前言

越不想被猜中，越容易被猜中

猜心机（ outguessing machine ）的出现始于一场乱七八糟的实验室意外。戴夫·哈格尔巴格（ Dave Hagelbarger ）是一个来自俄亥俄州的瘦高个小子。 20 世纪 50 年代，他在加利福尼亚理工学院念书期间，曾在新泽西默里山（ Murray Hill ）的贝尔电话实验室（ Bell Telephone Laboratories ）工作。实验室有严格的规定，要求工程师在上班时要系领带。哈格尔巴格围着钻床工作，为免发生缠绕事故，所以系的是领结。

当时哈格尔巴格正试图设计一种新型的计算机内存。他做实验用的真空管必须经过一个周末加热到 400 ℃。星期一，当哈格尔巴格回到实验室时，发现加热机周围黏糊糊的，一片狼藉。粗心的助手在贵重的真空管烤炉的托盘里留下了一对乙烯基手套。几个月的工作就这样白费了。

哈格尔巴格感到异常沮丧，于是，他休了几天假来读书和思考。在此期间，他决定，自己的下一个项目是制作一台能够读懂人心的机器。

他的这个想法来自 1950 年 11 月刊的《惊奇科幻小说》杂志（ Astounding Science Fiction ）里的一篇文章。那期杂志的封面是一朵高耸的蘑菇云。而那篇文章的作者库普林（ J.J. Coupling ）推测，计算机可以通过分析现有乐谱的统计模式，炮制出类似但全新的谱子，这样人们就能运用计算机创作音乐了。

库普林在文章中写了一些自己用骰子和随机数字表偶然生成的音乐片段，一年之后，先锋派古典音乐作曲家约翰·凯奇（ John Cage ）用《易经》做了类似的尝试。库普林指出，随机性并不那么容易实现。“举例来说，你要求某人生成一组随机序列数字，”他写道，“对这样的序列做统计研究表明，这些数字完全没有随机性。由此可见， 写出一长串没有侧重或者没有关系的数字是超出人类能力范围的。”

哈格尔巴格认为，这些想法很耐人寻味。不过跟大多数科幻小说迷不一样，他根据这些想法动起手来——开发了一台机器来预测人类的选择。这台机器可以和人们玩老式校园游戏“猜硬币”。首先，两名玩家甲和乙在拳头里藏着硬币，人头朝上或字朝上。然后，两人同时摊开手掌。根据事前约定，如果两人手里的硬币都是人头朝上或者都是字朝上，甲赢；而如果一枚人头朝上，一枚字朝上，乙赢。

哈格尔巴格把这台机器叫做“猜心机”，它是个笨重的长方盒子，差不多有 1 米高。盒子正面有两盏指示灯以及标着“＋”、“－”记号的两个按钮，对应人头和字的选项（见图 0-1 ）。机器所扮演的角色是玩家的对手，也就是说，它的回路必须预测自己的人类对手会怎么做。人们可以选择“＋”或“－”，并大声说出自己的选择，然后按下自己选择的那个按钮。机器就亮起一盏指示灯以代表它的预测。

让人们大声说出选项的要求仅仅是个噱头。凭借 20 世纪 50 年代的技术，这台机器是没办法理解人类语言的，并且它早在玩家张嘴之前就作出了预测。

因此，与这台机器玩猜硬币的最佳策略是随机出招，每次都以 50% 的概率选择人头或字。大部分玩过猜硬币游戏的孩子都知道这一点。“这台机器的策略是基于两条假设。”哈格尔巴格解释说。

（ a ）人们玩猜硬币游戏不可能做到随机。他们会受到经验和情绪的影响，所以出招会有模式。例如，有些人连赢两次之后，倾向于“相信自己的幸运招数”。另一些人则觉得，不应该“冒险赌运气”，所以改变了自己的招数。在这两种情况下，只要人们的行为一贯如此，机器就能逮住他们。

（ b ）为了让人们难以击败自己，机器只需要在自己获胜时试着预测，而在失败之后随机出招就可以了。

（ a ）假设侧重于进攻。机器逐渐分辨出对手的无意识模式，并利用它来预测。（ b ）假设则侧重于防御。如果机器碰到自己猜不透的玩家，就简单地切换回随机出招，这样也有 50% 的胜算。

