讲数据不如讲逻辑

李迅雷

虽然大数据比个案更有说服力，但大数据同样存在失真、变异、滞后甚至被操纵的可能性

在17世纪之前，欧洲人都认为天鹅都是白的，因为他们所见到的各大洲（欧洲、亚洲、非洲）及各个地方的天鹅，无一例外地都是白色的——这就是用归纳法对大数据处理所得出的结论。一直到人们在澳洲发现第一只黑天鹅之后，天鹅都是白色的结论就被推翻。

从此之后。人们就把意想不到事件的发生，称之为黑天鹅事件。这说明大数据的缺陷所在——样本不能被穷尽，因此，大数据可以用来“证伪”，却不能用采证明。

例如，外星球究竟有没有生命的问题，大部分科学家都认为肯定有生命'其逻辑就是概率分布，因为茫茫宇宙中的星球不计其数，难道只有唯一一个地球上有生命？但概率只是代表可能性，观察的样本数量再大，也无法找到一个例证来证明外星球上确有生命。

而大数据的运用，大部分采用归纳法——人类思维中90%以上的几率都在使用归纳法，因为归纳法不需要运用太多的知识；不像演绎法。先要掌握不少知识或定理，然后再据此去推理。

事实上，西方在基础研究领域的巨大成就，大部分都是在17世纪之后取得的，远没有跨入大数据时代，且大部分没有采取实验室研究的方式，但至今大部分成果都被广泛应用到社会经济、科技生产的各个领域。也就是说。17世纪之后。西方抽象思维得到极大发展，建立了数学、物理的科学体系，进而又推动了科技进步，从而拉大了中西方在科技领域的差距。

相比之下，从中国历史上所取得的科学成果看，能体现抽象思维的东西比较少，形式逻辑在中国没有充分发展。春秋战国时代，形式逻辑也曾有过发展，但最终却演变成了“诡辩术”，如公孙龙就提出了“白马非马”之说。因此，中国历朝历代的思维还是见长于归纳法和辩证法。

南宋数学家杨辉在1261年所著的《详解九章算法》一书中，展现了二项式系数在三角形中的一种几何排列，因此，“杨辉三角”实质上是把二项式系数图形化，把组合数内在的一些代数直观地从图形中体现出来。但他并没有在其著作中给出具体推导过程，所以，我们只能认为“杨辉三角”是通过归纳总结发现的，未能把它进一步抽象为“二项式定理”。而牛顿就给出了二项式定理的一般公式和推导过程。

形式逻辑、演绎法在中国五千年的漫长历史中没有得到充分发展.这才是导致我国近代科技发展迟缓的根本原因，而不是所谓的制度因素。为什么哲学、宗教、文化乃至醫学等都有中西方之分，但数理化就没有“中国数理化”而是照搬西方的呢？因为这些学科都不能通过经验（或称大数据归纳）、传承或辩证法来创设。

3年前，我提出要相信逻辑，不要相信奇迹（个案）。如今进入了大数据时代，我仍然提倡：在大数据面前，更要相信逻辑。虽然大数据比个案更有说服力，但大数据同样存在失真、变异、滞后甚至被操纵的可能性。

社会经济的发展，看似千姿百态。但也有其共性。比如，二战之后的今天，市场经济最终成为全球几乎所有国家的共同体制，说明这个体制合乎经济可持续增长的逻辑。这正如价值投资成为全球绝大部分资本市场的共同理念一样，唯有如此，才能获得较大的回报。

逻辑产生的作用可能会迟到，但不会缺席。