花点时间好奇一下

花点时间好奇一下/（法）布鲁斯·贝纳姆兰（ruce Benamran）著；章俪萦等译.--北京：人民邮电出版社，2019.8

ISBN　978-7-115-51018-1

Ⅰ.①花…　Ⅱ.①布…②章…　Ⅲ.①科学知识—普及读物　Ⅳ.①Z228

中国版本图书馆CIP数据核字（2019）第054766号

Original French Title: Prenez le temps d'e-penser by Bruce Benamran.

Current Chinese translation rights arranged through Divas International, Paris.

◆著　[法]布鲁斯·贝纳姆兰（Bruce Benamran）

译　章俪萦　李博　韩斌　林达

责任编辑　李宁

责任印制　陈犇

◆人民邮电出版社出版发行　　北京市丰台区成寿寺路11号

邮编　100164　　电子邮件　315@ptpress.com.cn

网址　http://www.ptpress.com.cn

北京隆昌伟业印刷有限公司印刷

◆开本：880×1230　1/32

印张：11.5　　2019年8月第1版

字数：260千字　　2019年8月北京第1次印刷

内容提要

什么是静电？为什么磁铁有磁力？为什么夜里飞机在降落前要关灯？门捷列夫是俄国历史上的第一位朋克青年？广义相对论“广”在何处？时间是一种幻觉吗？光是波还是粒子？……生活中的许多现象都让你充满疑问，你是否已经厌烦通篇都是专有名词的学术解释？那么这本书就是为你准备的！

请你停下脚步，花点时间满足一下自己的好奇心吧！

序

人比其他动物高级，这是人类由来已久的共识。其他动物能制造出计算机处理器吗？或者火箭？抑或原子弹？答案当然是否定的，但人可以，或者说人类可以，而我……不行。

计算机处理器、火箭、原子弹，这些东西的研制方法我一概不懂，“幸运”的是，我这样的人比比皆是。我们这种人就是科学界所称的那群“笨蛋”，这让我们认识到自己是多么无能。是的，我们与那些能制造计算机处理器、火箭和原子弹的聪明人同处一个文明时代，却只代表手无缚鸡之力的弱势群体，虽然不想承认，但事实是，从人类这个物种的先天经验出发，我们就是无法理解这些发明创造。因此，那些聪明人多希望我们能为给他们带来的耻辱而道歉，我们也知道自己拉低了人类智商的平均水平。

很明显，我们的无知让自己即使在面对足够滑稽的动物世界时也满怀谦逊。我们发现（当然，是很勉强才发现），世间存在着能够不借助机械飞行的物种、奔跑速度达到60千米/小时的物种、在几秒内能分辨出500张图片的物种、能感知紫外线辐射的物种、能在水下呼吸的物种、能编织出世界上最强韧的丝网的物种、能削弱两极磁场的物种、具备夜视能力的物种、能根据环境改变自身颜色的物种、被认为几乎不会死亡的物种……还有其他一些物种的那些令人欣羡的能力，如歌唱、舞蹈、模仿、冬眠……你相信我们能展现与极乐鸟的歌喉相媲美的旋律吗？不相信？给我一把吉他，我会演奏世界名曲。弹了两段之后，我能明显“看到”自己的手指在学习这种音乐语言。是的，我们什么都不会，我们是弱势群体。就是这样，这就是一切。这，就是生活。

因此，我们需要这本书。推广本书的目的和意义对我们来说是十分明显也十分重要的，尽管对那些聪明人，也就是比其他动物高级，能造出计算机、火箭和原子弹的人来说，这本书是没有什么用的。

反过来，对那些总是生活在“我比其他动物高级”的优越感中，一想到计算机处理器、火箭抑或原子弹就有了小小幸福感的人来说，这本书是十分值得推荐的，因为他们既不期望，也不理解，更不知道怎么造出上述诸物使自己位居食物链的顶端，对此，他们真的毫无想法。对他们也对我们来说，推广这本书是十分有必要的，需要找到一个人来做这件事——布鲁斯就是最好的人选之一。

读布鲁斯的书，你能在很大程度上避免成为一个自认为“高级”却又只接受简单想法且不怀着好奇心去思考的人。

楔子

你们知不知道如果穿着鞋子睡觉，会增加醒来后患偏头痛的概率呢？这是个看起来有点抖机灵的问题，但我基本可以肯定一般人都忽视了。然而这恰恰是统计后得到的事实：那些穿着鞋子睡觉的人带着偏头痛醒来的概率更大。热心的读者估计立即会漫不经心地回一句：“嗨，这俩根本不是一回事儿！”他们说的的确很有道理。

不管怎样，穿着鞋子睡觉的人总会带着偏头痛醒来，这居然是个统计结果，的确令人意想不到。照这么说，如果我们穿着没有鞋带的低帮轻便鞋睡觉的话，也会增加痛苦醒来的概率，这个论断似乎也挺合乎逻辑的。第一种情况是我们经过观察得到的结果，第二种情况则是我们预测的结果。而将这两种情形混合在一起，我们所看到的就是相关性和因果性。