接下来的几个星期，哈格尔巴格成了办公室的“黏人虫”，整天缠着同事，让他们跟机器玩猜硬币，因为他需要大量数据来证明机器能够猜中。为了提高机器的吸引力，他在机器顶端新增了两排指示灯，足足 25 盏。如果机器赢了，它就亮一盏红灯；如果人赢了，它就亮一盏绿灯。和机器玩的最大挑战是，人们要抢在机器之前点亮一整排指示灯。

有一位科学家把自己的午休时间全耗在这台机器上了。另一位科学家则设计了一套“随机”提出是非类问题的系统，比如，“我今天早晨戴的是红色领带吗？”是或否的答案可以转换成人头或字，也就能让他的出招更随机。玩了 9 795 次以后，哈格尔巴格报告：自己的机器赢了 5 218 次，胜率为 53.3% 。虽然机器的优势很小，但它的获胜在统计上是决定性的。

哈格尔巴格的一位上司要求跟机器玩玩看，上司轻松地击败了机器。哈格尔巴格的一位同事说得好：“所有的科学家和工程师都知道，这是一种人尽皆知的‘综合征’：一碰上高层管理人员，任何实验都没有效果了。”

克劳德·香农，世界上最好的“骗子”

在类似于 20 世纪 50 年代的贝尔电话实验室这种地方，聪明人的奇思妙想总能激起天才的火花。约翰·皮尔斯（ John Pierce ）就肩负着一项特殊任务——把最好的点子汇集起来，然后激发想出这些点子的人们进行新一轮的头脑风暴。皮尔斯是毕业于加利福尼亚理工学院的工程师，同时还是鼓动者、励志演说家和生活教练。他碰到过最棘手的刺头恐怕就是克劳德·香农（ Claude Shannon ）了。有个不胫而走的笑话是这么说的，皮尔斯对香农说：“（对那件事）你应该做点什么。”

“应该？”香农回答，“‘应该’是什么意思？”

将近 40 岁的香农留着波浪头，样貌英俊，棱角分明。在贝尔电话实验室，他一贯想来就来，想走就走。实验室也并不干涉他这么做，因为香农发表了对美国电话电报公司（ AT ＆ T ）来说具有惊人价值的研究，因此没人会对他的这些个人小节问题有什么怨言。可以说，香农是我们“数字宇宙”的祖师级人物。

香农在麻省理工学院的硕士论文中描述了怎样在电路中对符号逻辑进行编码，而这些电路又是如何用二进制的 0 和 1 而不是十进制数字来进行运算的。他的这篇论文被视为计算机时代的一篇奠基性论文。

香农到普林斯顿大学的高等研究院做了一段时间研究员。当他的第一任妻子诺尔玛为爱因斯坦倒茶时，爱因斯坦对她说：“您嫁了一位才华横溢的丈夫。”

那时候，香农还没发表使他名满天下的《通信的数学理论》（ A Mathematical Theory of Communication ）。这篇 1948 年发表的论文建立了信息理论学。在香农充满革命性的愿景中，信息是世界的一种基本组成元素，与物质及能量的地位并驾齐驱，它遵从自身的规律。而信息的这些规律则成为互联网和所有数字媒体的运营基础。

依靠信息，香农提出了一种新的观察视角。当他以此来观察人类行为时，发现了一些意外惊喜。其中之一就是，人的行为往往有着高度的可预测性。

举例来说，香农发现，所有的自然语言都有很多冗余的和可预见的元素。当我们听他人讲话时，我们会静静地期待接下来的内容，并全神贯注地不放过任何意外言辞。这大概就跟如今的听写应用程序类似。

香农对语言的兴趣启发了皮尔斯。于是，皮尔斯以库普林为笔名，在《惊奇科幻小说》杂志的专栏里写了一篇文章。另外，他还在专栏里概述了计算机生成音乐的设想。此后，音乐理论家提出，听众在聆听过程中会不断根据前几个音符预测后几个音符。观众的音乐体验很大程度上取决于音乐是符合听者的期待，还是偏离其期待的。

一般的天才或许会在使他发家的一亩薄田里精耕细作，度过此后的职业生涯。香农则不然——其代表作一问世，他就放下了信息论，将自己的兴趣转向了计算机，在一定程度上，还转向了人类思维。“我们希望，”香农曾写道，“研究这类可以与人玩游戏的机器的设计能引发有关人类大脑运作方式的一些见解。”

