奧卡姆剃刀（Lex Parsimoniae）的謊言｜悅讀人生

假如時光倒流，回到梅西來邁阿密國際球隊之前，請你做一個預測。

情境：邁阿密國際已經連續9場比賽輸球。

請問：球王梅西加入球隊後，以下哪個更有可能？

A. 該隊在梅西首秀比賽中獲勝。

B. 該隊在梅西首秀比賽中獲勝，並且主場球迷將會集體高呼球王的名字。

你會選擇A還是B？

我猜許多人會選擇B。

但事實上，儘管B的情境似乎更符合想像（並且也發生了），但A的概率實際上是更高的。

因為A包括了B的可能，所以你預測A可能性更大，才是理性的。

2002年諾貝爾經濟學獎得主卡尼曼（Daniel Kahneman）曾經設計過一個類似的實驗，大部分人選擇了“看似更有可能然而其實概率更小”的選項，他將其稱為“合取謬誤”。

增加“球迷集體高呼梅西的名字”這一假設，符合人類的想像力和講故事的本能，但卻是一種假設負荷。

假設負荷會降低一件事情發生的概率。

而過多的假設，正是奧卡姆剃刀所要砍掉的東西。

美國化學家霍夫曼說：好的理論，就要盡可能地簡單，你把它一減再減，直到再減就什麼都剩不下為止。

因為剩下的每一條都是本質性的。

人生（包括投資）亦如是。

一、少做假設，而非儘量簡單

大多數人對“奧卡姆剃刀”的理解是錯的。

奧卡姆剃刀的原理經常被簡化為“最簡單的解釋往往是正確的”，但事實上，這個原則的真正意義更為微妙。

奧卡姆的威廉所說的“Numquam ponenda est pluralitas sine necessitate”，翻譯成中文，大意是：

不必要時，勿增實體

勿增實體，“實體”指的是假說、解釋或模型的組成部分。

例如，你在天線裡探測到了微波，你應該尋找熟悉的實體來解釋這一現象，如雷達、鴿子，而不是增加新的實體如“三體外星人來襲”來解釋它。

所以，“奧卡姆剃刀”的關鍵是少做假設，而非儘量簡單。

“奧卡姆剃刀”並不是一個絕對法則，而是一個指導原則。

這個原則強調的是，當我們構建理論或解釋現象時，應該避免不必要的假設。

例如，如果兩個理論都能夠解釋同一個觀察到的現象，但其中一個理論需要更多的假設，那麼奧卡姆剃刀原則建議我們選擇假設較少的那個理論。

例子A：外星人來過的痕跡

情境：假設你有一天早上發現自家的花園裡有一塊草地被壓得扁扁的，圖案很特別，就像有什麼東西壓過。你想找出導致這種情況的原因。

假設1：昨晚，一隻大貓進入了你的花園，在那塊草地上玩耍和躺了一會兒。

假設2：昨晚，外星人駕駛著飛碟來到地球，選擇了你的花園作為著陸點。在這過程中，飛碟稍微觸及了那塊草地，但由於某種原因他們決定放棄在此停留，然後又飛走了。

雖然兩個假設都可以解釋草地被壓扁的現象，但顯然，假設2需要許多額外的假設（如外星人存在、他們會來地球、他們正好選擇了你的花園、他們只是輕輕觸碰了草地而沒有留下其他痕跡等）。

而假設1則更為簡單，只需要一個常見動物——大貓作為解釋。

根據奧卡姆剃刀原則，我們應該選擇假設1作為更可能的解釋，因為它更為簡潔，沒有額外的、不必要的假設。

但這並不意味著簡單的解釋總是正確的。事實上，有時候真實的解釋可能是複雜的。

奧卡姆剃刀只是一個指導原則，告訴我們在等同的解釋能力下，應該優先選擇假設較少、更為簡潔的解釋。

例子B：古代文獻中的神秘描述

情境：在一些古代文獻中，有描述關於“飛天的車輛”。

假設1：古代文明擁有高度發達的科技，能製造飛行器。

假設2：這些描述可能是象徵性的，或者是對某些自然現象（如流星、彗星等）的解釋。

雖然第一個假設為我們提供了一個激動人心的畫面，即古代文明擁有高科技，但我們沒有確鑿的證據表明古代文明有這樣的技術。

根據奧卡姆剃刀原則，第二種假設更為合理，因為它基於我們關於古代文明的現有知識和對自然現象的理解。

二、奧卡姆剃刀7種“謊言”