0 相关性和因果性

你们知道世界上最危险的地方是哪儿吗？为了更好地回答这个问题，限定一下，这里“危险”一词表达的意思是，你最有可能“牺牲”掉的地方。当然，这是“危险”一词的相当狭义的说法，但这是在我写的书中，所以我说了算。让我来告诉你们吧，世界上最危险的地方，不是其他，就是床上；从统计数据来看，你最有可能“牺牲”掉的地方就是在床上。

这么说有点委屈床了——要被“冠上”一个“坏名声”，但希望读者们能够理解并同意我的观点：通过性传播的疾病是这个世界上最容易导致死亡的疾病。毫无疑问，上面说的这些都是在玩儿文字游戏，但这确实就是这一章要研究的内容。在进入正题之前，我们花几分钟或看几页书的时间（我可不是要强制你们以蜗牛的速度阅读、辨认、观察文字），来好好了解一下文字是如何很容易地让我们产生混淆的。

事实上，说床是危险的，想要表达的意思是，躺在床上睡觉是一件充满风险的事。但现实中，即使那么多人在床上过世，床也没有被人们质疑过，因为床并非危险的起因。

人们大多在床上过世的现象，很大程度上是由于，老人和病人相比热爱探险的年轻人来说，使用床的概率更大。因此，我们可以说，这里提到的死亡现象与躺在床上的人们关系更紧密，虽然这些人对死亡也十分警惕。那么死亡这件事就和在床上这件事之间存在一定的相关性。

读者们应当理解，我在这儿并没有质疑因果律；如果下雨的话，地面就会变得潮湿，由原因产生了结果：正是因为雨水落到了地面上，所以造成了潮湿的现象。这看起来当然有点平常，但所表达的关系是正确的。也存在一种原因会造成一连串结果的情况，这个时候我们说的就是反应链了：下雨，所以地面变得湿滑；地面湿滑，所以开车速度就变慢；车速减慢，所以我就迟到了。以上所有这些结果的根源就是下雨，所以因为迟到而对我生气是一点用都没有的。

同样，一个原因通常也会引起多个不同的结果。拿我们刚才举的第一个例子来说，人们在晚会上喝了很多酒的话就会增加他们晚上回家不脱鞋就睡觉的概率，这也会同时增加他们醒来之后头痛的概率。因此，是的，从统计学的角度来看，醉酒这件事不仅导致人们不脱篮球鞋或者高跟鞋就睡觉，也将导致人们带着自责醒来、呕吐甚至发誓再也不沾一滴酒，这两个结果其实有着相同的本质原因，而它们之间则只有相关性。

将相关性和因果性相混淆是一种很经典的逻辑错误，甚至在拉丁语中两者的表达方式因为差异性很小所以很容易被人们搞混：拉丁语中两者分别为post hoc ergo procter hoc[1]和 cum hoc ergo procter hoc[2]。

在互联网上有这样一些网站，专门通过公共统计数据，寻找那些没有关系的事件之间令人吃惊的相关性。例如，当尼古拉斯·凯奇在美国各大院线的影片中出现时，溺亡的人数就会增加；或者，蜜蜂所产的蜂蜜量的增长率与因为吸食大麻而被逮捕的人数的减少率一样。对第一种情况的解释是简单的，尼古拉斯·凯奇出演的大片大都是在夏季放映，而大多数人会在这个季节去度假游泳，所以也正好是溺水人数增加之时。而蜜蜂的这个故事，则很显然是一个巧合，两者毫无因果关系。

这些伪因果的例子当然很容易就可以识破，但在现实中，情况往往更加复杂，很多事情之间的关联经常被掩盖。因此，如果我说那些经常吸食大麻的学生的考试分数普遍不高的话，这个结论正确吗？难道吸食大麻就是考得不好的原因？或者考得不好是吸大麻的原因？或者还存在第三个原因，例如，是因为这个学生的家庭境况不好，导致学籍册中出现了“他要是能变好就烧高香吧”“0分”等诸如此类令人难堪的评语？这很难说，我们习惯于简化复杂的事件，并通过一些有问题的逻辑来解释，但在这种逻辑里因果经常倒置。

这也正是难点之所在，现实远比我们理论化想象的世界要复杂，很多情况下，极少的一些事就会导致大量的结果，这样就很可能引起因果关系的处理不当，这正是我们经常谈到的蝴蝶效应。由于现实太过复杂，我们无法对其建模分析，所以为了理解它，首先就需要简化事实，抓住主要矛盾，并通过观察和可复制的实验来确定这些主要矛盾是否有效。这就是科学的主要工作。生活中，对于有些事情，我们很容易就对其简化，对另一些事情则很容易就给出分析结论，而且看起来还挺有道理，而这在无形中就印入了我们的集体潜意识里。例如，习惯上大家都认为“郊区男孩=犯罪+计算机游戏=粗野+喜欢运动=白痴”，对此，我们应当追本溯源，分辨那些直觉上认为是正确的事情本质上到底是怎么回事，因为直觉经常会误导我们的判断。