香农花了大量的时间来设计奇奇怪怪的机器。 1950 年，他造出了历史上第一台国际象棋机，过了几年，又造了一对可以翻魔方的机械手臂。香农的 THROBAC （全称是 THrifty ROman numeral BAckward-looking Computer ）是一台能计算罗马数字的桌面计算器。他最著名的神奇发明“忒修斯”（ Theseus ）是一只能穿越铝制迷宫的机器鼠。“忒修斯”一出现便成了各类媒体的宠儿，香农本人还在一部短片里亲自演示了这只“老鼠”的奇妙之处。

接下来是 1952 年前后问世的“终极机”（ ultimate machine ）。好奇的观察者曾受邀来推动开关，把终极机打开，一只机械手就从机器里弹了出来，关上开关后便缩回暗门。这一超现实的演练注定要成为后人竞相效仿的“模因”。你可以试试用谷歌搜索“终极机”或者“留我一人机”（ leave me alone machine ）。科技馆里出售或展示着各种致敬版或山寨版的终极机， YouTube 上还有用乐高积木搭建终极机的视频呢。

像许多害羞的人一样，香农也有想出风头的一面。人人都知道他爱在贝尔电话实验室的走廊里骑独轮车，有时还会玩一下杂耍。有一段时期，他试着用弹簧单高跷作为往来办公室之间的工具。在不知内情的人看来，这是香农从科学天才到滑稽小丑的无缝切换，但其实他正在以自己的方式探索深奥的问题。而他所探索的这些问题之一便是：一台能猜中人心思的机器需要有多复杂呢？他的同事戴维·斯莱皮恩（ David Slepian ）提起香农时说：“我认为，他的智慧可以使他成为世界上最出神入化的骗子。”

人脑 PK 猜心机

香农在贝尔电话实验室结交的朋友屈指可数，戴夫·哈格尔巴格是其中之一。他们经常在哈格尔巴格的实验室吃午饭，还在那里测试各种有趣的精妙设备。有一回，哈格尔巴格给香农戴上了脑电图仪，想试试机器能不能绘测出香农的天才思维。结果，哈格尔巴格没看出什么反常的迹象。接着，两人把猜心机接到了脑电图仪上。而这台猜心机的电波看起来跟香农的特别像！原来，这是因为一台内部电机在以接近人类大脑α波的速度旋转。

香农自然因为猜心机而感到格外兴奋，他决定自己也造一台。不过，他并非单纯仿造哈格尔巴格的猜心机，而是有所改进。香农的机器跟同一个人连续多次对阵，猜对的比例是 65% 。改进版猜心机的优越性很快就一目了然，它成了贝尔电话实验室大受欢迎的工间休息项目。 20 世纪 50 年代，一大批自负的天才科学家、工程师和数学家源源不断地来到贝尔电话实验室。香农的猜心机由此成了辨识天才的“石中剑”。凡是自诩聪明的人，都会胶尽脑汁来跟机器比试一番。顶得住挑战诱惑的人很少，挑战失败时自信心不曾遭受些许打击的人就更少了。尤其神秘的是，只有香农能击败他的猜心机。

1953 年 3 月 18 日，香农在贝尔电话实验室的一份题为《一台读心机？》的备忘录里描述了自己的装置。他写道，匹配式游戏的历史颇为独特，还带点文学性。“计算机之父”约翰·冯·诺伊曼（ John von Neumann ）和经济学家奥斯卡·摩根斯特恩（ Oskar Morgenstern ）从博弈论的角度讨论过匹配式游戏，美国小说家爱伦·坡（ Allan Poe ）则在《窃信案》（ The Purloined Letter ）中从心理角度讨论过。奇怪的是，较之诺伊曼的方法，这台机器更接近爱伦·坡的方法。当爱伦·坡笔下的心理侦探故事中的主人公解开罪案谜题时，他们每每以此为前提： “当人们努力不想被预测的时候，总是能被预测的。”

在超级计算机能下国际象棋、能参加益智问答节目的当今时代，人被机器猜中心思已经算不得什么大不了的事。可在 20 世纪 50 年代初，机器的成功几乎不可思议，香农用“读心机”的说法准确地抓住了人们对这台机器的共同看法。人们玩香农机器的时间越长，它就越能准确地预测人们的想法。

