第3版：如何用博弈论解决邻居狗吠的问题？
引入事件
视频开头说明：
截取整个视频的精彩片段。比如说：严肃、科学讲解博弈论，视频频道的目标，观众看完视频可以获得什么。
这可以和视频“不正经的聊故事”作为开始，有反差感。
以免让观众产生不好的先入为主的印象：认为这是一个不正经的视频。
大家好，今天我们来谈谈一个看似普通，却蕴含深意的话题——那些打破夜晚宁静的狗叫。这不仅仅是关于噪音的问题，实际上，它关乎我们如何在有限的生活空间中，寻找共存的平衡。
当一只狗开始在深夜哀嚎不止时，它不仅仅是在发出声音，而是在无形中挑战着一个小区的“社会契约’‘。它每一段夜哭之声，都像在无声地提问：我们的私人空间和公共安宁之间，究竟应该如何取舍？
在这场由狗叫引发的”夜间戏剧”中，每位居民都不得不成为参与者。一些人选择忍耐，希望维持邻里和谐；而另一些人则选择抗议，寻求自身权益的维护。
这个看似简单的场景，实际上是对我们在个人利益和集体利益之间如何平衡的一次微妙考验。我们每个人也都可能成为其中一员。
厚黑学的解决方案
假如聪明又伶俐的我身处其中。一开始，夜复一夜的狗叫声让我疲惫不堪，内心充满了烦躁和愤怒。
但在经过一番深思熟虑后，我意识到这也是一个绝佳的机遇，一个展现我的社会策略学、危机管理能力和复杂问题解决技巧的舞台。
我决定不仅仅解决这个看似琐碎的问题，更要将其转化为一次社区治理和协调能力的典范演练。
于是，我策划了一个巧妙的解决方案，融入了“厚黑学”智慧的结晶。
视频画面的说明：
下面这段需要有明显的段落感。让观众觉得是故事中的小剧场。
需要注意稿子的内容如何在：描述的讲解和画面的呈现的分配上。
一个深夜，只见一个浑身包裹严实的黑影闪进电梯，啪的一声往电梯的墙上贴了张告示。
告示赫然上写着：“我的狗就是要叫，不爽就住别墅去！”
这个大胆而又狡猾的举动，旨在激化狗主人和其他邻居之间的矛盾。
很快，告示引起了轩然大波。其他邻居们愤怒地议论着，而狗主人则被这突如其来的指责搞得困惑不已。他们之间的紧张关系升级，迫使他们不得不寻找解决问题的办法。
而我，则在一旁暗自窃喜。这一招不仅使我避免了直接冲突，还巧妙地促使问题得到了解决。这正是厚黑学在日常生活中的巧妙运用——让别人为你做事，自己则安然置身事外。
视频画面的说明：
让解决方案具有画面感，尽量表现出戏说的感觉。
想象一下，一个普通的早晨，你打开电梯门，眼前突然出现一张醒目的告示。这不仅仅是一张纸，这是一个引爆点，点燃了整个社区的舆论火药桶。
首先，我们有这位正低头打游戏的小伙子走进电梯，手里的战斗不止，眼睛也不忘撇了一下告示，脸上随即露出一丝轻蔑的笑容。小声道：“哈，这波群嘲，我给满分。”对他来说，这不过是现实生活中的一场小游戏。
不久，又进来一位见多识广的老爷爷。他站在电梯门口，眉头紧锁，目光凝重地注视着那张告示。
他沉声说道：“怎么就这样了呢？”
声音中满是对时代变迁和道德沦丧的无奈与忧伤。
他轻轻地叹了一口气，深知无论这告示是否出自真正的养狗人，它都象征着社会风气的变化，道德观念的退步。
