你以为预测只是瞎猜？其实预测是有方法的！

预测分为三步：第一步分解问题，这种思考方法是一个叫做费米的专门研究原子弹的物理学家提出来的，所以也叫做费米方法。这个人可在不借助任何工具的情况下，对一个不太可能知道的答案给出一个比较精确的预测，后来每一个超级预测家，拿到一道题的时候基本上都是用这种方式思考。

下面我举个例子来感受一下这种思考方式是啥样的。比如说现在有这么一道题，问芝加哥有多少个钢琴调音师，在不借助任何工具的情况下我们来猜一下。很多人看到这个问题的第一反应就是，这怎么猜，完全没有一个参考标准，要么就是随便猜一个数字，一千、一万，不知道，随便猜的。预测家就不会这么做，他们会试着去解答这个问题，首先就是要把这个问题拆开。

问一下，要解决这个问题，我需要知道哪些条件。就拿这个问题来说，钢琴调音师的数量取决于钢琴调音师拿到的总工作量和雇佣一位钢琴师可以做的工作量。第一个，芝加哥总的钢琴数量。第二个，每年给这些钢琴平均的调音次数；第三个，给每台钢琴调音所需要的时间；第四个，钢琴调音师每年平均工作的时间。有一点数量基础的人都知道，用前三个数值相乘，除以最后一个数值，就可以算出芝加哥有多少位钢琴调音师了。

这个问题好像有点做应用题的感觉，就是先列出解决这个问题所需要的一些条件，然后记清楚哪些是已知的，哪些是未知的，然后再一个条件一个条件地去凑。先看第一个条件，芝加哥有多少架钢琴，这个不知道。好，我们再把它拆分，要知道这个问题需要哪些条件？首先需要知道芝加哥有多少人，其次需要知道拥有钢琴的人所占的一个比例，我们还要知道一些学校、酒吧，他们配置了多少钢琴。芝加哥有多少人呢？大家都知道250万人左右，这个是常识嘛，实在不知道的，你也可以问问旁边的人，也能大概猜个数量。

有钢琴的人占的比例是多少？不知道，但是我们可以猜一下，钢琴对普通家庭来说比较贵，有钱的人虽然很多，但是想要钢琴的人不多，在加上钢琴占地比较大，比较笨重，声音也太大，不宜放在家里，所以我们综合考虑一下，我们猜家庭拥有钢琴的比例是1%，为啥是1%，不是5%呢？因为1%通常表示概率最低，学校机构应该有多少钢琴，比如说音乐学院或者是酒吧、餐厅他们拥有的钢琴数量应该是比个人拥有得更多一点，所以我们再猜个数字，大概是2%左右。有了这些数据，做个简单的计算，可以算出芝加哥大概有5万架钢琴。

我们再来凑第二个条件，每年要给钢琴调几次音，不知道。我们再来猜一个数字，一年一次或者是一年两次，随便猜，那钢琴调音师属于稀缺行业，人肯定不多，钢琴它也不像吉他需要频繁地调音，我们就按一年一次算好了。说到这儿您可能觉得，这样瞎猜是不是太潦草了，完全没有依据，没有关系，这只是一种思考方式，只要问题分得够细，误差它是可以抵消的。咱们先往后走走，看一下最后的结果是怎么样的，好吧。

我们再来凑第三个条件，调一次钢琴需要多少时间，熟练一点的钢琴师大概是可以快一点，不熟练的慢一点，我们就猜平均数字，就两个小时吧，还是纯猜测，没有任何的依据。

再来凑第四个条件，钢琴调音师平均工作时间是多少，这个看起来是个可以解决的复杂问题，我们不用瞎猜，我们再用前面的方法把它分解。美国的标准工作时间是每星期40个小时，每年有四个星期是假期，一年大概有50个星期，所以平均每人每年工作是2000个小时，但是考虑到钢琴调音师要四处跑呀，肯定要花一些时间在路上，所以就减去大概20%的时间，你可能会问，这20%是哪来的，其实也是凭经验瞎猜的。最后得出的结论就是钢琴调音师每年平均工作时间为1600个小时。

终于把所有的条件都勉强凑齐了，我们做个简单的计算，5万台钢琴，每年调一次，一次调两个小时，总共就是10万个小时，再除以一个钢琴师年平均工作时间1600个小时，得出的结论就是62.5，大概是63个人。最后为了验证，我们可以上网查一下这个数量，最后查到的结果是实际登记的钢琴调音师是83个人。你看误差只有20个人，是不是很神奇。