贝尔电话实验室的曼弗雷德·施罗德（ Manfred Schroeder ）想要向来访的数学家弗里茨·希策布鲁赫（ Fritz Hirzebruch ）炫耀一番这台机器。头一轮，希策布鲁赫就连胜 13 局。难道香农的机器就这样碰上了对手？

事实并非如此，机器赢下了第 14 局。接下来的 17 局游戏中，它又胜了 16 局，这时候，机器已经领先于著名数学家了。希策布鲁赫不停地玩，结果无济于事。此后，他再也没能赢过机器。

猜心机 PK 猜心机

多年来，我偶尔听到有人提及香农的猜心机，很好奇它是否依然“在世”。我知道香农有囤积癖，他的房子里摆满了玩具、机器和纪念品等。他去世后，香农的家人把其“宝库”捐献给了麻省理工学院博物馆。我搜索了博物馆的网站，发现猜心机还在，标签上的名字叫“猜硬币机”。

尽管这台机器在人工智能历史上有着显赫的地位，但通常并不展出。为了看到它，我长途跋涉到博物馆的储藏室——马萨诸塞州萨默维尔市一栋好市多超市（ Costco ）那么大的砖盒子式的房子。这栋建筑没有窗户，内部装满了千奇百怪的发明和大学里各类轶事的纪念品，天花板的横梁上挂着一个巨型可乐罐，就像古代陈列室里展出的充气鳄鱼。

香农的猜心机是一个边长 0.3 米的有机玻璃箱，其顶部是不透明的黑色。如果你有些许极客式的幽默感，或许就能看出盒子上的灯和按钮构成了一张抽象的脸。两盏灯代表眼睛，一个按钮代表鼻子，黑色槽口上插着的红色切换开关代表嘴巴。虽说比当今的任何笔记本电脑都要重得多，但说它可携带也是完全没问题的。因为机器左侧有个坚固的把手，说明它能够被人们搬来搬去（见图 0-2 ）。

观众不仅能透过有机玻璃箱的每一面观察机器的运作情况，还能把机器翻转过来，看到敞开的底部——一捆电线整整齐齐地交织在一起，就像老式电话交换机。

香农使用了比哈格尔巴格的指示灯更好玩的计分机制：一套搞笑的蒸汽朋克式系统。它的运转机制和悬挂了一排钢球的桌面玩具“牛顿摆”相类似。每当机器或玩家获胜时，就有一颗钢球射进两根玻璃管的其中一根之中。当这颗钢球把动能传输给一排相同的钢球时，远端的另一颗钢球也就被送到了获胜列。而每一次获胜都能传来一道令人满意的“咔哒”声。

“要说猜心机能进行多大强度的智力活动，不妨举个例子来说明吧：人有 10 ¹⁰ 个神经元，最笨的行军蚁有 200 个神经元，而这台机器只有不到 100 个继电器。”哈格尔巴格这样介绍自己的机器。香农则在他的猜心机中把继电器的数目减少一半，他的机器只有 16 比特的存储空间，等于 2 字节，或 0.000 000 001 8 千兆字节。但就跟所有能够规划、思考、揣测、反悔的玩家一样，香农的猜心机足以击败人类对手。

香农的机器上标有“左”和“右”两个选项。当人们与机器第一次玩时，机器用快速旋转的换向器（不妨把它想成电子赌博轮盘）随机猜测。之后，机器会逐渐了解对手的无意识模式，这是它在储存对战胜利的记录并将其编码。你可以这么想，如果一位国际象棋大师把加里·卡斯帕罗夫（ Garry Kasparov ）每一次回应布卢门菲尔德（ Blumenfeld ）开局的做法都列表记录了下来，那么等到卡斯帕罗夫和布卢门菲尔德这两位国际象棋大师再次对弈时，他就可以预测卡斯帕罗夫会如何回应布卢门菲尔德的开局了。

贝尔电话实验室的两台猜心机都把猜硬币游戏分解出了 8 种基本情况。我从这 8 种基本情况里选择一种：假设你用同一种选择连赢了两次，接下来，你会作出何种选择？你可以坚持使用先前获胜的选择，也可以变换招数，理由大概是“连赢 3 次就不算‘随机’了”。

每当出现特殊局面时，机器就把玩家的决定记录归档。每个决定都用 1 或 0 编码，列入机器 16 比特的宝贵内存。对 8 种情况的每一种，香农的机器只存储最后两轮决定，就把 16 比特内存给装满了。