奧卡姆剃刀原則在科學、哲學和其他學科中都被廣泛採用，它鼓勵我們避免不必要的複雜性和假設。

但同樣因此，現實中充滿了奧卡姆剃刀的“謊言”，例如：

各種“複雜生活簡單化”的人生雞湯；

“像約伯斯那樣追求極致簡單”的創業箴言；

聰明人追求簡單，傻瓜把問題搞複雜；

甚至連“頭腦簡單”也借奧卡姆剃刀大行其道；

……

概括而言，大約有如下常見的奧卡姆剃刀的“謊言”。

謊言1：奧卡姆剃刀是選擇最簡單的答案

這是最常見的誤讀，奧卡姆剃刀原則往往被過度簡化為”最簡單的解釋就是正確的”。

然而，實際上奧卡姆剃刀並不是選擇最簡單的答案，而是當解釋某一現象時，我們應儘量減少不必要的假設。

例如，說地球是平的是一個簡單的解釋，但我們知道這並不正確。

解讀： 在科學研究中，這意味著選擇最能解釋資料並且假設最少的模型。

在日常生活中，這意味著在面對複雜問題時，我們應先考慮最直接、最明顯的因素，而不是尋找複雜的解釋。

謊言2：奧卡姆剃刀是絕對的科學原則

奧卡姆剃刀被誤讀為在所有情況下都能確定科學決策的絕對法則。然而，它只是一個建議，一個指導原則，用來指導我們優先選擇假設更少的解釋。

解讀： 在某些情況下，更複雜的理論或模型可能會提供更準確的預測或更深入的理解。

因此，我們不能盲目地依賴奧卡姆剃刀，而應結合實際情況進行判斷。

有些人可能會錯誤地認為，如果一個解釋很簡單，那麼它就不需要證據支援。這是錯誤的，因為奧卡姆剃刀並不能代替證據的收集和分析。

謊言3：奧卡姆剃刀就是簡化生活

有些人錯誤地將奧卡姆剃刀與簡化生活的理念相聯繫。他們誤以為奧卡姆剃刀意味著我們應該追求簡單的生活方式，避免複雜和混亂。

解讀： 實際上，奧卡姆剃刀原則在某種程度上可以應用於生活決策，但它並不直接涉及到如何簡化生活方式。

生活有時候應該斷舍離，做減法。尤其是去除那些錯誤的假設–只要擁有了某某東西我就能夠過得更好，但事實上並非如此。

然而，減法人生是一種積極主動的選擇，而非又一個堵塞心靈的萬能藥。

謊言4：應該儘量避免複雜性

有些人可能會誤認為，由於奧卡姆剃刀鼓勵我們選擇最簡單的解釋，那麼我們在生活或工作中也應該儘量避免複雜性。

解讀： 在某些情況下，我們可能需要面對並處理複雜性，因為某些問題本身就是複雜的，我們不能過於簡化它們。

iPhone的確很簡單，然而裡面的晶片很複雜。

簡單指的是用戶體驗，而非工作不複雜。

所以任正非說，簡單留給客戶，複雜留給自己。

賈伯斯的確能夠揮舞“奧卡姆剃刀”砍來砍去，那是因為他有一群頂級人才，解決複雜性問題。iPhone最初一樣有很多樣機。

“選擇”是奧卡姆剃刀，但是如果沒有“多樣性”，哪裡來的選擇？

謊言5：奧卡姆剃刀就是“大道至簡”

