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你的直覺背后有邏輯

2025-8-13    杰睿 用戶研究

查爾斯·桑德斯·皮爾斯的數(shù)碼插畫,風(fēng)格類似拼圖游戲。他留著胡須的肖像由相互交錯的拼圖碎片組成,背景為大膽抽象的綠色、橙色和青綠色調(diào)。這幅圖像象征著復(fù)雜性、推理能力和結(jié)構(gòu)化思維。
查爾斯·桑德斯·皮爾斯(作者使用人工智能創(chuàng)建的圖像)

每個人都說:“相信你的直覺。”但
沒有人解釋你的直覺是如何思考的。

查爾斯·皮爾斯做到了。

他稱之為溯因推理——最佳猜測的邏輯。從想法到假設(shè)的跳躍。這種思維方式并不能保證你一定正確,但能讓你足夠接近事實,值得一試。

19世紀(jì)末,皮爾士(發(fā)音為“purse”)提出了一個關(guān)于人類如何形成信念的模型。這種信念的形成并非等待神靈的啟示或遵循完美的規(guī)則,而是從不確定性入手,對我們自以為知道的事物感到不安,并形成一個值得檢驗的猜測。

他通過自己的工作創(chuàng)造了“探究”一詞。這種邏輯如今在早期產(chǎn)品戰(zhàn)略、設(shè)計研究和推測性人工智能提示中隨處可見。但大多數(shù)人從未聽說過它,或者從未聽說過他。

研究懷疑的科學(xué)家

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19世紀(jì)哲學(xué)家、邏輯學(xué)家查爾斯·桑德斯·皮爾斯的黑白肖像。他身著正裝,蓄著大胡子,頭發(fā)中分,表情嚴(yán)肅,略微側(cè)身。
查爾斯·桑德斯·皮爾斯,公共領(lǐng)域,通過 Wikimedia Commons

皮爾士是一位邏輯學(xué)家、數(shù)學(xué)家、物理學(xué)家,以及許多其他領(lǐng)域的專家,他是美國實用主義的奠基人。但他真正癡迷的是我們?nèi)绾涡纬尚拍?hellip;…以及如何改變它們。

他相信真理并非唾手可得,而是需要你努力奮斗才能獲得。而獲得真理的途徑并非加倍努力……而是甘愿犯錯。

對于皮爾士來說,懷疑并非弱點,而是真正思考的開始。

他概述了人類推理的三種基本方式:

  • 綁架:根據(jù)有根據(jù)的猜測,什么可能是真的。
  • 演繹:如果某些規(guī)則成立,那么一定為真。
  • 歸納:根據(jù)我們所見的模式,什么可能是真的。

綁架

皮爾斯認(rèn)為,溯因推理是思維的起點,是所有洞察力的源泉。它引領(lǐng)新想法進(jìn)入思維領(lǐng)域,讓產(chǎn)品團(tuán)隊能夠推測某個指標(biāo)下降的原因,讓設(shè)計師能夠預(yù)見到混亂的發(fā)生,讓研究人員能夠提出正確的問題——而不僅僅是分析數(shù)據(jù)。

溯因推理是從觀察到可能性的飛躍。從“這到底是怎么回事?”到“也許是這樣”。它并不能保證你是對的,但它能給你提供一些可以測試的東西。

扣除

演繹法起源于亞里士多德,它從普遍真理出發(fā),并由此推理。

如果所有人都會死,而內(nèi)特是人類,那么內(nèi)特也是會死的。

非常簡單。無需猜測。

它是系統(tǒng)、策略和自動化的邏輯。它是工程師確保代碼正常運行的方式,也是合規(guī)團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)違規(guī)行為的方式。演繹是我們利用已知知識進(jìn)行推理的方式。但演繹并不能產(chǎn)生新的見解。它只能驗證符合規(guī)則的內(nèi)容。我喜歡這樣理解:演繹建立在現(xiàn)狀之上,而不是可能實現(xiàn)的。

就職

歸納法也源于亞里士多德,但經(jīng)過以下思想家的擴(kuò)展:弗朗西斯·培根大衛(wèi)·休謨反之亦然。它根據(jù)觀察到的情況推斷可能發(fā)生的情況。

到目前為止,太陽每天都會升起,因此,明天它大概也會升起。

它是科學(xué)、分析和機器學(xué)習(xí)背后的邏輯。它能發(fā)現(xiàn)模式、發(fā)現(xiàn)趨勢并標(biāo)記概率。歸納推理能告訴團(tuán)隊用戶做了什么,但不一定能告訴他們?yōu)槭裁醋觯蛘呦乱徊皆撟鍪裁础?/span>

它很強大,但都是事后諸葛亮。它是一種回顧。沒有溯因推理來構(gòu)建問題,也沒有演繹推理來施加約束,歸納推理只是收集數(shù)據(jù)。它只是觀察,卻不知道究竟要尋找什么。

信念的用戶體驗

皮爾士不僅研究我們?nèi)绾瓮评恚€研究我們?nèi)绾蜗嘈牛约盀槭裁村e誤的信念如此難以動搖。在他1877年的論文《信念的固著》中,他列舉了人們判斷真理的四種常見方式:

  1. 堅韌:我相信這一點,因為我一直都相信。
  2. 權(quán)威:我相信這一點,因為有位有權(quán)勢的人告訴我。
  3. 先驗:我相信這一點,因為直覺上感覺正確。
  4. 科學(xué)方法:我相信這一點,因為它經(jīng)得起推敲。

其中只有一種說法歡迎質(zhì)疑。其他說法則鼓勵安慰。它們之所以讓人感覺真實,是因為它們一直以來都讓人感覺真實。可能是因為某個可信的人說過這些話(錨定效應(yīng)),也可能是因為它們易于重復(fù),難以質(zhì)疑。

信念并不總是來自證據(jù)。它來自情感、重復(fù),有時甚至是便利。

這就是為什么人們會繼續(xù)從事有害的工作,并相信陰謀論。這就是為什么整個團(tuán)隊圍繞著一個在啟動會議上感覺正確的想法展開工作,但之后就再也沒有被重新討論過。

皮爾斯的警告不僅僅是哲學(xué)層面的,它非常實用:

如果你忽略了懷疑帶來的不適,你也就忽略了學(xué)習(xí)的機會。

運用綁架法進(jìn)行設(shè)計

大多數(shù)現(xiàn)代設(shè)計工作都始于一種直覺。你注意到一些事情。你猜測它發(fā)生的原因。你驗證這個猜測。

這就是綁架。

你不是在證明必然為真,也不是在確認(rèn)可能為。你是在問:這里可能發(fā)生了什么?

這是探索研究和旅程地圖的核心。真正以人為本的設(shè)計。這種設(shè)計需要長時間地與模糊性共存,以便從中汲取經(jīng)驗,而不是停留在幻燈片上假裝自己已經(jīng)知道了。

問題?

我們不會把溯因推理當(dāng)成一門技能來教。我們把它當(dāng)成直覺。高級設(shè)計師“大概知道”的東西。

我想皮爾斯不會同意。對他來說,溯因推理不是魔法,而是邏輯。溯因推理是可以訓(xùn)練的,可以解釋的,而且也值得實踐。

如果說演繹法是數(shù)學(xué)的邏輯,歸納法是科學(xué)的邏輯,那么溯因法就是設(shè)計的邏輯。

優(yōu)秀的設(shè)計師總是在別人追尋答案之前提出更精妙的問題。這也是為什么他們不僅僅是在建造,而是在觀察

通過 GenAI 進(jìn)行溯因推理

溯因推理并不僅限于設(shè)計。每當(dāng)我們試圖理解一些不明確的事物時,它都會出現(xiàn)。而沒有什么比我們?nèi)绾问褂蒙墒饺斯ぶ悄芨蓄}(或更容易被忽視)了。

在 GenAI 出現(xiàn)之前,深度思考進(jìn)展緩慢。你必須面對模棱兩可的情況,理解零散的信息,并挑戰(zhàn)自己的假設(shè)。這種方式效率不高,但確實有效。

現(xiàn)在,有了 GenAI,我們就有了一個可以模擬新觀點、提出反駁意見并幫助我們比以往更快地測試想法的工具。

但大多數(shù)人并非如此使用。他們帶著結(jié)果而來,而不是帶著疑問。他們尋求的是確認(rèn),而不是探索。他們把這個工具當(dāng)成了自動售貨機

提示法運用得當(dāng),就能起到溯因推理的作用。你先提出一個假設(shè),然后提出問題,探索可能成立的結(jié)論。之后,不斷完善假設(shè)。

如果使用不當(dāng),該工具會反映你的第一個假設(shè)。聽起來很有說服力,但卻無法加深你的理解。

早在語言模型出現(xiàn)之前,皮爾斯就對此發(fā)出過警告。當(dāng)信念被過快接受時,它就會停止進(jìn)化。當(dāng)質(zhì)疑從學(xué)習(xí)過程中消失時,學(xué)習(xí)也會隨之消失。

提示是練習(xí)溯因推理的機會,但只有我們像自己思考一樣小心地使用它時,才有意義。

所以呢?

我們并非為真理而設(shè)計,而是為可以演變的信念而設(shè)計,這意味著我們要適應(yīng)模糊性,提出更好的問題,并抵制急于獲得確定性的沖動。

如果人工智能要幫助我們思考(而不僅僅是產(chǎn)生結(jié)果),那么我們必須教會人們?nèi)绾沃?jǐn)慎地推測并檢驗假設(shè)。我們還必須教會人們?nèi)绾卧诓皇タ刂频那闆r下改變想法。

查爾斯·皮爾士為我們提供了一個模型,幫助我們在事實不全的情況下進(jìn)行推理。這是一種靈活且愿意犯錯的思維方法。

它仍然有效。

如果你對這些思維習(xí)慣是如何養(yǎng)成的感興趣,我曾專門寫過關(guān)于弗里德里希·福祿貝爾的文章,他是一位向我們展示如何塑造學(xué)習(xí)方式的教育家。

我們花了很多時間討論如何訓(xùn)練人工智能,但卻很少思考如何訓(xùn)練我們自己思考。

皮爾斯做到了。

也許現(xiàn)在正是我們傾聽的時候了。

 

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