Isayama 板


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将探讨的是巨人世界的哲学问题 本人不是哲学系相关的专业人士 引经据典的时候请多多包涵 以下会一边解释哲学学术词汇一边对照巨人的内容 总共会有三个主要的词汇 一、决定论 二、自由意志 三、相容论 为什麽要带入这些哲学问题, 是因为近期的剧情发展有关连 尤其是这样的一个命题: 艾连说一切都是注定好的。 那在这样的世界架构下艾连不就是不自由的吗? 但请别忘记艾连说过: 就算一切都是注定好的,那也是他所想要的。 https://imgur.com/118UIgd 从我写了上一篇进击的记忆(120话相关解析) 就在想这部漫画已经从惊悚(巨人吃人)→军事(立体机动装置) →政治(王政篇)→科幻(尤弥尔空间)→神学(尤弥尔看透世间苦难化为神) →发展到哲学(艾连的形上学:自由意志与决定论) 为此又做了一些功课 一、决定论 首先要简介一下决定论 在现实生活中的决定论是属於形上学的一个分支 形上学指的是哲学问题中特别着墨在世间因果关系、事情来龙去脉的道理解说 而决定论泛指的就是世间的万物都是注定的 与决定论相对的则是非决定论 非决定论主张世间万物的发展是有机率性的发展 在接下来的讨论将不会讲解非决定论 因为我们要谈的是巨人 巨人到目前为止的发展都是按决定论为主 https://imgur.com/mjq4FWa 以现实中来看决定论 假设今天我要填大学志愿,我可以上电机、资工、物理 最後我填了资工 决定论的主张是填资工的这个决定是先天注好的, 不会有什麽:上大学後悔,说重填一次会选电机这种可能 因为填志愿的那个时空,我脑袋中累积的人生经验就是会导向资工这个结果 套用到巨人的例子 当初要是重来,米卡莎改口,对艾连说我是爱你的,结果会不会不一样 https://imgur.com/Iiv47yF 但事情是注定好的,那个时间点的米卡莎就是受不了那麽唐突的告白 https://imgur.com/zEzmSvp 当初要是重来,兵长给埃尔文施打针剂又会如何? 但事情是注定好的,兵长对团长的了解是日积月累的,就是那份理解才会放手 https://imgur.com/9WE6zuY 决定论面对非决定论的时候,举过一个例子是全知的拉普拉斯妖 其实在国中的时候相信有些人就已经有些类似的想法 决定论认为凡万物有最小粒子, 拉普拉斯妖得知所有粒子的座标跟运动, 那麽对祂而言,所谓的过去与未来无异,就像看电影一样 30:25的画面跟57:30的画面只是先後的不同 只不过这部电影是永无止境的长 那些粒子的位置与动量就只是像电影中的演员来回移动而已 https://imgur.com/fW7jmOi 拉普拉斯妖(Démon de Laplace) 其实中文应该翻作拉普拉斯恶魔,一位全知的恶魔 不知道为什麽要称作恶魔,不是应该称为神吗? 本人乱猜是因为19世纪初欧洲还是神学很盛行的时期 大概不容他擅用神的名义吧~ https://imgur.com/TGYQ10f https://imgur.com/HYsMBmm 关於拉普拉斯妖是个能观测所有世间物质粒子的神这回事 本身被用逻辑推翻了这样的存在 至少确定在同个时空间中不存在有这麽一个可以观测所有粒子的个体 因为预测未来这件事就会影响到未来 从而形成递回 举例,我的目的是想知道真正的未来, 假设我预测了我没买乐透所过的生活为何, 但是我同时预测到了乐透号码也会去买,那我先前预测的未来也就是假的了 因为先前预测到的未来没有看到「我知道且有买乐透号码」这件事 所以我想知道真正的未来我就再预测一次「我知道乐透号码的未来」 结果,我预测完之後,我又得再预测一次「我预测我知道乐透号码的未来」 照这样递回下去我一直无法得知真正的未来 虽然拉普拉斯恶魔的存在现阶段被推翻 但谁知道是不是有什麽里物质生物可以办到观测世界这件事 而且推翻的只是恶魔的存在、只是观测不能(相关的有测不准原理跟薛丁格) 这无法否定决定论 这系列哲学相关的议题并没有绝对的对错之分 没有说哪个就一定是真理,哪个是歪理 其实就连科学也是,测不准原理虽然加强了量子力学, 给予非决定论新的一丝希望 但是也尚未完备,无法完美的解释物理 而且测不准原理也常被误用,许多人只专注於粒子的位置是机率性分布 但其实重点应该是位置与动量只可观测其一这一特点才对 「越精确得知粒子固定的位置,那就越难测得他的动量,反之亦然」 既然巨人是决定论,那巨人世界不就没有所谓的自由意志? 如果一切都是被注定好的,那每个人的选择算什麽? 大家只是照着剧本演一出人生online? 下一篇会一起来探讨现实世界与巨人世界的自由意志。 --



