模因演算法

① 超詳細整理區塊鏈和加密貨幣行業術語（建議收藏）

比特幣詞彙表：你需要知道的每一個區塊鏈和加密貨幣短語

盡管困難重重，區塊鏈技術已成為主流。比特幣已成為家喻戶曉的詞，世界各地的金融機構都投資於加密貨幣或允許其客戶這樣做。與此同時，NFT 吸引了各路名人的加入和贊賞。

但盡管如此，區塊鏈技術仍然非常神秘。只有才華橫溢的工程師才能真正理解這些——其中許多人是比特幣和以太幣等加密貨幣的早期採用者，而對於外行來說可能仍是很困難的。

以下是您可能會覺得有用的區塊鏈術語的詞彙表。（所有短語按英文字母順序排列）

空投（Airdrop）

空投是指公司將加密貨幣或 NFT 直接放入您的錢包中。 區塊鏈 服務將推出代 幣 並空投給曾使用過該服務的用戶，而不是首次公開募股。這樣做有幾個原因：它可以是純粹的營銷，因為空投提高了人們可以投資的代幣的意識，或者可以為 DAO 提供治理代幣。

最近的一個例子：以太坊名稱服務允許用戶將他們的錢包號碼更改為錢包名稱（如 CNET.eth）。去年 12 月，它推出了自己的 ENS 代幣，向所有使用該服務的人空投了一定金額。使用以太坊名稱服務的人越多，他們被空投的代幣就越多——在某些情況下價值數萬美元。

山寨幣（Altcoin）

任何不是 比特幣 或 以太幣的加密貨幣都被稱為山寨幣（Altcoin） 。有時候也被稱為「 shitcoins。 」

幣安（Binance）

世界上最大的 加密貨幣 交易所，人們在這里購買和交易加密貨幣。它正在接受美國司法部和美國國稅局的逃稅和洗錢調查。

區塊鏈（Blockchain）

區塊鏈是「分布式資料庫」。簡單來說，它是一個去中心化的賬本，將信息記錄在數字「塊」中。一旦一個塊被挖掘並添加到鏈中，它就不能被更改，因此區塊鏈提供了不可更改數據的公共記錄。

有許多不同的區塊鏈具有不同程度的去中心化、效率和安全性。許多人擁有自己的加密貨幣——例如，以太幣是一種建立在 以太坊區塊 鏈上的加密貨幣。

比特幣（Bitcoin）

比特幣是第一個 加密貨幣 ，建立在比特幣區塊鏈之上。它是由一個人或一群人以中 本聰 的筆名於 2009 年創建的。只能鑄造2100 萬枚，其中大約1890 萬枚已經在流通。

銷毀（Burning）

加密貨幣 通過發送到只能接收而不能發出的錢包而被「燒毀」。銷毀機制通常被用來造成通縮影響：流通中的 代幣 越少，投資者持有的 代幣 就越稀缺。

買跌（Buy the dip）

這是指在價格下跌後購買更多資產。例如，如果價格下跌 10,000 美元，比特幣持有者可能會「逢低買入」。

冷錢包（Cold Wallet）

未連接到互聯網的加密貨幣錢包。這些錢包更安全，更不容易受騙。

跨鏈（Cross-chain）

將數據、代幣或資產從一個區塊鏈發送到另一個區塊鏈的能力。這不同於為在多個區塊鏈上工作而構建的「 多鏈 」服務。

密碼學（Cryptography）

一種信息加密形式，其中數據只能使用密鑰進行解密。使用 工作量證明 協議的 區塊鏈 依賴於解決極其復雜的密碼學難題，以便挖掘和驗證新區塊。

加密貨幣（Cryptocurrency）

加密貨幣是 區塊鏈 原生的代 幣 。加密貨幣通常隨著每個新區塊的開采而鑄造。例如，每 挖出 一個新的 以太坊 區塊， 都會 獲得兩個以太幣作為對礦工的補償。

加密貨幣是一種代 幣 。它們的誕生是它們的決定性因素：其他代幣是使用構建在區塊鏈之上的平台和應用程序創建的，而加密貨幣則內置於區塊鏈的協議中。

去中心化應用（Dapps）

去中心化應用程序的縮寫。

道（DAO）

一個去中心化的自治組織。DAO 是一個通過共識做出決策的組織：所有 治理代幣的 持有者都在組織決策中獲得投票權，投票最多的解決方案是 DAO 的行動方案。想像一個去中心化的投資銀行，但不是由基金經理做出投資決定，而是由其 治理代幣 的持有者投票決定如何投資其國庫中的資金。

去中心化交易所（Decentralized exchange）

去中心化交易所用於購買和交易 加密貨幣 。與典型的交易所不同，這些交易所使用繞過任何中心化權威的點對點交易。其中包括 Uniswap 和 Sushiswap。

去中心化金融（DeFi）

「decentralized finance」的縮寫。DeFi 是使用 區塊鏈 技術繞過中心化機構任何金融工具，例如 智能合約 或 DAO 。

鑽石手（Diamond Hands）

鑽石手是長期或在價格動盪期間持有金融資產的人。

DYOR

「Do Your Own Research」的縮寫。

以太幣（ETH）

在以太坊區塊鏈上開採的 加密貨幣 。以太 幣 的市值僅次於 比特幣 ，但卻是一種更常用的加密貨幣。大多數 山寨幣 也是 基於以太坊構建的 ，因此與以太 幣掛鉤 。大多數 NFT 也建立在以太坊上，這就是為什麼以太是 NFT 交易中使用的主要代幣。

以太坊（Ethereum）

與 比特幣 競爭的區塊鏈。它旨在採用 比特幣 開發人員開創的區塊鏈技術，並將其用於更復雜的金融工具，如 智能合約 。

閃貸（Flash loan）

閃電貸是一種 DeFi 工具，允許在沒有抵押品的情況下進行貸款。閃電貸允許您借錢購買資產，但前提是可以購買資產並在同一區塊內償還利息。想像一下，使用貸款購買一棟 100 萬美元的房子，但只有當您已經排好另一個願意支付足夠費用讓您償還貸款和利息的買家時，貸款才會被批准。

這些貸款使用 智能合約 技術。

FUD

「fear, uncertainty and doubt」的縮寫。這可能是合法的，例如人們對代幣或 NFT 項目的安全性或合法性或安全性表示擔憂，例如鼓勵人們出售、降低資產價格的有組織的舉動。

Gas

Gas 是您使用 以太坊 網路所要支付的價格。每筆交易都需要支付gas 費 ，這取決於 區塊鏈的 過載程度。每筆交易的價格通常在 50 美元到 500 美元之間，但在網路負載過重時價格可能會飆升。

治理代幣（Governance token）

治理代幣是賦予所有者對給定項目投票權的加密貨幣。另請參閱： DAO 。

GWEI

gas 的成本以 GWEI 表示。作為粗略的指導，當 gwei 低於 50 時，gas 會很便宜，而當 gwei 高於 100 時，gas 會很貴。

HODL

「hold」的故意拼寫錯誤，用於鼓勵人們在價格下跌期間持有他們的代幣。

Layer 1和Layer 2

如果您涉足 加密貨幣， 您會聽說Layer 1和Layer 2解決方案。Layer 1是 區塊鏈 架構本身，而Layer 2是指建立在區塊鏈之上的架構。

例如，以以太坊的高gas成本問題為例。Layer 1解決方案是讓 以太坊區塊 鏈更高效，例如通過採用 權益證明 協議。Layer 2解決方案的一個例子是 Immutible X，這是一個建立在以太坊之上的交易所，它使用 智能合約 技術允許無氣體、碳中和的交易。

流動性市場（Liquid Market）

流動性市場是一個擁有大量買家和賣家的市場，它允許幾乎立即完成買賣訂單。 加密貨幣 市場具有流動性，而 NFT 市場則不然。大多數合法的加密貨幣可以隨時買賣，因為 NFT 交易者需要列出待售物品，希望買家手動購買。

主網（Mainnet）

一個供公眾使用的區塊鏈協議將被放入主網。這將它與測試網區分開來，後者更像是區塊鏈協議的測試版發布。

模因幣（Memecoins）

許多加密貨幣旨在提供實用程序或服務為目的。Memecoins 不提供實用前景，純粹作為投機資產存在。狗狗幣是最知名的 ，但還有很多很多。

元掩碼（MetaMask）

一種基於瀏覽器的在線數字錢包，主要用於 以太坊區塊鏈 上的交易。

礦業（Mining）

挖礦是驗證交易並將區塊添加到區塊 鏈的過程 。這通常涉及解決復雜 密碼 問題的強大計算機。至關重要的是，這也是將新的 加密貨幣 添加到流通中的方式。

礦機（Mining Rig）

為挖掘 加密貨幣 的特定目的而設置的功能強大的計算機。

礦場（Mining Farm）

全天運行的采礦設備倉庫（或房間），用於挖掘 加密貨幣 。

鑄幣（Mint）

在區塊鏈上，鑄幣意味著驗證信息並將其作為區塊鏈上的一個塊。

「鑄造」 NFT 意味著在公開發售期間從其創建者那裡購買它。「鑄幣價格」是指它的創造者出售它的價格——例如無聊猿遊艇俱樂部的「鑄幣價格」是 0.08 以太幣。在一個集合中的所有 NFT 都被鑄造之後，想要接觸該集合的交易者需要從 OpenSea 等二級市場購買它們。

多鏈（Multi-chain）

設計用於多個 區塊鏈 的應用程序或服務。這與 跨鏈 應用程序和服務不同， 跨鏈 應用程序和服務旨在將數據或資產從一個區塊鏈發送到另一個區塊鏈。

月球（MOON）

價格的急劇飆升被稱為「mooning」或「a moon」。「To the moon（去月球）」是一個常見的短語。

NFT

不可替代的代幣（Non-fungible token）。這些是證明數字資產所有權的數字契約。目前，它們與藝術相關，但 NFT 可以證明任何數字的所有權。

鏈下/鏈上（Off-Chain/On-chain）

鏈上是指存在於 區塊鏈 上的東西，鏈下是指存在於 區塊 鏈之外的東西。 加密貨幣 是鏈上貨幣，法定貨幣是鏈下貨幣。

OpenSea

它是最大的 NFT 市場，專門研究基於 以太坊 的 NFT。（建立在不同區塊鏈上的 NFT 通常在專門的市場上出售。例如，Solana NFT 在 Solanat 上出售。）

Play to Earn（P2E）

Play to Earn (P2E) 游戲 集成了區塊鏈，並以 游戲 內 加密貨幣 獎勵玩家。這些 游戲 中的加密貨幣可以兌換成比特幣或以太幣。最突出的例子是 Axie Infinity，玩家可以獲得 Smooth Love Potion ($SLP)。

工作量證明（Proof of Work）

工作量證明（POW）是一種共識機制，通過該機制將塊添加到區塊鏈中。工作量證明要求礦工解決復雜的 密碼學 難題，這需要強大的采礦設備提供大量能源，以驗證新的區塊鏈交易。

工作量證明是一種安全且去中心化的共識機制，但效率低下是出了名的。這就是比特幣和以太坊區塊鏈的運作方式，盡管以太坊很快就會轉向更高效 的權益證明（Proof of Stake） 。

權益證明（Proof of Stake）

面對工作量 證明 的巨大能源需求， 權益 證明（POS）是一種更新的共識機制，可以更有效地挖掘區塊。權益證明允許 加密貨幣 持有者在相關區塊 鏈 上驗證新區塊。

他們通過抵押他們的 加密貨幣來 做到這一點。網路用戶質押他們的加密貨幣，如果他們的股份是通過隨機演算法選擇的，他們就有機會驗證一個新區塊——為此他們將獲得更多加密貨幣形式的獎勵。質押的加密貨幣越多，選擇用戶驗證新區塊的機會就越大。

