5 学习如何有效决策

个问题，我们能不能提出各自的原则。我们最终的讨论结果将是实行一人一票还是别的方式？如果是别的方式，应该怎么做？这肯定能带来非常不同的选举结果。在下一次选举的时候，我们可以在正常选举的同时进行这样的演练，以观察二者的差别。

尽管可信度加权的决策听起来有些复杂，但你很可能经常这么做，比如你问自己“我应该听什么人的意见”时。但几乎可以肯定的是，如果你更有意识地这么做，效果会好很多。

5.11 把你的原则转换成算法，让计算机和你一起决策

如果能做到这一点，你将把自己的决策能力提高到一个全新的水平。通过这么做，很多时候，你将能检验原则在应用于过去的情况和各种不同的情况时能起到什么样的作用，这能帮助你改进原则。而且这么做肯定能让你对问题有飞跃式的深入理解。这还能将情绪因素从决策中去除。就像文字一样，算法也能描述你的计划，只是用计算机能理解的语言记录而已。如果你不会使用这种语言，你就应该学会，或者找一个能为你翻译的帮手。你的子女和伙伴必须学会使用这种语言，因为它可能很快会成为全世界最重要的语言。

和计算机中的另一个你形成合作关系，你们相互从对方身上学习，各展所长，决策效率会比你单打独斗时高得多。你还可以通过计算机加入很棒的集体决策之中，这比个体决策有效得多，且能推动人类的进化。

系统化和计算机化的决策

未来，人工智能将对人类所有方面的决策产生深刻影响，尤其是在人类已经进入的这个新时代，关于人的信息极为透明，这二者结合会产生极大的影响。现在，不管你喜欢与否，任何人都可以轻易获取你的数据信息，对你进行深入了解，而且这些数据可以被输入计算机，从你会买什么商品到你的人生价值观如何。尽管这让许多人觉得恐慌，但30多年来在桥水，我们一直在把极度透明和算法决策结合起来，并发现这样做成效非凡。事实上我相信，不久之后，这种计算机化决策将变得常态化，几乎和人脑决策一样正常。

人工智能不是一个新概念。早在20世纪70年代，当我初次尝试计算机化决策时，这个概念就已经存在了将近20年（“人工智能”一词首次出现于1956年达特茅斯学院的一场会议）。尽管从那时到现在很多情况发生了变化，但人工智能的基本概念始终不变。

举一个极简单的计算机化决策的例子。假设你在住房供暖方面有两项原则：当温度降到20℃以下时开暖气，午夜到凌晨5点之间关暖气。你可以用一个简单的决策公式来表达这两项原则之间的关系：如果温度低于20℃，时间不在午夜到凌晨5点之间，就开暖气。在搜集很多这样的公式后，你就可以创建一套决策体系，这套体系能够处理数据，权衡和应用各种相关标准，并提出决策建议。

用算法表述投资决策标准，然后用历史数据来检验，或者用算法表述工作原则，然后用其来帮助管理决策，都不过是智能温度调节器的更大、更复杂的版本。与人脑决策相比，这能让我们更快地做出考虑更周全、更少情绪化的决策。

我相信这种做法会变得越来越普遍，计算机编码会变得和写字一样重要。计算机在帮助决策方面的作用，迟早会变得像它们今天在收集信息方面的作用一样大。当计算机帮助我们决策的时候，它们将了解到我们的情况，包括我们的价值观、长处和短处。它们将能自动地找到在特定领域比我们更强的人的帮助，从而能给我们提供合适的建议。不久之后，我们的计算机就能和其他人的计算机对话，并以上述方式合作。事实上这已经在发生了。

设想这样一个世界：你能利用科技接入一个系统，可以在系统里输入你正在处理的问题，并向全世界这方面最受好评的思考者请教解决办法，以及背后的理由。这一点将很快得以实现。不久后，在几乎所有你面临的问题上，你都能利用全世界最高质量的思考，并得到能权衡不同观点的计算机化系统的指导。例如，你将可以询问，基于自己的情况，你应当选择什么样的生活方式或职业生涯，或者基于其他人的情况，你应当如何与他们沟通。这些创新将把人从自己的头脑中解放出来，释放出一种无比强大的集体思维模式。桥水正在这么做，并发现这种思维模式比传统思维方式好得多。

听到这样的观点，人们经常会说，人工智能将和人类智能竞争，但在我看来，人类智能和人工智能同舟共济的可能性更大，因为这能带来最好的结果。计算机要复制人脑的许多功能，如想象力、综合分析能力和创造力，要经过很长时间，甚至永无可能。这是因为人脑天生就储存着亿万年生物进化培育的各种能力。许多计算机系统依据的是决策“科学”，依然远远不如“技艺”有价值。在最重要的决策方面，人类依然比计算机做得好。你只需看看最成功的人是什么样的人就明白了。软件开发工程师、数学家和博弈论研究者并不是最成功的，最具有理性、想象力和毅力的人最成功。

计算机模型需要被输入合理信息，信息需要解读，而只有人类智能可以开展这种解读。例如，计算机无法告诉你，与亲人共处时间和工作时间的相对价值如何，如何达成最优的时间分配组合，使两种活动的边际效用都达到最大。只有你知道你最看重