那些听上去很奇怪的学科

学生时代，我们最熟悉的学科无非是语数英政史地理化生这九门。所谓“难题”似乎都能被对应的、久经训练的思维模式加以解决，过程明了。但自然界并非传统的出题老师，它不会考虑人类今年学了什么、巩固得如何，只是将难题摆在我们面前，究竟需要什么知识应对，则需我们自己去寻找。

《银河帝国》中曾虚构了一个叫“心理史学”的学科，通过它，传奇的哈里·谢顿成功预言了整个银河帝国的崩塌与重构。《三体》中虚构的“宇宙社会学”，主要的研究成果就是著名的“黑暗森林”理论。许多科幻作品中都有意无意地强化着这样的设定——在全新的科学或者社会变革中，最先发生的必然是学科的建立与发展。比如《你一生的故事》中的语言学和《挽救计划》中的太空生物学。

这些设定并非毫无根据，人类社会就隐藏着诸多不管是听起来还是实际内核都非常“科幻”的学科，它们或处在人类探索未知的最前沿，或从最古怪的角度思考着人类的过去。

模糊数学、物理哲学、生物学哲学、金融物理、量子金融、数字人类学、分子人类学、赛博考古学、太空考古学……仅仅通过名字很难判断它们到底是干吗的，甚至有着些许科幻色彩。今天我们就从这些听上去很奇怪的学科中选一些，聊聊它们到底在研究什么，而这些研究对人类又意味着什么。

模糊数学

数学一向是精确和理性的代名词，似乎与模糊这类词天然不搭边，但偏偏存在一种叫模糊数学的数学。叫模糊数学，是因为它不够精准吗？

正式介绍它之前，我们先提出一个问题：假设小明头上没有一根头发，那他是不是秃头？

当然是。那如果小明有一根头发呢？他还是秃子吗？这不难回答，有一根头发当然也算秃头。那如果有两根、三根、四根呢？这时候也可以很明确地回答，小明依然是秃的。

于是很容易得到一个推论——往秃头小明头上加一根头发并不会使小明摆脱秃子的称号。当小明一根接一根地植发，直到最后头发茂密的时候，按上面的推论，小明依然应该是秃头。如果再把小明推广开来，我们甚至可推理出“世上所有人都是秃子”这样荒谬的结论。

当然，推论是错的，但错在哪里？如果定义一个临界点，比如五千根头发以下算秃，那正好有一个五千根头发的人，今早上掉了一根头发，那他就瞬间变成秃头了吗？这无疑也是违反我们直觉的。

在数学上，这个悖论被称为“秃子悖论”，除此以外还有“谷堆悖论”等近似的表述。关键点在“秃”“冷”“富”“一堆”等自然语言概念都是模糊的，我们无法定义一个标准判定有多少根头发算秃子或有多少颗谷子算一堆。

当然，有人认为这不是问题。毕竟科学技术的发展似乎并不需要判断这些模糊数据，只需精确的数字。在前工业时代这种说法是对的，但在人工智能时代，在这个需要让计算机替我们做决策的时代，解决类似的问题是非常有必要的。

阿西莫夫的“机器人”系列里有一篇《转圈圈》。小说里的机器人因为主角下命令太过模糊，脑中第二定律和第三定律产生了冲突，接近目标会使自己受到伤害，违反了第三定律，而远离目标又会违反第二定律。这个最先进的机器人一直绕着目标在固定距离转圈圈，最后主角通过第一定律才让其摆脱了这种困境。可见在AI时代，我们要发展能够自主决策的人工智能，对这类模糊命题的判断是绕不开的。

数学建立在集合论之上，集合具有确定性。给定一个元素，它要么属于某个集合要么不属于，二者必居其一。而模糊数学却并非如此。模糊数学有隶属度，可用来计量一个元素多大程度属于这个模糊集合。假设头发少于一百根的人在秃子这个集合里的隶属度是一百，他们属于“完全算秃子”，再假设头发有五千根的人隶属度是五十，他们“不完全算秃子”，就可以顺利解决“秃子悖论”的问题了。

当然，整个模糊数学的体系以及隶属度的计算要比刚刚提到的复杂很多，应用也更为广泛。有了模糊集这样的工具，就可以利用计算机进行一些非常模糊的，甚至看起来有些主观的判断，进而让计算机能在一些看起来属于主观领域的事情上做出相对合理的判断。

科学哲学

回顾整个科学发展史，我们可以发现，科学事实上诞生于哲学。很长一段时间，科学都被称为自然哲学，例如牛顿著名的《自然哲学的数学原理》。科学独立出来后，也有很多哲学思想对科学的发展起着非常大的作用。这些哲学思想要么可以节省与教众或非专业人士辩经的时间，比如波普尔可证伪原理①、奥卡姆剃刀原理②，或者牛顿的火焰激光剑③；要么可以从另一个角度间接推动科学发展，比如对波粒二象性④的理解、由对称性推出的诺特定理⑤等。

