我們從不騙你,除非......你不懂物理

首先請大家看一個非常有趣的惡作劇。

我们从不骗你,除非......你不懂物理

然後,本文就結束了。

我们从不骗你,除非......你不懂物理

我們每個人都有過被惡作劇惡搞的經歷(如果沒有,那現在就有了)。我們不禁要問,什麼總會有惡作劇發生?為什麼我們總會被成功惡搞?我們究竟該怎麼避免惡作劇?小朋友,請收起你的問號,讓我們來理性地分析分析。

我们从不骗你,除非......你不懂物理

惡作劇可能會遲到,但從不缺席

假設張三和李四是好朋友,到了愚人節這一天,他們要

選擇是否惡搞對方。這是一個策略抉擇的問題,按照博弈論中常用的思路,我們首先需要考慮他們的收益矩陣

如果兩個人都選擇不惡搞,一起喝茶聊天,那他們一定會覺得這樣很不錯,所以假定此時兩個人的滿意度收益都是2

如果兩人中,只有一個人選擇惡搞,那麼沒有選擇惡搞的那個人一定因為被人惡搞而很氣,所以假設被惡搞的人的滿意度收益為-1。而搞惡作劇的人因為看到自己的惡作劇成功,滿意度爆棚,所以假設他的滿意度收益為5

我们从不骗你,除非......你不懂物理

如果兩個人都選擇惡搞,那麼兩個人雖然惡搞了別人,但是自己也被別人惡搞了,二者相抵消,所以兩個人滿意度收益都是0。由此我們可以列出兩人單次博弈的收益矩陣:

我们从不骗你,除非......你不懂物理

假設兩個人都選擇使用純策略進行博弈。如下圖,縱著看收益矩陣,可以看出,無論李四是否選擇惡搞,張三都會選擇惡搞以獲得更高的滿意度。而對於李四,他知道張三一定會選擇惡搞,所以他抱著“

我寧願小虧也不讓你血賺”的心態,也選擇了惡搞。這樣雙方就達到一個納什均衡

我们从不骗你,除非......你不懂物理

所謂納什均衡,就是指博弈雙方處於非常焦灼的狀態,都不願意在當前的決策上做出改變。從這一模型中,我們可以知道,搞惡作劇其實是挺合理的一件事

上面的模型只是考慮了單次博弈的情況,實際情況中,張三和李四每年愚人節都要進行這樣的博弈。但是,經過幾次博弈以後,張三和李四發現,他們

都不惡搞的收益其實是比都惡搞的收益高的(從收益矩陣中可以看出),所以他們進行了一次協商,相互承諾下次一定不惡搞了。

我们从不骗你,除非......你不懂物理

但是,李四知道,張三是出了名的無賴,他經常不信守承諾,所以,為了避免張三違約,讓自己吃虧,李四決定採用“恐怖扣扳機”策略,即李四一直保持信守承諾,不搞惡作劇,一旦張三出現一次違約行為,那在接下來的博弈中,李四就會撕破臉皮,開始惡搞。

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作為李四的朋友,張三覺得沒有人比他更懂李四,他也料到李四會採取“恐怖扣扳機”策略來防範自己違約,所以,他需要對自己採取的策略進行權衡。

與前一個博弈不同,這是一個重複博弈。且結合實際,我們假設張三和李四每過一年都有一定的概率P出現“友盡”的情況,這裡“友盡”的含義是指雙方再也不聯繫,成為最遙遠的朋友(想想以前的發小,這樣假設還挺真實)。

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如果張三選擇了違約繼續惡作劇,那麼他今年可以直接獲得收益5,但在以後的博弈中,李四“扣動扳機”,開始惡搞,張三被迫也得選擇惡搞,因此以後獲得的收益全都是0,所以違約給張三帶來的總收益期望為5

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如果張三選擇一直信守承諾,那麼今年他將獲得收益2,由於他在第二年有(1-P)的概率和李四做朋友,所以獲得的收益期望為2(1-P),第三年還和李四做朋友的概率為(1-P)2,獲得的收益期望為2(1-P)2,依次類推,第n年獲得的收益期望為2(1-P)n-1。用等比數列求和公式,將無窮多項期望求和可以得出,信守承諾給張三帶來的總收益期望為2/P

