人類生活需要預(yù)測，但可靠性卻實(shí)在不敢讓人恭維，鮮有正確。這有人為因素，也有技術(shù)原因。

      比如“非樣本錯(cuò)誤”。假設(shè)有一位司機(jī)，駕齡30年，出行2萬次，只發(fā)生過2次輕微的剮蹭事故。中秋節(jié)跟家人一起喝了很多酒，那么這位司機(jī)能否因?yàn)榇饲榜{駛記錄良好，就認(rèn)為這次也不會(huì)出事故？顯然這是錯(cuò)誤的想法。因?yàn)?萬次的出行記錄都是無酒駕記錄，這次喝多了，此前的記錄已無任何統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。或許覺得這樣的低級(jí)錯(cuò)誤預(yù)測專家能夠避免才對(duì)，但其實(shí)不然。由美國引起的2008年全球金融危機(jī)，人類也就只有一兩位預(yù)測到，而其他所有的美國評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)、白宮智囊團(tuán)、經(jīng)濟(jì)學(xué)家無一能預(yù)測出。究其原因，就是犯了這種“非樣本”的預(yù)測錯(cuò)誤。當(dāng)情況有變，一味根據(jù)過去的記錄做出預(yù)測，就只能得到錯(cuò)誤的答案。

      很多人喜歡投資股市。身處牛市，投資者再外行恐怕也能多少賺點(diǎn)錢，但從牛市進(jìn)入熊市，證券公司一般都是集體犯錯(cuò)。這更多的是人為因素。證券分析師出現(xiàn)錯(cuò)誤判斷很正常，但犯錯(cuò)一定要避免只有自己犯錯(cuò)，一起犯錯(cuò)就等于自己沒犯錯(cuò)。比如有人分析出股市有一定概率要崩盤，最佳策略卻是繼續(xù)持有。這樣股市崩盤了，由于絕大多數(shù)同行都不確定何時(shí)要崩盤，也都選擇持有戰(zhàn)略，集體犯錯(cuò)，并不會(huì)顯出自己水平低。但如果貿(mào)然賣掉股票，短期股價(jià)卻沒有跌甚至漲了，就只能表明自己水平不夠。

      震驚全球的"9·11"恐怖襲擊事件讓人感覺很突然，其實(shí)美國情報(bào)機(jī)構(gòu)差點(diǎn)識(shí)破這一重大陰謀。2001年8月16日，穆薩維，一名宗教極端主義者被逮捕了。他只進(jìn)行了飛行培訓(xùn)50個(gè)小時(shí)，卻要求參加波音747客機(jī)的模擬訓(xùn)練。這很詭異，因此被人舉報(bào)。事后看這個(gè)事情，信號(hào)很清晰，有恐怖分子要用飛機(jī)炸大樓。在當(dāng)時(shí)，這個(gè)信號(hào)卻被掩蓋在幾十萬條諸如此類的眾多噪聲中，并不突出，或許他只是個(gè)飛行愛好者呢。有信號(hào)，更有噪聲，使得預(yù)測非常困難。

      以上種種因素導(dǎo)致人類預(yù)測不甚準(zhǔn)確；但還是有辦法使得預(yù)測更加接近真相，那就是借助貝葉斯定理。這條概率學(xué)定理已產(chǎn)生二百多年，是用條件概率推理問題，揭示人們對(duì)概率信息的認(rèn)知加工過程與規(guī)律、指導(dǎo)人們進(jìn)行有效的學(xué)習(xí)和判斷決策。比如一位女性的乳房X光片顯示陽性，那么她患乳腺癌的概率會(huì)是多少？已有的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，如果一位女性未患乳腺癌，X光片呈陽性的概率為10%；如果確實(shí)患有乳腺癌，X光片陽性概率為75%；因此X光片呈陽性，一般人會(huì)認(rèn)為事情很嚴(yán)重。但如果用貝葉斯定理來分析，她患乳腺癌的概率只有10%，因?yàn)?0多歲的女性，患乳腺癌概率很低，只有1.4%，也就是說先驗(yàn)概率很低。

      大數(shù)據(jù)時(shí)代，雖然信息量爆增，但信號(hào)與噪聲并存，要做出正確的預(yù)測并不比以前容易，甚至更難。《信號(hào)與噪聲》一書告訴我們，如果以貝葉斯定理為基礎(chǔ)，努力了解事情的因果關(guān)系，避免一些不該犯的人為或技術(shù)錯(cuò)誤，預(yù)測準(zhǔn)確率都會(huì)提高很多。