黑天鹅

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书名：黑天鹅：如何应对不可预知的未来\n作者：【美】纳西姆·尼古拉斯·塔勒布

具有重大影响力和低发生概率的事件造成悲剧的主要原因是： “对人们进行补偿”所需的时间与 “人们决定不赌这一稀发事件不发生”所需要的时间不一致

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人们总有冲动去赌它不发生，或者同整个系统博弈，因为他们能够获得反映他们年度表现的奖金，而实际上他们只是在制造盈利的假象，这些盈利终有一天会还回去。

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实际上，资本主义的悲剧在于：由于回报的质量从过去数据是无法观察的，所以公司所有者，比如股东，能够搭乘制造回报和盈利假象的经理们的顺风车，但实际上承担着隐藏的风险

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长期资本管理公司，他们使用的是两名被称为“天才”的诺贝尔奖获得者的方法和风险管理技术。但实际上他们不过是运用骗人的钟形曲线一类的数学模型欺骗自己，把它当成了了不起的科学，同时愚弄了整个金融界。历史上最大的一笔交易损失发生在眨眼之间，没有任何预警信号。

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从火鸡的角度，第1001天没有喂食是黑天鹅事件，从屠宰者的角度却不是，因为这不是意料之外的。由此你可以看到，黑天鹅现象是笨人的问题。换句话说，它与你的预期有关。

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一些历史性变迁持续了数十年比如，计算机对社会带来了巨大影响，而它对我们日常生活的渗透过程却没那么明显。有些黑天鹅现象产生于同一方向变化的积累，比如在数年间销售了许多册但从未出现在畅销书榜上的书。

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休谟在世时，主要不是因为今天给他带来声誉的著作而出名，而是因为写了一本关于英国历史的畅销书致富和成名。具有讽刺意味的是，休谟活着时，他的哲学著作“被媒体扼杀了”虽然我们今天给予它们很高的评价，但他当时的成名著作在今天很难找到了。

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在我看来，恩披里克最有意思的地方在于他在实践中少有地把哲学与决策结合起来。他是一个行动者，所以传统学者对他没有什么好评。经验医学的方法依赖于看上去毫无目的的反复尝试，但这成了我关于计划和预测如何让黑天鹅事件为我所用的思想的核心。

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实际上，不读书的学术会导致灾难。

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也许你认为对黑天鹅问题的认识会把我们引入极端怀疑主义，但我认为恰恰相反。我对行动和真正的经验主义感兴趣。所以，本书不是出自古代或中世纪的怀疑主义者之手，也不是出自哲学意义上的怀疑主义者之手，而是出自一个实践者之手，他的主要目的就是避免在重要的事情上成为蠢人。

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我们不是生活在平均斯坦，所以黑天鹅现象要求人们换一种思考方式我们不能把问题藏起来，就只能更深入地挖掘这并不是终极困难，我们甚至还能从中受益

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除非我们的注意力非常集中，否则我们很可能会在无意识中将问题简化，因为我们的思维在我们无意识的情况下习惯这么做。

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我们在日常生活中运用的推理机制不适用于复杂的环境，当一句话的措辞稍做修改时，其语义会发生很大变化。

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有人可能在联考中获得很高的分数，却仍然在某个从城市受歧视区域来的人走进电梯时感到害怕。这种无法自动把知识从一种情况转化为另一种情况，或者从理论转化为实际的状态，是人类本性中令人困扰的特性。让我们称它为行为反应的“领域特殊性”

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“领域特殊性”的意思是：我们的行为反应、思维模式和直觉取决于事物的背景进化心理学家称之为事物或事件的“领域”教室是一种领域，生活也是。我们对一则信息的反应不是根据它的逻辑特性，而是根据它的环境，以及它在我们的社会情绪系统中的位置。

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知识即使是准确的，也不会总产生适当的行为因为我们习惯忘记我们所知道的，或者忘记如何正确对待知识，即使我们是专家读者已经看到了，统计学家习惯把脑子留在教室里，一旦他们来到大街上，就会犯最微小的推断错误

