《黑天鹅》核心论术-详细版-如何应对不可预知的未来

内容详细、结构清晰、排列精致。 “黑天鹅”才是社会运行的真正规律，“黑天鹅”才是看待事情的正确方式。 本思维导图详细梳理了纳西姆·尼古拉斯·塔勒布的知名著作《黑天鹅-如何应对不可预知的未来》。内容涵盖了专家推荐、序言、第一部分、第二部分、第三部分，共分为18章。 部分经典内容有：三重迷雾、极端斯坦、平均斯坦、正面黑天鹅、负面黑天鹅、证实谬误、叙述谬误、人性弱点、沉默的证据、过滤性错误、杠铃策略、三种预测谬误、高斯分布（正太分布）、指数分布、幂律分布、分形相似性等等。

《黑天鹅》-核心论述

• 专家推荐
  • （1） 黑天鹅事件
    • 1. 欧洲人观察了上千年，见到的天鹅全部是白天鹅，因此所有人都认为天鹅都是白的。后来欧洲人发现了澳洲，一上岸竟发现有黑天鹅
    • 2. 只看见一次黑天鹅，就足以推翻上千年来千万次观察总结出来的结论
    • 3. 塔勒布用黑天鹅事件特指极其罕见，但一旦发生影响极其巨大、完全颠覆长期历史经验，而事前却根本无法预测的重大事件
  • （2） 应对五原则
    • 1. 不要预测
      • 黑天鹅事件根本无法预测，能预测的就不是意外
      • 对于不可预测的事情，作出错误的预测而采取错误的行动，只会犯下更大的错误
    • 2. 谨慎预测
      • 谨慎地分析极端黑天鹅事件发生的破坏性，并作最充分的预防
    • 3. 危中取机
      • 最大的危机会出现最大的暴跌，也会形成最好的投资良机
    • 4. 保持冗余
      • 储蓄适当的备用金，以防万一遇到极端危机
    • 5. 不要负债
      • 不管多大的财务数据，乘以零都会灰飞烟灭
  • （3） 本书自评
    • 《黑天鹅》在思想史上第一次进行了尝试，向我们提供了一幅因我们无知而受到伤害的图，为知识的脆弱性设定了系统的限制
    • 同时也向我们提供了，不适用于这幅图的确切范畴
• 序言
  • （1） 黑天鹅事件的特点
    • 1. 意外性
      • 它在通常的预期之外，在过去没有任何能够确定它发生的可能性的证据
    • 2. 稀有性
      • 极少发生
    • 3. 极端影响
      • 一旦发生就产生极大影响——历史是由极端黑天鹅事件主导的
    • 4. 事后可解释
      • 人的本性促使我们在事后为它的发生编造理由，并且使它变得可解释和可预测
  • （2） 黑天鹅的逻辑
    • 你不知道的事比你知道的事更有意义
      • 因为许多黑天鹅事件，正是在不可预知的情况下发生和加剧的
      • 如果你的敌人知道你知道，那你知道的就没有意义了
      • 越出乎人们的意料，竞争者就会越少，实施这一想法的企业家就会越成功
      • 人类冒险的回报，与对它的预期呈反相关
  • （3） 虚有其表的专家
    • 1. 不能预测意外事件，就意味着不能预测历史的进程
      • 但我们表现得就好像我们能够预测历史事件，甚至更糟的是，我们以为能够改变历史进程
    • 2. 令人吃惊的不是预测错误之大，而是我们对其毫无意识
      • 在致命性冲突面前，这一点尤为令人担忧：战争是完全不可预测的
    • 3. 这意味着虽然某些专业人士自认为是专家，但其实不然
      • 他们并不比普通大众更了解相关问题，只是更善于阐述而已，甚至只是更善于用复杂的数学模型把你弄晕而已
  • （4） 应对黑天鹅的建议
    • 1. 我们就需要适应黑天鹅的存在（而不是天真地试图预测它们）
    • 2. 如果我们专注于反知识，也就是我们所不知道的，就会有许多事情可做
    • 3. 你可以通过最大限度地、置身于正面的黑天鹅事件的影响下，来享受黑天鹅现象的好
    • 4. 在某些领域，你通常没什么可损失的，却可以从一桩稀有事件中获得巨大回报
    • 5. 发现者和企业家们的策略，应该是少依赖自上而下的计划，而尽可能在机会来临时反复尝试和辨认
  • （5） 学习学习
    • 1. 人性的弱点
      • 过度专注于已知知识
      • 惯于学习精确的东西，而不是从总体上把握
    • 2. 我们不会自然而然地认识到自己不会学习
      • 1||| 我们不学习规律，而是学习事实，而且只学习事实
      • 2||| 我们似乎不太善于认识到我们的超规律（即倾向于不学习规律的规律）
      • 3||| 我们蔑视抽象的东西——疯狂地蔑视
    • 3. 采取务实可见的措施很重要
      • 而不是对知识进行“理论化”的讨论
    • 4. 人类的头脑似乎不是用来思考和内省的
      • 1||| 进行反常规内省和努力思考的祖先，会被老虎吃掉
      • 2||| 而他不爱思考但身体反应迅速的表亲，早已跑开躲了起来
      • 3||| 思考是耗费时间，并且通常耗费大量精力的
      • 4||| 因此之前的生物在1亿多年的时间里，只是不思考的哺乳动物
      • 5||| 而我们使用大脑的历史瞬间，往往都用于外在的问题上
  • （6） 被遗忘的英雄
    • 1. 一些被更为错误地对待的英雄，就是那些我们不知道是英雄的人
      • 他们拯救了我们的生命，帮助我们避免了灾难
      • 但他们没有留下任何线索，人们甚至不知道他们所作的贡献
    • 2. 获得承认是一种很大的鼓舞
      • 1||| 即使那些声称不在乎获得承认，声称劳动和劳动成果是两回事的人，实际上也从被承认中获得了很大的快乐
      • 2||| 所有人都知道预防比治疗更重要，但预防只得到很少的奖赏
      • 3||| 我们只赞美那些在历史书中留下名字的人，而忽略了那些我们的书本没有提到的贡献者
      • 4||| 我们人类不但肤浅（这一点可能还有救），还非常不公平
  • （7） 两种认识世界的方式
    • 1. 第一种排除不正常的现象，只关注正常现象
      • 研究者不理会意外事件，只研究正常案例
    • 2. 第二种为了理解一种现象，首先考虑极端现象
      • 尤其是当有非同寻常的效应积累的时候，比如黑天鹅现象
    • 3. “我”的认知方式
      • 1||| 我对于正常现象不太关注
      • 2||| 如果你想知道一位朋友的脾气、道德水平和优雅程度，你需要在严峻的环境考验下，而不是在玫瑰色的日常生活中观察他
      • 3||| 你能仅仅凭一名罪犯，在日常生活中的所作所为，判断他的危险性吗？
      • 4||| 不考虑疾病和流行病，我们能够理解健康的定义吗？
      • 5||| 实际上，正常的东西经常是不重要的
    • 4. 钟形曲线的智力大骗局
      • 1||| 社会生活中的一切，都是由极少发生但是影响重大的剧变和飞跃产生的
      • 2||| 同时几乎一切关于社会生活的研究都聚焦于“正常”，尤其是采用“钟形曲线”的推论方法，你会什么真相也看不到
      • 3||| 钟形曲线忽略大的离差，无法解释它们，却还要让我们相信不确定性是可以控制的
  • （8） 柏拉图式的愚人
    • 1. 柏拉图化
      • 1||| 我把由于只关注那些纯粹而有明确定义的“形式”，而导致的错误称为柏拉图化
      • 2||| 这些形式包括物体（如三角形）、社会概念（如乌托邦，即根据某种“理性”蓝图建立的社会），还包括国家
      • 3||| 这些美好的形式有一个侧面影响，就是当它们占据你的思想时，你会把它们具体化
      • 4||| 并开始忽视其他那些不那么美好的事物，那些更为混乱和不可捉摸的事物
    • 2. 愚人
      • 1||| 许多事物都被贴上了“未知”、“不可能”、“不确定”的标签，而在我看来却并非如此
      • 2||| 它不是具体和精确的知识，或一个被“愚人化”了的领域，正相反，它表明知识的缺乏（和局限）
      • 3||| 它是知识的反面。要想描述知识的反面，你应该学会避免使用为知识所造的词语
    • 3. 注意
      • 1||| 我并不是说柏拉图式的形式不存在
      • 2||| 模型和结构并不永远是错的，它们只错在一些具体的运用上
      • 3||| 困难在于你不可能事前知道哪里会错（而只能事后知道）
      • 4||| 也不可能知道错误会导致严重后果
      • 5||| 这些模型就像某些可能有效，但同时也可能具有非常严重的副作用的药品
    • 4. 活在教室里
      • 1||| 教室中的人从没有面对过，在不确定性条件下进行决策的真实情况
      • 2||| 意识不到什么是重要的，什么是不重要的，即使他们是关于不确定性问题的学者
      • 3||| 我反对“毫无结果的怀疑主义”，尽管我们对此无可奈何
      • 4||| 我还反对过度理论化的语言问题，它们使现代哲学对“普通大众”而言丝毫不重要
    • 5. 叙述问题
      • 1||| 我们对故事很轻信，以及对概括性描述有危险偏好
      • 2||| 比喻和故事比观点有力多了，它们也更容易被记住且更富有趣味
      • 3||| 如果我要追求我所谓的叙述法则的话，最好的方式就是讲故事
      • 4||| 观点来来去去，故事留驻人心
  • （9） 本书的目的
    • 1. 揭示我们对随机事件的无视，尤其是具有很大差异的随机事件
    • 2. 为什么我们会倾向于本末倒置？（不管是不是科学家，是不是社会精英）
    • 3. 为什么我们看到的总是细枝末节，而不是可能发生的重大事件，即使它们的巨大影响是显而易见的？
    • 4. 为什么读报实际上削弱了你对世界的认识呢（如果你赞同我的观点）？
    • 5. 生活正是一系列重大事件的累积结果
  • （10） 本书的写法
    • 1. 我不依赖于选择性地收集“证实性证据”的野蛮方法
      • 1||| 鉴于我将在第五章阐述的原因，我称这种过度举例为无知的经验主义
      • 2||| 因为为了编造一个故事而不断罗列的逸事，并不构成证据
      • 3||| 任何寻求证实的人都能够找到足够的证据，来欺骗自己以及他身边的人