尤其是在投資領域，人們總是愛說，你看，巴菲特的投資道理多簡單？

那麼簡單為什麼很少有人能做到呢？只是因為不想慢慢變富？

顯然沒那麼簡單。

就像圍棋，規則最簡單，但卻是最複雜的棋類遊戲。

價值投資的確有極少的假設，這一點符合奧卡姆剃刀的原則。

然而要做好價值投資並不容易，某些投資人喜歡讓自己顯得雲淡風輕，是因為按捺不住“成神成仙”的優越感。這麼做其實誤導了許多“普通人”。

解讀： 越是“簡單”的道理，越需要極深的洞見。這仿佛是某種能量守恆。

正所謂“功不到不為財”，又省力，又省“距離”，從物理上說不通。

事實上，巴菲特不僅在專業領域有極深的功底，並且過的是一種苦行僧似的生活。

謊言6：我們應該追求最少的工作量

這種理解可能會導致人們認為他們應該儘量避免做額外的工作，或者總是選擇最少工作量的路徑。

解讀： 實際上，奧卡姆剃刀的原則並不直接涉及到工作量的問題。它是關於如何選擇最好的解釋或理論，而這並不一定意味著最少的工作量。

例如，在設計一台機器或編寫一個程式時，應儘量減少不必要的元件或代碼，而不是簡單地減少它們的數量。

有時候，為了找到最好的解決方案，我們可能需要付出更多的努力和時間。

牛頓三大定律很簡單，而他的《自然哲學的數學原理》則很厚。

就像本文也許很長，但廢話很少；而某些評論很短，但每個字都是廢話。

謊言7：奧卡姆剃刀排斥創新

有人可能誤以為奧卡姆剃刀原理抑制新穎和創新的想法，因為這些新穎的想法往往看起來更複雜。

然而，實際上，如果一個創新的理論提供了更好的解釋，即使它比現有的理論更複雜，也是可以接受的。

三、預設選項致命的假設

如下話題，是我這兩年看到的最為觸動的觀念之一，就其本質而言，亦和奧卡姆剃刀同源。

克裡斯坦森在《你要如何衡量你的人生》講了一個案例：

巴黎迪士尼樂園的致命假設。

迪士尼的前三個樂園都很成功，第四個選址是在巴黎郊區，頭兩年裡，他們損失了將近10億美元。

複盤時發現，失敗源自專案的規劃有如下假設：

每年有1100萬遊客，平均逗留3天。於是便用1100萬乘以3，設想出每年有3300萬人次“遊客逗留”，並據此建酒店和基礎設施。

現實呢？第一年的確有接近1100萬遊客參觀迪士尼，但是，平均每個遊客逗留的時間只有一天。

為什麼？其他迪士尼樂園有45個遊樂設施，人們可以玩兒3天；而巴黎迪士尼樂園只有15個遊樂設施，一天就夠了。

可是，在決策時，人們默認了每個迪士尼樂園的遊客資料都是一樣的。

正確的做法是，盤點決策時所作的所有默認假設，並且追問：

如果這個假設成立，最重要的條件是什麼？怎樣跟蹤落實呢？

由是，克裡斯坦森為我們分享了一個簡單然而寶貴的方法：

當你要做一項新的決策時，先做一下“測試前提假設”。

認真問自己，“在哪些前提假設得到驗證的條件下，才能證明你的策略是正確的？”

