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《失控》笔记 第 22 章 预言机(PREDICTION MACHINERY)

(2011-12-02 18:11:55)
标签:

失控

学习

预测

复杂系统

分类: 《失控》笔记

22.1 – 接球的大脑(Brains that catch baseballs

22.2 – 混沌的另一面(The flip side of chaos

22.3 – 具有正面意义的短视(Positive myopia

22.4 – 从可预测性范围里挣大钱(Making a fortune from the pockets of predictability

22.5 – 前瞻:内视行动(Operation Internal Look, Ahead

22.6 – 预测的多样性(Varieties of prediction

22.7 – 以万变求不变(Change in the service of non-change

22.8 – 系统存在的目的就是揭示未来(Telling the future is what the systems are for

22.9 – 全球模型的诸多问题(The many problems with global models

22.10 – 舵手是大家(We are all steering

 

    本章终于讲到了关于“预测”的问题!没想到 KK 的导师是 工生命运动之父 - 多恩.法默(J. Doyne Farmer

 

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KK与法默一起讨论什么是预测。他们认为预测是控制的一种形式,通过预测未来,活系统能够改变其姿态,预先适应未来,以这种方式掌控自己的命运。约翰.霍兰德认为:“复杂自适应系统所做的,就是预测。”

    当对方抛起一个球时,你是如何接住的?人在长大的过程中,其大脑里不断的形成各种各样的模型,从某种意义上,我们大脑所编制出来的球落点模型,与牛顿的公式没有本质区别,只是试用范围不同而已。牛顿的公式同样也有适用范围!

    所以,学习是什么?就是通过反复的练习,建立你大脑里的一个模型,来处理一个事物。有人练习1万小时成为钢琴家,有人在某个行业浸淫几十年获得行业的走势模型。有了模型,就可以预测!

    尤其对混沌理论(ChaosKK和法默认为,一方面混沌理论让远期预测成为不可能,另一方面,混沌中也存在着秩序,可以做短期预测。也就是说,内在的复杂性是混沌系统“真正的”复杂性。它造成晦暗的不可预测性。另外一种复杂性是混沌的另外一面 掩盖着可利用秩序的表面复杂性。

    正是这种思想,开启了用计算的方式,预测股票走势的一股浪潮。法默和朋友诺曼.帕卡德(Norm Packard)在二十世纪七十年代,建立了一个“混沌社”(Chaos Cabal,该小组研究轮盘赌

 

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诺曼.帕卡德(Norm Packard

他们通过编码,模拟旋转的轮盘和小球,在鞋子里装了一个小计算器,来预测小球走势。这个曾一度被搬到电影上的场景,出现在了KK的笔下。法默通过研究轮盘赌,得到预测未来的三个重要论点:

- 首先,你可以抽取混沌系统内在的固有模式,取得良好的预测。(First, you can milk underlying patterns inherent in chaotic systems to make good predictions.

- 其次,进行一次有用的预测用不着看得太远。(Second, you don't need to look very far ahead to make a useful prediction.

- 再次,即使是一点点有关未来的信息,也是非常有价值的。(And third, even a little bit of information about the future can be valuable.22.2-P631

以上的论点,总结下来,就是第三小节的标题:具有正面意义的短视!(Positive myopia。所以,“看得远并不意味着看得好”("seeing further is not seeing better.。我们每一天都在有限的信息里,对商业、政治、技术、生活,进行着预测和决策!一个推荐的策略是:可以先设计一些一般的指导原则来应对那些看起来一定会在“下一步”发生的事情,等那些极端事例真的发生时,再来应付。

在美国的七十年代,基于“正面意义短视行为”的预测公司开始渐渐的兴起!他们首要目标就是股市。

 

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    预测公司的算法,就是抓住飞逝的一点点秩序,然后利用这个转瞬即逝的原型来挣钱。这里的秩序,也是某种“模式”。法默把这种“概括模式搜寻能力”称为“直觉”(intuition

    在第6小节里,KK推崇了西奥多.莫迪斯(Theodore Modis1992年的一本著作《预测》(Predictions

 

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         书中,莫迪斯认为从复杂网络中探索有序性的三个重要方面:

-          不变量(Invariants- 例如,一天24小时就是一个绝对的不变量。

-          成长曲线(Growth Curves- 缓慢的诞生、迅速的成长、缓慢的衰败……

-          循环波(Cyclic Waves- 例如波动的经济周期

这三个因素,让你能理清窥私复杂系统的脉络!例如:在股票市场里有一种简单的预测模型就是:“涨就一直涨,跌就一直跌”,它要比随机碰运气运作得好。

在第78小节里,KK 阐述了两个重要观点:

1、  一个活系统适应(变化)的目的,就是为了存续(不变)A system (nonchange by definition) adapts (changes) in order to persist (nonchange) 归根结底,适应性,就是利用信息来应付环境的不确定性。而信息就是数据,数据一旦流动,就创造出透明。社会一旦联网,就可以了解自己。也许,“智能”就是在这样的信息流动中“涌现”的!

2、  有机体(或任何活系统/复杂系统)存在的目的,就是为了揭示未来。

在最后小节里,KK 重新聚焦全书的主题 失控!只有具备自学习、自进化、自成长、自适应能力的系统,才是活系统。要模拟这样的活系统,通过外在的控制是不行的。系统里的每一个节点,社会里的每一个人,才是真正的“舵手”。这些群体节点联结成的网络,能够学会预测即将发生的事情,这是一种通过集体智慧的学习!

学习就意味着生存。(learn is to live

这是我迄今所看到,对“学习”之意义,最深刻的描述!

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