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大型强子对撞机的物理学家与工程师为了确保安全不惜牺牲时间与金钱。他们在不丧失安全性或准确度的前提下，尽可能地节省开支。每个人的利益都是一致的。没有人可以在经不起时间考验的结果上获得任何好处 。
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科学注重的是声誉，科学中没有金色降落伞。[47]
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超前预测
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希望大家现在都同意，我们不应该担心黑洞——虽然我们有许多其他事情值得担心。在大型强子对撞机的情况中，我们应该思考它能提供的所有好东西。它所产生的粒子将有助于我们解答有关物质基础结构的深层次、根本性问题。
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回到我与内特·希尔的谈话，我意识到了我们的特殊情况。在粒子物理学中，我们可以把自己限制在足够简单的体系内，采用系统的方法在旧的基础上建立新的结果。有时，我们的预测源于基于现有证据产生的正确模型。在其他情况下，我们的预测基于那些我们有理由相信可能存在，并通过实验滤掉了一些可能性的模型。甚至在还不知道这些模型是否正确之时，我们可以预测实验证据会是什么，以及这些想法是否可以被实现。
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粒子物理学家根据不同尺度各自施展才华。我们知道，小尺度的相互作用与在大尺度上的相互作用非常不同，但是它们以一种合理的方式反映在大尺度的相互作用中，给出我们已经知道的结果。
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而在所有其他情况下，预测是非常不同的。对于复杂系统，我们经常需要同时解决发生在一系列尺度上的问题。这不仅对社会组织有效，例如一个不负责任的交易者会动摇美国国际集团与社会经济，而且还可以发生在其他科学领域。这些情况下的预测会包含很多变量。
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例如，生物学的目标包括预测生物模式，甚至动物与人类的行为。但是，我们还没有完全理解所有的基本功能单元，或者通过基本元素产生复杂的效果来理解更高级别的组织。我们也不知道所有的反馈回路，即那些使得不同尺度下的相互作用相分离成为不可能的因素。科学家能建造模型，但是如果不能更好地理解关键性的基本元素，或者理解它们如何对相关行为负责，那么建模的人将会面临数据与各种可能性相争的谜团。
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进一步的挑战是，生物模型的设计是为了与已经存在的数据相匹配，但是我们还不知道其规则是什么。因为我们还没有确认所有简单而又独立的系统，所以很难知道哪个模型是正确的。当我与研究神经科学的同事交谈时，他们谈到了同样的问题。没有新测量的质的飞跃，模型所能做到的最好的程度就是与所有现有数据保持一致。既然所有存留下来的模型必须与数据一致，所以很难确定哪一种基本假设是正确的。
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与内特讨论这类他试图预测的事情不乏趣味。许多最近流行的书籍都提出一些不靠谱的假设。内特则更多地使用科学方法。他最初因对棒球运动与选举结果的准确预测而出名。他的分析建立在对过去相似情况仔细统计与评估的基础上，他会竭尽所能地纳入尽可能多的变量——那些他可以操控、可以尽可能精确地应用到历史教训中的变量。
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内特现在必须明智地选择在哪里运用他的方法。但他意识到，他所关注的各种关系，都可能是难以解释的。你可以说发动机起火导致了飞机坠毁，在失事飞机中找到一个起火的引擎并不是一件多么令人吃惊的事情。然而什么才是根本原因？同理，当你将一个突变基因与癌症相联系的时候，你也会遇到类似问题。即使它是相关因素，但它不一定是造成疾病的根本原因。
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内特也意识到了其他潜在陷阱。即使存在大量数据，随机性与噪声也可以增强或抑制让人感兴趣的底层信号。因此，内特不会做与金融、地震或气候相关的预测工作。虽然他很有可能可以预测总体趋势，但是短期预测本身就是不确定的。内特现在研究的是其他方面，他的方法揭示了诸如如何最好地推广音乐与电影、如何评估NBA巨星等问题。但是他承认，只有极少数的系统可以准确地被量化。
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尽管如此，内特告诉我天气预报员采用的确实是另一种预测方法。他们中的许多人都在做“超前预测”——预测人们将尝试的预测。