如果机器需要预测，它就查看玩家前两次碰到同样情况时是怎么做的。要是玩家两次都做出同样的反应，机器就预测他会再做一次相同的反应；要是玩家两次的反应不同，它就用自己不断旋转的电子轮盘随机猜测。

这两台猜心机的主要区别在于，香农那台更简单。哈格尔巴格的机器针对 8 种情况的每一种都记录各种结果出现的百分比。百分比越高，哈格尔巴格的机器预测对方重复此前做法的可能性就越大。这似乎听起来比香农二选一的方法更合理、更细致，但在实践上，香农的机器预测起来却更准确。

当面对新玩家时，两台机器都会花上一阵工夫来调查对方的情况，这是因为它们需要建立玩家的数字档案。弗里茨·希策布鲁赫之所以会在最初的几轮里特别走运，是因为香农的机器那时基本上是随机猜测的。

就跟小孩子会用玩具斗个输赢一样，香农和哈格尔巴格决定让两台机器比试一番，并且他们还造了一台“裁判机”来为两台机器提供完全相同的随机选择序列。“三台机器插到了一起，”香农说，“连续运行几个小时，人们押了小额赌注，周围时不时地还响起大声的欢呼。”最终，香农的机器取得了 55% 的胜率，这令他很高兴。

人类怪怪的“机械化”

当哈格尔巴格要为这项研究发表文章时，美国电话电报公司对“猜心机”这个名字提出意见，认为它听起来不够严肃。当时，以首字母缩略语为名的做法很流行。所以哈格尔巴格重新给它起名为“先知号”（ SEER ），即“ SEquence Extrapolating Robot ”的首字母缩写。这个名字是不是真的听起来更严肃一些，我将留给读者们自己判断。不管怎么说，“先知号”成了 1956 年《 IRE 电子计算机汇刊》（ IRE Transactions on Electronic Computers ）上一篇文章的标题。文中，哈格尔巴格提出了一个显而易见的问题：

为什么要制造这样一台机器？它玩的游戏确实不怎么让人兴奋，商业价值又几近于无。但如果给机器重新贴一个标签，我们就能把它从人类的对手变成努力取悦人类的仆人。

一个能够预测用户需求或欲望的数字仆人将会使人们受益良多！他举了下面这个例子：

我们很可能（哪怕可行性不大）能够设计出一个测量通信流量并据此进行调整的中央电话交换室，来减少通信带来的经济成本。该交换室可能会注意到，商业区的大多数呼叫出现在白天，住宅区的大多数呼叫出现在晚上。根据这一观察，它可以自行连接设备，但如果商业区晚上发生大火灾，它也能够重新进行调整。

在极端复杂的情况下，较之一开始就着手设计高效的机器，或许先让人们设计出像这样能通过自我学习变得更高效的机器会更容易一些。

这两段话对电话行业，事实上是所有行业所发生的情况，作了很有预见性的描述，设计出能够通过自我学习变得更高效的机器是 21 世纪的信条。

与其说猜心机展示了技术的力量，倒不如说它对人类灵魂进行了评论。我们所有人都在不断尝试预测他人的行为，同时又为自己保持一定的不可预测性。猜心机对我们的心计做了些许的戏仿——人类有点怪怪的“机械化”，拥有短期记忆，但欠缺精明。战略决策总是建立在前一次或者再前一次决策有效或无效的做法之上。猜心机的成功证明了这一概括并不离谱。

哈格尔巴格和香农意识到了很关键的一点：人类很难完全自动自发。著名导演安迪·沃霍尔（ Andy Warhol ）的“屏幕测试”（ screen tests ）就印证了人类右脑对猜心机的反应。沃霍尔为 20 世纪 60 年代的偶像们——鲍勃·迪伦（ Bob Dylan ）、苏珊·桑塔格（ Susan Sontag ）、艾伦·金斯堡（ Allen Ginsberg ）、小野洋子（ YoKo Ono ）和丹尼斯·霍珀（ Dennis Hopper ）等等架起了一台无声的黑白电影摄像机，但完全不指示他们做什么。这是演员的噩梦：没有台词，无事可做。看看镜头留下的结果，你会发现，几乎每一个演员都拿出了同一个破旧的“锦囊”——他们对着摄像机吞口水、眨眼睛、撅嘴巴、理着本来就很完美的头发。他们中的大多数人都努力要做出一副自然的样子，少数人则采取相反的做法，冲着镜头做鬼脸，比划手势。虽然这些动作耗掉了几秒钟时间，但接下来怎么办？他们陷入了标准的紧张无动作状态，尽管各自极力表现出冷静，但基本上他们却以相同的方式失去了冷静。