工作證明獎勵那些花費最多計算能力來解決密碼難題的人，而權益證明獎勵那些長期投資加密貨幣的人。

抽水和傾銷（Pump and mp）

抽水和傾銷計劃涉及對產品的人為刺激，從而導致人們購買並提高其價格。然後，抽水和傾銷協調者以高價出售其資產，從而導致價格急劇下跌。

這些存在於傳統市場中，但在 加密貨幣 交易中更為常見，因為微市值加密貨幣的低流動性使其價格更容易操縱。

地毯拉動（Rug pull）

地毯拉動是指 加密貨幣 的創造者消失，並帶走資金。最近的一個例子是偽造的Squid Game 硬幣，盡管這些硬幣遠非罕見。「地毯」本質上是「騙局」的簡寫。

中本聰（Satoshi Nakamoto）

比特幣 創造者的化名。解釋去中心化金融的必要性和解釋比特幣如何運作的白皮書由中本聰簽署，但沒有人知道真實的人是誰。據推測，中本聰實際上是幾個人。

助記詞（Seed Phrase）

當你創建一個 加密貨幣 錢包時，你會得到一個 12 字的種子短語。每次在新設備上登錄錢包時，都需要使用助記詞。 永遠不要把你的助記詞給任何人 。

分片（Sharding）

分片在 區塊鏈上 分配網路負載，允許每秒處理更多事務。這聽起來很枯燥，但它非常重要。 以太坊 將在明年整合分片，這將使使用它更便宜，對環境的破壞也更小。

垃圾幣（Shitcoin）

Shitcoin 是一種不提供任何效用的 山寨幣 ，無論是 memecoin 還是無效的 山寨幣 。

絲綢之路（Silk Road）

Silk Road 是一個在線黑市，於 2013 年被 FBI 關閉。這是許多人第一次接觸 加密貨幣的地方 ，因為 比特幣 是該網站非法商品的流行支付方式。

智能合約（Smart contract）

智能合約是在滿足所需條件時自行執行的數字合約。例如，如果 Wallet X 向 Wallet Y 發送 0.08 ether，Wallet Y 向 Wallet X 發送 NFT Z。它們最常用於自動交易，但也可用於更復雜的用途，例如 快速貸款 。

穩定幣（Stable coin）

穩定幣是與美元掛鉤的加密貨幣。其中包括 Tether 和 USDC。他們的目的是讓 加密貨幣 交易者將他們的代幣保存在加密生態系統中，而不會經歷 比特幣 和 以太幣 價格波動的波動。

質押（Staking）

權益質押是在加密貨幣錢包中鎖定持有資金，從而支持區塊鏈網路運營。從本質上講，它包括鎖定加密貨幣以獲得獎勵。在大多數情況下，該流程需要用戶使用個人加密錢包參與到區塊鏈活動中。

權益質押的概念與權益證明（PoS）機制密切相關。它被用於許多基於PoS或相類似的其他區塊鏈系統中。

TLT

「think long term」的縮寫。

代幣（Token）

代幣是多種形式的區塊鏈資產。像 比特幣 這樣的 加密貨幣 是一種代幣。其他類型包括 治理代幣 ，它授予持有者在 DAO 或服務中的投票權，或 實用代幣 ，其中根據持有的代幣數量授予對服務的訪問許可權。

TXN

交易（transaction）的縮寫。

實用代幣（Utility Token）

旨在提供某種功能的代幣。這些可以是對應用程序、服務或 游戲 的訪問。示例包括 Filecoin，它授予對基於區塊鏈的數字存儲的訪問許可權，以及 Link，它連接 了鏈下 類型數據的智能合約。

虛榮地址（Vanity Address）

由 Ethereum Name Service 等公司提供的個性化錢包地址。它允許您將錢包地址更改為您選擇的單詞或短語，例如 CNET.eth。

Vaporware

承諾但從未真正進入市場的產品。該術語在 90 年代後期隨著最初的互聯網繁榮而流行起來，並且由於陰暗的 加密貨幣 創造者而得到了復興。

維塔利克·布特林（Vitalik Buterin）

以太坊區塊鏈 背後的創造者。

錢包（Wallet）

加密貨幣錢包是您可以存儲加密貨幣和 NFT 的地方。這些錢包可以是熱錢包或冷錢包——即連接到互聯網的瀏覽器錢包或未連接到互聯網的物理硬體。錢包可以讀寫，這意味著它們可以接收信息，也可以作為簽名或在線 ID。

Web 3

Web3 是區塊鏈愛好者想像的互聯網的下一次迭代。從互聯網發明到 2005 年左右，Web1 是只讀互聯網。Web2 指的是用戶能夠製作內容並將其上傳到互聯網上的出現。Web3 將是一個集成了區塊鏈的互聯網。想像一下，將您的社交媒體帖子作為 NFT 擁有，使用像以太幣這樣的 加密貨幣 作為通用貨幣，並將您的錢包作為一種 ID 形式而不是電子郵件/密碼組合。

鯨（Whale）

持有大量加密貨幣的人。

白名單 （ Whitelist）

加密貨幣 和 NFT 的 預售清單。列入白名單的投資者可以在公開發行前購買資產，有時以折扣價購買。

WAGMI

「we're all going to make it」的縮寫。

② 你看過最好的心理學書籍是什麼

看到大家推薦的多是《心理學與生活》這類教科書和《少有人走的路》這類經典的心理學讀物，我就不重復了。

我個人對認知心理學比較感興趣，推薦幾本心理學大神基思·斯坦諾維奇的好書。

1、斯坦諾維奇《這才是心理學》

順帶推薦一下道金斯的《自私的基因》。這本書認為，人類是基因和模因的機器人，為它們服務。基因我們都知道了，什麼是模因呢？它是文化傳播的最小單位，我們可以簡單理解為各種知識和觀念。

基因和模因的根本目的是它們自身的生存和繁衍，而並不是人類的根本利益。

《機器人叛亂》認同這個觀點，但作者認為，人類作為機器人，正在發起叛亂，擺脫基因和模因的控制，實現自己的最高利益。

你可以把它看作一本「科幻小說」來看，非常精彩。

③ 【書評|科普】小心了！你正在成為被基因和模因操控的工具

雌掘地蜂為了產卵和孵化後代，會做很多有趣的事情。首先，挖一個洞穴；然後，飛出去尋找蟋蟀，當她找到合適的對象，就會刺入其身體，把它麻痹之後帶回洞穴，放在洞穴口；其次，她進入洞穴檢查，確保一切安全後，將蟋蟀拖到洞穴里。最後，她產卵於洞穴中，密封起來飛走，當卵孵化後就吃癱瘓了的蟋蟀。

這是一套看上去相當復雜，其實只是精心設計的、面對自身環境中具體刺激而做出的刻板僵化的程序性反應。實驗證明，如果在掘地蜂放下蟋蟀，進入洞穴檢查之際，將蟋蟀移動幾英寸遠，那麼她出來後，就不會把蟋蟀拖進去，而是放在洞穴口再次檢查，如果蟋蟀又被移動一英寸左右的距離，她還是不會直接把它拖進洞穴里，哪怕她已經反反復復檢查里40次之多。

這個實驗直指人心、讓人驚恐，因為很難否認自身的行為是否是一種表面復雜性，實際上只是簡單、刻板的例行公事。就像那些強迫症患者會毫不自知地重復做同一件事。在掘地蜂性行為的背後，是否有一雙看不見的手掌控著我們的機體呢？是否有一種認知是我們從來不曾想過但確實存在的呢？

《機器人叛亂》延續了理查德·道金斯《自私的基因》中駭人聽聞的觀念，認為人類是被基因和模因操控的機器人，全書糅合了認知心理學、進化生物學、決策論和神經科學等學科精華，著力於溫和地批判進化心理學，幫助我們和達爾文主義的生命觀達成和解，通過鑄造一把具備評估能力和批判精神的理性思維之劍，重新以人類獨特的方式獲得對生活的掌控權，找回自身存在的價值和意義，從而在生活、事業等各方面做出更為明智的計劃和決策。

《機器人叛亂》的作者基思·斯坦諾維奇是加拿大多倫多大學應用心理學和人類發展科學榮譽退休教授，也是加拿大應用認知科學前研究主席，主要研究領域是推理和閱讀的心理學機制。一生獲獎無數，也是美國心理學會終身成就獎獲得者。著有暢銷書《對「偽心理學」說不》《超越智商》等。

一、何為機器人？何為復制子？

認知科學和進化論揭示了令人不安的事實：人類隨機性的出現毫無目的，自然演算法式的進化毫無意義。我們只是盲目的復制子製造出來的生存機器，被復制子像寄生蟲一樣依附著，在繁衍生息中毫無知覺地傳播和擴大著復制子的利益。在這里，人類就像是《神秘博士》里被中央處理器操控著的賽博機器人，而中央處理器就是基因和模因，也就是復制子。

基因利益與載體利益相沖突的地方，作者舉例若干：鮭魚產卵後因為洄遊之旅導致心竭而死；衰老基因出現在載體繁殖期後就會被保留，否則會被剔除；有性繁殖在包含和承受基因組突變帶來的破壞時，身體卻冒著風險；吃甜食容易發胖，但是嗜甜基因卻總是引誘我們在甜食麵前欲罷不能。

產生利益沖突的根本原因在於人類在進化過程中形成了兩種心智模式：啟發式系統和分析式系統。前者以基因目標為導向，會自動加工領域相關的刺激，不依賴後者的輸入和控制，卻會與其產生沖突，例如會產生「繆勒-萊爾錯覺」的知覺輸入系統。而分析式心智則是文化產物，包括邏輯符號思維，去語境化的認知方式，以演繹推理、決策制定、科學思維為代表的假設思維，表徵一種與被表徵的世界不同信念的脫鉤能力等一系列心智套件。

基因是構建身體的指令，模因是構建文化的指令。當我們使用心智套件對基因宣戰時，又會落入模因的魔爪，可謂是才出狼窩，又入虎穴。模因的毒害同樣充斥著日常生活，比如受廣告影響的沖動消費，或者是陷入宗教狂熱而不能自拔。

二、如何叛亂？

機器人發起叛亂的先決條件是認識到基因利益與載體利益存在沖突，以及人類認知的千瘡百孔。而獲得成功的必備武器則是成熟的心智套件，完善的理性思維，卓越的評估能力。同時，這也標志著人格主體性的確立。

文化項目可以促進人類理性，這種理性關心如何實現人類利益，在最大化遺傳適應度和最大化人類慾望滿足之間做出明智抉擇。人類在意識上認可理性選擇，但還是會做出非理性選擇，違反了確定性規則、傳遞性規則、描述不變性等。這主要是因為進化適應不代表工具理性。

理性衡量的是分析的意圖水平，主要指思維傾向和認知風格，反映個人目標和價值觀的信息。評估理性思維技能的方法散見於決策科學和認知科學的文獻之中，包括形成和證據相一致的結論，評估共變，處理概率信息，校正信念程度，認識邏輯意義，對於不確定程度形成一致評估，擁有能最大化效用的一貫偏好思考替代假設，做出一致判斷等。

簡言之，機器人叛亂是用認知科學和決策科學鑄造一把理性思維之劍。包括狹義理性和廣義理性。前者指預期效用最優化，後者包括一階偏好和二階偏好的再評估過程。狹義理性對付基因；廣義理性對付模因。

三、意義何在？缸中之腦，體驗機，玩偶？

茶飯之間曾有小夥伴兒坦言，若吸毒對身體無害，只會帶來快樂體驗的話，他還是願意嘗試的。人生的意義似乎在於追求快樂。這讓人想起缸中之腦的思想實驗，大腦被切下來放進盛有營養液的缸中，腦神經末梢連接在計算機上，哪怕沒有四肢，卻還可以在計算機的信息傳送中感受到一切正常的幻覺，甚至享有比現實世界還要強烈和真實的快樂體驗。

如果我們在虛擬現實中，就可以俯瞰整個世界，為什麼我們還要走出家門，在熙熙攘攘的人群中尋找落葉？如果我們的感官記憶都是源自外部刺激，而計算機程序可以帶來同等效果，我們又該怎樣區分現實與虛擬？如果我們認定一切實相皆為虛妄，追求享樂只是自我陶醉的假象，那麼人生的意義又在於什麼？

作者基思·斯坦諾維奇在《機器人叛亂》指出尋找意義的重新定向：遠離意識和內部感受，朝向使我們在這個世界上成為自主和獨特個體的評估活動。

生活中有比金錢更重要的，也有比幸福更重要的，我們所關心的，不僅僅是如何打發時間，更關心我們是誰，以及能夠成為誰。人生的價值和意義，只有和世界產生一種真實的因果關聯時，才得以體現，它比快樂體驗的初級偏好更重要——成為某種類型的人，與更深層的價值觀保持一致，這具有符號意義。