      • 4||| 黑天鹅思想是以经验现实中随机性的结构为基础的
    • 2. 世界是由极端、未知和非常不可能发生的事物所主导的
      • 1||| 我们却一直把时间花在讨论琐碎的事情上，只关注已知和重复发生的事物
      • 2||| 我们必须把极端事件当做起点，而不是把它当做意外事件置之不理
      • 3||| 即使我们取得了知识上的进步和成长（或者正因为这种进步和成长），未来仍会越来越不可预测
      • 4||| 而人性和社会“科学”合谋起来，向我们隐藏了这一点
  • （11） 本书的结构
    • 1. 第一部分
      • 主要讲述我们如何看待历史和当前事件，以及存在哪些偏差
    • 2. 第二部分
      • 讲述我们对待未来所犯的错误
      • 某些“科学”不为人知的局限
      • 我们对自身预测能力的局限性能够做什么
    • 3. 第三部分
      • 更深入地探讨了极端事件
      • 讲解了钟形曲线（智力大骗局）是如何产生的，
      • 审视一些自然和社会科学中，被置于“复杂”标签下的观点
• 第一部分
  • （1） 自我欺骗的人类
    • 第1章
    • 1. 学习的问题
      • 1||| 你知道得越多，未读的书占据的书架也越多
        • 随着年岁的增长，你会积累越来越多的知识和书
        • 而书架上越来越多的你还没读的书，会让你产生紧迫感
      • 2||| 我们把自己知道的东西太当回事了
        • 我们习惯于把我们的知识，当做私有财产保护和守卫起来
        • 它成为一种能让我们在权势的阶梯上，更进一步的装饰
        • 而黑天鹅现象，来自我们对意外事件发生的可能性的无知
      • 3||| 将观点付诸行动
        • 1||| 显示出把自己的观点付诸行动的能力，并且绝不会因为“冒犯”或打扰其他人而有丝毫妥协，做到这一点有明显的好处
        • 2||| 仅仅在装扮上公然反叛是一回事，而证明有意志把信念付诸行动则是另一回事
        • 3||| 在人们最不希望你那样表现，而你的表现又完全合理的时候，你可以控告某人，或者以暴力对付敌人，只是为了显示你能付诸行动
    • 2. 三重迷雾
      • 1||| 三重迷雾概括
        • a. 假想的理解
          • 在一个超出人们想象之外的复杂/随机的世界，人们都以为自己知道其中正在发生着什么
        • b. 反省的偏差
          • 我们只能在事后评价事物，就像只能从后视镜里看东西
        • c. 价值的高估
          • 对事实性信息价值的高估，以及权威和饱学之士本身的缺陷，尤其是在他们进行分门别类的时候，也就是进行“柏拉图化”的时候
      • 2||| 第一重迷雾
        • a. 我们以为我们生活的这个世界，比它实际上更加可理解、可解释、可预测
        • b. 几乎所有关心事态发展的人，似乎都确信自己明白正在发生什么
        • c. 每一天都发生着完全出乎他们预料的事情，但他们就是认识不到自己没有预测到这些事
        • d. 很多发生过的事情，本来应该被认为是完全不可思议的，但在事情发生之后，看上去却没那么不可思议了
        • e. 这种事后合理性，在表面上降低了事件的稀有性，并使事件看上去可以理解
        • f. 我后来在人们对商业成功和金融市场的理解中，看到了完全一样的假想理解
        • 没人真正知道正在发生什么
      • 3||| 第二重迷雾
        • a. 头脑是一台非常了不起的解释机器，能够从几乎所有事物中分析出道理，能够对各种各样的现象罗列出各种解释，并且通常不能接受某件事不可预测的想法
        • b. 那些战时事件本是不可解释的，但聪明的人们总以为他们能够提供具有说服力的解释，但那是在事后
        • c. 提供解释的人越聪明，其解释越空洞。更令人担忧的是，所有这些解释看上去在前后逻辑上并不矛盾
        • d. 历史记载的不连续，使得历史学家的工作很不容易：对过去最细致的研究也不能让你形成多少历史的思维，而只会让你产生了解历史的错觉
        • e. 历史和社会不是缓慢爬行的，而是在一步步地跳跃。它们从一个断层跃上另一个断层，其间极少有波折
        • f. 而我们（以及历史学家）喜欢相信那些，我们能够预测的小的逐步演变
        • g. 我们只是一台巨大的回头看的机器，人类总爱自欺欺人
        • 历史不会爬行，中会跳跃
      • 4||| 第三重迷雾
        • a. 在预测上，聪明人和掌握大量信息的人，并不比出租车司机更有优势
        • b. 出租车司机知道自己懂得不比别人多，因为他们不是专家
        • c. 但精英思想家们认为他们比别人懂得多
    • 3. 分类产生的问题
      • 1||| 分界对于人类来说是必要的，但如果分界被绝对化，使人们无法修改分界并忽略了不同范畴之间的模糊缓冲地带，这便是一种病态了
      • 2||| 分类总会造成复杂性的降低，这是黑天鹅事件的发生器，也就是我在序言中定义的柏拉图化的表现
      • 3||| 我们对周围世界的任何简化，都可能产生爆炸性后果，因为它不考虑不确定性的来源，它使我们错误地理解世界的构成
    • 4. 不同的独立
      • 1||| 心理上的独立
        • a. 对金钱的态度：“去他妈的钱！”
        • b. 这是一种心理上的缓冲，让你无须成为巨富，但足以让你自由选择一个新的职业，而不必过分担忧经济报酬，同时使你不必委曲求全
        • c. 你不再对某个雇主或就业本身，产生任何理智和情感上的依赖，不再受某个人对你武断而不公平的评价的摆布
      • 2||| 经济上的独立
        • a. 对工作的态度：“为钱而谄媚！”
        • b. 有那么多高收入的人变得更加谄媚，他们越来越依赖他们的客户和雇主，也更加痴迷于赚更多的钱
      • 3||| “我”的作风
        • a. 控制好自己只做最少量但极为密集的工作（而且有趣），只关注最具技术性的方面
        • b. 不参加商业“会议”，避免与西装革履却不读书的“成功者”为伍
        • c. 平均每3年休息一年，弥补自己在科学和哲学方面落下的空白
        • d. 为了慢慢提炼我的思想，我需要成为一个闲人，一个职业冥想者，懒洋洋地坐在咖啡馆，远离办公桌和各种组织，睡到自然醒，贪婪地阅读，而不需对任何人解释什么
        • e. 我需要逐步在我的黑天鹅思想基础上，构建一套完整的思想体系
        • f. 我的自我介绍：“我是一名怀疑经验主义者及闲人，主要事业是对某个思想进行非常深入的思考”，但为了简便起见，我干脆说我是豪华轿车司机
  • （2） 最好（最差）的建议
    • 1. 中庸建议的问题
      • 1||| 大部分建议（比如“要适度而合理”等），与黑天鹅思想背道而驰
      • 2||| 经验本身是无法衡量的，并且从经验的视角来看，“合理性”与中庸的传统定义是不一致的
      • 3||| 真正的经验要尽可能真实地反映现实
      • 4||| 诚实意味着不惧怕特立独行，也不惧怕特立独行的结果
    • 2. 我得到过的最好且最差的建议
      • 1||| 找一份“报酬具有突破性”的职业
      • 2||| 也就是说，报酬不受时间或者付出劳动数量的限制
    • 3. 有些职业的收入是不可能有突破性的
      • 1||| 比如牙医、咨询师和按摩师
      • 2||| 它们受到在既定的时间内，服务的病人或客户的最大数量的限制
      • 3||| 如果你开一家美味的餐厅，你最多只能逐步扩大生意规模（除非连锁经营）
      • 4||| 在这些职业中，不论报酬多高，你的收入总是受到限制的
      • 5||| 你的收入取决于你持续的努力，而不是你的决策质量
      • 6||| 这种工作在很大程度上是可预测的：它会有变化，但不可能达到一天的收入超过余生收入的程度
      • 7||| 也就是说，它不会受到黑天鹅现象的驱使
    • 4. 有些职的收入是有突破性的
      • 1||| 我（错误地）得出一个结论——我把脑力劳动者，也就是以某种交易或工作的形式出售某种智力产品的人，与出售体力劳动的体力劳动者区分开来
      • 2||| 录音师和电影演员：他们会让电影院的音效工程师调好播放器，而不必在每一次播放电影时都出现
      • 3||| 一位作家吸引一名读者与吸引数亿读者，需要花费的努力是一样的
      • 4||| 《哈利·波特》的作者J·K·罗琳，不必在每次有人想读这本书的时候都写一遍。但面包师做不到——他必须为每一位新客户一一烤出面包
      • 5||| 著名作家与面包师、投机者与医生之间的区别，是一种看待行为世界的有用方式
      • 6||| 它把那些不必多劳动就能十倍、百倍增加收入的职业，与那些需要增加劳动和时间的职业区分开来（即有限性职业与无限性职业）
    • 5. 我个人的建议
      • 1||| 我会建议选择一个收入不具有突破性的职业！
      • 2||| 收入具有突破性的职业，只有在你成功的时候对你是有利的
      • 3||| 这样的职业竞争更激烈，导致更大的不平均和不确定性
      • 4||| 在努力和回报之间存在巨大差异，因为少数人获得蛋糕的大部分，其他人可能什么也得不到，而这怪不了别人
      • 5||| 虽然非突破性职业的整块蛋糕，也是不均匀分配的，但只是非常有限的不均
  • （3） 进化是具有突破性的
    • 1. 获得胜利的DNA会自我复制
      • 不论出于运气还是生存优势
      • 1||| 就像畅销书或成功的音乐专辑一样，然后变得盛行
      • 2||| 而其他DNA会消失
