威廉·丹尼尔·希利斯（W.Daniel Hillis）：物理学家、计算机学家、应用思维科技公司（Applied Minds, LLC）联合创始人，著有《通灵芯片》（The Pattern on the Stone）。
我们人类天生就爱讲故事。我们喜欢把各种事件按照因果关系串在一起，以此来解释行为的来龙去脉。我们还喜欢施以好恶。从进化的立场来看，这种天性是有意义的。人类的神经系统忙活半天，最终还不是为了让我们做出可执行的决定，而能否正确预测这些决定的结果，又往往对我们的生存至关重要。
而科学正好深谙此道。例如，牛顿解释了力如何导致物体加速，这让我们能够解释苹果为什么会从树上掉下来，行星为什么绕着太阳转。这也使得我们能够计算出飞到月亮上所需的火箭引擎的推力。形形色色的因果关系模型帮助我们设计出了复杂的设备，不管是工厂还是计算机，我们输入什么又想得到什么，这之间的转换就是基于一条条的、长长的因果关系链完成的。
这不禁让人觉得因果之道就是世界运转的本质。其实不然，因果之道只是一个我们用来与外界打交道、按照我们的理解来诠释外界的框架而已。拿牛顿的公式F=ma来说，单从字面上看，并不一定要解释为“外力导致了加速度”，得出“外力是由质量产生的”这个结论也未尝不可啊。由于我们自己经常要决定是否需要施加某个外力，我们会倾向性地认为，“力”都是由我们掌控的，反之“质量”就不是了。因此，我们把自然也想象成了人类，下意识地觉得是自然力在推动物体，而不会去自寻烦恼地设想加速度是产生物质的原因。所以，我们是在用某种特定的方式来描述这个世界。正是由于存在着这种特定的方式，我们会说是万有引力使得行星围绕太阳转动，也是万有引力使得苹果从树上掉下来。
这种拟人化的方式，也即因果范式，很实用，是我们诠释自然的好帮手，特别是在以工程实施为目的的时候，科学可以很好地帮助我们把事情理顺。由于貌似世界的一切都井井有条，我们对于因果关系的错觉仿佛变成了在现实中揭示真相的理论。计算机就是一个绝佳的例子，其运作的基础就是输入决定输出，而不是反过来。构成计算机的每一个部件都遵循这种单向规则，比如说逻辑门，就是用来把有条件的输入转化为可预测的输出。换个说法的话，计算机中的逻辑门就好比是搭建因果关系大厦的原材料。
可是，当我们以为的输出开始影响到我们以为的输入的时候，这种因果之道一下子就瓦解了。量子力学中的悖论恰到好处地说明了这点——我们仅仅观察了某个粒子，远处的另一个粒子就“随之”发生了状态的变化。其实，哪里有什么悖论，这只不过是我们的认知框架并不适用于现实罢了。
不能生搬硬套因果范式的例子很多，可不仅局限在量子的尺度上。每当我们想理清复杂的动态系统时，例如生物活体的生化途径，经济的交易活动，或是人类的思维活动时，我们都会发现因果关系被扯得支离破碎。所有这些复杂系统都有一个共同点——其信息的流动并不遵循我们常规的认知事物的模式。基因是决定身高或者得癌症的“原因”？债券市场下跌，于是股票上扬？都不是。这些系统本身就不具备前因后果的机制，硬要抱着事出有因的思路去盘根问底的话，最终只能是查无实据。接受现实吧，科学需要更有力的方法论，而不是讲故事的套路。我们终将承认，所谓“树以前因，报以后果”只是我们头脑的产物，大自然中并不真的存在。
