關於作者
中村慎吾，風險投資人。早稻田大學應用物理系畢業後，獲得史丹福大學超音速航空物理學專業碩士學位和麻省理工學院斯隆商學院應用經濟學MBA學位。曾就職於日本的智庫研究機構，後加入美資投資銀行，從事企業財務戰略分析、融資及併購業務。
關於本書
作者跟NASA有很深的淵源。他20世紀70年代在這裡學習，當時也正是NASA的起步期。不過，他畢業後，卻沒有加入NASA，而是去矽谷做了風險投資人。這些年來，他一直在深入研究NASA的決策心法。他認為，NASA的很多決策心法，在投資中也一樣適用。而這本書，就是作者這些年來的思考精華。
核心內容
第一，怎麼把謎變成問題？
第二，怎麼在第一步的基礎上，提升決策的正確率？
前言
你好，歡迎每天聽本書。今天為你解讀的書叫《高勝算決策》。這本書說的是，在太空探索，這項充滿不確定性的任務面前，NASA是怎麼做決策的？
提起NASA，你肯定有所耳聞。這是世界上最權威的航空航天機構之一，有著一流的科學家和世界頂尖的技術。但是，對NASA來說，最難的事情，卻不是攻克一個個具體的技術問題，而是如何面對不確定性。也就是，你要從事的任務，沒有任何前人的經驗可供參考，而且容錯率極低。一丁點錯誤，就可能導致前功盡棄。比如探索火星，誰都不知道，沿途會發生什麼。
我覺得有一段話，特別適合描述NASA的處境。那就是，人類的困境，可以分成兩種，第一種是明面上的問題。雖然還沒有解決，但起碼有個大概的思路。比如怎麼讓汽車跑得更快？怎麼提高學習成績？真正棘手的，其實是第二種，它叫作謎。也就是，連破解的線索都沒有。比如，宇宙裡有沒有第二個地球？我今天晚上會做什麼夢？面對這些問題，我們甚至不知道切入點在哪。NASA面對的，就是謎。或者借用美國經濟學家，也是芝加哥學派的創始人之一，弗蘭克·奈特的一句話。他說，能夠計算出概率的，都是風險。而連概率都無法計算的，叫不確定性。NASA面對的，就是不確定性。
其實，這不光是NASA的困境。也是我們在這個充滿變量的世界裡，所面對的共同困境。比如，你想跳槽到一個很火，但是你卻一無所知的新行業。再比如，家裡催婚，你要決定要不要跟這個相親只見過幾次面的人在一起。假如你也在面對類似的不確定性，我相信，NASA的決策方法，也一定會對你有所啟發。就像這本書的前言裡說的，這不是一項有關航天技術的專業科學，而是一種，我們每個人都能用到的廣義科學。
面對不確定性，NASA的核心技巧就是把謎，變成問題。也就是，把不確定性概率化。把一個毫無頭緒的大謎團，拆解成一個個可以計算概率的具體風險。當然，風險依然存在，成功率也並非百分百。但是起碼，我們建立了思考的秩序。就像下棋，掌握方法，才可能成為高手。只憑直覺，就算下上十年，你還是摸不著門道。
這本書的作者，叫中村慎吾，曾經就讀於史丹福大學超音速航空物理學專業。這是一個專門研究航空技術的專業，跟NASA有很深的淵源。作者在20世紀70年代在這裡學習，當時也正是NASA的起步期。不過，他畢業後，卻沒有加入NASA，而是去矽谷做了風險投資人。這些年來，他一直在深入研究NASA的決策心法。他認為，NASA的很多決策心法，在投資中也一樣適用。而這本書，就是作者這些年來的思考精華。
要想掌握NASA的決策技巧，我們必須解決兩個問題。第一，怎麼把謎變成問題？這是面對不確定性時的底層心法。當然，前面也說了，到這一步，風險依然存在。所以，我們還要解決第二個問題，怎麼在第一步的基礎上，提升決策的正確率？也就是給這個核心技巧打補丁。
