程序员为什么普遍信玄学？
煮啵今天刚下单了一个龟甲和乾隆通宝，预计后天到货。
主要是最近跑实验 loss 老是在我觉得”差不多了”的时候突然炸，炸完还自己好了，煮啵实在想不出任何科学解释，准备试试玄学介入。（我导如果看到了，咳咳，那我们素不相识）
所以这个问题问到煮啵心坎里了，我来认真讲讲。
程序员信玄学，是有充分理由的
不是迷信，是被逼的。
你在做一个”确定性系统”——代码是死的，输入确定输出就确定，这是所有人入行时被灌输的世界观。
然后你开始真正写代码。
你发现有一种 bug，你去看的时候它不出现，你不看的时候它出现。这玩意儿甚至有个正式的名字，叫 Heisenbug——名字取自量子力学的海森堡不确定性原理，因为”观测行为本身会影响结果”。物理学家描述亚原子粒子用的词，被程序员拿来描述自己的 bug，你品一品这里面的绝望。
更离谱的是，有时候你什么都没改，重新跑一遍，好了。
你再跑一遍，又出问题了。
你第三遍，好了。（阿西吧）
你对着屏幕沉默了三十秒，想说一种植物，然后，意识到你永远不会知道发生了什么，于是你保存了代码，关上电脑，去吃饭了。这不是认输，这是一种比认输更高级的境界——与不确定性和解。（咳咳可恶，这不是什么阿q的精神胜利法好吗！应该，不是吧。。。）
做机器学习的，信玄学的比例更高
这不是煮啵瞎说，是有结构性原因的。
普通程序员遭遇的随机性，还是有迹可循的——多线程竞争、网络抖动、内存对齐，你花时间总能找到。
但像我们这些做机器学习的，面对的随机性是写进训练过程里的。
随机初始化权重。随机采样 batch。Dropout 随机丢神经元。数据加载随机 shuffle。就算你把所有随机种子都固定了，换一张卡、换一台机器、甚至换一个 CUDA 版本，结果都可能不一样——因为浮点数的并行计算顺序变了，累积误差不同，模型就走上了不同的路。（说起来，昨天在阿里实习的时候，给主管讲训练的cpt模型和base模型token变动最多的前100的时候，我们看到居然存在一些奇怪的词，比如说宇智波，也感觉很稀奇哈哈哈）
然后你会遇到一个让所有做炼丹的人都心有戚戚的现象：
同样的代码，同样的数据，seed 从 42 改成 43，最终模型效果差了两个点。
两个点。因为一个数字。
你没办法解释这件事。你只能接受这件事。接受了之后，你开始明白，玄学信仰者和科学主义者之间的区别，可能没有你以为的那么大——大家都在面对一个自己无法完全掌控的系统，只是解释框架不一样。
煮啵师兄有一个说法煮啵觉得说得很准：
“炼丹的本质是在一个高维的、有无数局部最优的空间里，靠随机性找到一个还不错的地方——你管这叫优化，但其实你也不知道你走到的是不是真的好地方，只是它在你看得见的范围里看起来不错。”
这跟算命先生说”你现在的运势在一个相对平稳的阶段”，结构上有多大区别呢？
（开玩笑的，BUT，只是一点点。）
程序员的玄学有一个有趣的分类
然后，其实读者姥爷们，如果日常中，仔细观察你就会发现，程序员的玄学信仰不是随机分布的，它有规律（认真ing）！
第一类：仪式感玄学。
必须喝某种饮料才能写出好代码（比如旺仔牛奶）。必须在某个位置坐着。键盘必须是某个型号。这类玄学的本质是建立心理锚点——让自己进入状态的触发器。不神秘，是巴普洛夫条件反射的自我版本。（吆西，没错就是这样）
第二类：归因玄学。
代码跑通了，是因为今天喝了红牛。训练炸了，是因为改代码之前没有备份（这是在惩罚你）。loss 突然降了，是因为你刚才去上了个厕所走了走。这类玄学的本质是人类大脑对因果关系的过度拟合——我们的大脑天生要在随机噪音里找规律，即使规律不存在。
第三类：环境玄学。
深夜代码比白天好用。下雨天模型收敛更快。这类玄学通常有一个隐藏的真实原因——深夜服务器负载低、网络稳定；下雨天你心情平静专注度高。玄学的外壳里，可能包着一个现实的内核。
第四类：纯纯的玄学。
比如煮啵准备用龟甲占卜来决定下次跑实验用什么 learning rate。
