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費(fèi)米與巴菲特的“毛估估”，要點(diǎn)：一是勇于、善于算出“最接近的區(qū)間”；二是與不確定性共舞。

一、

將幾乎所有財(cái)富捐給蓋茨基金會(huì)之前，巴菲特在慈善方面幾乎一毛不拔，卻為“研究核戰(zhàn)爭(zhēng)”贊助了點(diǎn)兒錢。除了對(duì)黑天鵝事件的極端厭惡，他用自己一貫的理性計(jì)算到：

“核戰(zhàn)爭(zhēng)似乎是不可避免的！人類最終都要面臨這個(gè)問(wèn)題。任何一件事情，如果它在一年內(nèi)發(fā)生的幾率是10%，那么在未來(lái)50內(nèi)它發(fā)生的幾率將高達(dá)99.5%，幾乎接近100%！但如果我們把這個(gè)數(shù)字調(diào)低，也就是說(shuō)一年內(nèi)出現(xiàn)核戰(zhàn)爭(zhēng)的幾率將到3%，那么在未來(lái)50年，高達(dá)99.5%的比例將下降到40%！從數(shù)字角度上來(lái)說(shuō)，這是一件值得去嘗試的事情，毫不夸張的說(shuō)它可能會(huì)使得這個(gè)世界變得完全不同！”

計(jì)算方法：年發(fā)生概率是10%，年不發(fā)生概率是90%，50年都不發(fā)生的概率是0.9的50次方，然后用100%減去該值。

巴菲特為此向一位研究專家贊助了五萬(wàn)或十萬(wàn)美元。

不是多么牛逼的計(jì)算，但是現(xiàn)實(shí)中，能夠做出這種計(jì)算，并且據(jù)此采取行動(dòng)的人，屈指可數(shù)。

二、

2006年，谷歌創(chuàng)始人布林測(cè)出LRRK2基因突變——他患帕金森癥的可能性為50%。面對(duì)這個(gè)壞消息，他的舉措，像是一個(gè)經(jīng)典案例教材：

1. 對(duì)外公開(kāi)此事；
2. 捐助超過(guò)5000萬(wàn)美金給帕金森研究，試圖改變局面；
3. 利用大數(shù)據(jù)探尋模式與出路；
4. 參加跳水等運(yùn)動(dòng)。跳水短暫而激烈，可以馬上提高心跳速率；
5. 喝咖啡，喝綠茶……

按照布林自己的計(jì)算和預(yù)測(cè)，效果如下：

1. 飲食和運(yùn)動(dòng)，使患病概率降低一半，至25%；
2. 神經(jīng)科學(xué)發(fā)展，再降低一半，至13%；
3. 針對(duì)帕金森癥的研究增多，進(jìn)而將風(fēng)險(xiǎn)降至10%以內(nèi)。

不是每個(gè)人都有足夠的錢和影響力，但是現(xiàn)實(shí)中，能夠堅(jiān)持去跳水和喝綠茶咖啡的，屈指可數(shù)。

三、

2001年，Netflix還是一家小的DVD租賃公司，年收入7600萬(wàn)美金，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手百事達(dá)為51億。CEO哈斯廷斯急切地想要突破平緩增長(zhǎng)，打開(kāi)需求爆發(fā)的閥門。

程序員出身的哈斯廷斯從數(shù)據(jù)入手，發(fā)現(xiàn)舊金山灣區(qū)的滲透率達(dá)2.6%，若全國(guó)市場(chǎng)如此，用戶數(shù)將增至5倍。

經(jīng)過(guò)一場(chǎng)大規(guī)模調(diào)查，找到“魔力原因”：灣區(qū)送DVD快。當(dāng)?shù)赜信渌椭行?，顧客一兩天就能看到新電影，嘗鮮心得以滿足。于是，Netflix大建配送中心，打出了“次日送達(dá)”的硬球。

Netflix，被稱為“一家由計(jì)算機(jī)科學(xué)家經(jīng)營(yíng)的娛樂(lè)公司”。其經(jīng)營(yíng)充滿了計(jì)算，例如：

1. 通過(guò)研究郵寄運(yùn)營(yíng)機(jī)制、反復(fù)設(shè)計(jì)信封，令碟片損壞率遠(yuǎn)低于1%；
2. 進(jìn)入流媒體時(shí)代后，設(shè)置價(jià)值100萬(wàn)美金的Netflix獎(jiǎng)，鼓勵(lì)將在線電影推薦系統(tǒng)提升10%的專家；
3. 利用大數(shù)據(jù)籌拍《紙牌屋》，投入1億美金，能吸引50萬(wàn)新增訂戶即回本，當(dāng)年實(shí)際凈增1100萬(wàn)付費(fèi)訂戶。