贝尔电话实验室的科学巨匠们对伪造随机性也有着与此类似寥寥可数的技巧。一旦那些众所周知的技巧用光了，他们就没有更多的自发性存货可借助了。因此，他们无力阻止机器预测自己的选择。

香农是个例外，也就是说，只有他一个人能够胜过猜心机。 1953 年，他在备忘录里揭露了自己获胜的秘密。就像禅宗射手一样，香农把自己变成了一台猜心机。他在精神上模拟机器的运作，弄清机器的预测。接着，他反其道而行之。“在精神上运行这一程序极端困难。”香农腼腆地承认。

考虑到机器的设计机制，一名完美的模拟者能有 75% 的胜率。无法达到 100% 是因为机器有时候会随机选择，而香农设法达到了 60% 的胜率。据说，贝尔电话实验室的访客们在玩游戏之前可以参考机器的简要操作说明，但即便如此，也没多大帮助。香农机器正面的有机玻璃板上有个里程表能显示累计得分。而永久保存下来的最终得分是：玩家， 3 507 分；机器， 5 010 分。

当我再次观察机器的脸时，发现自己之前漏掉了一条“梗”——红色的拨动开关很像舌头，香农的机器在朝着人类吐舌头。

大数据，无处不在的猜心机

今天，我们身边到处都是猜心机。你的智能手机里说不定就有一台。像苹果 Siri 这种人机对话程序看起来似乎特别有“人味”，那是因为人类其实比我们自以为得更机械。 Siri 根据各种环境下人在电话中的提问不断更新统计数据，它能够预测到许多用户的请求，但这也强化了 Siri 理解用户的错觉。 Siri 这一名字来自 SRI 国际公司，也即曾经的斯坦福研究所（ Stanford Research Institute ），该研究所的研究曾一度因接受中央情报局的资助而臭名昭著。

最重要的猜心机是所谓的“大数据”——一种无所不包的算法，它跟踪我们的每一个数字行动，以便预测接下来可以劝诱我们买什么东西。可以说，香农和哈格尔巴格的设备是最早使用“小型文本文件”（ cookies ）的——存储人们的过去选择以预测其未来选择的文件。香农的小机器提供的是你能主动选择玩与不玩的游戏；而冷冰冰的大数据所进行的预测则是很难选择退出的。

几年前，明尼苏达州的一位男士就被大数据狠狠地上了一课。他冲进明尼阿波利斯郊区的一家塔吉特百货商店（ Target ），要求和经理谈谈。“我女儿在邮件里收到了这个。”这位男士解释说。经理看了看顾客带来的东西，是塔吉特的促销邮件，他们每年都要发出几百万封，只不过这一封的收件人是当事人的女儿。信件看起来不构成任何伤害，是些可爱婴儿、婴儿家具和孕妇装的照片。

“你是想鼓励她怀孕吗？”男人气急败坏地说。他女儿才读高中，还没结婚。

经理道了歉，并说自己会查查看。通过调查，他得知塔吉特使用了预测分析。这一分析方法汇集了从顾客那里收集来的信息——顾客在网站上的浏览内容；在实体店里的购买行为；给客户服务打去的电话；使用优惠券或返点的情况等等。 分析软件解析这一大堆的数据，从中找到些许价值非凡的信息，以便塔吉特能够对单个顾客的未来行为作出有很强操作性的具体预测。

塔吉特有一手私密招数：预测哪些顾客怀孕了。因为怀孕的准妈妈们必须购买此前从不曾购买过的大量产品，面对的都是新东西，她们很难拿主意，这就让准妈妈们对广告、折扣和其他怂恿她们到塔吉特购物的东西接受度特别高。而待产期间依赖塔吉特的顾客有可能未来几十年都在塔吉特购买日常生活用品。

塔吉特的怀孕预测比随机猜测准确得多，尽管也并不是 100% 准确。猜测出现偏差是可以接受的。但要是令顾客因为错误的预测感到心烦不适，那就有点尴尬了。

过了几天，经理向那位生气的男士致电，再次表示歉意。“我跟女儿谈了谈，”那位男士说，“结果，我家里居然发生了一些我毫不知情的事情。我女儿的预产期是 8 月份。我该向您道歉才对。”