接下來，我就從這兩個問題出發，分成兩部分，為你解讀這本書。
第一部分
首先，第一部分，怎麼把毫無頭緒的不確定性，轉化成可以評估的具體風險？NASA的方法是，建立決策樹。
決策樹，簡單說，就是把一項任務中，可能出現的所有情景，描繪成一張樹狀圖。然後再逐個評估每個情景的發生概率。這麼幹說可能有點籠統，咱們還是講一個具體的例子。
這是NASA遇到過的，最困難的任務之一。而且它跟太空探索這件事，並沒有什麼直接聯繫。現有的航天知識，比如怎麼造火箭，怎麼建造探測器，都沒法解決這個問題。這個問題就是，評估探測器對外星球的細菌汙染概率。說白了，就是在你往外星發射探測器之前，你必須先評估出，探測器有多大的機率，會把地球上的細菌，帶到外星，並且對外星造成汙染。
你可能會說，這跟太空探索有什麼關係？要想說清，咱們得開個腦洞。有部日本漫畫，叫《火星異種》。說的是，人類準備移民火星。但是，火星地表溫度太低，不適合人類生存。為了讓火星更多的吸收陽光，升高地表溫度。人類需要往火星投放大量的黑色物質，因為黑色可以吸收更多的陽光。但是，投放什麼好呢？扔油漆？成本太高；鋪瀝青？地球上的瀝青加起來也不夠用。人類想來想去，終於想出一個辦法，放蟑螂。
你看，首先，蟑螂的外表是黑色的，而且繁殖能力特別強，還能自己移動。這會讓黑色覆蓋得又廣泛又均勻，還省去了很多成本。於是，人類就往火星投放了大量的蟑螂。結果，過了很多年，人類再次來到火星。溫度確實升高了，但火星也被蟑螂徹底佔領了。除了蟑螂，還是蟑螂，而且蟑螂還發生了變異，變得比人還聰明。
當然，這只是個故事。但是，故事雖假，這個擔憂卻是真實的。我們雖然不會帶去蟑螂，但卻難免把微生物帶過去。往大說，假如這個細菌繁殖快，可能就會把這個星球原來的生態破壞得一乾二淨。往小說，至少也會造成汙染。而且退一步說，就算NASA自己不在乎，別的國家也不可能答應。因為只要第一個探測火星的國家造成了汙染，後面的國家就沒法開展後續的探測。
換句話說，在外星探測這件事上，我們不僅要關心，能帶回來什麼。更得確定，會帶去什麼。這不光是一個技術問題，也是各個國家之間的利益博弈。
這個問題的第一次提出，是1975年，NASA準備向火星發射海盜號著陸器。當時，蘇聯跟美國達成協議，海盜號造成細菌汙染的概率，必須控制在萬分之一以內，否則，這項計劃就不能開展。所以，NASA必須把這個概率算出來，而且這個計算必須有紮實的依據，讓蘇聯接受它。
你看，到這一步，NASA就遇到了一個謎。誰都沒去過火星，整個局面毫無頭緒。這時，咱們前面說的決策樹，就派上用場了。通過它，你會發現，這個風險概率，其實是可以算出來的。
建立決策樹，一共分三個階段。第一個階段，是分解流程。也就是，把汙染發生的過程，分解成若干個小步驟。按照NASA的設想，細菌汙染火星，一共需要四步。
第一步是到達火星，也就是著陸。登陸火星的著陸器被製造出來，細菌附著在裡面，然後跟著陸器，一路飛進火星大氣層。在這一步，細菌是肯定會到達火星的。因為即使你給著陸器表面滅菌，也不可能把每個材料內部的細菌殺得一乾二淨。細菌主要就集中在，每個部件的內部。
當然，光到達火星還不夠，細菌還必須得擺脫著陸器這個牢籠。所以，第二步是在火星釋放。也就是著陸器到達火星之後，細菌從部件內部跑出來。
