"不确定性”的概念可能是我们最不熟悉的科学概念了。在公众的眼里,不确定是一件坏事,因为它意味着缺乏精确性与可预见性。

但事实上,不确定性是造就科学的核心概念。将不确定性量化且嵌入模型之中,才能使科学是定量而不是定性的。事实上,没有什么科学数据、测量和观察是准确的,如果引用数据时不附上不确定性,它们将毫无意义。

大众之所以不喜欢不确定性,是因为它是相对的。例如,某年某点测量出的地球和太阳之间的距离是149597×10的八次方km,这个数值看起来很精确,因为小数点后六位表示我们能将这一距离精确到百万分之一。但是,如果小数点后第七位就不再确定了,意味着地球与太阳距离的不确定性大于纽约到芝加哥的距离的不确定性。

因此,具体数值是否“精确”取决于我们自己如何处理。如果我只关心太阳明天何时升起,那么上上述的数值是精确的,但如果我们要发射一颗轨迹位于太阳之上的卫星,那我们显然要知道更精确的数据。

这就是不确定性之所以重要的原因。只有量化某一观点与预测的不确定性,我们才能理解不确定性的意义。