④ 設計網頁、PS、啤酒配方 還有AI不會做的嗎

很多人都會說，2017年是人工智慧(AI)大發展的年份。似乎每天都有初創公司進入這個領域，對利用AI技術的營銷、照片處理或語音助理進行新的改進。除此之外，越來越多的商界領袖認為下一件大事就是AI，數之不盡的創業公司和思想領袖正在研究AI可以被注入哪些因子。盡管在營銷和金融服務等領域，機器學習這樣的技術已經有很多用途，但也有很多人在利用技術進步開發更多應用。

當然，你可能已經聽說過Prisma，但它不僅僅是一個照片編輯工具。它實際上是利用機器學習和人工智慧，按照你的選擇風格完全重現圖像。最近，Prisma還與模因生成應用GagBot合作，為他們的平台提供更多的AI功能。GagBot使用AI和異議識別功能來確定有趣的引語或模因式文本，並將其添加到照片中。它並不完美，但這就是AI的美妙之處，隨著更多數據的收集，它應該可以持續改進。

不過，Prisma並不是市面上唯一的照片處理工具。你也有像DeepArt.io這樣的公司，他們使用演算法來學習像梵高和畢加索這樣的著名藝術家去創造作品。通過使用對象識別和神經網路，該系統能夠分析一件著名藝術品的風格，並將其應用於用戶上傳的任何照片上。這項服務表明，AI可以在不考慮主題的情況下查看類似風格的東西。

另一個看到AI崛起的創意領域是網頁設計。在過去的15年裡，開發者們一直在改進網頁設計的體驗，讓網站更容易被普通的商店老闆或企業家使用。首先是像WordPress這樣的內容管理系統讓它變得更容易，然後通過像Squarespace和Wix這樣的公司的拖放模板，提高網站的易用性。

現在，我們開始看到，有些公司正試圖利用AI和機器學習技術，在短短幾分鍾內，基於熱門網站和用戶輸入來設計和製作網站。像TheGrid和uKit這樣的公司都在研究網頁設計領域的AI問題。TheGrid分析了無數的網站，試圖為你創建一個完美的網站，uKit也採取類似的方法。通過使用AI和響應式設計，uKit會分析與你相同領域的其他網站，以了解哪些網站最受歡迎，並以此為基礎展開設計。如果你願意的話，你可以使用uKit CMS來調整設計。

還有Intelligent X，它聽起來就像是未來財富500強企業的解決方案，但實際上，他們只是在努力生產更好的啤酒，這一點和任何與商業相關的東西都是同等重要的。

通過使用Facebook聊天機器人，Intelligent X可以從顧客那裡收集關於他們不同酒類產品的數據，並將這些數據輸入到他們自行開發的AI系統中，從而分析顧客對啤酒的看法和想法。然後，釀酒大師會查看這些數據的結果，以確定他們不同配方的未來。舉個例子，基於用戶數據，他們的淡色啤酒增加了啤酒花的數量，這在一定程度上可能是由於喝啤酒的人更喜歡那種讓人飄飄欲醉的體驗。

無論是談論啤酒、網頁設計還是照片處理，很明顯，AI在所有領域都在增長——而不僅僅是在大企業中。沒錯，大企業總是會引發更多關注，成為推動技術進步的重要因素，包括AI。有時候，退後一步，欣賞些正在尋找自己擅長領域的小公司，也許是一件好事。

⑤ 為什麼聰明人也會做蠢事

相信很多人都看過這樣的新聞：某某大學教授被騙XX萬，某某中學教師被騙人傳銷？

這時很多人會有一個疑問：為什麼他們明明不傻，怎麼會那麼輕易被騙呢？在我們的認知里，高智商的人，就意味著可以做出更正確、更好的決策。事實真的如此嗎？

《超越智商——為什麼聰明人也會做蠢事》這本書告訴你，錯！

想要過上更好的生活，達成人生的目標，擁有高智力還不夠，還要擁有高理性。個體如果出現理性障礙，直接的後果就是生活不如意，錯失本應取得的人生成就。

超越智商——為什麼聰明人也會做蠢事》這本書是基思•斯坦諾維奇 （Keith E. Stanovich）的力作，是理性心理學的開山之作，2010年格文美爾教育獎 獲獎作品。

接下來，讓我們看下這本書到底講了什麼。

在當今的社會，小到幼兒園入學，大到國家橄欖隊聯盟選擇未來的中衛，都是用智力測試作為評估工具。而對智力的過分關注，往往會忽略了另外一項至關重要的能力——理性，這是不合理的。

本書採用的是狹義的智力概念，把智力定義為MAMBIT，即智力測驗所測量的心理能力（the mental abilities measured by intelligence tests）的首字母縮寫。它明確排除掉了許多廣義理論所包含的內容：適應環境的能力、現實生活中的決策能力、智慧和創造力等。

看到這里我們就明白，為什麼前美國總統喬治·布希明明智商測試成績在120以上，但是卻頻頻在公眾場合冒出不經思考的話語，做出許多錯誤的決策了。斯坦諾維奇指出，他很可能患有【理性障礙】。所謂理性障礙，是指盡管具有足夠的智力，卻缺乏理性思考和行動的能力。

【CHC理論】即卡特爾—霍恩—卡羅爾智力理論認為智力包括流體智力和晶體智力兩個方面。

流體智力（Gf） 指在不同領域（尤其是新領域）運用推理的能力。這種能力可以通過抽象推理任務來測量，比如圖像分類、瑞文測驗、數列推理。

晶體智力（Gc） 則指通過學習積累得來的陳述性知識，可以通過詞彙任務、閱讀理解和一般知識測驗來測量。

而通常人們說一個人聰明，其所指的是智力測驗明確測量的心理機能（MAMBIT，主要是Gf）。

認知科學家把理性分成工具理性與知識理性兩類。

工具理性：以最優化的方式實現個人目標（在有限資源的前提下，一分耕耘，一分收獲。），他們的行為遵循效用最大化原則。

知識理性：所關注的是個體信念與真實世界之間的一致程度。

知識理性與工具理性之間的橋梁是對未知時間發生概率的預估。

人腦工作的機制主要是有【類型一加工】和【類型二加工】組成。類型一與類型二加工和丹尼爾·卡尼曼在《思考：快與慢》中所提到的「系統1」和「系統2」是一樣的。

【類型一加工】 常常稱作啟發式加工，意指其速度快、自動化、計算負荷低，以及無須對所有的可能性情況進行大量分析。

類型一加工包括：情緒對行為的調控；由進化心理學家提出的，為解決特定適應性問題而存在的封閉性心理模塊；內隱學習的加工過程；過度學習聯結而產生的自動化激活。在面部識別、本體感受、小姐語言歧義、深度知覺等任務中發揮作用。

【類型二加工】 其速度相對較慢，計算負荷高，它是意識的焦點，多與類型一加工任務同時執行。是基於語言和規則的，心理學家稱之為控制加工。 類型二加工的一個重要功能是壓制類型一加工 。

舉個例子來說：一對情侶在吵架時容易翻舊賬，傷人的話語脫口而出；心情不好想吃甜食等就是【類型一加工】在反應。

A和B在吵架，A在說出傷人的話之前，【類型二加工】發揮作用，壓制住沖動，這時在A的腦中進行這樣的模擬：如果說出了傷人的話，不僅緩解不了現在的局面，更有可能激化矛盾，所以用【傷人的話來反擊】的反應不對。那麼先示弱，安撫對方情緒，尋求共識與和解會不會更好呢？於是做出正確的反應——示弱、安撫情緒。

【類型一加工】包括自主心智，自主心智是自發性的，【類型二加工】則包括演算法心智和反省心智。

【反省心智】 關注於系統目標、與目標相關的信念以及基於當前系統目標和信念的最優化的行動。只有在反省心智分析層面，理性才會參與其中。

演算法心智與反省心智的區別：

（1）所有的智力測驗或認知能力測驗都是最優化表現評估，而對批判性思維和理性思維的測量則通常是在 典型表現 情景下的評估。

（2）思維傾向的個體差異可以通過對反省心智操作的測量而得出，具體包括：目標管理、認識價值觀、自我管理認知論等。

（3）更為重要的是， 演算法心智的效率可以被量化評估，但理性的效率卻無法被評估。

理性的概念內涵包含兩個方面的內容（反省心智的思維傾向以及演算法心智的效率），而智力的概念內涵（至少是廣為人知的操作化定義）則僅局限於演算法心智效率方面，思維傾向並不等同於理性思維本身。

理性需要有三種不同的心理特徵。

首先，需要具備演算法心智層面的認知能力，以維持壓制和模擬活動。

其次，反省心智必須具備以下兩個特點：

（1）發起對自主心智產生的劣質反應的壓制；

（2）發起產生優化反應的模擬模擬。

最後，在模擬活動過程中，可以獲取理性反應計算所需的心智程序。

布希做蠢事的主要原因是他僅僅具備理性思維的三特徵之一：演算法層面的認知能力。他缺少了另外兩項核心因素——支持理性行為的心智程序以及支持理性思維的反省心智的思維傾向。

為什麼聰明人常做蠢事呢？因為大腦有兩個特徵致使人類不夠理性。一個是處理信息方面的缺陷，另一個是內容缺陷。接下來讓我們一一了解下。

【認知吝嗇鬼】是指人類在思考問題時，大腦對認知資源的分配和使用極為吝嗇，我們稱為「認知吝嗇鬼」。

1、完全析取推理失敗。

人們往往會根據已知信息進行最簡單的（錯誤的）推理，而不願進行稍復雜但是能夠得出正確答案的完全析取推理。

【完全析取推理】 是指面臨諸多選項做出決策時，或是在推理任務中選出最佳問題解決方案時，對所有可能性及其結果進行分析、采擇的思維過程。

我們要進行完全析取推理，就要避免在對信息進行膚淺加工的基礎上給出答案。

我們來看一道題：

許多人會脫口而出那個即刻進入腦海的答案：0.1美元，而不去仔細思考這個答案的正確與否。試想，如果球的價格是0.1美元的話，那麼球拍比球貴1美元，即1.1美元，球和球拍的總價則為1.2美元，而非題目中的1.1美元。只需稍作思考，即可知道0.1美元這個答案是錯誤的。

2、認知吝嗇鬼的慣用伎倆：屬性替換。

【屬性替換】指的是當人們需要評估屬性A時，卻發現評估屬性B更容易一些（A與B之間存在一定的關系），於是就改為評估屬性B。在真是生活的特定情境中，過度概率的替代屬性策略常常會導致嚴重的誤差。

3、認知吝嗇鬼的工具：生動性效應

（1）認知吝嗇鬼對信息的生動性和鮮活性異常敏感。比如大多數人覺得坐飛機會比坐汽車更危險，因為在我們的頭腦中，汽車事故的畫面並不像飛機失事現場畫面那麼鮮活、真實。但事實是，乘坐汽車出事的概率比乘坐飛機高得多。

（2）認知吝嗇鬼喜歡加工那些與眾不同的信息，這種傾向常常會讓認知吝嗇鬼誤入歧途。

很多人會將前一種疾病的危險等級評定得更高。但只要稍微思考一下，就會知道真實情況是第二種危險等級更高。為什麼會這樣呢？那是因為當人們讀到「1286人死亡」時，腦海中浮現的畫面肯定要比一個抽象的百分比數字更為生動鮮活，這種畫面所引發的情感反應導致了不準確的判斷。

4、認知吝嗇鬼的三個表現：

（1）啟發式加工

啟發式加工從一定程度上來說，可以幫我們節省認知資源，但是如果過度依賴啟發式加工將會失去個人的自主性。所以在決定我們一生的重大決策中，要克服啟發式加工的影響。

（2）錨定與調整啟發式

【錨定與調整啟發式】由阿莫斯·特沃斯和丹尼爾·卡尼曼發現的。使用這種認知策略時，我們會先錨定一個最容易從大腦中提取出來的相關數字，然後基於已知的特定信息調整，以獲得想要的結果。

比如我們在商場買東西的時候，與售貨員砍價時，會受到標價的影響。

（3）直接使用默認值。

有時候，人們會因為問題的表述方式不同，而對本質相同的問題給出不同的答案，這種現象被稱為「框架效應」。

同樣是作為刺激消費的減稅政策，使用「稅收紅利」會比「退稅款」更能促進人們消費。因為 一個「退」字，意味著曾經屬於你的錢回來了，你的財務停留在「維持現狀」的狀態。而前景理論預測你在「維持現狀」時，花錢的概率較小。但是，「稅收紅利「的說法意味著這筆錢是」額外增加的「，即在當前狀態的基礎上增加了。相比之下，人們更樂意花掉這部分」額外增加的錢「。