      • 3||| 想一下我们人类，与地球上其他生物之间的区别
    • 2. 生活发生巨大转变的时间
      • 1||| 我认为社会生活的巨大转变，不是始于留声机的发明
      • 2||| 而是始于某个凭借伟大而不公平的思想发明字母表的人，这使得我们能够存储并复制信息
      • 3||| 一个凭借更为危险而不公平的理念发明印刷机的人，则加速了这一进程，使文字的跨国界传播成为可能，引发了最终演变为赢家通吃的生态法则
      • 4||| 那么，书籍的传播到底导致了多大的不公呢？
      • 5||| 字母使故事和思想能够被高保真地复制，而且复制的规模没有上限，作者不需花费任何额外的精力，甚至不需要仍然健在
      • 6||| 一位作者的死去对他的职业生涯是一大促进，这意味着那些由于某些原因开始获得注意的人，能够迅速比其他人获得更多的注意，并取代竞争者在书架上的位置
      • 7||| 在游吟诗人和民谣歌手时代，每个人都有自己的观众。你的工作有保障，因为不会有某个远方的竞争者威胁你的领地
      • 8||| 一个讲故事的人和面包师或铜匠一样有自己的市场，而且确信不太可能有谁会从遥远的地方来把他赶出他的领地
      • 9||| 而今天，少数人夺走了几乎一切，剩下的人几乎什么也得不到
  • （4） 美国的创造文化
    • 1. 欧洲对美国人的评价
      • 1||| 每当你听一个猥琐（而沮丧）的欧洲中等知识分子，向你描述他眼中典型的美国人时，他总会使用“没教养”、“没知识”和“不懂数学”这样的词语
      • 2||| 因为和其他人群不同，美国人不擅长解方程式，以及这名中等知识分子称为“高等文化”的东西，如对歌德富有灵感（和重大意义）的意大利之旅的了解，或者对代夫特画派的熟悉
      • 3||| 但发表这种言论的人很可能对iPod着迷、穿牛仔裤、用微软的Word软件在个人电脑上记录自己的“文化”言论，其间不时地使用Google进行搜索
    • 2. 美国真实的样子
      • 1||| 事情就是这样，美国人比这些经常去博物馆而且会解方程式的国家的人们，具有大得多的创造力，他们对自下而上的改良和无序的反复尝试也更为包容
      • 2||| 全球化使美国专门从事创造性活动，产出新的理念、思想及具有突破性的产品，并且通过输出工作机会的方式，逐渐把不那么具有突破性的部分分离出去，让那些喜欢按小时取酬的人去做
      • 3||| 设计一双鞋比真正把它们做出来赚的钱要多得多——耐克、戴尔和波音只需要思考并组织和运用它们的专有技术就能赚钱，发展中国家的转包工厂负责做那些烦琐的制造工作
      • 4||| 而有文化和擅长数学的国家的工程师们，则负责解决那些没有创造性的技术性小问题
      • 5||| 美国经济极大地依赖思维创造，所以美国人即便失去制造业，其生活质量仍能不断提高
  • （5） 平均斯坦与极端斯坦
    • 1. 平均斯坦
      • 1||| 由于理想的平均斯坦，特定事件的单独影响很小，只有群体影响才大
      • 2||| 平均斯坦的最高法则：当你的样本量足够大时，任何个例都不会对整体产生重大影响
      • 3||| 最大的观察值虽然令人吃惊，但对整体而言最终微不足道
    • 2. 极端斯坦
      • 1||| 现在考虑一下体育馆里那1 000人的净资产。把世界上最富有的人加入他们中间，比如微软创始人比尔·盖茨。假设他的净资产接近800亿美元，而其余人大约几百万美元。他的净资产占总资产的多少？99.9%？
      • 2||| 实际上，所有其他人的净资产只不过是他净资产数字的零头而已，或者仅仅是他净资产在过去一秒内的变化值
      • 3||| 在极端斯坦，不平均指个体能够对整体产生不成比例的影响
      • 4||| 如果某个人的体重要达到这样的比例，他需要5000万磅的体重！
      • 5||| 再来看一个例子，比如图书销量。挑选1000名作家，看看他们的作品销量。然后加上J·K·罗琳，她的《哈利·波特》系列的销量已达数亿册。这将使余下的1 000名作家变成侏儒，他们的销量加在一起顶多也就几百万册
    • 3. 物理问题
      • 1||| 体重、身高和卡路里摄入量等物理问题来自平均斯坦
      • 2|||
    • 4. 社会问题
      • 1||| 但财富不是，几乎所有社会问题都来自极端斯坦
      • 2||| 让我们称它们为社会问题，因为它们都是人为的，而不是像腰围之类的物理问题
      • 3||| 社会变量是信息化的，不是物理的，你无法接触它们
      • 4||| 银行账户里的钱是重要的东西，但显然不是物理的。同样，它可以是任何数值，而不需要消耗能量。它只是一个数字！
    • 5. 平均斯坦的影响
      • 1||| 如果一个火星人来到地球，测量这个快乐星球上居民的身高，他只需要测量100个人，就能够对平均身高有很好的了解
      • 2||| 如果你假设自己生活在平均斯坦，你可以坦然接受你的测量结果，前提是你确定这一结果来自平均斯坦
      • 3||| 你还可以坦然接受从数据获得的知识
      • 4||| 其认识论上的结果就是，在平均斯坦的随机现象中，是不可能获得黑天鹅这样的意外的，因此整体由一个观察结果决定
      • 5||| 你从平均斯坦的数据中获得的知识，随着信息供给的增加而迅速增加
    • 6. 极端斯坦的影响
      • 1||| 如果你处理的是极端斯坦的数据，从任何样本求得平均值都是令人困扰的，因为它受某一单个观察值的影响如此之大
      • 2||| 你从极端斯坦数据中获得的知识增加得很慢，而且与数据的增加不成比例，有些数据非常极端，甚至达到未知的程度
  • （6） 两个斯坦的区别
  • （7） 曼德尔布罗特随机现象（灰天鹅）
    • 1. 极端斯坦并不全是黑天鹅现象
    • 2. 有些事件很少发生，很有影响，但某种程度上是可预测的，尤其对那些有准备并且有办法去理解它们的人
    • 3. 它们是黑天鹅的近亲，在某种程度上是可以用科学方法理解的，了解它们的发生频率会降低你的惊奇感：这些事件很少见，却在预测范围内（灰天鹅）
  • （8） 1001天如何避免失败
    • 第4章
    • 1. 火鸡问题
      • 1||| 即便火鸡被连续喂食了1000天，但1001天可能什么也得不到，甚至被杀
      • 2||| 随着喂食次数的增加，火鸡会越来越感到安全，同时危险也在越来越接近
      • 3||| 火鸡并不能通过过去的知识，归纳并预测未来（归纳法在极端斯坦中的问题）
    • 2. 归纳的问题
      • 1||| 某种东西在过去一直起作用，直到它出乎意料地不再起作用
      • 2||| 而我们从过去获得的知识，实际上顶多是无关痛痒或虚假的知识，甚至是危险的误导
      • 3||| 错误地把对过去的一次天真观察，当成某种确定的东西或者代表未来的东西，是我们无法把握黑天鹅现象的唯一原因
      • 4||| 当“保守的”银行家盈利时，他们拿走利益；当他们受伤时，纳税人支付成本
      • 5||| 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
      • 6||| 注意这些事件不一定是瞬间的意外
      • 7||| 看待事物应该以相对而不是绝对的时间尺度衡量
        • 地震持续几分钟，“9·11”恐怖袭击事件持续了几小时，而历史变化和技术发展是可能持续数十年的黑天鹅现象
    • 3. 正面黑天鹅
      • 正面的黑天鹅事件，需要时间来显现它们的影响
    • 4. 负面黑天鹅
      • 负面的黑天鹅事件发生得非常迅速——毁灭比缔造要容易和迅速得多
    • 5. 经验医学
      • 1||| 经验医学的方法，依赖于看上去毫无目的的反复尝试
      • 2||| 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
      • 3||| 其教训是什么？认识到一个问题并不意味着什么，尤其当你有特殊利益以及当你正在运作为你服务的机构的时候
    • 6. 其它问题
      • 1||| 我坚持认为博览群书对我而言非常重要，它表明一个人在思想上是真正具有好奇心的，说明你具有开放的思维并且渴望探寻其他人的思想
      • 2||| 最重要的是，一个博览群书的人对自己的知识是不满意的，这种不满意是避免柏拉图化，避免成为5分钟经理或者过度专业化的无聊学者的绝佳防护墙
      • 3||| 相信黑天鹅问题的重要性，对归纳法的担忧，加上怀疑主义，可以让某些宗教论点更好听
      • 4||| 休谟在哲学领域是极端怀疑主义者，但在日常生活中他抛弃了这些思想，因为他无法运用它们
      • 5||| 我要在这里做截然相反的事：我在对日常生活有影响的事情上保持怀疑主义
      • 6||| 从某个角度讲，我所关心的只是在做决策的时候，不要成为一只火鸡
      • 7||| 黑天鹅现象的问题：把现有信息一般化的困难，或者说从过去、已知和已观察到的东西中学习的困难
      • 8||| 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
      • 9||| 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
  • （9） 黑天鹅事件的五大问题
    • 由下面内容来讲解
    • 1. 证实谬误（内在机制）
      • 我们只关注从已观察到的事物中预先挑选出来的那部分，从它推及未观察到的部分
    • 2. 叙述谬误（内在机制）
      • 我们用那些符合我们对明显模式的偏好的故事来欺骗自己
    • 3. 人性弱点
      • 我们假装黑天鹅现象不存在：人类的本性不习惯黑天鹅现象
    • 4. 沉默的证据（外在机制）
      • 我们所看到的并不一定是全部，而没有看到的部分就“沉默”了
