算法在左，迷信向右

编辑导语：在以前，经常能看到大街上有老人摆着小摊子，身边挂着“算命”的旗子，在那个时候，算命更像是一种手艺。进入了21世纪之后，现代人普遍都相信科学，大街上算命的大师也少了。事实上，现在的算命已经不只是一门手艺，而成了一门产业，也是一种“算法”。

算法代表了科学，迷信意味着愚昧，这很容易区分，也没什么好区分的。作为数据工作者，这本应该就是板上钉钉的事情，根本没有什么好争辩的。但是，请你看下去，你会开始疑惑，然后开始怀疑人生。

一、奇怪的迷信传统

我描述一些迷信传统，你猜猜是哪个群体做的事情：

• 在做某件事情之前48小时内，关键人物不许出现；
• 在某件事进行的适合，要把一枚硬币放在指定地方；
• 不允许在某一天做这种事情；
• 关键人物出发之前，男士要在汽车后轮小便，女士则提前尿在容器里撒到汽车后轮；
• 正式开始之前，每个人都要佩戴护身符。

你也许会说，这是邪教吧？这么邪性？

那么我告诉你，这是美国、苏联的宇航员上太空之前的一些传统。就连中国宇航员杨利伟、翟志刚他们登舱之前，也都喝掺了酒的水，当壮行酒。

不仅是宇航员，神舟五号上天的时候，所有人都要喝酒壮行。你说，这群人都是什么人？称他们为世界上最顶尖的科学家不过分吧？为什么他们都搞看上去没啥用的迷信呢？

二、算法为什么准？

算法是什么？

用最简单的二元分类器来说：就是一个能把输入的数据区分为是/否的自动分类器。只要你输入的数据在范围之内，就会像下面的硬币分类器一样，更像1角的会滚到1角的盒子里，更像5角的会滚到5角的盒子里。

但是很多时候，输出的结果并不会按照我们期望的那样，也会搞错了。算法工程师大多数时候就是在提升准确率，算法中有2个重要的指标，叫做“精准率”和“召回率”。

准确率就是这个算法模型一共预测准了多少个案例的程度（1角硬币到1角盒子，5角硬币到5角盒子的情况，占所有硬币的比），召回率就是1角硬币到1角盒子占所有1角硬币的比。

所以算法优化的过程就是不断提升准确率和召唤率的过程，算法工程师的工作就是在不断的调整参数，让1角硬币滚到1角盒子里。

有些算法的过程我们是能理解并且控制的，比如决策树及其衍生GBDT、XGBoot等。举个例子：相亲中，“合则约见”的决策树长这样，写出来的算法也是这样子的：

这个算法是个人都能看到懂，符合当前条件再看下一个条件，不符合就拉倒。这些所有的逻辑都是我们自己定义的。机器忠实的按照这个模型比对每一个个体，这样就把所有的个体都打上了“见”或者“不见”的标签。

但是也有很多算法是我们看不太懂的，比如K-means、神经网络，K-means是一个聚类算法，就是把所有的相亲对象归归堆。

比如我们已经有所有人的月薪和颜值数据，用K-means聚3类的话，算法会随机给出3组值，比如（月薪5000，颜值90）、（月薪9000，颜值60）、（月薪20000，颜值40），然后计算所有人的与这三个值之间的最短距离，更新K值，然后不断重复直到触发停止条件。

请注意初始的3组值是随机的，也就是说，算法是在猜。所以每次执行K-means，大概率结果是会不一样的。

如果说K-means是在猜，那好歹我们还能总结一下这几类都有啥特征。比如颜值高但是工资低的，可以叫好看组；颜值中等，月薪也中等的，可以叫实用组，颜值低但是月薪高的，可以叫有钱组等。