这类煮啵没办法给你一个科学解释，但煮啵可以说：在你用尽了所有调参技巧之后，随机选一个值和按照某种仪式选一个值，期望效果是一样的——也就是说，玄学在这个意义上，和随机搜索是等价的。而随机搜索在某些情况下确实不比网格搜索差。
所以煮啵的龟甲，本质上是一个随机数生成器。只是更有仪式感。
有人用八字原理写过算法吗——还真有
这个问题问得好，煮啵来说说我知道的叭。
八字这个系统，从计算机的角度看，其实结构非常清晰——它是一个基于出生时间的确定性规则系统。
天干十个，地支十二，互相组合，年月日时各一组，总共八个字。每两个字一组形成”柱”，四柱八字。然后有一套复杂的相生相克规则，加上大运流年的推演，得出命理判断。
这玩意儿说白了，就是一个以出生时间为输入、以命理描述为输出的规则引擎。每个时间点对应的八字是确定的，规则是确定的，输出本来也应该是确定的。
有没有人写成代码了？有。
最简单的版本，就是把天干地支的查表逻辑写成程序，输入出生年月日时，自动计算八字组合，再根据五行强弱给出基础判断。这类程序满网上都是，生辰八字计算器随手可以搜到一堆。
有没有更进一步，用机器学习来”验证”或者”优化”八字预测的？
有人做过这个方向的尝试。思路大概是收集大量有命理记录的样本，把八字编码成特征向量，然后用分类器来预测某些人生事件。
但这里有一个根本性的问题——你的标注数据是什么，谁来标注，标注是否可靠？
“这个人一生大富大贵”，这句话怎么量化？由谁来判断？历史上的命理案例，记录本来就有幸存者偏差——预测准的被记下来广泛流传，预测不准的悄悄消失了。
所以这类研究的数据质量本身就很成问题，模型训出来了也很难说它学到的是真实规律还是数据噪音。我没有见过这个方向上有什么让人信服的结论。
但作为一个算法练习项目，把八字系统用代码实现一遍，其实还挺有意思的——它考验你对复杂规则系统的建模能力，天干地支的循环结构、五行相生相克的图结构、大运流年的时间序列推演，都是可以用不同数据结构来表达的。真的有人写过，而且写得挺认真的，GitHub 上搜一下能找到。
有一个更硬核的方向：易经和计算机科学的关系
咳咳，这个真的不是玄学，是真实的历史。
莱布尼茨，微积分的发明者之一，在17世纪接触到了《易经》的六十四卦图，据说这件事给了他一些启发——六十四卦对应的正好是 2 的 6 次方，64 个状态，跟二进制的逻辑高度吻合。
这件事的历史真实性有争议，莱布尼茨本人对二进制的研究早于接触易经，所以”易经启发了二进制”这个说法是有点过度演绎的。但阴爻阳爻对应 0 和 1、卦的叠加对应二进制数，这个对应关系本身是确实存在的，不是硬凑的。
六十四卦，每卦六爻，每爻两态——这是一个完整的 6 位二进制空间。你可以把 64 个卦当成 0 到 63 的编码，把爻的变化规则当成某种状态机的转移函数。从这个角度看，《易经》是三千年前的人类，用纯粹的抽象思维，构建了一个结构上等价于 6 位二进制系统的符号体系。
不管他们的目的是什么，这件事本身还挺让人肃然起敬的。果然古人的智慧呀，真的是哈哈哈哈。
说回我的龟甲
后天到货之后，煮啵打算认真研究一下周易筮法的正确流程。
如果你不知道的话——正统的龟甲占卜，是用火灼烧龟甲，看裂纹的走向来判断吉凶。但煮啵不太可能真的烧，一来现代龟甲来源不明，二来宿舍不允许明火。
所以煮啵打算用铜钱卦，就是用乾隆通宝投掷六次，按正反面的组合，起一个六爻卦，然后查卦辞。
本质上，这是一个每次有二分之一概率的随机过程，重复六次，生成一个 6 位的随机数，然后用一套解释系统赋予它意义。
跟我们用随机种子初始化模型参数，然后用 loss 曲线来”解读”模型状态，结构上真的没有本质区别。
（好吧，有一点区别，煮啵的模型煮啵能反向传播，卦煮啵反向传播不了。）
下次跑实验之前煮啵会先起一卦。如果卦象不好，煮啵就推迟跑，顺便再检查一遍数据管道。
反正检查数据管道是永远没错的。（咳咳，并且实在不行，模型效果不好，那就甩锅给数据就行了，哦，不是甩锅，是一定是数据的问题！）