本文讨论三个问题——
1、为什么需要提升预测能力？
2、预测未来到底要预测些什么？
3、怎样提升自己的预测能力？
这两天恰好看到了两份讨论“预测”的文章和书籍，文章一针见血、书籍翔实精彩，不少想法非常有见地我觉得很值得分享给更多人。同时，我自己作为一个因曾经的预测而至今受益、也正在根据自己对未来的预测而生活的人，也有一些不同角度的想法，我觉得值得拿出来跟大家讨论一下。
一、为什么需要提升预测能力
对于这个问题，我觉得李笑来的文章给出了在我看来可能是最好的答案——为了避免被困在永恒的当下。
你对未来有一个自己的预测＋未来与当下之间有时间差＋你从现在就开始根据自己的预测早做积累＝活在未来。如此，你将很有可能因为自己的预测、自己的执行力加上时间差带来的他人一时赶不上的积累，在未来收割自己应得的红利。当然，活在未来不等于活在正确的未来，除非你做出了正确的预测。（“未来”的英文是Future，同时Future还有“期货”的意思，未来是期货，多么形象哇～）
于是，疑问产生了——我怎样知道自己的预测正不正确？基于当下而活，至少无大错、很安全；但如果基于我自己的预测而活，一旦方向错了，岂不越偏越远？
所以，一方面，我们需要走出舒适区、接受一定的风险；另一方面，真正关键的问题在于提高自己的预测能力。
二、预测未来到底要预测些什么
想要提升预测能力来让自己活在未来，至少首先需要想清楚到底要预测什么东西。我的答案是，预测变与不变。
所谓预测“不变”，指的是判断哪些东西是贯穿时空不会在未来改变的。也就是以前这样、现在这样、以后还是会这样，山无棱天地合乃敢与君绝的。对于这样的预测，就应该追加投入、持续加强。
我这些年有一个说来挺平常的对“不变”的预测——思维能力一定会让自己这辈子都受用。这个预测不难做，但我是真的相信自己的这个预测，然后这几年一直在根据这个预测决定自己的方向并做着各种努力。缘起是本科时的辩论经历。大一大二的时候我的校园生活只有辩论没有其他，连暑假也一天十几个小时一周7天地泡在辩论论坛上破题立论，思维能力有了不少锻炼。于是我慢慢开始感受到思维能力提升给自己带来的诸多好处。所以，我开始相信思维能力不仅在辩论上有用，在未来在其他方面会有更多的发挥空间。于是我没实习也没找工作，做了一个看似不太靠谱的选择——从金融跨考外国哲学硕士。因为当时的我朴素地觉得哲学家的思维和格局会带给我更多思维能力的提升。最后，哲学学术上我并没有我们班的很多同学做得那么好，但我确实收获到了最初想要的东西。而现在，我业余时间阅读更多各种学科的书——计算机、数学、心理学、社会学、宗教学……也依然是基于对这一“不变”的预测并践行——我相信思考能力的重要性，而多元的学科结构会带给我更不一样的思维视角。
所谓预测“变”，指的是判断哪些东西在未来会往具体哪个方向改变、或者是会有什么样的变化趋势。这方面凯文凯利的《必然》一书是典型，虽然他在这本书中的不少预测比较抽象。对于这样的预测，应该认准了就趁早准备、持续积累。比如，智能手机还没来得及完全崭露头角就开始做app的那帮人，不可谓眼光不超前！
大多时候我们谈预测的时候谈的就是对“变”的预测，很少有人会把对“不变”对预测也当作预测。但在我看来，对“不变”对预测反而是更加重要的，因为“不变”的往往是规律性的，反而可以从中推导出“变”；当然，也有时候可以从“变”来一定程度归纳出“不变”。
