穿越男必看,1986年德国著名穿越模拟实验

通吃道人 / 著投票加入书签

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    龙空看到的,觉着很有意义,文章的重点就是,屁民还是屁民,穿越了也不会有什么区别。

    穿越男必看,1986年德国著名穿越模拟实验:如果你是路易十六时光回到1787年,如果你是法国国王路易十六,您能否更好的管理这个国家?历史是否因为一个现代人的管理能力而改变轨迹,譬如,法国大**也许不会爆发,路易十六也不用上断头台了?这并不是一个穿越问题,而是一个真实的社会实验。

    1986年德国心理学家Kuhle和Badke创造了一个模拟实验,受测者把自己当作国王,任务是根据1787年路易十六面临的困局,拟定一个战略计划。1787年法国处于大**前夕,社会环境一塌糊涂。

    最集中的矛盾体现为财政危机,路易十六要面对这些头疼的财务问题:1)他娶了一个超爱花钱的王后,著名的“赤字夫人”玛丽安托奈特2)因卷入美国**战争,法国债务高达20亿法郎,濒临破产3)社会财富聚集于教士和贵族手中,他们享受特权,拒不缴税。

    受测者根据这些情况设计了各种解决方案,例如有人说“我要从贵族那儿收一大笔钱,平衡国库预算”,有人说“要集中精力扩大.法国出口,换取外汇”,还有人建议“消减王室开支,王让后少花点钱!”,等等。

    实验结果显示,虽然这些受测者具备现代人的眼界以及“后见之明”的优势,他们的方案并不能真正解决二百年前的问题。这些方案要么抓错了重点(王后的奢靡并非财政危机主因),要么缺乏执行的必备条件(向贵族收税很难落实)。

    比起现代人纸上谈兵,当年法国财政大臣卡洛纳的计划也许更有价值。卡洛纳的改革计划是一整套设想,包括用综合税代替人头税,取消国内关税,没收教会财产,设立省级会议,减缓法国三个等级的对立,等等。

    可是,真实历史的走向,所有人都知道了:1787年,卡洛纳方案因贵族反对而陷入僵局,路易十六解雇卡洛纳->两年后,法国大**爆发,王室推翻->六年后,路易十六上了断头台。

    “路易十六实验”对于一些穿越小说的主题设定提出了挑战。人们经常读到类似的情景是一个平凡的男猪穿回古代,凭借现代经验作出成功的谋划,最后获得江山美人。很多人说这也许是一个没法验证的问题,除非你真的让他穿回去,证明给你看。

    其实你不需要让他们穿回去,因为有更简单的办法可证明,男猪十有**是要失败的。这个证明方法就是利用计算机模拟的规划**。

    上周我坐京沪高铁,火车上读了一本有趣的书讲到类似的计算机实验。此书名字是《TheLogicofFailure》,作者是德国的认知科学家DietrichDorner.Dietrich创设了一些计算机模拟的规划**,这些实验有各种各样的设定,比如在一个游戏里,你可能是一个市长,管理一个英国城市。在另一个游戏里,你可能变成一个酋长,领导着西非的一个游牧部落。

    美国大学其实也有类似的课程用计算机模拟商业活动,如Forad这种程序,学生们模仿ceo对企业经营参数进行多轮调节和决策。这些模拟角色,类似于一个人穿回1787变成路易十六,不论你是国王、市长、酋长,面对的都是一个“规划家”的任务:如何在一个复杂性系统里收集信息、研究问题、提出规划、付诸实施?受测者可以不停调整他们的策略,并把参数输入计算机。计算机则对他们管理的社会进行模拟运算,并在每一个规划期结束后,给出动态的社会演变结果。

    模拟的好处之一就是,不用苦等一个人当了20年国王才发现他是治国庸才,计算机只要几个小时就能证明这一点了。事实上,模拟实验发现,绝大多数受测者,不论其现实身份如何,在应付人类社会演化或是自然生态这些复杂性系统时,他们的能力全都弱爆了。这些受测者都很认真投入的进行分析、规划、和决策,可他们若当了市长、酋长、甚至村长,在模拟环境里,你将看到他们治下的社会走向各种失败之局:人口不是爆炸就是灭绝、生产不是畸形就是停滞、生态灾难、全盘性大饥荒,等等。

