在国内又到了一年一度开学的时候，紧张而忙碌的一个学期就要开始了。学校教育可以传授知识和培养技能，但是却往往忽略了人生的一个重要的方面：在面临不确定的各种选择时如何做抉择。《圣经》中有上帝按照自己的形象造人的说法，如今人类又按照自己的思维方式造了计算机。由于计算机比人脑的计算能力强很多，所以我们可以利用计算机来对人类的一些构思进行模拟和仿真。除此之外，人类还可以从计算机的算法中总结出一些哲理来指导人类的行为。例如，在2016年出版了一本这方面的书Algorithms to Live By: The computer science of human decisions （遵循的算法：人类决策的计算机科学）。
当我们在不同选择面前做抉择的时候，往往都受到一些条件的制约；例如，有限的时间和有限的资源。与此类似，很多公司也面临着类似的选择，也许其后果会显得更加严峻。很多公司因为决策失误而倒闭，其实在历史上也有很多国家由此而走上了不归路。据传说柏拉图曾经问他的老师苏格拉底，怎么才能找到理想的伴侣。苏格拉底把他带到一片麦田前，告诉他一直往前走，把遇到的那颗最大的麦穗摘下来。柏拉图最终空手而归，因为他一开始总觉得还没遇到那颗最大的麦穗，而走过一半以后却总觉得自己已经错过了那颗最大的麦穗。面对这个难题，计算机算法可以给出了答案：前37%的时间用来探索从而确立一个标准，自此以后一旦遇到达标的麦穗就摘下来。当然，这样做依旧有可能失败，如果那颗最大的麦穗很早就出现的话，但这是最佳的方案了。
在一些相亲节目中候选人被要求公开自己的恋爱经历，现在大多数人都说自己谈过三次恋爱，这已经成为了最理想的状态。如果一个人从来没谈过恋爱，则往往还没有确立自己的择偶标准，即使遇到合适的人也不知道珍惜。如果谈恋爱的次数过多，则说明此人心里有不切实际的择偶标准，下一次的成功率也很低。当然，用如此简单的数学模型来指导生活会有偏颇之处。例如，在谈恋爱的过程中经常出现这种情况：对追求自己的人往往缺乏心动的感觉，而自己追求的人却高不可攀。
随着年龄的增长人们的荷尔蒙水平会下降，所以谈恋爱的热情也会降低，而且自身的魅力也会减弱，这些因素也可以加入到数学模型中。例如，如果第一次谈恋爱就成功，幸福指标被定为100%，以后成功的幸福指标会逐次递减到上一次的90%。为了提高成功率，有些人会采取广种薄收的方式来同时与多个异性交往。如果可以估算出每个候选人最终与自己走入婚姻殿堂的成功率，就可以建立起一个数学模型，有趣的是计算机算法可以证明人类有喜新厌旧的趋势。例如，如果有A和B两位候选人都有50%的成功率，但是A已经交往了几年，而B才认识不久，计算机算法会认为B的吸引力更大。
英国牛津大学的数学家John Gittins对这个问题进行了深入研究，并且列出了在面对不同成功率情况下各种选择的几率，被人们称为Gittins Index。在幸福指标递减的情况下，当人们面对成功率相同的选择时，数据显示时间交往时间越长选择的几率越低。换言之，越熟悉的人越缺乏魅力。例如，以前在中国民间有“童养媳”的传统做法，也就是把家里无力抚养的女儿从小就许配给一个小男孩，并且将其送到男方家里生活，等到了青春期以后再正式结婚。研究发现，这种从小就在一起生活的男女之间往往没有甜蜜的爱情，生育的子女数明显低于社会平均值。因此，如果一个人有从小就认识的异性朋友（红颜或蓝颜知己），彼此之间发展成情侣的可能性极低。这种现象也许来自于人类早期的生活习惯，为了避免近亲结婚，青年人对陌生的异性更感兴趣。
这个模型也可以引申到政治领域，选民对“政治素人”也有所偏爱，在西方被称为“反连任偏见”（anti-incumbent bias）。换言之，选民的心态也有喜新厌旧趋势。例如，在2000年大选中，当了八年副总统的戈尔没有能够入主白宫，赢得大选的反而是国际知识十分匮乏的小布什。其实，近一个世纪以来美国的副总统靠自己竞选来接班的几率一直很低；老布什是一个例外，结果四年以后还是被名不见经传的克林顿所击败。在2008年大选期间，毫无执政经验的奥巴马在党内初选中战胜了在白宫里呆了八年的希拉里，最后在大选中又战胜了政坛宿将麦凯恩。在2016年的大选期间，也是毫无政治经历的特朗普在党内初选中力压群雄，最终在大选中又战胜了意志顽强的希拉里。从这个模型来看，当第一夫人的经历对希拉里来说是一个硬伤。这种思维定势在中国被形象地总结成一句谚语：“远来的和尚会念经”。
人类为什么对未知的情况会充满了正面的想象？这可能与人类在远古时期的经历有关，也就是说，我们是有这种思维定势的先民的后裔。反过来，如果在早期人类就对未知的世界充满了恐惧，那么就不会走出非洲而逐步迁徙到世界各地。在那三个著名的哲学问题中，“从哪里来”决定了“我们是谁”，而这又决定了我们“到哪里去”。
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