波动

这几天经常心算点击率。r = a/b, a是阅读量,b是推荐量。

我忽然悟到一个道理。通常a精确到1,和b精确到千。于是即使真实的a/b保持一个恒定的值,a/b的近似值r也会出现波动:a一直在增加,b不变,所以r一直增加。直到一个地方,b忽然增加了1000,r于是刷一下减小。然后继续如此循环。每次波动的幅度会越来越小,最终a/b的近似值跟真实值趋同。

所以波动的产生,是因为测量的不准确?

在某些时候这似乎是对的。比如宏观层面。这几年深度学习忽然火了。其实深度学习一直在做,在上帝眼中人类的水平可能一直以恒定的速度增长。但在人类眼中,只有当某些工具准备好了,或者某个critical point被超过了,一件事情的价值才会被承认。于是这几年深度学习就好像忽然从0加到了1。于是市场波动、人才流动,都是从量变到质变的余波而已。

推论是,如果你想避免波动,就要对尚未发生质变的量变相当清楚。或者用浪漫一点的说法:能看穿表面平静的河水底下的暗涌。测量的不准确是比准确多得多的事。因为准确不但不是免费的,还常常相当昂贵。其实真实情况比不准确更困难:有些力量,你根本不知道那件事情的存在。

写到这,我又想起欧大的话:你对真正的力量一无所知!

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