廣告商們充分意識到了框架的重要性。比如牛奶上，商品廣告會標明「95%脫脂」，而不會說「含有5%的脂肪」。

人們需要學會從多個視角思考同一問題，學會習慣性地去打破框架，並由自己來重設框架。

認知吝嗇鬼的缺陷之一：我方立場信息加工

因為從他人立場考慮問題是一件很耗費認知資源的事情，人們傾向於僅僅基於自我的視角對情景進行評價。

我方立場信息加工不僅會損害我們客觀評價證據的能力，對我們產生證據的能力也有負面影響。

其表現主要有：

（1）過度自信： 人們會高估自己對體育比賽結果、行為後果、經濟走勢等未來事件的預測准確性。

（2）計劃謬誤： 人們常常會低估自己完成某項任務（比如完成一篇優秀論文、完成當年的稅務表格、完成一項基建項目所需的時間。

（3）螺旋循環： 人們一直認為他人比自己更容易受到認知偏差的影響。

（4）控制錯覺： 是指個體相信通過個人的能力和努力，可以控制隨機事件的結果。比如選彩票號碼時，人們更相信自己選的號碼的中獎率會比系統選碼更高。

認知吝嗇鬼的缺陷之二：深思熟慮後依然失敗

我們前面介紹過，人類大腦活動的過程是由類型一加工和類型二加工構成的，類型二加工的主要功能是壓制類型一加工。但有時候，也會壓制失敗，那麼壓制失敗會有什麼後果呢？

1、壓制情緒失敗

電車難題：扳動開關，犧牲一個人而拯救五個人。大多數人認為這是值得的。（親身難題，涉及較少的個人困境）

天橋難題：把陌生人推下去，其他五人得救。多數人說他們不會這樣做。（非親身難題，涉及較多的個人困境）

人們普遍認為第二種情景讓人為難、很討厭，而第一種情景就不會給人帶來不愉快的困擾。這說明人們在決策時容易受到情緒的影響。

2、有意識思維常常會被無意識思維所取代

例如：

其實，只要稍微懂點概率論知識，計算一下，就知道兩個袋子的贏錢概率，A袋子是10%，B袋子是8%。但是，仍然會有很多人選擇從B袋子中摸球。

為什麼呢？因為人們看到的是B袋子里有更多的紅球，它看起來有更多的贏錢的機會。但實際是，B袋子它同時也裝有更多的白球。這說明，在明知道哪一個是最佳選擇的情況下，人們對絕對數量的偏好戰勝了理性規則。

認知吝嗇鬼的缺陷之三：「跨時間偏好翻轉」的非理性行為

缺乏評估及時獎勵與延遲獎勵的能力，是導致很多人非理性行為的來源，這些非理性行為阻礙了目標的最大化實現。

比如：

為何一周的等候時間在一種情境中至關重要，而在另外一種情境中又似乎變得無關緊要呢？可以用【雙貼現曲線】來解釋。該雙曲線是覺得預期收益打折速度的函數。

雙曲線函數會讓人們高估近在眼前的獎勵，而忽視長期目標。 它還會讓人們的偏好隨著時間變化而變化。

「心智程序」是指個體可以從記憶中提取出的規則、知識、程序和策略，以輔助決策判斷和問題解決過程。

心智程序出現問題是導致不良決策的重要原因，有時，個人是因為沒有安裝足夠的心智程序，即 心智程序缺陷 ，如忽略備擇假設、不擅長尋求證偽焦點假設；有時，是安裝了 污化的心智程序 ，如相信占星術和筆跡學。

21世紀概率理論、經驗主義概念、邏輯和科學思維的發展，給人類提供了形成信念、修正信念以及行動推理的概念工具。但概率思維、邏輯、科學推理等理性工具，通常是很多個體沒有掌握的，所以會造成心智程序缺陷。

（1）缺乏概率論知識——忽略備擇假設

人們在尋找有可能會推翻焦點假設的證據，並檢驗這個證據時，會感到非常困難。原因在於，人們天然的思維傾向是尋找正是假設的證據，而非證偽的證據。

因此，在推理過程中， 尋求可證偽性 是一條非常有用的原則。

（2）警惕概率論的謬誤：條件概率倒置

條件概率倒置是指在給定B的前提下A的概率與給定A的前提下B的概率，兩者是等價的。但實際上，這兩者並不相同。當人們進行概率評估時，應該更重視子集與全集之間的關系，而不應該根據相似性評估做出判斷。

（3）缺乏程序性知識

程序性知識是指按照特定方式處理信息的策略和傾向。概率推理原則可被劃分為陳述性知識，而反意思維則是策略性心智程序的代表。

為什麼人們會在龐氏騙局和金字塔傳銷騙局中受騙，那是因為心智程序受到污染的人開始認為他們每天身邊見到的、他們一輩子都在經歷著的經濟規律可以被違背。

污化心智程序導致的理性障礙有：占星預測、閾下減肥、生命節奏、服用維生素B17（假的抗癌葯物）、龐氏騙局、金字塔傳銷騙局、精神外科學、靈魂出竅經歷和走火等。

智力上更聰明並不能保證不做蠢事，相反，研究表明：污化心智程序對於那些智商較高的人更具有誘惑力。

只有個體身處於多數信念都是正確的某一知識領域中，才可以用當前的知識結構幫助自己更快地吸收新的知識。然而，如果個體使用的信念子集含有大量錯誤信息，知識預期就會耽誤對正確信息的吸收。理解神創論或大屠殺否認者的關鍵點就在於此。

人們為什麼會受污化心智程序的影響？

絕大多數人都認同這樣一個觀點：我們的信念一定會有利於實現某個目的。然而，如果這個「目的」不是我們真正想要的呢？

因為有模因發揮作用，但模因能夠傳播的信念，未必正確，也未必有利於傳播者。也就是說存在於我們腦海中的信念不一定符合人的利益。

我們在安裝心智程序時，要避免安裝可能對你產生生理傷害的心智程序，警惕不可證偽的心智程序，在安裝心智程序之前，羅列出代價和利益，要安裝正確的心智程序。

1、心智程序缺陷引起的非理性是最容易被治癒的，因為造成這種心智缺陷的原因是缺少某種策略和可以通過學習掌握的陳述性知識。

2、要學習概率論知識和科學思維。

3、多使用可證偽性原則去檢驗一些心智程序。

4、一個具有極高普遍性的行為策略——使用執行意圖。即「當X發生時，我就做Y」。

理性可以在很多方面改變人們的生活，相比於智力，理性在人們一生重要的決策中更重要。很多時候，通過改變環境而不是人，更能預防不理性行為。

⑥ 智能合約除魅：它能避免俄羅斯違約和「鎳逼空」嗎

· 《文理兩開花》主播 ·

肖小跑： 《羊群的共識》作者，金融行業從業者及連續創業者，播客《牆裂壇》主播，公眾號「肖小跑」主理人。

王瑋： 數學和計算機學霸，兼通技術與金融。若干年前「all-in」區塊鏈領域，成為區塊鏈行業知名意見領袖之一。

「智能合約」這四個字似乎也是個「模因」了：這是一個在金融 科技 業界、甚至所有和 科技 、數字化相關行業中都會聽到的概念——一個「聽起來很厲害但並不知道到底是什麼」或者「不知道厲害在哪兒」的模因，反正這四個字代表了「 科技 進步」，都「智能」了還能不厲害么？

但它到底是什麼？能做什麼？不能做什麼？迫切需要智能合約專家用小白和文科生都能聽懂的語言來除魅。

正好最近在現實世界的金融市場上，也發生了幾件有趣的事：俄羅斯債券違約、還有金屬市場上的「鎳逼空事件」——所以我們乾脆做一個案例分析，現場來看看智能合約到底能不能解決這些現實世界中頭疼的問題。

· 本期提綱 ·

1、365度全景式「除魅」智能合約：它到底「智能」在哪兒？是一段代碼？一份合同？還是一個機器人？

2、它只能解決虛擬世界的問題，還是也能用於現實世界？

3、俄羅斯債券違約：如果用了智能合約，結果會不同嗎？

4、如果主權債放在智能合約上會不同嗎？智能合約能解決「信用」問題嗎？

5、鎳逼空事件和LME「硬分叉」：如果LME採用智能合約來自動執行，結果會不同嗎？

6、區塊鏈上的「硬分叉」和現實世界中的「硬分叉」（取消交易）有什麼不同？

7、「投票」+「冷靜期」的設定能避免「多數人的暴政」嗎？

· 文字稿 ·

小跑 02:48

「智能合約」（smart contract）這四個字好像已經變成一個「模因」了。 它是金融 科技 業界、甚至更廣泛的跟 科技 、數字化相關的行業，都會聽到的一個概念——反正這四個字就代表了 科技 進步、代表智能。

但它依然是一個「聽起來很厲害，但不知道到底是什麼」，或者「不知道到底厲害在哪兒」的概念。大部分人，包括我在內對它也是一知半解。所以今天請王瑋老師用小白和文科生都能聽懂的語言，給大家「除魅」一下智能合約。

另外，正好最近現實世界的金融市場上，發生了幾件很有意思的事——包括俄羅斯債券違約、鎳逼空事件。今天乾脆拿這兩件事來做一個案例分析， 來看看智能合約到底能不能解決這些現實世界中的頭疼問題。

先請王瑋老師給大家解釋一下： 智能合約它到底「智能」在哪兒？

王瑋 04:26

智能合約如今不管在區塊鏈、DeFi、還是未來的web3領域，都是最重要的核心。比特幣出來時，大家都說區塊鏈是「分布式賬本」；自從以太坊誕生，大家慢慢看到智能合約在web3.0甚至metaverse領域，作用越來越大，重要性也越來越高。

我先從發生在身邊的一個小故事說起。我有一位師妹，是大學計算機系教授，去年問了一個問題：區塊鏈我都能理解，但有一個問題沒想明白——智能合約到底「智能」在哪兒呢？

之所以這么問，她一定是把「智能合約」理解為「智能代碼」了。因為是搞技術的，她一定是跟別的代碼比較，默認「智能合約」應該比別的代碼更「智能」，才配叫「智能合約」。

我的答案是： 不要把它跟計算機代碼相比，而是跟現實世界當中的「合同」相比——它是一段智能的「合同」，而不是智能的「代碼」， 就好理解了。把它跟代碼比較，有點侮辱「智能」這個詞。但跟日常經濟活動中簽的合同來比，邏輯就比較貼切了。

那跟合同來比，它智能在哪兒呢？

我們日常的合同有幾個特徵：第一，有簽署的雙方或多方；第二，它有合同的條款，什麼情況下執行什麼條件做什麼事情；第三，有合同標的物，一手交錢一手交貨，合同約定了提供什麼商品或者服務，付多少錢；第四，合同大概還有個編號，有個標識記錄這是哪份合同，哪年哪月哪日簽的，誰跟誰簽的等等；第五，要有一個管理手段，簽署多方要各持一份，防止某方把條款改掉。這五個特徵基本代表了日常執行合同的最基本條件。

從這個角度，智能合約就好理解了。

比如以太坊的智能合約： 第一，它的代碼和存儲的數據，其實相當於合同條款達到什麼條件、怎麼自動執行——大家可能都知道智能合約的這個特點。第二，它還能夠讓「簽署雙方各執一份」這件事在鏈上實現，簽署雙方都能訪問到區塊鏈的時候，其實就是都能看到合同副本，而副本不是自己能掌握或篡改的，而是鏈上存儲的。

這就很有意思了：中本聰發明區塊鏈，是為了防止「雙花」比特幣這種純數字資產的，結果到了智能合約時代，以太坊一下子賦予了它「幫助合同所有方存儲無數副本、保證不被篡改」的神奇能力。區塊鏈是全球化的分布式存儲，它能夠讓世界上任意多的人來共同簽署和執行一個合同，而不會讓有被篡改的危險——這件事在傳統領域做不到。因為技術的限制，你沒法讓任意無數人同時簽署一份合同。

