随机

无限猴子定理:

让一只猴子在打字机上随机的按键,当按键达到无穷时,几乎必然能够打出给定的文字,比方说莎士比亚全集。

无限猴子定理其实是墨菲定律的通俗表述:任意事件,只要有大于零的概率,就必然会发生。原理是,一件概率再小的事件,乘以一个很大的基数,结果会大于等于一。比方说,一个三十多岁的人被雷劈过五次。这按道理说已经算是一个几乎等于零的小概率事件,但实际上这样的事情在我有限的人生经历中听到过很多。因为单从人口数来讲就有60亿的基数,陆地面积1.5亿平方公里,这样的基数再加上时间这个坐标,是一个非常庞大的数字。对于这样一个复杂的世界,有什么不可能发生呢?

一直以来很多人都在质疑巴菲特的成功并非他本人或者他的老师格雷厄姆有多么出色,而仅仅是因为墨菲定律。毕竟《证券分析》已经出版了80余年,伯克希尔哈撒韦被巴菲特收购也有30余年。如果说巴菲特没有说谎,那么这么多年以来,应该出现过很多投资业绩能够与巴菲特相比肩的人。但事实上没有。绝大部分人——包括价值投资的忠实拥趸——发家的根本原因在于在合适的时候巨赌一把而一举翻身。这就让我们不得不怀疑,成功的本质究竟在于个人,还是在于背后的墨菲定律。类似的还有马云、马化腾等新生代富豪。分析成功人士的书那么多,有没有一本书敢大胆的说,他们成功其实就是命好?这可能和我们主流价值观背道而驰吧。可我认为与其说他们对了风口,不如说他们是对了风口。

不过,我并不是在否定个人努力因素。我只是将这一块淡化,以便于阐明主旨。因为个人努力涉及的问题更加复杂,很难说个人的努力究竟是个人占多一些,还是其他因素占多一些。最简单的事例。念书的时候班上总有那种数学能考满分的畜生(张雪峰语)。你怎么去归类他能考满分的原因?最核心的当然是爱数学。可是你又发现,有的人也不爱学,但他就是会。他百分之八十的时间都在打游戏,用百分之二十的时间随便看看书就能做题。也有可能是家庭因素,但是你又会发现有的人家长每天不是忙生意就是打麻将,孩子照样爱学习。还有可能是生来智商高,这就更不靠谱了,智商高的数学就都学的好吗?学的好的就智商一定高吗?无关的两个条件。

人的大脑生来是有缺陷的,最大的缺陷就是喜欢合理化。最经典的心理学测试,关于纵火案的凶手以下两项哪一项概率更大:

1.她是一个保姆
2.她是一个保姆并且和房主有仇

很显然是第一个,但是我们大脑会想当然的认为是第二个,因为第二个细节更丰富,更合理化。从工程领域来看,这类问题尤甚,任何问题都要找到一个合理地发生理由。

工程领域面对的是一个越来越庞杂的系统,组成部件繁多,专业划分细化。但是在系统管理上沿用的还是“海恩法则”,这个法则被挂在我们每一个工作现场。且不说海恩法则的提出背景是工业时代,而我们现在已经处于信息时代。光看海恩法则,我们也是过分的强调了“事故的发生是量的积累的结果”,而完全忽视他强调的第二条:再好的技术,再完美的规章,在实际操作层面,也无法取代人自身的素质和责任心。

第一条其实就是墨菲定律的另一种解读方式。“每一起严重事故的背后,必然有29次轻微事故和300起未遂先兆以及1000起事故隐患”,然后不论发生什么事故,不管是不是具有典型性,首先问责相关人员,然后大范围的开展隐患排查。排查有用吗?当然有用,此类问题绝对不会再发生。可是问题是,排查过程中会不会又留下新的问题,比方说占用了其他工作的时间。我经常说一个马掌钉输了一场战争。那么每场战争都要把马掌钉当作一个重大的问题来研究吗?所以更多时候,对于海恩法则第一条的滥用,还是源于我们大脑本身的缺陷。而完全忽视第二条,则是因为管理者对于人的问题并无良方,只能使用技术手段去解决技术的问题。

不过,我也并不因为随机性就持有的宿命论的观点。虽然随着信息化的深入,越来越多的人认为我们有可能只是活在更高级生物的模拟器中。马斯克甚至认为我们活在真实世界的概率只有十亿分之一。我对十亿分之一的概率保留意见,但是对于生活在模拟器中的假想持积极态度。

回到现实世界,我个人的人生观是在心态上,我们可以随机一点,但态度上当然还是要规矩一点。这也是海恩法则的两条核心观点。心态上随机,是因为很多事情其实并不在我们控制,或者说只能是看起来像在我们控制。这些事情,只有在事后站在上帝视角我们才能了解事情的全貌。毕竟对于庞杂系统,没有非常简单的因为所以,都是多因素相互作用。这是“听天命”。但在我们可控的范围内,有一个端正的态度最起码能削减影响事物发展的负向因素,虽不一定能推动事态发展,可毕竟是减少了事态发展阻力。这就是“尽人事”。

《人民的名义》里我是比较欣赏孙区长那种淡淡然的人生态度。只是他过于淡淡然了,本能以一个大隐隐于市的心态做出一番事业,结果他用于在了对于自己晋升无望的合理化解释上。不得不感慨大脑真是个BUG多多的器官啊。

注释:
当然,后来有实验表明猴子其实偏爱“s”键,它们打印出的东西以字符“s”居多。不过正如“温水煮青蛙”的理论一样,这并不影响我们对于理论的理解)

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