看看吧，这就是全新的人类生活境况。一家百货公司的软件猜得出一个女孩子怀孕了，女孩的父亲却不知情。我们到底是应该赞叹软件的算法太过聪明，还是该懊恼人类本身在彼此倾听和理解上太过笨拙呢？

预测分析的广告上说，软件能够找出大型数据集里人们无法注意到的关联，而这些关联可能并没有明显的情由。塔吉特的怀孕预测算法建立在 25 项产品的购买行为上，包括无味洗涤液和肥皂；钙、镁、锌补充剂；棉球；洗手液等。这些品目本身并没有太多意义。 50 岁的单身汉兴许也会购买补锌营养品。但如果女性顾客购买了上述 25 种产品里的若干种，那就极有可能被预测为怀孕了。塔吉特不仅能猜出哪些顾客怀孕了，甚至还能锁定预产期，并且误差仅为一两周。

预测分析的确是一种读心术，尽管它的目标并不是要把你耍得团团转。利用预测分析的机构永远不会让你知道它们猜测了你，操纵了你。据说， Visa 国际组织能够预测已婚的信用卡持卡人哪些有可能离婚，并将这些人纳入还款违约预测之中。不用说，它才不会委婉地把坏消息告诉那些可能即将分离的夫妇们呢。

“如果只是介绍孕期产品的话，”塔吉特的一位高管解释说，“我们了解到，一些妇女的反应很激烈。因此我们开始在所有广告里掺杂据我们所知怀孕妇女绝不会买的东西，以便让婴儿用品广告看起来是随机的样子。我们把割草机的广告放在尿布旁边，把酒杯的优惠券放在婴儿衣服旁边。这样一来，所有产品就好像都是随便选中的。此外，我们发现，只要孕妇认为自己没有被窥探，她就会用优惠券购买孕期产品。这是由于她以为，自己小区的所有人都收到了尿布和婴儿床的广告邮件。只要我们别让她心烦，这些招数就会管用。”

消费行为是一系列披着经济必需性外衣的冲动购买。在购物之前，我们并不总清楚自己会买多少，而“有人能预测我们的购物行为”的想法则让我们措手不及。如果店主了解客户并为其提供建议，那么就不会有顾客购物后抱怨了。这其中的区别在于：今天的数字化建议来自一种我们已知的相对简单的算法。这种算法提醒我们，我们的欲望和决定有多么机械，而正是这一点可能会令人不大舒服。新的预测机制不仅挑战了隐私的概念，也挑战了自由的概念。在消费社会，购物是自由意志的最高表现。网站猜到了我喜欢什么样的鞋子，我中意什么样的电影，我的自由会有所减损吗？当劳累的一天结束时，你要么享受有品味的生活，要么享受纯粹的自由。但鱼和熊掌，你无法兼得。

17 楼的秘密项目

35 岁的马克是一个英俊小伙，身家大约 500 万美元。他跟自己在密歇根大学时的恋人结了婚，居住在康涅狄格州格林尼治小镇，还生了两个孩子。就这一切而言，他实在很有资本傲慢，但他并没有。马克是一个聪明、外向、讨人喜欢的家伙。也许他唯一的缺点是跟父亲的相处有些问题。马克觉得自己今天特别走运，因为他正要做一件吸引他父亲关注的事情。

1999 年 11 月 10 日，联合包裹速递服务公司（ UPS ）首次公开上市，发行 1.094 亿股股票。世界各地的商人都疯狂地努力猜透彼此的心思，没有人真正知道该公司的股票应该卖多少钱。但在接下来的几个小时，市场必须为它造出价格来。因此这一团混乱里潜藏着财运。

马克坐在办公室的终端机前，目不转睛地盯着闪烁的数字。他是一位高薪读心师，在人们还不知道自己会怎么做之前预测他们最终会采取怎样的行动。在正式开盘之前， UPS 的股票估值为 25.5 美元。上午 10 点 03 分，第一笔交易价是 65 美元。一个半小时后，股价突破 70 美元。

马克相信股价会继续上行。这对他来说很重要，并且也是他认为自己今天无敌幸运的另一个因素，因为他恰好是交易公司老板的儿子。马克用公司的账户买下了 UPS 的大量股票。

