系統與先知：更好的預測

南來鯉

人們相信數據，也相信直覺。這是我們可以輕易得出的觀點。

但這種掩蓋矛盾的說法，更接近于“偈語”，而不是現在我想討論的真實。

對于動物學家來說，測量尺寸、解剖是重要的，但同時帶有主觀感情地去觀察，甚至體驗，也同樣的重要。康拉德·洛倫茨是著名的動物學家，也是現代動物行為學的創始者。在他看來，最客觀的描繪也包含了情感和人的知覺。最出色的證據便是他的《灰雁的四季》一書，為了科學研究而拍攝的照片直接塑造了書的框架和情感。

他在書中寫道：

“我站在阿爾姆山谷中的一個地方，這是我們和灰雁的一個約會地點。此時正是清晨，山頂已經有些陽光了，山谷還處在沉沉的晨曦中，就在我站立的谷地上方出現了一片陰云。每天早晨，他們都從高空中飛下，落在樓前的草地上，他們的到來對我來說都是同樣的慶典，同樣的奇跡。”

作為一個獲得諾貝爾生物學或醫學獎的杰出科學家，對于需要客觀對待的觀察物卻保持著如此濃郁的情感，這是我過去難以想象的。

這可以證明，數據和直覺或者說帶有情感的人類知覺是可以并存的。

“楊花榆莢無才思，惟解漫天作雪飛”，漫天飛舞的楊花在視覺上給人類以震撼，也是植物本身為繁衍而做出的努力。但是對人類來說，對楊花的感觸并非是獨立的，“楊花落盡子規啼”，“子規”即是布谷鳥， “布谷聲中雨滿犁，催耕不獨野人知”，對于動植物行為的情感共鳴，直接聯系著人類對時節變化的認知，用現在的視角看，對應的是對氣候、雨水、溫度的理性認知。

在一定范圍內，人類的情感認知是經驗的積累，也是對數據認知的高級層面。

“小樓一夜聽春雨，深巷明朝賣杏花”“瑞雪兆豐年”，人類對自然界事物、現象產生情感認知的基礎，在于對事物之間聯系的把握。而現代人對花開、蟬鳴、雁歸、雪落的麻木，源于對事物之間聯系的失落。

中國古代戰爭小說中都有這樣的橋段，“風倒纛，夜劫營”。為什么一軍統帥見到大風呼嘯，吹倒旗桿，便判斷晚上會有敵軍劫營？道理其實簡單，古代軍隊駐扎，安營扎寨主要使用木材和帳篷，劫營的主要手段就是火攻，一旦夜起大風，不但制造了探聽敵情、傳遞消息的困難，更有風助火勢，增加了火攻的威力。所以守軍統帥聞“風倒纛”則驚，趕緊加強防御，防備火攻。

對于缺少軍事常識的人來說，對起風、下雨、霜凍、冰雪都不會產生太多的情感，因為他們沒有將這些自然現象與軍事行動聯系起來。下雨，道路泥濘，不利于行軍射箭火攻，特別會對騎兵造成巨大的威脅；霜凍，城墻結冰，不利于攀爬，對守軍有利，曹操就曾利用霜凍，以水澆土，迅速建成了一座防御墻；冰雪，除了難辨道路之外，還可能使大河結冰，使利用河道防御的優勢蕩然無存。

所以為將者的喜怒驚懼與常人不同。同理，經濟學者、科學家、藝術家、老農、熟練工匠、期貨從業者，但凡精于一業，或以預測為生者，都擁有與常人不同的感情反饋。

這種引發反饋的因素有直接的：房地產從業者聽到調息、限購，經濟學者聽到就業率、政策調控、貨幣政策迅速作出反應。這種引發反饋的因素也有間接的：漢堡、方便面的漲價，出租車司機學歷的高低。

但有一點是確定無疑的，那就是所有的事物都是相互聯系的，一個個因果聯系明確的小系統構成了大系統，一個個充滿變數的大系統構成了難以預測的真實世界！

還有一點是被忽略的：小系統中專業人士的情感反饋比大數據更可靠！耕稼問老農，說的是專業問題詢問專業人士。但遠不僅此，在數據充斥各種分析和預測文章的時候，我們擁有了數據卻缺乏了人類的直覺情感。

寫出《國富論》的亞當·斯密投資失敗，很多諾貝爾經濟學獎得主也常常理財不順。并不是他們缺乏數據，也不是他們缺乏對經濟的情感認知，而是因為他們研究的是充滿變數的大系統，在直接獲利的小系統中他們未必比一般操盤手更敏感。

一畦菜園，水土、植物、氣候的數據尚且無法完備，更何況猶如混沌的全球經濟真實情況。

美國有一項研究，便是通過分析Facebook上數以萬計用戶發布文本中的情感傾向來預測經濟趨勢。

通過對政策決策者的察言觀色來預測未來，用此道者古今中外猶如過江之鯽。

在黑客手冊中，盜取系統密碼的最簡單方式，便是通過與管理員聯系。

完美的預測是一個悖論，終將由于觀測者自身的判斷無法確定成為天方夜譚。但更好的預測是可能的，通過統計和計算人類的情感反饋，結合目前仍然有限的客觀數據，預測將為人類創造更大的價值。

數據普遍使用是人類的巨大進步，但在一定范圍內，情感對自然與社會環境變化的反饋是更高級的層面，不僅更為直接，甚至更為準確。在大系統的預測中使用人類的自覺，不僅是對人類的禮贊，也是人類創造未來的慶典。