系统与先知：更好的预测

南来鲤

人们相信数据，也相信直觉。这是我们可以轻易得出的观点。

但这种掩盖矛盾的说法，更接近于“偈语”，而不是现在我想讨论的真实。

对于动物学家来说，测量尺寸、解剖是重要的，但同时带有主观感情地去观察，甚至体验，也同样的重要。康拉德·洛伦茨是著名的动物学家，也是现代动物行为学的创始者。在他看来，最客观的描绘也包含了情感和人的知觉。最出色的证据便是他的《灰雁的四季》一书，为了科学研究而拍摄的照片直接塑造了书的框架和情感。

他在书中写道：

“我站在阿尔姆山谷中的一个地方，这是我们和灰雁的一个约会地点。此时正是清晨，山顶已经有些阳光了，山谷还处在沉沉的晨曦中，就在我站立的谷地上方出现了一片阴云。每天早晨，他们都从高空中飞下，落在楼前的草地上，他们的到来对我来说都是同样的庆典，同样的奇迹。”

作为一个获得诺贝尔生物学或医学奖的杰出科学家，对于需要客观对待的观察物却保持着如此浓郁的情感，这是我过去难以想象的。

这可以证明，数据和直觉或者说带有情感的人类知觉是可以并存的。

“杨花榆荚无才思，惟解漫天作雪飞”，漫天飞舞的杨花在视觉上给人类以震撼，也是植物本身为繁衍而做出的努力。但是对人类来说，对杨花的感触并非是独立的，“杨花落尽子规啼”，“子规”即是布谷鸟， “布谷声中雨满犁，催耕不独野人知”，对于动植物行为的情感共鸣，直接联系着人类对时节变化的认知，用现在的视角看，对应的是对气候、雨水、温度的理性认知。

在一定范围内，人类的情感认知是经验的积累，也是对数据认知的高级层面。

“小楼一夜听春雨，深巷明朝卖杏花”“瑞雪兆丰年”，人类对自然界事物、现象产生情感认知的基础，在于对事物之间联系的把握。而现代人对花开、蝉鸣、雁归、雪落的麻木，源于对事物之间联系的失落。

中国古代战争小说中都有这样的桥段，“风倒纛，夜劫营”。为什么一军统帅见到大风呼啸，吹倒旗杆，便判断晚上会有敌军劫营？道理其实简单，古代軍队驻扎，安营扎寨主要使用木材和帐篷，劫营的主要手段就是火攻，一旦夜起大风，不但制造了探听敌情、传递消息的困难，更有风助火势，增加了火攻的威力。所以守军统帅闻“风倒纛”则惊，赶紧加强防御，防备火攻。

对于缺少军事常识的人来说，对起风、下雨、霜冻、冰雪都不会产生太多的情感，因为他们没有将这些自然现象与军事行动联系起来。下雨，道路泥泞，不利于行军射箭火攻，特别会对骑兵造成巨大的威胁；霜冻，城墙结冰，不利于攀爬，对守军有利，曹操就曾利用霜冻，以水浇土，迅速建成了一座防御墙；冰雪，除了难辨道路之外，还可能使大河结冰，使利用河道防御的优势荡然无存。

所以为将者的喜怒惊惧与常人不同。同理，经济学者、科学家、艺术家、老农、熟练工匠、期货从业者，但凡精于一业，或以预测为生者，都拥有与常人不同的感情反馈。

这种引发反馈的因素有直接的：房地产从业者听到调息、限购，经济学者听到就业率、政策调控、货币政策迅速作出反应。这种引发反馈的因素也有间接的：汉堡、方便面的涨价，出租车司机学历的高低。

但有一点是确定无疑的，那就是所有的事物都是相互联系的，一个个因果联系明确的小系统构成了大系统，一个个充满变数的大系统构成了难以预测的真实世界！

还有一点是被忽略的：小系统中专业人士的情感反馈比大数据更可靠！耕稼问老农，说的是专业问题询问专业人士。但远不仅此，在数据充斥各种分析和预测文章的时候，我们拥有了数据却缺乏了人类的直觉情感。

写出《国富论》的亚当·斯密投资失败，很多诺贝尔经济学奖得主也常常理财不顺。并不是他们缺乏数据，也不是他们缺乏对经济的情感认知，而是因为他们研究的是充满变数的大系统，在直接获利的小系统中他们未必比一般操盘手更敏感。

一畦菜园，水土、植物、气候的数据尚且无法完备，更何况犹如混沌的全球经济真实情况。

美国有一项研究，便是通过分析Facebook上数以万计用户发布文本中的情感倾向来预测经济趋势。

通过对政策决策者的察言观色来预测未来，用此道者古今中外犹如过江之鲫。

在黑客手册中，盗取系统密码的最简单方式，便是通过与管理员联系。

完美的预测是一个悖论，终将由于观测者自身的判断无法确定成为天方夜谭。但更好的预测是可能的，通过统计和计算人类的情感反馈，结合目前仍然有限的客观数据，预测将为人类创造更大的价值。

数据普遍使用是人类的巨大进步，但在一定范围内，情感对自然与社会环境变化的反馈是更高级的层面，不仅更为直接，甚至更为准确。在大系统的预测中使用人类的自觉，不仅是对人类的礼赞，也是人类创造未来的庆典。