这是我的第 202 天撷取
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01 “自适应环境”试验
在大自然现象有句脍炙人口不然：“适者生存，适者生存”。
大大自然就像两个大的甄选器，给微生物们足够多的位势，让它彼此之间市场竞争和繁殖。
透过急速地甄选，这些不适应环境大自然环境的便渐渐出局，耶尔圣的都是足够多适应环境现阶段大自然环境的。
“自适应环境”试验的经营理念，就和“适者生存”极为类似于。
在正式宣布如是说“自适应环境试验”以后，我先给你讲两个有关“A/B试验”的故事情节。
1. “A/B试验”
2007年，某商品副经理结构设计了两个总理选战的“捐助”控制系统，他结构设计的那个控制系统，间接让捐助数额增加了5700亿美元。
那位商品副经理结构设计的控制系统，是“A/B试验”。
A/B试验的文本是：先准备好二个相同的结构设计计划（不一定只局限于三种），接下去，把这些计划乱数重新分配给科水狼，检视他们的化学反应。
透过此种“大自然甄选”，更受科水狼热烈欢迎的计划，就会渐渐“取得成功”。
此种方式的中心思想是，让相同的计划民主自由地市场竞争，最后剩的那个计划，是最适宜最终目标顾客那个“大大自然环境”的计划。
此种计划有两个比较明显的益处，是可以增加纠错生产成本。
你想呵呵，如果一开始把大部份的砝码全被下注在了某两个计划上，结论市场断定，那个计划并不最合适，那么以后的大部份不懈努力很有可能就几百万元了。
“不要把大部份的鸡蛋，放在同两个篮子里”说的也是类似于的道理。
为了更好地降低纠错生产成本，我们可以先拿出一小部分作为“纠错”的“鸡蛋”。然后把这一部分鸡蛋，乱数重新分配到相同的“篮子”里，看看哪两个效果更好，进而加大资源的投注。
视频类APP的流量曝光，就会经常用到此种方式。
假设有10个人发布了同类型视频，可能在第一阶段，平台会给每个视频500的曝光量，检视它的点赞、评论、转发等因素的活跃情况。
在第二阶段，这10个人可能会甄选出前2-3名，加大资源的投放，可能此时曝光量就变成了5000，继续检视。
在第三阶段，找到里面质量最高的视频，继续加大曝光量。
2. “自适应环境”试验
“自适应环境”试验更倾向于“概率”层面。
假设有甲、乙三种待使用的计划供你选择。这三种计划你都不了解，于是对于你而言，这两个在初始阶段使用的概率相同。就好比往盒子里放两个红球和两个白球。
第一次尝试，你从那个盒子乱数抽取两个球，然后开始执行。根据执行反馈的结论，来修正那个概率。
假设你抽到了甲，结论表明甲计划有效，那么你就往盒子里再放两个红球。此时甲被选中的概率就变成了 2/3，乙方案被选中的概率就变成了 1/3，然后继续下一次抽取的试验。
如果甲计划并没有达到原来的预期，则不操作。盒子里仍然是1红球1白球，然后继续下一次抽取的试验。（或者针对个人的情况，增加两个对应的球，但最低数量为1）
透过无数次的抽取，以及结论的验证，其中某两个概率就会越来越高。而概率越高，就更容易被抽取和验证。
你有没有发现，这其实和“马太效应”很像？
强者越强，弱者越弱。强者拥有的资源越多，意味着他达成最终目标的概率也就越大。而每两个阶段的成功，都会帮助他获得更多的资源，往盒子里增加更多被抽的砝码。
在上世纪五六十年代，尽管黑人已经获得了名义上的解放，但是他们仍然被限制受教育、医疗等方面的权利。而这也导致了他们在受教育以及就业等方面的负循环。
在一开始，这些受到歧视的黑人，盒子里面对应的球就很少。在受教育时，白人的对应的球更多，于是他们很容易就被抽中了。之后获得了更好的教育，在求职之路上，也非常顺利。
对于黑人来说，就没那么幸运了。
他们一开始就被限制受教育，对应的，求职也会受到影响，而这必然会导致他们的收入远不如白人。收入低，就意味着下一代获得的初始资源更少，受教育更难，工作也更不顺利。
当我们在决策时，除了“A/B试验”之外，我们也可以采用“自适应环境”试验。
就拿前段时间撷取的“可信度加权”为例。
《原则》的作者达利欧撷取过这一方式。此种方式的益处是，透过赋予每个人相同的权重，可以避免真理被埋没。
但是这里会有两个问题，如果每个人的权重一直不发生变化，很有可能就会出现“倚老卖老”的情况：老员工手里的权重一直很高，新员工的想法得不到重视。
因此，为了避免此种情况，我们可以透过“自适应环境”试验来帮助我们，让“可信度加权”更加灵活。
每一次决策之后，我们对结论进行分析，如果决策断定了某个人的想法是正确的，那么他的权重就增加；反之，则降低权重。
这样可以最大程度保证“凭实力说话”，而不是“凭工龄说话”。
总结呵呵今天的撷取文本。
“A/B试验”中心思想是，让相同的计划民主自由地市场竞争，最后剩的那个计划，是最适宜最终目标顾客那个“大大自然环境”的计划。
“自适应环境”试验的主要想法是，根据执行反馈的结论，来修正以后的“抽取概率”。
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以上是我今天的撷取。我是润东，我们一起，向上繁殖。
参考资料：
1. 布莱恩·克里斯汀,汤姆·格里菲斯.算法之美[M],北京:中信出版社,2018
