北仑中文网

第16章 模拟试验（第1页）

周日下午，左皓站在窗前，望着窗外灰蒙蒙的天空。他原本计划和几个同学去维多利亚公园踢足球，但天气看起来不太乐观。

“老莫，预测未来三小时内香港岛的降雨概率。”他决定进行一次小规模的模拟测试。

“模拟启动。能量消耗预估：3%。基于当前气象数据、风速、湿度及历史模式分析。。。”系统回应道。

左皓感到轻微的眩晕，比之前进行复杂模拟时要轻微得多。视野中出现一系列气象图和概率曲线，最终汇聚成一个数字。

“未来三小时降雨概率：62%。建议：携带雨具或调整户外活动计划。”

左皓犹豫了一下，最终还是带上一把折叠伞出门。结果证明这个决定是明智的——足球赛进行到一半时，突然下起了小雨，虽然不大，但足以让没带伞的人略显狼狈。

“预测基本准确。”左皓在心中记录，“但概率不是100%，说明有不确定性。”

回家后，他对这次小测试感到鼓舞，决定进行更多短期模拟来更好地理解老莫的能力边界。

周一下午，他尝试预测圣保罗中学篮球队与竞争对手的比赛结果。

“老莫，模拟今天下午圣保罗对皇仁书院的篮球赛结果。能耗控制在5%以内。”

系统开始运行：“收集数据：两队历史战绩、近期表现、主力队员状态。。。模拟中。。。”

几分钟后，结果出现：“圣保罗胜率：74%。最可能比分：68-62。”

左皓特意去观看了比赛。前三分之二赛程与预测高度吻合，圣保罗一首保持领先。但在最后阶段，皇仁书院的一名替补队员突然爆发，连续得分，最终圣保罗以64-63险胜，而不是预测的68-62。

“预测方向正确，但具体细节有偏差。”左皓分析道，“那个替补队员的爆发应该是未预料的变量。”

周三，他尝试了一个更复杂的模拟：预测第二天《东方日报》的头条新闻主题。

这次模拟消耗了8%的能量，结果却不太理想。老莫基于近期新闻趋势预测头条将是“中英联合联络小组会议”，但实际报纸头条是“地产巨头竞投新界土地”，虽然也相关，但具体主题不同。

左皓开始总结规律：越是变量少、信息完整的事件，预测准确率越高；越是复杂、涉及人类行为的事件，预测越容易出现偏差。

周五，他决定进行一次稍微大胆的测试：预测当天恒生指数的收盘方向（上涨或下跌）。

“模拟恒指收盘方向。能耗限制在10%。”

老莫整合了前夜美股表现、当日亚太市场开盘情况、香港本地新闻等因素：“上涨概率：68%，下跌概率：32%。”

当天市场确实上涨，但幅度很小，只有0。3%。左皓计算了一下，如果基于这个预测进行交易，扣除交易成本后几乎无利可图。

经过一周的试验，左皓绘制了一个简单的准确率图表：

?天气预测：准确率约70-80%?体育比赛：准确率约60-70%?新闻事件：准确率约50-60%?金融市场：准确率约55-65%

更重要的是，他发现即使是这些相对简单的模拟，能耗也随着准确率要求的提高而指数级增长。要获得90%以上的准确率，能耗往往超过20%，对于复杂事件甚至需要40-50%的能量。

周六晚上，左皓尝试了一个他真正关心的问题：“模拟左权下周的主要活动地点和类型。”

系统运行了整整一分钟，能量消耗迅速攀升到15%，最终给出的结果却令人失望：“信息不足。主要活动预测：公司会议（概率42%）、商务应酬（概率38%）、未知活动（概率20%）。”

这个结果几乎毫无价值，而且能耗高昂。左皓意识到，对于涉及复杂人类行为、尤其是那些故意保持隐秘的活动，老莫的预测能力十分有限。

“为什么这类预测效果这么差？”他问道。

“人类决策受太多变量影响：情绪、随机事件、隐秘信息、故意误导等。除非能监控所有输入信息，否则准确预测几乎不可能。”