与自然主义相对峙的是理想主义。在理想派看，自然并不全美，美与丑相对，有比较后有美丑，美自身也有高下等差，艺术对于自然，应该披沙拣金，取长弃短。理想主义比自然主义较胜一筹，因为它虽不否认艺术模仿自然，却以为这种模仿并不是呆板的抄袭，须经过一番理想化。理想化有两种意义。一种是指凭着想象和情感，将自然事物重新加以组织、整理和融会贯通使所得的艺术作品自成一种完整的有机体，其中部分与全体有普遍的必然的关联。因此，艺术作品虽自然（Natural）而却又不是生糙的自然（Nature），它表现出艺术家的理想性格和创造力。就这个意义说，理想主义是对的，凡是艺术都带几分理想性，因为都带有几分创造性和表现性。这种见解发源于亚里斯多德。他在《诗学》里说诗比历史更是“哲学的”（意思是说更真），因为历史只记载已然的个别的事物，诗则须表现必然的普遍的真理，前者是模仿殊相，后者是模仿共相。用近代语言来翻译，他的意思是说历史只记载自然界繁复错乱的现象，诗和艺术则更进一层把自然现象后面的原理，用具体的形式表现出来。

后人误解亚里斯多德所说的“共相”（Universals），以为“共相”就是“类型”（Type），于是理想主义的另一种意义就起来了，所谓“理想”（Idea）就是“类型”，类型就是最富于代表性的事物，“代表性”就是全类事物的共同性。依这一说，艺术所应该模仿的不是自然中任何事物而是类型。比如说画马，不能只着眼某一匹马，须把一切马的特征画出，使人看到所画的马便觉得一切的马都恰是这样。同理，艺术所表现的人物，都不应只能适合于某一时某一地，要使人随时随地都觉得它近情近理。如果“天下老鸦一般黑”，你画老鸦就一定把它画成黑的；纵然你偶然遇到白的或灰的老鸦，也千万不要理会它，因为那不是“类型”。这种理想主义在各种艺术的古典时代最流行。比如希腊造型艺术表现人物大半都经过两重理想化。第一，它选择模型，就着重本来已合理想的人物，男子通常都是力士，女子通常都是美人。第二，在表现本来已合理想的形体时，希腊艺术家又加上一重理想化，把普遍的精要的提出，个别的琐细的丢开。他们的女神和力士大半都有一个共同的模样（即类型）。个性是古典艺术所不甚重视的。文艺复兴时代意大利画家受希腊影响甚深，所以他们所表现的男子也大半魁梧奇伟，女子也大半明媚窈窕。十七世纪以后，在希腊时代出于艺术家本能的，在假古典派作家便变成一种很鲜明的主义。在诗的方面如布瓦洛（Boileau）和蒲柏（Pope），在画的方面如雷诺阿（Reynolds）和安格尔（Ingres），在雕刻方面为温克尔曼（Winckelmann），都主张艺术忽略个性而侧重类型。

理想派的艺术在以往占过很久的势力，不过从浪漫主义和写实主义代兴以后，它就逐渐消沉了。近代艺术所着重的不是类型而是个性。在近代学者看来，类型是科学和哲学对于具体事物加以抽象化的结果，实际上并不存在。艺术的使命在创造具体的形象，具体的形象都要有很明显的个性。一个模样可以套上一切人物时，就不能很精妥地适用于任何个别人物。许多人物的共同性，在古典派认为精要，在近代人看，则不免粗浅、平凡、陈腐。鼻子是直的，眼睛是横的，这是古典派所谓“类型”。但是画家图容肖像，如果只把直鼻横眼一件平凡的事实表现出来，就不免千篇一律。画家的能事不在能把鼻子画得直，眼睛画得横，而在能表现每个直鼻子横眼睛所以异于其他直鼻子横眼睛的。莎士比亚的夏洛克（Shylock），莫里哀的阿尔巴贡（Harpagon），巴尔扎克的葛朗台（Grandet），以及吴敬梓的严贡生都是守财奴，却各有各的本色特性，所以都很新鲜生动。如果艺术只模仿类型，则从莎士比亚创造夏洛克之后，一切文学家可以搁笔，不用再写守财奴了。

粗浅、平凡和陈腐都是艺术所切忌的。诗人维尼（Alfred De Vigny）在《牧羊人的屋》里说：爱好你所永世不能见到两回的。象征派诗人魏尔兰（Verlaine）也说：不要颜色！只要毫厘之差的阴影！

这些劝告在近代人心里已留下很深的印痕。在文艺趣味方面，人类心灵喜欢到精深微妙的境界去探险，从前人的“类型”和普遍性已经不能引人入胜了。

日常工作中，如果一件事发展得太过顺利，我们总会隐隐觉得有哪里不对，这样的直觉是有道理的。澳大利亚和法国的研究者们最近在某学术期刊上发表了一篇文章，说明了为什么当所有的证据都指向同一个结果时，它反而可能有问题。他们将此称之为“一致性悖论”。

研究者以证人指认犯人为例研究了一致性悖论，发现在辨认嫌疑人过程中，系统偏差可能来自多种心理偏差，如警方给证人展示照片的方式、证人自身的个人偏见等。而研究者发现，哪怕是细小的偏差都会对最终的整体结果产生极大影响。具体来讲，即使在1%的辨认过程中施加偏差，如暗示某人是犯人，最终当3个以上的证人意见一致时，他们的意见就不再可靠。有趣的是，如果_______，那么其他证人正确的概率反而会大大增加。

为什么会这样？可以用数学中的贝叶斯分析来说明。以扔硬币为例：如果我们有一枚硬币，扔到正面的概率为55%，而非普通硬币的50%，只要扔的次数足够多，就会发现正面向上多于反面向上的次数，进而发现这个硬币是有问题的。换句话说，当我们看到投掷结果中正面向上的次数显著多于反面向上时，就会意识到出问题的是硬币，而非概率定理。同样，根据概率定理，很多证人同时得到一致结论的可能性极低，所以更有可能的是系统出了差错。

在警方组织的嫌疑人指认中，指认同一个人有罪的证人数目越多，这个人真正有罪的概率就越大。然而，这只适用于没有任何系统偏差存在的理想情况。实际情况中，当指认同一个人为犯人的证人数目增加到一个值以后，该嫌疑人真正有罪的概率反而会下降，最终与随机指认毫无差别，且系统偏差越大，概率下降得越早。比方说，如果你让证人完成一项较为容易的任务，比如从一堆香蕉中找出一个苹果，所有人都几乎不会出错，多人结论一致的情况就可能出现，而指认犯人要比在一堆香蕉中找到苹果复杂得多。模拟显示，如果_______，他们认错人的概率会高达48%，在这种情况下，许多证人同时指认一个人为犯人的概率就相当低了；但如果_______，他们认错人的概率会大大降低，多个证人结论一致的情况出现的可能性也会提高。

在法律领域之外，一致性悖论还有很多用武之地，一个重要的应用就是加密技术。数据加密通常通过确认一个很大的数字是否为质数来进行，这个判断过程的错误率要达到非常低才行：低于2的负128次方才可以接受。在这一过程中，可能出现的系统差错就是计算机故障。大多数人都不会想到宇宙射线会导致电脑将一个合数误认为质数，毕竟这件事发生的概率只有10的负13次方——但要注意，这个概率要大于我们所要求的误差（2的负128次方），所以这类误差主导了整个过程的安全性。正因于此，加密协议所宣称的安全程度越高，实际的过程就越容易受计算机故障影响。

一致性悖论虽然听起来违背直觉，但研究者解释，一旦我们了解了足够的信息，就能理解它了。