§七 预测误差与认知更新
所在分块:核心机制部分
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七、预测误差与认知更新
7.1 第一层更新:模型修正
$$ M \rightarrow M' $$
常见形式:
- 调整对象集合 $O$(发现新对象或删除错误对象);
- 调整关系集合 $L$(修改因果链、修正相关关系);
- 调整参数(在 $M$ 内部调节)。
例:发现"原来认为是 A 导致 B,实际是 A 通过 C 导致 B"。
7.2 第二层更新:基本观念修正
$$ G \rightarrow G' $$
这一更新远比第一层少见,且需要满足:
- 多次异常出现;
- 异常具有系统性;
- 低层解释无法解释;
- 不同场景出现相同模式。
例:发现自己一直默认"所有现象都可以用单一原因解释"——这一默认被推翻后,后续大量模型都会被重新评估。
7.3 两种更新的对比
| 维度 | 模型修正 $M \to M'$ | 基本观念修正 $G \to G'$ |
|---|---|---|
| 触发频率 | 高 | 极低 |
| 影响范围 | 局部 | 全局 |
| 修改成本 | 低 | 高 |
| 通常表现 | 同一框架内的精细调整 | 整个框架的重排 |
7.4 最小原则
先检查低层错误,再考虑高层假设。
排查顺序:
$$ \text{信息} \rightarrow \text{过滤} \rightarrow \text{分类} \rightarrow \text{关系} \rightarrow \text{模型} \rightarrow \text{基本观念} $$
不要因为一次预测失败就直接修改基本观念。
注意:这是结构性原则,不是绝对规则。某些情况下(如多个独立证据同时挑战公理),可以直接进入高层修正。