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30天让你精通博弈学-第40章

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茫,直接把筹码放在第一个人身上,也是最糟的赌注。即使 



这个人的确非常优秀,你也要忍痛割爱,因为你不知道在这 


… 页面 259…

     个人里,他到底排在什么位置 。同样地,第二个人、第 



三个人,甚至后面的人,情况都一样,每个人都只有                                                   的 



机会可以成为                 个人当中的第一名。如果你真心想要找到 



最好的,就不应该随机选择。 



      但是这里有一个 问题 :假如你约会 的头一个碰巧是最好 



的那个呢?你把他淘汰掉了,以后约会的对象 “一蟹不如一 



蟹”,岂不是遗憾终生吗?在我们身边,确实有些夫妻是初恋 



情人,而且过得很幸福。有必要再重 申一次:在这里我们谈 



的是游戏中的策略问题,而不是现实中的爱情和缘分问题。 



      好了,现在切入正题,介绍选择策略。 



      一个最有效的方法是:将第一组人  (比如说先取                                           名 ) 



作为试验品,就好像在糖果店或面包店里的试吃品一样,之 



后如果遇到比这组人更好的对象,就可以考虑嫁给他了。这 



个方法既可以在候选人之间作比较,同时也不会与现实太过 



脱节 。你可以在 日记里给每个约会对象评分,以                                             分为满 



分,当分数高于前                    人的对象出现时,他就是最后的赢家。 



你要做的就是从前                    个人当中获取一些经验,作为评估他人 



的基础,所谓约会其实就是这么一回事。 



      值得注意的是,运用上述策略时,有两种情况会使你损 



失惨重。第一,如果前                       名刚好是全部里面最糟的,碰巧下 



一个又是倒数第                  名,那就算你倒霉了,你将面临一个相当 



坏的选择,虽然不是最坏,不过也够糟的了,并错失选择最 



好的机会。因为既然这个倒数第                                名 已经 比前            个都要来 


… 页面 260…

得好,依照上面的决策模式,选择他是不会错的,可是其实 



首选对象仍在苦苦地等待着你,只不过你还处于约会初期, 



绝不会知道这点。这就像是成天在一群奇怪的人周围打转, 



和这些人相处的经验将扭曲你对正常人的印象。 



      第二种状况正好相反,就是最好的选择恰好已经在前 



个当中,导致你设了一个 以下无法达到的高标准,在未来的 



约会中不可能再遇到和他们一样好的,最后只好在所有机会 



都出现后选择第                    个。而这第                名顶多只是中等标准。 



那么,终其一生,你将幻想着,要不是放弃了那一个人,结 



果就会如何如何。采用这个策略有大输、大赢的机会。我们 



不难解释在运用此一策略的情况下,你将有                                            赢的机会, 



也就是与最优秀的人结婚的概率达                                    。这当然比随机选择 



好得多,但还没有十足的把握。因此,接下来,你得决定排 



名第       、第      ,或 第       的次佳选择。 



      那么是不是还有更好的决策呢?当然,在这个案例中, 



 由于你只从               个候选人当中取了                     个样本,而最佳选择 



 刚好在样本中的机会只有                              ,因此第二种错误  (也就是 



让最佳选择从手 中溜走 )的发生机会相 当小 。所 以,在此 



类错误风险不高的情况下,也许你会愿意提高抽样的数 目, 



这样就有更多的经验来增加 自己的判断能力 。因此如果运 



 用相 同的策略,但是将样本数改为                                 ,那又会如何?如此 



 一来 ,虽然最佳选择从手 中溜走 的机会将会从                                               增加 



 到         ,但也会大大降低设立过低标准的可能。这是一种 


… 页面 261…

交换条件,如果有一边更好 ,另一边就会更糟 。那么如果 



抽样数 目是             ,甚至          ,又会如何 ? 



