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第十一章 怎样寻找鸟粪（第4页）

然而，假如你相信自由意志，你就不可能真正相信社会科学和经济预测。你不可能预测人们会怎样行动。当然，除非有阴谋，而这一阴谋正是新古典经济学依赖的东西。你只需要假设个人在未来是理性的，因此他们的行为是可预测的。这种理性、可预测性与数学上的可处理性之间的联系是很强的。一个理性的人在特定情况下会采取一系列独特的行为。对于“理性的人”如何追求利益最大化的答案有且只有一个。理性的人必须保持行为一致性：他们不能喜欢苹果胜于喜欢橘子，喜欢橘子胜于梨，然后喜欢梨胜于苹果。如果这样做了，那么他们的行为就很难概括，因而也很难预测。

在正统经济学中，理性成了一件紧身衣。柏拉图化的经济学家忽视了一个事实，那就是人们可能喜欢别的东西胜过喜欢最大化他们的经济利益。这导致一些数学技巧的诞生，比如“最大化”或“最优化”，保罗·萨缪尔森的大部分工作正是基于此。最优化是指为一个经济问题找到数学上的最优解决方案。例如，不同股票的“最优”购买数量是多少？它涉及复杂的数学，因此对非数学学者设立了进入障碍。这种最优化把社会科学从一个需要思考和沉思的学科降低为一种“精确的科学”，而我不是第一个提出这种观点的人。“精确的科学”指的是那些假装热爱物理学或患有物理嫉妒病的人从事的二流工程问题。换句话说，它是智力骗局。

最优化是简化模型的例子，我们将在第十七章讨论。它没有任何实际（或者甚至理论）用处，所以它主要是一种学术地位的竞争渠道、一种人们比拼数学能力的方式。它让柏拉图化的经济学家进不了酒吧，只能整夜解方程。可悲的是，据说保罗·萨缪尔森这个思维敏捷的人是他这一代最具智慧的学者之一。显然，他的智慧没有用对地方。有趣的是，萨缪尔森用下面这句话恐吓那些质疑他的人：“有能力的，从事科学；没能力的，从事方法论。”如果你懂数学，你就能“从事科学”。这让我想起心理分析师让批评者闭嘴，因为他们与他们的父亲交流不畅。可叹的是，实际上是萨缪尔森和他的大部分追随者不懂数学，或者说不懂如何运用他们所知道的数学，不懂怎样将之用于现实。他们知道的数学只够蒙蔽他们的眼睛。

在不懂实证检验的白痴专家大量出现之前，真正的思想家，如凯恩斯、哈耶克和曼德尔布罗特，就已经开始了有意义的研究。结果他们被人们遗忘，因为他们让经济学远离了二流物理学的精确性。这的确令人遗憾。一位被人们低估的伟大思想家是G.L.S.夏克尔，现在几乎完全没有人记得他，他提出了“反知识”的概念，也就是翁贝托·埃克的图书馆里那些没被读过的书。人们根本不会提到夏克尔的研究，我不得不从伦敦的旧书经纪人那里购买他的书。

启发和偏差法学派（heuristicsandbiasesschool）的许多经验心理学家已经指出，不确定条件下的理性行为模型不仅是不准确的，而且是对现实的错误描述。他们的发现也令柏拉图化的经济学家们不安，因为他们揭示了多种不理性的行为方式。托尔斯泰说过，所有幸福的家庭都是一样的，而不幸的家庭各有各的不幸。人们被发现犯了“喜欢苹果胜于喜欢橘子，喜欢橘子胜于梨，喜欢梨胜于苹果”的错误，这视具体问题而定。顺序是重要的！同样，如我们在锚定行为的例子中看到的，受试者对曼哈顿牙医数量的估计受到他们刚刚看到的随机数字（锚定对象）的影响。由于锚定对象具有随机性，我们的估计也具有随机性。因此，如果人们做出前后不一致的选择和决策，那么经济最优化的核心就崩塌了。你不可能制造出“一般理论”，而没有一般理论你就无法预测。

你必须学会在没有一般理论的情况下生活，看在柏拉图的分上！

祖母绿的变色特性

回忆一下火鸡问题。你观察过去，然后得出关于未来的规律。根据过去预测未来的问题可能比我们已经讨论的问题还要严重，因为相同的过去的数据既可以证明一个理论，又可以同时证明完全相反的理论！如果你明天还活着，这可能意味着你有可能长生不老，或者你更接近死亡。两个结论依赖于完全相同的数据。如果你是一只被喂养了很长时间的火鸡，你可以要么天真地以为喂食证明你是安全的，或者聪明地意识到它证明了你最后成为晚餐的危险。一个熟人过去对我的殷勤可能表明他真的喜欢我，并且关心我是否愉快，但也可能表明他企图有朝一日抢走我的饭碗。

