在上一篇中讲到我们没看见，它们没发生，我们不知道，但不等于事情在未来不会发生，这是因为我们对概率空间没有完全掌握，我们所有的知识来自于过去，以致我们所有的预测都是基于过去的知识。

这么说似乎太抽象，你可能还是会质疑这样的说法是不是正确。如果一个随机事件的结果在我们过去的经历中完全没有遇到过，或者在我们的知识范围中完全没有接触过，那这确实属于概率空间范围之外，举个最简单的例子，抛一枚硬币，结果硬币掉下来摔得粉碎。

但再仔细想一下，很多随机事件并不属于这个范畴，比如2020年新冠病毒引起美国股市3月暴跌。从2015年之后，大家对美国股市的下一次危机就已经有很广泛的讨论，很多人都认为是公司债会引起暴跌，但没有人会预料到是新冠病毒引起，大家对新冠病毒在国内武汉爆发后又是知晓的。所以在这个例子中不是我们不知道新冠病毒的爆发，也不是我们没有预料到美国股市的暴跌，而是没有人想到新冠病毒会引起美国股市的暴跌。

在这个例子中，阻碍进行准确预测美国股市暴跌的原因是我们没有建立起新冠病毒爆发和美国股市暴跌之间的联系。这两者之间似乎应该是因果关系，但我在这里谨慎使用因果这个词，因为我不知道，也不确定，我无法用数学精确表达这两者之间的关系，我只能说明白一个模糊的关联。

如果你抛一个硬币，理论上假设我们知道从你的手发力抛硬币开始的所有参数，包括你的力量大小，抛出的角度，抛出的速度，空气阻力，地面质地，等等所有的参数，输入一个超级计算机，是可以计算出硬币落地后的状态。这样的预测是确定性的，不存在概率的问题。而实际中这些信息是缺失的，或者说是复杂到无法测量的，因此你也无法预测每一次硬币落地的结果。而现代概率统计学研究的方法就是观测落地后所有结果发生的频率，总结出一个分布函数。

人类仅仅可以做的就是站在一个事件发生的终点来观测它，然后猜测从发生到结果的一系列因素，总结归纳出发生的原因，包含进入概率空间，周而复始，不停迭代。从根本上来说，这个世界的大部分问题的原因只是我们的猜测，客观上无法精确重现那一次事件发生的所有输入条件，所以我们是无法重现历史的。

人类对因果关系的执着追求可能是我们这个物种的本能，我们思考事情的来龙去脉，人类自己的起源，宇宙的起源。但遗憾的是人类社会大部分事情来龙去脉中的所有细节到目前为止还是复杂到我们无法建模，就如你为什么要买这个股票，那个大妈为什么要买黄金，为什么买一万元而不是两万元。我们归结的原因也许是原因，但可能只是一个输入，还有其他成千上万个输入导致了这个结果，我们无法建立它们之间的联系，量化它们之间的联系。这是一个开放系统里面因果关系中极难的部分。

随机对人类来说是我们对事物之间因果关系的认知缺乏。虽然当代的概率统计学可以研究一些简单的封闭系统问题，AlphaGo可以在围棋上战胜李世石，但大部分社会中的问题无法进行预测，明天的股市无法预测，战争是否会发生无法预测，未来也无法预测。

无法预测不等于无法利用，认识了随机，一定可以利用随机。