思維模型12 - 如何理解不確定？
Randomness 的意思是隨機性，此概念經常用於統計學中，但這裡作為思維模型，除了統計中的隨機性的含義，更是包括了不確定性的概念在裡面。礙於本人粗淺的認知水平，認為不確定性放在這裡更為合適，所以下文主要以不確定性作為主要陳述。如有其他不同的看法，可以隨時交流指出。
不確定性到底是什麼？
確定性
為了講明白不確定性，我們先了解一下更容易理解的確定性。確定性定義為「好無誤差的完美知識「或」沒有疑惑的精神狀態「，說得簡單點就是我們上學學的很多課本上的知識，很多都被我們默認為是具有確定性的。例如，明天早晨太陽升起，比如一張桌子長140釐米，一個人的身高180釐米等等。雖然很多科學的研究也都致力於找到一個確定性的知識，但現實往往是殘酷的，總以為事情已經確定的時候，總會出點新狀況。
確定性有著明確的邊界，那就是它只存在於人類的邏輯思維當中。例如，數學中的研究對象都是一些現實中不存在的，除了我們所熟知的數字不用說，還有幾何中的點線面等概念都是這樣，它們只存在於我們大腦中，是一些非常理想化的模型。而作為揭示現實的物理學則更能說明確定性的邊界，物理學中雖然使用實驗作為證明工具，但實際上實驗只能近似的證明某些理論的真實性，而且這些理論仍然要加上一些理想條件的假設。其實物理某種程度就像數學一樣，都是人類通過邏輯思維推導出來的結果。
確定性的世界如何形成的？
既然世界隨處可見的不確定性，為什麼我們的大腦總會認為確定性纔是世界的主流呢？其實有3個原因，第一是危機感，第二人類本能，第三忽略了語言與現實的差距。
原因一，確定性的誤區首先來自大腦對於不確定性的危機感。人類早期的時候，時時刻刻都面臨著生存的風險，那時候的人們可能上一秒還活著，下一秒可能就被野獸叼走了。而這就是典型的不確定性所帶來的危機感，確定性與不確定性明顯的不同就是可控，可預知。也就確定性才能在不確定的世界給我們帶來生活的希望。經過長時間的發展，人類花了很多努力將不確定性轉化為確定性。
原因二，我們有一種要給每一個現象找到一個簡單原因的本能。這點就比較容易理解，就像看到某些成功的企業，我們就在找他們能夠成功的原因，可能在於合理的管理，具有前瞻的高管；只要努力學習，明天就能提高成績；只要花心思追女孩，就能打動她的心；只要刻苦工作，就能升職加薪等等。這種動作很多時候並不是無意義的，它能讓我們找到對當下行動的理由，認為我們這樣做，就能達到我們的目的，這都是確定性來帶的結果。
原因三，語言是什麼？語言實際上就像是世界的模型，我們通過語言來描繪世界，但語言並不是世界。這就類似於積木，我們可以用積木模擬現實中的大樓，雖然兩者具有相似點，但我們可以輕易的分辨出積木大樓並不是現實中的大樓，兩者還有差別的，而且差別不是一點半點。語言也是一樣的，但我們在使用的過程中，卻忽略了語言與現實的差別同樣也是巨大的。
不確定性
說完了確定性，反過來瞭解不確定性就比較容易了。世界就是一個無數的巧合，有些確定性本質其實是大概率的不確定性，就像上文提到確定性的例子，按照不確定的說法則是明天早晨太陽大概率還能升起來。可能多種可能導致太陽沒有升起來，只是概率很小，確定性的我們把這個小概率都給忽略了。
不確定性代表著無法控制不可預測。對我們來說就像一把雙刃劍，一面是讓我們缺乏安全感，另外一面卻又讓我們著迷。缺乏安全感之相信大家讀了上文是能夠理解的，但是為什麼說著迷呢？賭博最吸引人的地方就在於不確定性，另外習慣模型如果使用不確定性的獎勵，效果會更好，很多已經參與創業的人沒辦法接受回到一家公司當員工，也是因為他著迷於創業的不確定性，讓他沒辦法忍受確定的付出和確定的收入，
啟示
不確定性是真實存在的
從不確定概念本身，我們知道了不確定性是真實存在的，而且大多數情況都是不確定性的。這就說明在百分之百的確定與一無所知之間，存在一塊灰色地帶。要謹記這塊灰色地帶，當我們缺乏這種不確定性思維的時候，很容易總結出錯誤的經驗，並使我們走進更嚴重的誤區。但另外一面也說明瞭，雖然我們不能百分之百確定，但這也並不代表我們一無所知，對於離確定性較遠的問題，我們需要獲取相關的知識，向百分之百確定去靠近，而不是直接去博那個小概率事件。
