法默牢记着这些经验，又跟另外五个物理学家（其中一个是前混沌社成员）组建了一个新公司。这一回，他们要破解的是所有赌徒的梦想：华尔街。而且，这一回，他们将用上高性能的计算机。他们会把这些计算机装上实验性的非线性动力，以及火箭科学家秘不外传的其它诀窍。他们将从旁思考，让这种技术在没有他们控制的情况下承担尽可能多的责任。他们要创造出一个东西，如果你愿意也可以说，创造出一个有机体来，它能自行完成数百万美元的赌博。他们会让这个有机体……（嗯，请把鼓擂起来）……预测未来。这帮老练的家伙有点虚张声势地挂出了新招牌：预测公司。

预测公司里的这些人领会到，要想在金融市场里挣到大钱，只要能够提前几天预见要发生的事情就足够了。的确，法默和同事们呆过的圣塔菲研究所最近的研究，就解释了“看得远并不意味着看得好”。当你埋首真实世界的复杂性时，少有清晰界定的选择，不完全的信息又蒙蔽了所有的判断，这个时候，要评判过于遥远的选择就达不到预期的目的了。尽管这个结论似乎符合人类的直觉，但是，我们还不清楚为什么它也应该符合计算机和模型世界。人类的大脑很容易分散注意力。但是，假定说，你已经拥有了无限的计算能力，而且专注地执行着预测的任务。那么，为什么看得更深更远还并不是更好呢？

这个问题的简单答案就是：当极小的误差（由有限的信息引起的）持续到非常遥远的未来的时候，将会汇聚成极为严重的误差。即使计算本身是免费的（而它从来就不是免费的），处理这些成指数增长、被误差污染的可能性所需要的代价也是巨大的，而且根本就不值得付出。圣塔菲研究所的研究员、耶鲁的经济学家约翰·吉纳考普劳斯和明尼苏达的教授拉里·格雷曾经用一个国际象棋比赛的计算机程序作为他们的预报工作的试验台。（最好的计算机象棋程序，比如顶级的“深思”程序，能够击败除几个最顶尖的大师之外的所有人类棋手。）

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