有人用演算法買到了房子？還有這種操作？

最新 07-19

作者：Fujiaa。科學松鼠會成員，牛津大學生物材料博士。

編輯：一個AI

我最近買了個房子。

加州灣區的房市自然不能跟國內京滬相比，但搶房也是很兇狠的。每一套房子在市場上平均時間大概4-5天，可以收到20幾個offer競價，一般價高者得。經常看到一個房子，還在猶豫是不是合適：會不會有其他地板更好一點的？會不會有多一個衛生間的？會不會有離地鐵站更近的？會不會有更便宜的？（畢竟是百萬刀的決定啊！）和馬克還沒商量完，房子就已經沒了。

直到我讀了一本書。

「秘書問題」

這本書叫《Algorithms to live by》，書里將這種情況稱為「秘書問題」：想像你在面試一秘書，你希望能在應聘者里找到最好的人，但你並不知道怎樣的人會來應聘，所以你一個個人輪流面試。你可以隨時發offer，但你如果在面試後沒有馬上給對方offer，他就從此離開去其他地方工作了。

你怎麼才能知道眼前這個應聘者是最好的呢？

萬能的計算機演算法給出了答案：37% look then leap。

給自己設定一個招聘總時間，前37%的時間裡只面試，收集數據不做決定，之後只要碰到一個比之前所有應聘者都優秀的人，馬上下offer，你能得到最好應聘者的機率也是37%。這是你能獲得的最好效果。

不要覺得37%成功率是個很低的數字。這個演算法可適用於任何大樣本。如果你有100個應聘者，你能獲得最好僱員的機率其實只有1%；而如果你有100萬應聘者，你的機率只剩百萬分之一。37%已經是一個非常好的數字了。為了達到這個成功率，你也需要付出之前37%的數據搜索時間精力。

這跟買房有啥關係？

書讀到這裡，當時正在出差的我馬上打電話給正在太浩湖開心滑雪的馬克，讓他迅速回家看房子。

——我們只有6個月時間買房，假設市場上的房子數量均勻每周放出（雖然並不完全如此但也差不太多），37%的時間是兩個月多一點！而當時已經過去一個月了！

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拖延症的馬克還樂天派地說「我們還有時間」，但被太太吼了一通，又科普了一下「37%演算法」之後，他還是回家乖乖看房了。

結果是我們建了一個資料庫，其中有我們兩個多月里看過的30幾個房子，大到戶型地址，小到我喜不喜歡附帶的洗衣機牌子，事無巨細都整理了出來。之後需要開始做決定的時候，第三周，我們就競價得了一個心儀的房子。

我下周要搬家了。我決定再採取同樣演算法，建個資料庫來買沙發。

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「這麼牛逼的演算法……

能用來找對象嗎？」

當然可以！事實上，「秘書問題」的另外一個稱呼就是「相親問題」。

現在，我們再展開繼續講講找對象的演算法……

從前有一個聰明優秀的數學博士生在尋找女朋友，他發現這其實是一個「秘書問題」。於是他開始計算：假設從18歲到40歲都是找對象時間，37%時間點就是26.1歲！而他正好在這個年齡點！他於是找到一位無論各方面他都覺得超出以往對象的姑娘，毫不猶豫地向她求婚。

然後，他就被拒絕了。

……老師，這和課本上教的不一樣啊？

為愛悲傷之後，數學博士開始重新研究「秘書演算法」。他發現，談戀愛比買東西可複雜多了。原演算法有一個巨大假設：你發出的offer肯定會被對方接受。這個模型有時是適用的。比如買房吧，即使在我們加州灣區，買房一般也是價高者得，更別說還有中介幫忙估價。只要你志在必得，總能做出讓對方接受的選擇，模型差別並不大。

但是女孩子啊……君心深似海。