      • 历史把黑天鹅现象隐藏起来，使我们对这些事件发生的概率产生错误的观念：沉默的证据造成的认知扭曲
    • 5. 过滤性错误（外在机制）
      • 我们只关注一些有明确定义的不确定性现象，一些特定的黑天鹅现象（而不关注那些不太容易想到的）
  • （10） 证实谬误
    • 第5章
    • 1. 没有证据表明黑天鹅现象？
      • 1||| 某个人观察了火鸡前1 000天的生活，他会理所当然地对你说，没有证据表明会发生大事，即黑天鹅事件
      • 2||| 但是，你会把这一说法理解为证据表明黑天鹅事件不会发生，尤其在你不仔细考虑的时候
      • 3||| 这两种说法之间的逻辑差距实际上是非常大的，但这种差距在你的思维中看上去却很小，所以二者可以相互替代
      • 4||| 从现在起10天后，即使你还记得第一种说法，你也一定宁愿倾向于第二种说法（不确切的说法），即证据表明没有黑天鹅现象
    • 2. 表达之间的微妙差异
      • 1||| “大部分杀手是野生动物”与“大部分野生动物是杀手”是有区别的
      • 2||| “我从未想说保守主义者通常很愚蠢，我想说的是愚蠢的人通常很保守。”约翰·斯图亚特·米尔（John Stuart Mill）曾抱怨说
      • 3||| 这个问题由来已久：如果你告诉人们成功的秘诀并不总在于技能，他们会以为你在说成功不是靠技能而是靠运气
      • 4||| NED（No Evidence of Disease），意思是没有证据表明存在疾病，但并不存在一个END缩写（Evidence of No Disease），即证明没有疾病的证据。
    • 3. “领域特殊性”
      • 1||| 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”
      • 2||| 教室是一种领域，生活也是
      • 3||| 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
      • 4||| 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
      • 5||| 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，却令人们不知所措
      • 6||| 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
    • 4. 证据存在的问题
      • 1||| 由于一种我称为无知经验主义的思维方式，我们天生习惯于寻找能够证明我们的理论以及我们对世界的理解的例子，这些例子总是很容易找到
      • 2||| 唉，有了工具和傻子，任何东西都是容易找到的
      • 3||| 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
        • 更糟的情况——那些因高雅的数学理论的非经验特性，而给社会造成严重成本浪费的数不清的数学应用事例
      • 4||| 有办法解决这种无知的经验主义。我的意思是，一系列证实性事实未必是证据
      • 5||| 看见白天鹅不能证明黑天鹅不存在
      • 6||| 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
        • 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，我不能肯定他是无辜的
        • 发现一处恶性肿瘤证明你有癌症，但没有发现肿瘤不能让你得出没有癌症的确定结论
    • 5. 察结果具有不对称性
      • 肯定与否定 正确与错误
      • 1||| 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
      • 2||| 我们能够从数据获得许多信息，但不像我们期望的那样多。有时大量信息会变得毫无意义，而少量信息却具有非凡的意义
      • 3||| 1000天并不能证明你是正确的，但1天就能证明你是错误的
      • 4||| 你知道某事是错的比你知道某事是正确的，有更大的信心。并非所有信息都有同等的重要性
      • 5||| 他们把这种易于犯证明错误的倾向称为“证实偏差”
    • 6. “证实”与“证伪”
      • 1||| 波普尔针对这种不对称性提出了一项重大理论，其基础是一种叫做“证伪”的方法（证明某事为错误），旨在区分科学与伪科学
      • 2||| 波普尔引入了猜想和反驳的方法，具体是这样的：提出一个（大胆的）猜想，并开始寻找证明猜想错误的事例。这是除寻找证实性事例之外的另一种方法
      • 3||| 你可以直接检验某个规律，着眼于该规律奏效的事例；也可以间接证明，着眼于它不奏效的地方
      • 4||| 令人不安的事例在确定真相方面有力得多，但我们通常并不知道这一点
    • 7. 对不同信息的处理
      • 1||| 对婴儿行为的研究表明，我们的思维模式使我们对经验进行选择性的一般化
      • 2||| 也就是说，在某些领域进行选择性的归纳学习，而在其他领域保持怀疑态度
      • 3||| 例如，当小孩看到一群人中某个人的照片，并被要求猜出这群人中其他人的特点时，他有能力选择把哪些特点一般化
        • 拿一张过度肥胖的人的照片给一个小孩，告诉他这个人是某个部落的人，让他描述这个部落的其他人，他不会草率地得出这个部落的所有人，都有体重问题的结论
        • 但他可能对肤色做出一般化描述。如果你给他看深色皮肤的人的照片，让他描述与这个人同部落的其他人，他会猜测他们都是深色皮肤
  • （11） 叙述谬误
    • 第6章
    • 1. 理解叙述谬误
      • 1||| 我们喜欢故事，喜欢总结，喜欢简化（也就是减少事情的影响因素）
      • 2||| 叙述谬误指的是我们无法在不编造理由，或者强加一种逻辑关系的情况下，观察一系列事实。对事实的解释会与事实混在一起，使事实变得更容易被记住，更符合道理。这种倾向的坏处在于，它使我们以为对事物有了更好的理解
      • 3||| 叙述行为来自一种根深蒂固的、简化事物复杂性的生物需要，机器人也会有同样的简化过程。信息需要简化
    • 2. 简化的生物性
      • 1||| 在没有主动行为（即“默认”选择）的情况下，人们也会进行理论化
      • 2||| 看到事实（并记住它们）却不作判断并抵制解释，是需要花费很大努力的
      • 3||| 但这种理论化疾病却几乎不受我们控制：它在很大程度上与我们的肌体构成有关，是我们生物性的一部分，所以与它作斗争等于与自己作斗争
    • 3. 事后合理化
      • 略
    • 4. 左脑与右脑
      • 1||| 左脑掌管语言的观点不一定准确，左脑更有可能是掌管模式辨认的区域，它可能只是因为语言有一种模式辨认的特性而掌管语言
      • 2||| 左右脑的区别还在于右脑掌管新奇感，它倾向于看到系列事实（具体事实，或者说看到树），而左脑看到模式，看到格式塔
      • 3||| 随着化学物质多巴胺在大脑中的聚集，大脑的模式辨认能力似乎增强了
      • 4||| 多巴胺还能平复情绪，在大脑中提供一种内部补偿机制（毫不奇怪，在习惯使用右手的人的左脑中，发现的多巴胺比右脑中的多）
      • 5||| 更高的多巴胺聚集量似乎能够降低人的怀疑态度，使他更容易出现模式辨认行为
      • 6||| 注射左旋多巴（一种用于治疗帕金森氏病的药物），似乎能够增强模式辨认行为，降低人们对信念的怀疑
    • 5. 信息处理与提取
      • 1||| 处理和提取信息的困难，大概不在于存储空间受到限制，而在于索引
      • 2||| 由于找到了模式，找到一系列事物的逻辑，你再也不需要记住所有事情。你只需要保存这一模式。而且我们可以看到，模式明显比原始信息简洁得多
      • 3||| 作为灵长类中的人类，我们十分渴求规律，因为我们需要把事物简化，好让它们进入我们的头脑，或者说我们可以将它们挤进自己的头脑
      • 4||| 信息越具有随机性，事物就越复杂，因而越难以概括
      • 5||| 你越概括，让事物越有条理，随机性就越低
      • 6||| 正是我们的简化行为，使我们以为世界的随机性比实际上小。 而黑天鹅现象是我们不去简化的事物
    • 6. 叙述导致的错误
      • 1||| 为了了解叙述的力量，读一读这句话——“国王死了，王后也死了”，同“国王死了，接着王后死于悲伤”比较一下
      • 2||| 叙述能够导致对可能性的错误估计
      • 3||| 我们试图强制性地理解事物的习惯——叙述和寻找因果关系是同一种疾病的征候——谋求降低复杂性
      • 4||| 与寻找因果关系一样，叙述是时间性的，导致人们对时间流逝产生认知。因果关系使时间单向流逝，叙述也是一样
      • 5||| 我们会更容易记住那些符合某种叙述的过去事实，而忽略那些看上去在该叙述中不扮演因果关系角色的部分
      • 6||| 记忆更多是一台自动进行动态更新的机器：你记住的是你最后一次回忆的事件，并且在毫无意识的情况下，每次重新回忆就会改写一次故事
      • 7||| 在我们的扭曲认知之外，还有一个与逻辑本身有关的问题
        • a. 为什么一个人在没有任何线索的情况下，还能够有一套听起来完美而合理、与观察结果相符并符合全部逻辑的观点？
        • b. 两个人对于完全相同的数据，可能有完全不相容的观点。这是否意味着存在众多解释，每种解释都同样完美？
        • c. 当然不是。人们或许有100万种解释，但真正的解释只有一个，不论我们是否能找到它
      • 8||| 逻辑学家W·O·奎因（W. O. Quine）在一个著名论点中指出，对于特定的事实，存在逻辑上一致的多种解释和理论。这一观点警告我们，某件事不显得不合理或许并不足以证明它合理
    • 7. 摆脱犯错的痛苦