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假设你生活的城市有两家医院，一家大，一家小。某一天，其中一家医院出生的婴儿中60%是男孩。这有可能是哪家医院？许多统计学家在闲谈中的回答都犯了选择大医院的错误而实际上，统计学的基础是大样本更为稳定，对长期平均值的偏离比小样本更小（在这个例子里是每种性别各50%的比例）

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在我做数理专家的日子里，我遇见过数百次忘记自己是统计学家的统计学家犯过这类严重错误。

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我们在推断和行为反应上的领域特殊性表现是双向的：有些问题我们能够在实际应用中理解，却不能在课本中理解有些问题我们更容易从课本中理解，却不能在实际应用中理解人们能够不费力地在社会环境下解决一个问题。但在它以“抽象的逻辑问题形式”出现时，人们却常常不知所措。

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我们习惯在不同的情况下使用不同的“思维机制”或“模块”我们的大脑缺少一台全能中央计算机，对所有可能的情况制定和应用同样的逻辑规则。我们可能在现实中而不是在教室中犯逻辑错误。这种不对称在对癌症的诊断中得到了最好的体现。

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在现有技术状况下，不可能对病人的每一个细胞进行检查来确定它们是否都正常，所以医生通过尽量精确地扫描病人的身体来选取样本，然后对没有检查的部分作出假设。

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在一次常规癌症检查之后医生对我说：“别担心，我们有证据表明你已经痊愈了”这让我大吃一惊。“为什么？”我问回答是：“证据显示没有癌症”“你怎么知道？”我问他回答：“扫描的结果是阴性”他居然到处说自己是医生！

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20世纪60年代的医生认为这些膳食纤维是没有用处的，因为他们没有发现食用这种纤维的必要性，因此导致了一代人的营养不良。最后人们发现，纤维能够延缓糖类在血液中的吸收，还能清扫肠道癌症前期细胞。实际上，正是由于这类简单的推理混淆错误，医学在历史上造成了大量灾难。

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唉，有了工具和傻子，任何东西都是容易找到的。你可以把能证实你的理论的过去的事例当做证据。例如，一名外交官会向你展示他的“成就”，而不是他没能做到的事。数学家会努力让你相信他们的科学对社会有用，方法是指出那些起作用的事例，而不是白费时间的事例，或者更糟的情况。

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即使在检验一项假设时，我们也习惯于寻找证明假设正确的事例。当然，我们很容易找到证据———我们只需要去找，或者让研究者为我们找。我可以为任何事情找到证据，正如富有经验的伦敦出租车司机能够找到拥堵的地方以增加车费一样。

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我们可以通过“负面例子”而不是“正面证据 ”来更接近真相

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一系列的证实性事实未必是证据但有一个例外：我知道什么论点是错的，但不一定知道什么论点是正确的看见白天鹅不能证明黑天鹅不存在。如果我看见一只黑天鹅，我可以确定并非所有天鹅都是白的如果我看见有人杀人，我可以非常肯定他是罪犯。如果我没有看见他杀人，那么我不能肯定他是无辜的

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我们可以通过负面例子而不是正面证据接近真相！对观察到的事实制定通用法则是具有误导性的与传统智慧相反，我们的知识并不能通过一系列证实性的观察结果得到增加，就像火鸡的例子一样但对一些事情我持怀疑态度，对另一些事情我却可以确定

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与传统智慧相反，我们的知识并不能通过一系列证实性的观察结果得到增加，就像火鸡的例子一样但对一些事情我持怀疑态度，对另一些事情我却可以确定。这使得观察结果具有不对称性这种不对称性具有很强的实际性。它告诉我们不必成为彻底的怀疑主义者，只需要成为半怀疑主义者

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实际生活的微妙之处在于，在决策时，你只需要对事情的一个方面感兴趣：如果你需要确定病人是否有癌症，而不是他是否健康，你可以满足于否定性推理，因为它能够向你提供你所需要的确定信息所以，我们能够从数据获得许多信息，但不像我们期望的那样多

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