假如有一种理论很容易就被证伪，但大数据表明这个理论在现实中80%的结果是对的，那么这个理论算不算科学？ 第1页

我不是哲学专业人士，但刚好我们也在讨论什么叫一个好的模型，就来随便说说我的理解。

首先科学既不是经验主义也不是真理这是肯定的。

不是经验主义的原因并不是因为经验主义会因环境而异 。很简单的例子，你在中国买肉一定比菜贵，但你要说肉一定比菜贵然后建立一个模型，这个模型就不适用于很多畜牧为主的西方国家了。也就是说经验主义缺乏的是笼统性，所以容易被“伪证”。

那么科学一定是真理吗？并不是。我们可以看看目前为止最成功的科学理论之一，费曼的量子电动理论（qed）。我在这里并不想讨论的很深入，但量子电动力学之所以“成功“不仅因为它准还因为它简单。在我们建立qed的积分的时候，一张费曼图和关于面述这个图的规则就能简单的把在现实中复杂的粒子系统表达得轻轻松松。qed是科学这一点大家应该都能认可，但很显而易见的是费曼图这种东西只是帮助建立数学模型的，它并不是真理。如下图，一个正电子，被描述成了一个向着时间负方向跑的正电子。但我们都知道这种描述可能是不对的。我们并不知道有没有往时间负时间方向跑的东西。

最关键的一点其实是这个图远远的把现实中annihilation和pair production的process大大的简化了，其实这上面的粒子在现实中根本不是这么运动的。所以qed从来不是一个为真理服务的理论，我们只需要一个数学模型去帮助我们预测粒子之间的反应，而不是去关心这个反应是怎么真实发生的。

我之前还看过一个视频，有一个哲学家认为粒子是”有意识的“原因是科学没有办法否证粒子是否自己有自己的意识。我认为科学家从来不关心粒子是否“有意识”这个问题，从来不需要直到粒子它究竟是什么东西，只需要去预测去用我们的理解描述它就行了。也许粒子真的有意识，但就现在而言，这并不能为我们提供更好的模型。

即便科学既不是经验主义也不是真理，科学却依然需要经验主义去建立模型，也需要向着更真实更准确的模型去发展。前面有一个兄弟说亚里士多德的理论并不是科学，尽管很有争议，但我还是不太赞成。亚里士多德理论虽然已被更“好”的理论，也就是经典力学替代，它在近1000年的时间里都和我们的日常生活中的经验相符合。而且这种经验还只是亚里士多德自己的，而是大众的经验。我认为亚里士多德的理论是一个非常成功的理论，但很遗憾我们还是发现了他的问题，并找到了更好的理论。亚里士多德理论显然没有办法解释伽利略提出的各种反例，但牛顿力学成功的解释了这些反例并比亚里士多德算得更准了，所以它自然就被替代了。

那么算得准就一定是一个更好的模型吗？比如我现在有一个“新的”牛顿第二定律的模型，这个质量是随时间的变化而变化的也就是f = m(t) a. 然后我在实验中发现dm/dt 很小很小，但怎么做都还是有的，我是否推翻了牛顿力学？再进一步，我发现我用f = m(t) a，我们可以算弹簧系统比牛顿准10^-8，我现在还比牛顿算得准了，是否就推翻了牛顿？其实说不定真理就是质量（牛顿的m其实一开始只是一个fit出来的常数）会随时间的变化而变化呢？但实际上，牛顿力学之所以成功，不只是因为它准，还是因为它简单。你可以用你的f = m(t) a去算一个系统，但你在牛顿的基础上还要把m关于t这个函数给它弄出来然后发现dm/dt 很小很小，这就为了所谓的10^-8的精确度花了很多很多没用的功夫，最后实验发现你做出来的那点精确度还没有实验器材造成的误差大，然后实际上又和牛顿的模型没啥两样。

上述的这种思维其实是很多“民科”很容易陷入的一种思维模式。比如他们在怀疑光速不变的同时，还在算爱因斯坦已经算得准确率高达99.99%的E = mc^2。反正实验的误差不会让你达到100%，你就算建立一个算得准确度99.999%的模型，然后花了一大堆功夫去解释c(t)是啥然后又发现dc/dt很小，就没有意义了。所以想要完善一个物理学的理论，不能看它解释的东西是否符合“真理”，而是要去真的把别人没算准的东西用尽可能“简单“的模型去把它解释清楚。现在广义相对论最大的问题不是光速不变，而是引力场量子化。如果你的光速改变的模型能做到这一点，那你确实可以尝试推翻爱因斯坦了。

还有一个准确不代表good model的例子。你可能听说过深度学习的某些模型，能够把一些dataset算到96%，97%的准确度。但这些模型往往都是通过前面94%的模型试hyperparameter试出来的，然后建立这个模型的人也只是想为了提高准确率去的，根本没想着理解这个模型干了什么，为什么会成功。如果这个模型能够广泛的应用到各种dataset，那你不知道它的原理也罢，关键就是加一点小小的noise就能改变你的准确度，然后因为不知道原理根本不知道是模型哪里出的问题。与此同时有另一个模型，准确度90%，虽然准确度不如前面的模型，但模型简单很多只有好几层，且每一层的功能明确，而对于noise又不是那么sensitive，那么我们会认为这个90%的模型实际上是一个better model。这也就是为什么我们需要去build explainable model, 而不是more accurate model的很重要的原因。当然这里也是有trade-off的。一个很清晰简单的模型正确率只有60%那也只能说明你这个模型是错的。

所以最后回到提主的问题，80%的准确率是不是科学？我认为科不科学不能只看模型的准确率，还要看它的实用性，以及与其他现有模型的比较。但总的来说，科学的理论并不是为了追求真理，如果真的有那么一套理论它逻辑自洽，只不过被更好的模型取代了，也不能说它就一定不是科学。