「隨機」與「像隨機」間的錯覺、鴻溝與線索：《為什麼出布容易贏？》閱讀心得

為什麼出布容易贏：
從球賽、股市到選擇題，在未知中輕鬆致勝的22個預測練習
Rock Breaks Scissors

作者 ∕  William Poundstone
譯者 ∕  陳儀、陳琇玲
出版 ∕ 商周出版

精采指數：★★★★★ 察覺迷思，顛覆思考框架
收藏指數：★★★ 養分濃稠，過一陣子才會想重看XD




這本書實在很有趣，知識濃度也很高，值得認真讀過一次。不過對我這個文科生來說，剛讀完的時候真是感動卻有點累XD

人如何了解「隨機」？ 又如何透過決策重現「心目中的隨機」？隨機本身並不可知且不可測，但試圖重現隨機，則是人類策略行為的展現：從最簡單的猜拳，到考試出題、網球選手發球方向，到捏造竄改數據，都是基於相同的出發點。這種被創造的隨機，便能夠重新拆解，甚至將計用計。本書便是從人的類隨機行為找出趨向及可察覺模式。

隨機：無法被製造、無法被預測

1950年代，一台16bit的機器「序列推斷機器人SEER」就能猜中接下來要猜硬幣的正面或反面，其中一個假設就是：人的選擇不是隨機，而是受情緒與訓練影響。也就是說，擲硬幣的結果可能是隨機的，但猜硬幣可不是。1949年便有研究指出「人類沒有能力寫下完全未經某種權衡的數列，也無法寫出數字間完全無關的數列」

不只寫數列，安迪沃荷在1960的螢幕測試實驗也指出相同的結果：實驗對象只能盯著拍攝鏡頭卻什麼也不能做。剛開始有些人扮鬼臉、有些人發呆，但最後每個人都會重複相同的行為通路。人類沒有創造一系列「隨機」的能力，總是會有潛規則，或是刻意營造的痕跡出現。

對於隨機的預期心理，也讓人產生「手感正熱」與「賭徒謬誤」這兩種看似矛盾的現象：前者指球員在球賽氣勢正旺時，提高對勝利機率的預期（因為連續得分，所以接下來也會得分吧？）後者則是連敗時認為「下一把就可以贏回來」的迷思。這兩相衝突的心理預期，說的就是人對於隨機現象的錯誤認知及誤判。

機率只是某種可能性的表現達方式，卻未必能還原到有限序列的實際表現上。以擲硬幣為例，即使正反兩面都有50%的機率，但投擲10次、100次、1000次，也不能保證就會出現5次、50次、500次。這便是人對於隨機、機率的另一個錯誤認知：大數法則會重現在小規模的數字序列中。

「類隨機」展現之時，便是人為策略所在

/ 火鳳燎原，卷20 /

在生活中能採用隨機策略的機會還不少。本書從猜拳切入，傳授拆解選擇題猜題技巧（實用!）而運動選手在競賽時，也需要展現出隨機/不可預測性、找出對手的行動規律，以增加獲勝機會。

另一方面，越希望以人為的隨機假象隱匿事實，就容易使騙徒露出馬腳。找出人為數列中的刻意痕跡，便可能成為拆解騙局的關鍵。本書中所提及的班佛定律與Excel的二分配函數功能，都能作為人為數列潛藏的警訊。或者人所刻意閃躲/跨越的數字門檻、避免選擇的數字，都是人為改變數字的線索所在，在龐式騙局的例子裡便能找到捏造數據的破綻。

人會期望在有限序列內呈現出機率，但隨機本身並不等同於平均分布，原本就可能會有偏差不均的可能性。而如此的謬誤若從個人延伸到群體，便可能對現實經濟生活產生影響。本書後半部便是在上述的基礎提醒讀者：既然機率為均等，那何不逆向操作選擇冷門，反而有機會大獲全勝。

不過對我來說，本書後半部的應用面，還是沒有前半部的精彩跟一氣呵成(也可能是我已經讀到累了，或是不太熟的領域)(燈冷!!)。

重點不是找到真正的「隨機」，而在於預測「類隨機」

讀完這本書後，問了周遭幾個工程師朋友，才發現原來電腦裡的「隨機程序」也是人為的展現，『電腦本身就是邏輯順序的產物啊，只是透過程式安排讓它看起來像隨機而已』。真正的隨機既不可求、不可得，也沒有任何意義。但人類的行為模式則有跡可循，這也是為何大數據與演算法因此立於科技時代－－

「購物是自由意志的展現，你當然可以享有自己的品味與自由。但也別忘了，你的意志非常好猜。」