迭代版本：117
本文，将会阐述和介绍——回归平均值与虚幻的确定感——这个两个非常有意思的洞见，以及对应的现象。
通过它们，我们将能够解开生活中的很多谜题，并且可以从全新的角度，去看待自己曾经深信不疑的观点与事件（甚至包括我们自己），而它们与我们内在系统的关联性，则会更加让人感到神奇与不可思议。
主题目录如下：
回归平均值
简单来说，回归平均值——就是指事物的发展和变化，最终是要趋向于平均水平的。
这个现象，由达尔文的表兄——弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton）爵士发现并命名，而他也根据这个发现，最早提出了相关性（不同于因果性）的概念（后面会解读相关性）。
对此，行为心理学大师（诺贝尔经济学奖得主）——丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman），在《思考，快与慢》中，说道：
“所有表现都会回归平均值，而回归现象的意义不亚于发现万有引力。”——可以理解为，类似引力一样普遍的“回归力”。
是的，回归平均值是一个普遍的事实，但却没有被人们普遍的认知或应用——关键是，要把这个回归现象，结合生活中的事件来看，就会有一种“恍然大悟”的震撼。
例如，在跳水比赛中，一位选手第一跳发挥的很好，取得了很高的分数，接下来：
如果这位选手第二跳——分数更高，人脑就会觉得：选手第一跳很出色，发挥的很棒，状态很好，所以第二跳发挥的更好。
如果这位选手第二跳——分数更低，人脑就会觉得：选手第一跳很出色，发挥很棒，但是心理压力很大，因为担心很难超越第一次，所以第二跳发挥欠佳。
那么，反过来，选手第一跳分数很低，接下来：
如果选手第二跳——分数更高，人脑就会觉得：选手第一跳很糟糕，所以第二跳的心态是放手一搏，所以超水平发挥。
如果选手第二跳——分数更低，人脑就会觉得：选手第一跳很糟糕，所以第二跳的心态是极不自信，所以发挥更加失常。
然而，真实情况却是：
选手某次比赛的发挥，其影响因素有很多，结果会呈现出难以预测的波动性，但发挥最终将会回归到平均水平。
而上述这位跳水选手所体现的，就是一种典型的——回归平均值。
卡尼曼在《思考，快与慢》中，给出了一个经典的实例，那就是“体育画报的诅咒”，即：凡是登上“体育画报”（Sports Illustrated）这本杂志封面的运动员，都会在接下来的赛季中表现欠佳。
对此，通常人们会认为是——过度自信或过高压力，造成了这些“封面人物”的表现欠佳，但他们卓越的表现，其实是超水平发挥的结果，而这强依赖于运气，那么接下来欠佳的表现，就只是在回归平均值而已——显然，运气难以持续，又捉摸不定（但有潜在的未被发现的规律）。
事实上，在体育竞技中，运动员回归他们真实水平的平均值，是再正常不过的事情了。而越是运气可以左右结果的比赛，运气与回归之间的“拉扯”，就越会产生我们可见的波动性。
例如，在高尔夫锦标赛中，那些第一天表现成功的选手，通常会在第二天发挥都很糟糕，而后一场比赛总会吸引我们的注意力，并让我们给选手的“运气与回归”，寻找各种我们主观所认为的原因解释。
同理，在影视作品中，那些“神作”的狗尾续貂，也会夺得我们的注意力，并疯狂地找出一堆带有强烈主观色彩的——原因解释，但这其实也只是（创作水平）回归平均值的体现。
接下来，我们再来看这样一个，在更长时间周期上发挥作用的——回归平均值：
例如，有A和B两位学生，A的成绩一直平均好于B（这表明A的能力强于B），但在高考这个单次样本比较中，由于概率因素影响发挥，导致A成绩差于B，所以A就读的学校没有B就读的好（这表明A的能力弱于B），但在以后更长的时间内，A和B都在回归他们真实能力的平均水平，结果大学毕业时，A找到的工作好于B（这表明A的能力强于B）。
那么对此，人脑通常就会得出结论：在好学校不好好学，一样不如，在差学校好好学的；或者是个人努力比学校更重要。
然而，真实情况却是：