之后，一位中年妇女，她对这张告示显得十分气愤，脸上满是不满和不解。她抱怨着：“现在的人都这么嚣张了吗？这社会怎么了？”
在这场策略游戏中，每位参与者的反应，无论是愤怒、好奇还是中立，都已经成为我棋局的棋子。他们或许未曾意识到，但他们的每一个小动作，每一次情绪波动，都将在以后成为针对那位狗主人的有生力量。
就是狗主人他自己走进电梯，看到告示时也会被吓一跳。自己同样也每天被狗吵，却又制止不了，内心的道德压力和愧疚感让他烦恼至极。现在这张告示虽然轻的就如同一根稻草，但往他复杂到极点的情绪上那么轻轻一压，此刻肯定已经迫不及待地想要把狗送走了吧。
现在我就想问问各位：厉不厉害，精不精彩？
好了，可以醒醒了，网络段子手的意淫可不能陷的太深。
我们回到现实，用一种更科学的方法--“博弈论”，来分析一下看看，如果把这种策略放在现实中，会有什么样的后果和挑战。
有人可能没听过博弈论这门学科。
它可以说是上兵伐谋的最高境界了。也是诺贝尔奖里的常胜将军。
视频画面的说明：
博弈论被认为是20世纪经济学最伟大的成果之一。在生物学、经济学、国际关系、计算机科学、政治学、军事战略都被广泛应用。
博弈论在诺贝尔奖的经济学类别中多次获奖：
1994年，约翰·纳什（John Nash）因对博弈论的贡献获得诺贝尔经济学奖。他最著名的贡献是纳什均衡的概念。
2005年，托马斯·谢林（Thomas Schelling）和罗伯特·奥曼（Robert Aumann）因在动态模型和均衡理论方面的工作而获奖。
2007年，莱昂尼德·赫维兹（Leonid Hurwicz）、埃里克·马斯金（Eric Maskin）和罗杰·迈尔森（Roger Myerson）因为奠定了机制设计理论的基础而获得诺贝尔奖。
2012年，艾尔文·罗斯（Alvin E. Roth）和劳埃德·沙普利（Lloyd S. Shapley）因对稳定分配理论和市场设计的贡献而获奖。
2014年，让·梯若尔（Jean Tirole）因对博弈论的贡献而获得诺贝尔奖。
引出博弈论，用博弈论的角度分析该问题
厚黑学的巧妙之处，其实很常见
在之前的讨论中，我们见证了厚黑学的精髓：伪造一张告示，以此加剧棋子之间的矛盾。现在，我们将从博弈论的视角来深入分析这一策略。
在博弈论中，这张告示可以被视为一个“不完全信息博弈”的经典例子。
通过创造不确定性谣言，影响了社区成员的行为和期望。
这种看似高深莫测的“厚黑学”，其实很常见。例如，在社交媒体上流传的假新闻、虚假宣传，都与告示的作用相似，都是通过误导信息来影响他人，以改变人们的观点和行动。我想大家也一定被软文诱导过消费吧，有多少不自知的请举手。
信息误导是一个短视的行为，会损害长期利益
二选一的问题：这部分内容的夸张叙事和下面实际案例两种方式的对比
即下面这段内容：
说到这，不得不提我们身边的那些“高手”。你知道的，总有那么一些人，左持三寸不烂之舌，右握“变相怪杰”之面具。一开始，他们凭借甜言蜜语，指鹿为马和精湛演技，各种赢麻了，我们则沦为反衬他们的loser。
那一刻所有人都觉得他们就是：king of the world international.
