文章目录
- 一、第一性原理
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- 1、第一性原理概念
- [2、第一性原理案例 - 欧式几何](#2、第一性原理案例 - 欧式几何)
- 二、逻辑学思维
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- [1、逻辑学根基 - 第一性原理、三段论](#1、逻辑学根基 - 第一性原理、三段论)
- [2、逻辑学思维 - 演绎性思维、归纳性思维](#2、逻辑学思维 - 演绎性思维、归纳性思维)
- [3、归纳性思维 - 空间性归纳、时间性归纳、属性归纳、统计分析](#3、归纳性思维 - 空间性归纳、时间性归纳、属性归纳、统计分析)
- 3、演绎性思维、三段论
- [三、第一性原理 - 知识之塔的基石](#三、第一性原理 - 知识之塔的基石)
一、第一性原理
1、第一性原理概念
第一性原理 ( First Principles ) 是一种 从底层本质出发 , 不依赖 经验假设 和 类比推理 , 通过 最基本的公理、事实 或 定律 推导结论 的 思维方式 ;
其核心是 " 剥离表象、回归本质 " , 拒绝被 既有认知 或 行业惯例 束缚 , 从根源上 解决问题、推动创新 ;
第一性原理 有如下特点 :
- 是 基本的 命题、假设
- 不能被 省略、删除
- 不能被违反
每个 知识领域 中都存在 " 第一性原理 " ;
2、第一性原理案例 - 欧式几何
欧几里得 在 几何原本 中 提出了 五条公设 和 五条公理 , 就是 几何学 的 " 第一性原理 " :
- 五条公设 : 针对 几何领域 的 特定基础假设 , 仅用于 图形构造 和 几何关系推导 ;
- 过 任意两点 可以作 且 只能 作一条直线 ;
- 有限直线 可以 无限延长 ;
- 以 任意点 为圆心、任意长度为半径 可以作一个圆 ;
- 所有 直角 都彼此相等 ;
- 若 两条直线 都与 第三条直线相交 , 且在 同一边的 内角之和 小于两个直角 , 则这 两条直线 经 无限延长 后在这一侧 必定相交 ;
- 五条公理 : 适用于 所有 数学领域 的 通用真理 , 不依赖具体学科场景 , 是 逻辑推理 的 " 通用规则 " ;
- 等于同量的量 , 彼此相等 ;
- 等量加等量 , 其和相等 ;
- 等量减等量 , 其差相等 ;
- 彼此能重合的物体是全等的 ;
- 整体大于部分 ;
基于上面的 五条公设 和 五条公理 为起点 , 作为 " 第一性原理 " , 通过 严密的逻辑推理 , 推演出了 包含 465 个命题 的 完整几何学体系 , 构建起整个 欧氏几何 的知识体系 ;
二、逻辑学思维
1、逻辑学根基 - 第一性原理、三段论
逻辑学 的 两个根基 : 第一性原理、三段论 ;
- 第一性原理 : 不依赖经验、不可再拆解 的 " 底层基础假设 " ( 如公理、本质规律 ) ;
- 三段论 : 从 " 一般规律 " 推导 " 特殊结论 " 的 " 演绎推理结构 " ( 大前提 + 小前提 + 结论 ) ;
二者联动公式 :
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第一性原理 ( 大前提 ) + 具体场景 ( 小前提 ) -> 三段论推导 -> 落地结论第一性原理、三段论 不同维度对比 :
| 维度 | 第一性原理 | 三段论 |
|---|---|---|
| 核心定义 | 不依赖经验、不可再拆解的 " 底层基础假设 " ( 如公理、本质规律 ) | 从 " 一般规律 " 推导 " 特殊结论 " 的 " 演绎推理结构 " ( 大前提 + 小前提 + 结论 ) |
| 核心作用 | 提供 " 绝对可靠的逻辑起点 " ( 解决 " 大前提从哪来 " 的问题 ) | 提供 " 严谨的推理过程 " ( 解决 " 如何从起点推导结论 " 的问题 ) |
| 逻辑地位 | 三段论的 " 大前提来源 " ( 且是最可靠的来源 ) | 第一性原理的 " 落地工具 " ( 将抽象假设转化为具体结论 ) |
| 可靠性来源 | 源于事物本质 / 公理 ( 不证自明 , 无法被推翻 ) | 源于 " 前提的正确性 " + " 结构的严谨性 " ( 前提真则结论必真 ) |