科学家们的思维方式往往与一般人不同，他们并不会回避那些证明自己想法错误的东西。相反，他们会尽力把所有可能的论据都拿来，对其观点印证一番。大多数情况下，科学家们的观点经过验证并不正确。证明观点正确的途径只有一个，即验证其观点错误的尝试都没成功，而正是这个方法塑造了科学。科学最大的特点并非能够完美解释我们生活的这个世界，而是其可通过建立给定条件下的模型，以尝试模拟真实世界的运作情况。科学，不管怎样，只会得出一些估算结果，只会提供理论模型，而非事实。

1 模型与现实

想象一下，你在实验室里，希望研究小球滚落斜面的现象。你有一个小钢球和一个足够光滑的大木板，木板下垫了东西，使其与地面成20度左右的倾角。这个实验设施的组装相当简单，你自己都可以在家试试。但实际情况真的是这样吗？

首先，小钢球必须是很圆的，而且完全是钢质的。当我们用一台超高分辨率的显微镜观察时，它还是完美的球形吗？它的表面是否不规整，是否哪个地方厚了几微米？小钢球由钢制成，这我们承认，但它的组分是否是纯粹的？它有没有哪怕一点点的杂质，例如，在球心有几个原子是不对的？而那个木板，它是否完全平滑到了分子量级 [3]？另外，关于20度的倾角，我们能不能保证这个角度不会是20.000 000 001度呢？不管使用的测量工具如何精确，总是存在一个尺度限制，当事物的尺度低于这个尺度限制之后我们就无法进行测量，不信的话，用我们经常在宜家看到的纸带米尺来量一量头发丝的直径你就知道了。然后是地面，与上述质疑一样，是否是完全平整的？而实验室的空气中充满了氧气、氮气和二氧化碳等，这些气体处于不断运动中，实验者的呼吸还会造成气流。而整个实验室的光照，会通过辐射加热木板和小球。

如何把这些客观存在的细节都放到我们准备做的实验中一并考虑呢？我们可以简单地说，这个问题的本质就是一种复杂度的概念，这种复杂度不单单是指那些最聪明的人的思想，而且也指那些能够进行最复杂运算的机器。事实就是这种复杂度已经超出我们的能力范围。而接受这个事实则是我们理解世界的第一步。

那么怎么办呢？很简单，我们只需要最大限度地简化事实，同时通过实验确定我们的这种简化方式不会对结果造成很大影响就可以了。例如，认为地面是平的、木板是光滑的、小球是完美球形的。如果实验室的尺寸合理，而且球的尺寸也足够小，那么就没有什么大的影响。然后再确定气流不会干扰实验，也就是说，一般的空气气压不会过高或过低，温度也合适，这就是我们经常所说的正常温度和正常气压条件，这种情况下，空气就不会影响到实验的正常进行。最后，我们要测量小球的运动，也就是测量它的位置变化。但是，因为这个小球有一定的尺寸，测量它的位置不是那么容易的，所以我们可以测量小球前沿的位置，抑或小球球心的位置。这里我们把小球只看作一个点，也就是从数学的角度来看，它的尺寸为0。那么读到这里，你理解简化的意义了吗？

如果我们松开小球，让它沿着木板的表面滑下，然后测量它相对于时间、倾角的位移等，最后再重点研究一下艾萨克·牛顿（Isaac Newton）推导出的运动学方程（牛顿的第二运动定律， F=ma），我们就会很快地发现，牛顿的计算方法很好地模拟了实验的本质，因为观测到的数据与计算结果十分吻合。那么我们就能够确定自己已经认识到小球运动背后的本质了吗？是的，除非能获得与计算结果相悖的实验结果。假如我们将空气换为密度极高的气体，将直径几毫米的小球换为大球，将光滑的平板换成一个很粗糙的板子，那么你就不会再看到这样的结果。

科学通过不断简化项目来建立模型，即我们所称的理论模型，千万不能将它与事实相混淆。模型考虑的是在一些给定条件和特殊环境下的现实，每个模型都有其约束条件。

写这本书的目的，并非详细讲述不同的科学模型，因为这些模型通常是用数学语言来表达的；这本书也不是要给读者上一堂科学理论课。这本书的主要目的是尽可能简单地介绍科学家们提出的不同模型，并通过类比来使读者理解现实世界的运作方式。同时，对那些费尽毕生精力却只找到这个世界的本质的一些简单细节、有时找不到他们想要的答案、有时却只发现了更多问题的人们来说，这本书也不适合。

[1].指“在此之后，因此之故”，又称巧合关系，是逻辑学研究中经常遇到的认识错误。它是指这样一种不正确的推理：如果A事件先于B事件发生， A事件就是B事件的原因。

[2].指“相关不代表因果”，意思是就算两个事物（统计学上会用变数代表）明显相关（即当一件事出现，另一件事也出现），也不能表示两者之间一定有因果关系。