“我一直在思考未來，我有一個疑問，”我開口道。

“你是想知道IBM的股票到底是會漲還是會跌！”法默帶著一臉歪笑提示道。

“不。我想知道未來為什麼這麼難以預測。”

“哦，這簡單。”

我之所以探詢預測未來的問題，是因為預測是控制的一種形式，是一種尤其適合分散式系統的控制形式。通過預期未來，活系統能夠改變其姿態，預先適應未來，以這種方式掌控自己的命運。約翰·霍蘭德說：“複雜自適應系統所做的，就是預測。”

在對預測機制進行剖析的時候，法默最喜歡用這個例子來進行說明：“來，接著!”他說著就朝你扔過來一個棒球。你抓住了球。“你知道你是怎麼接住這個球的嗎？”他問道。“通過預測。”

在天文學的早期，也就是在牛頓的f=ma出現之前，天體事件的預測都是根據托勒密的巢狀圓形軌道模型作出的——一環套一環。由於建立托勒密理論的核心前提（即所有天體都繞著地球轉）是錯誤的，所以每當新的天文觀察提供了某個星體更精確的運動資料時，都需要修正這個模型。不過，巢狀的複雜結構驚人地堅固，足以應付層出不窮的修修補補。每次有了更好的資料，人們就在圓環套圓環套圓環的模型裡面再加一層圓環，用這種方法來調整模型。儘管有各種嚴重錯誤，這個巴洛克風格的模擬裝置仍然行得通，而且還會“學習”。托勒密的這個頭腦簡單的體系，為日曆的調節、為天象的實際預測，整整服務了一千四百年！

一個棒球外野手基於經驗形成的空中飛行物的“理論”，很像托勒密行星模型的後期階段。如果我們解析外野手的“理論”的話，就會發現它是不連貫的，即興的，複雜的，而且是近似的。但是，它也是可以發展的。這是一個紊亂的理論，但它不僅有效，而且還能提高。如果非要等到每個人都能弄明白f=ma這個算式 （況且，弄明白半個f=ma還不如什麼都不懂）再行動的話，就根本沒有人能接住任何東西。就算你現在了解了這個算式，也沒什麼用。“你可以用f=ma來求解飛行中的棒球問題，但你不能在外場實時解決問題。”法默說。

“現在，接著這個！”說著，法默又扔出了一個充好了氣的氣球。這東西在房間裡漂來彈去，跟喝醉了酒似的。誰也接不住這東西。而這，正是混沌的一種經典表現——一個對初始條件具有敏感依賴的系統。氣球在發射時的一點微不可查的變化，也能被放大成飛行方向的巨大改變。儘管f=ma這條定律仍然支配著氣球，但是，另有一些力量，比如推動力、空氣抬升的推與拉，造成了運動軌跡的不可預測性。在這混沌之舞中的歪歪斜斜的氣球，反映的是太陽黑子周期迴圈、 冰河時期的氣溫、流行性傳染病、沿著管道流動的水的種種難以捉摸的華爾茲，更為切題的，是股票市場的波動。

可是，難道氣球的執行軌跡真的不可預測嗎？如果你試圖用算式來解決氣球那搖搖晃晃的飛舞運動，你會發現它的路徑是非線性的，因此它幾乎是不可解的， 因此它也是不可預測的。儘管如此，一個玩任天堂公司（一家日本遊戲公司）的遊戲長大的十幾歲的小孩，卻可以學會如何接氣球。雖說不是完全準確無誤，但是卻比單純靠運氣要強多了。只要接過幾十次之後，小孩的大腦就開始根據所獲得的資料來構築某種理論，或者說構築某種直覺，某種歸納。放飛了上千次的氣球之後， 他的大腦就已經構建出了這個橡皮球的飛行的某種模型。這樣的模型雖然不能精確地預測出這球到底會落到什麼地方，但是卻能探查出飛行物的飛行意向，比如說， 是往發射的相反方向飛，還是按照某種模式繞圈子。也許，隨著時間的推移，這個人抓氣球的成功率，要比純粹靠運氣去抓高上十個百分點。關於抓氣球，你還能有什麼更高的要求呢？某些遊戲裡，並不需要太多的資訊就可以做出有效的預測。比如逃離獅口，或者投資股票的時候，哪怕只是比純粹的運氣高那麼一點點，也是有重大意義的。