一次考试成绩的表现，其影响因素有很多，结果会呈现出难以预测的波动性，但表现最终将会回归到平均水平。
由此可以想象，一个人在任何事情上，发挥了高于或低于自身平均水平的表现，那么在此之后，表现就一定会回归到平均水平，但对于这种回归现象，人们（包括我们自己）都会很容易给出事后的强行解读，如：被批评或被表扬，有自信或有压力，刻苦努力或娱乐放纵，听取建议或我行我素，做了什么或不做什么，以及等等。
所以，综上可见，并以此类推，我们可以认为那些“屌丝逆袭”的故事：其本质上基本都是一个回归平均值的结果。
也就是说， 逆袭主角们回归了他们能力和资源的平均水平，而根本不是什么犹如“黑天鹅”振翅高飞般的——“逆袭”。
同理，那些“富二代的陨落”与“富不过三代”的故事，其本质也都是回归平均值的结果。
回归背后的力量
在此，我们需要明确的是——所有的事物都在回归平均值，而不是说，有些事物会回归，有些事物不会回归——实际上，回归平均值是世界运作的一个底层规律。
那到底是什么力量，在促成一切的回归呢？关于这一点，我们可以从一个极其普通的示例来看。
例如，抛一枚硬币，其可能是正面，也可能是背面，结果是不确定的。而随着抛硬币次数的增多，正面和背面出现的次数会呈现出一个概率，但此时这个概率并不是各自50%，因为其中影响的因素有很多（比如力道、风速，接住的时机，等等），并且其样本容量很小，还不足以体现其系统的理论平均值，然而，随着抛硬币次数的不断增加，也就是样本容量的增加，当抵达成千上万次的时候，硬币正反面的概率最终将会抵达各自50%——这就是回归到了“抛硬币系统”本身，其必然的理论平均值。
那么，在数学上，这种大量随机重复事件，随着样本容量的增加，其样本平均值趋向理论平均值的现象，则被称为——大数定律，这是被数学严格证明的一个定理，也可以理解为：偶然中包含着必然，或是不确定性中包含着确定性——注意这个必然是一种确定性的概率分布。
因此，在现实中，并从长期来看，回归平均值就是一个必然的现象——它说明事物的发展，总是在其固有的理论平均值附近波动，其背后的驱动力就是——整体规律与局部概率。
如果更具体地说，就是万物的理论平均值，其实代表了宇宙演化过程中，其能量分布的最稳定状态，那么偏离平均值的表现，必然就会受到宇宙演化力量（即熵力）的驱动，使其逐渐回归平均，并且从微观到宏观都是如此，而波动性则是相互作用（即运动）的产物，运气就隐藏在其中。
如果更通俗地说，就是小概率事件（即运气）不容易（甚至很难）连续发生或一再发生，而显然，小概率事件（即运气）也无法通过继承（资源）或遗传（基因）来获得——因此，小概率之后，就显然会回归大概率。
那么，对于回归平均值，有以下三点需要注意：
第一，如果偏离平均值越明显，我们所期待的回归现象就会越明显，因为偏离数据越极端，代表了运气的效用越强，而运气因素消失，就会产生强烈的回归。换言之，回归越明显，之前运气作用就越大。
第二，虽然偏离平均越明显，我们期待回归的合理性就越强，但回归预测依然会具有不确定性，因为琢磨不定的运气，不知道什么时候会消失。
第三，只有在更长的周期内，回归预测的合理性与准确性，才能够得到保证，因此这会更加考验我们对回归现象，能否做出正确的判断与解释。
最后，回归平均值的过程——既可以是线性回归，也可以是非线性回归，亦或是表现出更加复杂的——随机回归、系统回归、分段回归，以及等等。
系统1与系统2
在回归现象中，从“事后”人脑的判断可见，人脑会下意识地为比较结果寻找原因，但又因为在少量样本的比较中，缺少必要的信息作为依据，于是人脑就会开始倾向于——以后见之明来逆推结果。
也就是说，人脑会强行为结果（即回归现象）寻找因果佐证，哪怕缺少必要的逻辑与调理，人脑也会对自己潜意识得出的观点——深信不疑。
潜意识——是本能潜在的推理预测，代表着你对环境信息的判断和情绪（来自腹内侧前额叶）。
下意识——是本能对外界刺激预设的行为反馈，代表着你对环境信息的非自控行为（来自边缘系统，尤其是其中的杏仁核）。