| 典型案例 | 欧氏几何的 " 五条公设 " 、编程的 " 面向对象三大特性 " 、物理学的 " 能量守恒定律 " | 大前提 ( 第一性原理：能量守恒 ) -> 小前提 ( 手机耗电 ) -> 结论 ( 手机需要充电 ) |
2、逻辑学思维 - 演绎性思维、归纳性思维
逻辑学 的 两个思维 : 演绎性思维、归纳性思维 ;
- 演绎性思维 : 从 普遍规律、公理 或 已验证的结论 ( 一般 ) 出发 , 通过 严谨的 逻辑推导 , 得出 个别、具体 的 结论 ( 特殊 ) 的思维方式 ; 其核心特征是 " 前提为真 -> 结论必然为真 " , 推理过程具有 绝对严谨性 ;
- 归纳性思维 : 通过 观察、收集 多个 同类具体案例、经验 或 数据 ( 特殊 ) , 提取其 共同特征 或 稳定趋势 , 总结出 适用于一类事物 的 普遍规律 ( 一般 ) 的 思维方式 ; 其核心特征是 " 前提为真 -> 结论概率为真 " , 结论具有可迭代性 ;
演绎性思维、归纳性思维 不同维度对比 :
| 对比维度 | 演绎性思维 ( Deductive Thinking ) | 归纳性思维 ( Inductive Thinking ) |
|---|---|---|
| 逻辑核心方向 | 一般 -> 特殊 ( 从普遍规律推导个别结论 ) | 特殊 -> 一般 ( 从个别案例总结普遍规律 ) |
| 前提与结论关系 | 前提为真 + 结构正确 -> 结论必然为真 ( 必然性 ) | 前提为真 -> 结论概率为真 ( 可能性 , 可被新案例推翻 ) |
| 前提来源 | 大前提通常是 公理、本质规律、已验证的结论 ( 如第一性原理、科学定律 ) , 不依赖直接经验 | 前提是 具体案例、观察数据、个人经验 ( 如工作中的 bug 案例、育儿中的行为观察 ) |
| 可靠性基础 | 依赖 " 前提的正确性 " 和 " 推理结构的严谨性 " ( 如三段论的逻辑闭环 ) | 依赖 " 样本的数量 " 和 " 代表性 " ( 样本越多、覆盖越全 , 结论越可靠 ) |
| 适用场景 | - 工作：代码逻辑编写、技术方案验证、bug 定位 ( 已知规律推导具体问题 ) ; - 家庭：育儿规则执行 ( 如 " 6 岁需 10 小时睡眠 " -> 女儿需遵守 ) 、 沟通逻辑说服 ( 如 " 兴趣驱动 -> 报画画班 " ) | - 工作：技术经验总结 ( 如 " 3 次空指针都是未判空 " -> 关键变量需判空 ) 、 新技术探索 ( 如 " Python 适配 AI 场景 " ) ; - 家庭：育儿规律提炼 ( 如 " 女儿多次因提前告知而配合 " -> 出门前需预告 ) |
| 思维特点 | 收敛性、严谨性、确定性 ( 排除模糊性 , 追求唯一结论 ) | 发散性、探索性、可能性 ( 接受模糊性 , 允许多种结论 ) |
| 错误风险 | 风险来自 " 前提错误 " ( 如大前提是经验偏见 , 而非本质规律 ) -> 结论全错 ( 如 " 所有项目需快速迭代 " -> ToB 项目决策错误 ) | 风险来自 " 以偏概全 " ( 样本不足 / 不具代表性 ) -> 结论偏差 ( 如 " 2 个同学不喜欢数学 " -> 6 岁儿童都不喜欢数学 ) |
| 认知作用 | 深化已有认知 , 将抽象规律落地为具体行动 ( " 建高楼 " ) | 拓宽认知边界 , 从经验中提炼新规律 ( " 打地基 " ) |
| 典型工具 / 形式 | 三段论、第一性原理推导、 数学证明、逻辑推理 ( 如 if-else 条件判断 ) | 空间性归纳、时间性归纳、属性归纳、 统计分析 ( 如项目数据报表总结 ) |
| 语言表达特征 | 常用 " 因为... 所以... " , " 基于... 推导... " , " 必然... " ( 如 " 因为 Kotlin 是静态类型 , 所以编译时能查错 " ) | 常用 " 总结发现... " " 多次观察到... " " 大概率... " ( 如 " 多次观察到女儿喜欢动手类活动 , 总结她偏好创造性游戏 " ) |
3、归纳性思维 - 空间性归纳、时间性归纳、属性归纳、统计分析
归纳性思维 : 由 已知的 数据或现象 推论出一个规律 , 从 个别现象、具体案例 中提炼 共性规律 , 进而 推导一般性结论 , 核心价值是 " 从经验中总结规律 , 指导未来决策 " ;
