前些日子和同事開玩笑——萬志君定律。（萬志君是某個同事啦）
如果目前的人工智慧是正確的**方式的話，那麼我的萬志君定律在某一時段就是正確的。
定律背景：it是乙個人口密集型工作，這與公司建設的常規電梯數存在矛盾，而我們恰恰又是居住在最頂層，這使得每天吃飯都需要考慮走樓梯還是等電梯更快。惰性通常讓我們更多的選擇等電梯而不是真正更快吃上飯。根據我多次的觀察發現，名為萬志君的同事和電梯存在著某種關係，因為他開始想快點吃飯了。開始並沒有公開這個發現，我只是默默的驗證，大概一周時間，我終於確認了萬志君定律。
萬志君定律：萬志君不思考乘電梯的直接程度和我們能乘上電梯的概率成正比。
這聽上去或許是乙個玩笑，但它確實解決了我們更快吃飯的問題，在公司再次調整作息時間之前。
那麼下面開始**，這是乙個偶然事件還是乙個特定條件下可行的解決辦法。
對快速就餐中的是否等電梯問題，可以表述成這樣的形式：
存在這樣乙個相對穩定的已有樣本集，是否存在這樣的樣本，該樣本可以動態的反饋選擇走樓梯的意願程度。
通常我們每個人對於等電梯和不等電梯都有乙個很直覺的判斷，每乙個判斷其實質都是參考了多數自己在意的周邊細節然後得出的乙個對應的認識——等/不等。
如果每個人看到的情況基本相同，那麼判斷結果就相當於，每個人對同一組引數進行了不同的加權得出的二元值。
人對自己的經驗有很好的保留，不會輕易調整，也就是說，不出現大的問題，每個人的判斷權重是不會變的。
穩定的權重對於相同的值也是會有相同的判斷，該問題也就相當於討論，是否存在乙個代表分介面的樣本。答案在非一維情況下是否定的。
很幸運，在這個問題上多數人的權重是趨於平行的，這使得問題一維話，短期強意願基本都是單調特徵的。那麼如果一定要找的話，必然存在這樣乙個樣本可以用來分界，乘電梯還是不乘電梯。
此處作乙個廣義萬志君定律猜測：對於特定樣本集，總可以找到特徵維度相當的特徵來表徵該整體趨勢。
感謝萬志君同學對次的存在貢獻。希望能夠進一步推演定律的實際應用。
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