科学研究的最终目标和目的是什么？
今天不来讨论人类的命运和存在的理由这些终极问题，我想说说我自己的故事。 一个关于已故日本统计学家和我产生奇妙联结的小故事。 2017年四月末的一个晚上，博士研究生第一年的我正在学校实验室里面哼哧哼哧地写着代码，准备这一周与老师开会的汇报文档。 当时科研课题中亟待解决的一个问题是：对于一个APP的用户，我们应该怎样给他们不同的行为聚类并且分组，从而能归纳出不同的用户类型的不同行为模式。在来来回回试了一些常用方法却没有得到理想结果好几天之后，急切地想要给老师留下深刻印象的我猛拍脑瓜，又把目光投向了高斯混合模型 (Gaussian Mixture Model, GMM)。 大学毕业还不到一年的我其实并没有什么令人信服地理由来说服我自己为什么GMM在这个情境下是一个好的模型，而单纯地只是因为我听说过这个模型，觉得它有可能能适用于这个场景。但更多的原因是，我需要体现出来我做了足够多的工作来为周二的课题例行会议交差。 在由k个子分布组成的GMM模型里面，一个需要使用者提前确定的参数就是这个k的值到底是多少。诚然，我可以随意选择一个正整数来作为k的取值。但是作为一个拥有自我要求的正经学校的博士研究生，我自然是不能乱选。于是，离开会仅仅只有两天的我又一头钻进了模型选择方法的黑洞当中：我想知道到底有什么“科学”的办法来帮助我选择这个合适的k值。 有过在半夜无聊网上瞎搜经验的同学就知道，这样的黑洞一旦打开了可能就收不住了。在各种科普文章、论文、教科书中来回横跳的我，不知不觉中就划水划过了几个小时。我早就忘记了时间，不过大概率是已经过了半夜十二点了。 这个时候并不是什么论文会议的截稿日期附近，所以计算机系的大楼空无一人。实验室里面明晃晃的LED灯管发出的轻微的电流声照得我直发怵。 网上的论文翻着翻着，看到了一个似乎在某节不知是数理统计还是信息论的课上听过的一个名词：AIC。我大腿一拍：”这我懂啊！" 于是我顺手打开AIC的维基百科，里面写到： 可能是已经破罐子破摔的我，这个时候完全忘记了一天半以后要开会的内容还不知道在哪里，开始了在英特网的无底深渊里的畅游。五分钟以后，我不出意外地翻到了一篇名为《最大似然原则的信息论原理及其拓展》（Information Theory and an Extension of the Maximum Likelihood Principle）来自1973年的论文，作者名叫赤池弘次 Akaike Hirotsugu。AIC里面的A就来自于他的姓氏Akaike的英文首字母。 作为学术界惯例，看见不明觉厉的大佬当然应该去翻一翻谷歌学术和个人主页。看看这两年这人都在干些啥，有什么学术八卦。然而打开谷歌搜索”赤池弘次“的第一页就赫然写着赤池弘次博士已于2009年8月4日于日本茨城县逝世。 与往常翻阅当代的学术明星们的个人主页，膜拜他们闪闪发光的履历不同。”逝世“这两个大字着实让我看的有些懵逼。继续翻阅下去发现他曾任日本统计数理研究所的所长，创立了日本综合研究大学院大学的统计科学部门，也曾经作为访问学者造访过包括普林斯顿、斯坦福在内的一众大学。当然他最出名的工作自然是统计学和信息科学中赫赫有名的赤池信息量准则AIC。谷歌也曾在赤池博士90岁诞辰的时候创作了放在其首页的谷歌涂鸦。 然而尽管赤池博士的鼎鼎大名，倘若我不是在那个手忙脚乱的夜晚在谷歌学术上瞎转悠，我可能永远也不会记得他的名字和他背后一生的故事。在我第一次知道他的全名的时候，他已经离开这个世界快八年了。赤池博士跟我来自于两个不同的年代，有着完全不一样的人生轨迹和生活经历。甚至当他逝世的时候，我还只是个十来岁的中二少年。但就是这样一位在地球的另一端已经故去八年的统计学者，依然通过他在70年代写下的意气风发的文章，告诉了2017年的我关于他的工作和一生的故事。 实验室的LED灯管还是在嗡嗡作响。 故事的结尾，我最终也没有在我的论文里面用到GMM或者AIC，我也不记得我那天我在实验室里坐到了几点，更加不记得那一周与老师开会最后是怎么交的差。 但是我会记得在1973年的日本，除了村上春树的弹子球，还有赤池弘次和他的AIC。 2017年后来还发生了很多事。但在加州帕罗奥图市四月末的一个微凉的夜晚，有一位与我素未谋面的老先生，用一篇44年前的文章，安抚了一个不知所措的后辈学生的慌张。 所以，你要问我科学研究的目的是什么，我诚然是有一些关于星辰大海的答案。但是，时常我又只有一个小小的期待：希望我也能在哪一天成为照亮某个素不相识的人的寂寞夜晚的一颗星星吧。
科学不能归结于可证实的预测  尽管存在不确定性，但科学仍然是值得信任的。在爱因斯坦提出相对论之后，牛顿的理论并没有失去价值。如果需要计算一座桥上的风力，我可以用爱因斯坦的理论，但同样可以运用牛顿的理论。二者在这个问题上的差距极小。对于解决如何建造一座不塌的桥这类具体的问题，广义相对论带来的修改是完全多余的。而牛顿理论可以完美解决这类问题，是非常可信的。换句话说，这些理论仍然适用于某些方面，这取决于我们观察和测量这个世界的具体方式。对于运动速度低于光速的所有物体，牛顿的理论仍然有着用武之地，是有力、可信的。在某种意义上，爱因斯坦的理论甚至强化了牛顿的理论，因为我们从此更加清楚牛顿定律的应用条件。一位工程师用牛顿的公式进行计算之后说我们正在修建的屋顶太脆弱了，只要下雪就会塌掉，如果我们仍然因为爱因斯坦推翻了牛顿的理论而不相信他的建议，那我们就太愚蠢了。  正是因为有了这样一种形式的确定性作为基础，我们才能真正相信科学。举个例子，如果我们得了肺炎，科学告诉我们如果什么都不做，就很有可能失去生命，如果服用青霉素，就极有可能恢复健康。应该怀疑的并不是这个常识，我们可以安心地确定，有了青霉素，我们存活下来的可能性大大提高，这与我们是否深入理解什么是肺炎并没有什么关系。在已知的一定误差的范围内提高治愈的可能性，这就是一种确定的科学预测。  如果某种理论可以为我们提供预测，那么我们可以只将它看作适用于某个特定领域，并且允许一定范围的误差存在。我们甚至可以认为提供预测是这类理论唯一有用和有意义的地方，而其他部分则是无用的。  如今，部分现代思想就选取了这种方向对科学进行思考。这是一种理性但缺乏说服力的方向，因为它让一些问题变得悬而未决：世界是如牛顿描述的那样，还是像爱因斯坦描述的那样，还是说世界并不像任何人所描述的那样？我们了解这个世界吗？还是说我们根本什么都不了解？如果我们能够回答的只是「这就是用来计算某些物理现象的公式，得出的结果可能是近似值」，那么科学就失去了帮助我们理解世界的能力。从这个角度看，在我们目前掌握的科学知识的指导下，世界仍然是难以理解的。