显然，人是很难去怀疑自己的潜意识的，著名心理学家——卡尔·荣格，就曾说：“除非你意识到你的潜意识，否则潜意识将主导你的人生，而你将其称为命运。”
那么在心理学上，这种事后，下意识地把（潜意识计算出的）不准确的因果关系，错配给了行为与结果的现象，就被称为——归因偏差，常见的来源有：简单归因、过度解读、因果倒置等。
例如，在股市，赚钱了是因为自己会投资，赔钱了是因为自己运气差；在牌局，赢了是因为自己技术好，输了是因为自己运气差。
显然，这种简单快速地本能归因，忽视了其它很多不是显而易见的客观因素，其结果肯定是偏差。
而归因偏差的行为，其实是源自于“节能”需求所进化出的本能偏好，因为对于大量“不是很重要”的环境信息，（为了确定感）快速找出因果关系，就能够大大节省人脑思考所消耗的能量。相反，如果诸事深入思考、细致推理，可想不仅没有必要，也没有足够的能量去支撑人脑这样的的运作。
偏好——是进化驱使的有利选择倾向。
偏差——是由于某些因素的变化，导致原本的有利偏好，错配成了不利偏好，也可以称为偏误。
换言之，是为了适应自然选择，获得更好的生存机会，我们才进化出了对周围事物迅速做出好坏判断，并找出其背后因果关系的偏好。
那么，在人脑中快速寻找因果关系的系统，就被卡尼曼称之为——（无意识）系统1，即节能系统——它属于快速直觉思维，类似于自动驾驶模式，也可称“冷认知”。
而需要耗费心智推理思考的系统，就被称卡尼曼称之为——（有意识）系统2，即耗能系统——它属于慢速逻辑思维，类似于手动驾驶模式，也可称“热认知”。
事实上，在生活中，在大部分情况下，系统2（即有意识耗能系统）是不会工作的，而我们对因果解释的渴望，却在潜意识中一直孜孜不倦地“答题”。
换言之，系统1不准许我们——只满足于事实，而不猜测因果，于是归因偏差——就是系统1（即无意识节能系统）在自动驾驶模式下，非常容易给出的“答案”。
因此，可以说——归因偏差统治了大部分人对大部分事情的认知与判断，尤其是在回归平均值中，它发挥的作用就会更加明显——带来了司空见惯的误导性解释。
或许，“后悔”——就是系统2对系统1的——“追责”。
偏见与盲目
卡尼曼认为：“我们的思维，常常会对因果关系的解释——带有很强的偏见，并且不善于处理统计数据，又非常容易被少量、孤立、影响重大的数据所吸引。”
显然，在进化过程中，智人大脑的“功能设计”，不是用来从大量无关紧要的随机事件中，计算出统计规律，而是记忆储存那些少量，但可以影响到生存的重大事件——并试图从琐碎的事件中，找出所有与之相关的可能性与（可解释的）关联性。
例如，猫和狗都会把喂食，与那些相关（但没有因果的）事件关联起来，如呼喊名字、敲击饭盆、或特定的动作等等——更不要说人类，会超级善于寻找各种事件的各种“相关性”了。
因此，当我们把注意力集中在某一事件上时，相关的记忆就会开始探寻其原因，更确切地说，我们会对所有早已存在于记忆中的相似事件，进行自动搜索，并尝试应用相似的原因——这就如同自动驾驶，利用曾经去过的地方，来应对没去过的地方一般。
所以，当发现有回归现象时，因果关系的解释就会被激活，但实际上这些解释都是不对的，因为虽然我们以后见之明，解释了回归现象，但我们却无法轻易找到其中的根本原因——也就是回归平均值背后确切的影响因素。
这里人们常常容易出现的一个思维偏差，就是混淆了相关关系与因果关系。
相关关系——并不等同于一者导致了另一者，相关关系仅表示，两个因素——姑且称之为X和Y——之间存在某种共同变动的关系，即共变量，虽然X和Y会呈现正相关或负相关，但你无从判断孰因孰果。
例如，有可能是X导致了Y，有可能是Y导致了X，也有可能是X和Y均由另一个因素Z（或更多因素ABC）导致，并且Z（或ABC）的变动，还有可能让（X和Y的）相关性——减弱、反向、或消失，更甚至，从不同的范围去考察相关数据，就会得出各种不同的相关性。
可见，相关关系存在很强的动态性（或说变动性）。
