为什么顶尖思维高手，都深谙归纳法？

归纳法，逻辑推论最基本的形式之一，指根据一个事物具有的某种特质，推出这类事物的所有对象都具有这种性质的推理方法。在日常生活中，我们从事物中总结出观点的方法也就是归纳法。生活中大概99%的时间在用归纳法，这也是人类最基础的认识世界的方式。

从操作层面上它包括：简单枚举归纳法、完全归纳法、科学归纳法、穆勒五法、赖特的消除归纳法、逆推理方法和数学归纳法。

同时归纳法也可以从维度上划分成两类：

第一种，空间性归纳：在中国看到的所有天鹅是白色的，所以全世界的天鹅都是白的。

第二种，时间性归纳：过去经验里，太阳总是从东方升起，所以，将来太阳会继续从东方升起。

归纳法符合人类大脑思考的特征，用起来方便快捷，然而归纳法存在一个致命的BUG，也是归纳法最本质的问题：使用归纳法需要一个重要的“隐含假设”作为推理成立的基石，这个隐含假设就是未来和过去一样。然而，在现实世界当中，情况是复杂而且多变的。

另外，归纳法只能得出概率性趋势，一种可能性的，而不能得出必然性结论，即使所有的前提都是正确的，即使样本足够大，结论依然可能错误。

穆勒五法，它不仅是古典归纳逻辑的最高成就之一，而且具有鲜明的方法论特征与不可低估的方法论价值。

穆勒五法具体指的是：求同法、求异法、求同求异并用法、共变法、剩余法。下面我们一起来了解。

求同法：如果各个不同场合除一个条件相同外，其他条件都不同，那么，这个相同条件就是该被研究现象的原因。

求异法：比较某现象出现的场合和不出现的场合，如果这两个场合除了一点不同外，其他情况都相同，那么这个不同点就是这个现象的原因。

求同求异并用法：如果有一个共同的因素使得某个现象出现在各个场合中，而这个现象不出现的时候都没有这个共同因素，那么，这个共同的因素就是这个现象的原因。

比如：户外植物的叶子一般是绿色的，生长在黑暗环境里的植物，它们发芽长出的叶子都不是绿色的。田里的青菜是绿叶，但在暗室里培养出来的青菜都是黄色的。把一颗在室外生长的有绿叶的植物移入暗室，它的绿色渐渐退去；若再把它移至户外，则绿色逐渐恢复。由此可见，阳光照射是植物叶子长成绿色的原因。

共变法：在其他条件不变的情况下，如果某一现象与另一现象共同变化，那么前一现象就是后一现象的原因。

比如：一定压力下的一定量气体，温度升高，体积增大。温度降低，体积缩小。气体体积与温度之间的共变关系，说明气体温度的改变是其体积改变的原因。

剩余法：如果已知某一复合现象中的某部分与某些因素有直接关系，那么这个复合现象的剩余部分就是其他因素作用的结果。

自然科学史上有一个著名的例子：1846年前，一些天文学家在观察天王星的运行轨道时，发现它的实际运行轨道和它理论上运行的轨道发生了多角度的偏离。其中一部分角度的偏移是因为几颗已知的行星对天王星产生了引力，从而导致了天王星运行轨道偏离，而另一些角度偏移的原因却不得而知。

这时天文学家就考虑到：既然已经确定天王星运行轨道的偏离，是由相关行星的引力所引起的，那我们未知角度的偏移原因就一定是因为未知行星的引力导致的。后来有的天文学家和数学家，根据这个推论进行演算，得出了这个未知行星的位置。1846年按照这个推算的位置进行观察，果然发现了一颗新的行星——海王星。

归纳法确实可以帮助我们处理许多问题，但客观世界是纷繁复杂的，归纳法实在太容易发生谬误了。

《黑天鹅》一书中，作者提到一个经典的案例叫“火鸡的故事”：

每天早晨，农夫会带着一碗玉米来喂火鸡。火鸡对此形成了习惯，每天早晨听到农夫走近鸡棚的声音，它就知道开饭的时间到了。渐渐的，火鸡总结出一个规律：只要农夫走近，就是自己吃大餐的时候，这个时候也是它一天中最快乐的时候。到了感恩节那天，农夫像往常一样走近鸡棚，火鸡像往常一样欢呼雀跃，但是没有想到的是，农夫手里拿的不是玉米，而是一把斧子，因为感恩节大家吃火鸡……

因为认知层次受限，过去的规律和经验帮不到火鸡解决感恩节时刻的困境。其实人类又何尝不是如此。

“黑天鹅”这个词本身的来源也是一个经典案例：人们在澳大利亚发现黑天鹅之前，曾认为所有天鹅都应该是白色的。

自然世界已经很难用演绎法去推理，我们学习的各种知识都是简化的模型，现实中会遇到各种特例和复杂变量。比如人类社会的经济活动就更加扑朔迷离了，只好用归纳法，通过贝叶斯法则去求近似。

在生活中我们不自觉地，实在太依赖于归纳法了，如果见点不见面，以偏概全，那绝大部分是不靠谱的。个体的所见所闻实在是太局限，在复杂判断中往往派不上真正用场，但几乎所有人又都习惯依赖于自己的见闻，于是犯下各种谬误。

最后，在实际生活和工作中适用归纳法，需要有结合个人经验的前提下，多听他人的见解，用系统性思维去客观分析，做出判断。并且要学习古人“三省吾身”的做法，每周至少要做一次复盘总结，不断修正自己的认知、完善思维方法和框架，让自己进化成为更好的思考者。

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