但是神经网络就是真的扯了，我们完全不能理解为什么得出这个结果。

神经网络分为三个层，输入、隐藏、输出，其中隐藏层又可以拆成N层，它会计算每一个路径通到最后的成功概率，然后不断的优化路径，达到最优化的效果。

所以神经网络有个好处，就是自适应和自学习，迭代N次之后就会出现类似于人类蹒跚学步的效果，所以都叫它“人工智能”算法。

围棋界扛把子机器人阿法狗就是神经网络的升级版本，投喂了大量棋谱+超强算力的综合体，现在有些人在下围棋的时候会感觉出来对方是一个“人工智能”。

因为人工智能棋手会下出一些我们不能理解的手法，从这个角度上来说，算法本质上就是在乱来，如果死了就结束，重新再来一次，仅此而已。

所以你看，从决策树到K-means到神经网络，算法越来越复杂，越来越不能理解，越来越乱来，越来越像是在瞎猜瞎撞，这哪里像科学啊！这比算命还扯好么？

三、算命为什么准？

岁数越大，越信命。算法跑的越多，越觉得麻衣神相、算命有道理，比如《麻衣神相》有云：

一取威仪：如虎下山，百兽自惊。如鹰升腾，狐兔自战。不怒而威，不但在眼，亦观顴骨神气取之。

二看精神：身如万斟之舟，驾于巨浪之中，摇而不动，引之不来， 坐卧起居，神气清灵…如此相者，不大贵亦当小贵，富亦可许，不可妄谈定。

《柳庄神相》有云：

把这些话转换一下，跟算法的逻辑是一样一样的。先获取信息，然后根据相书上已经建好的模型，直接套用即可得出结果。

看上去好像有点扯？NONONONO！其实不仅是看相是这样，算命也是这样，需要很多信息其实都是话套话套出来的。算命师必备技能是观察技巧和话术技巧，那些算命的口诀只是工具而已，怎么说都有理。

比如：凡是很穷但是穿袜子的，必然是家中落寞之人，为啥？

因为古时候真正的穷苦人家是不会穿袜子的，这在算法中就叫特征啊！所以算命就会很准，因为在不停的收集信息，然后根据书上的和算命先生的经验，综合起来的模型，得出一个非常靠谱的结论，自然就很准了。

比如“父在母先亡”。如果来算命的人想算父母，用这句就能应对所有情况：

• 对方说：父母尚在呢，怎么解？好解啊，人总要死的么，反正是一个先死一个后死。
• 对方说：父母早亡，怎么解？一样啊，反正一先死一个后死。
• 对方说：是爸爸先死的，怎么解？一样啊，父在母先，亡。你看，对上了。
• 对方说：是妈妈先死的，怎么解？一样啊，父在，母先亡。你看，还是对上了。

是不是觉得我在瞎扯？中国的算命就是迷信，就是在瞎扯是不是？好，咱再看一个例子：《Lie To ME！》

这是一部美剧：内容我不多说，超级经典的一部美剧，不过我们只需要看第一季的第一集就行。片中的莱特曼博士根本不需要严刑拷打或者识谎仪，只需要云淡风轻的聊几句，就能知道罪犯那句话是真的，那句话是假的。

他靠的是微表情。是不是感觉神叨叨的，跟跳大神也差不多了？聊了不到10句话，看了几眼，就能知道他想知道的一切？这样太扯了吧？

其实，我们想象一下算法的逻辑，微表情识谎与算法的逻辑是一致的。

博士自己构建了一个模型，输入信息是语气、表情、肢体动作等等细微的信息，模型是不同情况下的不同表现代表什么意义，输出结果就是这句话是真的还是假的。

四、结语

你看多有意思啊？科学和迷信貌似就这样完美的结合了？但是，为什么？

其实我更愿意这么理解迷信和算法：我们对这个世界的一切认识，其实都是一种解释。迷信也好，算法也好，运气也好，命运也好，都是我们自己理解世界、理解复杂事务的一种解释。

我们无法理解为什么有人买彩票就能中奖，如同一只蚂蚁不明白为什么旁边的那只蚂蚁突然被踩死一样。蚂蚁可能会把无聊的小孩当成命运，因为它理解不了人类的行为。

如同我们不能理解也不知道如何提升去太空的成功概率，那么就找一个自己能解释的事情去解释就好了。

我们同样不能完全理解这个世界，只能用看上去很合理的方式去解释，比如壮行酒、朝轮胎撒泡尿、幸运数字等等。

算法就一定科学吗？迷信就一定不科学吗？科学就一定是解释这个世界唯一途径吗？再想想蚂蚁，它们是不是也有自己的一套科学理论，来解释他们看到的世界呢？

作者：大数据架构师，国药国华大数据总监，擅长BI、数仓、数据中台产品规划领域，公众号：大数据架构师