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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。
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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。
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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。
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图0-1哈格尔巴格的猜心机
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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。
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（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。
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（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。
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（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。
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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。
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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。
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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。”
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剪刀石头布：如何成为超级预测者 [:1701527461]
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克劳德·香农，世界上最好的“骗子”
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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。”
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“应该？”香农回答，“‘应该’是什么意思？”
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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。
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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。
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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。”
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那时候，香农还没发表使他名满天下的《通信的数学理论》（A Math-ematical 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。
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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。
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ROCKBREAKSSCISSORS
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超级预测者的思维
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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。
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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。