《超预测》这本书，实际上我很早就买了，但是一直没看。一来是因为工作缠身，时间有限；二来是因为对于此类书我一直保持谨慎的态度——毕竟从名字来看不像是什么好书。过了年，随手拿了起来，利用业余时间读完了。读完以后，觉得本书的副标题真是名副其实——预见未来的艺术和科学。书中虽然有大量的例子和数学的东西（均值、回归、正态分布等），但是深入浅出，所谓科学与艺术是也。
如果有人想通过这本书学习到超预测的准确技术，那恐怕得让那人失望了。因为就我看来，整本书的核心在于给预测打气，增强自信——人是可以做到大概率预测的，由具备超预测能力的人组成的团队预测更佳。在此基础上，作者介绍了超预测的方法论和实践效果。
作者从医学的“荒诞”发展开始讲起，进一步明晰了一个概念：所谓超预测，实质上是能够大概率判定一件事的能力。某事物的可预测性基于以下三点：想要预测的内容，预测时间的远近和在什么情况下进行预测。在这个基础上，预测实际上也是有套路的。（以下没有按照书中结构来写，仅为个人所悟，感兴趣者建议看书。）
第一步：不要让鼻尖视角（tip-of-your-nose perspective）取代我们的思考。
鼻尖视角实际上就是我们下意识的回答和思考，类似于丹尼尔·卡尼曼在《思考：快与慢》所叙述的第一系统。做预测的时候，首先不要先入为主地给自己一个明确的、下意识的答复（跟知乎上常说的“先问是不是，再问为什么”有异曲同工之妙）。其次不要试图强行用自己偏好的因果关系模板来理解复杂问题，不要带着自己的信仰、价值观和专业自信来分析。其实在很多专业问题上，只有当专家承认鼻尖视角不足以判定哪种手段更有效果时，这个学科/专业才会向前发展。
另外，还要建立对数字的敏感性。或许很多超级预测家不用数学工具来预测，但是他们都对数字很敏感。普通预测者喜欢10的倍数，10%、20%、30%等。但是超级预测者往往得出的数字是20%、21%、22%等。关键不在于数字，关键在于系统化、细节性的思考方式。超级预测者应该拥有这种思考方式，体现出来就是对数字敏感。
第二步：提出一个明确的问题，一个好问题等于半个好答案。
我们在面对难题时，经常偷偷摸摸地用容易的问题来替换，这叫做性状替代（attribute substitution，作者称其为“诱惑与转换”bait and switch）。比如当我们经常把“这样做合理吗”这个问题变成“这样做对不对”。这样做虽放松了我们的大脑，但是于预测并没有什么帮助。另外，还要尽可能明确区分已知信息和未知信息，不要做无用功。
第三步：先外部视角。
要先从外部视角看问题。外部视角实际上是脱离这个问题之外的其他相关信息（反之是内部视角），这些信息是能够笼罩当前这个问题的。
比如美国一家三口，住在栗子大道84号的一座小房子里。男主人44岁，女主人35岁，孩子5岁。问这家人养一只宠物的可能性有多大？
这个时候，不应该陷在题目给的细节中，而应该首先去查询一下养宠物的美国家庭所占的比例。之所以要这么做，是因为如果你一上来就分析那些细节，就很容易陷入到“锚定效应”的心理认知中。有一系列实验表明，只要向人们展示某个数字，任何数字都会影响我们的判断。这个数字就是“锚”。所以，一开始就从内部视角来看问题很容易会受到一堆错误的数字影响。从外部视角来分析更容易让人们从有意义的“锚”开始分析。
第四步：后内部视角。
内部视角分析的时候，难道要把图书馆里相关的书、百度上所有的信息都查完才行吗？用不着，也没精力。关键是要将假设与反面假设相结合。比如说，我认为扁平化组织最能提高效率，我有很多假设和理由论证这件事。这个时候，你就要开始查找一下层级化组织最能提高效率的假设和理由。这样让你更加客观。
第五步：明确、及时的反馈。
