诡异:外置大脑和人形兵器

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第1061章 证伪的方式

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科学家们的第一反应几乎都是证伪。

这不是出于对理论本身的偏见,而是一种本能的自我保护机制。

只要能推翻这套理论,那么人类的未来就不会像刚才描述的那样绝望。

只要证明深渊错了,世界就还有希望。

报告会瞬间变成了激烈的讨论会。

姜启、吴垠、陈理这些两个世界最顶尖的科学家们,第一时间自发地聚集到了一起,在会场中形成了几个讨论小组。

没有任何客套的寒暄,甚至连平时最注重礼节的陈理,也只是匆匆打了个招呼,就直接开门见山地说出了自己的看法。

“我认为,我们只是没找到消失的物质去了哪里,但这不等于它们就一定是归还给了真空。”

他的语速很快,显然在模拟演示的时候就已经在思考这个问题了。

“有可能是转化成了某种我们目前无法探测的暗物质形式,也有可能是逃逸到了高维空间中人类技术无法观测到的区域。”

“只要我们能找到那些消失的物质或能量的真正去向,就能推翻归还真空这个核心假设,进而推翻整套理论。”

周围的人纷纷点头表示认可,很多人的第一反应都和陈理一样。

站在吴垠侧后方的齐点也向前一步,说出了自己的看法。

“我认为数据吻合不等于理论唯一。”

“就拿一个简单的例子来说,假设我们有f(1)=1这个数据结果。那么函数f(x)可以是x,也可以是2x-1,还可以是x2,甚至可以是sin(πx/2)……”

“同理,虽然深渊同志的理论能够解释目前观测到的物质消失现象,但这不代表这是唯一的解释。”

“完全可能存在另一种完全不同的物理机制,同样能够完美吻合我们现在看到的所有观测数据,但却不涉及虚粒子对,归还真空这些概念。”

众人又是纷纷点头,但这一次马上就有人提出了质疑。

一位来自正电子世界的理论物理学家皱着眉头说道:

“齐点同志说得有道理,但这里有个逻辑问题。”

“就算我们真的找到了另一套全新的理论,能够同样完美地吻合现有的观测结果,那也并不代表我们的新理论就一定是对的,更不能直接证明深渊的理论就是错的。”

“两个理论可能都是对的,只是描述的是同一现象的不同侧面。”

“也可能两个理论都是错的,真相是第三种我们还没想到的可能性。”

“所以我们需要更多的观测数据。”

话音刚落,又有人在这个基础上继续反驳:

“我同意我们需要更多的观测数据,但必须指出,更多的数据并不能直接在两个或多个理论之间分出绝对的对错。”

“就像齐点同志刚才举的例子,f(1)=1可以对应无数种函数。”

“即使我们再增加f(2)=4,f(3)=9这些数据点,依然有无数种函数能够通过这些点。”

“一个有限的数据集合,无论多么庞大,理论上都可以对应无限多个模型。”

“因此,无论多少组观测数据与理论模型数据吻合。从严格的逻辑角度来说,这都只能证明这些数据彼此一致,并不能证明这个理论就是唯一正确的真理。”

“真正的理论正确性,还需要从理论层面去进行严格的数学证明,从公理出发进行推导,而不能仅仅依赖数据拟合。”

发言者是一个和颖儿一样,先学数学,再修物理的科学家,所以对逻辑的严谨性有近乎苛刻的要求。

因为在数学领域就是这样。

哥德巴赫猜想已经被计算机验算了上亿个,甚至上万亿个数字,全部符合猜想的预测。

但它依然只是猜想,而不是定理,因为没有人能给出严格的证明。

一个反例就能推翻猜想,但一亿个正例也无法证明猜想。

但毕竟不是所有人都能接受这种近乎哲学层面的严谨性。

他说完不久,就有一位更倾向于实验物理的科学家说道:

“像你这样说,那是不是在理论证明之前,一切数据上的吻合都是无效?”

刚才发言的那个科学家没说话,就有另一位同样严谨的科学家肯定道:

“对。”

实验物理出身的科学家追问:“那请问我们要怎么从理论层面出发去证明呢?”

严谨的理论科学家答道:“当然要从若干个公理出发,一点一点严谨地从公理推导出理论,与数据的吻合只是理论最后的验证。”

实验物理学家说道:“这可是涉及到世界本质,已经是物理学的终极问题了!”

“我们现在连四大基本力都没有完全统一,量子力学和广义相对论还存在根本性的冲突,你却要求我们从公理出发解决这种终极问题?谈何容易!”

严谨的科学家反驳道:“难道因为不容易,我们就不研究了吗?”

两拨人很快就在这个根本性的方法论问题上争论了起来,声音越来越大,几乎要演变成一场学术路线之争。

就在气氛变得有些紧张的时候,话题的起源者齐点站了出来,举起手示意大家安静。

“各位的发言对我很有启发。”

“我想,或许我们根本不需要立刻构建出一套全新的理论来替代深渊的模型。”

“我们可以从这套理论本身出发,推导出一个尚未被观测到的新现象或新数据,然后去实际观测它。”

“如果观测结果与理论预测吻合,那我们就继续推导下一个未知的预测,继续观测验证。”

“但如果观测数据与理论预测不吻合,那就直接证明这套理论至少在某个方面是错误的,或者是不完备的”

“简而言之,就是数据吻合不一定是对,但数据不吻合它一定错。”

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