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反直觉思考：斯坦福大学思维自修课 [:1702326973]
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反直觉思考：斯坦福大学思维自修课 第五章 大数据差异：蜜蜂如何不依靠房产中介找到最佳蜂巢地点
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本章探讨了在错误的层次理解复杂系统的误区。试图通过聚合微观行为来理解宏观行为的做法是失败的，因为整体大于部分的总和。你无法通过观察一只蚂蚁的行为来理解整个蚁群的行为。本章还表明，管理一个复杂的系统几乎是不可能的，这也是美国政府在应对2007-2009年金融危机时得到的一个教训。
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“如果你看到一只蚂蚁正在努力完成某件事，你将会对它留下深刻的印象，认为它是多么的无能。”在斯坦福大学研究蚂蚁行为的生物学家黛博拉·戈登说。但是，她马上补充道：“蚂蚁并不聪明，真正聪明的是蚁群。”1蚂蚁、蜜蜂和白蚁等社会性昆虫都是自然界最奇妙的生物。在没有任何人看管的情况下，这些看似简单的物种群落繁荣了数千万年。它们成功地觅食、竞争和繁殖，群落里的每一只昆虫都遵从着简单的规则，根据局部信息采取行动，而对于整个群落中所发生的事情却总是一无所知。
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人类则有着更分明的等级，并且习惯性地依赖于专家。例如，你是怎么找到你现在的住所的？你可能会找一名房地产经纪人来为你介绍一套又一套的房子，直到你确定一套地理位置和面积都比较合适，价格也在你接受范围内的。通过对市场和你的需求进行全局性了解，经纪人会为你安排一个合适的卖家。
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那么，你将如何为几千人找到合适的房子呢？
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蜜蜂解决了这个问题。当暮春来临时，蜂王和大约一半繁盛的蜜蜂家族离开蜂巢，开始组建一个新的群落。蜂群由近一万只强壮的蜜蜂组成，它们首先停在附近的树枝上，形成一个须状的群落。最后，它们一起飞向它们的新家，通常是远处一棵合意的空心树。
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几个世纪以来，养蜂人一直在观察这个成群分迁的过程，却不知道蜜蜂是怎么做到的。为了回答这个问题，专门研究蜜蜂行为的生物学家托马斯·斯利和柯克·维斯彻建立了控制条件，并仔细研究了蜂群如何找到新家。科学家们把成群的蜜蜂带到了缅因州海岸的一个孤岛上，并为每只蜜蜂做了识别标记。然后，他们设置了五个箱子供蜜蜂选择，包括一个大小、高度和朝向都比较理想的蜜蜂住所。岛上几乎没有树木，这就限制了“房地产市场”，保证蜜蜂会在具有不同吸引力的五个箱子当中做出选择。
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斯利和维斯彻发现，只有几百只蜜蜂出去侦察和评估它们的选项。回到蜂群后，任何侦察蜂，只要发现一处有吸引力的、可能成为新家的地方，就会跳摇摆舞：许多蜜蜂不停地环绕飞行，组成一个8字，舞的角度表示新家的地理位置，持续时间则反映了位置的好坏。位置越好，舞跳得越久。
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到目前为止，情况还算良好。但是，以下现象却让科学家们感到震惊：如果你有群体智慧的思维，那么，正如你可能预料的那样，蜜蜂不会在露营地做出飞往新家的决定，而是会在未来的巢穴地点做出选择。一旦侦察蜂在某个可能成为新家的位置附近看到大约15只其他侦察蜂时，它们就会产生群体感应。然后，它们飞回蜂群，鼓励其他蜜蜂飞行，并指引它们去往新的住所。斯利重述道：“这是一场在可能的地点中争取支持的竞赛，最先获15只蜜蜂支持的地方就会胜出。”值得注意的是，蜜蜂几乎总是选择最好的地点。2
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蜂群可以让我们学到很多，从举行一次委员会会议到解决错综复杂的难题。3但是，为了介绍本章的决策错误，我想重点讨论群体智慧为什么是违反直觉的：你无法通过分析少数关键人物的决策来理解群体的复杂行为。与大多数人类机构不同的是，蜂群中没有领袖。这是一个没有预算、战略计划和截止日期的世界，因此，你无法通过访问其个别成员来推测这个团体为什么如此有效。
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事实上，斯利和维斯彻发现，任何一只侦察蜂的信号都是“极其嘈杂”的，只有当这些个体聚集在一起的时候，团体才能弄清楚要做什么。4我们无法在错误的水平上理解一个复杂的自适应系统，更不用说管理它了。然而，从一个复杂系统的组成部分来解释其行为的趋势是常见的，也是错误的。
