贝叶斯无处不在

本章的结尾正适合回顾一下历史上贝叶斯统计学那宽广得让人难以置信的应用范围。我们可以写出这样的名单，排名不分先后：医学诊断、遗传学、流行病学、天体物理学、生物学、政治、战争、密码学、地理学、神学、博弈、保险、赌博、决策、经济、航空航天工程、人工智能、神经科学……

这些都是我们在本章中谈到过的领域。但贝叶斯公式的应用远远超出了这张名单中的内容。我们还可以加上（排名仍然不分先后，而且并不全面）：运动、心理学、考古学、古生物学、教育、社交网络、自动翻译、信号处理、基因组测序、蛋白质研究、资源分配、通信、图像分析、广告、金融、规划、物流以及许多其他领域……

不巧的是，这一章实在太短，我们无法真正探索贝叶斯理论的动荡历史中的那些波折。但凑巧的是，维基百科和 Less Wrong^[6] 这类网站上有着丰富的资源，可以让我们了解得更多。但我强烈向你推荐本章开头谈到过的那本莎伦·麦格雷恩的优秀著作。这本书展示了科学的进程并非一条静静流淌的长河。学习是一支舞蹈，充满了波折回旋。但这支舞蹈似乎不可避免会走向进步，而这里的进步似乎就是接受贝叶斯方法。

我对这一领域早有兴趣，这来自我对科学和数学的迷恋。然而，在学习几何学时，我最感兴趣的是证明是如何被发现的，而不是定理本身。同样，在科学中，我出于兴趣首先关注的是各种事情是如何被发现的，而不是这些发现的具体内容。金蛋不如会下金蛋的鹅那么令人兴奋。

雷·所罗门诺夫（1926—2009）