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白马非马论
白马非马论是我国古代一位有趣的逻辑学家公孙龙提出的一个论点，他认为:
马是对物形方面的规定，白马则是对马色方面的规定，对色方面的规定与对形方面的规定性，自然是不同的。所以说，对不同的概念加以不同规定的结果，白马与马也是不同的。
人类认知思维的局限
白马非马论的论点恰恰是对我们人类简化认知世界的最有力反驳！
为什么这么说？
我们人类为了理解世界，会用归纳演绎的方式将事物按人类认知进行切割分类，通过这样的简化来方便认知记忆。也就是说白马是人类对一类马的抽象理解的说法。
白马这个语言词汇是我们人类在描绘外界事物的一种抽象的定义，其本质是人类根据自己的感知和认知模式，通过语言这种人类独有的认知模式，来简化定义的世界，以便我们来理解世界。
游戏说明
现在我们做一个游戏，请在你的脑海里想一条狗……
无论你想到的是一条抽象的狗
例如这样
或者这样
还是一条具体的狗
我们每个人脑海中浮现的狗的样子都是不同的！
当我让大家想象一条狗时，我说的其实是，人类抽象归纳定义的狗。我没有说什么样的狗，也没有定义狗的样子。即便是我说了什么类型的狗，估计每个人脑海中想象的狗都是不同的。
这是为什么那？这就是我们思维的的局限性！我们每个人的经历、经验不同导致我们的认知不同。在日常生活中，大脑会潜移默化提取外界信息并进行记录，为了节省大脑记忆，我们的大脑会将狗的形象简化记忆归纳记忆。这就导致了我们的共同认知出现了偏离，人类对相同事物的分歧、争论就源于此。
归纳演绎的办法只能帮助我们理解世界但不能百分之百的描述世界的本质。
我们再来做一个实验:请你用文字来描述一下什么是狗。
你会发现即便你用尽了所有的词汇，你也不可能说清出！我们的大脑为了更精确的描绘事物，只能想法设法用更多修辞性的词语，但这些都只是对外界事物概括性及抽象的模拟。
现代新的认知工具
随着人类社会的发展，我们用来理解世界的方式和工具越来越多，而且越来越精确。比如数学，这是人类利用系统性思维，构建的最伟大的语言。人类通过数学的模型的构建，可以进一步将事物进行分割量化。
人工智能机器学习就是如此，机器通过海量的学习，对事物以不同方法及分类进行切割，进而对每一个特征进行量化处理，试图尽可能接近事物本质，但我们知道数字也只是一种有边界的工具。
我敢断言，没有哪一种人工智能敢宣称他所描述的事物和事物本身100%相同。
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