但是，事实真的是这样吗？
慢着，让我们来看看真相的另一个剧本。随着时间的推移，大家开始发现，这些口若悬河的“影帝影后”其实只是在编织谎言。一旦真相大白，他们的形象就像被打了个大洞的气球，瞬间瘪了下去。
最终，说谎者只能与同样虚伪的人为伍，他们的社交圈变得充满了欺骗和猜疑。
他们的这种策略，虽然一时看似成功，最终却导致了一个不稳定和不健康的社交环境，为他们的未来埋下了隐患。
二选一的问题：实际案例的形式
说到这里，大家还记得那些明星，比如某凡吗？他们被经纪公司包装出来的形象，和自己本身的形象，完全不符。你看到的他们正义，热心，积极，阳光。但是私下里却是生活不检点。有可能，你运气好，人设也维持的好，或者人缘也好，大家给你保守秘密。但这始终不是真实的你。你不能永远活在面具之下，与自己本身偏离的太多。
否则，常在河边走，哪有不湿鞋。一不小心就毁了大半生。
短期的小聪明，可能会给你带来一时的快乐，但长期看来，它会让你陷入一个更大的麻烦。
回到我们的狗叫事件，我们的主人公虽然通过告示暂时吸引了大家的注意，但这种策略就像是悬在头顶的达摩克利斯之剑，随时可能引发更大的问题。不说，这种做法可能导致社区内部的信任危机，破坏了邻里间的和谐关系。更有可能引发严重的纠纷和冲突。在极端情况下，这种行为甚至可能导致司法介入，最终追究你的刑事责任。
大家知道长期利益重要，为什么短视的人还那么多？
难道大家不知道眼光要放长一点吗？经常性的给自己定个小目标吗？
为什么这种纠纷问题会层出不穷，反而成了社交媒体的宠儿呢？
对于“曾经”的“王爸爸”，这“一个亿”是碗热鸡汤；而对于你我，那就只能是个笑话。
区别在于，我们必须清晰的“体会“自己当前的处境。
想象一下，烦人的困扰像是索命咒似的，时刻围绕着你。加上遇到不讲道理的奇葩个体；诉诸公正的第三方处理，还需要漫长的等待；并且会遇到推诿、踢皮球等不定时的暴击。
你还能像磕着瓜子看戏，发表两个观点就觉得把问题解决了，那么轻松愉快吗？
子非鱼安知鱼之冷暖？
脚本问题：下面这段可能偏离主题，是不是需要去掉？
再极端一点，如果你出生在加沙地带，“巴以冲突”让你流离失所，你像只被惊吓过度的幼鸟，一直躲在角落里瑟瑟发抖。
因此“幸运”的在又一轮的轰炸中存活下来。可饥饿让你不得从蜷缩中起来，你挑眼望去，才发现周边已尽是废墟，你连哭泣的力气都没有了。
这时的你，还会在意什么道德，什么尊严吗？
我没有陷入过这种绝境，所以没有资格告诉你们答案！
能不能永远做个好人，不全靠天生的本性，而得看一个人的遭遇。
所以，住大别墅，开benz那些人，在“狗叫饶民”的问题上肯定看的长远。
如何真正的衡量收益的问题，用博弈论模型分析，但是专业术语难懂
说的有点激动了，因为我从小就是衬托别人家孩子的那个”loser“，气的狠！
我们回到主题。当明白站着讲话不容易腰疼这个道理以后。我们就得最终衡量，根据什么目标定策略才是最合理的？
在问题分析到这里时，我们其实已经把整个博弈的过程说了一遍了。现在正式给大伙儿做个总结：
画面提示：
下面讲述了博弈论的复杂度。
可以在屏幕上把众多术语和其相关的英文单词，展示到屏幕上。
我们上面讨论的那些解决方案，在博弈论中可被视为一系列策略（Strategy）。
你的策略改变，会影响到别人的策略，这些所有可能的策略共同构成了策略集（Strategy Set）。
同时，这些策略也可以用博弈树 （Game Tree）的形式展现出来， 其中每个节点代表一个决策点。
在这棵树上，每个策略（Strategy）节点都会有与之相匹配的收益（payoff）。
这些共同构成了一个博弈模型（Game Model），该模型具备的特征有：非零和博弈（Non-zero-sum Game）。在这场游戏中，信息是不完全的（Game of Incomplete Information），每一步都紧接着下一步（Sequential Game），我们可能不断的重复博弈（Repeated Game）以更深入的研究它。
