方法:如何提高預測和判斷能力

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方法:如何提高預測和判斷能力
《哈佛商業評論》的一篇文章認為,要想做出好決策, 首先需要瞭解兩件事:不同的選擇會帶來怎樣的結果,以及你對這些結果的滿意程度,即“決策需要預測,也需要判斷。”文章中還介紹了3個原則,幫你提高預測和判斷的能力:

第一,對任何事都別那麼確信。諾貝爾經濟學獎得主、心理學家丹尼爾·卡尼曼(Daniel Kahneman)曾表示,如果他有魔法,他最想消除的偏見就是過度自信。如果你發現自己在決策時過於自信,可以檢視下自己的決策邏輯。當你對自己的預測結果不是很確定時,你還會思考什麼?你是否會為不同的結果提前做準備?

第二,瞭解先驗概率(prior probability)。先驗概率,就是指根據以往經驗和分析得到的概率,當你做決策前,可以問一問“一般來說,不同結果出現的概率是多少?”比如,當你考慮要不要投資一家創業公司時,要問清楚:初創公司的失敗率(或是成功率)是多少?文章作者認為,預測和判斷的重點在於,不要讓某個決策的特別之處“淹沒”了你的分析,你應該以類似案例和基本概率為起點,再考慮自己決策的特殊情況。

第三,學會從概率的角度進行思考,甚至可以學習一些與概率有關的基礎知識。有研究顯示,即使是基礎的概率訓練,也能提升人們的預測能力,幫你避開某些認知偏誤。這個原則,還有助於實施前兩個規則;你能更好地表達自己的不確定,並從數字的角度思考“一般來說,不同結果出現的概率是多少?”

為什麼好點子多了反而會釀成餿主意

對創業公司來說,要想在市場上立足需要一個好點子,但太多的好點子放在一起有時反而會釀成一個餿主意。這是美國網路應用公司 37signals 聯合創始人傑生·弗裡德(Jason Fried)的觀點,他在《中歐商業評論》的一篇文章中說,當創業公司開始習慣對一個又一個的好主意說“是”,又不重新審視是否要放棄先前的專案時,必然會導致之後出現複雜的問題。

弗裡德說,如今在軟體發展領域,經常會出現這樣的情況:完成一個設置之後又有一個設置,點擊一個選項之後又是一個選項,這種堆疊是公司拒絕做出選擇,而且不為用戶卸載雞肋功能的後果。“(他們)美其名曰定制化,實則通常是一個‘和’加上另一個‘和’而已。”

弗裡德建議創業者,在增加新專案或選項時,強迫自己認真考慮每件事的價值,最好能養成這樣一個習慣:“每通過一個好的想法,就強行換掉一個已有的想法。” 也就是把“和”變成“或”,只有權衡了每件事情的相應價值,你才能選出更值得投入的好點子。這種思考方式也能幫你確認自己到底有多想做成一件事情:你是否願意為此而放棄其他事情。

 

人工智慧專家:真實的AI沒那麼神

在瑞士達沃斯召開的第48屆世界經濟論壇年會上,麻省理工學院舉辦了一場對談,參加對談的有創新工廠CEO李開複、穀歌雲首席科學家李飛飛、DeepMind聯合創始人穆斯塔法·蘇萊曼(Mustafa Suleyman)等人。李開複在自己的公眾號分享了專家們對人工智慧的看法。

DeepMind團隊前段時間推出了AlphaGo的進化版本AlphaZero,一種可以從零開始,通過自我對弈強化學習的新演算法。據說,AlphaZero在8個小時訓練後就擊敗了AlphaGo。DeepMind聯合創始人穆斯塔法·蘇萊曼被問到,AlphaZero的強化學習是否真的證明可以不要訓練資料?以及能不能用在更廣闊的領域?穆斯塔法表示,AlphaZero沒有那麼神,外界對它有點誇大了。它要想工作,必須滿足三個前提:可預測環境(圍棋規則)、清晰獎勵系統(輸贏)、無變數(variability) 。而且,AlphaZero也並不是外界說的不受監督,它的監督來自於它的結構和訓練環境,這些依賴強化學習的具體方法,在現實生活中效果不是很好。現實生活中我們沒辦法提供模擬器,進行海量訓練來形成演算法。穆斯塔法表示,他們正在探索遊戲之外的應用,但是很難,因為真實世界比遊戲複雜很多。他預測三五年內,強化學習是完全沒法普及應用的。

谷歌雲首席科學家李飛飛認為,人工智慧還是一個新領域,只發展了60年左右,人工智慧的理想是讓機器變得智慧,模仿人類智慧解決問題,讓人類的生活變得更好。她提醒大家,目前人工智慧還不能理解語境、複雜的知識,要識別人類的情緒、感情和動機,人工智慧還有很長的一段路要走。李飛飛引用一位在人工智慧領域有40多年研究經驗的同事的話,評價了當下我們對完美的人工智慧機器的定義:“一台能做出完美食物的機器,雖然房間已經著火了。”

 

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