      • 1||| 怎么摆脱叙述谬误？通过提出假设和进行检验，也就是我们将在第二部分讨论的进行可检验的预测
      • 2||| 你如何摆脱错误带来的痛苦呢？不要试图刻意不去想它——这几乎一定会带来反作用
      • 3||| 更合适的解决办法是，更多地看到事件不可避免的部分。嗨，事情一定会发生的，老放不下是无济于事的
      • 4||| 如何做到这一点呢？运用叙述
        • 病人每天花15分钟写下白天的烦恼，真的会感觉好得多
        • 你对于没能避免一些事情的自责会减少，责任减轻，因为事情看上去不可避免
    • 8. 无限精确的错误
      • 1||| 同一被捕事件（原因），被同时用来解释另一事件及其相反事件，这显然是错误的，后两件事之间不可能有共同点
      • 2||| 这种情况总在发生：人们提出一个原因，好让你接受一则新闻，同时让事情看上去更具体
      • 3||| 在没有关于你遇到的某个人的其他信息的情况下，你习惯于把国籍和背景当做他的突出特性
      • 4||| 从经验主义的角度讲，性别、社会阶层和职业对人们的行为，比国籍更说明问题
      • 5||| 我们喜欢听故事，而这并没有什么错，只不过我们应该更彻底地审视故事是否严重扭曲了事实
    • 9. 情感与黑天鹅
      • 1||| 案例一
        • A. 美国某处发生大洪水，1 000多人死亡
        • B. 加利福尼亚发生地震，导致大洪水，1 000多人死亡
      • 2||| 案例二
        • A. 乔伊似乎快乐地结婚了，他杀了他的妻子
        • B. 乔伊似乎快乐地结婚了，他为了得到妻子的遗产而杀了她
      • 3||| 第二种信息越多，虽然越生动，看起来好像更有可能发生，但这完全是逻辑错误
      • 4||| 一个人的死亡是悲剧，100万人的死亡只是统计学。统计学默默地存在于我们之间
      • 5||| 我们对于人为的毁灭比自然的毁灭更感到痛苦
      • 6||| 我并不反对通过叙述获得别人的注意。实际上，我们的意识中可能有编造关于我们自己的故事的能力，但是编造性叙述用在错误的场合时会导致致命的结果
    • 10. 对黑天鹅的无知
      • 1||| 关于对黑天鹅现象的认识矛盾，一个问题是：为什么我们的大脑过度担心某些黑天鹅现象，而本书的主题却是我们通常忽视黑天鹅现象？
      • 2||| 答案是有两种稀有事件：
        • 1. 叙述中的黑天鹅现象，即那些现在被人们谈到，并且很可能从电视上听到的黑天鹅现象
        • 2.无人提及的黑天鹅现象，因为它们不符合任何模式，在公共场合谈论它们会让你觉得羞愧，因为它们看上去不合理
      • 3||| 我可以非常肯定地说，第一种黑天鹅现象的发生概率被高估，第二种被严重低估，这是完全符合人的心理的
    • 11. 对概率的高估或低估
      • 1||| 购买保险时，“对可能发生的小损失进行保险的偏好”，却忽视了那些不那么可能发生但影响大得多的损失
      • 2||| 当受试者参加一系列实验时，如果他们在实验中自己发现而不是被告知事件概率，他们会低估小概率结果的概率
      • 3||| 我们从重复中学习，但忽略了从未发生过的事件。不可重复的事件在发生之前是被忽视的，在发生之后则被过度估计（只是一时）
        • 某个黑天鹅事件（比如911事件）之后，人们会预期它将会再发生，而实际上再发生的概率已经降低了
      • 4||| 我们喜欢考虑具体和已知的黑天鹅现象，但实际上随机性的本质在于其抽象性
      • 5||| 受试者很容易猜出，平均斯坦环境下稀有事件的影响。但对于平均斯坦以外的变量，他们的直觉失灵了
      • 6||| 这表明我们实际上不擅长用直觉判断低概率事件的影响，比如一鸣惊人的作者的图书销量。在一次实验中，他们把一个稀有事件的影响低估了33倍
    • 12. 大脑系统1和系统2
      • 1||| “系统1”和“系统2”，或者“经验模式”和“认知模式”
      • 2||| 启发和偏差法
      • 3||| 我们的大部分推理错误来自于，当我们以为自己在使用系统2，而实际上却在使用系统1时
      • 4||| 情绪对危险的反应，比意识对危险的反应早得多
      • 5||| 我要说我们对黑天鹅现象的误解，大部分归因于我们对系统1（叙述）以及情感（包括情绪）的运用，这使我们对事件发生的可能性产生了错误的判断
      • 6||| 在平均斯坦，叙述是有用的，对过去的调查是有意义的
      • 7||| 但在极端斯坦，事情是不会重复发生的，你必须对不易捉摸的过去保持怀疑，避免进行简单和直白的叙述
    • 13. 避免叙述谬误的方法
      • 1||| 避免叙述谬误的办法，就是强调实验而非讲故事，强调体验而非历史，强调客观知识而非理论
        • 我并不禁止自己使用“原因”这个词，但我所讨论的原因要么是大胆的猜测，要么是实验结果，而不是故事
      • 2||| 另一个方法是预测并记录预测的结果
      • 3||| 最后，我们还可能利用叙述，但要用于好的方面
    • 14. 证实谬误与叙述谬误的区别
      • 1||| 在前一章讨论归纳问题时，我们研究了从已知信息中推测出的未观察到的事物，即在我们的信息集以外的事物
      • 2||| 现在，我们讨论已观察到的事物，即在我们的信息集以内的事物，并探讨信息处理过程中的扭曲
    • 15. 章节衔接
      • 1||| 上面已经讨论了忽视黑天鹅现象的两种内在机制：证实谬误和叙述谬误
      • 2||| 接下来的章节将讨论外在机制：我们接收和解释事件信息的方式存在的缺陷，以及我们对信息作出反应的方式存在的缺陷
  • （12） 人性弱点
    • 第7章
    • 1. 情感发挥作用的地方
      • 1||| 我们的直觉是无法作出非线性反应的
      • 2||| 想象原始环境下的生活，过程与结果是紧密相关的。在原始环境下，情感会起作用
      • 3||| 这一点也适用于知识。当我们试图收集关于周围世界的信息时，我们倾向于受生物性的指引，我们的注意力很容易流向情感部分，而不是那些影响力不如情感的部分
      • 4||| 从某种意义上讲，这一指引系统在我们生活环境的演化过程中出了差错，在现在的世界里，重要的东西往往乏味而无情
    • 2. 线性情形
      • 1||| 我们以为，如果两个变量是具有因果关系的，那么对一个变量的稳定投入总会对另一个变量的产出产生影响
      • 2||| 我们的情感功能，是为线性因果关系设计的
      • 3||| 线性情形下，变量之间的关系是明确、清晰而固定的，因此很容易用单个句子表述
      • 4||| 线性关系实际上是例外，我们只在教室和课本里谈论它们，因为它们易于理解
      • 5||| 线性进展是柏拉图化的观点，并不是常规现实
    • 3. 非线性情形
      • 1||| 非线性关系则是不断变化的，或许对其最好的描述就是，它们是无法用公允的方式描述的
      • 2||| 在现实中，我们很少获得令人满意的、线性的正面进展
      • 3||| 你可能花一年思考一个问题，却什么收获也没有。然而，只要你不对这种徒劳无功的状况感到失望而放弃，某种成果就会突然冒出来
    • 4. 黑天鹅等待者
      • 过程比结果更重要
      • 1||| 大部分人从事我称之为“成功集中”的职业，他们把大部分时间，花在等待重大日子到来的那一天，而这一天（通常）永远也不会来
      • 2||| 黑天鹅事件的等待者，经常因为努力而感到或被迫感到羞耻。“你辜负了那些对你有高度期望的人。”
      • 3||| 奖励向少数人集中的问题，不在于使人们得不到奖励，而在于它造成的等级问题、体面的丧失、和靠近底层的羞耻感
      • 4||| 我们最大的财富是别人的尊敬
      • 5||| 即使从经济的角度讲，等待黑天鹅的人也不会是赚大钱的人
        • 研究者托马斯·阿斯特布罗（Thomas Astebro）发现，独立发明获得的回报，远远低于风险资本的回报
        • 你需要对正面黑天鹅现象发生的概率有些视而不见，才能获得创业的成功
        • 风险投资人才是真正赚钱的人
      • 6||| 这实际上对所有成功集中的行业都是事实：
        • 看一看经验记录，你会发现
          • 风险投资人比创业家赚钱
          • 出版商比作者赚钱
          • 艺术经纪人比艺术家赚钱
          • 科学比科学家成功
        • 参与这种赌博的人获得了另一种非物质报酬：希望
    • 5. 人性、幸福和大笔报酬
      • 1||| 你的幸福感更多取决于正面情绪出现的次数，心理学家称之为“积极影响”，而不是某次正面情绪的强度
        • 也就是说，好消息首先是好消息，究竟有多好并不重要
        • 因此，要过快乐的生活，你应该尽可能平均分配这些小的“积极影响”
        • 大量一般的好消息，比一个非常好的消息更令人感到幸福
      • 2||| 从一种狭义的算术角度（我称之为“幸福微积分”），努力获得一次超级成功是没什么好处的。造物主让我们从一系列稳定的、小而频繁的奖励中获得快乐
      • 3||| 我们的不幸感则符合相反的情形。在一个短暂的时期里经历全部痛苦，胜过在很长的时间里分散这些痛苦
      • 4||| 一个人可能只喜欢一本书，最多几本，超过这个数目就是滥读了。把书当成商品的人不可能真正喜欢书，就像交友过多的人对友情的理解是肤浅的一样
    • 6. 我们需要别人
      • 1||| 黑天鹅事件是意外事件，即不被预期发生的重大事件
      • 2||| 但想一想相反的情形：你没想到发生的事，却是你非常希望发生的事（正面黑天鹅）
      • 3||| 黑天鹅现象的一个特点是影响的不对称性，结果要么好，要么坏