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這樣一來,張三就可以得出“違約的誘惑”有多大。即,當張三和李四“友盡”的概率小於40%時,2/P大於5,信守承諾的收益要比違約的高。當張三和李四“友盡”的概率大於40%時,2/P小於5,違約搞惡作劇會有更高的收益。這告訴我們,張三是否違約取決於他和李四“友盡”的概率

實際上,隨著時間的推移,張三和李四“友盡”的概率會越來越高,最終,張三一定會不裝了,他攤牌了,他是無賴。所以,他最後一定會違約,選擇對李四進行惡作劇,使博弈來到納什均衡點。這就解釋了為什麼惡作劇遲早是會發生的

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根據上面的分析,我們也明白了為什麼臨近畢業,你和你的同學會開始放飛自我,各種整蠱惡搞。為什麼散夥飯往往會吃得很嗨。為什麼經常會出現“爛尾”的情況。

畢竟:惡作劇可能會遲到,但從不缺席

你以為你以為的就是你以為的嗎

惡作劇之所以能成功捉弄人,很大一部分原因是我們對事物的辨別出現了偏差,就像下圖,路人以為櫥窗中所放置的是模型,但其實是人假扮的。

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要弄清為什麼人會在辨別事物時產生誤差,就需要我們先理清人在辨別事物時的流程。

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假設你的面前出現了一隻哈士奇。首先,人眼會自動獲取哈士奇的圖像。在獲取的過程中,由於人眼的自身特性,比如:只有一定波長範圍內的光可見視覺暫留等,使得所獲得的圖像被預處理。然後,圖像被送到大腦,大腦根據自己的經驗記憶進行對照,從而識別出圖像中的特徵,比如,中二的表情

厚厚的毛髮。最後,大腦根據所提取的所有特徵,對圖片中的事物進行分類,得出結論:這是一隻哈士奇。

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識別流程示意圖(CNN)

我們使用這一模型,逐條分析是哪些因素導致我們對事物的辨別出現了問題。

首先,人眼獲取圖像,這一點很trivial(平凡),它的影響基本可以排除(星際玩家除外)。

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其次,人眼自身的特性帶來的預處理。由於我們通常遇到的事物不會引發我們的各種視覺效應,所以,它的影響我們也不做考慮。

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靜止還是運動?

然後是特徵提取,模型中指出,特徵提取所需要的是人的經驗與記憶,這是一個長期接觸訓練的結果。通俗來講就是,只是因為在人群中瞅了你一眼大概率會忘掉你容顏如果在人群中多瞅你幾眼就再也沒能忘掉你容顏

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通過一次又一次的識別訓練,我們就能對事物的特徵有更加深刻的印象,從而在下一次遇見時,準確將它識別出來。這就告訴我們,如果你被惡作劇的次數不夠多那麼你就很難識別出一個惡作劇

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最後是分類,這一步就相當於,我們根據一個人腦袋大脖子粗推斷他不是大款就是伙伕

。這裡存在一個這樣的問題,我們只會將事物歸類到我們已知的事物類型中,如果這個事物對你來說是船新的,那麼我們的判斷就會出現錯誤。

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比如說,你看到一個人身著女裝,你會根據常識,自然而然地以為這個人是個女生。但是,他也有可能是位女裝大佬,只不過你可能之前沒有接觸過女裝大佬,大腦中沒有儲存這樣的類別標籤,所以大腦不會輸出這樣的結果。這告訴我們,如果你沒有被惡作劇過

那你識別出惡作劇的概率幾乎為0

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所以說,眼見不為實,你以為你以為的就是你以為的(請寫出每個“以為”的含義),實際上,你以為的反而是你不以為的