很多時候，我們都是預設一些選項，然後慢慢就忘記了這些預設選項的假設前提和適用環境。

拷問自己的觀念和決策的默認假設，是奧卡姆剃刀在現實生活中最有效的應用場景。

事實上，有很多我們犯下的錯誤，起初看起來很正確，一路也都很正確，然而卻是建立在錯誤的假設基礎之上的。

我們一開始就默認了這些假設，越往後就越不記得來質疑這些假設成立的前提。

四、奧卡姆剃刀也許是個概率問題

請你來做一個測試遊戲。

有一個名叫Linda的女性，她關心社會問題，在學校積極參與學生會活動，經常在網上為女性權益發聲。請問，下述兩種情況，哪一種更可能為真？

1、Linda是個銀行職員；

2、Linda是個銀行職員並且是女權主義者。

卡尼曼曾經設計過如上實驗，結果大部分人都選擇了2。

這似乎有點兒奇怪，因為“1”包括了“2”，當然是“1”為真的可能性更大。

但是在很多人看來，“2”更符合他們對Linda的印象。

這個實驗顯示，人們在做判斷時，可能會過度追求具體性和詳細性，而忽視了基本的概率原則。

雖然看起來有點兒繞，這也是一個奧卡姆剃刀原理被誤用的例子，即過度增加不必要的假設，而不是選擇更簡單、更一般的解釋。

並且，越是受過教育的人，甚至是讀書越多的聰明人，如果沒有經受太多現實世界的捶打，越容易犯這類錯誤。

卡尼曼將這種非理性現象稱為合取謬誤（”聯合偏誤”）：

人們在做決策時，往往會錯誤地認為一個更具體（因此包含更多假設）的事件比一個更一般的事件更可能發生，這與概率論的基本原則相違背。

從這個角度看，奧卡姆剃刀原理說到底是個概率問題。

一旦你為原來的解釋引入新的因素，或者提出一個新的假設，那麼該解釋為正確的概率實際上是下降了。

最大的默認假設，可能就是黑天鵝問題了。

黑天鵝和奧卡姆剃刀，都告訴我們，所有的假設都有不確定性，應該冠以概率。

黑天鵝則提醒我們別把那些默認前提當作100%，甚至於你客觀地給予了99%的概率，那1%被忽視的結果也可能是致命的。

五、用奧卡姆剃刀砍掉假設負荷

在臨床醫學中，當面對一個病患的症狀組合，醫生通常首先考慮那些最常見和最可能的解釋，即所謂的“常見疾病常見”。

例如，如果一個年輕人有持續的喉嚨痛，首先要考慮的可能是扁桃體炎，而不是立即考慮罕見的喉嚨腫瘤。

當然，醫生在診斷過程中需要詳細詢問病史、做全面體檢和必要的檢查，確保不錯過重要的資訊。

在給各種可能性排序時，如果把每個診斷背後所代表的全新假設加起來（統計其數量及概率大小），就可以算出這會造成多大的假設負荷。

每當我們增加新的假設或因素，我們不僅增加了複雜性，還增加了不確定性，因此增加了出錯的可能性。通過儘量限制我們的假設數量和引入高概率的因素，我們更有可能獲得正確的答案。