      • 4||| 出于许多原因，我们需要别人，但我们对他们的需要远远超过我们的认识，尤其是对尊严和尊重的需要
      • 5||| 实际上，历史上几乎没有人在没有同代人承认的情况下，做出任何了不起的成就，但我们有选择伙伴的自由
      • 6||| 如果你从事一项依赖于黑天鹅事件的职业，加入一个群体是更好的选择
        • 如各种学派
    • 7. 失败与成功的问题
      • 1||| 让我们把世界分为两类：
        • 有的人就像火鸡，面临巨大的灾难却不知情
        • 有的人正好相反，他们等待着让别人大吃一惊的黑天鹅事件的发生
      • 2||| 有些属于极端斯坦的东西是极端危险的，但在事前显现不出这一点，因为它们隐藏和推迟了这些风险，从而使笨人以为自己是“安全”的
      • 3||| 其实，在短期内显得比实际风险更低，正是极端斯坦的一个特点
      • 4||| 人们通常可以接受只有很小成功机会的金融策略，只要成功大到足以弥补一切
      • 5||| 失败是失败之母
        • 尼罗发现，这些小损失进入大脑的情感部分，绕过了更为高级的大脑组织，缓慢地影响他的海马状突起，侵蚀着他的记忆力。海马状突起是掌管记忆的组织，是大脑最敏感的部分，据说也正是这一部分会吸收反复遭到的打击造成的损害
        • 长期压力会对海马状突起造成严重损伤，发生不可逆转的萎缩。与人们的普遍看法相反，那些看上去无害的紧张性刺激并不会使你变得坚强，反而会使你部分丧失自我
        • 暴露在高度信息中侵害了尼罗的生活。假如他只是每周而不是每分钟看一次业绩数字，他就还能在痛苦中撑下去
      • 6||| 成功是成功之母
        • 在你表现得极为礼貌和友好的时候，传递出自信要容易得多。你可以在人们毫无察觉的情况下控制他们
        • 尼罗认识到，商务人士的问题在于，如果你表现得像个失败者，他们就把你当失败者，标准由你自己决定
        • 好与坏没有绝对的标准
        • 关键不在于你对人们说什么，而在于你怎样说
        • 但你必须在他人面前保持低调和超然的冷静
  • （13） 沉默的证据
    • 第8章
    • 1. 偏差
      • 1||| 沉默的证据遍及与历史概念有关的一切，这种偏差延伸到人们对思想胜利的解释
        • a. 对许多职业所需技能的错误认识
        • b. 人们在艺术领域的成功
        • c. 先天与后天培养的争论
        • d. 法庭使用证据的错误
        • e. 对历史“逻辑”的错误认识
        • f. 最严重的是我们对极端事件性质的理解
      • 2||| 我把这种扭曲称为偏差，也就是你所看到的事物与真正存在的事物之间的差异
      • 3||| “偏差”是指一种系统性错误，它导致人们总是对事件的影响作出更为积极、或者更为消极的判断，就像一台总是显示你比实际重几磅或轻几磅的秤，或者一部让你的腰围增大的摄像机
      • 4||| 沉默的证据掩藏了事件的随机性，尤其是黑天鹅类型事件的随机性
    • 2. 偏差的特点
      • 1||| 这种偏差有一种邪恶的特点：在它造成的影响最大时，它隐藏得最好
        • 因为严重受害的样本，很可能已从证据中剔除了
      • 2||| 真正的影响（削弱性的）与观察到的影响（加强性的）之间的差别，产生于两个必需的原因：
        • 1. 样本本身存在强壮程度的差异，也就是多样性
        • 2.实验过程中的不平均，也即多样性。多样性与实验过程中固有的不确定性程度有关
    • 3. 幸存者：运气
      • 1||| 自传的全部意义就在于，武断地把某些品质与事件连成因果关系
      • 2||| 躺在失败者坟墓里的人有如下共同点：勇气、冒险精神、乐观等等，同那些百万富翁一样
      • 3||| 或许具体的技能不同，但真正使两者不同的最主要因素只有一个：运气，只是运气
      • 4||| 对于那些好运的幸存者，人们早已准备好他们成功的原因：
        • “他工作到夜里，前几天我在晚上8点打电话到她办公室。”
        • “他天生很懒，像他那样懒的人，能看清事物的本质。”
      • 5||| 通过一种事后决定论的机制，我们会找到“原因”，实际上是我们需要原因
      • 6||| 我说从事“突破性”行业并不是好主意，因为在这些行业赢家太少
        • 这些行业产出了大量失败者：挨饿的演员比挨饿的会计师多，即使你假设他们的平均收入是一样的
    • 4. 沉默的犯罪
      • 1||| 想想职位保护措施：你注意到有些人的职位是有保障的，你把它归因于社会福利。你没有注意到由此导致有些人找不到工作，因为这种保护降低了职位的公开性
      • 2||| 鼓吹“瞧，我为你做了什么”，比“瞧，我帮你避免了什么”容易得多
      • 3||| 回想一下证实偏差：政府非常擅长告诉你他们做了什么，而不是他们没做什么
      • 4||| 被副作用伤害的病人的律师，会像打狗一样缠着这名医生，而被救的病人或许从此再也看不见踪影
      • 5||| 救活一个人只是统计数字，伤害一个人则是奇闻逸事。统计结果是不可见的，奇闻逸事是显而易见的。同样，黑天鹅事件的风险是不可见的
    • 5. 认识冒险
      • 1||| 对沉默证据的认识偏差，降低了我们对我们在过去招致的风险的认识，尤其是有幸躲过了那些风险的人
        • 你的生命曾遭受严重威胁，但你幸存下来，于是你在事后会低估情况的实际危险性
      • 2||| 我们与那些幸存的卡萨诺瓦有类似的地方，那就是冒险基因，它使我们盲目地承担风险，对结果的多变性毫无意识。我们继承了对不经考虑的冒险的喜爱
      • 3||| 我们冒险通常不是出于自信，而是出于无知和对不确定性的无视！
      • 4||| 我们碰巧幸存下来，并不意味着我们应该继续冒同样的风险
      • 5||| 首先，基于“运气让我们幸存下来”的理由，而把过度乐观主义合理化的错误，来自人性的一个更为严重的错误：
        • 认为我们天生能够理解自然和人性，我们的决策是并且一直是选择的结果。我强烈反对这种说法，其实我们受到了太多直觉的驱使
      • 6||| 其次，比第一点更令人担忧的是：人们一直鼓吹和夸大进化选择
        • 人们越不了解黑天鹅现象产生的随机性，就越相信进化的最优选择。进化理论不考虑沉默的证据。进化是一系列侥幸的成功，有好的，也有不好的。你只看到了好的
    • 6. 人类学偏差
      • 1||| 当你考虑许多冒险的卡萨诺瓦时，一定会有一个幸存者，而且如果你在谈论这个问题，很有可能你就是他
        • 注意“条件”： 你幸存下来，因此能够谈论它
        • 所以我们不能再做天真的概率计算，而不考虑我们存在这一条件本身就限定了，使我们幸存下来的过程只能是特定的过程
      • 2||| 假设历史情境要么很凄凉（即不利），要么很温馨（即有利）。凄凉的情境导致灭绝
        • 显然，如果我在写这些文字，一定是因为历史为我提供了温馨的情境，使我幸存下来
      • 3||| 不要根据获胜的赌徒的优势情况计算概率，而要根据所有一开始进入赌局的人计算
        • 如果你知道全部赌徒的数量，你几乎可以肯定其中一个，将仅任运气赢得巨额资金（但无法预先知道是哪一个）
        • 从全部赌徒的参照观点看，这不是什么了不起的事
        • 但从胜者（不考虑输者，这是关键）的参照观点看，一连串胜利似乎太超常了，不可能仅用运气解释
        • 注意，“历史”只是一系列时间上的数字。数字可以代表财富、健康、重量——任何事
    • 7. 警惕因果关系
      • 1||| 我们必须接受我们所熟悉的“原因”的模糊性，不管这让我们感到多么不可靠（去掉因果关系的假象也让我们感到不可靠）
      • 2||| 我再次强调，我们是寻找原因的动物，习惯于认为一切事情都有确定的原因，并且把最明显的那一个当做最终解释
      • 3||| 但实际上可能并没有可见的原因，相反，很多情况下什么也没有，甚至没有任何可供选择的原因。沉默的证据掩盖了这一事实
      • 4||| 我认为教育系统的最大问题在于，强迫学生把原因从相关问题中分离出来，让他们对不作判断和说“我不知道”感到羞耻
      • 5||| 请注意，我并不是说因果关系不存在。我要说的只是因果关系没那么简单。请对“所以”保持怀疑态度，并小心对待它，尤其在你怀疑存在沉默的证据时
      • 6||| 证实偏差、叙述谬误、沉默的证据，它们有时导致总体高估（比如文学成功），有时导致低估（比如历史稳定性和人类物种的稳定性）
      • 7||| 我们天生肤浅，只注意我们看到的东西，不注意没给我们留下生动印象的东西
      • 8||| 我们向沉默的证据发动了双重战争。潜意识的推理机制（确实存在这样的机制），忽视沉默的证据，即使我们知道需要考虑它
      • 9||| 不进入视线则不进入大脑：我们对抽象的东西怀有天性上的甚至行动上的蔑视。 我们在下一章会进一步讨论这个问题
  • （14） 过滤性错误
    • 第9章
    • 1. 肥托尼与约翰博士
      • 1|||
      • 2||| 约翰博士完全在条条框框里面思考——别人给他的条条框框，肥托尼则几乎完全在条条框框以外思考
      • 3||| 你有没有奇怪过，为什么那么多在校成绩好的人最后一事无成？而那些学业落后的人却在赚大钱、买钻石，甚至获得某个真正学科（比如医学）的诺贝尔奖？
        • 这有些或许是出于运气，但学校知识的简化与反启蒙特性，阻碍了人们对现实生活的理解
      • 4||| 我们会非常深入地探讨，肥托尼与约翰博士的答案之间的差别
        • 这大概是我所知道的，关于两类不同的知识（柏拉图式的知识与非柏拉图式的知识）之间最令人头痛的问题
        • 约翰博士这样的人在平均斯坦之外会导致黑天鹅现象，因为他们的思维是封闭的
