直觉、逻辑与实践

科技人员的水平到了一定高度，能耐首先体现在直觉上。

    直觉是跳跃的，不会被逻辑和实践的缺陷所约束。直觉是高效率的，可以迅速作出判断、而不必花费太多的时间；直觉感觉不靠谱的东西，人们一般不会把太多的思考。所以，直觉好的人往往善于捕捉机会。

寻找方向的时候，直觉往往是靠谱的。但验证直觉，要靠逻辑和实践。十多年前，直觉告诉我“最小二乘法”有问题。但一直没有想明白问题出在什么地方。直到有一天，参加一个无聊的会议。领导讲话啰嗦，我就在下面推导公式。突然推导出：自变量有检测误差时“最小二乘法”是“有偏估计”。这就是直觉和逻辑的结合。  

确定解决方案的时候，直觉往往会存在漏洞。这时候，必须学会用逻辑深入思考。  

“逻辑不清”是我国科技人员常见的毛病。人工神经元网络（ANN）技术在中国的大地上流行了几十年，一直让我耿耿于怀。很多论文用这样的“逻辑”：“ANN的误差很小，可以用它来预测未来”。见到这样的说法我就纳闷：误差小就是对的吗？算命先生总能对过去说得头头是道，就能预测未来吗？娱乐一下可以，当真就不行了。  

面对复杂度低的问题，靠经验或直觉就可以找对方法，逻辑思维能力不强的也没关系。但对复杂的科研工作就不行了。问题越复杂，可能出现逻的辑漏洞就越多；复杂到一定程度，离开逻辑就是寸步难行。  

其实，逻辑也不是完全靠谱的。  

人们在思考问题时，总会假设一些前提条件：如果不这样做，问题就会变得极其复杂，超出人的思维能力。但是，这些“假设条件”中却可能潜伏着逻辑上的漏洞。  

某厂带钢表面出现划痕，后来发现源头是前工序的板坯；再研究发现：板坯上的划痕是辊道迅速启动导致的。辊道迅速启动为什么会产生划痕呢？后来发现辊道弯了。辊道为什么会弯呢？原来，原设计生产50mm的板坯，后来因故改成了90mm，长期下来辊子承受不了。于是，技术人员把辊道的“脉冲型”启动变成逐渐加速，问题就解决了。我们设想一下：当初确定辊道启动方式的时候，怎么可能会想到这种问题呢？由此可见，现实总比逻辑更复杂。优秀的工程师重视实践，就是这个道理。  

直觉、逻辑和实践是互补的。直觉关注大方向：做的事对不对、重要不重要。但一件事能不能做成，则要靠细节；而细节就要依靠逻辑和实践。笔者认为：细节上的问题，首先应该尽量用逻辑预见到，然后再经过实践检验——如果能这么做，往往是代价小、效率高。特别地，面对复杂的问题，提高实践效率的最好办法就是少犯错误。  

   逻辑和实践有时存在矛盾。“想那么多干什么？先做起来再说”——这就体现了逻辑和实践的矛盾：到底先用什么手段。我想，要认识这个矛盾，就要知道逻辑和实践的局限性：逻辑运用的效果，与问题本身的重要性和复杂性、未知不确定因素的多少以及人本身的逻辑思维能力有关。比如，当外部不确定因素过多时，逻辑常常是无效的；如果相关信息智能来自实践，那就只能做起来再说。但是，用逻辑思维避免实践的尝试，常常是低成本、高效率的。对于特别复杂和重大的问题，犯错的可能性很大。离开逻辑的严格分析，成本或许是不可承受的。其实，智能制造强调数字化仿真，本质上就是先用逻辑分析代替实践，故而能提高效率、降低成本。