在這場(chǎng)似乎無(wú)法打贏的戰(zhàn)爭(zhēng)中，哈斯廷斯冷靜地計(jì)算，頑強(qiáng)地出擊。如此兼具“計(jì)算”與“頑強(qiáng)”的人，屈指可數(shù)。

五、

2002年，谷歌的佩奇開(kāi)始考慮將人類有史以來(lái)的每一本書籍都放到網(wǎng)上，共約12986488

他找來(lái)一部數(shù)碼相機(jī)，架在三腳架上，用節(jié)拍器控制節(jié)奏，讓人幫忙翻書，用如此簡(jiǎn)易的模式，他估算出一本書數(shù)字化所需的大約時(shí)間，進(jìn)而通過(guò)計(jì)算確認(rèn)，這個(gè)瘋狂的構(gòu)想是可行的。

另外一個(gè)超牛的構(gòu)想：谷歌街景，則得益于布林的親身實(shí)驗(yàn)。他開(kāi)車去市區(qū)，每過(guò)幾秒鐘就拍一張照片，然后拿數(shù)字來(lái)證明項(xiàng)目可行。

1. 勿因看起來(lái)不可能，而否認(rèn)某個(gè)偉大（開(kāi)始通常都是瘋狂的），要通過(guò)計(jì)算；
2. 可重復(fù)的笨辦法是最好的辦法。

用可行、可復(fù)制的“笨辦法”，算出瘋狂而偉大的構(gòu)想的可行性，這樣的人屈指可數(shù)。

六、

如哈伯德在《How to measure anything》里說(shuō)：

看起來(lái)完全沒(méi)有蹤跡可循的無(wú)形之物，是可以量化的。

這種量化可以用比較經(jīng)濟(jì)的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)。

他特別強(qiáng)調(diào)：

1. 量化的概念是“減少不確定性”，而且沒(méi)有必要完全消除不確定性。
2. 在商業(yè)領(lǐng)域，通?？雌饋?lái)不可量化的事物常常有非常簡(jiǎn)單的量化方法，只要我們學(xué)會(huì)怎樣看透迷霧。

Netflix的哈斯廷斯，與谷歌的佩奇與布林，都有一種類似的信念：

通過(guò)計(jì)算，找到一種量化的、能夠改變這個(gè)世界的商業(yè)革新手段，在一片迷霧中，依照數(shù)字那微弱的燈光的指引，鑿出一眼深井，通往嶄新的空間。

這樣的人，屈指可數(shù)。

七、

我在某課堂上遇到的題：

加拿大每天印刷的報(bào)紙來(lái)自多少棵樹？

a、4千；b、4萬(wàn)；c、40萬(wàn)。

你買食物的10塊錢中，多少用于包裝？

a、1.5元；b、五毛；c、1元。

我計(jì)算如下：

• 答1：加拿大人口3500萬(wàn)，估計(jì)人均報(bào)紙0.1-1份。一棵樹印報(bào)紙估計(jì)100-1000份，選b；
• 答2：零售食物10塊，進(jìn)貨價(jià)約6塊，廠家成本約3塊，包裝一塊五太多，五毛嫌少。

關(guān)于估算的例子，用得最多的是費(fèi)米的“芝加哥有多少調(diào)音師”。

羅素說(shuō)：“所有科學(xué)都建立在近似觀念之上，如果一個(gè)人告訴你，他精確地知道某事，那么可以肯定，你正在和一個(gè)不精確的人說(shuō)話?！?/p>

愛(ài)因斯坦說(shuō)：“數(shù)學(xué)命題只要和現(xiàn)實(shí)有關(guān)，它們就是不確定的；只要它們是確定的，那么就和現(xiàn)實(shí)無(wú)關(guān)?！?/p>

