优秀的科学家不仅能够发现他们研究的事物的模式，而且能够利用这些信息来预测未来。

气象学家研究大气压力和风速来预测未来风暴的轨迹。 生物学家可以根据目前的规模和发展情况来预测肿瘤的发展。 一个金融分析师可能试图根据市场资本或现金流量等因素来预测股票的涨跌。

也许比上述现象更有意思的是预测人类的行为。 试图预测人类起源以后人们会如何表现。 早期的人类不得不 相信自己的直觉。 今天，营销人员，政治家，审判律师等都以预测人类行为为生。 预测所有形式的人类行为是一件大事。

那么，数学如何在预测我们自己的行为呢？ 尽管股票市场分析，经济学，政治投票和认知神经科学的进步 - 所有这些都最终试图预测人类的行为 - 科学可能永远无法完全确定地做到这一点。

更大更好的数据

在进行预测时，科学家历来受限于缺乏完整的数据，而是依靠小样本来推断更广泛人群的特征。

但是近年来，数据采集的计算能力和方法已经进入了开创大数据领域的新阶段。 由于收集的数据的巨大可用性，科学家可以检查各种变量之间的经验关系，从噪音中解读信号。

例如，亚马逊使用 预测分析 基于我们之前的浏览或购买历史来猜测我们可能喜欢哪本书。 同样，自动化在线广告活动根据前一天搜索到的车辆告诉我们我们可能感兴趣的车辆。

营销人员使用出生记录 决定何时淹没您的婴儿产品广告。 他们甚至猜测你什么时候会根据孩子的发育阶段需要这些东西。

这不是火箭科学，真的。 它只是具有显示模式的信息（数据），并以可预测的名义（通常是利润）来利用这些模式。 虽然再次测量这些算法的准确性对于局外人来说是困难的， 有一些工作 揭示了什么使得这些算法成为问题。

数学模型

许多预测工具依赖于机器学习，其中包括基于大脑功能的生物学原理的数学算法，并使用大量的数据来学习模式。

机器学习算法可以准确地预测结果 最高法院案件使用这些预测因子作为每个正义的身份，争论的月份，请愿者和其他因素。 虽然算法的输出精度只有70百分比左右，但实际上它已经超越了人类法律专家。

其他机器学习算法已被证明 预测自杀企图 准确度为80至92％，可以说甚至比最好的人体评估更精确。

数学甚至可以告诉我们 恐怖主义行为 导致攻击。 在一项研究中，研究人员查看了爱尔兰恐怖活动的记录，特别是爆炸装置的改进。 一次事件发生后，另一起事件发生的概率高于未发生事件。 换句话说，事件并不是独立的。 这样的知识可能对一个社区有用，也许选择在一次攻击之后立即调动努力，以预防另一个攻击。

完美的预测可能吗？

大数据使预测方法日益精确。 但是人类的行为能够完美地预测吗？

最基本的方程就是Y = f（X），它写为“Y是X的函数”。输入X的值，科学家会告诉你Y的可能值。模型越复杂，更需要更多的投入，所以简单的方程变得更加复杂。

当然，这并不总是成功的。 飓风的轨迹不是天气模型预测的。 肿瘤生长速度比预测的要慢或者更快。 科学家就像其他人一样，很少能够完美地预测。 不管你有什么样的数据和数学模型，未来还是不确定的。

所以，科学家必须允许在我们的基本方程中出现错误。 也就是说，Y = f（X）+ E，其中“E”包含我们无法完美预测。 这是等式的一部分，使我们保持谦虚。

随着技术的发展，科学家们可能会发现，我们可以在一个地区很好地预测人类的行为，而另一个地区则缺乏。 总体上来说，这个限制是非常困难的。 例如，面部识别可能更容易模仿，因为视觉是许多人类感官处理系统之一，或者因为面部可能有很多不同的方法。 另一方面，预测投票行为，特别是基于2016总统选举， 是另一回事。 人类为什么要做他们所做的事情，有许多复杂的但尚未被理解的理由。

还有人认为，至少在理论上是这样的 完美的预测总有一天是可能的。 在此之前，如果幸运的话，数学和统计学可能会帮助我们越来越多地考虑人们平均下一步会做什么。

关于作者

数量心理学副教授Daniel J. Denis， 蒙大拿大学 和Briana Young博士。 实验计划的候选人， 蒙大拿大学

这篇文章最初发表于 谈话。 阅读 原创文章.

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