當然，跑出來還不夠，要想汙染火星，細菌還得能活下來。所以第三步，是適應火星的環境，不被強烈的紫外線殺死，存活下來。
至於第四步，估計你也猜到了，就是繁殖。也就是細菌必須得在火星找到營養物質和水源，並且完成持續的繁殖，到這一步才算真正對火星造成了汙染。
把這四步總結一下，第一步是著陸，第二步是釋放，第三步活下來，第四步繁殖。好，到這我們就完成了整個流程的梳理。這是建立決策樹的第一個階段。
第二個階段，是往每個流程裡，添加可能發生的情景。要注意兩個原則，一是要確保，每個情景之間彼此獨立。第二是要窮盡你能想像到的所有情景，不能有遺漏。比如，在著陸這個步驟裡，你要添加兩個情景，一是硬著陸，也就是直接撞向火星地表。二是軟著陸，也就是緩緩降落。你看，這兩種落地方式，彼此獨立，不可能同時發生。而且著陸只有這兩種方式，它窮盡了所有可能。
這個過程咱們就不細說了。總之，你需要把每個步驟裡，所有可能發生的情景都羅列出來。並且沿著這些情景，進一步延伸新的場景。你可以大概想像一下。比如，在軟著陸時，著陸器外殼完好無損，細菌被困在內部，不會馬上釋放出來。除非是風沙對外殼造成腐蝕。但是，即使著陸器外殼遭到腐蝕，因為著陸器停留在火星的地表上，細菌也會被直接釋放到火星的大氣中，在強烈的紫外線照射下，它活下來的概率就很小。再比如，在硬著陸時，因為著陸器直接撞向火星表面，外殼很可能破損。這時，假如破損的部件直接插進火星的土壤裡，微生物就躲過了紫外線，它存活下來的機率就會增加。
這個詳細的估計過程很複雜，咱們就不細說了。把這些情景完全羅列出來，你就獲得了一顆決策樹。第一步，也就是著陸，是樹根。由它分支出來的不同可能性，就是樹杈。樹根只有一個，但是樹杈很多。你會發現，微生物從著陸到繁殖，這個完整的流程中，一共存在27種情景。也就是有27根樹杈。就像玩遊戲，走迷宮。因為每一步的操作不同，最後會導致，這個遊戲產生27種不同的結局。在每一種結局中，微生物造成汙染的概率都不一樣。假如你能把這些概率全都算出來，然後加在一起，就能得出，微生物造成汙染的總體概率。
所以，接下來，第三步，你就要計算出，這個決策樹裡，每個情景發生的概率。
你可能會說，畢竟沒人去過火星，這怎麼計算？其實，決策樹的價值就在這。你會發現，雖然這個完整的流程，沒法測算。但是，每個具體的情景，都是可以通過現有的工具計算出來的。
比如，著陸器發生硬著陸，撞向火星地表時，著陸器有多大的概率嚴重破損？微生物有多大的概率因為撞擊死亡？這個單獨的情景數據，就可以從波音公司那裡拿到。NASA可以委託波音公司，在飛機的撞擊試驗中，順便獲取這個數據。同樣，其他情景，也可以從其他公司那裡獲取數據，或者直接找專家計算。最後，再把27種情景裡，所有的概率加起來，你就獲得了一個涵蓋所有可能性的，微生物造成汙染的概率總和。這個具體的計算過程很複雜，咱們就不多說了。最後計算出的結果是，汙染概率大概在16萬分之一。遠低於和蘇聯約定的，萬分之一的標準。
你看，這個原本毫無頭緒的問題，它並非不能計算。只要你把它拆解得足夠細，就會發現，答案就隱藏在人類現有的知識角落裡。你要做的，就是把它找出來。