虽然科学诞生于哲学，然而直到现在，绝大多数博士仍称为PHD（Doctor of Philosophy，哲学博士的缩写。），但事实上，在现代，建立在实验之上的自然科学已经和哲学分得很开了。于是在两者分离而产生的空地里，科学哲学诞生了。

费曼认为，“科学哲学对科学的作用就和鸟类研究对鸟类的作用一样”。这句话常常被解读为科学家对科学哲学的轻蔑，但真是这样吗？鸟类研究者并不能教鸟儿如何飞行，并不代表鸟类研究没有意义。科学哲学并不承担指导科学发展的责任，它的重要作用是反思科学发展的历史、厘定科学的边界等。强行要求其对科学发展起重要作用，或者妄图运用哲学指导科学发展，都无异于要求鸟类研究者原地起飞。

科学哲学有许多分支，如物理哲学、生物哲学等。前者研究包括“如何理解波粒二象性？”“如何理解相对效应？”“决定论还成不成立？”“概率波意味着什么？”等物理问题，后者则主要关注“生物学研究中的伦理”“人类社会能不能还原成生物学？”“群体遗传学能不能还原成分子生物学？”等问题。

科学史是科学哲学重要分支之一，其中最著名的莫过于李约瑟的“近代中国为什么没有诞生现代科学？”的问题。有无数学者针对它“水”了无数篇论文，但都无法说服对方。

回答中有两个互相对立的观点。一种认为中国不具备诞生科学的土壤，只有从古希腊先贤自由的基因传承下来的才能被称为科学，除此以外的只是和科学没有一点儿关系的技术而已，不管是火药还是指南针，都是技术而非科学，进而推出东方文明没有“科学精神”，西方文明才有天然优越性。甚至有科学史专家衍生出近代中国的落后不是“挨打”的原因，而是因为“找打”才“挨打”这样令人哭笑不得的谬理。另一种观点则认为，科学是累积到一定程度后必然出现的，但是其出现又存在偶然性。著名科幻作家莱姆在未来学①论集《技术大全》中提到的列维-施特劳斯就有这样的观点：“科学的诞生是来自于技术以及思想的累积到达一个临界值后产生的链式反应，甚至可以说是‘技术爆炸’，而在此之前的所有单个的发现即使再重大也只能被悬置，无法产生技术生产的社会效应，比如印度的粉末冶金术和中国的火药……因此东方只是比西方少了那么一点点‘运气’而已 。”

当然，我们终究无法控制变量让整个人类文明重新走一次，所有试图回答此问题的理论都不够有说服力。但科学的诞生毕竟还是近代的事，我们每时每刻都在创造新的科学史，所以未来科学史会怎样发展终究犹未可知。

金融物理

另一个看起来和自然科学毫不沾边的领域——金融学，也存在与物理相结合的部分。不是指无数物理系毕业的基金经理，也不是将名字带上量子碰瓷海森堡的某个臭名昭著的量化基金，更不是《超频交易商》中利用量子效应赚取信息差的超频交易，而是更实际的理论。

金融似乎只和人类社会有关，物理则只和自然现象有关。但将目光投向其中的统计物理时，奇妙的事情发生了——将统计物理中的一些模型套用到金融领域中，原本用来描述分子运动的力学，竟能很好地描述很多金融领域的现象。

要选择物理系，有四门课是逃不开的，即人称“四大力学”的《理论力学》《量子力学》《电动力学》以及今天我们要聊的《热力学与统计物理》。这个学科最开始是研究物体的热效应的热学，但随着人们对热的本质的认识到了分子运动的层面，我们逐渐需要一个新的学科，它既要研究宏观规律在粒子层面的微观解释，又要能够分析海量粒子组成的宏观物体的物理性质。于是，统计物理出现了。很快，人们发现统计物理不仅可以用于热力学，在一些多体问题上也能起到大作用，比如运用在同样需要处理大量物体相互作用的量子力学、流体力学甚至是天体物理学中。

那问题来了，人类金融市场的活动算是一种统计学上的多体问题吗？对金融物理研究者而言，答案是肯定的，他们将金融市场产生的数据当作一场场物理实验的数据进行分析，并通过统计物理、量子物理的模型对数据进行分析，从而寻找到适用于金融市场的理论模型。

当然，经济学或者金融领域依然有许多无法解释的现象，用物理模型也不见得会比金融工程的其他模型更贴合实际。我们只能说在物理学众多可能的应用中存在这样一个研究方向，至于这个方向能不能走通，又会给金融市场带来怎样的变化，就不是现在的我们能预言的了。