为什么全叫我碰上了

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［作者：郭世琮 编译    转贴自：藏今书吧    点击数：1626    更新时间：2003-1-1］              
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　　当你用早餐时，一片抹上黄油的面包突然从手上掉下去。它将如何落地呢?一定是抹有黄油的那个面着地：这就是墨菲定律。根据这些不成文的规则，“如果某种事可能出错，它就会出错。”请你解释一下我们生活中遇到的那些倒霉的事：烤好的面包片掉在了地上，交通图刚好在我们要查阅的那个地方撕破了，袜子消失在抽屉里等等。所有这些民间流行的说法显然与科学毫无相干之处。在墨菲定律的背后似乎有一些实验性的坚实基础。指出这些真实性的是毕业于牛津大学物理系的研究员罗伯特·马修斯。尽管他坦言说，他已记不得是如何偶然学了那门专业的。多年来，他一直对数学一统计学中那些离奇古怪的东西进行研究。
　　
　　以何种方式进行研究呢?他将对新闻学和西藏佛学的爱好同运用科学观点研究那些我们通常认为是一些日常琐碎无奇的事物结合起来。比如说，为什么我们在银行办事时，我们排队的那个窗口总是走得最慢呢?“最明显的解释就是选择性记忆，或者说是这样的事实，我们总是倾向于首先回忆那些有意义的事件，像我们急着要办事，却偏偏被困在一个长长的队列里。”马修斯解释说，“但实际上，我们的队列与旁边的队列相比较，其不大令人满意的这一结果的统计概率是很高的：准确地讲是33％，如果我们只考虑靠近我们左右的那两个队列的话。”而如果我们感到交通图有一种恶作剧的倾向，偏偏在我们要去的那个地方折坏了，或者袜子故意不配对，“那就是因为在大多数情况下，事物本应如此。交通图靠近折叠的那个地方是很大的，它足以使我们想去的地方两次中就有一次正好在那里。对满装袜子的抽屉进行的简单统计实验表明，如果我们有10双不同的袜子，随机拿出5双时，不配对的概率为4双，配对的概率只有l双。物理或数学定律不仅仅是用于研究基本粒子或者用于家庭账目结算，而且也是为了研究日常生活中的其他一些现象。”这位研究人员继续说：“这是人们熟悉的和日常碰到的一种典型的问题，但是科学家们总是想把它们当做一种无聊的事而加以封杀。尽管我承认，我认识的许多研究人员很欣赏我的工作，因为正是这一工作表明科学定律也应当运用在日常生活平淡无奇的事务中。实际上，大自然中并不存在平淡无奇的问题。每一件事，从超新星爆发到一片烤面包掉在地下，都是宇宙中一些相同规律的一种表现：牛顿的最大功绩正在于他认识了这一事实。”
　　
　　墨菲定律在学校中
　　几个月以来，马修斯得以将他的理论加以广泛应用。他同一家生产黄油的企业一起做的一项实验把半个英国的孩子们都扯了进去。这些孩子们纷纷现场演示他的关于抹黄油面包片理论和墨菲定律的有效性。在6周的时间内，有1。6万所学校的13．2万名学生都被动员起来，做让200万片烤面包掉在地上的那种实验。结果如何呢?有62％的情况是面包抹上黄油的那一面着地。“孩子们开心极了，但首先是他们懂得了科学能够并且应当从实验室里和抽象的演示中走出来而进入我们的日常生活中，成为它的一部分。”马修斯接着说，“我发起这一实验，正是要表明科学不仅仅是一种关系科学家的事，它是所有的人为获取真理而可以利用的一种工具。”他继续讲道：“10年前BBC曾推出了另一种似乎想否定墨菲定律的实验，但它采用的方式过于牵强附会：它不是让烤面包片从盘子中掉到地上，像在实际中所发生的那样，而是将它们抛向空中。而如果实验是按正确的方式进行，它就会确认墨菲定律。”
　　一切都归咎于宇宙
　　
　　问题出在重力上，压在面包片上的扭力不足以使其在触及地面之前完成一次翻转，从而使抹上黄油的面得以再朝向上面。“事实上，这同黄油没有关系，只是一个带有最低限度摩擦的重力问题。”马修斯进一步说明。但我们仔细地想一想，就是这种如此简单的实验却蕴藏着深刻的内涵：“如果餐桌更高，比如说约有3米高，问题也许就不复存在了，因为面包片就会有时间完成它的一次翻转。但餐桌的高度是与人的高度相匹配的。而人成为这个样子是有其确切原因的，它与宇宙的规律有关。”马修斯解释说，“正如所谓的玻尔半径一样，它确定了构成我们身体的原子的大小。”
　　
　　看来复杂，其实简单：“若我们身材很高大，在跌倒时由高度产生的动能就会把构成骨骼的那些分子连在一起的化学键撕碎，从而导致摔破头。”换句话说，“抹上黄油的面包片翻转，是因为宇宙就是宇宙，它原本就是如此。”
　　什么巧合
　　
　　马修斯在维护墨菲定律时，无情地排除了活跃我们生活的其他一些因素，如各种巧合。“这些巧合对我们触动很大，因为我们总是倾向于这样的看法，即事件的偶然分发应当是千篇一律的，但事物并非如此。事实上，偶然事件趋向于成群结伙o”这位研究人员说。举个例子，如果我们到处打听一下，要达到至少有两个人是同月同日生的这一概率的50％以上需要有多少人，那么我们就将会听到一些很大的数字，但是根据统计学的计算只要23就够了。事实是，通常不是我们去寻求巧合，而是巧合来找我们。
