一、归纳推理和演绎推理存在的问题：
归纳法是指通过一些正确的前提，然后得出结论。而演绎法是通过证明什么是错的，从而反证出正确的结论。这两种常见的推理方法都有其局限性。
归纳法的问题在于，无论前提多么正确，都无法保证结论一定正确。见过了一万只白天鹅，得出“所有天鹅都是白色”这个结论，从逻辑上来说是靠谱的，但我们都知道事实并非如此。
演绎法的问题在于，当我们面对的是一个复杂系统时，往往需要引入多个假设的辅助条件，才能继续精确地推理下去。例如“水在100度烧开”这个结论，其实应该是水在纯净的、气压正常的、温度计正常的等等情况下，才是在100度烧开。
二、波普尔的证伪理论：
科学界的最大难题之一 -- “奎因迪昂命题”就提出，所有的数据和实验结果，都不能完全确定某个特定理论是否正确、或者是否不正确。
那么，如何去判断究竟哪种理论更接近科学本质呢？波普尔提出的证伪理论或许能很好的解决这个问题：尽可能地去证伪。一个理论受到的考验越多，那么这个理论生存下来后，就越值得我们去信任。
不过这又引申出一个问题，就是什么才是证实和证伪？这跟一个人的世界观是紧密相连的，有的人就相信经书上写的才是事实。想要改变世界观，就只能依靠不断迭代的教育去淘汰之前的世界观。
三、工具主义：
既然无论是证实还是证伪，都很困难，那么工具主义或许是一条有效的出路。而且直到今天，我们其实用的都是工具主义的思路：不去追求其本身究竟是什么样的，而是看检测到的数据是否与预测的数据相符。如果相符，就使用这个理论；如果不相符，就不用。
通俗一点来说，就是“无论白猫黑猫，能抓老鼠就是好猫”。
毕竟，所有的东西到最后都是要为“人”服务的。
课后思考：
在这堂课学习期间，群里的小伙伴们提出了一个很值得思考的问题，大意是：既然我们现在所学的知识不能保证是完全正确的，那学了还有什么用呢？
谢老师的回答是：了解之后做选择，和不了解的情况下胡思乱想，是不一样的。
这让我联想到了“进化”的概念。进化其实就是基因在完全不知道方向的情况下进行随机选择的，依靠的是自然选择。想要把某种特定的基因突变传下去，就需要一代代的积累，耗费的时间也就相对较长。但如果我们掌握了基因修改技术，就可以大大减少遗传的时间，从“随机突变”变成了“定向突变”。
这就好像我们在掌握了一些金融知识后去做理财投资，跟完全不懂的小白去做投资，也是完全不一样的。有了大致的方向，哪怕并不是百分百正确，却可以极大地减少试错的时间，快速完成自己内部的“进化”。
也许对于现代社会来说，能够快速试错、快速迭代，也未尝不是一种实用的“工具主义”吧。