例子A：埃及法老圖坦卡蒙的死因

情境：年輕的法老圖坦卡蒙死於西元前1323年，但他的死因一直是個謎。有人提出了各種假設，包括謀殺、疾病和意外。

假設負荷：儘管有一些研究建議圖坦卡蒙可能是被謀殺的，但近期的研究表明，他可能是因為腿部感染或其他健康問題死亡。

這個解釋有較低的假設負荷，因為它不需要引入複雜的宮廷陰謀或其他外部因素。

例子B：波爾圖蒂事件

情境：1970年代，英國發生了一起家庭持續遭受超自然現象騷擾的事件，包括傢俱自行移動、聲音和其他奇怪的現象。

假設負荷：儘管一些人認為這是超自然現象，但其他人則認為，這些事件可能是由於自然原因或家中的某個成員故意製造的。

後來，有證據表明家中的一名少女可能參與了部分事件的製造。

這種解釋具有較低的假設負荷，因為它只需要考慮家庭內部的動機和行為，而不需要涉及超自然的因素。

更常見的例子是，假如一位平時遭遇家暴的女性不幸遇害，兇手大概率是其老公。

奧卡姆剃刀原理可以被視為一種有效的邏輯和決策工具，説明我們在面對複雜和不確定的情況時，盡可能地減少新的假設，聚焦於最可能的解釋，從而降低決策的複雜性和不確定性。

但這並不代表奧卡姆剃刀不重視小概率的可能性。例如本節開頭的喉嚨痛，假如排在前面的可能性被排除，醫生一定會繼續考慮排在後面的較小可能性。

不過，對於普通人而言，假如突然關心起自己的健康，上網查知識來自我診斷，經常會用小概率的可能性把自己嚇個半死。

六、多個香爐多個鬼，太多假設不靠譜

“多個香爐多隻鬼”，是妙極的廣東俚語，常見於發燒友，指過多設備堆砌反有損音質。

這句話在某種程度上可以視為奧卡姆剃刀原則的一種生動表達。

它直接指出了如果我們在解決問題時引入過多的變數或假設，反而可能導致我們分析問題的複雜度增加，使得問題的解決更為困難。

在此背景下，”多個香爐多個鬼”意味著，如果你對很多事情都進行祈禱和拜祭，那麼你也要面對更多的鬼神，如願的可能性也就降低了。

這句話用於形容“太多假設不靠譜”，也很貼切。

所謂不靠譜，就是有些事情，看起來很漂亮，很巧妙，但是有太多假設：假如…假如…

一個理論、觀點或者計畫，如果依賴於太多的“假如”，則其實現的可能性和穩定性就會大大降低。

有些人，有太多資源，人脈豐富，但卻很難成事兒。因為他們的邏輯是“整合資源”，可這類事兒和”多個香爐多隻鬼”一樣，要依賴太多不確定性事情的同時成立。

每當我聽到有人講起自己的商業計畫，只要涉及到兩個以上的“香爐”，就會覺得有些虛無飄渺。

此外，很多時候，人的錯誤假設，往往是因為欲望，或者是所謂美好願望。

從這個角度看，英文俗語“Don’t count your chickens before they’re hatched”很有道理。

別在雞仔們孵出來之前去數你有多少雞。這是一個很好的提醒，因為過早的預期可能會讓人忽視或低估實際情況的複雜性和不確定性。

現實中有太多類似的教訓了。記得2015年，有個朋友滿倉加杠杆，一天就是幾千萬“收益”，於是便開始算這一波能賺多。結果後來全栽進去了。

和奧卡姆剃刀一樣，上面這句俗語則提醒我們，在事情尚未確定時，我們應避免過多的假設和預期。

說起來，別說謊，對自己誠實，也有異曲同工之妙：你說了一個謊，就要說更多謊。就像一個錯誤的假設，會令假設之上那些不管看起來多正確的事情都變得錯誤。錯誤的假設，其實是自己騙自己。而且由於自己最懂自己，所以往往騙得很深，很真誠。誠實和簡單並不一定總是最容易的選擇，但它們往往能引導我們走向更健康、更實質的解決方案。

七、複雜模型過擬合風險

馮·諾依曼在一次會議上，聽到某物理研究員使用複雜模型，試圖論證實驗資料點都落在同一條曲線上，“所以”符合模型預期。

馮·諾依曼調侃道：你還不如說這些點都在同一個平面上……

這位科學大師戲謔地留下一個經典話語：

“給我四個參數，我可以畫出一頭大象；再給我一個，我可以讓它鼻子搖擺。”

1953年，年輕的康奈爾教授戴森，與學生用贗標介子理論得到的計算結果與費米的實驗相吻合。

激動的戴森馬上找到費米分享，但費米批評說：“你的計算既沒有清晰的物理圖像，也不是精確的數學體系。”

戴森不解，費米問他：“你的計算用了幾個參數？”

戴森說：“四個。”

費米笑道：“我朋友馮·諾依曼說過，四個參數可以擬合大象，五個還能搖鼻子呢。”

戴森聽後很失落，決定調整研究方向。

馮·諾依曼的故事強調了，給予一個模型過多的參數，它有能力擬合任何資料，但這並不意味著模型具有真實的預測力或對現實世界有深入的理解。

事實上，當一個模型有太多的參數，它可能過於複雜，導致過擬合。這意味著它可能在已知數據上的表現很好，但在新的、未知的資料上表現很差。

奧卡姆剃刀原則恰好警告我們避免不必要的複雜性，因為額外的複雜性可能並不帶來更好的預測能力。

從馮·諾依曼的大象，很容易想起畢卡索的牛。

畢卡索的抽象化減法，就像是對現實世界事物的一種簡化和抽象。抽象化的過程中，我們拋棄了許多細節，而保留了最基本、最核心的特徵，從而説明我們更好地理解和表達事物的本質。