順便一說，過去我們都覺得NASA是一個科研機構。其實，從這個角度看，它更像是發起協作的中心。通過把一個巨大的不確定，拆解成很多個可以計算概率的具體風險，然後再從其他地方，尋找這些風險的發生概率。最後把它們加在一起，你就能對一件沒人做過的事情，做出相對準確的評估。簡單說，就是一個「總分總」的過程。比如，在阿波羅計劃裡，NASA就聯絡了12000家公司。並且通過這些公司，建立了各個領域的專家庫。
同時，原本是一個毫無線索的謎，但通過決策樹，把邊界一步步收窄，它就變成了一個，可以處理的具體問題。
好，以上就是第一部分內容。怎麼把無法評估的不確定性，轉化成可以評估概率的風險？NASA的方法是，建立決策樹。其實，你可以不用去記具體的規划過程。只需要記住一個心法，那就是不斷拆分問題，把大謎團拆解成小問題，把邊界一步步收窄。窄到一定程度，謎就變成了問題。你就有了解決它的線索。
第二部分
說到這，我想起了最近看過的一本書，叫《精進2》。書裡有一段，跟NASA的心法，有點異曲同工的感覺。說的是，在英文裡，至少有三個詞，都可以翻譯成問題。第一個是Question，指的是表述很模糊的問題。比如怎麼實現太空遨遊的夢想？這種情況，你可以回答，但沒法解答。問題是模糊的，答案也是模糊的。第二個詞是Problem，指的是可以被清晰定義的問題。比如，怎麼去火星？但是，答案不是唯一的，你還得在一堆答案裡選擇最優解。第三個詞是Puzzle，指的是邊界非常清晰，解決方案也非常集中的問題。比如，怎麼減小火箭的升空阻力？
其實，NASA做的，也是把一個問題的邊界不斷收窄，把Question變成Problem，再把Problem變成Puzzle的過程。到這一步，解決問題的線索，就會清楚的出現在你面前。
言歸正傳，咱們接著說這本書。咱們剛才說的，是NASA最重要的決策技巧之一，叫決策樹。其實，與其叫決策技巧，不如叫風險評估技巧更合適一些。當然，決策的前提，是正確評估風險。從這個角度看，叫決策技巧也成立。剛才說的決策樹，這個方法相對複雜。假如你嫌麻煩，也沒關係。在這本書裡，作者還提供了很多更輕巧的，可以拿來就用的方法。它們可以單獨使用，也可以當成決策樹的補丁，結合使用。接下來，第二部分，我就從書裡給你挑選了兩種，比較實用，也比較輕巧的決策方法跟你說說。
第一個方法，叫效用函數。經濟學家經常用這個概念。效用函數，就是把人的主觀感受量化，然後變成公式。比如，做什麼樣的工作最幸福？你可以先把跟幸福有關的因素，全羅列出來。比如收入、上班距離、假期福利。然後再給每個因素一個分數。把這些分數加起來，就是這份工作的幸福總分。這個等式，就是你在幸福感這件事上的效用函數。
在生活中，假如你碰到那種只能憑感覺來決策，讓你模稜兩可的事情，就可以使用效用函數。比如，周末你想出去玩，有兩個目的地作為備選，一個是電影院，一個海邊。其實，你更想去海邊。但是，你又擔心會下雨。你糾結了很久，還是不知道怎麼辦。
這時，效用函數就派上用場了。我們可以算這麼一筆帳。假設，去海邊玩，帶來的滿足感是100分。看電影，帶來的滿足感是80分。這麼看，明顯應該去海邊。但是，你還得考慮下雨這個因素。一旦下雨，海邊就會變成0分。而看電影不受影響，依然是80分。根據天氣預報，你推測今天下雨的概率是30%，晴天概率是70%。這時，就可以計算去海邊的滿足感，是晴天情況下的100乘以70%，再加上雨天情況下的0乘以30%。最後的結果是70分。而看電影不受下雨影響，滿足感不管怎麼算還是80分。所以，前後綜合，考慮到所有可能性，看電影的滿足感要比去海邊多10分。結論是，你應該去看電影。