- 空间性归纳 : 基于 不同空间、场景、地域 中的 同类事物 / 现象 , 发现其共性特征 , 进而归纳出适用于该类事物的一般性结论 ; 核心是 " 跨空间的一致性提炼 " ;
- 时间性归纳 : 基于 同一事物 / 现象 在 不同时间点 的重复表现 , 发现其时间维度的规律 ( 趋势、周期、稳定性 ) , 进而归纳出一般性结论 ; 核心是 " 跨时间的重复性提炼 " ;
- 属性归纳 : 基于 同一类别下多个事物的 " 固有特征 / 属性 " , 提炼出该类事物的 " 本质共性 " , 进而明确该类事物的定义或核心判别标准 ; 核心是 " 对事物本质属性的抽象提炼 " ;
- 统计分析 : 基于 大量样本数据 的 统计结果 , 通过概率、频率、趋势等量化指标 , 归纳出数据背后的规律性 ( 多为概率性结论 , 而非绝对真理 ) ; 核心是 " 用数据支撑共性 , 降低归纳的主观性 " ;
空间性归纳、时间性归纳、属性归纳、统计分析 不同弄个维度对比 :
| 类型 | 核心维度 | 提炼逻辑 | 适用场景 | 典型特点 |
|---|---|---|---|---|
| 空间性归纳 | 跨空间 / 场景 | 一致性 -> 通用结论 | 不同场景 / 地域的同类事物分析 | 结论适用范围广 , 需排除空间特殊性 |
| 时间性归纳 | 跨时间 / 周期 | 重复性 -> 稳定规律 | 同一事物的长期趋势 / 周期分析 | 结论具有时效性 , 需关注变化节点 |
| 属性归纳 | 事物本质特征 | 共性属性 -> 类别定义 | 事物分类、本质特征提炼 | 结论更抽象 , 接近 " 定义式 " 规律 |
| 统计分析 | 量化数据 | 数据趋势 -> 概率结论 | 大规模样本、需客观支撑的场景 | 结论带置信度 , 降低主观性 |
3、演绎性思维、三段论
演绎性思维 以 通用规律、普遍公理 或 既定结论 为依据 , 推导出 事物的未知部分 , 通常是 具体场景下的个别结论 ;
演绎性思维 的 核心价值 是 " 通过严谨的逻辑推导 , 确保结论的必然性 " , 常用于需要 精准判断、推理验证 的场景 ( 如问题排查、决策制定、逻辑论证 ) ;
演绎性思维 的 核心逻辑 是 三段论 , 由三个关键部分组成 :
- 大前提 : 公认的、普遍适用的规律 / 公理 / 结论 ( 如 " 所有 A 都具有 B 属性 " ) ;
- 小前提 : 具体场景下的事实 / 条件 ( 如 " C 属于 A " ) ;
- 结论 : 通过 大前提 和 小前提 推导得出的 个别判断 ( 如 " C 具有 B 属性 " ) ;
演绎性思维 示例 : 苏格拉底三段论 ;
- 大前提 : 所有人都会死 ;
- 小前提 : 苏格拉底是人 ;
- 结论 : 苏格拉底会死 ;
三、第一性原理 - 知识之塔的基石
1、演绎推理基石
演绎性思维 推理 依据的 大前提 越准确 , 推导出的 自己的结论 就越准确 ;
第一性原理 是 每个领域 所有 规律、公理、结论 的起点 , 不能被 省略、删除、违反 , 天然就是正确的 , 可以作为所有 演绎性思维 推理的 基石 ;
基于 第一性原理 推理 , 就是在一个坚固的基石上进行推理 , 推理的结果 正确性更高 ;
建立自己的 知识之塔 , 必须建立更深更坚固的 地基 , 第一性原理 就是这个地基 , 每个 哲学家 科学家 都有自己的 第一性原理 作为知识之塔 的 地基 , 基于该 第一性原理 建立的 知识体系 , 就是牢固且正确的 ;
2、知识体系被推翻案例
知识体系被推翻案例 :
- 地心说 : 地球是 宇宙 的中心 ;
- 日心说 : 太阳是 宇宙 的中心 ;
- 奇点理论 : 宇宙起源于 大爆炸 , 爆炸之前的状态是 奇点 ;
当前认为 奇点 就是 宇宙起源 , 随着科学和人类认知发展 , 奇点也许还会被推翻 , 现阶段认为是正确的 ;
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print("Hello World!")
dao_phrases = [
"演绎性思维",
"归纳性思维",
"三段论"
]
print("\n第一性原理：")
for i, phrase in enumerate(dao_phrases, 1):
print(f"{i}. {phrase}")