第三，智能合約的每一段代碼都有一個對應的「地址」，執行這段代碼的入口，這個入口可以理解為合同的編號，唯一的標識。

第四，智能合約本身還能夠擁有「其他的財產」。 我們日常的合同只是一張紙，一個附屬品，財產仍然在人的掌控之中——合同就算約定了鎳的交割，紙怎麼能控制鎳的移動呢？而智能合約本身卻能掌控財產。合同一定要有「標的物」，有「錢」有「貨」，這個標的物是可以受到智能合約所控制的，相當於是被它「所擁有」的。在這種情況下，所謂的「自動執行」才有保障，它擁有對資產的全部執行權。

小跑 11:30

相當於司法執法合二為一。

王瑋 11:33

對。所以有簽訂方、有無數可靠的備份、有自動執行能力、有可以找到的地址和入口、還有對於合同標的物的控制權——從這個角度，它確實比普通的合同要「智能」的多。

小跑 12:04

其實特別理解王老師師妹的想法，畢竟都是理科生，大家可能天然會從代碼角度來理解。但作為非技術背景的普通人，我反而沒有理解的這層障礙。

一看到「智能合約」這四個字，沒有代碼背景的人，天然就會先把它想像成一個合同，一個不用人來執行的「聰明的合同」。在現實世界中，比如我跟老闆簽了合同，但是他每個月不給我往賬戶里發工資，我也沒辦法。

另外，智能合約建在區塊鏈上，就是說跟我簽合同的人，我不用認識也行。我們之前沒有做過買賣，沒有建立過任何信任關系，其實也能簽——因為區塊鏈保證了「人手一份」且不能改。 這有點像我們討論過的SWIFT——它實現了「信息」和「賬戶」合二為一；而智能合約是實現了合同的「內容」和「執行」合二為一，一旦建立了，執行就不用太擔心了，智能合約會自動給我發工資，不用再信任老闆。

可是，仔細再想的話，好像又有點琢磨不透。如果它的執行是自動的，那出了問題該怎麼辦呢？ 我們訂立傳統合同時，會有後續發展過程中修改條款的情況，或者出現特殊情況導致合同不能按照訂立時的條款來執行——如果出了差錯，智能合約還是會不管不顧的執行下去嗎？

如果真是這樣，大家在「簽」智能合約，按啟動鍵的一剎那可能就要再想想了——只要一按，後面就沒有改的餘地了，對嗎？

王瑋 15:00

先說第一個問題：智能合約最大的價值就是能讓世界上相互不認識、或者沒有過任何協作關系的人，能立刻簽署、執行這個合約，獲得結果——這跟區塊鏈的特徵是一脈相承的。

很早我們在介紹區塊鏈時，會強調它的一個特徵——能讓全世界本來沒有任何協作關系的人，開始轉賬交易。中本聰發明的防止「雙花」，就是為實現——我們雖然不認識，但我轉賬給你，你知道這筆轉賬一定是真實的，而不會出現任何問題。智能合約就繼承了這個特點，不會因為咱倆不認識、或者你耍賴而導致合約執行不了。

但如果是這樣，簽訂了合同一定能執行，就意味著它肯定不會變。那我又怎麼敢隨便簽？

這一點倒是要從技術角度看了—— 智能合約是可以「變」的，「變」從技術角度講，跟一個軟體系統的升級沒有太大區別。

如果你一定要改變某個條款，就相當於原來的作廢，新的合同重簽。智能合約也是一樣，相當於你把代碼升級， 現在是版本1.0，過兩天我來了個1.1版，換掉1.0版——我們從現在開始執行1.1版——這是沒問題的。但是問題又來了，誰有權利來做這件事呢？如果是合同簽訂雙方都有權利改合同，就沒任何意義了，完全實現不了。

智能合約其實相當於在一個「市場」上，合約由一個第三方來創建，然後大家分為甲方乙方丙方，在合約上去簽署和執行。

之所以敢簽署，是因為我作為甲方，相信乙方丙方丁方改不了這個合約，必須執行。第三方就是合約發布和創建方，它是有權利來升級合約代碼的。這樣一個機制，有點像建立一個「賣場」， 里邊的買賣雙方在賣場里簽合約，做買賣，但改變不了賣場的規則——只有賣場的構建者有權利來改。這也是一種必要性。

這種必要性會帶來什麼問題嗎？

肯定也有。比如，第三方有「監守自盜」的危險，如果他發現改動合約對自己有利，也可以去篡改合約，導致簽訂者的損失。就算他不是出於私利，而是想改進合約的執行效率，或者改善條款，但大家是否都同意？

我們常舉的例子：一個「借貸」智能合約可以規定一個利率演算法，比如說年化5%；如果調整成為年化30%——表面上看，利率是借貸雙方互相支付的成本，跟規則制定方的利益沒有直接的關系；但也不能因為是中立方，就可以隨便瞎改規則， 於是你需要給買賣雙方一個「緩沖期」或者「冷靜期」，或者一種投票的機制，可以讓參與者共同決定。如果接受，投票通過，就可以修改規則。

如果參與者不接受，你還要改的話，那麼你給我個冷卻期，我要退場。所以最終整個邏輯還是完備的，還是要引入第三方的制約機制。我覺得這一點跟現有金融市場的一些規則也很類似。

小跑 20:42

這就是為什麼需要專家解讀。如果只看這四個字，會覺得就是個冷冰冰自動執行的代碼；但實際上背後還有一系列規則，而且這些規則大部分是可以映射到現實世界的。比如剛才的例子就很像一個「仲裁機制」。

既然如此，我們就在現實世界中找幾個案例，分析一下在現實世界中出了問題的、讓人撓頭的情況，放在智能合約上，結果會不會不同？

我找了兩個：一個是俄羅斯違約，一個是鎳逼空。

先從俄羅斯開始。俄羅斯其實是個經常違約的國家，它主權債的違約次數是很頻繁的：1918年沙皇帝國債券違約，1998年俄羅斯布雷迪債券幾乎違約，最近俄烏戰爭，又把它帶進另一個違約危險時期。

3月16號這一天俄羅斯兩只美元債，要付1億多美元的利息；付息前一個禮拜大家就開始擔心，因為俄烏已經開打，它到底還有沒有能力支付？如果支付用什麼幣種？用盧布嗎？當時已經貶值20%。

結果是沒有違約，危機暫時解除了。3月18號俄羅斯財政部已經還了，雖然晚了一天，不過仍然在30天寬限期內。但事情還沒完，4月還有20多億美元的本金償還。所以到現在為止，會不會發生違約還是一個巨大的問號。

通常一個國家不願意違約自己的主權債，主要原因是如果違約，市場會以某種方式懲罰你，比如失去信用，被評級機構貶為垃圾債，導致投資者在很長一段時間內不願意碰，你就很難在市場上找錢。

但是一個國家違約的可能性實在太多了。上個世紀大量主權債的發行，其實都是為了資助戰爭，一旦戰爭爆發，肯定是要違約——因為錢都要拿去打仗。俄羅斯現在就是這么個情況，而且更棘手——不管是被動制裁，還是大家主動制裁，顯然投資者已經不願意碰了。俄羅斯基本與世界隔絕，也不能再失去更多信用，因為它幾乎已經沒有信用了；外匯儲備被凍結，就算想還，去哪兒找美元、硬通貨呢？

所以在這種情況下，「違約」這兩個字究竟意味著什麼？

在現實世界中，作為政府的債主，你其實是很難凍結或者強制出售一個國家資產的。這是一個信心加耐心的 游戲 ，如果你有本事在一個足夠長的時間內，不停騷擾這個國家的政府，年復一年窮追猛打，就像當年保羅辛格為了追債，乾脆把阿根廷的船給劫了。俄羅斯這個戰斗民族不一樣， 歷史 經驗表明，即使是最堅決的債權人，俄羅斯人也有足夠的能力勝過，以死豬不怕開水燙的心態擋住所有追債。

這次還有個很有意思的地方： 這筆主權債中有一個條款，叫做「pari passu」——「一視同仁」原則。這是一個古老條款，一個多世紀前大家就用在債務合同中。它要求債務人對所有債權人要平等對待，不能厚此薄彼，只要跟其中任一個債主談妥了，也要給予所有其他債主相同的償還待遇。

自從保羅辛格利用了這個條款，向阿根廷政府討債成功，之後大部分國家在發行主權債務時便刪除了此條款——防止這些「釘子戶」追債時再利用這個條款。

但是俄羅斯這筆債中卻沒有刪除——要麼是戰斗民族太傲慢，覺得自己永遠不會被起訴；要麼就是忘了。 盡管如此，條款中關於「未來償還「的字眼卻神奇的消失了——是故意，也許是筆誤，反正結果變成了：發行時會遵守「一視同仁」原則，所有債主都一樣，但並不意味著「未來」還是一樣的。

這個例子告訴我們，債券市場是一個完全由「樣本文件」主導的「 & paste」交易，很少有人真的會看多達幾百頁的條款——但魔鬼也就在這里，人為的「調整」、「違約」空間太多了。

如果債發行在智能合約上，是不是就不會出現這種情況了？

王瑋 28:09

這個案例特別有意思。本來還有點擔心，因為區塊鏈也好、智能合約也好，其實最不適合迎來解決債的問題。不過聽了俄羅斯債務里的很多細節，又有好解決的地方了。

首先，「債務」這個東西，是一個典型的「信用」過程。從本質上，我把金融分為「信用過程」和「計算過程」兩個部分。區塊鏈、智能合約、DeFi等等，其實解決的是「計算性過程」的部分，而「債」是典型的「信用過程」。

實際上， 「債券違約」這件事是最不適合於用智能合約去解決的。或者說，智能合約、區塊鏈這些技術對於「債券違約」是最無能為力的——因為違約就是個信用喪失的過程， 就算用智能合約來寫債務合約，但還債的過程涉及到還債主體，你需要把資產放入智能合約才能執行；不放進來，就執行不了。

這就回到最關鍵的一點：智能合約能保證自動執行的前提，是合約本身對標的物有「控制權」。但如果我未來才要還的錢——本金甚至是利息都要放在智能合約里，被它所控制，那我現在「借」錢幹嘛呢？還得倒貼往裡面放點利息。

在DeFi領域里，我們也看到非常多的項目和創業者，試圖用智能合約來解決一個債務市場的問題，或者創建信用產品。其實沒問題， 因為智能合約背後還可以有一套其他的保障機制，比如投票等等；最終把「信用」部分轉化為其他的保障機制，還是有可能的。

信用的「執行部分」不可能轉化為代碼層面的保障機制，但這不代表智能合約不能對債務市場有所改進。

在俄羅斯債務例子中，它把「一視同仁」條款中的「未來」字眼去掉，這是它的權利，沒有辦法控制；買債的人一不留神，沒注意到改動就買了——這一點其實在智能合約層面可以有所改進。

首先， 智能合約作為代碼規則寫進來，天然就有「一視同仁」的條款，因為代碼是人人都可以執行的。只要有地址，有代碼固化在裡面，天下人都可以執行，所以默認一定是會「一視同仁」的，你要是想不「一視同仁」，反而要去做很多手腳。

關於「債券市場是一個以模板為基礎， & paste的市場」——讓我想起了過去幾年，很多DeFi智能合約領域的「微創新」，也是把某些智能合約的代碼全盤拷貝過來，然後改上兩三個字。

但是你會發現在這種情況下，智能合約反而有價值了。為什麼呢？

因為智能合約是精確的代碼。一個審計機構是可以輕而易舉找到改動之處的。幾行代碼的不同，意味著結果有什麼差別，是可以精確推導和判斷出來的。而在傳統市場，因為自然語言是不精確的，就算讓律師去審，我們也不知道這幾句話改動的背後，是不是還隱含其他含義？或者導致什麼意想不到的後果。

智能合約的審計機構是整個生態中非常重要的一方。這些機構往往是一些智能合約開發高手，或者白帽子黑客。他們的作用很像現實世界中的律師事務所，專門負責去審合同、審合約代碼。

所以總結一下：智能合約不能解決債務的所有問題，但是它在債務的執行、和條款分析層面，仍有很大的作用。

小跑 35:47

所以我現在覺得可能俄羅斯這個案例，甚至整個主權債放在智能合約上，可能不太現實。因為對於本來就有意「不執行」的一方，可能根本不會簽了。

這就引出了第二個案例：前些時候鬧得沸沸揚揚的鎳逼倉事件。

大概復盤一下：三八婦女節那天，市場上演了一個 歷史 性的事件，我們在LME（倫敦金屬交易所）市場上見證了史詩級的空頭擠壓。鎳價創了有史以來最極端的價格波動，3月7日暴漲76%，達到每噸5萬多美元；緊接著第二天突破一噸10萬美元的關口。

