跟NASA学概率思维

跟NASA学概率思维

概率，即随机事件出现的可能性大小。例如，一枚硬币抛到空中，落地后正面（反面）在上的概率为50%。也许你会说，概率计算有啥难的，小学我就学过了。别急，我们这里所讨论的不是黑板上的概率问题，而是现实生活中的概率问题。

往小说，比如：

周末你想出去玩，有两个目的地作为备选，一个是电影院，一个海边。其实，你更想去海边。但是，你又担心会下雨。你纠结了很久，还是不知道怎么办。到底去哪个更好呢？

往大说，例如：

在人类往外星发射探测器之前，必须先评估出，探测器有多大的几率，会把地球上的细菌，带到外星，并且对外星造成污染。这个污染概率直接关系到应不应该发射探测器。

解决这样的问题我们就需要具备概率思维，学会把复杂的、不确定性的问题化解为可计算概率的问题。

其实，上面第二例子就是一个真实案例。

在1975年，NASA准备向火星发射海盗号着陆器。当时，苏联跟美国达成协议，海盗号造成细菌污染的概率，必须控制在万分之一以内，否则，这项计划就不能开展。所以，NASA必须把这个概率算出来，而且这个计算必须有扎实的依据，让苏联接受它。

那他是怎样解决这个问题的呢？

在《高胜算决策》这本书中，作者中村慎吾详细解读了NASA对于这个问题的决策心法。

其实，NASA的所用的方法很简单，就是建立决策树。

这个过程，就是把一项任务中，可能出现的所有情景，描绘成一张树状图。然后再逐个评估每个情景的发生概率。

跟NASA学概率思维

具体来说，建立决策树一共分三个阶段。

第一个阶段，是分解流程。也就是，把污染发生的过程，分解成若干个小步骤。按照NASA的设想，细菌污染火星，一共需要四步。

第一步是着陆。登陆火星的着陆器被制造出来，细菌附着在里面，然后跟着陆器，一路飞进火星大气层。在这一步，细菌是肯定会到达火星的。因为即使你给着陆器表面灭菌，也不可能把每个材料内部的细菌杀得一干二净。细菌主要就集中在，每个部件的内部。

第二步是释放。也就是着陆器到达火星之后，细菌从部件内部跑出来。

第三步是存活。就是细菌适应火星的环境，不被强烈的紫外线杀死，存活下来。

第四步是繁殖。也就是细菌必须得在火星找到营养物质和水源，并且完成持续的繁殖，到这一步才算真正对火星造成了污染。

第二个阶段，是往每个流程里，添加可能发生的情景。

要注意两个原则，一是要确保，每个情景之间彼此独立。第二是要穷尽你能想象到的所有情景，不能有遗漏。

比如，在着陆这个步骤里，你要添加两个情景，一是硬着陆，也就是直接撞向火星地表。二是软着陆，也就是缓缓降落。你看，这两种落地方式，彼此独立，不可能同时发生。而且着陆只有这两种方式，它穷尽了所有可能。

总之，你需要把每个步骤里，所有可能发生的情景都罗列出来。并且沿着这些情景，进一步延伸新的场景。你可以大概想象一下。比如，在软着陆时，着陆器外壳完好无损，细菌被困在内部，不会马上释放出来。除非是风沙对外壳造成腐蚀。但是，即使着陆器外壳遭到腐蚀，因为着陆器停留在火星的地表上，细菌也会被直接释放到火星的大气中，在强烈的紫外线照射下，它活下来的概率就很小。再比如，在硬着陆时，因为着陆器直接撞向火星表面，外壳很可能破损。这时，假如破损的部件直接插进火星的土壤里，微生物就躲过了紫外线，它存活下来的几率就会增加。

把这些情节完全罗列出来，我们就获得了一颗决策树。第一步，也就是着陆，是树根。由它分支出来的不同可能性，就是树杈。树根只有一个，但是树杈很多。你会发现，微生物从着陆到繁殖，这个完整的流程中，一共存在27种情景。也就是有27根树杈。

在每一种结局中，微生物造成污染的概率都不一样。假如你能把这些概率全都算出来，然后加在一起，就能得出，微生物造成污染的总体概率。

第三个阶段，你就要计算出，这个决策树里，每个情景发生的概率。

你会发现，虽然这个完整的流程，没法计算。但是，每个具体的情景，都是可以通过现有的工具计算出来的。

比如，着陆器发生硬着陆，撞向火星地表时，着陆器有多大的概率严重破损？微生物有多大的概率因为撞击死亡？这个单独的情景数据，就可以从波音公司那里拿到。NASA可以委托波音公司，在飞机的撞击试验中，顺便获取这个数据。同样，其他情景，也可以从其他公司那里获取数据，或者直接找专家计算。最后，再把27种情景里，所有的概率加起来，你就获得了一个涵盖所有可能性的，微生物造成污染的概率总和。

这个具体的计算过程很复杂，咱们就不多说了。最后计算出的结果是，污染概率大概在16万分之一。远低于和苏联约定的，万分之一的标准。

你看，这个原本毫无头绪的问题，它并非不能计算。只要你把它拆解得足够细，就会发现，答案就隐藏在人类现有的知识角落里。你要做的，就是把它找出来。

我们可以看到，原本是一个不确定性的问题，但通过决策树，把它的边界一步步收窄，它就变成了一个，可以处理的具体问题。

跟NASA学概率思维

对于文章开头提到的第一个问题（到底应该去哪玩？），在《高胜算决策》一书中，作者提到一种方法，叫做效用函数，用此方法可以解决这个问题。

效用函数，就是把人的主观感受量化，然后变成公式。

就拿这个例子说，假如去海边玩，带来的满足感是100分。看电影，带来的满足感是80分。而一旦下雨，海边变为0分，看电影不受影响，仍然是80分。根据天气预报，你推测今天下雨的概率是30%，晴天概率是70%。这时候，你可以计算去海边的满足感，晴天是100乘以70%，雨天是0乘以30%，两者相加得70分。而看电影无论是否下雨都是80分。这时候显而易见，最好的决策就是去看电影。

你会发现，在现实世界中在做任何决策时，都会用到概率思维，有些看似两难的、模棱两可的问题，如果你具备概率思维，就可以将它们量化，进而做出最好的决策。

老喻说：“懂得概率的人，才是真正聪明的人。因为这个世界，不管是世俗层面，还是宇宙层面，都是依照概率运行的。”

然而，这个世界上极少有人真的懂概率。

老喻认为：“懂概率”分为3个层级：层级一：懂概率计算；层级二：懂概率思考；层级三：懂概率行动。

愿我们从现在开始培养自己的概率思维，不断在现实世界中打磨自己，争取做一个懂概率的人。