經濟衰退、傳染病能事先預期嗎?背後「複雜系統」理論掀起蝴蝶效應
經濟衰退、傳染病能事先預期嗎?背後「複雜系統」理論掀起蝴蝶效應

未來能預測嗎?答案可能不如你想像中的好回答。

縱使我們無法得知二十年後某一天會發生什麼事情,或接下來即將有什麼轉變,但我們必定會根據自認為會發生的情況來做出決策,且結果通常有一定的可靠程度。如果人生中一切都是偶然發生的,我們就都不敢出門,而且就算待在家裡也會感到不安。

問題是,無論多數結果發生的可能性有多高,也都並非確定的。如同作家切斯特頓(G. K. Chesterton)所解釋道:「我們所處世界真正的麻煩點……在於近乎理性卻不完全如此。人生不是毫無邏輯可言,但愛用邏輯思考卻容易落入陷阱。世界看似夠符合數學和規律,實際上卻不盡然。精確的表現顯而易見,不精確的面向則是隱晦不明,難以掌控的混局潛伏其中。」

因為這些暗藏的不精確面向,世界不可預測的程度其實超乎我們的預期。相對穩定的時期之間夾雜著明顯偶然出現的動盪,大流行傳染病、經濟衰退和新科技都是擅自登場。不可預期的性質延伸到人生幾乎每個層面,以2002年為例,競技滑雪賽中因為最後一圈選手在彎道上相互碰撞使數名領先者落敗,最終由澳大利亞的選手奪下冠軍金牌。

以認知層面而言,多數人能理解這樣的不可預測性,但實際上大家卻低估了其普遍程度。因此,我們一開始會先揭露出世界上暗藏的混局,解釋複雜系統、人類決策及科技如何綜合起來製造出本質難以預測的環境。

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圖/ Shirstok via Shutterstock

繁複系統及複雜系統,如何解釋蝴蝶效應?

系統是由環環相扣的要素所結合的一套體系,會產生其獨有的行為模式。

我們能把系統分成兩種基本的類型:繁複系統及複雜系統。

繁複系統(complicated system) 中,就算有數千個互相牽連的部分,但各部分都會依循規則,因此行為可預測和可理解。譬如,機械錶或是噴射機引擎就是繁複但運作起來可預測的裝置。

相對地, 複雜系統(complex system) 因為各要素彼此獨立,又或是可能依照各自的意識來運作,所以整體不等於每個部分的加總,使得行為變得不可預測。為什麼呢?

1887年,瑞典國王奧斯卡二世(Oscar II)提供獎金徵求解決難纏的三體問題(Three Body Problem),也就是有關於三個天體運行模式的物理挑戰,以地球、月球和太陽為例。法國數學家亨利.龐加萊(Henri Poincaré)便放膽一搏而失敗,結果該難題至今仍沒有人可以解出來。不過,龐加萊發表的論文令人嘆為觀止,因此仍獲頒獎金。他不斷地思考這個難題,某次對原論文的修訂版本為「混沌理論」(Chaos Theory)埋下了根基。

他解釋道, 系統的要素之間相互牽連時,計算上的小誤差或變化會因為這些要素互動越多而被擴展得越大 ──超過半個世紀後,氣象學家愛德華‧ 羅倫茲(Edward Lorenz)在執行氣候模式的電腦模擬時,同樣也觀測到這個現象。

羅倫茲發現微小的差異(例如,測量變量精確到小數點後四位,或是小數點後六位),會產生天差地遠的預測結果。這個觀察讓他在1972年的一場氣候講座上發表一篇短論文,題為:〈可預測性:巴西蝴蝶振翅是否會使德州掀起風暴?〉(Predictability: Does the flap of a butterfly's wings in Brazil set off a Tornado in Texas?)此現象因此得名為「蝴蝶效應」。

龐加萊或羅倫茲兩人理論的核心概念,解釋了在世界上、尤其在商業界中的大量不確定性: 首先,我們得到的資訊都不完整;第二,輸入內容可能導致非線性的產出結果。

隨機思維+書腰立體書封
圖/ 商周出版

本文授權轉載自《隨機思維:不死守目標、拉高容錯率,打破企業經營追求完美的傳統慣性》, Matt Watkinson, Csaba Konkoly著,商周出版

責任編輯:蘇柔瑋

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凱基金控以數位化陪伴組織成長
凱基金控以數位化陪伴組織成長

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法規與資安兼顧,提升人資作業信賴度

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