這是一個明顯的逼空。被逼倉的是青山——全球最大的鎳生產商，在俄烏戰爭之前押錯了方向。15萬噸的鎳空頭頭寸，其中5萬噸是和摩根大通的OTC（場外）頭寸；也就是說此刻青山已經欠JP大概10億美金的保證金。

對於OTC的場外交易，其實大家還是有商量餘地的，如果極端情況發生，各方會首先場外協商解決方法。這一次爆倉後，青山的經濟上先向交易所墊付了保證金，不然清算會出現巨大問題。談判的結果空頭頭寸先保留，之後LME「創造了 歷史 」，取消了交易，並且把鎳的交易一直停到3月中旬。

從那一刻起，從全球市場的角度，LME的「信用」和「中立性」就出現了巨大的問號——突如其來的停牌影響了幾千筆的交易，市場上其他參與方損失巨大。

這個案例，智能合約有可能在哪些環節會發生一些作用呢？

王瑋 42:10

其實剛才在介紹智能合約的時候也提到了：我們確實可以「干預」智能合約，它並不是真的100%不能變。

從這個角度講，LME的這種干預也可以算是「干預」的一種情況。但這里確實有一些問題：第一，智能合約的「干預」，必須要通過「有許可權的人」去升級代碼；或者直接去修改智能合約當中的參數來實現。這跟一個中心化的體系把交易「回滾」、「取消」還是有區別的。

智能合約的干預，不管是代碼升級還是參數調整，它也只能是「向後干預」，改未來的規則，不能倒退回過去的某個階段——區塊鏈是不支持這種干預方式的。

當然，並不是說「向後干預」完全不能出現。舉個例子，大家可能都聽說過以太坊的DAO攻擊事件， 為此以太坊發生了「硬分叉」——這確確實實是「回滾」，在以太坊的 歷史 上就發生過這么一次。但是這次「回滾」的結果，是同時產生了ETC和ETH這兩條鏈。

所以，在「計算性」的體系下，就算想要「回滾」，也不是100%的滾，因為仍然有人可以選擇去執行那些沒有被你「回滾」的合約。

但這在現實世界中沒辦法發生。 因為不可能有另一個平行世界的人，選擇繼續去成交被逼空的那些單，因為交易所只有一家，回滾就是回滾了，不會硬分叉出來兩個交易所。

現實世界無法分叉，無法分叉出兩個青山、兩個俄羅斯、一噸鎳變成二噸——兩個平行世界中各一噸。這是物理世界決定的。所以智能合約、區塊鏈這套體系，只能針對「純數字資產」才有所謂的「保障執行」能力。

那LME這種「停止交易」、「取消交易」的情況，在智能合約領域能不能做到？

客觀的說，也可以做到。一般可以通過兩個手段： 第一個是投票。相當於LME的股東集體來投票，投票結果決定是否允許回滾，投票不通過就不能改。 這就是為什麼現在的加密領域會推行「token economics」（通證經濟學）體系，這是一套類似於股權的模型，投票結果可以綁定智能合約，自動執行結果。

第二，投票意味著什麼？數字世界裡的投票，是個「剛性」的結果——51%的人同意就改，但這不會引起「多數人的暴政」嗎？49%的人不同意，也只能接受嗎？投票不能解決問題怎麼辦？

答案是設定 「冷靜期」或者「過渡期」——幾天、幾小時都可以。就算投票通過，也只能冷靜期之後才能執行。不想玩的，就在這段時間內從系統里退出。改規則沒有問題，但要給我離開的自由——這是最基本的自由了。

LME的做法，就是典型的「中心化」系統的弊端——就算要改規則，第一能不能讓大家投個票？受到規則影響的人，起碼要給一個發言的機會。第二，就算投票通過，也要給一些時間之後再改。

如果用智能合約來實現，並且遵守剛才的那套治理規則，它的信用程度肯定更高。所以從這個角度講，智能合約在維護一個公平高效、更高信任的市場規則，是會有比較大用途的。

小跑 50:51

是的。虛擬世界中的一些機制也可以用到現實世界。 但是這些投票、冷靜期等等規則有多大可實施性呢？

比如多數人的暴政。如果大家突然意識到有「多數人暴政」的可能性，比如我仇富，反正大家都是市場的韭菜，我們以數量取勝，聯合起來投票，把大戶賬戶里的錢全都轉到我們賬戶來——如果真的按投票結果來自動執行，不是相當於「合理搶劫」嗎？

但是如果設了冷靜期，15天之後再正式「執行打劫」，大戶肯定會離開，總不能等著被打劫。可是大戶都已經離開了，我15天之後還打劫誰呢？整個 游戲 就沒有存在的意義了？

王瑋 52:17

這就是區塊鏈和加密貨幣的一個核心理念——就是你的行為要有經濟上的合理性。

如果小散這么做，就是損人不利己。不僅沒有得到錢，唯一的結果是毀滅了這個平台的價值、信用。在這種情況下，你會發現小散也沒有那麼傻，他們知道自己投這個票是沒有意義的。

這就回到中本聰寫比特幣白皮書中提到的，你可以51%的算力攻擊，把比特幣全拿到自己手裡，但是比特幣也因此歸零了——你買的那些機器成本也回不來了，這對你有什麼好處呢？

所以某種意義上， 「經濟模型」是區塊鏈領域最核心的「模因」。我們維護的這套經濟模型的合理性，導致攻擊是沒有意義、不合理的。

小跑 54:11

我現在覺得其實任何規則和機制，雖然看起來像是補救措施， 但實際上它發揮最大作用的時間——還是在事情發生之前。

大家的行為會在博弈影響下，自動找到一個最理性、「守規矩才能價值最大化」的結果來走。也就是說好的事前設計，會導致一個理性的結果。

王瑋 55:13

智能合約和區塊鏈最核心的價值，其實是「維護規則的有效性」。更適用於平台經濟、或者雙邊市場的邏輯。 區塊鏈和智能合約的創造者，是規則的制定者和維護者，本身並不一定是參與方。而參與方是世界上互不認識的人，共同參與 游戲 。

如果兩個人認識、簽一個合同、互換了合同文本、以及後續都有意願保障執行——那這個場景下，智能合約沒有太大意義。

小跑 56:55

非常同意。大家可能有各種通關升級辦法，但是整個 游戲 規則大框架是可以用智能合約改進的。

— End —

播客《文理兩開花》

⑦ 狗狗幣是什麼在哪裡能買

狗狗幣（Dogecoin)是一款虛擬貨幣。

誕生於2013年12月6日，由IBM工程師Billy Markus推出，幣面符號是一隻Doge。起初只是Billy Markus用於證明，同時作為比特幣的改進示範而創立的電子貨幣，但發布之後很快的在電子貨幣社區中流行。

狗狗幣發行：

Dogecoin總發行量為1000億，創建者希望通過巨大的發行量從而減小少部分人對幣值的操控，也正是因為DOGE的發行量巨大，所以在各大交易市場中的價值也相對的較低。

基於龐大的發行量，所以DOGE在商業領域的開發相對於比特幣、以太坊以及萊特幣來說進展並不積極。狗狗幣獲取方法有兩種，一是交易所交易，二是挖礦獲取。

⑧ 暖筆記｜萬維鋼精英日課之博弈論

博弈論不是「三十六計」

《三十六計》在很大程度上是一本陰謀詭計之書。詭計有三個問題：首先，詭計都有巨大的風險，詭計要想成功，你不但必須嚴密封鎖信息，而且還得假設對手是比較愚蠢的；第二，詭計是不能長期使用；還有一個更大的問題，那就是它們說的都是「零和」游戲。真實世界中，除了戰爭，很少有這樣你死我活的局面。

計謀要是太多，愚蠢的人就不夠用了。博弈論研究的是「理性人」之間的博弈。博弈論假設人是理性的，表現為三個要求：第一，你得知道你想要什麼，並且對你想要的東西有一個明確的排序；第二，你的行動是在一定的規則之下，爭取得到你想要的東西；第三，你知道對手也是這么想的，而且對手也知道這些規則。人有時候會被某種情緒劫持，這種情況不是博弈論的研究內容。

博弈論研究的就是一群聰明人，在一定的規則之下，如何選取最有利於自己的策略。傳統上一說到博弈都是研究怎麼選擇更高明的策略，而我想告訴你的是，如果各方都足夠理性，那麼最終決定局面的不是策略，而是規則。

博弈論要求你假設，你能想到的，別人也能想到，那你怎麼辦。你的任何行動都得考慮對手的反應。這裡面沒有陰謀，全是陽謀。

跟其它學問一樣，我認為博弈論的一個重大好處是能陶冶情操。你的氣質會得到提升，你會是一個更清醒的人。當一般圍觀群眾對身邊的大事長吁短嘆的時候，你能觀察到其中的博弈格局。就算沒有機會插手，你至少知道這件事兒的關節在哪裡，你至少不會有不切實際的幻想。博弈論還能讓你更積極主動。博弈論的精神絕不是冷眼旁觀，而是要做一個player！要敢於為了得到自己想要的東西而採取主動的行動。

怎麼對付「非理性」的人

博弈論的前提是雙方都是理性的。如果一方是非理性的，那麼有兩種情況。如果另一方不知道他是非理性的，那麼非理性的一方最終會損失重大，可能就沒命了，可是理性的一方也會遭受損失。而如果理性的一方知道對方是非理性的，那為了避免自己受害，就會選擇讓步。所以，做出非理性的樣子，讓對方知道自己是非理性的，這對自己有好處。理性的人可能會假裝非理性。這就是為什麼有些人會在公共場合搞哭鬧、好像不管不顧一樣。

群鴉的戰爭

博弈論的三個基本概念：「帕累托最優」、「壓倒性策略」和「納什均衡」。

Player，在游戲中叫玩家，在體育比賽中叫選手，在博弈論中叫參與者——其實都是一個意思，博弈論（Game Theory）說的都是game。有一點參與游戲的精神，你就有權在規則范圍內採取對自己最有利的行動，你就是積極主動的，你就會平等對待對手——你就既不是一個渾渾噩噩整天根據別人設定做事的人，也不會有整個世界繞著自己轉的幻覺。博弈論要求我們每次做判斷都要考慮對方——不是考慮怎麼對對方好，而是考慮對方會怎麼做，然後你怎麼做。

帕累托改進的意思是這個改進能在不傷害任何一個人利益的同時，使得至少一個人的境遇變得更好。如果一個局面已經好到沒有帕累托改進的餘地了，這個局面就叫「帕累托最優」。

「壓倒性策略（Dominant Strategy）」，這個策略壓倒其他一切策略，不管對手怎麼做，這個策略對你來說都是最好的。

納什均衡的意思就是這么一種局面，在這個策略組合里，沒有任何一方願意單方面改變自己的策略。

數學只是博弈論的輔助工具，博弈論的思想並不體現在數學中。學習博弈論，寧可有思想沒數學，也不要有數學沒思想。

理想青年喜歡帕累托最優，理性青年尋找納什均衡。

以和為貴

博弈論研究的一般都是「非合作博弈」，參與者並不是心往一處想勁往一處使齊心合力辦大事，而是每個人想的都是怎麼讓自己贏。出發點是非合作的，結果卻可以達成合作。

這也是經濟學的光榮傳統。從亞當·斯密開始，人們就已經知道哪怕每個人都是自私的，各人都是為了自己的利益工作，全社會卻能達成高水平合作。博弈論研究的合作可不是要搞「思想道德教育」去勸人行善，也不是讓一個強權去管制人民，而是尋求能讓人自願合作的機制。好的合作，一定得是個納什均衡。

如果一個博弈中有個多個納什均衡，人們應該如何做選擇呢？聚焦點就是在眾多可能的納什均衡中最顯眼的那一個，人們會自動在這一點上達成合作。聚焦點的作用是協調。有些聚焦點是設計出來的，有些聚焦點屬於歷史路徑依賴。有了聚焦點思維，我們就應該在沒有聚焦點的時候主動提出一個聚焦點，促成合作，你可以先下手為強。聚焦點的最大價值就是它的存在本身。傳統文化和社會習俗其實也是作為聚焦點起到了協調合作的作用。請注意，聚焦點能這么有用，有一個關鍵的前提，那就是各方沒有根本的利益沖突。我們都希望能促成這次合作，我們需要解決的只是在哪裡合作。想要合作的人們需要聚焦點。只要你能找到借口，任何借口都可以是聚焦點。事實上，即便有一定的利益沖突，只要合作的願望大於沖突，我們還是可以使用聚焦點。