只有构建了模型，我们才能深入理解这些策略间的微妙互动，才能够优化决策，甚至预测对手的行为。
并且在模型中尝试寻找纳什均衡（Nash Equilibrium），为整个博弈找到一个趋于稳定的解。
停停停，一用术语就像念咒，头疼。
保持兴趣是学习的最佳良方。所以，让我们暂时把专业术语放一边，通过听故事的方式来沉浸式学习博弈论。
这个过程，就是在各种案例中，不断重复涉及到的专业术语。
画面提示：
给出一些计算的公式的画面。
并且画外音：“嗯，其实是我自己也不会，所以我只能把责任推卸到你们身上啦。”
另一理由，就是我如果真讲博弈论中的数学计算。我估计90%的观众会默默的点击“关闭”按钮；剩下的 10%，可能是听睡着了，忘记关视频。
所以只在意眼前也很重要啊，情商高的说法，就是实事求是，脚踏实地。
而且，我觉得讲这些意义也不大。面对这些涉及诸多因素的社会学问题，人类的计算能力显得有些力不从心。
就拿德州扑克这样的简单博弈游戏来说吧，相较于社会学的复杂模型，德州扑克看似简单得多。但即便如此，要完全计算出所有的可能性和最优策略集，那也做不到啊。
人类做不到，计算机可以啊。像德州扑克圈子里，大名鼎鼎的 GTO 模型就是的，计算机靠着该模型，战胜了我们人类。
这个给了我们很高的参考价值。我们算不了，但是我们可以提供案例数据，建立基本模型。让计算机去不断的学习啊。
脚本问题提示：
这里有人可能会说GTO是基于深度学习的神经网络，并不是博弈论。
严谨的讲，你说的没错。
但是，不知道你有没有发现，博弈论和深度学习在涉及的数学理论上几乎一致。
这也可能是巧合。可下面这一点就无法回避了：
深度学习像一个黑箱，我们看不到其内部运作。但如果我们结合博弈论的思想，就能更好地理解和应用这些模型。
篇幅有限，这方面的话题，我以后单独开一篇再讲。准备拿这套理论冲击再一个诺贝尔奖。
为什么我们要知道理由？知道理由才能够学习和掌握，才能变成我们自己的东西。
大量的数据提供了尽可能多的策略集，而数据出现的频率就是策略对应的 payoff。其实大语言模型只是尽量选择最佳的策略集。
结构：提出愿望，引出频道的目标和定位
最后：必须强调的是，由于个人视角的局限性，我们通常只能看到自己愿意看到的内容。很难获得整个系统的全貌，更不用说那些我们不熟悉或不了解的领域了。
画面提示：
“嗯，说的就是我。”，通过画面疯狂暗示
这时候，广大热心网友的经验分享，加上有心且懂行人的汇总与分析，才能够逐步建立起一个逐渐完善的博弈模型。
随着越来越多人加入，无论是来学习博弈论的新手，还是来找问题的解决方案的人，或者分享给身边的人，帮助他们解决问题也好，吃瓜舆论也行。
甚至包括那些原本怕被广大网友声讨，不敢发声的那些“肇事方”，如果也能来反馈一下，他们真实的想法和感受的话。
那么，我们将集齐游戏的各个参与者策略和真实想法，不断丰富、优化我们的模型，带来螺旋式的飞升。
这也正是博弈论的魅力所在——理论只是基础，这一个个活生生的，不断进化的实践模型才是其灵魂。
想象一下，当我们的模型足够成熟时，我们甚至可以让像 ChatGPT 这样的人工智能来学习它，帮助解决未来的问题。以后有相关问题的人，就可以直接去问 gpt 啦。他会给你衡量每个阶段，每个反应，每个决策的收益与相关风险的。
嗯，这比意淫还美好的世界就是我们频道所追求的目标了。
希望大家可以和我一起，为这个愿望的切实可行，梳理出框架，打下坚实的地基。
都吹成这样了，如果你对博弈论感兴趣，或者想为构建这样完善的博弈模型，贡献一份力量，就请点右下角的小铃铛，关注我们的频道。
分享给你身边需要的人。大家一起参与讨论，一起探索这个复杂而迷人的博弈世界。为每一个博弈树尽自己一份力量，也为后来人乘凉做些小贡献。
今天的探索就到这里了，大家拜拜啦。
哦，对了，关于今天视频中提及的那些博弈论术语，我直接放到评论区吧。
刚开始，兴趣最重要啦。
画面提示：
因为喜欢，可迎万难。 唯热爱可抵岁月漫长。
这正好也是我下一期我准备讲的主题：如何用博弈论的角度，看待学习博弈论这件事情。