物理雖頭禿但有用

通過前面的分析我們知道,惡作劇是必然會出現的,而且惡作劇是很難被識破的。所以,

既然惡搞防不住,為何我們不加入?因此,我們選擇獻上物理知識,加入惡搞軍團。

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阿偉就是其中的一位,他一直想用惡作劇嚇一嚇傑哥,好讓傑哥不敢再欺負他。於是他約傑哥到一座山上,說要分享一些好康的東西。

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當時的情形是這樣的

傑哥應邀來到山頂,卻只見到阿偉站在懸崖邊的一棵樹的樹枝上,腳上綁了一根繩子繩子的另一端綁著一塊石頭,拿在手上。傑哥感到十分奇怪,問到:到底有什麼東西,讓我康康

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阿偉啥也沒說,先是將手裡的石頭向一邊扔了出去,然後

跳向了另一邊。傑哥被這一舉動嚇得拔腿就往山下跑去,邊跑邊喊道:阿偉死了!當傑哥跑下山時,卻看到阿偉安然無恙的在山腳下站著,以為是撞見了鬼,當場嚇個半死。阿偉成功地完成了惡作劇(本故事純屬虛構,切勿模仿)。

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墜崖前側視圖

事實上,阿偉在這個惡作劇中分別使用了:稀裡糊塗突然墜崖計

拉格朗日方程計絞盤自鎖計

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石塊無法拉住人

阿偉在惡作劇前做了這樣的分析,通常來講,當石塊的重量比人的重量小時,單純懸掛著的石塊是無法拉住人的,人必然會下墜摔死。但是,阿偉在下墜前,將石塊扔了出去,這使初始條件發生了變化,進而帶來了一些奇妙的變化。

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分析圖

假設石塊的質量是m,阿偉的質量是M,樹枝相當於是一根固定的杆,為了簡化問題,暫時不考慮繩子與樹枝的之間的摩擦。如上圖,系統的廣義座標只有繩子與水平方向的夾角繩子的長度兩個。因此,可以列出這樣的拉格朗日方程:

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求解拉格朗日方程可以得到石塊的位置隨時間的變化關係。由於這個方程比較複雜,所以,我們直接帶入初始條件(初始時繩子與水平方向的夾角為0)進行數值求解。從數值求解的結果可以看出,當阿偉下墜時,石塊會帶著繩子繞樹枝轉圈圈

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數值計算結果

當繞的圈數增加時,樹枝就變成了一個絞盤。我們都知道,水手運用絞盤,可以用將很重的錨收起。這是因為絞盤藉助摩擦力能夠將一個很小的力轉化為一個很大的力

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絞盤

根據絞盤方程(Capstan equation),當繩子繞了很多圈後,石塊藉助絞盤會給阿偉提供了一個很大的拉力,進而形成自鎖,這使得阿偉能夠在落地前停下來,避免摔傷。

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絞盤方程[5]

我們也可以用繩子一端綁著杯子,一端綁著螺母,做一個類似的小實驗,可以看到,杯子在落地前能穩穩地停住。

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這就是阿偉的惡作劇成功的秘密,滿滿的都是物理。所以說,學好物理在惡作劇這塊一定能拿捏的死死的

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總結

本文通過建模分析,運用博弈論卷積神經網絡以及理論力學,分別就是什麼、為什麼、怎麼辦,深入地分析了

惡作劇出現的必然性惡作劇成功的原因,同時也闡明瞭物理知識在惡作劇中的重要作用,有著深遠的啟發意義。

“初讀不識文中意,再讀已成文中人。”一出出惡作劇即將上演,你準備好入戲了嗎?

我们从不骗你,除非......你不懂物理

本研究在“老工具人了”基金的支持下完成。

參考文獻:

[1] Fudenberg, D., & Tirole, J. (1991). Game theory, 1991. Cambridge, Massachusetts,393(12), 80.

[2] 舒幼生. 力學[M]. 北京:北京大學出版社, 2005.

[3] 楊維紘, & 秦敢. (2014). 力學與理論力學. Ke xue chu ban she.

[4] 周志華. (2016). 機器學習. Qing hua da xue chu ban she.

[5] 絞盤方程

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