    值得注意的是,受测者面临的问题有一些共同特征:1)不透明:看不到一个系统的内部机制,往里扔一个石子,也听不到及时的回声。2)关联性:系统内有许多变量相互影响,这些影响有的造成“正反馈”,有的造成“负反馈”,总之,这些内部关系超级纠结。3)动态性:你不理这个系统,系统自己也在不停的走动。你要观察的不仅是一个时点上的系统值,而是推测整个系统随时间推移最终向何方演化。治理国家、管理企业、甚至清理池塘,都要和一个类似上面特性的人类或自然系统在打交道。

    用一个形象的比喻就是“黑盒子”。人们无法打开盒子,只能这儿戳一戳,那儿碰一碰,猜这盒子到底藏着什么玄妙。人类在规划“黑盒问题”方面好像天生就找不到感觉。在Dietrich创设的计算机游戏中,受测者虽然掌握上帝视角,仍无法避免系统的屡屡失控。这些结果并不令人意外。

    人们总是高估自己,看不到失败的普遍性。不过,这些实验体现出一些值得留意的错误共性,不妨多说几句。譬如一个常见的认知错误,是因为系统不透明造成。人类大脑本能的假定事情之间存在瞬间联系,比如当你拧开煤气灶,火苗子腾的冒出来,这就是你的决策立刻反馈结果。但复杂性系统往往没这么透明,最重要的是它有一个延后性,就象宏观经济学经常讲到的“政策时滞”效应一样。

    1988年,心理学家uteReichert设计了一个巧妙的温度调节实验,考察人类能否对一个不透明且有时滞的系统,作出正确的反应。任务是调节一个保鲜冷库的温度。冷库装有一个温度计,显示现在温度是15度,这太高了。受测者要对调节器进行校准,使室温下降并稳定到4度。实验关键点有两个:1)调节器的刻度是0-200,受测者不知道这些刻度与温度之间的对应关系。2)冷库对调节器的反应有5分钟延迟,就是说,当室温达到调节器指定温度时,系统将继续被加热或制冷5分钟。

    所以你观测的温度可能开始太高,接着太低,接着又太高,接着又太低…这种随着时间不停收窄振荡,并最终趋于一个稳定值的系统其实并不少见,例如很多住宅的自动恒温器都是这样的设计模式。对受测者来说,最好的策略就是把调节器随机拨到0-200之间任一刻度,保持不动,直到温度稳定到一个常值。这样,可以很容易算出温度计和调节器之间的对应关系,然后一步到位的校准到4度。

    但是,受测者事先不知道存在5分钟延迟反应。他们本能假定是,调节器和温度之间存在瞬间联系,于是他们过度频繁的干预调节器,然后每一次都失望的发现,温度要么太低要么太高,总之,怎样折腾都找不到4度在哪儿。底下这图表是大多数受测者的典型反应过程:横轴是实验时间,受测者在100分钟的实验时间内,调节出来一条不断波动的温度曲线。您看得到,温度从来就没稳在4度上。右侧刻度(0-200)是调节器,小三角形代表受测者每一次调整调节器的记录。实验前50分钟,受测者采取了试错法,先调低调节器,当温度低过4度,他就升高调节器,如此反复不停。

    实验后50分钟,受测者开始抓狂了,他开始绝望的乱调一通,调节器一下子开到200最高值,一下又调到最低0值。抓狂的决策导致温度波动大幅加剧,直到实验结束他也没搞明白:如果把调节器拨到23,保持不动,最终室温将稳定为4度。这实验很难吗?实际上,不算难。参与者任务简单,且可按自己的意愿随时干预,何况还能不停收到温度计随时间变动的数据记录。

    在真实世界里,一个复杂系统很少有这么短的反应延迟,也很少给人们提供一个完整的时间序列数据去分析。另一个常见的错误源于系统内部的因子之间存在复杂关联。所以决策者找不到一个正确的着手方向,他们总是从一个目标跳到另一个目标,忘记了什么才是最重要的。

