前篇文章提到了現實主義和工具主義，今天要重點說說後者。
先再簡要說說兩種主義的區別。
舉個例子，在很早以前，人類還不知重力為何物。於是蘋果熟了從樹上落下來，這怎麼解釋呢？
當時統治地球的亞里士多德世界觀認為地球是宇宙的中心啊，那物體自然有朝地面運動的趨勢，所以我們人類才會牢牢地釘在地面上不會飄走。
那現實主義的人一看這解釋，就得開動大腦思考地球是宇宙中心這個理論到底對不對啊？
工具主義的人就不是很在乎這個理論是不是符合真相，他們更關心這個理論好不好用啊？能不能解釋並預測現象，能不能用在其他方面呢？
打個有點不那麼恰當的比方，現實主義的人才看對錯，工具主義的人只看利弊。
或者說得高階一點，現實主義在乎因果真相，工具主義的人更關心解決方案。
01相關就足夠了
先做個判斷題，吸菸會導致肺癌嗎？
你看，吸菸的人肺癌發生率比不吸菸的人高10倍，這個資料好像強烈地暗示了吸菸和肺癌存在一定程度上的因果關係。
但是現實主義的人會跳出來告訴你，不對不對！這不能得出因果關係。假設有這麼個基因特徵，有這個特徵的人吸菸容易上癮，同時又容易得肺癌。那怎麼能說吸菸導致肺癌呢？你得先排除這個因素。
那我們把這個問題弱化一下，吸菸和肺癌正相關嗎？這個用統計公式一計算就能回答，這下我們只好回答：相關！
那工具主義的人就跳出來了，說相關性這就夠了，相關性已經牛得一塌糊塗了。
2018年，谷歌的廣告收入達到了1163億美元，這是什麼概念呢？中國2018年所有行業花在廣告上的錢大約871億美元。
那有人就研究過谷歌是怎麼做廣告的，發現谷歌的人根本不懂得什麼廣告技巧。他們純粹地用了統計學，尋找使用者搜尋和廣告之間的相關性，如果是強相關，就會推送廣告。當然，這個方法已經不再是什麼行業的秘密，現在許多的廣告已經都開始用上這種演算法了。
再說個有趣的事情，有個論斷是常吃海參的小孩子比較聰明。
這裡面根本沒有因果關係，因為吃海參的家庭可能相對條件就好，對孩子的資源投入就大。但是沒關係，因果不重要，吃海參就是一個很好的判斷指標，至於這個指標會落下一些不吃海參也很聰明的人也不重要，因為我們本來就不追求百分百的正確率。
說到判斷，人的偏見是個非常高效的相關性過濾系統。比如面試的時候，著裝整齊的人比不修邊幅的人靠譜點。這種偏見當然會漏掉那些不修邊幅但牛X得一塌糊塗的人，但還是那句話，我們不追求百分百的正確率不是嗎？
02還原
讓我們換個角度來聊聊附著在演算法崛起上的工具主義。
同樣的一件事情，在政客眼中看到是否符合政績、在商人眼中看到是否有收益、在律師眼中看到是否合法、在科學家眼中看到是否合理。有的人看到地上的六便士、有的人看到天上的月亮。
每個人從不同的角度看待事件得到不同的結論，像不同角度的光透過三維物體在二維上的投影，如圖。
角度變化下，三維在二維上的投影有無窮變化。假設平面裡有二次元的人，他們只能觀察到投影，而真相是中間那團三維實體。
同樣的，我們作為真實世界的人，只能觀察到事物在我們四維世界的投影，而真相是五維的，是我們無法直接觀察到的。
那現在計算機能做到什麼呢？
給計算機二維投影的資料和引數，計算機就能還原出三維立體圖形的樣子。
所以，相關性是什麼？
是計算機透過現實世界的四維資料去逼近五維真相的理論工具。
角度不同投影結果就不同，在高維空間中，因果只是事物在時間維度上的座標引數，起決定作用的是那個對映關係，也就是相關性。（話說平行宇宙就是由於投射關係不同導致的。）
03無法理解
有一種看法是這個世界根本不可能被人理解，比如生物的細胞系統。
我們知道細胞裡面有各種的化學反應、各種訊號傳遞。太複雜了，以致於我們的大腦可能根本無法透過因果鏈把這些串聯起來，獲得一種理解性的認知。
那要研究細胞怎麼辦？只能是用計算機模擬！
於是會發生我們能借助機器的算力模擬預測這種演化，卻無法理解這種演化的情況。
在複雜系統的汪洋大海中，我們可能要蒙著眼睛乘風破浪！
