她杯中的飲料還有三分之一，而從之前的接觸來看，唐寶娜有一個習慣，在杯中飲料所剩不多的時候，大概率會先把杯子倒到7分滿再喝，除非瓶子里已經沒有飲料了。
從她吃下干鍋兔肉，就抬眼向飲料瓶方向看來的行為，也可以確定向坤的判斷并沒有錯。
接下來她眼中的驚奇和微愣表情的原因，自然就很好推測了。
向坤在腦海里飛速復盤了一下剛剛自己的判斷過程，又將視線投向正在吃飯的三女身上，他忽然意識到，自己可以有很大的成功率預測出她們三人在夾完一筷子菜后，下一次出筷時會夾哪樣菜。
于是他立刻開始默默嘗試：
成功率最高的是楊真兒，五次預測全中。
其次是夏離冰和唐寶娜，都是五中四。
然后他甚至開始嘗試預測她們夾完一次菜后，到下一次夾菜之間，會隔多長時間。
這次準確率下降了很多，但依然十分接近。
他不僅在實時地收集著她們吃飯過程中的各項信息，而且大腦還在飛速的回憶著她們過往的習慣，然后進行總結和比對。
向坤忍不住想，如果他對一個人足夠地了解，對他的背景、經歷、習慣、性格等都非常熟悉，是不是經過反復地嘗試，可以近乎完全地預知到這個人的行為，甚至大部分的想法？并且這個預知的過程，本身也是一個高效率了解這個人的過程，反過幫助繼續增強預知成功率。
呃，這不就是一個很常見的AI機器學習的方法么？
通過各種樣本和數據，進行不斷地運算，然后得出一個可以輸出有效結果的模型。
只不過現在的電腦雖然運算速度上比人腦強，但卻只能處理數據化的信息，對于現實中復雜而多變的海量信息，很多時候并不能有正確的理解和認知。進行結果輸出和判斷的時候，也不如人腦靈活多變。
其實這種預知判斷，在每個人身上都存在。
對身邊經常接觸、比較熟悉的人，哪怕沒有刻意去留意，也會知道他們的很多小習慣，看到這些小習慣出現時，就能下意識的判斷出他們的情緒，一定程度預知他們接下來的行為。
而相比普通人，向坤所能夠觀察和接收到的信息要多得多，同樣一個表情，一般人可能只能注意到五官比較大幅度的變化，但向坤卻可以同時注意和觀察到臉上多個區域不同肌肉細節的變化，甚至這些變化的幅度大小，以及其他心跳、呼吸、氣味上的變化——只要他想要觀察和記憶。
其他人知道某個人是某某職業，某某學校畢業的，得到的也就只是這個信息本身。向坤卻可以將這些信息和其他已知信息相結合，再推導出更多的信息，然后以此進行某些推斷，再在驗證推斷的過程中，進一步獲得更多信息。
不僅僅是人，所有的事物都是這樣，只要你掌握的信息足夠多，就總是能比其他人看得更遠，甚至變相地預知未來！
“向坤，向坤？你發什么呆呢？怎么不吃啊，菜都快涼了！”
唐寶娜的聲音把向坤從短暫的愣神中喚醒。
他心下不由得苦笑，這是又“犯病”了啊，一不小心又腦洞開太大想太多了……
還預知未來……想成為“拉普拉斯之妖”么？
他自然知道，預知未來什么的是不可能的，除非他比宇宙還大。
不過如果把目標限定在特定的人或生物上，那應該能夠在有限的變量范圍內，做到行為上的預知和思想上的解讀，并反過來進行有效影響。
那本來也是他感官能力針對訓練計劃中，第三階段準備進行的事情。