无论是生活难题，还是投资决策，这些看似人类特有的难题其实可以从计算机算法中找到答案。《算法之美》一书把计算机科学的智慧转化为人类生活的策略，引导我们做出明智的选择。本期节目主要讲述的是在不同的种类的先验基础上，哥白尼原则以及其所体现的贝叶斯法则如何引导我们作出正确的预测和判断。
- 如果我们假设我们到达的中间点有精确的时间，那么对于它在未来还可以持续多久的最佳猜测就变得很明显：确切地说就是它已经存在的时间。戈特看到柏林墙时已经建成8 年了，所以他最好的猜测是，它将再存在8 年。这个简单的推理，被戈特称为哥白尼原则，它可以得出一个简单的算法，能为各类事件做出预测判断。
- 贝叶斯法则告诉我们，在基于有限的证据进行预测时，很少有事情是和好的先验一样重要的。我们给贝叶斯法则带来的先验信息越丰富，我们便能从中得到越有用的预测。三个预测法则——相乘、平均和相加适用于日常生活的各个方面。在这种情况下，人们一般都非常善于使用正确的预测法则。而事实证明，人们所做的预测与贝叶斯法则所得出的预测非常接近。
- 当给贝叶斯法则一个无信息先验时，它会一直预测事物的总寿命为目前寿命的两倍。事实上，无信息先验的可能性有很宽泛的尺度，柏林墙可能继续存在几个月或几千年，这个尺度就是幂律分布。对于任何幂律分布，贝叶斯法则表明，一个合适的预测策略就是相乘法则：将迄今观察到的数量乘以一些常数。
- 赌博的特点类似于稳态预期。例如，如果你所等待的轮盘赌注的胜利是呈正态分布的，那么平均法则将适用于此：在一个坏运气后，它会告诉你，你的号码应该会随时中奖，在输了更多次之后会更快出现。相反，如果你等待的胜利呈现幂律分布，那么相乘法则会告诉你胜出盘会一次接着一次出现。然而，当面对无记忆分布时，你就进退两难了。相加法则告诉你，现在赢的机会和一小时前一样，一小时后也如此。
在节目中，你还会听到：
- 贝叶斯法则与哥白尼原则的关系
- 三种先验分布与其预测判断模式
- 小数据与思维是指什么？