不縱容，但要寬容

防止背叛，最直觀的辦法就是把單次博弈變成重復博弈。為什麼旅遊景點的飯菜質次價高？因為那是單次博弈。你下次就不來了，他能騙一把是一把。而像麥當勞這樣的連鎖店，哪怕是開在旅遊景點，也會保證質量，因為它要為整個品牌的聲譽負責。很多商家說我們要做一百年，有些商店搞會員制，這些都是重復博弈。重復博弈之所以有效，是因為背叛者會受到懲罰。最直接的懲罰就是下次我也背叛你，讓你得不到合作的好處。

一群人要想合作，至少要滿足下面兩個條件中的一個：第一，是合作對自己有好處，人們本來就想合作；第二，是不合作會受到懲罰。利益和懲罰只是硬條件。如果內部沒有起碼的信任，合作就是脆弱的。

80年代，密西根大學的政治學家羅伯特·阿克塞爾羅德（Robert Axelrod）組織了一個博弈競賽。博弈的內容就是囚徒困境，你要決定什麼情況下合作什麼情況下背叛。各路學者提交了不同的策略演算法，大家兩兩輪流博弈，看看最後誰的收益大。出乎意料的是，最後勝出的是一個非常簡單的策略，英文叫「Tit for Tat」，一般翻譯成「以牙還牙」。這個策略是 ：（1）不管跟誰，第一輪我都選擇合作；（2）第一輪過後，我就復制對手上一輪的做法。你上一輪要是跟我合作，我下一輪也跟你合作。你要是背叛了我，我下一輪也背叛你。

以牙還牙，簡單、粗暴、有效。但是你可能不知道的是，以牙還牙其實是一個脆弱的策略。這個策略對錯誤很不友好。計算機模擬總是精確的，但真人博弈可能會操作失誤。在真實世界中，以牙還牙並不是最好的策略，它不夠寬容。博弈論專家提出一個改進版的以牙還牙：對方背叛我一次，我繼續合作；只有當對方連續背叛我兩次，我再報復。研究表明，在有可能出錯的博弈中，這個辦法的效果比以牙還牙更好。

真實生活中別人可能犯無心的錯，你可能誤判。中國人有句話叫「退一步海闊天空」，強人通常不喜歡這句話，但是其實這句話很有道理——寬容能避免脆弱。不過請注意，這句話的關鍵詞是「一步」。退一步是寬容，退兩步就是縱容了。

有句話說「要跟你的朋友保持較近的距離——而對敵人，要更近！（Keep your friends close and your enemies closer）」古巴導彈危機之後，美蘇兩國一看這樣真不行，千萬別因為誤會大打出手，所以雙方建立了一個「熱線」，任何事情先打電話問問，消除誤會。

裝好人的好處

如果雙方都明確知道對方是理性的人，那有限次重復博弈就不會有合作。可是社會上有些人就願意當好人，他就願意合作。那麼當你面對一個好人的時候，你是合作還是背叛呢？你的理性選擇是合作。

「KMRW定理」說，在不完全信息博弈中，參與者不知道對方是好人還是理性人，那麼只要博弈重復的次數足夠多，合作能帶來足夠的好處，雙方都會願意維護自己是好人的這樣一個聲譽，前期盡可能地保持合作，到最後才選擇背叛。

你在大多數情況下無法區分一個好人和一個理性人。張維迎在《博弈與社會》這本書里講到，KMRW定理可以解釋「大智若愚」。「智」，就是人要自私，一切行動都是為了自己的利益。「愚」，就是寧可吃虧也不背叛別人。每一輪都選擇背叛，看似自私，其實那是「小智」。而如果寧可吃點虧也要選擇合作，你就會建立一個良好的聲譽，就會有更多的人跟你合作，從長期來這才是「大智」。

理性人有充分的理由不暴露自己是個理性人，你應該假裝自己是個好人。那裝好人要裝到哪一步為止呢？有限次重復博弈的實驗中，雙方通常是到了倒數第二次博弈才暴露自己的理性人面目，選擇背叛。博弈論專家絕對不會建議你去做真正的好人。好人經常對世界有一廂情願的期待。有的好人認為他能感化別人，他覺得如果我這次跟人合作，哪怕吃了虧，下一次別人也會因為不好意思、或者為了回報我而跟我合作。博弈論專家會說這種想法非常危險。事實上，如果你身處一個比較險惡的社會環境，那你不但不應該做好人，而且應該裝壞人。

不過話說回來，做真正的好人的確有個重大好處，那就是你會自我感覺很好。為了維持這個良好感覺，你寧可犧牲金錢的利益。好人跟好人之間形成了一個想像的共同體。這其實是一個幻覺，但是沒辦法，想像的共同體是最強大的社會力量。這種感覺有時候會如此強烈，以至於我們認為物質利益都是不值得的。這其實也是理性的！只要你知道自己心中什麼最重要就行。博弈論不在乎具體的價值觀，但是博弈論要求你對你想要的東西有個清晰的、穩定的排序。你得知道為了什麼東西可以犧牲什麼東西。

布衣競爭，權貴合謀

這個博弈格局是如果利益很大，而參與者很少，這些參與者就會聯合起來。只要上了這張桌子，穩穩當當就能瓜分天下，何必斗個你死我活呢？

網上流傳一句話叫「上流社會人捧人，中流社會人比人，下流社會人踩人」。這句話說得很難聽，但是有幾分道理。合作的利益大就不會競爭，背叛的成本低才會背叛。

怎麼打破這個局面？一個辦法就是擴大市場准入，讓更多的參與者進來，讓商家的協調沒那麼容易。另外一個辦法就是依靠政府的力量反壟斷，相當於全體消費者聯合起來去對付那些巨頭。

有一種困境叫自由，有一種解放叫禁止

博弈論是人類理性行為的第一性原理。

破解囚徒困境的方法，自由論者可能更喜歡用像重復博弈或者協調這樣自發的方式達成合作，但是老百姓有個更直觀的解決方案：讓政府管。最高級的看法是，你應該把政府也當作一個player。而且政府也應該把自己視為一個player。既然是參加博弈的player，政府也需要博弈論。

先下手為強

動態博弈的本質不是輪流出招，而是你可以改變游戲的規則。

有個經典的博弈局面，英文叫「chicken」，是「小雞」的意思，意思是比比誰膽小。在一條筆直的公路上，甲乙兩個人各自開一輛車相向而行，眼看就要撞在一起了。游戲規則是誰先打方向盤靠邊誰就膽小，誰就是小雞。當然兩邊首先都肯定不想死，轉方向盤是必然的，問題就在於誰先轉。博弈論專家不是靠膽大工作的，我們的建議是你可以當著對手的面，把自己這輛車的方向盤給卸了。你這個動作明確告訴對方自己肯定不會轉方向盤，因為你的車已經沒有方向盤了，你只能走直線。那麼現在兩輛車會不會相撞就完全取決於對方。只要對方不想死——你知道他肯定不想死——他就只能轉方向盤，這樣你就贏了。

你改變了游戲規則。本來游戲規則是兩個人都可以選擇是做小雞還是死，而你把規則改成了只有對手能選擇做小雞還是死。你放棄了自己的選項，但把做小雞的唯一可能性交給了對方。

「it's

better to ask forgiveness than permission」——與其事先請求允許，不如事後請求原諒。如果你算準了你做了這件事對方也沒辦法，那你就應該直接做。

既然大家都不想死為什麼不一開始就服軟呢？答案是先升級再服軟就不算是小雞了。我們都已經證明了自己的勇敢，雙方都推動了危機升級，這時候只要有個台階，我們談判解決，各退一步，不算丟臉。雙方都堅持了原則，保全了顏面，雙方都可以宣稱下次對方再也不敢了。事實上也真不敢了。懸崖策略是非常危險的，它很容易因為出錯而變成真的災難。

其實你讓對方先出手，你就已經錯了。最好的辦法給對方一個威懾，讓他根本不敢出手。「威懾有三個要素：實力、決心和讓對手知道。」第一，我有實力摧毀你；第二，我有決心摧毀你；第三，你得知道我有實力和決心摧毀你。從博弈論的角度，還有特別重要的一點，那就是雙方都不想被摧毀——雙方都得是充分理性的才行。

其身不正，雖令不從

動態博弈有兩個基本概念，一個叫威脅，一個叫承諾。所謂威脅，就是我要求你不要去做某件事——我說如果你做了，我就會對你進行懲罰。所謂承諾，就是我要求你去做某件事——如果你做了，我就會給你一個獎勵。威脅和承諾在本質上是一樣的，都是我事先說好，會根據你下一步的行動採取一個相應的行動。

托馬斯·謝林提出一個關鍵的概念，叫做「可信性」。不可信的威脅和承諾說了也是白說，只會讓人覺得你這個人不靠譜。但是可信的威脅和承諾則是非常有用的。可信不可信，取決於事後的利益格局。只有你事後別無選擇，履行自己的威脅或者承諾符合你在那個時候的利益，事前最優和事後最優一致，那才是可信的。不可信，是因為「事前最優」和「事後最優」的不一致。

可信=別無選擇

為了發出可信的威脅或者承諾，你必須主動束縛自己的手腳。我大概總結了一下，有三種辦法。第一個辦法是給別人懲罰你的權力；第二個辦法是主動取消自己的選項；第三個辦法是建立聲望。聲望最大的好處就是它允許你無需花費任何成本就能提出可信的威脅和承諾。損害聲望，就是對你失信最大的懲罰。

後發優勢的邏輯

先發者暴露信息，後發者利用信息。如果你已經領先，就不要主動冒險了。應該讓落後者先發起不確定性。落後者不改變打法就一點機會都沒有，他想贏就必須冒險——而領先者只需跟隨就行。

占據市場主導地位的大公司通常不願意首先做一些特別激進的創新。我們現在做得很好還折騰什麼？激進的創新往往是小公司發起的。而面對激進的小公司，大公司如果覺得它的新打法可能會威脅到自己，其實也很容易應對。一個辦法是乾脆收購這個小公司，當然還有一個辦法是直接模仿小公司。

後發優勢=先發者的信息+後發者的出手權。

信息是模仿機會，出手權是創新機會。

先發優勢在於佔領，後發優勢在於信息和這時候才有的出手權。如果先發者能佔住，後發者只能被迫創新，那麼這時候先發者的正確做法是模仿後發者——可是因為各種原因，先發者常常做不到。學習前人經驗可以讓你少走彎路。但是如果你想贏，想超過前人，那你就必須得有一個前人沒有的超車動作才行。

真正的「詭道」是隨機性

馮·諾依曼說，想要真的迷惑對手，你必須把謊話和實話混合起來。

因為沒有純策略的納什均衡，所以博弈論不能告訴你應該怎麼踢才能贏這一把。但是，如果你要參加很多次罰點球，博弈論就可以給你一個指導，幫助你用一個「系統」取勝。博弈論要求你使用「混合策略（mixed strategies）」。你的混合概率選擇，應該把對手能得到的最大報償給最小化。「最小最大值定理（Minimax theorem）」這是博弈論的一個基本定理，它涉及到非常復雜的數學，但是這個精神是容易理解的——第一，你要按照一定的概率，混合自己的打法；第二，你混合打法的這個規律，必須是讓對手無法利用的。英雄做事，必須完全沒有可以被敵人利用的規律。

隨機性，才是真正的「詭道」。混合策略不是陰謀而是陽謀。使用混合策略，你就算把決策方式告訴對手他也沒辦法。陽謀不怕被識破……歸根結底，大家都是納什均衡的奴隸。

博弈設計者

一般人遵守規則，少數人違反規則，有的人制定規則。設計一個博弈，比參加一個博弈要難得多，這是管理者的學問。

1961年， 經濟學家威廉·維克里（William Vickery）提出一種競拍方法，可以讓競拍者放心大膽地出價，現在被稱為「維克里拍賣（Vickrey auction）」，也叫「次價密封投標拍賣(Second-price sealed-bid auction)」。這個拍賣方法是暗標，每個競拍者只出價一次，放在信封里不讓別人看到。出價最高的人中標——但是，他最後付錢不是出自己競標的價格，而是出第二名競標報價。這聽起來有點反直覺，但正因為這樣，競標者才可以放心大膽地報出自己所能出的最高價，而不用擔心因為不懂行情而吃虧！維克里靠對拍賣的研究獲得了1996年的諾貝爾經濟學獎。

