因果问题
大多数人都相信只要一件事物伴随着另一件事物而来，两件事物之间必然存在着一种关联，使得后者伴随前者出现，休谟反驳了这个理论，他指出虽然我们能观察到一件事物随着另一件事物而来，我们并不能观察到任何两件事物之间的关联。
休谟指出，我们对于因果的概念只不过是我们期待一件事物伴随另一件事物而来的想法罢了。“我们无从得知因果之间的关系，只能得知某些事物总是会连结在一起，而这些事物在过去的经验里又是从不曾分开过的。我们并不能看透连结这些事物背后的理性为何，我们只能观察到这些事物的本身，并且发现这些事物总是透过一种经常的连结而被我们在想象中归类。”
我们并没有理由相信一件事物的确造成另一件事物，两件事物在未来也不一定会一直“互相连结我们之所以相信因果关系并非因为因果关系是自然的本质，而是因为我们所养成的心理习惯和人性所造成的。”
头条系的推荐机制
头条系的产品很重要的特点就是它的推荐机制，根据用户过往的浏览记录，进行新信息的分发推送，从而达到精准的信息匹配。
从商业的角度来看确实很成功，公司估值过千亿美元，两大主要产品今日头条、抖音的用户体量都是过亿级别。
推荐机制作为公司的杀手锏，根据用户过往的习惯来进行新信息的推送，例如我看了一些汽车资讯，它就推测我最近可能需要买车或者换车，然后就会发现接下来接收到的所有信息几乎都是跟车有关的，它还可以根据最新的数据，不断地优化推荐信息。
那么它推荐的信息对吗？其实这纯粹是工程师对算法机制的设计，我查看汽车相关的资讯，很可能是听到朋友刚好提起了某事，好奇地去查看了一下，跟我想要买车没有任何关系。
其次，这种机制也是害人不浅，人们耗费了大量的时间在上面。每一次打开App都是自己感兴趣的资讯，视频，很容易沉迷其中，一晃就是几个小时就过去了，大多数情况下的信息，对于接收人来说没有任何帮助。
新版微信公众号的推荐机制
另外一个是微信公众号在手机端的推荐机制。之前是根据公众号的推送信息的时间展示信息，改版后的微信公众号，会对用户的星标的公众号，或者公众号的打开频次，进行展示，未星标，或者打开频次不够的公众号则被默默的折叠掩藏起来了。
一个公众号被打开频次的高低，可能并不代表我对这个特定公众号的喜爱程度，有时候可能是工作的需要查找里面的信息，非工作时间极大的可能就不需要这些信息了，但是机器没法识别这样的需求。
微信原本希望推荐机制能提升用户体验，实际上这种机制对于用户获取新信息造成了极大的不便，既然是自己已经关注过的公众号，偶有还是会查看里面的内容，如果是不喜欢里面推送的内容，可以直接手动取消关注。
两件或多件事情联系在一起，并不代表它们之间存在因果关系，有可能仅仅是时间、空间上的顺序排布而已。