我有一个关于“变”的预测是基于“不变”——想要收益高，就必须以更低的成本获得更高的收益，我因此推论互联网行业前（钱）景大好，并选择了投身于互联网（虽然2014年才往这个方向准备也谈不上有预见力，而且各路大v对互联网的吹捧对我而言不无影响）。我的推论逻辑是这样的：想以更低成本获取更高利润，途径之一是让边际成本趋零并让收益有趋近无穷的增长空间。比如，基金经理赚钱，因为从管理一个亿变成10个亿获得更多收益时，投入是同样的；知名作家如大v也能赚钱，因为同样的文字写完，第一个人读和第1万个人读对于大v而言是没有更多成本，但收益上升；互联网就是这样一个行业（或者说领域？），做得好的话可以以趋零的边际成本服务更多受众获取相应利润。其实现在看来，这些不但边际成本趋零，事实上有一些边际成本还能为负。BTW，好的科学家和程序员以后也会更值钱更值钱，因为他们的同一份技术可以近零边际成本地让千千万万人用。其实这个“不变”的规律我认为完全可以用来帮助预测自己的职业前景和未来空间。
我认为我的预测是对的，所以我为之投入；如果最后是错的，那这个就是我付出的成本。人几乎都是依据自己的预测做事的——为什么要做这个项目？因为预测一定时间内这个项目会带来某方面的正向变化；为什么要点好外卖？因为预测到自己会饿、吃了饭能饱这是不会变的。真正的差别只在于预见力有多远、多准，获得的时间差有多少、有没有在此期间扎实地积累准备起来。
三、怎样提升自己的预测能力
所谓预测，其实我觉得只有两条路，而这两条路有时候是交织在一起的——1、基于过去（统计）预测未来；2、基于逻辑预测未来。
所以，提升自己的预测能力的方法变得无比清晰——提高自己的归纳能力、提高自己的演绎能力。（所以归根到底还是要提升思维能力是么！这算哪门子方法论……）
没错，本质上还是思维能力的提升，我认为预测能力是以一定的思维能力为前提的。思维能力我真的认为很重要，也是在未来“不变”的点。这不是方法论，而是大原则。以下主要根据《超预测》一书简单分享一些关于预测能力提升的方法论。（需要《超预测》一书英文版的朋友欢迎去我的公共号回复“超预测”三个字获取下载链接的自动回复，中文版多个电子书平台、纸质书电商都有购买。）
第一步：学会用外部视角和概率思维看问题
所谓概率思维，我总结下来最核心的地方在于数字精确地以概率和数学期望来做预测。21%和77%都是可能，但完全不同，现代社会一切事物都是概率问题。如果你是文科生，有兴趣的话也可以了解一下贝叶斯定理的思维方式。（学好概率论真的很重要，我最近也正在重启概率论的学习中，欢迎学友）
外部视角其实就是背景概率，比如大数据就能为决策提供了一个靠谱的背景概率。布什离任后支持率上升，是否说明共和党表现良好？——然而根据历史数据发现，绝大多数总统离职后支持率都会回升。对于这一方面，我觉得可以总结为这四个参考步骤：1⃣️找到参考类；2⃣️评估结果分布；3⃣️作出基础预测；4⃣️从内部视角根据具体情况调整预测。
关于概率思维和背景概率，可以参考我简书中《为什么90后创业很难成功》一文，全篇围绕的即是这个主题。
第二步：学会用费米方式做“拆分”
有人提了一个难题：芝加哥有多少位钢琴调音师？（是不是跟什么北京有多少辆汽车、上海有几个加油站之类的面试题异曲同工！！！）
物理学家费米分析认为，要回答这个难题，需要知道：
（1）芝加哥的钢琴数量；
（2）每年给钢琴调音的次数；
（3）给钢琴调音需要的时间；
（4）钢琴调音师每年平均工作时间。
根据前三个数据计算调音总工作量，再除以最后一个数据。这样一来，一个问题被拆分成四步，每一步又可以继续拆分出若干步，直到每一步都可以估计出一个相对靠谱的数字，汇总得出一个评估数值。这个过程就是费米方式。
这种拆分的思维方式非常实用，很多时候指标拆解也是这样拆的。但难就难在培养出这样的拆分能力和对基础数据的掌握和推算。
第三步：根据信息更新不断调整预测
这个是以预测是精确的概率数值为前提的，迈小步、勤更新、参照其他预测会让预测更有机会贴近真实。
其实还有更多方法论的具体细节，请参考《超预测》一书。愿我们、我们的朋友都能成为大预测家，互相碰撞出精彩的火花、做出更远程和精准的预测。