      说了这么多,你可能已经明白了一点:这是一个两难选 



择,如果你抽取的 “样本”太少,你得出的结论可能并不准 



确;可是如果你取样太多,结论倒是准确了,可是又很有可 



能错失最佳选择  (他正好在取样里,被牺牲掉了)。 


… 页面 262…

      在现实爱情配偶的选择上,我们都希望找到最好的那一 



个,但是如果你把这作为唯一 目标,你可能得不偿失。在我 



们面对选择时,决策的核心并不在于结果的最优,而是决策 



过程的最优化,只要你的策略合理,结果当然也不会差。 



      一个最重要的理 由是:你很难找到一种方法来保证实现 



这一理想 。人 不 是机器 ,不 能用“型号 ”、“运算速 度 ”、“行业 



标准”之类的东西衡量,人比任何机器都复杂得多。你也许 



会想到考试这种方式,但即使你的考题出得很不错,也只能 



反映某些素质,更不必说还有纸上谈兵和 口是心非之类的不 



确定因素。 



      按图索骥是人们常犯的毛病,好多少男少女正是以心 目 



中的偶像  (通常是浪漫影视和大众媒体营造出的不真实的形 



象)作为择偶标准。这种标准至少有两个 问题:其一是似乎 



认为人也像某种高档商品,是可以批量生产的;其二就更糟 



糕:如果真的享受不到,就弄个假货 自欺欺人。当然,我们 



都希望得到高标准的,但如果你不学会降格 以求,恐怕只能 


… 页面 263…

孤独下去。 



      时间不会倒流,机会往往也是如此。如果你的标准过于 



苛刻,就会丧失许多本来可以抓住的机会。有这样一个故事: 



女儿年龄渐大,还是不肯结婚,父亲很是着急。女儿不以为 



然 ,说:“没关系 ,海里 的鱼还 多着 呢。”父亲 回答:“可是鱼饵 



放得太久,就没有味道了。” 



      在爱情问题上有许多神话,人们炮制这些神话的初衷是好 



的,但是如果你信以为真,结果可能就不是好的了。最典型的 



一个神话就是所谓 “另一半”:这世界上的男男女女,每个人 



都有属于 自己的另一半,而我们恋爱的 目的就是要找到那个 



 “另一半”。这个说法挺叫人感动,但于事无补。它的意思是: 



有  (而且只有)一个最佳答案。姑且先承认这一点,可是世界 



上和你年龄相仿的女人或男人有好几亿,而你所能接触到的不 



过一二百人,指望从这个小的范围找到那个 “正确答案”,可 



能性约等于买一张彩票即中大奖的概率。如果某人把改善命运 



的希望完全寄托在中彩票上,我们会认为此人神经出了问题, 



在爱情上,道理也是一样。 



      比较合理的策略可能是将各种策略综合起来,比如先画 



定一个及格线,在这个及格线上选择某种素质最突出的;或 



者掉过来,选择总分高,同时某个素质也不太差的。这样结 



果虽然不一定最好,但一定很不错。 



      或者还是回到刚才提到的 “约会游戏”中,我们可以避 



免选到最差的,也就是说,不把追求最佳人选作为最大 目标, 


… 页面 264…

而是设法避免挑到最差的人选,这就称为规避风险。也就是 



说,在赌博的时候  (你的确是在赌博,只不过不是用一般的 



筹码),你应该设法减少损失而不是一味追求高利润的报酬。 



就像赌马挑品种 比较好的马,就是为了规避风险。在这样的 



前提下,你的策略又会有什么转变呢? 



      确定这个前提后,就算你认为挑中次佳人选并不可悲, 



你也不必为了简化约会过程,而将约会人数从                                              个人 降到 



    个人 。比较好的做法是,把前                              个人当做样本,然后跟 



前面的做法一样,挑选下一个比他们更好的对象。这样虽然 



挑到最佳人选的机会稍微降低,但是仍有高于                                               的机会挑 



到最佳或是次佳人选。更不必到约会终了,甚至在咽下最后 



一 口气时选。这样做是比较合理的,依此类推,如果你认为 



这        个人里面的前                名都可以接受,那你只需要                             个样 



本,这样你就有                     的机会可以找到前                  名的对象,也就是 



说,只要动动脑筋,就有将近                                 的概率可以遇到                   个人 



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