這種思想也與奧卡姆剃刀原則相符，奧卡姆剃刀原則鼓勵我們在解決問題時，盡可能地簡化我們的理論或假設，只保留最基本和必要的部分。

實在論者相信存在普遍性的概念，如柏拉圖的理念或亞裡斯多德的普遍性，認為物體的性質有獨立的實體存在。

例如，牛有“牛性”，櫻桃有“櫻桃性”，而人成為父親是因為他們具有“父性”。

然而，奧卡姆反對這種觀點，他提出，普遍性只是我們為同類事物所用的詞語。這種思想稱為唯名論。

奧卡姆主張，不必為每個概念增加一個實體。例如，父親之所以是父親，僅因他有孩子，無需其他複雜解釋。

與過擬合的大象相反，“抽象牛”具有更好的泛化能力。

泛化 (Generalization)：是一個過程，通過它我們從特定的例子或經驗中提煉出普適性的原則或規則。

這使我們能夠將在某個情境下學到的知識應用到新的、類似的情境中。

畢卡索的抽象牛，更接近牛的本質，也幾乎適用於所有的牛。

雖然只有幾根線條，但它們都在訴說著牛的特徵，儘管這些線條只是對複雜實物的一種簡化，但卻足以説明我們理解和認識牛這個生物。

八、成功的“秘訣”精確的模糊

有位朋友對我說，當今短視頻創作的流量密碼是：

只要做到以下三點，普通人也能翻身逆襲……

某種意義上，“成功學”最大的缺陷就是過擬合。

當你想健身，你可能會模仿某健身達人：早起跑步、嚴格飲食。

這就像“過擬合”：盲目複製特定的成功模式，但可能並不適合你。

如果你從多位達人那汲取智慧，形成如“持續鍛煉”、“均衡飲食”等原則，這更像“泛化”，找到適合自己的方法。

泛化和過擬合也是機器學習和統計建模中常常對立的兩個概念。

泛化（generalization）是模型對新的、未見過的資料的表現能力。

一個有良好泛化能力的模型能夠很好地應用於未見過的資料，即使這些資料在訓練時並未出現。

過擬合（overfitting）則是指模型過度複雜，以至於開始“記憶”訓練資料中的雜訊或異常值，而不是從資料中學習其內在規律。

這樣的模型雖然在訓練資料上的表現很好，但在未見過的新資料上往往表現糟糕。

所以，我們可以說過擬合是泛化的反面：

一方面，我們希望模型能盡可能地學習到訓練資料中的資訊，也就是要儘量減少偏差（bias）；

另一方面，我們又希望模型不要過度複雜，能夠適應新的資料，也就是要儘量減少方差（variance）

這就是所謂的偏差-方差權衡（bias-variance tradeoff）

為了得到一個好的模型，我們希望找到偏差和方差之間的平衡點，從而實現“模糊的精確”與“精確的模糊”之間的平衡，這也是機器學習中的核心挑戰。

奧卡姆剃刀原則在這裡也有應用。它鼓勵我們選擇假設最少、最簡單的模型，從而避免過擬合的問題，提高模型的泛化能力。

九、“KISS”原則以實現複製和適應性

在工程界，奧卡姆剃刀原則被認為是KISS（Keep it simple，stupid，保持簡單，蠢蛋），美國海軍在上世紀60年代採用了這一設計法則。

由此實現的價值大約有兩個關鍵點：

1、提升複製的效率，降低在複製過程中出錯的可能性；

2、提升適應複雜環境的性能。

以上這兩點，學術說法就是達爾文理論的生命的複製和生存；商業化說法則是商品與服務的規模效應和競爭優勢。

奧卡姆剃刀原則推崇的是簡單和清晰的思考方式，強調做出最少的假設，選擇最簡潔的解釋或理論。

當應用這個原則時，我們通常會得到一個較為簡單和直觀的系統或模型，這種模型有助於我們清晰理解現象，並且在我們需要做出改變來適應新環境時，這種簡單的模型更容易進行修改和調整。

與此同時，健壯性是系統或模型能夠在不確定環境中穩定運行的能力。當環境發生變化時，一個健壯的系統能夠有效地適應新環境，繼續穩定運行。

因此，奧卡姆剃刀原則和健壯性有很大的關聯。在奧卡姆剃刀原則指導下構建的簡單系統，往往更健壯，因為它們的簡單性使得它們更容易適應環境的變化。

再說回工程和商業。

傳統的汽車生產通常包含許多零部件的組裝，這意味著在生產過程中存在大量的工藝步驟和可能的出錯點。

而一體化車身的設計則能夠減少這些步驟，簡化生產流程。例如，特斯拉Model Y就採用了全鋁一體化車身，這大大減少了車身生產所需的零部件數量和組裝步驟，提高了生產效率。