    假如你现在就是一个城市的市长。这个城市叫greenvale,位于英国西北,有3700个居民,主要工业是手表制造、也有零售、银行、餐馆等。不过,地球上没这地儿,这个城市完全是计算机模拟出来的。Dietrich请48个实验者担任市长,测试他们的执政能力和决策特点。市长任期10年,实现独裁统治。在游戏的设定中,市长有一个总的目标,就是提高市民对政府的满意度。这就象中国.政府总的目标是构建和谐社会一般。

    这个目的又可以分解为许多具体的小目标:减少失业,扩大住房,改善福利、促进生产,提高收入、等等。管理一个小型城市就是管理一个连锁性的复杂系统,市长不可能只做一个事情,而且一个事情的行动对其他事情都要产生影响。

    例如,如果你想扩大市民住房,这就要市政投入,市政投入需要加税,加税可能导致居民迁到其他城市,人口迁走导致消费趋冷,消费趋冷导致市政收入下降,市政收入下降又导致无钱扩大住房。

    48个实验参与者有普通人也有经济学家或物理学家,市长们个个很忙的样子,但大多数都不成功,市民满意度直线下降。虽然每个人的执政理念差异悬殊,但有一项错误是最普遍的:盯错目标。

    譬如在一个模拟游戏中,一个市长把自己放到移动到超市门口,问市民对政府有什么不满意的地方。有人抱怨老年人打电话不方便,有人抱怨公务员效率低,有人抱怨图书馆不好,等等。当这个随机性的问题清单占据市长大脑时,市长开始花费时间关注一些相对次要的问题,而忽视了真正重要的问题。

    某一个参加实验的市长,在任内用掉不少时间测量老年人的走路速度和电话亭的关系,以求精准解决市民对打电话不满意的抱怨,但是这样的一些问题到底是不是当务之急呢?

    在国内的一些官场小说中,我经常读到所谓的清官人物,他们做事方式就像是greenvale模拟游戏中的那些市长,根据问题的“明显性”来分配问题的“优先性”。

    一个典型例子,也是我挺喜欢的小说《新星》中,写到李向南到古陵县作书记,上任一个月抓的几个大事都是解决“明显性”的问题:干部懒散、违章报销、积压冤情。侧重“明显性”问题的书记很容易被称作青天大老爷,但是管理一个复杂性系统,灭火队长式的书记也许是很不够的。

    另一个典型现象是Dietrich游戏的一个参与者,此人之前做过一些公益活动,有很多经验。在扮演市长时,他发现在校儿童面临不少困难,而这正是他熟悉领域,于是他自动的忽略了别的市政事情,专心埋头于学校问题。在学校里他成功的找到了问题班级,甚至追踪了具体的问题儿童。

    这个市长实际上是根据自己的能力来选择问题的。这样做的后果也是非常值得注意的:他没有解决他“必须”解决的问题,而只是解决了他“知道”如何解决的问题。套用这个模式去观察政府官员,你也许能发现:政府的政策虽然纠正了一些弊端,但是往往这些弊端不是“优先的”和“必须的”问题,而凑巧只是“明显的”问题或是他们知道怎么解决。

    不过,对于部分中国官员,人们必须降低要求:能纠正一些弊端,已经比什么都不做,要好了!

    回顾上面的问题,出现这么多的错误和失败,追溯根源,也还是由于人类的认知能力有限。我读过一些书籍经常看到的说法是,虽然人类生活在工业时代和信息时代,但是人类大脑的加工能力仍然停在“史前大脑”的时代。所以,我们面对类似“黑盒问题”这种复杂系统时,头脑遇到极大困难,遭受各种认知误区的困扰。亦有人说,大脑巨大潜能尚未开发,继续进化下去,每个人都有潜能变成一个出色的战略家。我对此是悲观看法。设想,自然界有没有一种动物,用三条腿奔跑,而拖着第四条完好的腿不用?在发掘认知能力和应付复杂性系统方面,我们使用大脑也许就像动物使用它们的腿,能用上的早都用到了。

    所以,在此意义上,如果一个人穿回1787年变成路易十六,哪怕他是一个当代市委书记,那么恭喜这位男猪,最可能的历史轨迹就是:他将把自己提前送上断头台,顺便把法国古代人民多玩死几个。转载于西西河,原作者:淮夷。