　　
　　“假如我们遇到一群人时就询问他们的出生日期，我们就会发现，这些巧合要比我们想象的普遍得多。而这是因为这里并未涉及特有的日期，而是一年中的任何一天：我们越是对巧合模糊不清，我们就越是注定会看到它们。”
　　一心二用
　　马修斯努力消除我们的迷惑，即究竟他从事的是研究呢，还是为报纸如《泰晤士报》撰文。实际上他将新闻活动与研究活动从容地协调起来。“不管是记者还是科学家都应当寻求回答有趣的问题。”他解释说，“主要的区别在于科学家需要有扎实的基础，并因而应当把他们的研究工作推向更深的层次。”这样，在两个行业之间一直进行的辩论就可以自圆其说了：“科学家抱怨记者看问题肤浅，而记者则认为研究人员吹毛求疵，死钻牛角尖。”这是两个极端，不过，它们都包含有真理的闪光。“为此，我喜欢在这两方面工作。当需要给每一个词正名时，都会使我产生一种幽闭恐怖感，而当我去撰写一篇文章时，我的头脑就解放了，反之亦然。有时一项‘严肃’的研究却诞生于记者的一个启示，这本身就是一件美妙的事。”马修斯就这样发现了利用神经网络的可能性，“或者利用电脑。这种编有特定程序的电脑能像脑神经细胞那样工作，从而能够识别事物的特征”，以便弄清楚牛津大学发现的未署名的一首诗是否为莎士比亚所写。
　　
　　“这是一个颇为棘手的问题，因为信息工作者对文学一窍不通，所以会谨慎从事。这样，就如同连最肤浅的信息知识都缺乏的文学评论家所做的那样。不过，我决心自己去做这件事。结果是一次掀起英国文学革命篇章的发现：莎士比亚年轻时的著作使人深深感到与莎士比亚之前的英国最伟大的戏剧家克里斯托弗·马洛先前的作品很相似。”
　　方法存在问题
　　
　　现在，马修斯致力于对当前统计学的应用缺陷进行分析。“人们有些疑惑不解，为什么科学家们对‘咖啡对健康有益还是有害’这样的问题不断改变看法?不过，这也不能怪科学家，这要归咎于这样的事实，即想要确定的结果常常是次要的。如果是重要的，我们就将不需要尖端的统计学了。这在很大程度上取决于在确定一个事件是否有意义时所使用的方法。我们知道‘PI’是统计学中重要性的评议标准，它夸大了数据的现实重要性。还有一些，比如说，以贝叶斯定理为基础的更为可靠的方法。贝叶斯是英国的一位数学家，他假想的这些方法就是鉴于两个事件之间的相互关联，认识第一个事件会影响对第二个事件概率的评估。”
　　难以预见的现象
　　
　　相反，在另外的一些情况下，科学成绩不佳并不取决于科学家。“比如说，真实的情况是，”马修斯解释说，“不常发生的事件也是最难预言的事件。让我们想想天气预报：英国气象局可以确认，它的预报有80％的可靠性。这好像是一个好的结果，如果我们不考虑到这个百分数大部分都包含在不下雨的预报中的话。鉴于按一定时刻表降雨的情况并不多见，那么预报将不会有任何的降雨就不会很困难了。而要说何时将真的要降雨就非常困难了。”
　　
　　问题是重要的：我们想一想“BigOne”，也就是可能对加利福尼亚造成巨大破坏的地震。“为了做出一个可靠的预测而需要的那个准确度，”这位科学家解释说，“大大高于用迄今为止使用的方法所获得的准确度。之所以如此，正是因为这类事件是罕见的。而我个人认为，寻求发展更为可靠的预测方法是一种时间与金钱的浪费。还不如更好地投资，研究保护城市免受类似事件之害的方式。”
　　墨菲定律是谁的发现
　　
　　所谓墨菲定律其原话是这样的：“如果有两种选择，其中一种将导致灾难，则必定有人会做出这种选择。”这看似荒诞、实则精辟的论断是一位叫爱德华·墨菲的工程师提出的。他曾参加美国空军于1949年进行的MX981实验，该实验是为了测定人类对加速度的承受极限。其中有一个项目是将16个火箭加速度计悬空装在受试者上方，当时有两种方法可以将加速度计固定在支架上，但不可思议的是，竟然有人有条不紊地将16个加速度计全部装在错误的位置。于是墨菲做出了这一著名的论断，并被那个受试者在几天后的记者招待会上引用。
　　
　　几个月后这一“墨菲定律”就被广泛引用在与航天机械相关的领域中。经过许多年，这一“定律”逐渐进入习语范畴，其内涵被赋予无穷的创意，出现了众多的变体，其中最著名的一条也被称为菲纳格定律，即：会出错的，终将会出错。这一定律被认为是对“墨菲定律”最好的模仿和阐述。
　　
　　看了上面的故事，你可能会问，这个定律对我们的现实生活有什么意义呢?其实，“墨菲定律”只是一种概念，对于不同的人，在不同的情形下，有不同的含义。比如，对于电脑用户来说，这一定律的提示就是：任何可能出错的事物都会出错。因此，电脑不是神圣万能的，再好的电脑有时也会出现问题，带来麻烦。所以，重要的资料一定要做好备份。
　　
                    
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