他买下股票不是为了持有。马克在公司的自营交易部工作，这个部门的目标是低价买入股票后尽快高价卖出。可惜市场拒绝合作，他刚买下 UPS 的股票，价格就开始下跌。马克很快造成了大得吓人的亏空。

他对此的反应是，前一轮买得太好了，现在再买入会更好。于是他翻了倍，买了更多的 UPS 股票。

价格一跌再跌。一大群人朝马克聚拢而来——奖金和消夏的别墅都靠这场赌博了。马克似乎瞬间变成了一场小话剧的明星，可聚光灯对决策却是不利的。他发誓，为防止股市进一步暴跌，只要有必要，他会继续买入。他要靠自己撼动整个市场。

马克的父亲得知儿子的这一想法后，一个箭步冲下来关上了马克的电脑。

据称，马克的交易害得伯纳德·麦道夫投资证券公司（ Bernard L.Madoff Investment Securities ）损失了 400 多万美元。白发苍苍、为人谨慎的伯纳德开始质问马克。这危害的可是他伯纳德·麦道夫的好名声，不是马克的。“或许，我们可以把这一手用到‘ 17 楼’上。”他自言自语道。“ 17 楼”是伯纳德从不向人提起的秘密项目，运营人只有他自己。“没错，这其实挺好，”伯纳德再次肯定，“很适合‘ 17 楼’。”

不知何故，在伯纳德施展的“巫术”下， 400 多万美元的亏空消弭无形，再没给马克造成困扰。马克继续走着好运，直到 9 年后的可怕一天，他和自己的兄弟发现，原来父亲操纵着美国历史上最大的庞氏骗局 。两年后，这无情的丑闻最终逼得马克结束了自己一度完美的人生。

人类对随机性的感知

预测决定我们命运的随机游走似乎是一件很简单的事情。但事实上，并非如此，原因之一在于，对近似随机序列的预测，人的直觉往往会辜负我们的期待。而预测错误则有可能成为悲剧的源头。

近几十年来，心理学家们一直在研究一个乍听起来抽象得令人诧异的主题：人类对随机性的感知。他们研究了我们如何作出随机选择或任意选择，如何预测没法预测的事情，比如，股市、篮球比赛以及未来。事实证明，这个主题具有重大的现实意义。所有人都以这样或那样的方式在做着预测。可能进行预测的只是一件很简单的小事：一群人用剪刀石头布猜拳的方式付酒吧账单，预测得准的人就无需埋单了。预测他人的思想和行为，对赢得一次争吵、一场比赛，获得一次约会、一次晋升、一笔财富等都至关重要。很多时候，个人和企业的成功无非就是比另一个人或另一家企业猜得多几分准头。

本书将告诉你，如何运用心理学来提高预测的准确度。具体而言，本书关注的是怎样预测他人在尝试表现不可预知的行为时所作的选择。它将采用一套实用的方法，描述几条适用于诸多日常生活的简单原则。一旦掌握了这些原则，你就会了解到，看透他人心思很简单，也很有趣，甚至还能令你获益匪浅。以下是书中的几条简单原则：

● 选择题。出题人尝试把正确答案按随机顺序列出，但他们中的大多数人没办法成功做到这一点。所以，你有可能抓住这一点在猜测时获得优势。

● 办公室里的博彩。当你和同事们就足球比赛、大学生篮球比赛或者奥斯卡颁奖打赌时，他们的选择会有一定的可预见性。通常，你可以预见他人如何下注，根据预测拟定策略，从而赢下博彩。

● 游戏和策略。从网球到扑克，再到剪刀石头布，几乎所有游戏都包含了事后猜测的元素。预测到对手战略决策的选手将能够赢得积分和比赛。

● 洞穿金融诈骗。白领犯罪的主要手段就是虚构数字：虚报费用、做假账、在纳税申报上做手脚。当人们捏造数字时，数字会出现可预测的模式。能够辨识出这些模式的人就能迅速核查财务数据的可信度。

● 投资。如果投资者或购房者能意识到，从长期来看，市场价值是可预测的，他们就能击败人群，战胜市场平均收益水平。

本书提及的每一种猜测术都建立在一个简单的理念上—— 每当人们要作出任意的、随机的或者策略性的选择时，他们总会落入你能预测到的无意识模式之中。 EsyajQJEFREqoYdwIcoom7bB+cel03J5aq/SUXQKD5C0GKRcn+1JgBzJVuJ1QWci