最近有網紅以自己整理的統計數據，大力質疑星座的準確性。其實頗有道理。
把人分成十二種，再以十二種星座去描述數十億人的性格與人生，本身已經存在極大的概括問題。十二個分類所能容納的人與人之間的差異，究竟有多大？如果一套理論幾乎可以對任何人都說得通，它的預測能力反而值得懷疑。
當然，世上的爭拗，往往也不只是理性的爭論。
哲學家有一句話，叫作 Where you stand depends on where you sit，意思是人所處的位置，往往決定了他看事情的角度。從事星座、命理等行業的人，面對自身專業受到攻擊，自然會反駁；站在行業外的人，則可能認為這些東西毫無根據。雙方各有立場，其實並不令人意外。
巴菲特也曾用一個很幽默的例子說過，如果你問一個髮型師是否到了應該剪頭髮的時候，他大概很少會回答「不用」。
利益、身份與立場，確實會影響人的判斷。
所以，如果暫時把「命理師」這個身份放下，不為玄學辯護，也不預設玄學一定錯誤，我反而想問一個更根本的問題：占星、命理、風水等傳統術數，究竟有沒有可能接受某種嚴格的科學驗證？
這篇文章，便嘗試從一個比較接近客觀的角度，談談我的看法。
十七世紀的笛卡兒（René Descartes），曾經對甚麼才算是真正的知識，提出非常嚴格的要求。他在《心智指導規則》（Rules for the Direction of the Mind）中寫道：
Omnis scientia est cognitio certa et evidens.
大意是，一切科學知識，都是確定而明證的認知。
笛卡兒所追求的，是一種可以從清楚、明白而不容懷疑的基礎出發，再經過嚴格推理建立起來的知識體系。他尤其重視直觀（intuition）與演繹（deduction），即先掌握簡單而確定的原理，再把較複雜的命題逐步推導出來。
當然，這裡要作一個歷史上的澄清。笛卡兒所說的 scientia，不能完全等同於今天我們所理解的「現代科學」。他所討論的，其實是一個更廣義的「確定知識」概念。所以，與其說笛卡兒為現代科學定義了標準，不如說他代表了近代理性主義其中一個非常重要的傳統：知識應該建立在清楚、可靠而可以被理性支持的基礎之上。
這便帶出一個很有趣的問題。
我們究竟是怎樣由已知，走向未知？
邏輯學上，最基本的區分之一，就是演繹與歸納。
演繹法，是由一般原則推向個別結論。譬如所有人都會死亡，蘇格拉底是人，因此蘇格拉底會死亡。只要前提成立，結論在邏輯上便必然成立。所以演繹的力量，在於必然性。
歸納則完全不同。
我們看見一隻白天鵝、十隻白天鵝、一百隻白天鵝，甚至一百萬隻白天鵝，全部都是白色，於是推論「天鵝都是白色的」。問題是，即使你看過一百萬隻白天鵝，也不能從純粹邏輯上保證第一百萬零一隻不會是黑色。
這正是歸納最根本的問題。
十八世紀的哲學家大衛・休謨（David Hume）便曾經提出著名的「歸納問題」。我們之所以相信明天太陽仍然會升起，是因為過去每一天太陽都升起。但為甚麼過去一直如此，就代表未來必然如此？如果回答「因為自然一直有規律」，問題便會再來一次：你又憑甚麼相信自然明天仍然會按照過去的方式運作？
如果答案仍然是「因為過去一直如此」，便形成循環。
這個問題其實非常深。因為它告訴我們，大量觀察可以增加我們對一個命題的信心，卻不能單憑邏輯，把一個命題提升為絕對必然的真理。
然而，這是否代表歸納沒有價值？
當然不是。
十七世紀的法蘭西斯・培根（Francis Bacon），正是科學史上最重要的歸納主義者之一。他主張人應該透過大量、有系統的觀察與實驗，逐步排除錯誤，從個別事例中尋找較普遍的規律。後來的約翰・斯圖亞特・密爾（John Stuart Mill）更進一步發展歸納邏輯，嘗試以「求同法」、「差異法」等方法尋找因果關係。
所以，歸納絕不是一種低級的、不科學的思考方式。
事實上，現代科學根本不可能完全沒有歸納。醫學研究要比較大量病人，物理學要觀察實驗結果，經濟學要分析數據，人工智能更直接建立在大量資料的模式辨識之上。
問題不在於我們是否使用歸納，而在於我們能否知道歸納的限制。
到了二十世紀，奧地利出生、後來在英國學術界發展的哲學家卡爾・波普爾（Karl Popper），便對歸納提出更激烈的批判。
他曾說：
Induction, i.e. inference based on many observations, is a myth.