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反直觉思考：斯坦福大学思维自修课 复杂的适应系统：整体比个人更聪明
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让我们来定义一个复杂的自适应系统，并解释它为什么会使观察者感到困惑。你可以认为一个复杂的自适应系统由三部分组成（见图5-1）。5首先，这里有一群异质主体。这些主体可以是你的大脑神经元、蜂巢里的蜜蜂、市场中的投资者，或居住在某个城市里的人们。异质性意味着每个主体都有不同的、不断进化的决策规则，这些规则既可以反映环境，又可以试图预测其中的变化。第二，这些主体相互作用，他们的互动创建了结构——科学家通常把这称作浮现。最后，浮现出来的结构就像一个更高层次的系统，它所具有的某些属性和特征不同于潜在主体本身。
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图5-1 关于一个复杂的自适应系统的简单描述
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想想黛博拉·戈登的评论。即使个别蚂蚁无能，作为整体的蚁群也是聪明的。整体大于部分之和。人们无法以组成部分为基础来理解系统，这促使物理学家和诺贝尔奖得主菲利普·安德森草拟了一篇论文《多了就是不一样》。安德森写道：“事实证明，大而复杂的系统由众多成分聚集在一起组成，其行为不能通过简单地推断其中的一些成分来理解。相反，在复杂性的每一个层面，都会有全新的属性出现。”6如果你想了解一个蚁群，就不要去问一只蚂蚁。它不知道究竟是怎么回事。你应该去研究蚁群。
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这个问题超出了复杂的自适应系统所具有的神秘特征。人类非常渴望理解因果关系，因为这样的链接可能会赋予人类进化优势。7在复杂的自适应系统中，没有哪一种简单的方法可以通过研究部分来理解整体，因此，为系统层面的结果寻找简单的主体层面原因是无用的。然而，我们的思想却不外乎编造一个理由来缓解某个原因不明的结果所带来的痛痒。8当思想在寻求因果联系时遇到一个将其隐藏起来的系统，事故就会发生。
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第一个错误，即通过不适当地推断个人行为来解释集体行为，是我在早期的职业生涯中经常遇到的。从我开始住在华尔街的那一刻起，我就听说一个公司的每股收益是其股票价格的关键。投资者、管理者和媒体仍在宣扬这个消息。但是接下来，我看到金融经济学家的研究得出的结论是，驱动股票价格的是现金流，而不是收益。9那么，到底哪个才是对的？
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结果表明，通过使用两种截然不同的方法，收益和现金流两个阵营就上述问题进行了讨论。收益阵营听人们谈论日常事件，包括投资团体的闲聊、电视台的节目，以及《华尔街日报》上刊登的故事。相比之下，经济学家则考察市场行为。一个团体关注部分，另一个则注重总体。例如，实验经济学研究显示，即使当个体参与者的信息比较有限时，市场也能生成非常有效的价格。正如观察一只蜜蜂不会帮助你理解蜂群的行为，听个人投资者的意见也不会让你深入了解市场。10
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我曾多次向高管们解释说，市场的意见远比个人的言论更有相关性。通过研究市场，我们可以更好地了解各种决策是如何影响经济价值的，这远比我们倾听那些信息不够完整的个人的意见有效。这不仅仅是学术兴趣问题：最近的一项调查显示，为了满足某个收益目标，80%的高管会放弃创造价值的投资。11
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对于高管而言，这种重心错置很重要，因为他们更多地依赖于高薪酬顾问的模棱两可的指导——他们通过交易获得报酬——而不是市场的集体智慧。从个人到集体的思维转向是困难的，尤其是因为个人观点更容易被人们获取，也更有说服力。12
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遗憾的是，这种错误也出现在行为金融学中，该领域考虑到了心理学在经济决策中的作用。行为金融学爱好者认为，既然个人是非理性的——这与古典经济理论相反——而市场又是由个体组成的，那么，市场也应该呈现出非理性特征。这就好比说，“我们研究了蚂蚁，而且能够证明它们是笨拙和无能的。因此，我们可以推断出蚁群也是笨拙和无能的”。但是，如果因为数量多而产生不同效果的话，这一结论就会站不住脚——事实也的确如此。市场的非理性并不遵循个人的非理性。例如，你和我都可能非理性地表现出过度自信，但是，如果你是一个自负的买家，而我也是一个自负的卖家，我们的偏见就有可能会抵消。在应对系统的过程中，集体的行为更重要。你必须仔细考虑分析单位，从而做出正确的决策。
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