虽然上面大量的数字都是靠猜测的，但是因为分得够细，所以误差并不大。我举这么长一个例子，其实并不是想把大伙给绕晕，我就是为了带大伙体验一下这种思考过程。就是遇到一个乍一看不太可能解决的问题时，别一上来就瞎猜，也别直接放弃，而是用分解问题的方法把它拆分，一直拆到能大概猜到一个数值为止，最后拼凑出来能解决这个问题的条件，得出一个有依据的结论。这样思考问题有两个好处：一个是得到的答案比一上来就瞎猜要靠谱得多；另外一个是，它可以把一个看似不可能解决的问题变得有可能解决，这就给了我们一个可以努力的方向。

当我们做完一个基础概率预测之时，你以为预测就完了吗？其实这个只是刚刚开始，我们只是完成了第一步而已。第二步就是持续更新，这个动作作者还用了一个数学公式来表示，叫做贝叶斯判断更新方程。就是对已经判断了的概率要保持高频率的小幅更新。比如说我们在盯着一个问题的时候，每一次出现的新闻动态，我们都要对最先得到的那个基础预测值进行一个小幅度的调整，调整多少呢？是可以用贝叶斯方程算出来的。

看到这你可能和我一样，有一种绝望的感觉，我数学不好，看见公式就头大，那是不是根本就没办法弄了？作者说并不是。其实不用记这个方程式，实际上很多预测能力特别好的人也记不住这个方程式，他们都是抓住了这个方程式的核心，就是保持小幅度的频繁的更新，时时刻刻关注和你预测的事情相关的一切消息。其实就跟买股票是一样的，买股票有玩长线的，有玩短线的，预测玩的就是短线，对可以预测的事情进行预测，不能预测的事情就不要浪费时间。所以选哪只股很重要，选定之后对相关信息就要保持非常灵敏的反应，又要保持不要反应过度。总之就是，想要提高预测的准确率，就要长时间地处在对信息的一种警觉的状态，千万不能开始给出一个预测值之后就撒手不管了，那可不是一个超级预测家干的事情。

第三步是寻找不同的视角，一般我们遇到问题的时候都会很容易陷入到细节当中。比如说现在有这么一个问题，说老王住在北京，一家人住在一栋旧楼上，他的工作是送快递，他老婆在幼儿园里做兼职，他们有一个五岁的小孩儿，老王的父亲去世了，母亲和他们住在一块。现在问老王一家养宠物的可能性是多大？很多人拿到这个问题，就会直接从他们家的家庭结构入手，有人会想，他们家家庭收入不算高，还有个孩子和老人要照顾，养宠物的可能性就不太大。还有人会猜，老王家只有一个孩子，他们的工作很忙呀，没有多余的时间陪孩子，养个宠物来陪孩子玩儿，也很有可能。你看他们就会陷入这种编故事的推理当中，而且细节越丰富他们编得越起劲。

这些超级预测家遇到这个问题就不会直接去注意这些细节，他们会直接去查北京家庭养宠物的整体概率是多少，这个就是外部视角。都说太阳底下没有新鲜事嘛，任何一个事情它都是有一个整体发生概率的，如果不先确定这个整体概率就很容易陷入到一个错误的心锚当中。这个心锚就是随便给我们一个数字，没有任何的意义，我们都会不自觉地受它的影响，如果从外部视角切入就可以避免这个问题。从外部视角审视过这个问题之后，我们就可以切换到内部视角去关注细节，在原有概率的基础上不断做出小幅度的调整。比如他们家邻居有没有宠物呀，或是他们对猫猫狗狗会不会过敏呀之类，我们可以从这些问题开始做判断。

在做完所有的外部内部视角之后，我们还要尽可能地去寻找其他的视角，比如说和这个问题相关的正反论据，比如说同事的研究发现，比如说竞争对手的最新动态，总之就是把自己抽身出来，360度的全方位看问题，尽可能多地发现自己的信息死角。你看那些预测家在发表他们的结论的时候都是一种说话方式，就是一方面什么，另一方面什么，再一方面又是什么，你看他们都是多面手，综合完所有的视角之后才会慢吞吞地给出一个答案。

总结一下，预测家用的方法用一句话来概括就是，先把问题分解找出已知条件和未知条件，对未知条件各个击破，然后找出各种观察视角，确定一个大的基础概率。在这个基础上持续关注相关信息的最新动态，做出频繁的小浮动调整，最后得到一个概率值。

文章节选自《超预测》｜张凯解读