即是說，「歸納，也就是從大量觀察中作出推論，是一個神話。」
這句話很容易被誤解。Popper 並不是叫科學家不要觀察，也不是說統計沒有價值。他所反對的是另一件事：我們不能因為看見大量支持一個普遍命題的例子，就在邏輯上證明這個命題永遠正確。
一千隻白天鵝不能證明「所有天鵝都是白色」，但一隻黑天鵝，卻足以推翻這個普遍命題。
所以 Popper 認為，一個真正有科學意義的理論，應該至少容許我們想像某種觀察結果，可以證明它錯。這便是著名的「可反駁性」（falsifiability）。
這時候再回頭看術數，問題便變得有趣了。
究竟術數比較接近演繹，還是歸納？
我的答案是，肯定比較接近歸納。
命理不可能單純由出生年月日時這幾組資料，透過一套完全不依賴經驗的邏輯，百分之百演繹出一個人的婚姻、財富、職業、疾病乃至死亡。
水在標準大氣壓下於攝氏一百度沸騰，是一個可以在明確條件下重複驗證的物理現象。但沒有一個命理師，可以僅僅根據一個人的出生年月日時，百分之百定奪他一生的妻財子祿、生老病死。
術數從來都依賴徵驗。
我們觀察大量命例，尋找相似的人生際遇，再回頭看他們的命盤是否存在某些共同結構。從方法論上看，這確實是一種經驗歸納。
所以，如果有人問，術數能不能像幾何定理一樣，從第一原則一步一步演繹出一個人的完整人生？
答案是不能。
但這是否代表術數因此完全沒有研究價值？
我認為，也不能這樣推論。
因為「不能證明必然發生」，與「完全沒有統計關聯」，其實是兩回事。
這也是本派觀察命例多年後，我認為最值得思考的一個問題。
在紫微斗數、玄空風水等術數體系裡，有大量所謂的「星」、「象」、「局」。這些所謂的星，並不是天文學意義上的實體星球，而更接近一套符號系統，用固定的符號去代表人生中某一類可能出現的意象。
以車禍為例。
假如某種命盤結構，被傳統命理稱為「車禍之象」，這並不代表只要看到這個結構，當事人便一定會發生車禍。人生不是一條由命盤直接控制的機械流水線。
但如果我們長期觀察大量已經發生嚴重交通事故的人，最後發現他們的命盤之中，某種結構出現的比例遠高於一般人口，那麼事情便開始變得值得研究。
這時候，我們真正應該問的，不是「這顆星是不是車禍星」，而是：
這個結構是否與交通事故風險存在穩定的統計關聯？
兩個問題看似相近，其實完全不同。
前者是一種象徵性的說法，後者才是一個可以被統計檢驗的假說。
因此，我比較願意把多年命例觀察濃縮成一句話：
凡有事，也有其象；但有象，不代表必然有其事。
從邏輯上說，這其實牽涉到「必要條件」與「充分條件」的區別。
假設所有發生 B 的人，都有 A，那麼我們最多可以說 A 可能是 B 的必要條件；卻不能反過來說，只要有 A，就一定發生 B。
就像下雨必然會令地面濕，但地面濕並不代表當時一定正在下雨，因為可能有人剛剛洗過地。
這個區別看似簡單，對玄學其實非常重要。
因為它意味著，術數未必要宣稱自己能夠「決定」事件。它也可能只是試圖辨認某些與事件有關的條件，從而提高對未來的判斷概率。
這也是我認為「術數能定出可能性的必然性，而不能指出事件發生的必然性」這句話真正值得思考的地方。
當然，這句話本身也必須接受統計驗證，而不能只靠命理師自己宣稱。
這便回到另一個問題。
如果歸納不能百分之百證明真理，歸納是不是就沒有用？
當然不是。
最高明的職業賭徒，尤其是撲克高手，很多時候便是在做非常複雜的歸納。