有些事情不能預測
思考問題的時候，永遠不能忽略偶然性的因素，就像上面說的灰色地帶，雖然我們可以不斷的將灰色地帶轉化為確定性，但隨機波動的可能性會一直存在。另外面對這種不確定性的時候，我們怎麼辦？學習一些概率和統計，這是一門在不確定性的世界尋找確定性的知識，這會給你帶來全新的視角。
在不確定中尋找確定
雖然不確定纔是世界的主旋律，但我們仍然可以在不確定的世界中尋找確定。比如從大數定律得知，一個獨立時間的隨機事件在大量重複後，它發生的概率就會趨於一個穩定的算是平均值。還有貝葉斯統計，是一種能夠在數據量不大的情況下計算概率的方法。另外還有一個能讓我們理解隨機性的重要工具是極限定理，即在大量樣本條件下，不論總體分佈如何，樣本的均值總是近似的服從正態分佈。換句話說，可能一件事情單獨看起來可能是小概率事件，但如果把它放進一個整體，它的不確定性可能就變成了確定性。
對於理性的理解
很多理性主義者的行動方式實際上是感性的。只要努力學習，成績就能提高。這是一個看似非常理性的判斷，表達的非常簡單直接，但實際上他們可能希望通過積極的行為能夠達到目的。這其中他們放大了人本身的力量，還有一點就是對於線性邏輯的篤定。但實際上可能根本沒有什麼線性邏輯，因為他沒想到除了努力學習還有學習方法可能更重要，還有可能是因為題目難度不同導致成績不理想等等，不確定的因素簡直茫茫多得數不過來。
有些理性主義者可能會找一些證據來證明這個線性邏輯是對的，有的成績好的人就是非常努力。但有沒有想過這是倖存者偏差，還有很多努力程度不亞於那些成績優秀的學生成績仍然不好，導致直接被忽視了。
正視不確定性
學習不確定這個思維模型並不是為了在這裡潑冷水，學習它是為了能夠以正確的角度的看待不確定性。單純的看概率是沒有意義的，我們必須在看概率的同時考慮它所帶來的收益和風險。這兩者也存在不確定性，其表現為這兩者的關係是非線性的。有些事情收益大，但風險少，也有些事情收益小，而風險大。我們可以從大數定理獲得啟發，不斷下注那些收益大而風險小的事，規避那些收益小而風險大的事情，這樣可以在長期的持續的下注中獲得長遠的收益，所以人生不是一鎚子買賣，不要想著一下子就成了。
只有一天的努力學習，可能成績並不會提高，但是如果長時間的努力，成績必然會有所提高。反過來想，有的時候沒有結果，可能並不是不努力，有什麼東西沒做好，可能只是你的運氣不好，多做幾次可能就會有結果了。
這就像一個德州撲克的高手，他們很多情況會在不同的局輸一點點錢，但是總會在某一局贏下大量的賭注。反觀一些新手，可能會在很多局贏一點點錢，然後在某一局輸掉一大筆錢一個道理。
總結
我們一直認為最常見的是確定性，但實際上這只是一種思維誤區，生活中更常見的是不確定性。確定性能帶來安全感，能夠給生活帶來希望，我們經常把不確定性忽略也是因為這點，人類為了尋求安全感，從古代到現代花了很多時間將不確定性轉化為確定性；第二，我們總是喜歡給一個事情找一個確定性原因的本能；第三，語言實際上是世界的一種模型，但我們在使用的過程中很容易將兩者的差距給忽略掉。
不確定性就像一個雙刃劍，除了讓我們缺乏安全感，也能讓我們為此著迷。我們要意識到生活的方方面面都存在著不確定性，不能因為概率小而認為它不存在。我們要承認有些事情是無法預測的，但同時也意味著雖然不到100%的確定但我們仍然對它有一定的認識。通過學習概率和統計，我們可以在不確定的世界尋找確定。
很多理性主義的人的做法實際反而出自感性，事情就不符合線性邏輯邏輯，如果過度信服線性邏輯容易讓我們忽略更多有用的信息，從而導致走進更大的誤區。單獨看概率是沒意義的，要結合收益和風險一起看，利用統計和概率等思維模型正確的看待不確定性。
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