果因论与风险控制

背景

关于这个话题的思考来源于一次意外，放在桌上的饮料不小心被手碰倒了，导致里面的液体流到了桌子上、手机上和裤子上。而昨天放在桌上的一杯牛奶同样也被我不小心碰倒了，连续两次发生的小概率事件让我开始分析事件背后的原因。

小概率事件

可以把手打翻桌上的牛奶这件事看作小概率事件，因为在过去的一年时间里，我有至少上百次把饮料放在桌子靠左的位置，而无一次出现意外。在生活中存在着无数的小概率事件，例如飞机失事，细胞基因突变，切菜切到手指，超市买到坏的鸡蛋。其中有些事件是可控，有些事件是不可控的。

果因论

从小被教育的是关于因果论，有因就有果。这个推理方向是顺向思维，当我们发现做某件事情就可以得到某个结果，于是把它记录下来，形成了一套知识体系。在这个知识体系中，一切变得可解释性，任何事件的发生都有一个确定的诱因，如果解释不了那就是因为认识的不够，具备的信息量不够多。

因果论的崩塌来自于20世纪爱因斯坦和波尔的争论——上帝掷骰子吗。爱因斯坦认为上帝不掷骰子，即世界是确定的，自然规则不可能是随机的，量子世界也是确定的。波尔认为微观量子现象是概率的，世界本质也是概率的。当今的理论来看，波尔的思想被证明正确。假设因果论完备，那么世界上万物的变化和事件都是设计好的，所有的一切从最初的创世以来就已经写好了结局。这个倒是有趣的观点，当人类知道自己的命运是注定的，可以选择积极态度，也可以选择自暴自弃，或者选择不相信，但无论选择哪一种都最终走向了确定的结局。

目前很多复杂的系统是难以解释的，例如摩擦力的摩擦因素从何确定，人工智能产生智能的底层原因是什么。学术界有些把训练人工智能比作炼丹，原因在于训练之前无法得知最终效果怎么样。一个模型复杂的结构，嵌套的层数，数据的质量共同决定了智能“涌现”的结果，然而把其中的任意参数（Dropout）删除10%并不影响最终展现的智能效果，反而展现更强的泛化能力。现在AI的进化，是通过无数次的训练，通过实验分析获取经验，从而逐渐明白不同的模块和处理方法可能会产生什么样的影响。就好比把一块石头放进装满水的瓶子里，水会溢出。你可以说这是再简单不过的道理，也可以说是因为水的氢键是极其稳定的导致难以压缩，分子间的作用力使水分子被挤出了空间。

果因论是一种反向的视角，由结果反推原因。现实世界很难理解，放到量子领域就是观测才会产生一个确定的结果，不观测永远处于概率叠加态。有了这个特性才会出现概率和未知的概念，不是任何事情都是能确定的。一个例子是，黑色的袋子里有两个球，一个白球，一个红球，手伸进去摸出红球的概率是多少。直观的概率是二分之一，但是假如强用因果论解释就是0%或者100%。一个简化版的推理是，两个球在袋子里多次碰撞导致多次变换位置，最终产生的能量恰好满足白球偏左，红球偏右。当开始伸手抓球时，大脑会觉得好玩超过一半的神经细胞产生兴奋，所以控制手先在袋子里将白球和红球调换了位置，这时离手心最近的是红球，离手背最近的是白球。这时感受到有个球位置正适合抓握，于是直接顺势将红球抓起，那么概率就是100%，整个过程从手伸进袋子之前就已经注定。如果用果因论解释，那么表现为具体抓哪个球是真实的概率存在，可能抓红球的概率略大一点，但是在此之前是不可预测的。

现实意义

接下来说说由此带来的启示。

在此之前，手碰倒饮料可以被认为是一种小概率事件，但是连续出现两次可以推出手碰倒饮料的概率增大了。当然也有可能是因为运气不好，触发了概率更小的事件。因为这种概率是不可能量化的，只能根据发生的次数来推测可能的真实概率，那就假设实际的概率是增大的。那么原因是什么呢？通过反向推理，可能是因为最近饮食不均衡导致注意力没有以前集中，桌子左侧的物品比以前更杂乱遮挡视线，左手臂疲惫，控制的不如以前精准，各种奇怪的小概率原因叠加而产生的结果。有的人这时候可能会想，这是一种借口，事件已经发生了再找理由逃避。我认为这种说法未必正确，这里要明确两件事情。第一，这个事件结果是否可以控制为确定的唯一的（暂且把真实概率达到99%以上认为是确定的）。第二，造成这个事件结果的众多原因里是否存在一个主导原因（促成发生的真实概率大于50%）。

风险控制

其实我们可以把各种小概率事件，看成一个独立的，多因素影响的复杂系统。可以假设最坏的情况发生，在此之前能做哪些措施，所谓君子不立危墙之下。对于小概率事件，两种解决方案，第一种看能否杜绝发生，例如把饮料直接喝完，不放在桌子左侧。第二种，不求降低概率，而转向降低危害，例如时刻把笔记本放在远离饮料的位置。

在我的潜意识里面，其实模拟过很多现实中可能发生的最坏情况。比如意外离世，手机丢失，失业。所以在我的世界观里，尽量能避免什么就避免什么，如果实在发生了，最后保底措施是什么。再说一个风险控制的例子，当车停在路边，乘客下车正确的步骤是回头看车后有没有自行车，确认没有再开车门。但是当你骑自行车穿过路边一排停在路边的轿车时，不能把这种意识寄托别人身上。宁愿骑到机动车道，也要留出预判对方车门打开的距离。

再谈降低危害。狗是非常聪明的动物，你会发现狗有时候明知道做这个事情是不对的，但是仍然会铤而走险去做。原因非常简单，获取的利益大于损失。为了偷吃一块肉而挨一顿打，看上去像是划算的买卖。如果图方便带来心理上的愉悦程度大于饮料弄湿桌子、手机的影响，那么不利因素就是可接受的。