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如果没有模型人们就会受到各种认知偏差的影响：我们会对近期发生的事件赋予过高的权重、会根据“合理程度”分配概率、会忽略各种基本比率。如果没有模型，我们处理数据的能力就会受到极大的限制。

我们迷失于知识中的智慧到哪里去了？我们迷失于信息中的知识到哪里去了？在这里我们还可以加上一句：我们迷失于数据中的信息到哪里去了？

As impressive as the data may be, it is nopanacea, We now know what has happenedand is happening, but, owing to the complexity of the modern world, we may be less capable of understanding why it happened. Empirical findings may be

misleading. Data on piece-rate work oftenshows that the more people are paid per unitof output, the less they produce. A model in which pay depends on work conditions canexplain those data. If conditions are poor sothat producing output is difficult, per unit pay may be high. If conditions are good, perunit pay may be low. Thus, higher pay does not lead to less productivity. Instead, more difficult work conditions require higher perunit pay.

但是，多样性预测定理并不意味着任何不同模型的集合的预测必定是准确的。如果所有模型都有一个共同的偏差，那么它们的平均值也会包含那个偏差。不过，这个定理确实意味着，任何多样性的模型（或人）的集合将比其普通成员的预测更加准确，这种现象就是通常所说的“群体的智慧”（ wisdom of crowds）。这是一个数学事实，它解释了计算机科学中集成方法（ ensemble method）成功的原因，这种方法对多个分类加以平均，也解释了使用多个模型和框架进行思考的人比使用单个模型的人预测的准确性更高的事实。任何一种看待世界的单一方式都会遗漏掉某些细节，使我们更容易产生盲点。

我们怎样对人建模，归根到底取决于问题的背景和想要实现的目标。我们是在预测还是在解释？是在评估政策行动吗？是在尝试设计一种制度吗？或者，是在探索？在低风险的环境中，例如要构建一个预测人们会购买什么颜色的外套或者他们会不会在看完演出后起立鼓掌的模型时，我们通常会假设人们采用固定规则。

模型是用数学公式和图表展现的形式化结构，它能够帮助我们理解世界。

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