放在組織決策中，假如兩個部門意見相左，這個效用函數也用得上。比如，NASA在探測彗星的時候，需要讓探測器接近飛過的彗星。這時，科研部門和技術部門就出現了分歧。科研部門看重的是科研成果，要想獲得更好的研究成果，探測器就要儘可能離彗星近。但是技術部門關心的是，探測器能不能完好回收。離彗星越近，損壞的可能性越高。簡單說，就是兩個部門對風險的承受程度不一樣。科研部門願意承擔更高的風險，而技術部門希望風險越低越好。
這時，效用函數，可以幫你算出一個讓兩個部門都滿意的觀測距離。假設科研部門的滿意度是A，這個滿意度A，由觀測距離、科研成果，等等很多因素一起決定。你把這些因素變成一個等式。具體的計算過程非常複雜，咱們就不多說了。簡單說，就是科研成果、觀測距離、探測器成本，等等一系列的因素，經過加減乘除之後，算出來的等於科研部門的滿意度，也就是A。同樣，把技術部門的滿意度設置成B，B也是由觀測距離、科研成果、探測器成本之類的因素，加減乘除得出來的。這時，你就獲得了兩個等式，一個是A怎麼算，一個是B怎麼算。接下來，你只要調整觀測距離這個數值，當這個數值恰好讓A和B同時達到最大值，就意味著它讓科研部門和技術部門，都達到了最大的滿意程度。它就可以作為NASA在這次任務中的實際觀測距離。
好，這是第一個決策工具，效用函數。接下來要說的第二個決策方法，叫包裹客觀概率。這個詞是我為了方便表述，自己總結出來的。作者的原話，叫迴避基本比率謬誤。意思是，不管任何概率數據，你在主觀評估它的準確性之前，都要在評估方法上，添加客觀概率這個因素。
這麼說很籠統，咱們還是說一個具體的例子。假設，一個戰鬥機飛行員，一眼識別出飛機所屬方的概率是80%，他有20%的可能性看錯。那麼請問，當他看到敵機時，有多大的概率能確定，對方真的是敵機。
按照通常的設想，識別正確率是80%，對方是敵機的概率，肯定也是80%。但是，這個概率其實並不準確。因為這個評估過程，忽略了一個數字，那就是本方戰機，和敵軍戰機的比例。也就是我們說的客觀概率。
假設，敵方有10架飛機，本方有50架飛機。你的識別準確率是80%。這就意味著，敵方的10架飛機中，你能正確識別出來的有8架。同時，你還有20%的可能性，把本方的戰機當成敵軍的，也就是在本方的50架飛機裡，有10架被你當成敵方的。這麼加起來，你會發現，自己認出的敵方戰鬥機共有18架。但你認出的這18架飛機裡，真正屬於敵方的，只有8架。所以你真正能識別出敵機的概率應該是，8/18，大概45%左右。
在日常生活中，假如你要估算一件事的概率，提醒你，不要忽視這件事本身的客觀概率。就像這個例子裡的估算敵機，眼神再好，也要把敵機的基本比率加進去。這就是咱們說的第二個方法，在主觀概率的基礎上，再包裹一層客觀概率。
好，以上就是第二部分內容。我們介紹了兩種，提高決策效率的方法。分別是，利用效用函數，和包裹客觀概率。
總結
到這裡，這本《高勝算決策》的精華內容，已經為你解讀完了。其實，我個人感覺，這本書應該叫高勝算評估，更加恰當。因為它主要說的是，評估概率的方法。當然，評估，也是決策的前提。雖然到這一步，風險依然存在。但就像開頭說的，至少在這個毫無頭緒的謎團面前，你已經建立了思考的秩序。借用萬維鋼老師的一句話，建立秩序，我們才能擺脫蒙昧。