你还记得小时候涂色，努力保持在线条内，然后当你犯了一个错误并且你的笔画被涂抹在边界上时感到沮丧、失望，甚至可能是羞愧吗？从很小的时候起，我们就会遇到错误和它带来的不愉快感觉。我们了解到，我们期望或尝试的与我们得到的并不总是相同的，因此我们试图将两者拉近。我们在走路前的跌倒和跌倒中看到了这一点。后来，在学校里，错误带来了更正式的惩罚，红色的伤疤在工作表和论文中纵横交错，告诉我们要改变一些东西，因为我们对预期的预测与现实不符。
像这样的生活时刻，沿着我们的时间线排列，教会我们改变我们的思维和期望，与外面的世界保持一致。我们可能会改变世界以满足我们的期望，但通常不太成功，而且通常不太成功。无论哪种方式，从这一切中产生了一种普遍的观点，即不匹配和错误是一件坏事，是人行道上的一条裂缝，以避免踩到。但是错误本身就带有惊喜，这可能是好的也可能是坏的。在极端情况下，考虑一次意外怀孕及其可能带来的后果。惊喜的这种不可知论特征就是为什么我说我们应该重新考虑错误作为一种潜在的快乐来源，而不仅仅是一个不受欢迎的结果。
不确定性、错误、差异、惊喜——你可能认为这些词在概念上是不同的，但在计算框架中它们是绑定在一起的。如果不援引概率，就无法考虑不确定性。如果您知道一个事件的概率，您可以计算其相关的不确定性（它的方差或熵）。当结果显示出来时，您可以根据其发生的概率来计算其相关的惊喜。简而言之，越不可能发生的事件，一旦发生，你就会越吃惊。因此，错误只是我们所期望的和真实的之间的差异，这就是令人惊讶的地方。
考虑用掷硬币的方式决定今晚吃外卖，在汉堡和比萨之间。无论结果是正面还是反面，都有同样的可能性，因此并不特别令人惊讶。现在考虑使用漂亮的六面模具在六个外卖选项之间进行选择。任何一方都会比你单独在两个选项之间做出决定时产生更多的惊喜，因为你对任何一个结果的期望一开始就较低（发生的机会是 1/6，而不是硬币的 1/2）。掷硬币和掷骰子之间发生了什么？您增加了可能结果的范围；在计算方面，你增加了熵，从而增加了最初的不确定性，以及最终的惊喜。
六面骰子所经历的惊喜与中等可能性的事件有关，但这些事件显然是可能的——也就是说，所有可能的结果都存在于你的内部知识库中。但是假设发生了一个你没有事先了解的事件，例如一根沉重的脚手架杆突然从你头顶的天空中掉下来？在这里，您遇到了全新的事物，这是一个以前未知概率的事件。如果你能活下来，你会迅速将这个新项目融入你的城市环境知识模式中。从这个意义上说，不确定性、错误甚至意外可能代表你希望最小化的状态——你不想在未来被任何坠落的脚手架困住——而当前在神经科学和机器学习方面的工作会同意你的观点。但我相信错误的故事不止于此。
大脑在寻求从此过上幸福的生活，追求最小化意外，以避免意外带来的更艰巨的挑战
神经科学的开创性理论将大脑视为一台预测机器。在帮助我们驾驭世界的过程中，大脑不断预测接下来可能发生的事情，包括我们自己行为的结果。这些预测来自先前的经验，它们的价值是显而易见的——它们使我们能够克服感觉输入和运动输出的迟缓，并尽量减少可能代价高昂的意外。
想想当动物冲到你驾驶的汽车前面时猛踩刹车所涉及的努力——认知、运动，甚至情感。这个想法是，大脑既计算关于某物突然出现在道路上的可能性的预测，也计算对其预测的信心（承认预测的不完美性），并且这些预测为各种决策提供信息，例如多快驾驶以及如何保持警惕。一旦结果被揭示——旅程是否平静——大脑就会计算现实与其先前预测之间的差异或误差，作为更新大脑先前假设的学习信号，有望在未来提高预测准确性.
