)用得當(dāng)，就能起到溯因推理的作用。你先提出一個(gè)假設(shè)，然后提出問(wèn)題，探索可能成立的結(jié)論。之后，不斷完善假設(shè)。

如果使用不當(dāng)，該工具會(huì)反映你的第一個(gè)假設(shè)。聽起來(lái)很有說(shuō)服力，但卻無(wú)法加深你的理解。

早在語(yǔ)言模型出現(xiàn)之前，皮爾斯就對(duì)此發(fā)出過(guò)警告。當(dāng)信念被過(guò)快接受時(shí)，它就會(huì)停止進(jìn)化。當(dāng)質(zhì)疑從學(xué)習(xí)過(guò)程中消失時(shí)，學(xué)習(xí)也會(huì)隨之消失。

提示是練習(xí)溯因推理的機(jī)會(huì)，但只有我們像自己思考一樣小心地使用它時(shí)，才有意義。

所以呢？

我們并非為真理而設(shè)計(jì)，而是為可以演變的信念而設(shè)計(jì)，這意味著我們要適應(yīng)模糊性，提出更好的問(wèn)題，并抵制急于獲得確定性的沖動(dòng)。

如果人工智能要幫助我們思考（而不僅僅是產(chǎn)生結(jié)果），那么我們必須教會(huì)人們?nèi)绾沃?jǐn)慎地推測(cè)并檢驗(yàn)假設(shè)。我們還必須教會(huì)人們?nèi)绾卧诓皇タ刂频那闆r下改變想法。

查爾斯·皮爾士為我們提供了一個(gè)模型，幫助我們?cè)谑聦?shí)不全的情況下進(jìn)行推理。這是一種靈活且愿意犯錯(cuò)的思維方法。

它仍然有效。

如果你對(duì)這些思維習(xí)慣是如何養(yǎng)成的感興趣，我曾專門寫過(guò)關(guān)于弗里德里希·福祿貝爾的文章，他是一位向我們展示如何塑造學(xué)習(xí)方式的教育家。

我們花了很多時(shí)間討論如何訓(xùn)練人工智能，但卻很少思考如何訓(xùn)練我們自己思考。

皮爾斯做到了。

也許現(xiàn)在正是我們傾聽的時(shí)候了。

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