        • 但这个问题非常普遍，它所造成的最危险的假象我称为游戏谬误——我们在现实生活中面临的不确定性，与我们在考试和游戏中遇到的简化情况之间，几乎没有相同之处
    • 2. 风险与概率
      • 1||| 我的观点是，赌博是被简化和驯养的不确定性
        • 在赌场里，我们知道规则，能够计算概率，之后我们会看到，我们在这里遇到的不确定性是温和的，属于平均斯坦
        • 我要提出的观点是：赌场是我所知道的概率已知、且符合高斯分布（即钟形曲线）、几乎可计算的、人类的唯一冒险场所
        • 你不能指望赌场付给你高于赌资几百万倍的奖金，或者突然在你身上改变规则
      • 2||| 两种风险
        • 奈特风险（可以计算的）
        • 奈特不确定性（无法计算的）
      • 3||| 所谓“可计算的”风险，在现实生活中基本上是不存在的！它们是实验室里的玩意儿！
      • 4||| 就算概率与数学有关，我们对现实也只能进行很少的数学化，这一事实并不以钟形曲线代表的温和随机性为前提，而是以突破性的疯狂随机性为前提
      • 5||| 在游戏中，用概率论能成功地计算概率。并且，正如我们倾向于低估运气在生活中的作用，我们还倾向于高估它在概率游戏中的作用
      • 6||| 结论： 一项简单的计算显示，这些黑天鹅事件，也就是我刚刚概括的非常规情况的美元价值，对常规情况的美元价值的比率是将近1 000∶1。赌场把数亿美元花在赌博理论和高科技监视系统上，但风险却来自他们的考虑范围以外
  • （15） 第一部分总结
    • 1. 美化的东西和柏拉图式的简化东西，天生容易被看见
      • 这是知识问题的简单延伸，只不过我们看不到的那一面容易被人们忽视而已。这也是沉默的证据问题
      • 它解释了我们看不见黑天鹅现象的原因：我们为已经发生的事担忧，而不是为那些可能发生却实际上没有发生的事
      • 它解释了我们进行柏拉图化的原因：我们喜欢已知的模式和有条理的知识，达到了对现实视而不见的地步
      • 它解释了为什么我们在归纳问题上犯错：为什么我们要证实，为什么那些在学校“学习”优秀的人，容易上游戏谬误的圈套
    • 2. 我们最喜欢的，是故事
      • 我们喜欢可触摸的东西、被证实的东西、显而易见的东西、真实的东西、可见的东西、具体的东西、已知的东西、已观察到的东西、生动的东西、视觉性的东西、有社会特点的东西、被灌输的东西、富有情感的东西、突出的东西、典型的东西、打动人心的东西、富有戏剧性的东西、传奇的东西、美化的东西、官方的东西、学术性的空话、虚有其表的高斯派经济学家、数学废话、华而不实的东西、法兰西学院、哈佛商学院、诺贝尔奖、黑西服白衬衣加领带、令人激动的演讲和耀眼的东西。
    • 3. 我通过赌场，揭示了人们柏拉图式的盲目有另一个表现形式：注意力只向某些事物集中
• 第二部分
  • （1） 预测之耻辱
    • 第10章
    • 1. 认知自大
      • 1||| 自大
        • a. 我们已经看到我们多么擅长事后叙述，编造故事，使自己相信我们理解了历史
        • b. 对许多人而言，知识的强大作用在于制造自信，而不是提高能力
        • c. 另一个问题是：人们只关注（不重要的）常规事物，喜欢把事物柏拉图化，从而只按照一定的条条框框预测未来
        • d. 认知自大，即我们面对知识局限性的自大。确实，我们的知识在增长，但它受到自信增长的威胁，它增长了我们的知识，同时也增加了疑惑、无知和自负
        • e. 认知自大有双重影响：
          • 高估自己的知识
          • 低估不确定性（也就是低估未知事物的范围）
      • 2||| 低估
        • a. 人类长期以来，始终低估未来偏离我们最初看到的过程的水平。一个明显的例子就是离婚
        • b. 这种错误估计还有更微妙的地方。实际上，意外不只是被低估，还被错误估计，而两个方向的错误估计都有可能发生
        • c. 事件概率越小，人们的认知自大越严重
        • d. 猜测（我不知道但别人可能知道的事情），与预测（还没有发生的事情）是同一回事
    • 2. 信息对知识有害
      • 1||| 在一项预测实验中，分数取决于人们的职业，而不是知识
      • 2||| 你提供的信息越多，他们就会形成越多假设，他们的结论就越糟糕。他们看到了更多的随机噪点并将其当成了信息
      • 3||| 问题是，我们的思维是有惯性的：一旦形成一个观点，我们就很难改变，所以情况对那些推迟形成观点的人更有利
      • 4||| 有两个机制在起作用
        • 证实偏差
        • 信念坚持偏差，即坚持不改变已有观点
      • 5||| 请记住，我们把思想当做财产，所以很难舍弃它们
      • 6||| 人们对于经验现实的细节知识了解越多，看到的噪点（奇闻逸事）就越多，也越可能把它们错当成真实信息
        • 请记住我们是受情感影响的
        • 每小时收听广播新闻比阅读周刊要糟糕得多，因为较长的时间间隔能够过滤掉一些信息
      • 7||| 信息的增加并没有增加预测的准确性，只不过他们对预测的信心极大地提高了
        • 信息被证明是有害的
        • 我一生中大部分时间都在“越多越好”这样的庸俗观念中挣扎
        • 有时候“多”是好事，但并非总是如此
        • 知识的危害性，在我们对所谓专家的研究中能够显露出来
    • 3. 虚有其表的专家
      • 1||| 我会分别讨论如下两种情况：
        • 温和的情况，拥有（某种）能力的情况下的自大
        • 严重的情况，没有能力（虚有其表）的情况下还自大
      • 2||| 对于有些行业，你懂的比专家还多，但你却为他们的观点付钱，而不是他们付钱请你听他们胡说。这是哪些行业呢？
        • 你愿意让某报纸的科学记者，还是有执照的脑外科医生为你做脑部手术？
        • 你愿意听某个“著名”学院（比如沃顿商学院）毕业的金融博士，还是某报纸的商业版作家对经济作出预测？
      • 3||| 如果你要证明没有专家，那么你需要找到一个专家无用的领域。你也可以以同样的逻辑证明相反的观点
      • 4||| 认识这一点的另一个角度，就是看到变化的事物，通常易于受黑天鹅事件的影响
      • 5||| 专家就是一群习惯“筛选”的思维狭隘的人。在筛选不导致错误的情况下，因为黑天鹅事件的影响很小，专家会表现不错
    • 4. 专家与非专家领域
      • 1|||
      • 2||| 注意“技术”和“知识”的区别
        • 技术通常有专家；知识通常没专家
      • 3||| 注意“不变”和“变化”的区别
        • 不变的事物似乎会有专家；因变化而需要知识的事物通常是没有专家的
        • 也就是说，与未来有关，并且其研究是基于不可重复的过去的行业，则通常没有专家
      • 4||| 注意“物理”和“社会”的区别（非物理）
        • 物理属于通常是有专家的；社会属于通常是没专家的
        • 在存在古老传统的领域，比如掠夺，我们非常善于通过衡量力量对比预测结果。人类和黑猩猩能够立即感知对立的双方哪边处于上风，对是否发动袭击抢夺物资和配偶，作出成本收益分析。
        • 另一方面，与偷袭不同，大规模战争不属于人类天性，我们是新手，所以我们经常错误估计它们的持续时间，而高估我们的相对实力
      • 5||| 简单的测试
        • a. 把这些明星经济学家，与一个假想的出租车司机作比较
        • b. 假想一个对比对象，他把最近公布的数字当做对未来的最佳预测，而他本人什么也不知道
        • c. 接下来你只需要把明星经济学家的错误率，与假想的对比对象作比较
        • d. 问题在于，当你被各种故事弄得晕头转向时，你会忘记作这个测试的必要性
    • 5. 重大事件出人意料
      • 1||| 失败的预测
        • 它产生的原因主要在于我们生活在极端斯坦，而非平均斯坦
        • 我们的预测者可能更善于预测常规事物，而不是非常规事物，这就是他们预测失败的原因
        • 重要的不是你预测正确的频率，而是你的累积错误有多大
      • 2||| 专家的错误率是估计水平的很多倍
        • 他的研究揭示了一个专家问题：一个人拥有博士学位或学士学位是没有区别的
        • 发表文章众多的教授，相对于记者没有任何优势
        • 泰洛克发现的唯一正常的事实，就是名望对预测的消极影响：拥有高度名望的人，比没有名望的人预测得更糟糕
      • 3||| 犯不对称的错误
        • 把眼光局限于狭窄的范围和既定教条的做法，正是数学在社会问题上失败的原因
        • 模型是正确的，但游戏不是人们预期中的那一个
        • 人类在对随机事件的认识上，容易犯不对称的错误
        • 这种不对称性的另一个结果是，以为自己不同于那些没有这种不对称性思维的人
      • 4||| 买房与漂泊不定
        • 想一想有多少家庭对未来进行筛选性假设，他们把自己锁在牢固的房产中，以为会在那里生活一辈子，而不知道人们过稳定生活的记录很糟糕
        • 他们难道没有看见那些衣冠楚楚的房地产经纪人，开着漂亮的德国轿车到处转吗？
        • 我们是极为漂泊不定的，比我们计划的不稳定得多，而且不得不如此
        • 想一想有多少突然失去工作的人料到了这一点，即使只提前几天
        • 或者想一想有多少瘾君子，在一开始是打算长期吸毒的
      • 5||| 将预测者分为两类：刺猬与狐狸
        • 在伊索寓言中，刺猬只知道一件事情，而狐狸知道许多事情，生活中需要这两类人
        • 许多预测错误来自刺猬，它们在观念上只倾向于一个低概率而影响巨大的事件，从而落入叙述谬误的陷阱，被一个可能的结果蒙蔽，而无法想象别的结果
