打开资料，全都是没人味的东西：财务数据、经营数据、技术壁垒、产权归属、历史沿革、行业竞争。。。

 

靠这些东西能判断出一个项目真正的价值么？

 

   

 

 

 

那么，我们判断一个美女为什么那么容易？

 

无论高矮胖瘦，黑白黄褐。。。高贵典雅的，热烈风情的，活力四射的。。。

 

基本上一眼就看出来了。什么？你看不出来？原来老婆在身边，偶卖糕的。。。

 

 

而且，不管男女老幼，大家的结论基本上是一致的，一般不会出现很大的偏差。我说是美女，你偏觉得很丑，很少遇到这么别扭的事。

 

而且，即使美女年纪很小，我们也有很大的把握判断她未来会长成一个大美女。

 

简直是神了！跟判断初创企业的难度之大相比，完全是天壤之别！

 

 

还可以进一步推广，我们可以很容易的识别一匹骏马，一头猛虎，甚至一只强壮的蟋蟀。

 

为什么我们可以做到？即使跨越了这么多的物种。

 

有人说是进化的结果，如果你碰到一只老虎，必须在一闪念之间，就判断出这是一只老虎，而且马上转身就逃！如果还要花点时间来想，呃，这是一个猫科动物，皮毛具有典型的斑纹，牙齿的撕咬力量大概是。。。这种学者型人类都灭绝了。。。

 

具体是如何做到的呢？ 

 

首先是要有信息的视觉化，美不美，只能看出来，文字描述都是笼统的，更听不出来。       其次，我们往往会用到一致的标准：感觉协调。

 

那么感觉协调的标准又是什么？ 

 

大致包括：一是符合比例，头大身子小的基本都难看（不要提猴赛雷的九头身，例外，例外哈）；二是没有明显缺陷；三是气质要吻合，浑身肌肉、龙行虎步的萝莉脸，会让人起一身鸡皮疙瘩，这里引入了动态或者情绪的因素。

 

协调一般是系统性的，身材好的往往都不丑。。。

 

但是，局部也很重要：一是脸比其他地方都重要；二是局部的巨大优势可以在一定程度上抵消其他缺陷；三是外部的衣着可以提升整体观感。

 

 

深入一点，我们会发现，有两个问题：一是我们判断的往往是定性而非定量，可以判断美不美，而不是有多美，程度难以量化；二是我们大致可以排序，虽然这个争议要大一些，但我们可以比较有把握的判断谁比谁美，特别是在差距比较明显的时候。

 

这是为什么呢？

 

反推逻辑可以发现，直观判断美女的标准并非数据，比如身高必须多少，眼睛必须多大，鼻子必须多高。。。这些都不是判断美女的主要依据。所以得出的结论也不是数据化的，是相对而非绝对。

 

那么，如果换一台机器，如何来评价美女？

 

能不能开发出一个AlphaBeauty系统，来替代选美？

 

（未完待续。。。）

 

 

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