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叩响天堂之门：宇宙探索的历程 [:1700950067]
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叩响天堂之门：宇宙探索的历程
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熟知概率与统计学对科学测量的计算大有裨益，更不用说它们在当今这个复杂世界的许多疑难事宜中所起的作用。概率逻辑之优美令我想起几年前的一件事。
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我的一个朋友问我是否打算参加第二天晚上的一个活动，而我的回答是“不知道”，这着实令他沮丧了一番。然而对我而言十分幸运的是，他是一个擅用数学的赌徒，所以他没有坚持问我要一个肯定的答案，而是让我告诉他，他的胜算有多少。令我吃惊的是，这个问题要容易回答得多。即便我告诉他的只是一个粗略估计的概率，却比直接给出“是”或“否”的答案更能反映我当时的权衡和不确定性。结果是，它反而更像一个真诚的回应。
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从那以后，每当我的朋友和同事认为他们不能回答某个问题时，我都尽量采用概率的方法向他们解释。我发现绝大多数人（无论是不是科学家）都有着强烈，但并非不可改变的观点——他们常常觉得概率的表达方法更合适。比如，有人很可能不知道三周后的那个周四晚上他是否想去看一场棒球赛。即便他知道自己喜欢棒球而且又想不出有没有其他工作安排，然而他还是会有所顾虑——毕竟那是在周中，所以即使他不能百分之百地确定，但也有80%的可能性会去看。虽然这只是一个估计，但是在这个点上他所给出的概率更准确地反映了他的真实期望。
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在一场关于科学以及科学如何运作的谈话中，作为编剧和导演的马克·维森特（Mark Vicente）注意到，在遇到相同的事时，与绝大多数人不同，科学家不愿做明确、不合适的评论，这令他很吃惊。科学家虽然不必做到最准确，但是他们的宗旨是清楚地表达（至少是在他们作为专家的领域内）他们知道或者不知道、理解或者不理解的东西。所以他们鲜少说“是”或者“否”，因为这种答案并不能准确地反映各种可能性。因此取而代之，他们会以概率或者其他合适的方式来表达。不过具有讽刺意味的是，这种行业的差别常常导致人们误解或者低估科学家的论断。尽管科学家旨在提高精确度，非专业人士却不必知道如何权衡他们的论断，因为非专业人士一旦有足够多支持其论点的证据，他们会不加顾虑地说出更确信的东西。科学家没有百分之百的信心不代表他们缺乏认知。简单来说，这是存在于任何测量本质中的不确定性的结果，也是我们现在要展开探索的主题。概率思维有助于澄清数据与事实，并且为更全面的决策提供可能 。在本章节，我们将思考测量能告诉我们的东西以及为什么概率表述会更准确地反映认识的程度，这些认识是在任何特定时间的对科学或其他事情的认识。
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科学的不确定性
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哈佛大学近来完成了一个课程评估，试图确定素质教育的核心内容。教员们考虑、讨论并打算将其纳入科学类的一个课程类别是经验推理（empirical reasoning）。这项教学提案显示了大学的宗旨应该是：教导学生如何搜集和处理经验数据，权衡证据，理解概率估计，当条件成熟时，从数据中得出推理，并在问题不能在现有证据基础上被解决时，及时作出反应。
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这项教学要求的议案及后来的补充，其主旨非常好，但是它暗含了一个关于测量如何发挥作用的基本误解。科学家在解决问题时通常会使用概率。当然在某些特定的观点和观察上，我们可以获得确证并可以通过科学来作出合理的论断。但是人们只能偶尔依据科学或者其他方法在事实的基础上绝对正确地处理问题。虽然我们可以搜集足够多的数据来确信因果关系，甚至作出令人难以置信的精确预测，但是这种事情具有相当的概率性。正如第1章所讨论的，不确定性（不管多么小）允许有趣的潜在新现象被发现。极少有事物是百分之百确定的，在任何还没有做过测试的条件下，没有哪些理论与假设完全适用 。
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现象只能在它们可以被测试的有效范围内，以一定的精确度呈现出来。测量往往都存在概率。许多科学测量基于一个假设：存在着我们可以通过足够清晰和准确的测量来揭示的潜在本质。我们尽量做到精确的（或者说好到足以达到我们的目标）测量以发现这些隐藏的事实。这因此存在一种情况，例如，一系列测量结果的中心区域有95%的概率包含了测量的真实值。在这种情形下，我们可以说我们有95%的把握。这样的概率告诉我们任何特定测量的可信度以及整个概率与含义的范围。如果你既不知道它伴随的不确定性也对其没有确定估计，你就不可能完全理解一个测量。