另一方面，一體化車身的設計也可能帶來更好的車輛性能。比如，一體化車身可以提供更強的剛性和強度，提高車輛的安全性能。

同時，由於零部件數量的減少，車輛的重量也可能降低，這有助於提高電動汽車的續航裡程。

當然，一體化設計也有其挑戰，例如設計和製造過程的複雜性可能增加，需要更高的精度和技術水準。

所以，每一次奧卡姆剃刀式的簡化，都對應著某個更高維度的“複雜”

就像特斯拉需要通過不斷的技術創新和生產工藝的優化，實現這種“簡潔”的設計。

的確，英國生物學家約翰喬伊·麥克法登在《生活很簡單》一書中說，現代性的各個領域都以簡潔為宗旨，奧卡姆剃刀是現代世界的基礎。

“從約翰·凱奇的極簡主義音樂，到柯布西耶的建築、貝克特簡潔的文字、平板電腦光滑的邊緣，現代文化潛心於簡潔”。

可是，在現實世界裡，簡潔往往需要付出不簡單的代價。

十、保持簡單但不能過於簡單

生活並沒有那麼簡單。

如何定義“簡單”，是個很複雜的話題。

例如，歐拉公式 e^(iπ) + 1 = 0 被廣泛認為是一個非常”簡單”而優雅的公式，因為它只用了五個基本的數學常數就表達出了一個深刻的數學關係。

但有多少人能搞懂這個簡單呢？

在奧卡姆剃刀原理的背景下，”簡單”通常被理解為假設的數量或複雜性的減少。

然而，這個概念可能會被誤解或誤用，下面列出了一些可能的混淆：

1、簡單不等於簡陋：

在追求簡潔的過程中，我們不能忽視必要的複雜性。

一個理論應該足夠複雜，能夠解釋所有相關的觀察結果，而不僅僅是其中的一部分。

2、簡單不等於容易理解：

有時候，一個理論可能需要較少的假設，但它的內涵可能非常深刻，需要專業知識才能理解。

例如，在物理學中，量子力學是一個需要相對較少的基本假設就能解釋大量現象的理論，但它並不容易理解。

3、簡單不等於沒有變化或動態：

有些人可能會將”簡單”理解為靜態或不變的，但這並不總是正確的。

一個理論可以包括動態的元素或變化的過程，同時仍然保持相對的簡潔。

4、簡單不等於總是正確：

儘管奧卡姆剃刀原理鼓勵我們選擇最簡單的解釋，但這並不意味著最簡單的解釋總是正確的。

在許多情況下，更複雜的理論可能會提供更準確的預測或更深入的理解。

因此，在使用奧卡姆剃刀原理時，我們需要謹慎地理解和應用”簡單”這個概念，避免過度簡化或誤用。

所以，認為奧卡姆剃刀原則，是要簡化生活，過簡單的人生，其實只是一種雞湯話的說法。

因為奧卡姆剃刀的“簡單”，需要極深的洞見，和極高的成本。

也許有人會說：尊重常識就可以了嘛。

可是，常識多麼昂貴，多麼稀缺啊。

愛因斯坦說：“Everything should be made as simple as possible, but no simpler.”