所以，不但过去是有误导性的，而且我们对过去事件的解释也存在很大的自由度。

为了从技术层面证实这一点，你可以在纸上画出一系列代表时间序列的点，就像第四章中显示前1000天情况的图4-1。假设你的高中老师让你延长这些点的序列。用线性模型，也就是用直尺，你只能画出一条从过去到未来的单一直线。线性模型是唯一的，从一系列点中有且只有一条直线穿过，但情况可能更微妙。如果你不将自己限制在直线中，你会发现许多曲线都能把这些点连起来。如果你用线性方式解释过去，你只能朝一个趋势继续，但未来对过去的偏离有无数种可能。

图11-3似乎处于增长的变量

注：变量可以是菌群数量、销售量，或者第四章提到的火鸡喂食总次数。

图11-4未来趋势

注：很容易确定趋势，有且只有一个线性模型符合数据。你能够预测未来的连续变化。

图11-5另一趋势

注：似乎别的模型也适用。

图11-6真正的“生成过程”

注：其非常简单，但与线性模型完全无关！

这就是哲学家纳尔逊·古德曼（NelsonGoodman）所说的归纳之谜：我们画出一条直线，只是因为我们手边有一把直尺；一个数字在过去1000天都在增长，于是你更相信它会继续增长。但如果你头脑中有非线性模型，它也许会显示数字会在第1001天下降。

假设你观察一颗祖母绿。它在昨天和前天都是绿色的，今天也是绿色的，通常这会证明它的“绿色”特性：我们能够假设这颗祖母绿在明天也是绿色的。但对古德曼来讲，祖母绿过去的颜色同样能够证明它的变色特性。什么是变色特性？祖母绿的变色特性就是在某个特定的日子之前，比如2006年12月31日之前，它一直是绿色，之后会突然变为蓝色。

归纳之谜是叙述谬误的另一个版本——对于你所看到的东西存在无穷种“解释”。古德曼的归纳之谜的重要之处在于：如果不存在对所看到事物的唯一“一般化”解释，无法对未知进行唯一的推断，那么你该怎么做？显然，答案是你应该使用“正常思维”，但你的正常思维对于某些极端斯坦的变量来说可能并不适用。

了不起的预想机器

读者有权怀疑：为什么我们还要做计划呢？有人做计划是为了赚钱，有人是因为这是“他们的工作”，但我们也会在没有这类动机的时候自发地这么做。

为什么？答案与人类的本性有关。计划可能来自使我们成为人类的东西，比如意识。

我们需要预测未来，这一定有某种进化上的意义，我将对此做简短概括，鉴于它可能是一种不错的备选解释（但也只是一种不错的猜测而已），并且与进化有关，所以我会十分谨慎。

哲学家丹尼尔·丹尼特（DanielDennett）提出的观点如下：大脑最强大的功能是什么？正是提出对未来的猜想并进行反事实思考的功能，比如，“假如我一拳打在他的鼻子上，他就会立即还击我一拳，或者打电话给他在纽约的律师”。这样做的一个好处是能够让我们的猜想替我们去死。被正确使用并且仅停留在大脑内部时，这种预测能力使我们不必马上做出第一顺序的自然选择，因而，我们不像那些原始的生物一样在死亡面前非常脆弱，只能等待基因库得到最佳自然选择，从而提高自身的生存能力。从某种意义上讲，预测使我们能够欺骗进化：作为一系列预测和反事实的情景，进化正在我们的头脑中发生。

即使这种在头脑中演练猜测的能力使我们不受进化法则的约束，但它本身却是进化的产物，就好像进化延长了约束我们的链条，而其他动物却立即受到环境加给它们的约束。丹尼特认为，大脑是“预想机器”，思维和意识是人类的新兴特性，对我们的加速发展大有必要。

我们为什么要听专家发表言论和预测？一种可能的解释是社会需要专业化，尤其是知识的分工。你不会在遇到重大健康问题时立即去读医学院，咨询一个已经读过医学院的人会更省事（显然也更安全）。医生们会听汽车修理师的（不是在健康问题上，而是在他们的车出问题时），反之亦然，汽车修理师也会听医生的。我们天生喜欢听专家的，即使在可能不存在专家的领域。

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