5.3.2 科学哲学讨论（可证伪性与理论选择）

文档摘要

5.3.2 科学哲学讨论（可证伪性与理论选择）在机器学习模型的生命周期中，我们常常陷入一种隐秘的幻觉：只要验证集上的准确率持续上升，模型就在“逼近真理”。但当它在真实生产环境中突然失效——比如医疗影像分类器将早期肺癌误判为良性结节，自动驾驶系统在雨雾天气下对锥形路障视而不见——我们才猛然意识到：那个被我们反复调参、精心正则、用交叉验证反复确认的模型，可能从未真正被“证伪”过。它只是尚未遭遇那个能刺穿其逻辑边界的反例。这并非工程疏忽，而是方法论的断层。波普尔在1934年《科学发现的逻辑》中斩钉截铁地指出：“一个理论如果不能被经验证据所证伪，它就不是科学的。