週六沒有課。
林宇在宿舍的舊書桌前坐了一整個上午。
桌面上攤著幾張A4草稿紙,上面密密麻麻寫滿了公式和推導過程。
省級教學創新成果展示還有三週時間,他必須準備一堂足夠驚豔的公開課。
系統之前返還的金融數學知識裡,包含著大量的機率與統計學內容。
但那些知識是以金融應用為導向的,偏向量化模型和風險對沖。
他現在需要的是更廣譜。更底層的機率論知識。
這意味著他要在下週的課堂上,找到一個極具衝擊力的切入點來教授機率論,以此觸發系統的新一輪知識返還。
他在草稿紙上列出了三個備選方向。
醫學診斷中的貝葉斯定理。司法判決裡的檢察官謬誤。人工智慧底層的樸素貝葉斯分類器。
三個方向,三個極其生活化且顛覆認知的案例。
林宇的筆尖在第一個方向上畫了一個重重的圓圈。他選定醫學診斷作為開場。
他在紙上寫下一行字:一個人去醫院體檢,某項癌症指標呈陽性。儀器檢測的準確率是百分之九十九。那麼這個人真正得癌症的機率是多少?
普通人的直覺回答,肯定是百分之九十九。
林宇在紙上畫了一個樹狀圖。
左邊分支是百分之九十九的檢測準確率,右邊分支是這種癌症在人群中萬分之一的基礎發病率。
他把兩個數字代入公式相乘,再除以總的陽性機率。最後得出的結果是0.0098.
不到百分之一。
這是一個極其違揹人類直覺的數字。
大部分人看到檢測報告上的陽性結果,天就塌了。但數學邏輯清清楚楚地告訴你,天塌的機率其實極小。
這就是貝葉斯定理的威力所在。它在提醒所有人,不要只看眼前出現的單一證據,要結合事物本身的底牌去判斷。
他要把這個案例扔在課堂上,足夠讓全場學生啞口無聲。
桌上的手機突然震動起來。螢幕亮起,是蘇晚發來的微信訊息。
一張截圖。
截圖裡是一條沒有發件人號碼的無頭簡訊,內容只有短短十幾個字:“校園貸的事別再碰,不然後果自負。”
緊接著,蘇晚的文字訊息發了過來:“林老師,你收到這種簡訊了嗎?”
林宇看著螢幕,手指在鍵盤上快速敲擊回覆:“昨晚就收到了。底層催收人員的低階恐嚇手段,不用理會。這事你別再插手,後續交給我處理。”
對話方塊頂端顯示“對方正在輸入”很久,最後蘇晚只回了一個字:“好。”
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