冥冥之中有定數

博弈論的出發點是自由。你首先得是一個自由的player，能夠獨立自主地選擇博弈策略，才談得上使用博弈論。但博弈論的結局通常是不自由。作為一個理性的人，你的策略總是納什均衡中的一個——如果納什均衡只有一個，你就只有這一個選擇。

就好像生物演化是基因的競爭，文化演化是「模因（Meme）」的競爭一樣，博弈的演化，是策略的競爭。如果使用一個策略能帶來好的報償，人們就會模仿這個策略，這個策略就會流行開來。

永無止境的博弈

「游戲」和「博弈」，在英文里是同一個詞，都叫game。新手容易動感情，老手都是理性的。而且光有理性還遠遠不夠，你必須選擇正確的策略才行。如果游戲里的對手比較弱，你還可以嘗試各種各樣的玩法，享受任性；游戲難度增加，你就沒有太多選擇；要打最高難度，很多時候只有一種正確的打法。而如果對手跟你一樣也是個人類玩家，那你就算把什麼都做對了也不一定能贏。

所有人都意識不到博弈的時候，可能你詩情畫意都能贏；少數人意識到博弈的時候，誰意識到博弈誰贏；大家都意識到博弈了，那就只能比執行力——或者看誰能意識到新的博弈。

也許你有足夠的前瞻思維能預期未來的博弈局面，也許你能舉一反三熟練應對各種博弈局面，或者，現在你至少是個敢於博弈的player。

總結

「納什均衡」是博弈論里最重要的思想，也是祛除妄念的清醒劑。納什均衡的意思是說如果博弈各方都是足夠聰明的人，大家最終的策略選擇一定是這么一個局面：在這個局面里大家都認命了，誰也無法單方面改變策略去謀求一個對自己更好的結局。

納什均衡是謀略計算的終點。

如果各方有強烈的合作意願，而博弈有不止一個納什均衡，那我們就需要一個「聚焦點」。

如果合作對所有人都有好處，但背叛對背叛者有直接的好處，那就是「囚徒困境」。

為了解脫囚徒困境，如果博弈是可重復的，我們應該尋求對背叛者進行懲罰。「以牙還牙」是最經典的做法，但適當的寬容更能促成合作。

在殘酷世界裡選擇做好人表面上看是非理性的——但只要博弈有比較多、哪怕只是「有限次的重復」，做好人其實是有利的。

如果參加博弈的人數比較少，合作的利益比較大，各方就會形成串通和「合謀」，盡管這么做不一定對社會有好處。

有時候主動放棄一部分自由、讓第三方「監管」，反而能促進自由，而監管者也應該把自己當作博弈的一方。

如果能迅速佔領某種資源或者造成既成事實，那就「先下手為強」；如果先出手的一方守不住，那「後發」者反而會因為得到了關鍵信息和出手權而獲得優勢。

想要讓別人按照你的意志行事，最好的辦法是給他一個「可信的威脅或者承諾」。

有些博弈只有「混合策略的納什均衡」，最高級的玩法不是欺騙對手，而是隨機選擇策略。

如果雙方信息不對稱，傳達信息最好的辦法是「發信號」，這意味著你要用行動去證明自己。

納什均衡是博弈的結局，可是真實世界從來都沒有結局——這是因為博弈局面總在變化，我們甚至可以主動改變博弈。

博弈論的最高級應用是「設計博弈」，比如說制定一場拍賣的規則，但這非常不容易。

而博弈論的最高視角，則是觀察不同博弈策略在人群中的演化。我們看到的是，博弈永無休止。

補充閱讀：Player作風

博弈的首要精神是做個「player」。

player的自我修養：一個合格的player，應該擁有四個作風——有限、務實、慎重、客觀。

有限：Player 身份只是我們眾多身份中的一個，博弈不是人生的全部。能接受失敗的人，才有資格爭取勝利。贏了就忘乎所以，輸了就哭天搶地，那是最土的行為。

務實：博弈論不是研究把不可能變成可能，而是怎麼實現最可能。「降維打擊」是個幻想，任何成熟的領域都根本沒有給你降維打擊的機會。如果你以為你知道華爾街不知道的，那最大的可能是你不知道自己不知道。

慎重：任何爭論中，感情的強烈程度和所涉及到利益的價值成反比。作為player，你不能輕易挑起爭端，不能輕易表態，不能輕易透露相關信息。你要是有影響，就得注意影響。

客觀：參加博弈，其實就是老老實實地考慮這些因素 ——1. 這個博弈是什麼，我想要什麼；2. 我現在有什麼，我可以放棄什麼；3. 對手的情況。你輸入相關的條件，尋求一個限制條件下的最優解。管用的公關必須站在對方視角說話，先同步，才能領導。

善為士者不武，善戰者不怒，善勝敵者不與，善用人者為之下。Player，那是有氣質的。

⑨ 蛙跳演算法的特點

SFLA由Eusuff和Lansey為解決組合優化問題於2003年最先提出。作為一種新型的仿生物學智能優化演算法，SFLA 結合了基於模因（meme）進化的模因演演算法（MA，memeticalgorithm）和基於群體行為的粒子群演算法（PSO,particle swarm optimization）2 種群智能優化演算法的優點。該演算法具有概念簡單，調整的參數少，計算速度快，全局搜索尋優能力強，易於實現的特點。混合蛙跳演算法主要應用於解決多目標優化問題，例如水資源分配、橋墩維修、車間作業流程安排等工程實際應用問題。

⑩ 優化演算法筆記（十六）混合蛙跳演算法

（以下描述，均不是學術用語，僅供大家快樂的閱讀）
混合蛙跳演算法（Shuffled Frog Leaping Algorithm）是根據青蛙在石塊上覓食時的種群分布變化而提出的演算法。演算法提出於2003年，時間有點久遠，但相關的論文並不是特別多，仍有較大的研究和改進空間。
混合蛙跳演算法中，每個青蛙的位置代表了一個可行解。青蛙所在的池塘中有數塊石塊，每一代，青蛙們會被分配到石塊上。在這一代中，只有石塊上位置最差的青蛙會跳動。該青蛙首先會向著同一個石塊上的最優位置的青蛙跳動，如果新的位置比原位置差則向則全局最優位置跳動，若該位置仍舊比原位置差則在解空間內隨機跳動一次。可以看出每隻跳動青蛙在每代中至少跳動一次，至多跳動三次，但由於每次跳動的青蛙數量等於石塊數，故當石塊數<青蛙數/3時，每代總跳動次數小於青蛙總數。
（查找文獻追根溯源的時候看到了一個有趣的現象，原始的提出論文提出於2000年（Shuffled frog leaping algorithm:a memetic meta-heuristic for combinatorial optimization.）但是到2006年才出版，而2003年的論文（Optimization of Water Distribution Network Design Using the Shuffled Frog Leaping Algorithm）引用了2000年的原始論文，並標注為出版中。到了2006年出版時，原始論文引用了2003年發表的那篇論文，即這兩篇論文相互引用，真是奇妙。估計是原始論文被拒了後又修改了結果到2006年才發表。）

這次的主角就是青蛙了。（沒有石塊就用荷葉代替吧）。

每一隻青蛙只有兩個屬性：位置，當前位置的適應度值。
池塘中一共有m片荷葉，青蛙總數為n。
每一代中，將所有的青蛙按位置從優到劣排列，並依此放置在m個荷葉上。舉個栗子，有5片荷葉（m1-m5）和21隻青蛙（f1-f21,按適應度值從優到劣排列）。

即m1荷葉上的青蛙有{f1,f6,f11,f16,f21},m2荷葉上的青蛙有{f2,f7,f12,f17},依此類推。
每代中最差的青蛙會首先向著當前荷葉上最優位置的青蛙跳動，即該代中f21會向著f1跳動，f17向著f2跳動，f18向著f3跳動，f19向著f4跳動，f20向著f5跳動。
如果f21、f17、f18、f19、f20這五隻青蛙沒有找到優於自己當前位置的位置，則它們會向著全局最優位置的青蛙f1跳動，如果新的位置仍然差於自己的原位置，則該青蛙跳到一個隨機的位置。

在D維空間內青蛙f1的位置 ，其適應度值為 。

（1）青蛙f17向f2跳動後的新位置為 ：

若 優於 則青蛙f17跳到 ，否則跳到（2）。

（2）由於f1在全局最優位置，故在這一步，f17會向f1跳動：

優於 則青蛙f17跳到 ，否則跳到（3）。

（3）f17會跳到解空間內的隨機位置：

若 優於 則青蛙f17跳到 。

可以看出混合蛙跳演算法的流程灰常的簡單，跳動的運算元也非常的簡單，而且每次跳動的青蛙的數量等於荷葉的數量，所有其迭代次數會快於多數其他的優化演算法。
我自己特別喜歡這個優化演算法，總能從中體會出分治的思想。下面我們來看看實驗，看看其效果如何。

適應度函數 。
實驗一：

荷葉數為1的圖像及結果如下：

荷葉數為2的圖像及結果如下：

荷葉數為3的圖像及結果如下：

荷葉數為4的圖像及結果如下：

從上述的四個實驗可以看出，隨著荷葉數的增加，演算法的收斂速度在不斷的加快。同時，隨著荷葉數的增加，每代青蛙跳動的次數也在不斷的增加。荷葉數為1時，每代青蛙總共會跳動1-3次，荷葉數為2時每代青蛙總共跳動2-6次，當荷葉數為10時，每代青蛙會跳動10-30次。由於每片荷葉上至少得有2隻青蛙，所以荷葉數最多為總群數的一半。
演算法的效果比較穩定，但好像沒有體現出其跳出局部最優能力，在種群收斂後其全搜索能力較弱，大多在進行局部搜索。
看了看演算法的結構，其跳出局部最優操作為第三段跳動，而這次跳動仍舊按照貪心演算法跳到優於當前位置的隨機位置。現在我將其增強為：如果進行了第三段跳動（隨機跳動），則無論該位置的好壞，青蛙都將跳到該隨機位置。

實驗二： 永遠接受公式（3）得到的隨機位置

可以看出在種群收斂後，仍然會有一些個體隨機出現在解空間內，並繼續收斂。比較結果可以看出實驗二的結果中的最優值不如實驗一，但是其均值和最差值均優於實驗一，說明對原演算法進行修改後演算法更加穩定，且演算法的性能和全局搜索能力有一定的提升，演算法跳出局部最優能力更強。

混合蛙跳演算法是提出近20年，其實現的方式與分治的思想有異曲同工之處。由於每次都更新的是每片荷葉上的最差位置的青蛙，故群體不容易集中於較小的范圍。同時由於「三段跳」的操作，讓混合蛙跳演算法有了一定的跳出局部最優能力。其全局搜索能力和局部搜索能力應該差不多，當最差的部分青蛙跳走後，次差的部分青蛙則會變成了最差的青蛙，此時群體不會過分集中。當群體相對分散時，為搜索范圍較大的全局搜索，反之為搜索范圍較小的局部搜索，由於收斂速度不算很快，所以進行全局搜索和局部搜索的時間相對均衡。
混合蛙跳演算法的流程非常簡單，幾乎可以說是流程最簡單的優化演算法。其中的運算元也很簡單，優化的能力由種群的結構提供。演算法的文章中比較了 「模因」 與 「基因」 ，模因類似與思想，其傳播可以在同代中快速傳播，比如音樂，幾分鍾就可以傳播給其他人，而基因則只能有父母輩傳遞給子女背，傳遞的時間比較久。這也決定了混合優化演算法的最重要的部分在於其群體的結構而不是其中的優化運算元，實驗說明這樣的效果也不錯，簡單明了的演算法也能有不錯的效果。

參考文獻
Eusuff M , Lansey K , Pasha F . Shuffled frog-leaping algorithm: a memetic meta-heuristic for discrete optimization[J]. Engineering Optimization, 2006, 38(2):129-154. 提取碼：ttgx

Eusuff, M.M. and Lansey, K.E., Optimization of water distribution network design using the shuffled frog leaping algorithm (SFLA). J.Water Resources Planning Mgmt,Am. Soc. Civ. Engrs, 2003, 129(3), 210–225. 提取碼：cyu8

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