例如，如果我们不考察Z（即保持Z不变）的时候，X和Y是没有关系的，因为它们只单独和Z有关系，而一旦我们把Z纳入考察范围（即调控Z变化），那么就会发现X和Y呈现出相关关系，但在实际中，XY和Z的关系往往我们并不知道，要找出它们之间的关系，首先需要足够的数据，其次需要进行大量的统计分析，并且Z也可能只是影响X和Y的众多因素之一，而影响Z的因素又可以有不确定多个。
事实上，如果说一切都是互相关联的，那么弱关联就是——相关关系，强关联就是——因果关系。区别在于，相关关系——可以有很多个不同角度的解释（相当于Reason），而因果关系——只有一个唯一的原因（相当于Cause），并且在现实中，相关关系会远远多于因果关系——可以说大部分（99%）的关系都是相关关系，只有很少部分（1%）的关系是因果关系。
而相关关系，还有一个巨大的隐患，那就是可能——“没有关系”。
“伯克森悖论”指出——考察两个变量的相关性，如果对这两个量变，有一个总体阈值的要求，那么统计结果，就有可能让原本没有关系的两个变量之间，呈现出强（正相关或负相关）关系，但这并不是事实，只是数据在不同范围内，出现的“幸存者偏差”，即产生偏见。
幸存者偏差——是证据沉默，属于客观上没有数据，接着把单一特征进行了推广。
伯克森悖论——是证据过滤，属于主观上丢弃数据，接着把两个特征进行了关联。
例如，长相和演技负相关，这是要求长相与演技总体达到一定阈值，即至少有长相或有演技，才能被人所熟知，然后进入统计数据，而大量没长相且没演技的数据都被过滤了，所以演技与长相本来没有相关性（长相与演技无法相互影响），却因为数据选取范围，而出现了“统计幻觉”。
类似的还有，长相与性格负相关，长相与演技负相关，长相与能力负相关，长相与收入正相关，性格与智商负相关，财富与道德负相关，等等。
事实上，就算我们正确选取了数据范围（利用随机），成功避开了“伯克森悖论”，也不一定就能够获得正确的强相关关系，因为“维度诅咒”指出——如果维度太多（即变量太多），而数据量太少，就容易出现假的强相关关系。
显然，相关关系——是容易得出的表面，因果关系——是相对复杂艰深的内在，而人脑却总是倾向于寻找并接受——那些简单、轻松和容易得出的答案。
硅谷投资人、计算机科学家——吴军博士，在《数学之美》中，从数据角度阐述：
“……日常的很多感觉与数据给出的结论是相反的，如果不用数据说话，我们成功的概率就会小很多。……人们在没有看到数据之前总是倾向于高估自己，或者夸大一件事情的正面效果，而忽视它的负面影响。”
行为经济学家——史蒂芬·列维特，在《魔鬼经济学3》中，指出：
“大多数人没有时间，或者也不想深思这些大问题。我们更倾向于听别人怎么说，一旦产生共鸣，便将自己的认知附加在别人身上。”
“比起事实和逻辑，人们的观念更多的是基于空想和从众心理。如果你当他的面提出这点，他当然会反驳。他的行为来源于一系列他自己看不到的偏见。”
人类历史学家——尤瓦尔·赫拉利，在《今日简史》中，说道：
“人类很少能认清自己的无知，因为他们就是一直待在如同回声室的同温层里，往来的都是思想相近的朋友，接收的都是肯定自己意见的新闻信息，各种信念只是不断增强，鲜少遭到挑战。”
著名哲学家——叔本华，曾说：
“阻碍人们发现真理的障碍，并非是事物的虚幻假象，也不是人们推理能力的缺陷，而是人们此前积累的偏见。”
卡尼曼在《噪声》中，指出：
“我们在任何时候，都对周围的世界持有一种单一的解释，通常而言，我们很少会投入精力来寻找其他可能的解释。在我们看来，一种解释就足够了，我们将其视为真实的经验。人们通常不会想到用其他方式，来看待自己所看到的东西。”
欧美知名的企业顾问——路易斯·卡夫曼，在《不懂带人，你就自己干到死》中，阐释道：
“事实只是「我们以为」的事实，从来都不是「唯一的」事实。我们看问题的方式，和讲问题的方式，决定了我们看到怎样的事实。 ”
最后，列维特在《魔鬼经济学3》中，引用了卡尼曼，坚实的认知与犀利的洞察，即：
“我们看不见明显的事物，也看不见自己的盲目。”
是的，很少有人没有这种来自人脑内建的——偏见与盲目，并且就算人们知道了这一点，也无法消除自己的——偏见与盲目。
