今天看了一个电影，推理笔记里介绍了一只拉普拉斯妖：南洋大学数学系的高等生坚信命运决定论，并用大数据AI技术（各种数据爬虫啊、word2vec、BP等算法都用上来了，这样很讨理工科的兴趣），计算出赛车手的死亡概率是74.21%。不仅如此，他还制造了巧合（利用人的心理，利用图书管理员去杀赛车手，因为图书管理员有要把女主送到普林斯顿的迫切心情），使该概率达到100%。而这个赛车手的心脏正是女主角换心需要的。
所以这个拉普拉斯妖是什么？从百度上查看，拉普拉斯提出过，已知存在一个神明，熟知宇宙所有粒子的位置和动量，并通过公式对这些数据进行分析，能够准确预测一切未来。世人把这个称之为，拉普拉斯妖。
有资料说拉普拉斯妖与量子力学的测不准原理违背，而且这个决定论太扎眼，因此被当成笑话对待了。而且事实上在拉普拉斯的时代（19世纪），虽然拉布拉斯的科学地位如日中天，也不是所有人都认可这个理论的。
但是，从很多角度来看，现在的AI和大数据的应用，多少就有点是在预测未来。比如：熟知宇宙所有粒子的位置和动量（数据的完备性和数据的获取能力，以及存储能力），并通过公式对这些数据进行分析（模型的构建）。只不过预测的程度是用概率来呈现。
说到这，我觉得非决定论其实跟拉普拉斯妖也不算完全矛盾的。拉普拉斯妖是100%的确定论者，量子力学更多用概率（以及测不准原理，即不可能同时“测量”位置和动量。“测量”这个词语，在拉普拉斯妖的支持者们看来，本身应该客观的，即是存在的。如果测不准，说明你主观或者工具有问题。虽然主观或“测量”可能会改变之前的客观状态，所以你观察到的“测量”可能是假的，可能是不客观的。举一个观察会改变测量结果的例子：比如，你是一个银行分行领导，你想考察一下支行容貌是否达标，但是当你过去观察时，你就已经改变了支行的状态，可能已经影响了你的“测量”。但拉普拉斯妖认为是客观的，不随你是否观察“测量”而改变）来描述物体以及物体的运动。概率的值域是在0和1之间的，也就是小于等于100%，这算是弱拉普拉斯妖了。拉普拉斯妖算是一个理想模型，即一件事的概率是100%。
除了拉普拉斯妖之外，还有一只很神奇的动物，就是薛定谔的猫。薛定谔的猫是反对拉布拉斯妖（100%预测）的有力武器。薛猫的理论认为，你面对一个黑箱，无法准确知道里面是什么状态（猫是死是活），只能猜测猫有50%概率是死的，50%概率是活的。直到你打开黑箱，看到猫的状态为止。但我觉得，薛定谔的猫算是拉普拉斯妖的儿子吧，或者说是一种不干预状态（初始化）。如果人为的去干预，也可以把一件事情做到100%。比如，如果你想看到（预测）猫是死的，那么你就连盒子带猫都丢到火堆里（这是很极端的做法了）；如果你想看到的（预测）的猫是活的，那么就往黑盒里注入对猫无害的解毒剂。
所以现在想想，大数据预测，给的只是一种未被干预的可能性（概率）。比如我们给客户价值名单排序，如果业务同事主动去干预（发挥主观能动性去营销），那么未来（给的名单的客户价值的排序的概率）是会被改变的，也会是有效果的。所以主观能动性也非常重要。当然，这不是说预测重要，其实恰恰是预测，给了方向。那么就更可以大胆去发挥主观能动性了。
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