既然一切都可以量化，但現(xiàn)實(shí)一切都是不確定不精確的，數(shù)字與量化的意義何在？

這一“矛盾”，容易被沒(méi)有計(jì)算思維的人（他們連經(jīng)典力學(xué)沒(méi)搞明白卻天天探討量子力學(xué)）搗糨糊。

里德說(shuō)：“要取得知識(shí)的進(jìn)步，沒(méi)有比模棱兩可的話更大的障礙了?！?/p>

我們那沒(méi)有數(shù)目化思維能力的文化，喜歡自作多情地將自己的模棱兩可，往科學(xué)家們的“不確定性原理”上去靠。

巴菲特說(shuō)過(guò)：“近似正確勝于精確錯(cuò)誤，風(fēng)險(xiǎn)來(lái)自于你不知道自己要做什么?！?/p>

費(fèi)米與巴菲特的“毛估估”，要點(diǎn)是：

1. 勇于、善于算出“最接近的區(qū)間”；
2. 與不確定性共舞。

如法國(guó)數(shù)學(xué)家拉普拉斯所言：“人生中最重要的問(wèn)題，在絕大多數(shù)情況下，真的就只是概率問(wèn)題?！?/p>

懂得這一點(diǎn)的人，屈指可數(shù)。

八、

《How to measure anything》一書的要點(diǎn)：

1. 以定性說(shuō)明的抽象事物，例如“幸福感”、“滿意”、“質(zhì)量”、“形象”、“品牌價(jià)值”等等看不到摸不著的東西也都是可以量化的；
2. 量化的目的并不是為了獲取精確數(shù)值，它直接為決策服務(wù)——掌握了解不確定性，控制降低風(fēng)險(xiǎn)，為決策提供依據(jù)。（想想上面巴菲特那段話）
3. 真正的量化過(guò)程不需要無(wú)限精確。
4. 如果一項(xiàng)量化的工作與決策無(wú)關(guān)，那么它就是沒(méi)有價(jià)值的。

具體該怎么做呢？

谷歌出過(guò)一道類似于“費(fèi)米算鋼琴師”的題目：

多少只高爾夫球才能填滿一輛校車？(職位：產(chǎn)品經(jīng)理)

解析：通過(guò)這道題，Google希望測(cè)試出求職者是否有能力判斷出解決問(wèn)題的關(guān)鍵。

參考答案：一輛標(biāo)準(zhǔn)大小的校車約有8英尺寬、6英尺高、20英尺長(zhǎng)（不知話，大約估一下也不會(huì)差太多）。據(jù)此估算，一輛校車的容積約為960立方英尺。一個(gè)高爾夫球的半徑約為0.85英寸，我認(rèn)為一個(gè)高爾夫球的體積約為2.6立方英寸。

用校車的容積除以高爾夫球的體積，得到的結(jié)果是66萬(wàn)?？紤]到座位和球之間的空隙，最終估算結(jié)果是50萬(wàn)。（老喻注：球的堆積密度應(yīng)該是0.74，再考慮椅子什么的，應(yīng)該在40萬(wàn)左右，這個(gè)就不詳糾了）

總結(jié)以上案例的方法如下：

• 需要首先明確待量化的內(nèi)容，找出核心問(wèn)題；
• 把一個(gè)籠統(tǒng)的問(wèn)題層層分解、剝離，并對(duì)其做出清晰的定義；
• 使用適合的量化方法獲得對(duì)決策有價(jià)值的信息。

九、

（這一段大部分來(lái)自某基百科。）

費(fèi)米曾說(shuō)：“我只用一個(gè)系數(shù)2就可以將一個(gè)物理問(wèn)題推導(dǎo)數(shù)頁(yè)。有時(shí)那些物理學(xué)家要花整整一年才能把方程的一個(gè)系數(shù)求出來(lái)，而我對(duì)（求系數(shù)）這件事并不是那么感興趣?！?/p>

“（費(fèi)米）總是能規(guī)避復(fù)雜、繁瑣的過(guò)程并找到最為簡(jiǎn)潔、直接的方法。”

費(fèi)米解決物理問(wèn)題的能力很大程度上是因?yàn)樗谋拘则?qū)使他規(guī)避完美主義，而去追求實(shí)際結(jié)果。他厭惡煩雜的理論。盡管掌握高超的數(shù)學(xué)技巧，但在能用更為簡(jiǎn)單的方法處理問(wèn)題時(shí)他都不會(huì)去使用這些技巧。他以能快速得到較為準(zhǔn)確的答案著稱。

后來(lái)，這種快速得出近似解的方法被人們稱作“費(fèi)米方法”：

在極短時(shí)間內(nèi)，以相關(guān)數(shù)字計(jì)算乍看之下摸不著頭緒的物理量。

后來(lái)延伸為只要透過(guò)某種推論的邏輯（即使看上去已知條件極為匱乏），就可在短時(shí)間內(nèi)算出正確答案的近似值。

用這種方法，我們可以估算出美國(guó)有多少加油站，日本有多少電線桿，等等。

十、

把費(fèi)米方法倒過(guò)來(lái)：如何完成一個(gè)目標(biāo)？

例如，一個(gè)城市如何養(yǎng)活50個(gè)調(diào)音師？

李開(kāi)復(fù)舉了谷歌的例子：

谷歌有套機(jī)制叫做 OKR（強(qiáng)調(diào) Key Result關(guān)鍵結(jié)果必須服從 Objective目標(biāo)），包括：

1. 公司愿景；
2. 邁向這個(gè)愿景，每年要達(dá)到的目標(biāo)；
3. 量化該目標(biāo)；
4. 將該量化從一年拆分到每個(gè)季度，再?gòu)恼麄€(gè)公司拆分到每個(gè)部門，每個(gè)部門拆分到每個(gè)經(jīng)理，每個(gè)經(jīng)理拆分到每個(gè)個(gè)人。

