别让“目标函数”绑架了你的人生——指标、目标和过拟合

人工神经网络也许是对人脑神经网络的一种拙劣模仿，但总归给了我们一个研究智能的契机。比如在训练神经网络的时候，一定会指定一个损失函数，它是一个指标，我们希望它越小越好，这个指标是基于训练样本产生的，大致可以理解为在训练样本这些考试题目上的得分情况。但是这个指标不是我们最终的目标，就像考试成绩好，也不是学生学习的最终目标一样，如果训练的样本不够多，指标又很好，反而会有过拟合的风险。也就是说，人工神经网络没有学会举一反三，考分越高，当面临真正的问题时，反而更加没有办法解决。

类比到人类的日常生活中，指标、目标和过拟合的现象是非常普遍的。比如说高考的目标是选拔人才，但是我们需要高考总分这个指标去执行这个目标，所有的考生、家长、老师都会围绕这个指标去做过度的优化，因此才会诞生衡水中学这样的怪兽。又比如，假如我们的人生目标是让自己以及家人生活得很幸福，但是幸福很难衡量，在市场经济下，这个指标常常被定义为我们赚了多少钱，如果我们去过度拟合赚多少钱这个目标，那么很容易就滑向了拜金主义和过度的消费主义，反而变得不幸。

我对我们家的小朋友实行过一段时间的积分管理，尝试通过积分的奖惩来促使他养成某些习惯。然后我很快发现，即使我在执行之前反复跟他强调过，积分管理不是目的而只是手段，但是他还是不自觉地很快会过度去拟合积分这个目标，当出现出需要扣分的行为时，他会刻意隐瞒，而有奖励分的行为则是大张旗鼓，生怕别人不知道，当有了一个指标后，会去过度拟合，似乎是人的本性。

总结来说，为了达成目标，我们往往需要设计一个指标或者说激励机制，首先，指标之间是有优劣之分的，某一些指标相比其他指标更能更好地体现我们的目标。比如说，如果企业的董事会要给管理层设计一个指标，那么一般来说，资本收益率的高低是要优于营收大小的。其次，无论设计怎样的指标，人们都会倾向于去过度拟合这个指标。因此，像人工神经网络的训练需要验证一样，我们也要不停地对指标达成的结果进行检验和反思，而不要妄图有一个万能的指标能解决一切问题，在投资中，我们会说没有圣杯，也就是说没有一个指标能百分百确定地反映企业的经营情况。同样的，在日常生活的各种事情当中，我们也不能被指标蒙蔽了双眼，而忘记了自己的初心。