一個人摸鼻子，當然不代表他一定在 bluff；但如果一個玩家長期在某種牌路、某種下注大小、某種心理狀態下出現特定的小動作，而高手又累積了足夠的經驗，他可能會比普通人更快察覺這些微小變化。
單一訊號未必有意義，但大量訊號結合起來，就可能形成概率上的優勢。
所以，職業賭徒追求的從來不是百分之百。
他追求的是長期而言，贏多輸少。
這其實也是概率思維。
也是直覺。
我們平時所說的直覺，很容易被理解成「不知道為甚麼，就是覺得如此」。但真正有經驗的人所謂的直覺，很多時候並不是完全沒有理由，而是大量經驗、模式辨識與快速判斷，已經在大腦裡壓縮成一種我們未必能即時說明的感覺。
當然，這種直覺並不天然等於科學。
它甚至可能非常錯。
心理學研究早已提醒我們，人類極容易從隨機事件中看見不存在的模式，也容易受到確認偏誤、選擇偏誤以及事後偏誤影響。
所以，直覺可以是尋找答案的方法，卻不能本身成為答案的證據。
這一點，在科學史上其實也不難找到例子。
十九世紀德國化學家 August Kekulé 關於苯環結構的著名故事，就是其中之一。他後來曾描述自己在半夢半醒之間，看見一條蛇咬住自己的尾巴，因而聯想到環狀結構，並將這個意象與苯的結構問題聯繫起來。
當然，今天我們也應該對這個故事保持一點歷史上的謹慎，因為後來的科學史研究指出，Kekulé 的夢境故事究竟在發現苯環結構的過程中扮演多大角色，並不像坊間故事說得那麼簡單。
但真正值得注意的，並不是那條蛇。
而是另一件事。
一個科學假說的靈感來源，可以非常不科學；但假說一旦提出，就必須接受科學方法的檢驗。
我認為這一點，恰好也可以用來理解術數中的「觸機」。
觸機如果被理解成某種神秘力量，當然沒有辦法討論。
但如果把它理解成長期案例經驗、模式辨識、既有理論、當下資訊以及潛意識整合所形成的一種快速判斷，那麼問題就完全不同了。
一個看了幾千個命例的人，面對一張新命盤，可能在幾秒鐘之內注意到一個初學者完全沒有注意到的結構。
這並不自動證明他通靈。
但也不能因為他一時之間說不清楚自己究竟是怎樣判斷出來，就證明他的判斷毫無價值。
醫生看到 X-ray，有時會先產生一種「這裡不對」的直覺，然後才回頭尋找證據。棋手看到棋盤，高手可以在幾秒鐘內察覺危機，初學者卻可能完全看不到。
問題從來不是直覺是否神奇。
真正值得問的是：
這種直覺，經得起盲測嗎？
如果經不起，那便應該修正。
如果經得起，那便值得繼續研究。
所以，我認為玄學真正需要的，未必是努力證明「自己就是科學」。
科學本身也不是一個可以用來替任何理論加冕的品牌。
如果一套命理理論不能提出清楚的預測，不能量化，不能接受反例，不能進行盲測，那麼我不會因為它有幾千年歷史，就稱它為科學。
但反過來，如果傳統術數之中有一些長期觀察所得的模式，可以被清楚定義、量化、統計，並在不同案例中重複出現，那麼它便有研究價值。
甚至最終可能有三種結果。
有些東西經不起測試，應該淘汰。
有些東西只是心理學效應、選擇偏誤或者基準率造成的錯覺，也應該淘汰。
但如果有一些命題，經過嚴格測試之後，仍然能夠產生穩定而可重複的統計效果，那麼我們真正有趣的問題才剛剛開始：
究竟為甚麼？
這才是科學最有意思的地方。
因此，本派多年來一直有一個很簡單的態度。
定盤時，不盲信性格。
因為「你是不是這種人」本身就是一種非常主觀的驗證方法。人的性格會受到家庭、教育、文化、職業以及人生經歷影響，而很多性格描述本身又十分寬泛。所謂「你外冷內熱，其實很重感情，但偶爾缺乏安全感」，未必是高明的命理，有時只是高明的文字。
