我们都知道生命和智能是一种耗散结构和一种自组织现象,贾君鹏事件也是一种自组织现象,从概率角度对这种现象进行分析,有助于我们用机器模拟这种现象。
我们在概率论中学过独立事件这个概念,先回顾一下
如果A,B是两个独立事件,那么:P(A|B)=P(A|非B)=P(A)
这个公式的含义是,如果A,B两个事件相互独立,则不管B发生还是不发生,A都不受影响,反之亦然。
如果我们从概率角度分析一下在贴吧中发帖子的现象,我们大致可以说,任意两个素不相识的人在魔兽世界贴吧中发不发帖子可以看作是两个相互独立事件,即你今天在贴吧中发没发帖子,跟我没任何关系;而我在贴吧中发不发帖子是由我自身的性质决定的,和你也没关系。
但是,为什么贾君鹏他妈喊他回家吃饭,就这么简单一个帖子,使一个平时本来混乱无序的贴吧,好像突然间被组织起来了,从一种无序的结构变成了有序结构,而且这种被组织起来的结构(或者说效应)还维持了相当长一段时间呢?
下面还是从我在贴吧中发帖子的概率来分析,假如通过长期统计分析,可以得到我每天在魔兽世界贴吧发贴子的概率是10%,这个10%有什么现实含义呢?
在概率中还有一个重要的公式就是全概率公式,即
P(A) = P(A|B1)P(B1) + P(A|B2)P(B2) + ...... + P(A|Bn)P(Bn)
这个公式从哲学含义上讲就是说任何事件的发生都不是孤立的,都是有其他原因的。
公式中B1,B2......Bn都是导致事件发生的原因,也可以说是外因;
公式中P(A|B1),P(A|B2)......P(A|Bn)表示的是在对应的原因下,事件A发生的可能性(即条件概率),它代表了事物本身的性质,即内因。
在一般情况下,内因是稳定的,不会发生变化;但是外因中的某些因素却有可能在机缘巧合下突然间发生变化,使自己在整个条件样本空间中的权重成倍地变大,从而使P(A) 发生不可思议的变化。
下面再回来讨论我在贴吧中发帖的可能性,影响我在贴吧中发帖的外因可能有无数个,但是为了方便讨论,我将这种影响(即外因)简化成三个:歇班、肾上腺素含量和其他情况。
1.假如我今天歇班,则我在贴吧中发帖的概率是0.2
2.假如我身体里的肾上腺素含量超过100,则我在贴吧中发帖的概率是0.9
3.其他的情况下,发帖的概率是0,即在其他条件下我不会发帖
以上三点是我自身的性质,不会受外界影响。
另外,三个条件本身也是一种概率事件,他们组成了整个条件样本空间,假设如下:
a.我今天歇班的概率是0.5
b.我肾上腺素超过100的概率是0.00001,可以忽略不计
c.其他情况发生的概率是0.5
那么我今天在魔兽世界贴吧发帖的概率就可以计算出来,即
P(A)
=P(A|B1)P(B1) + P(A|B2)P(B2) + 0
=0.2*0.5+0.9*0.00001
=0.1
从上面的计算过程中我们可以看出,肾上腺素对我的影响最大,而且是非线性的,一旦含量超过100,我就有90%的可能性去发帖。
但是,肾上腺素超过100在条件集合中所占的权重太小了,他出现的可能性只有0.00001。
二者综合起来,肾上腺素超过100对我最终会不会发帖所造成的影响仅有:0.9*0.00001 ,基本上可以忽略不计。
但是,某天我突然看见贾君鹏那篇帖子,再加上魔兽世界长时间不开服,一瞬间肾上腺素含量超过100,本来今天不可能发帖的我,也发了一帖。如果那只是一瞬间,事情到这也就完结了。
魔兽世界贴吧作为一个系统,虽然其中的参与者各行其是,混乱无序,但是他却有两个特点:一是参与者的数量非常庞大,二是所有参与者都有相同的性质
在这种情况下,我的回帖又影响到其他几个人,这样一传十十传百,肾上腺素含量升高就成了一种链式反应。
最为重要的是,传了一圈他又回来了,别人更多的回帖反过来又继续影响到我,本来我的肾上腺素含量是瞬间超过100,现在变成了持续、长期超过100,即我肾上腺素超过100的概率变成了100%,即条件的样本空间发生了巨大变化,结果发帖概率就变成了:
P(A)
=P(A|B1)P(B1) + P(A|B2)P(B2) + 0
=0.2*0.5+0.9*1
=1
结论:自组织现象,我觉得从概率上解释就是以下两点:
1.某个对事件发生极其重要的因素,他在样本空间中的权重突然间从极小变为极大
2.变大因素的权重由于系统的原因,又不断受到反馈刺激,所以能维持住;或者不断有新的参与者补充进来,最终导致整个系统的面貌发生了巨大的变化。
分类:
数据结构与算法
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 如何编写易于单元测试的代码
· 10年+ .NET Coder 心语,封装的思维:从隐藏、稳定开始理解其本质意义
· .NET Core 中如何实现缓存的预热?
· 从 HTTP 原因短语缺失研究 HTTP/2 和 HTTP/3 的设计差异
· AI与.NET技术实操系列:向量存储与相似性搜索在 .NET 中的实现
· 周边上新:园子的第一款马克杯温暖上架
· Open-Sora 2.0 重磅开源!
· .NET周刊【3月第1期 2025-03-02】
· [AI/GPT/综述] AI Agent的设计模式综述
· 分享 3 个 .NET 开源的文件压缩处理库,助力快速实现文件压缩解压功能!