原作：李胜利
统计学、贝叶斯思维、强化学习和系统工程如何解释为什么第一性原理推理是人工智能时代最强大的创造力引擎。
当埃隆·马斯克谈到“第一性原理”时，很多人会想到哲学。
一些模糊的东西。一些鼓舞人心的东西。一些听起来很聪明但难以使用的东西。
这是个错误。
第一性原理思维并非哲学思维，而是数学思维。
这正是所有严肃的建模学科几十年来一直在做的事情：识别不变量、编写约束、消除噪声，并从结构而不是故事出发进行构建。
一旦你理解了这一点，第一性原理就不再是励志名言，而变成了一个具体的分析框架——一个直接与统计学、概率论、强化学习、运筹学，甚至现代人工智能系统相联系的框架。
本文旨在阐述一个观点：
第一性原理 = 在优化之前，通过约束和不变量对现实进行建模的学科。
一旦你明白这一点，创造力就变得系统化而非神秘化了。
第一性原理为何重要：因为现实充满噪音
人类的大部分思维都始于故事：
- 这家公司很有创新精神。
- 这支股票很火。
- 这项技术将改变一切。
- 这个策略上次奏效了。
故事简洁高效，信息精炼。但它们也很脆弱，政权更迭时便会崩塌。
数学的起点并非故事，而是结构。
在统计学中，最基本的等式是：
第一性原理思维其实就是问：
我观察到的哪些部分是结构信号，哪些部分是噪声？
故事版本：想象一下你站在海边。
你到处都能看到波浪。有的很大，有的很小，有的则很混乱。如果你不将它们分开：
- 潮汐运动（信号）
- 风和湍流（噪音）
你会觉得海洋的变化是随机的。
第一性原理迫使你问：
即使表面行为发生变化，该系统的哪一部分也必须保持不变？
那不是哲学，那是统计学。
贝叶斯思维：以第一性原理作为信念准则
贝叶斯推理将第一性原理推理形式化：
意义：
你的信仰必须始终取决于：
- 你以前所相信的
- 以及新证据所表明的情况。
故事版本：
你是一名侦探。你有一个嫌疑人（先入为主的信念）。你发现了指纹（可能性）。理性思维更新了你的判断。
大多数人不会更新自己，而是会维护现状。
第一性原理思考者更新了他们的观念：他们将信念视为变量，而不是同一变量。
这就是为什么从第一性原理出发的思考者看起来异常理性：不是因为他们更聪明，而是因为他们把信念当作数据结构来对待。
强化学习：基本原理在实践中的应用
强化学习（RL）是将第一性原理推理形式化为算法。
强化学习并不关心叙事。它只问：
- 这是什么状态？
- 可以采取哪些行动？
- 什么样的奖励机制决定了结果？
其他一切都无关紧要。
价值函数并不编码观点，它们编码的是现实的约束条件：
故事版本：
训练一只狗。
你无法向狗解释伦理道德。你只能控制：
- 报酬
- 惩罚
- 环境
现实正是这样训练人类和人工智能的。
基于第一性原理的思考者设计环境，而基于故事的思考者则争论结果。
运筹学：先考虑约束，后考虑优化。
运筹学并非从“最优解”出发，而是从以下方面出发：
- 有哪些限制条件？
- 有哪些资源？
- 系统中的主要瓶颈是什么？
没有约束的优化是幻想。
故事版本：
你想设计最快的城市交通系统。你首先会问：
- 路在哪里？
- 预算是多少？
- 人口密度是多少？
- 哪些在物理上是可行的？
只有在那之后才能进行优化。
第一性原理思维是在现实既定之后进行优化。
群论：为什么你的类比非常正确
在群体理论中，创造力来源于结构，而不是元素。
群体的定义如下：
- 元素，
- 身份，
- 逆，
- 关闭，
- 手术。
一旦结构形成，无限的结果便会随之而来。
你曾提出：第一性原理就像现实的群体公理。
没错。如果现实是一个整体，那么：
- 首都
- 活力
- 计算
- 时间
- 风险
是组成元素。
生产函数是运算过程。约束条件定义了恒等函数和逆函数。
一旦结构确定，系统就会自动生成行为。
这就是为什么基于第一性原理的思考者能创造出更多东西：他们构建的是代数世界，而不是轶事。
人工智能能否发现第一性原理？
是的，部分是。
机器学习方法近似结构：
故事版本：
人工智能就像一个骨骼检测器，而骨骼的含义则由人类来决定。
数据揭示几何形态，人类赋予其意义。
这就是为什么人工智能能够增强第一性原理思考者的能力：它能够大规模地进行结构压缩。
第一性原理与创造力
人们认为创造力是自发的。
它不是。
创造力产生于去除无关的限制并分离出不变的结构。
马斯克根据材料成本重新制造火箭并非鼓舞人心，而是突破限制。
第一性原理使你摆脱历史定价、历史习惯和历史叙述的束缚。
它们为你提供了一个干净的代数画布。
投资的第一原则：人工智能行业案例
大多数关于人工智能投资的讨论都是从“我应该买哪只股票”开始的？
这已经算失败了。
基本原理始于：哪些物理、资本和能源限制制约着人工智能的发展？
对于人工智能而言，其限制条件是：
- 电
- 芯片制造
- 数据中心基础设施
- 网络带宽
- 冷却
- 资本部署速度
股票价格是这些制约因素的体现，而不是驱动因素。
这就是为什么需要基于以下几点绘制人工智能产业地图： 能源 → 芯片 → 制造 → 数据中心 → 网络 → 软件 在数学上，它比选股更强。
你押注的不是故事，而是不变的瓶颈。
更深层次的洞察：第一性原理是抗噪音的
第一性原理并非关乎天才，而是关乎对结构的谦逊。
他们认为：
- 你不知道这个故事。
- 你必须遵守规则。
- 你必须将信号与噪声区分开来。
- 你必须更新你的信念。
- 你应该对系统进行建模，而不是对个人进行建模。
这正是数学所教导的。
结论
第一性原理思考并非哲学上的创造力，而是有条不紊的建模。
这就是统计学对数据的作用，贝叶斯推断对信念的作用，强化学习对决策的作用，运筹学对优化的作用，群论对代数学的作用。
在人工智能时代，它变得更加强大：因为机器可以帮助我们发现结构，但只有人类才能决定哪些结构重要。
在一个充斥着各种叙事的世界里，第一原则不仅仅是清晰明了。
它们就是自由。