這句話強調了簡潔和複雜之間的平衡，這也是奧卡姆剃刀原理的一個重要組成部分。

巴菲特的價值投資，在某種意義上也是奧卡姆剃刀，他將所有的評價標準歸結於：

在企業生存週期裡，總共能賺多少錢？折現到現在值多少錢？能夠有多少安全邊際（也是概率問題）？

但是，巴菲特的“簡單”，事實上非常不簡單，他為自己的投資帝國構建了一重又一重的堡壘。

當我們說“簡單”時，我們實際上是在討論一種能力——那就是從複雜性中提煉出核心的、最關鍵的因素。

巴菲特所展現的“簡單”其實是經過深入思考和分析後得出的結果，而這背後的複雜性和努力常常被人們忽視。

奧卡姆剃刀原則與凱恩斯的金融理論都強調簡潔性和實用性。凱恩斯將金融回報分為基於資產價值的“投資”和基於市場心態的“投機”。

聰明如凱恩斯，一輩子踩過幾次大坑才磨好自己的奧卡姆剃刀。

脫離基本功的“簡單”，可能只是一種玄學。

當然，運氣可以很簡單哈，人的一生很短，一個好運氣也夠撐得住一生了。

小結：奧卡姆剃刀使用指南

1、有選擇的才叫簡單生活。

那些原本就沒選擇了，然後說過簡單生活，不可信。否則就像太監說自己要禁欲。

也許人生的奧卡姆剃刀，大多是被迫的主動選擇吧。

2、任正非說的簡單是給客戶的，企業自己則要付出很大的代價。

3、對於個體而言，遵循常識，可以讓生活很簡單。這類特性需要有一個完美的家庭和童年來支撐。

4、賈伯斯是一個眾所周知的極簡主義者，他的產品設計、商業戰略，乃至他的個人生活方式，都以簡單和易於理解為核心。他對簡單的追求為蘋果公司帶來了眾多創新和成功的產品，例如iPod、iPhone、iPad等。

然而，他是用一流人才，然後讓自己的剃刀可以揮舞。

賈伯斯的簡單，和他的簡單衣服一樣，非常昂貴。

5、認知升維，行動降維。

“認知升維”，是指只有全面理解問題，我們才能找到最有效的解決方案。

然後，當我們實際行動解決問題時，我們需要盡可能地”降維”，即簡化行動，專注於最重要和最核心的任務，而不是讓自己陷入不必要的細節或複雜性。這種方法可以提高我們的效率，並減少執行的難度。

這個原則很好地體現了奧卡姆剃刀原理的精神。在理解問題時，我們需要盡可能全面和深入；而在行動時，我們應該盡可能簡化和直接。這種思考和行動的方式可以説明我們更有效地處理複雜的問題和任務。

6、奧卡姆剃刀有時候是做除法，例如減少維度；有時候是做減法，例如減少假設。

7、第一性和奧卡姆剃刀的關係千絲萬縷。

牛頓說：對於自然萬物的成因，我只認可那些既真實又足以解釋其現象的原因，其他皆屬多餘。

這裡的第一性，既有科學的，也有信仰的。 牛頓認為宇宙的秩序和規律是上帝創造的，科學研究實際上就是去探尋上帝創造的自然規律。

8、有人說，我想明白了，但就是下不了手，對自己不夠狠，自己的奧卡姆剃刀不夠鋒利。

但真相是，上面說的“下不了手”，其實就是因為沒有想明白。

9、奧卡姆剃刀認為假設應該具有可證偽性。

奧卡姆剃刀強調我們應該選擇那些可以通過經驗檢驗的假設。一個理論如果無法被證偽，那麼它就缺乏科學價值。

我在網上看到一個人的簽名很有個性：

人生沒有那麼多的假設，現實是一個一個真實的耳光。

的確，當世界處於下行的週期時，是諸多假設一個個破滅之際。

“不要浪費了危機”這種提法挺讓人煩的–要不我的危機您也拿去？

但如果我們被迫要為人生做減法，也許可以使用如下奧卡姆剃刀原則：

方法一、專注於基本的原則和價值觀。

去除那些虛妄的東西，回歸真實，回歸自我，回歸本質。

此外，在面對複雜的決策時，我們可以將自己的原則和價值觀作為決策的基礎。

這可以幫助我們減少不確定性和混亂，也可以保持我們的行動和價值觀的一致性。

方法二、簡化生活。

盡可能減少不必要的物質和精神負擔。

例如，我們可以定期清理不再使用的物品，也可以通過正念（冥想）或者其他方式來降低我們的心理壓力。

方法三、減少不必要的假設。

我們不能假設，未來幾十年和過去幾十年一樣。

也不能假設，所有跌下去的東西都可能漲回來。

方法四、直接面對問題。

當我們面臨問題時，我們應該直接面對它，而不是尋找複雜的解決方案或者回避問題。

通過直接解決問題，我們可以避免不必要的複雜性，並且更快地達到我們的目標。

概括而言：與其被生活剃，不如自己剃。

此外，也許我們需要習慣於接受失去。

這原本是生命和時光的本質，且並不可怕。

猶如侘寂所欣賞的不完美、有瑕疵和不長久，並對自然的流轉、事物的暫時性和衰老持有敬意。

通過主動失去而得到，經由複雜達至簡潔，消除過多假設而擁抱現實的真相

奧卡姆剃刀很殘酷，但也足夠溫柔。