用概率思維提高你的勝算

老喻

一個陌生人來到一個小鎮，看見一個老人，老人身邊有一條狗。陌生人問道：“你的狗咬人嗎？”老人回答：“不。”于是陌生人彎腰拍了拍這條狗，狗撲上去，咬了他一口。陌生人問老人：“你不是說你的狗不咬人嗎？”老人說：“這不是我的狗。”

這個故事原本用于提醒人們問對問題很重要，但它還有更深層的啟發：要小心那些默認的因果前提。這個陌生人假設老人身邊的狗就是他的狗，這是一個錯誤的假設。

哲學家休謨有一個奇怪的主張：因果關系并不存在。他不相信歸納推理的有效性，認為用這種方法得出的因果關系，其中缺失了某些鏈條。其理由是，心靈就算用最精密的考察，也不能從假定的原因中找出結果來。因為原因和結果是兩個完全不同的東西。

我們從小接受的都是關于“因果論”的教育。在學生時代，“因為……所以……”被拆成一個個清晰的步驟，證據確鑿，邏輯清晰。到了現實世界我們卻發現，哪里有什么因果？不管你多么才華橫溢，現實都不會給你一道“因果分明”的題目來做。

即便在那些看起來很厲害的道理甚至很嚴格的科學理論中，也不一定存在100%的因果，人們能夠得到的只是一個概率數值。所以，在現實世界，我們要去除這樣一種句式：“如果……那么……”這個句式應該以加上概率的方式表達：“如果……那么有80%的可能……”在此基礎上，再去分析這個概率的條件，并不斷通過實踐去更新概率。

怎樣提升做對人生決策的概率呢？

一、量化。英國物理學家開爾文說：“當你能夠量化你所談論的事物，并且能用數字描述它時，你對它就確實形成了深入了解。”就像氣象臺預報會說“明天有80%的概率會下雨”一樣，你也要養成類似的思考和溝通方式。假如有人約你周末吃飯，在你還不確定能不能去的時候，別說“也許”“可能”“大概”這類詞，最好說“我有60%的把握去”。即使是毛估的過程，你也會有所收獲。

二、灰度認識。分析事物時，你要克服二元對立、非黑即白的心態。首先，要改變對任何事情都追求100%確定的心態。試想，這件事情我真有100%的把握嗎？如果有70%的把握，那么剩下30%的可能是什么？其次，要保持更加開放的心態。嘗試著找那些你從來沒覺得需要向他們請教的人聊一聊，你也許會有意外的收獲。

三、黑白決策。AI下圍棋的秘訣是，計算各種可能的招法在終局贏棋的概率，然后選擇概率最大的那一手。這看起來似乎很簡單，其實并不容易。撲克高手安妮·杜克曾擔任業余撲克比賽的評論員。有一次，她告訴現場觀眾：根據當前的局面，A選手贏的概率是76%，B選手贏的概率是24%。結果B贏了比賽，觀眾說杜克的預測錯了，杜克的回答是：“不是我預測錯了，我已經說過B選手贏的概率是24%，也就是概率為24%的事件發生了。”不管現實多么灰暗，自己手上的牌多么差，都敢于做決定，并且堅定地選最好的那一手，是一種非常了不起的天賦。

四、形成系統。漫長的人生是由很多個連續的決策構成的，你不能在乎一城一池的得失，而要建立一個大概率能“贏”的科學決策系統。好的系統幾乎都有如下特性：強健、高適應性、韌性。如果一個人熱衷于精確的預測，喜歡搭建自圓其說的結構，那么他的決策系統可能非常淺薄、極其脆弱。

“沒有什么簡單的模型通向偉大。”圖靈獎得主理查德·哈明說。他認為，在許多領域，通往卓越的道路，不是精確計算的結果，而是含糊不清的。

（摘自新星出版社《軟技能》）