另一方面，也必須勤做命理統計。
因為面對如此複雜、多變的人生，我們不能期待所有事件都有一個百分之百的機械式對應。真正值得研究的，是某種命盤結構，是否在大量、獨立的案例中，以顯著高於基準率的比例，與某類人生事件產生關聯。
如果答案是否定的，便應該修正理論。
如果答案是肯定的，便應該繼續研究。
這樣的玄學，至少還有一點值得討論的地方。
所以，玄學經得起科學驗證嗎？
如果所謂「玄學」，是指一套可以像數學定理一樣，由第一原則演繹出一個人的妻財子祿、生老病死，而且每次都百分之百準確，那麼以目前的證據，我看不到這樣的可能。
但如果問題改成，傳統術數中的某些觀察，能不能提出明確假說，接受統計檢驗，並與隨機猜測或者其他方法比較？
我的答案是：
值得研究。
而且我認為，真正成熟的玄學從業者，反而不應該害怕這種研究。
因為如果一套理論只能在沒有人檢驗的時候成立，那麼它需要保護的不是「真理」，而是自己的信念。
相反，如果一套理論真的包含某些穩定的經驗規律，那麼越嚴格的檢驗，越有機會把真正有價值的部分留下來。
少山認為，未來命理界真正需要做的，不是花更多時間爭論「玄學是不是科學」，而是開始認真累積自己的數據。
過去命理師看命，往往靠師傅自己的記憶與經驗。看過幾千個命例，腦中自然會形成一套模式，但人的記憶並不可靠，容易記住應驗的案例，忘記不應驗的案例，也容易受到確認偏誤影響。這些問題，如果單靠個人經驗，很難完全避免。
今天卻已經不同。AI、資料庫、統計軟件以及大數據工具，都可以協助命理界把過去只能憑「感覺」描述的東西，逐步量化。
例如，假如未來我們真的能建立一個經過整理、去重及匿名化的命例資料庫，收集 38,018 個具有某一「車禍星系」的命盤，再追蹤其實際人生紀錄，發現其中有 73% 的人確實曾經遇過車禍，那麼這個結果的意義，就遠遠大於一句「這個星系很容易有車禍」。
當然，73% 本身仍然不是終點。我們還需要知道一般人口的車禍基準率是多少，樣本是怎樣取得的，有沒有選擇偏差，車禍的定義是否一致，研究者是否事先知道結果，以及在另一批完全獨立的命例中，是否仍然能得到相近的結果。
但至少，問題已經由「我覺得很準」，變成了「在 38,018 個樣本中，出現了甚麼統計結果」。
這就是我認為未來命理最值得發展的方向。
如果有一天，命理師可以很有自信地說：「根據我們十萬個命例的統計，出現這個結構的人，某類事件的發生率為 68%，而沒有這個結構的人只有 21%。」那麼即使我們仍然不知道背後的機制究竟是甚麼，至少這已經是一個可以被討論、被質疑、被重複驗證的經驗命題。
到那個時候，命理不需要急着向人證明自己「就是科學」。
數據會說話。
少山認為，命理界真正需要的，可能不是更多神秘化的語言，而是更多資料、更嚴謹的統計，以及敢於接受反例的態度。
AI 不一定會令玄學消失，反而可能是第一次讓這門古老的經驗學問，有機會把幾千年來累積的案例，真正整理、量化，並接受現代方法的檢驗。
如果能夠做到這一步，命理即使仍然不能被稱為一門完整的現代科學，它至少可以變得更可驗證、更可討論，也更擲地有聲。
不科學，不代表沒有效果；有效果，也不等於已經科學證明。
中間還隔着一整套我們必須認真面對的證據、統計與邏輯。
而這條路，可能才是玄學真正值得走下去的路。
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