※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 123.195.47.114 (台湾)
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Isayama/M.1600359520.A.D17.html ※ 编辑: birdjack (123.195.47.114 台湾), 09/18/2020 00:19:07
1F:推 skyskill: 首推 09/18 00:23
2F:→ skyskill: 位置和动量的纠缠... 09/18 00:26
3F:推 black58gigi: 巨人的量子纠缠高深莫测 09/18 00:36
4F:推 ganhua: 推 09/18 00:53
5F:推 mh631: 看巨人学物理 09/18 08:00
6F:推 part884148: pish 09/18 09:55
7F:推 rapnose: 看不懂。但是推深入讨论。 09/18 10:48
8F:推 paulpork: 我跟巨人之间已经形成了一种量子纠缠 09/18 11:13
9F:推 yokan: 09/18 18:24
10F:推 kshtainan: 09/18 18:48
11F:推 dolphinsun: 其实单就「自由」一词来说,在巨人中的使用是模糊而 09/19 01:03
12F:→ dolphinsun: 歧义的 09/19 01:03
13F:→ balabilabon: 推认真研究 求下篇 09/19 01:39
14F:推 stupidfrog: 推推 09/19 04:39
15F:推 yihanm1223: 递回外行看不太懂,推认真文 09/19 13:28
16F:推 dolphinsun: 形上学中「自由意志」的「自由」未必能与艾伦口中的 09/19 14:24
17F:→ dolphinsun: 「自由」直接相连 09/19 14:24
海豚大先知,预测到我下一篇要讲的东西 拉普拉斯的恶魔就是你!
18F:推 comboday: 嗯嗯 跟我想的差不多 09/19 18:06
19F:推 hanhsiangmax: 敲碗~~ 09/19 19:46
20F:推 hanhsiangmax: 不过递回的例子好像有点问题?在决定论里面,即使 09/19 20:00
21F:→ hanhsiangmax: 你预测到了乐透的号码,也会因为各种原因不去买, 09/19 20:00
22F:→ hanhsiangmax: 这样的话就不会出现所谓要再去预测买了乐透的未来 09/19 20:00
23F:→ hanhsiangmax: 。所谓的递回是预测的过程会影响未来,但这例子的 09/19 20:00
24F:→ hanhsiangmax: 诠释好像有点问题? 09/19 20:00
内文有说预测本身会影响未来没有错,让我更详细解释内文的例子 内文例子是以科学角度从0出发,如何去实行预测到真实的未来 第一次预测其实就发生问题了 首先,拉普拉斯妖能预测的想法是基於万物粒子的运动是可逆的 撷取历史的任何一段都像看电影一样可以快转or倒带 假设我进行预测是把世间所有粒子的图像丢进一台预测机器 机器会像模拟汽车冲撞实验一样,计算之後把结果丢回给我 在预测之前,我脑中分布的粒子图象A代表我不知道乐透号码 接着,机器进行预测时要参考的资料是图象A 接下来预测机器会陷入困难点, 在於它使用图象A计算未来时,会发现未来会因预测过程呈现发散 预测未来A後,又想到这个不是正确的未来, 因为没有加入「刚刚预测未来A」所造成的粒子变动形成的图象B 这时机器就拿着图象B再进行一次预测得到未来B 接着它又想到,未来B没有加入「刚刚预测未来B」形成新的图象C 所以那不是真正会发生的未来,它又再度拿着图象C....无限下去 所以我们想的是一样的, 只是max大把我举例说的第一次预测结果当成既定的未来要去遵守, 出发点不同。 额外细讲递回可能要搬出计算机科学来辅助比较好理解 毕竟近代用递回的观念否定拉普拉斯恶魔的存在也是计算机科学开始的 初始 n = 0; 去跑以下的程式 f(n) { print n; return f(n+1); } f()这个函数每次会印出会当前的预测是第几次 可以见得,每一层n=0,1,2,3,4...得到的结果都不一样 这说明了拉普拉斯恶魔这种「预测本身会影响到结果的行为」是发散的 || 「需要参考(呼叫)自己的动作(函数)」 ※ 编辑: birdjack (123.195.47.114 台湾), 09/20/2020 11:52:08
25F:推 sallyhelp: 嗯嗯我跟你想的差不多 09/20 15:44
26F:推 hanhsiangmax: “因为没有加入「刚刚预测未来A」所造成的粒子变动 09/20 18:02
27F:→ hanhsiangmax: 形成的图象B” 看到这句话的解释就能明白了,非常 09/20 18:02
28F:→ hanhsiangmax: 感谢原po愿意花时间释疑! 09/20 18:02
29F:→ hanhsiangmax: 函数就真的看不懂了XD 09/20 18:02







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