托勒密的地心说 。 图片来源：Wikipedia
现代科学的许多进步都涉及到一系列的简化 ， 要么是通过统一以前完全不同的现象 ， 要么是通过消除多余的实体 。 其中最伟大的实例或许是牛顿提供的 ， 他仅仅用了三条运动定律和一个万有引力公式 ， 就统一了地面和天上的各种运动 。 而后在19世纪晚期 ， 路德维希·玻尔兹曼（Ludwig Boltzmann）将牛顿定律扩展到微观领域 ， 将热现象简化为原子的运动 ， 由此热现象也遵循牛顿力学了 。 再后来的爱因斯坦则将空间和时间统一到单一的实体——时空中 ， 实现了物理学中最重要的简化 。 查尔斯·达尔文（Charles Darwin）和阿尔弗雷德·拉塞尔·华莱士（Alfred Russel Wallace）更是将整个自然世界统一在了一个定律下——自然选择 ， 其中华莱士就提到：“理论本身应该是极其简单的 。 ”这些科学家都认为他们的工作是消除不必要的复杂性 ， 为观测到的现象提供一种最简单的解释方案 。
为什么要选择简单？
为什么理论越简单 ， 越有可能推动科学的进步？以英国统计学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）命名的统计方法贝叶斯推理（Bayesian inference） ， 或许可以解释这一点 。 使用这套统计方法 ， 我们能够基于不同阶段已知的信息 ， 更新对某一解释、理论或模型的信念程度 。
想象你有一个朋友 ， 他有两个骰子 。 一个是简单的6面立方体 ， 另一个则有60个面 ， 可以掷出60个不同的数字 。 假设你的朋友秘密地掷出一个骰子 ， 然后告诉你得到的点数 ， 比如是5 ， 你能猜出她更有可能掷出的是哪个骰子吗？就像地心说和日心说都可以解释天文数据一样 ， 6面骰子和60面骰子都有可能掷出点数5 。 但它们是等概率的吗？贝叶斯推理的答案是否定的 ， 它根据产生数据的可能性对可选模型进行加权 。 6面骰子掷出5的概率是1/6 ， 而60面骰子掷出5的概率只有1/60 。 那么 ， 比较可能性 ， 点数5来自6面骰子的可能性是60面骰子的10倍 。
简单性备受科学家青睐也是这个道理 。 简单的模型可供调节的参数更少 ， 它们能够有效解释的现象的范围也更小 。 如果它们恰好符合观测现象 ， 那么很有可能它们揭示的正是现象背后的客观规律 。 而模型一旦变复杂 ， 有了更多的参数可调节 ， 它们能够有效解释的现象的范围更大了：对于任何一组观测数据 ， 这些复杂理论通过精巧地调解参数 ， 都能使理论与数据相符 。 这样的复杂理论看似解释了更多的现象 ， 然而距离现象背后的客观规律也更远了 。
剃一剃我们的宇宙？
1965年5月 ， 射电天文学家阿尔诺·彭齐亚斯（Arno Penzias）和罗伯特·威尔逊（Robert Wilson）用霍姆德尔喇叭天线（Holmdel Horn Antenna）——巨大的、看起来像是喇叭的装置 ， “聆听”来自宇宙的声音 。 他们试图校准天线以减少噪声 ， 但当他们把天线对准星系外一片只有少量恒星的黑暗区域时 ， 他们并没有得到预想中的一片寂静 ， 相反他们意外地“听”了嘶嘶的声音——充满了整个天空的嘶嘶声 。
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