根据这种观点，当发生错误时，获取信息；大脑在漫游其环境时，不断更新其环境模型，预测和测试，遇到错误并重新访问其先前的前提。认为我们的大脑以这种方式计算复杂的概率似乎令人不快，即使“我们”可能很难在有意识的层面上做同样的事情，但这就是研究表明的。大脑在寻求从此过上幸福的生活，追求不确定性和意外性的最小化，以避免面对意想不到的更艰巨的挑战。
一些人已经采取了这一研究路线，以至于表明大脑从根本上说是一个最小化错误的机器。但神经科学家并不需要对这个巧妙的结论三思而后行。正如其他人所指出的那样，将不确定性和错误最小化作为人类动机的典范的问题在于，一个人可以很容易地保持在一个不出所料的状态，因为他们一生都呆在众所周知的黑暗房间里。为什么要冒险离开房间并犯错误？住在假设的黑暗房间里，让人想起柏拉图的洞穴，这是可以理解的——外面很可怕——但我们也知道这不是生存之道。
除了哲学思想实验之外，我们还经常见证人类外出寻找新奇事物和意想不到的事物，勇于接受错误的冲击，推动进步。我们尝试新事物——理发、食物、工作——知道它们可能行不通。我们中的一些人，比如这个世界上的搭便车者和登山者，比其他人更喜欢冒险，敢于未知的事物来攻击他们。但其他危险行为要常见得多——我想到的是任何选择生孩子的人，尽管减数分裂过程中存在熵。
婴儿是天生的探索者，受本能——即神经内嵌的——好奇心驱使。婴儿拥有年轻的推理机大脑和有限的可食用世界模型，一旦他们能够抓住物体，他们就会故意对各种物品进行采样。这些观察都挑战了错误最小化的驱动力，并表明人类也在寻求错误。
保持空间是一件昂贵但值得的事情，特别是如果你重视神秘、欢笑、奇迹、远见和敬畏等独特的人类现象
误差最小化也推动了机器学习的进步，并间接推动了人工智能的进步，人工智能的目的是减轻人类预测的负担，或许还可以增强人类的预测能力——但在这里，误差最小化的目标也很快成为问题。机器学习算法通过高度可靠来减少错误，尽管它们在本质上可能看起来是客观的和数学的，但它们仅与人类输入的数据一样有效。因此，人类偏见被 编码到算法中，导致种族偏见在招聘、犯罪分析、发型设计和金融服务等领域长期存在。
让我进一步说明错误最小化的问题，无论是在机器学习算法的背景下还是在避免意外的人类的背景下。假设你打算开一家餐馆，为了获得最大的成功，你要找出人们最喜欢的食物。你最终会开一家比萨店。恭喜，您已将损失函数最小化。现在想象一下，友好的竞争对手会重复这个过程。我们将面临一系列提供相同食物的餐馆。事实上，我们可以在可供我们使用的餐厅中见证这一结果，因为平均而言，披萨是有效的。但是，2021 年《餐厅》杂志评选的世界上最好的餐厅 Noma 的菜单上有苔藓。它的创始人偏离了预期，实际上瞄准了错误，并赢了。机器学习算法会预测到这一点吗？尽量减少错误的大脑怎么样？为什么 Noma 被列为世界上最好的餐厅？难道苔藓相对于披萨来说是独一无二的美味？或者是为了向餐厅老板将不确定性最小化抛诸脑后的决定致敬？
一个多世纪前，陀思妥耶夫斯基也做出了类似的观察，并有先见之明地指出：
[E]即使人真的只是一把钢琴键，即使自然科学和数学向他证明了这一点，即使这样，他也会……出于简单的忘恩负义而故意做一些变态的事情，只是为了赢得他的观点。而如果他没有找到手段，他将制造破坏和混乱……，只是为了赢得他的观点！
错误之美比比皆是。人类学会了通过艺术再现他们的视觉体验，为准确的表现赋予价值。但后来印象派出现了，模糊了线条，犯了错误，引入了一种新的美。有益的错误不仅仅是人类故意摒弃规则的产物。想想自发产生的基因突变，生命密码本身的错误并产生红发的光彩，在人类相貌的范围内增加了新的可能性。众所周知，在许多情况下，增加熵、不确定性或可能性的方差会加强一个系统，无论是基因库、神经变异性还是肠道菌群，都对最佳生活是无衬线的想法提出了挑战。
我在上面写字的屏幕上贴着褪色的粉红色便签，每张都带有一个意大利语短语或单词，是我的意大利语研究小组中讲意大利语的同事精心写下的。左下角的那个写着“ diveriti ”，意为“玩得开心”的意大利语。您可能会猜到， diveriti的词根来自拉丁语，意思是“转身离开”（来自通常的）。语言本身承载着差异和意外的价值，将其等同于享受。我是否在恳求你犯错误，只要你有可能吗？或许一点点。
但我真正建议的是，为意外和未知留出空间。保持空间，以巨大的利润排列我们先验的边界，是一件昂贵但值得的事情，特别是如果你重视神秘、欢笑、奇迹、远见和敬畏等独特的人类现象。所以有时赌博。考虑可能性的范围。在决定之前和之后为错误留出空间。单击您不感兴趣的文章。弄乱算法。在“不是你喜欢的类型”上向右滑动 10 次。增加选项中的熵。因为错误可能是悲剧性的，但它也可能是魔法。
原文： https://psyche.co/ideas/allow-error-into-your-life-and-experience-the-joy-of-surprise