就如桥水基金的创始人——瑞·达利欧，在《原则》中的总结，所说：
“我经常发现，人们形成错误的观点、做出不好的决策，尽管他们此前曾经犯过同样的错误，甚至他们都已经知道这样做，不合逻辑而且有害无益。我曾经想过，如果他们意识到自己存在盲点，也许就可以避免掉落陷阱，实际却非如此。所以，不要指望人们能意识到并消除自己的盲点。”
那么，以上所有的原因，就在于我们仅凭借我们自己，是无法察觉到——大脑无时无刻不在做出的潜意识判断，这些快速节能的计算，都是基于当前数量极其不足的样本数据，刻意得出符合当前结果的后见之明，其中大部分都是相关关系，但我们却执意把它们，当成了因果关系。
换言之，在后见之明中觉得必然要发生的事情（因果关系），在长远眼光中往往并不一定也并不可见（相关关系）。
而显然，如果要确定因果关系，就需要推理、逻辑、数据、以及捕获细节，这过于复杂繁琐，又极其耗能——会被本能强烈地排斥。
所以，通常我们看到了现象，就不自觉得强加了因果解读，但这些解读其实只是表面上的弱相关（甚至不相关）——而这就是我们大脑的认知，是建立在虚幻的确定感之上的原因。
虚幻的确定感
风险哲学家、随机性大师、“黑天鹅之父”——纳西姆·塔勒布，在《黑天鹅》中，说道：
“我们对自己认为熟知的事物确信不疑，我们显然无法了解自己的无知程度，无法确切了解自己所生活的这个世界的不确定性。我们总是高估自己对世界的了解，却低估了事件中存在的偶然性。当我们回顾以往时，由于后见之明，对有些事会产生虚幻的确定感，因此我们变得过于自信。”
现实中，在我们所了解到的信息，大部分都是间接听到或看到的，亲身体验并验证过的信息极少。那么，信息的可靠性——是无法保证的，信息流传造成的扭曲性——是难以想象的。但我们的心理预设（即颅内模拟），却一直（不停地）在通过这些极其不可靠的信息源，来构建自我的认知、判断与推理，并最终做出决策与选择——而我们自己却常常（并远远）没有意识到这一点。
那么，虚幻的确定感——就是我们自己所认为所了解的，外部世界的因果逻辑关系，但其中却充满了虚幻的自以为是。
事实上，从前文论述可知，只有在拥有了足够多的数据的时候，我们才能分析出——大数定律，才能看清——回归平均值，才能确定——是相关关系还是因果关系，关键是这个缓慢的过程，还必须建立在——耗能系统2而不是节能系统1之上，但问题在于——我们大部分时候是在使用系统1，它不仅快速高效，还帮助我们找到了一种，我们内在“心灵”所迫切需要的——确定感。
可以想象，如果没有确定感，人们就会变得不安，就会恐慌，就会不断地寻找确定感。而大脑潜意识（杏仁核本能）的工作模式——就是简单轻松地找到确定感，如果想要尽可能的保证确定感不虚幻——就需要额外付出很多的努力（即消耗能量）去求证和验证，就会活的很累很辛苦，相信没人主观会愿意这样（本能抗拒），也坚持不了多久。
而在另一个层面，注意力与意志力，都是既耗能又容易（且会）用完的宝贵资源，它们在进化历程中，是用来“生存保命”的，而不是用来寻求“精神安慰”的，所以有意识地主观使用，不仅会感到困难，还会感到使用难度，随时间非线性的增加。
所以，我们必须要系统1，依赖系统1，并大量地使用系统1，且生活在系统1——所编织的确定性之中。
因此，我们严重低估了世界的不确定性，却又高估了自己对过去发生事件的确定感。有些事情，这么做可以得到一个确定的结果，但原因却不是自己“原本以为”的那样，这个真相可能永远也不会知道，因为缺少触发修正错误的契机或场景。
而很多问题，人们也只能看到一个侧面，然后左脑强大的解释能力（即“诠释者”），就会自动补全过程、原因和细节，接着各种“谬误偏差”带来的意识枷锁，就会让我们深信不疑自己的观点与洞察，并固执己见且难以改变。
谬误偏差——是指叙述谬误、证实偏差、归因偏差、游戏谬误、幸存者偏差、无视沉默证据、后见之明、以及虚幻的确定感，等等。
可见，正是虚幻的确定感，隐藏了我们观点与结论中的扭曲与脆弱，才让我们充满了确定的偏见与盲目。
当了解到这一点，我们就会恍然明白：
