首页 / 战略

奥卡姆剃刀 Occam's Razor

如无必要,勿增实体

奥卡姆的威廉(约1287至1347,英格兰方济各会修士,简洁性原则因他得名,那句拉丁文格言其实是后人替他总结的) · 艾萨克·牛顿(1687年在《自然哲学的数学原理》写下推理法则一:除真实且足以解释现象者外,不多设原因) · 赤池弘次(1974年提出AIC准则,把勿增实体变成一个可以计算的统计公式)

场景钩子 · 加一颗行星,一次成功一次落空

1846年9月,勒维耶发现天王星轨道有偏差,他假设外面还有一颗没人见过的行星,算出位置,柏林天文台的伽勒当晚就在预言位置附近找到了海王星。1859年,类似的偏差又出现了:水星近日点每百年比牛顿理论多转43角秒。勒维耶照方抓药,提出水星轨道内侧藏着一颗火神星。天文学家找了几十年,有人声称目击,有人忙着命名,始终没有实锤。1915年11月,爱因斯坦用广义相对论算出恰好43角秒的附加进动,不需要任何新行星。同样是往宇宙里加一个实体,一次名垂青史,一次空手而归,区别在于有没有观测兜底。

原理图

剃刀不判断对错,它只在解释力打平时帮你下注,先比解释力,再数假设。

数据证据 · 多项式阶数越高,训练误差越低,预测越差 草稿示意

训练误差随复杂度单调下降,测试误差先降后升,最低点就是剃刀该下刀的地方。
来源:偏差方差权衡的经典教学曲线,示意数据,参考 Hastie 等人《统计学习基础》第7章

交互演示 · 拖动噪声和样本量,看剃刀的刀口怎么移动

噪声越大、数据越少,最优模型越简单;数据充足时过度挥刀,反而吃亏。

怎么用

  1. 把候选解释全部列出来先不筛选,每个假设写清楚它依赖哪些前提和实体。
  2. 先比解释力,再谈简单能覆盖全部事实的才留下,解释力差一截的直接淘汰,剃刀不参与这一步。
  3. 解释力打平时,数假设新增的、观测不到的、专门为这个现象定制的,每一条都记下来。
  4. 选假设最少的,并写下推翻条件比如火神星只要被拍到一次,结论立刻作废。
  5. 新证据出现就重跑一遍剃刀给的是当前最优赌注,不是终审判决。

失效边界

情境模型的说法现实
异常真的来自未知实体,比如1846年的海王星先别假设新行星,找更简单的解释勒维耶加了一颗行星,当晚就被望远镜证实。剃刀是启发式,赌错要认。
两个解释的解释力有明显差距为了简单,牺牲一点解释力也值剃刀只在解释力相当时生效。爱因斯坦提醒过,凡事力求简单,但不能更简单。
拿简单当武器攻击异见你的理论更复杂,所以更可能错简单不是证据。量子力学比经典物理复杂,但它是对的。复杂度不是真伪判据。
生态、经济这类多因系统一个原因就够了单因解释常常砍掉真实存在的机制,简单在这里容易滑向错误。

关联模型

出处