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介明达/文
因果关系就是世界之链
如果一个学生上课时不好好听课,人又不是特别聪明,我们就可以合理推断他考试成绩肯定不会好；如果甲被谋杀,乙恰好有作案动机、作案时间,并且还被缴获了作案工具,我们就可以合理推断乙是作案嫌疑人.
上述这些都是我们根据因果关系做出的推断,因果关系有多种：单因果关系、双因果关系以及多因果关系等等,它在我们生活中被频繁应用.从本质上来说,我们人类喜欢把事情组成为一系列因果链,来解释我们行动所产生的后果.
从进化的角度来说,这对我们的生存至关重要.我们神经系统依赖于因果关系来进行决策,并预测这些决策的后果,使我们得以生存发展.
因果关系在科学的发展中表现得最为明显.例如,牛顿解释了一个力如何导致一个有质量的物体进行加速运动,牛顿理论中的因果逻辑,最终使我们知道了苹果为什么会从树上掉下来,地球为什么会绕太阳运动,它们还使得我们知道火箭发动机需要多大的推力抵达月球.此外,因果关系的模型还让我们设计出复杂的机器,如工厂设备以及拥有超长因果链的电脑,它们可以将输入转换为我们想要的输出.
因果关系是假象
因果关系在我们生活中应用得如此普遍,使我们很容易相信,因果关系就是世界根本性运作方式.但这一观点却是错的,实际上,它们只是一个我们自己创造的理解世界和解决问题的工具,而不是自然界本身固有的运作方式.
例如,牛顿方程F等于ma并不是说力导致了加速度,更不是说质量会导致力.我们把这个方程作为因果关系的证明,是因为我们人格化了自然,想象自然界中的力似乎能决定是否去推动有质量的物体.于是,我们把地球绕太阳公转这事儿归咎于引力,并责怪引力把苹果从树上弄下来.
这种简洁的因果逻辑关系,帮助我们更容易理解复杂的自然世界.因果关系的模型也更适合用于工程学,可以拿来改造世界并给我们带来便利.这使得我们很容易产生一种假象,认为因果关系就是现实.电脑就是一个很好的例子.计算机工作的关键在于输入影响输出,而不是反过来.用于构造计算机的组件创建出的就是这种单向关系,这些组件,比如逻辑门,是专门用来把输入转换为可预测的输出的元件.换句话说,计算机的逻辑门是构件因果关系的基本单元.
失效的因果关系
如果我们所认为的输出部分,影响了我们所认为的输入部分,那么这里的因果关系就会失效.量子力学中的一些“悖论”就是很好的例子.例如,我们仅仅是观测了一个光子（输出部分）,就能“影响”光子之前所走过的路径（输入部分）.当然,量子力学中没有真正的悖论,这里只不过是因为我们的因果逻辑结构不再适用于这里.
其实,因果关系的模型并不只在量子世界中失效.当我们试图理解复杂的动力系统,例如活的有机体的生化过程、经济的交易或人类思维的运作,使用因果关系来解释也会出现失效.这些系统中的信息流动模式与我们的因果模型并不相符：一个基因并不会“导致”身高等的特征或癌症等的疾病；股市不涨并不是“因为”债券市场下跌了或者经济变坏了……
对于上面这些复杂的系统,科学需要更强大的解释工具,我们需要学会接受传统因果思维模式的局限性.我们会认识到,原因和结果并不存在于自然状态下——它们只是我们人类主观思维的产物.
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参考文献：
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