自己对人、对事、对物，都是处在片面的感受和认知之中的——我们喜欢的人、讨厌的人、喜欢的事物、讨厌的事物，喜欢的和不喜欢的一切，再更进一步的了解，就都有可能发现未知的条件和因素，从而忽然改变了我们从前所有的感受和认知。
也就是说，我们此时此刻的感受和认知，可以基本确定地说，大部分都是——虚幻的确定感，这不仅包括了自己对别人，还有自己对自己。
而大脑为了保持确定感——虚幻的真实性，还专门为此建立了一个——认知屏障，在这个认知屏障之上，就是我们自以为所确定了解的——“故事世界”。
所以，我们应该保持极其开放的心态（即可以接受任何可能性），来拥抱这个由随机不确定性所构造的概率世界，以及面对并认清自己内心那个——由虚幻的确定感所构建的“认知世界”。
虚幻的意义
从某种角度来看，人脑所有的记忆，都是虚幻的数据，其中充满了扭曲的叙事与描写，但这并不妨碍我们信以为真，并深陷其中。
而这个世界（包括我们），有时候并不需要真实，它需要虚幻，因为真实有可能得到的是毁灭，但虚幻有时候却能维持一种状态，甚至达到某种状态。
在实际中，由于各种原因（包括主观与客观），其实有很多的决策，都是建立在虚幻的确定感之上的，但正是凭借着不断地调整，虚幻的确定最终变成了现实的确定。
事实上，只要虚幻的确定感足够“确定”，它就能够驱动人的行为，去影响和改变现实，这就如同虚幻想象，描绘了一副可以映射到现实的画卷。
所以，虚幻的确定感——正是我们能够不断去行动的源泉，而它其实就代表了，我们个人内心所愿意相信的那个“故事”。
那么，在故事的集结与统一之下，虚幻的确定感就很容易，让人们达成共识、互相信任，最终让合作成为可能。
例如，如果所有的人和机构，同时都把钱从银行里取出来（或不存放在银行），那么银行就会倒闭——取钱这个行为是合法合理可执行的，同时取钱（挤兑）是一个概率事件，也是可能发生的，并且历史上也经常发生。
而现在，此时此刻，银行之所以还在正常运转，就是人们虚幻的确定感，在维持这个对银行的信任。
例如，如果银行不贷款给任何人和机构，那么经济发展就会停滞，不会有任何进步，甚至还会倒退。因为，那些有梦想打算去创造未来的个人或机构，所面临的最大问题往往就是资金不足。所以，缺少了银行贷款所提供的资金支持，无论是个人还是机构（包括政府，政府也会向银行借贷），就无法进行规模较大的经济建设，以及难度较高的技术创新。
这里支撑银行放贷行为的，往往是风险评估和过往经验，但这是一种虚幻的确定感，因为谁也不能100%保证，贷款在未来一定能够被偿还，而发生借贷无法偿还的事件，在历史数据中屡见不鲜，甚至每天都在发生。
但就是由于，贷款和信用（即信贷）的存在，全世界银行里的钱，是远远少于账面上的数字的。而银行账面与实际的差价，其实就是未来所要创造的价值——这也是虚幻的确定感向未来做出的借贷承诺。
可见，正是虚幻的确定感，让人们能够把分散闲置的资金放入银行，让银行给愿意创造未来的个人和机构提供资金，并让我们一起共同相信这些虚幻数字的价值，最终才支撑了经济活动的运作与发展。
因此可以说，人类文明也都是，在人们层层虚幻的确定感之上，才被一步步创造出来的。
更甚至说，宇宙都是在“虚幻的确定感”之上，由量子随机涨落凭空创造出来的——因为，量子涨落借取了“不存在”的能量，在完成短暂的作用后，又把这能量给偿还了回去，而这个过程就是宇宙存在与运作的基石——这就如同银行借贷，是如出一辙的模式，如果宇宙规律没有“虚幻的确定感”，即量子涨落借不到本没有的能量，那么宇宙就不会创生与演化。
结语
综上可见，回归平均值——是万物演化过程的必然表现，虚幻的确定感——是故事运作的底层逻辑，它在虚幻中创造了现实。
显然，人脑中的数据，有些是真实的、有些是想象的、有些是对的、有些是错误的，那么人脑在与现实规律交互的过程中，形成了如下的几个抽象层：
数据 => 大脑 => 虚幻的确定感 => 行动 => 现实 => 回归平均值 => 数据。
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