哲学与数据科学——对数据深度思考

哲学与数据科学的交融——数据的深度审视

第一部分：决定论

数据科学是非常技术性的、钻研型的工作。我们经常专注于非常具体的问题，这是好事。通过将我们专注的注意力和技能结合起来解决问题，我们增加了大部分的价值。但是，我认为偶尔退一步，试图把握更大的画面是一个好习惯。

研究哲学是我发现对我思考数据科学很有帮助的工具。作为一个哲学的业余学习者，我观察到一些哲学思维领域与数据科学紧密相互交织。具体而言，我发现形而上学、因果关系和认识论有很多非常适用的理论。

这是一个多部分系列的第一部分，讨论了各种哲学观点及其对数据和数据科学的影响。我将从迷人的形而上学理论决定论开始。

什么是决定论？

决定论是关于我们宇宙本质的哲学理论。有多个细致差异的决定论观点¹，但总体思想是我们的宇宙中没有随机性。每个事件都有一系列可以完全解释事件的原因，而这些原因本身又有一系列起因。因果链从宇宙开始就是连续的（或者也许没有宇宙的开始²？）。

• 用生存分析探索事件发生时间
• “只需三步，在OpenAI的GPT商店中创建属于我自己的‘漫画GPT’”
• 由加利福尼亚大学伯克利分校和斯坦福大学的研究团队推出的S-LoRA：一种专为多个LoRA适配器进行可伸缩服务的人工智能系统

以下是拉普拉斯的一句话，概括了对物理世界的决定论观点：

“我们可以将宇宙的现在状态看作是它过去的效果和未来的原因。如果一个超级智力在某一刻能够知道将大自然推动的所有力量以及大自然构成的所有物体的位置，如果这个智力还足够庞大以将这些数据进行分析处理，它将能用一个公式来包容宇宙中最大的物体和最微小的原子的运动；对于这样一个智力来说，没有任何事情是不确定的，未来就像过去一样在它眼前展现。”

皮埃尔-西门·拉普拉斯，《概率论哲学论文》（1814年）