谷歌的做法，讓每人都有自己的目標(biāo)，每個(gè)人都有年度的考核，這些考核一定要是 SMART 的：

• S ：Specific，特定；
• M ：Measurable，可衡量的；
• A ：Achievable，可達(dá)到的；
• R ：Relevant，是相關(guān)的目標(biāo)；
• T：Time-bounded，是基于時(shí)間的。

就像麥特·戴蒙在《火星救援》里，設(shè)定愿景：我要活下來(lái)；計(jì)算自己活下來(lái)所需條件；計(jì)算需要種多少土豆……

最后

原本還要寫到費(fèi)曼、還原論、蒙特卡洛模型的。但是覺(jué)得可能會(huì)太長(zhǎng)，以及顯得結(jié)構(gòu)松散。

盡管我在進(jìn)行創(chuàng)作時(shí)，并不特別在意結(jié)構(gòu)：

• 寫作的目的部分是為了自我學(xué)習(xí)，所以把覺(jué)得對(duì)自己有用的東西先堆著；
• 對(duì)于好心如您的讀者，能看一眼，有那么一兩個(gè)故事或者觀點(diǎn)有用即可，何必在串珠子的繩子上花太多時(shí)間？
• 反正這些文章將來(lái)若成書，還是要重新來(lái)過(guò)的。

本文談及的幾個(gè)關(guān)于“計(jì)算”的故事，都是在艱難的環(huán)境下發(fā)生的。主人公并非因?yàn)閺?qiáng)大而能計(jì)算，而是因?yàn)橛糜谟?jì)算而強(qiáng)大。

我還該加上Kalanick ，并且概括出他成為英雄的要素：

1. 偉大（而瘋狂）構(gòu)想：一鍵叫車；
2. 計(jì)算：Kalanick 對(duì)數(shù)學(xué)很著迷，在 Uber 這件事上，他看到數(shù)學(xué)能施加什么樣的魔法：如果舊金山只有 3 輛車，那么用戶要等 20 分鐘；但在周末，如果有 20 輛車同時(shí)在跑，用戶等的時(shí)間會(huì)縮短，與此同時(shí)，司機(jī)也會(huì)掙更多錢?！拔议_(kāi)始意識(shí)到數(shù)學(xué)在其中的作用，并看到 Uber 如何規(guī)?；?；
3. 戰(zhàn)斗：Kalanick 剛成為 CEO，便遭到舊金山市政府控告，Uber 高層將面臨每一個(gè)訂單 5000 美元的罰款和 90 天的牢獄。接下來(lái)的數(shù)年間，這些令常人崩潰的麻煩在全世界范圍內(nèi)連續(xù)不斷，包括在廣州被抄家。

寫到這里，正好郵件里蹦出知乎網(wǎng)站邀請(qǐng)回答：

“如何克服對(duì)不確定性的焦慮？”

上面一大堆故事心得什么的，正好也是針對(duì)該問(wèn)題的。

《How to measure anything》里有很好的答案：

• 第一：定義需要決策的問(wèn)題和相關(guān)的不確定因素；比如，我們面臨的進(jìn)退兩難的困境是什么？然后定義所有和有關(guān)的變量，并確定一個(gè)大致的方向。
• 第二，確定你現(xiàn)在知道了什么；對(duì)于要做出決策的問(wèn)題，是否對(duì)于數(shù)據(jù)有個(gè)確定的了解，并且知道這些數(shù)據(jù)究竟有多少不明確性。
• 第三，計(jì)算附加信息的價(jià)值；信息的價(jià)值在于它能減少我們決策的風(fēng)險(xiǎn)。
• 第四，將有關(guān)量化方法用于高價(jià)值的量化中；主要是一些簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和科學(xué)方法。
• 第五，做出決策并采取行動(dòng)。做出決策，還要對(duì)決策者個(gè)人的決策特點(diǎn)進(jìn)行一下量化，是決策達(dá)到最優(yōu)化。

對(duì)于堅(jiān)持看到最后的人，我想告訴你，如果將本文刪得只剩下惟一一個(gè)詞，那就是：樂(lè)觀。

火星，其英文名Mars，羅馬神話中的戰(zhàn)神，維納斯的情人，為羅馬軍團(tuán)所崇拜。

古漢語(yǔ)中，因其熒熒如火，位置、亮度時(shí)常變動(dòng)讓人無(wú)法捉摸而稱之為熒惑，象征惡象。

一中一外，兩種交織的隱喻。

在那個(gè)遙遠(yuǎn)的星球上，仿佛并非虛構(gòu)的男主角說(shuō)：

“我要用科學(xué)干出一條生路！”

“I’m going to science the shit out of this.”

作者：老喻在加，公眾號(hào)：孤獨(dú)大腦（ID：lonelybrain）

本文由 @老喻在加 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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