幾乎可以明確地說，“活系統”——獅群、股票市場、進化中的種群、智慧，都是不可預測的。它們所具有的那種混亂的、遞迴式的因果關系，各個部分之間互為因果的關係，使得系統中的任何一個部分都難以用常規的線性外推法推斷未來。不過，整個系統卻能夠充當分散式裝置，對未來做近似的推測。

為了破解股票市場，法默在推導金融市場動向方面下了大力氣。“市場的可愛之處就是，其實不需要太多的預測，就可以做很多事情。”法默說。

報紙灰色的末版裡，有股票市場上下波動的走勢圖，只顯示兩個維度：時間和價格。從有股票市場的那一天起，投資者們就已經在細心解讀這個在二維之間擺動的黑色線條，希望從中找出某種能夠預測股市走向的模式來。只要是可靠的，哪怕只是模糊的方向性提示也能讓人獲得不菲的收穫。正因為如此，推介這樣那樣預測圖表未來走向辦法的昂貴金融通訊，才會成為股票界的一個永久附件。從事這個職業的人就被稱為圖表分析師。

在二十世紀七十年代和八十年代，圖表分析師在貨幣市場的預測方面有了一點成功，這是因為，按照一種理論的說法，中央銀行和財政部在貨幣市場中的強勢角色約束了各種變數，因而可以用一種相對簡單的線性算式來描述整個市場的表現。（線上性算式中，一個解可以用一條直線在圖中表示。）而當越來越多的圖表分析師利用這種簡單的線性算式，成功地找出各種趨勢之後，市場的利潤也就越來越薄了。自然而然地，預測者們開始把目光投向那些更為狂野和更為雜亂的地方，那些僅由非線性算式統治的地方。在非線性系統中，輸出與輸入之間並不成比例。而世界上絕大多數的複雜系統——包括所有的市場，都是非線性的。

隨著價格低廉、具有產業優勢的計算機的出現，預測者們對非線性的某些方面已經能夠理解。金融價格可以體現為一種二維曲線，而通過對這種二維曲線背後的那種非線性現象進行分析，提取出可靠的模式，就可以掙錢，而且是大錢。這些預測者可以推測出圖形的未來走向，然後在預測上下賭注。在華爾街，人們把破解出這種或者那種神祕方法的電腦呆子稱為“火箭科學家”——股市分析高手。而這些西裝革履、在各種交易公司的地下室裡工作的技術怪才們，其實就是二十世紀九十年代的黑客。多恩·法默這位前數學物理學家，還有那些原來跟他一起進行數學冒險的同事們，把美國境內離華爾街遠得不能再遠的地方聖達菲的四間磚房當成辦公室，他們現在是華爾街最炙手可熱的股市分析高手。

在現實中，影響股票的二維圖形軌跡的因素不是幾個，而是數千個。當我們把股票的數千個向量繪製成一條線時，它們都被隱藏起來，只顯現出了價格。同樣的情況也會發生在我們用圖形來表示太陽黑子的活動或者氣溫的季節性變化的時候。

比如，你可以在平面圖上用一條簡單的、隨時間變化的細線表示太陽的活動軌跡，但是，那些影響到這條線的各種因素，卻令人難以置信地複雜多樣，相互糾結，反覆迴圈。在一個二維曲線的表面背後，活躍著駕馭這條曲線的力量的混亂組合。股票、太陽黑子，或氣候的真正圖表都會包括一個為所有影響力準備的軸，因而這張圖也會成為一種難以描繪的千臂怪物。

數學家一直努力尋找馴服這些怪物的方法，他們稱之為“高維”系統。任何有生命的造物、複雜的機器人、生態系統或者自治的世界，都是一個高維繫統。而形式之庫，就是一個高維繫統的建築。僅僅一百個變數，就可以創造出一群數量巨大無比的可能性。因為每一個變數行為都和其他九十九個行為互相影響，所以如果不同時對這個相互作用的群體整體進行考察的話，你根本無法考察其中的任何一個引數。比如說，哪怕是一個簡單的只有三個變數的氣候模型，也會通過某種奇怪的迴路連回到自己身上，從而哺育出某種混沌，讓任何一種線性預測都成為不可能。（最初就是因為在氣象預測上的失敗才發現了混沌理論。）

市場有時很可愛，有時讓人感到畏懼。好好利用其可愛之處，不要去預測太多，其實就可能做很多的事情。“哦，真的，這很簡單”！