首先，要“吾日三省吾身”。不反思就不会有进步。更重要的是，要对预测有明确、及时的反馈，把预测分割成一个一个的不可细分的小条目。等到结果出来后，对的打√，错的打×。在这个基础上反思才是有效果的。回想一下，我们在总结的时候，说了多少次“没有那么好”“其实做的还可以”？这样的反馈都是无用功，总结反思也就变成了自娱自乐的心理安慰了。人们往往对“我差点就对了”的情形保持开放心态，但排斥“我差点就错了”的选项。全面、系统、精确、开放的反馈，才是超级预测者应该具备的素质。
这个套路对超级预测者的品质提出了哪些要求？实际上，总体来说，超级预测者拥有一个上进的人应该拥有的一切品质（至少我这么认为）：
在哲学思想上，谨慎、谦虚、明晰不确定性；
在能力和思维方式上，主动开放，学识渊博，有“认知需求”、三省吾身、有数学逻辑；
在预测方法上：实事求是、善于分析、海纳百川、善于学习、思辨直觉、有成长的心态并持之以恒。
当然，以上所有的品质并非同等重要的，但都是应该具备的。掌握了以上这些，再掌握了超预测的套路，勤加练习，你就可以做一个超级预测者了。
但是还有一个问题。以上针对的只是个人，现在讲究团队协作。那么团队进行超预测的结果会不会比个人更好呢？这样的团队需要具备怎样的品质？
团队既可以是乌合之众，也可以是超级预测雷达。关键在于：这些人都不是同一类人，且都具有包容之心。多样性远胜能力。一组具备开放思维但互不关心的人聚集在一起所形成的开放思维还不如个人开放思维之和。平均要比个体好，前提是每个视角完全不同。
在这么一个超级预测团队里面，领导者就必须是超级领导者，他必须是步伐坚定的引路人，而不是扶着别人走路的人。团队中建立的工作机制应当是任务导向系统：即指挥官要将自己的目标告知下属，但不要规定如何实现这个目标。
做到了这一些，黑天鹅事件都可以预测的呢~
但是回归到现实中，预测的准确性往往只是诸多目标中无关紧要的一项。这个时候，预测的目标不是看清未来，而是增加预测者本人及其所在集体的利益。正如同列宁说的“who-who”（谁统治谁）的问题，屁股决定脑袋，我们的市场调研有多少是做给领导看的呢，新产品的预测营销额有多少恰好是领导期盼的3000万呢？只能呵呵了。
最后，本文毕竟说的是预测技术的科学与艺术，总不能老飘着。附上一个我自己举的“超预测”例子，请诸君一阅。
0、提出一个明确的问题
2020年，人工智能会像现在的移动互联网那么牛吗？
分析路径如下：
1、问题分解：
2020年，中国和国际的人工智能发展分别会达到什么程度？
2020年，人工智能本身会发展到什么程度？
2020年，与人工智能配套的相关设施的水平会达到什么高度？
2020年，人工智能会颠覆哪些行业？
……（下面的路径都是先小问题回答，再回过头来回答总问题）
2、外部视角
人工智能的发展历史，经过了哪些关键节点，有哪些关键突破？
其他行业（例如互联网、电子等行业）的技术和商业化发展兴衰的逻辑是怎样的？
人们的消费升级正在朝着什么方向发展？
政府对于新兴行业的态度及政策时滞？
……
（注意数字）
3、内部视角
3.1假设
人工智能芯片、能量供应会达到更高水平吗？
人工智能的商业化程度如何，成功公司的发展业绩和商业模式是怎样的？
当前及未来，政府、资本市场、消费市场对人工智能发展的态度会更加积极乐观？
……
（注意数字）
3.2反对假设
人工智能面临着很严重的伦理问题？
人工智能的商业模式尚未成型？
当前的配套设施不足以支撑人工智能快速发展？
……
（注意数字）
4、头脑风暴
邀请制造业、信息业等各行业专家朋友表达他们的意见
（注意数字）
5、实践证明
整合以上信息，做出基本判断，详细分条目列出自己的观点，并明确相关数字，等着2020年看。
（注意数字）
6、明确、及时反馈
对于自己列出的十多条预测，正确的画√，不正确的打×，进一步分析对在哪里，错在哪里。
（注意数字）
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