        • 我并不是在建议所有人都成为刺猬，而是希望人们成为思想开放的狐狸
    • 6. 复杂的公式、模型、方程
      • 1||| 计量经济学是一种，把经济学理论与统计方法相结合的学科
      • 2||| 计量经济学家罗伯特·恩格尔是一位具有魅力的绅士，他发明了一种非常复杂的统计方法，取名GARCH，并因此获得诺贝尔奖
      • 3||| 没人测试过它对现实生活是否有效。更为简单朴素的方法比它有效得多，但无法带你去斯德哥尔摩领奖
      • 4||| 在几乎一切领域，复杂方法对现实都不适用
    • 7. 人性、组织、前景
      • 1||| 现在我们要讨论人性中的另一个特点：计划者会犯一种系统性错误，它是人性与世界或组织结构复杂性混合作用的结果
        • 为了生存，各种组织需要使自己和别人看上去有“前景”
      • 2||| 意外对计划产生单边影响。意外几乎总是产生一个方向的结果：更高的成本和更长的完成时间
        • 想一想建筑商、论文作者和承包商的历史记录
      • 3||| 我们太过专注于相关任务内部的失误，而不考虑外部不确定性，即“未知的未知”，或者说那些我们没有读过的书的内容
      • 4||| 还存在一种愚人效应，它产生于我们在思维上对模型外风险的忽视，或者说只专注于我们所知道的。我们从一个模型内部观察世界
    • 8. 锚定与参照点
      • 1||| 存在一种经典的思维机制，叫做锚定
        • 通过设想一个具体数字，你降低了对不确定性的不安，然后你“向它下锚”，就像在真空中抓紧一个物体
        • 这种锚定机制，是不确定性心理学的鼻祖丹尼·卡尼曼和阿莫斯·特沃斯基，在早期对启发式思维和认知偏差的研究中发现的
      • 2||| 我们无法在没有参照点的情况下思考
        • 我们在头脑中形成参照点，比如销售预测，然后开始基于它构造信念
        • 因为把一个观点与一个参照点进行比较，比在绝对的环境下对它进行评价，所需的思维努力更小
      • 3||| 不为预测的情形附加可能的错误率
        • 公司和政府的预测还存在一个显而易见的错误：他们不为预测的情形附加可能的错误率
        • 即使不存在黑天鹅现象，这种遗漏也是错误的
    • 9. 预测显示出三种谬误
      • 不考虑错误率的预测
      • 1||| 第一种谬误：可变性问题
        • a. 第一个错误在于太看重预测，而不关心它的准确性
        • b. 但对于计划的目的而言，预测的准确性比预测本身重要得多
        • c. 我们的决定更多依赖于结果的可能范围，而不是预计的最终数字
        • d. 错误率比预测本身更显著
      • 2||| 第二种谬误：时效性问题
        • a. 在于没有考虑随着预测期限的加长，预测效力会降低
        • b. 我们没有认识到，近期未来和远期未来之间的差别
        • c. 官僚主义者的预测更多是为了释放压力，而不是作决策
      • 3||| 第三种谬误：变量性问题
        • a. 这或许是最严重的，它在于对被预测变量随机性的错误认识
        • b. 由于黑天鹅现象，这些变量可能会出现，比所预测的乐观得多或悲观得多的结果
        • c. 我们在平均斯坦一般不会犯错误，但在极端斯坦会犯严重的错误
        • d. 在制定政策时估计范围的下限（最糟情况）才是重要的，最糟情况比预测本身重要得多
        • e. 我从来不作展望，也从来不作专业预测，但至少我知道我无法预测，并且一少部分人把这当做一种优点
  • （2） 怎样寻找鸟粪
    • 第11章
    • 1. 偶然的产物
      • 1||| 发现的经典模式是这样的：你寻找你知道的东西（比如到达印度的新方法），结果发现了一个你不知道的东西（美洲）
      • 2||| 现在的一切几乎都是偶然的产物
        • 如伟哥的发现
      • 3||| 寻找证据的人没有找到，最终被称为发现者的人却并不是寻找证据的人
      • 4||| 当预测由我们作出时，我们会忘记事物的不可预测性。这就是为什么人们在阅读本章和类似观点时会完全同意，但当他们思考未来时，却会忘记谨慎
      • 5||| 当新技术出现时，我们要么总体低估，要么严重高估它的重要性
        • 哥白尼、达尔文、华莱士
      • 6||| 工具带来意外发现，而意外发现又带来其他的意外发现
      • 7||| 知识不是来自那些为了证实理论而设计的工具，而是相反
        • 计算机不是为了帮助我们发展新的、可视的、几何式的数学而发明的，而是为了别的目的
          • 它碰巧帮我们发现了，没人主动想要发现的数学课题
          • 也不是为了让你与西伯利亚的朋友聊天而发明的，但它却引起了这种遥远关系的发展
          • 互联网帮助我的思想超越了记者，但这却不是计算机军方设计者的初衷
        • 改变退休男人精神面貌和社会习惯的伟哥，本来是用于治疗高血压的药品，而另一种降压药则成了促进头发生长的药物
      • 8||| 获得最大运气的最好方法，就是不断研究，不断寻找
    • 2. 迭代预期法则
      • 1||| 迭代预期法则，我在这里概括它的较强形式：如果我预期将在未来某时间预见到某件事，那么我实际上现在就已经预见到了那件事
      • 2||| 假如你能够预言车轮的发明，你已经知道车轮的模样，因此你已经知道如何制造车轮，所以你已经可以造车轮了
      • 3||| 这一迭代认知法则还有一个较弱形式：为了理解未来并预测它，你需要考虑这段未来本身包含的因素。如果你知道未来将有什么发现，那么你已经发现了
      • 4||| “证明方法存在”这一信息，本身就是解决问题的一部分
      • 5||| 在我们能够预见未来发明的那一天，我们的生活中就已经充斥着那些被发明的东西了
      • 6||| 我的观点是：预测要求我们知道将在未来发现的技术。但认识到这一点几乎会自动地让我们立即开始开发这些技术。因此，我们不知道我们将知道什么
      • 7||| 人类在技术认知上的不对称吗？我们看到别人的缺点，而看不到自己的
    • 3. 混沌理论（彭加莱）
      • 1||| 彭加莱是第一位了解，并解释我们的方程具有局限性的伟大数学家。他引入了非线性特征的概念，提出小的事件可以导致严重后果的思想，即混沌理论
      • 2||| 彭加莱的理论很简单：在预测未来的过程中，你所模型化的过程需要越来越精确，因为你的错误率会迅速上升
        • 而仅仅达到近似的精确是不行的，因为你的预测会突然失效，最终需要对过去进行无穷精确的解释
      • 3||| 彭加莱以“三体问题”演示这一点
        • 如果在一个类似太阳系的系统中只有两颗行星，并且没有其他因素影响它们的运行，你将能够毫不费力地预测它们的运行
        • 但在两颗行星之间再加入第三个天体，比如一颗小小的彗星
        • 最初第三个天体不会导致行星运行偏离轨道，对它没有影响
        • 然后，随着时间的推移，它对另两个天体的影响可能是爆炸性的。这个微小天体的位置将最终决定这两个庞大行星的命运
      • 4||| 预测困难的急剧增加，来自对这个系统稍稍增加的复杂性
        • 不过，我们的世界比这个三体问题复杂得多，它包含了无数的事物。我们面对的是所谓的动态系统，而世界淋漓尽致地体现了动态系统的特点
    • 4. 预测弹子球试验
      • 1||| 预测弹子球在球桌上的运动轨迹的简单试验来演示
      • 2||| 预测一枚弹子球在球桌上的运动需要关于整个宇宙运行的知识，小到每一个原子
      • 3||| 请注意，弹子球的故事假设了一个直白而简单的世界，它甚至没有考虑随时可能出现的疯狂的社会因素。弹子球自身没有思维。我们的例子没有考虑相对论和量子力学的影响，也没有考虑所谓的“不确定性原则”
    • 5. 预测存在根本局限
      • 1||| 面对复杂的局面，人们预测未来的能力不是降低了，而是存在根本的局限性
        • 彭加莱指出，我们只能处理定性的事物，能够讨论系统的某些特点，而无法计算
        • 你能够严谨地思考，但不能使用数字
        • 彭加莱甚至为此创造了一个领域——原位分析，现在属于拓扑学
        • 预测比人们通常以为的复杂得多，而人们必须懂得数学才能理解这一点。接受这一点则既需要知识又需要勇气
      • 2||| 哈耶克认为，真正的预测是由一个系统有机地完成的，而不是通过指令完成的
        • 一个单独的机构，比如核心计划者，不可能集合全部知识，许多重要信息会被漏掉
        • 但社会作为一个整体，能够把这些信息都包含在运行中，能够在框架以外思维
      • 3||| 公司生存下来不是因为它们作出了良好的预测，而是运气好而已
      • 4||| 公司频繁地破产，从而把它们的财富转入我们的口袋，达到补贴我们消费的效果
        • 破产的公司越多，对我们越有利
        • 政府是更为严肃的机构，我们必须确保我们不为它的愚蠢买单
        • 作为个人，我们应该热爱自由市场，因为其中的参与者可以想多无能就多无能
    • 6. “理论化”的问题
      • 1||| 实际情况是，先有了语言，语法只是某些无事可做的人整理成书的东西
      • 2||| 奥地利学派的思想家们，把我们无法写下来而且应该避免总结的知识，称为“默许知识”或“隐含知识”
        • 他们把“技术”与“知识”区分开来，后者更不易为人们掌握，也更易被愚化
      • 3||| 柏拉图化是自上而下的、程式化的、封闭思维的、自我服务的、商品化的
      • 4||| 非柏拉图化是自下而上的、开放思维的、怀疑的、经验的
      • 5||| 经验主义者在不依赖推理的情况下实践“医学艺术”，他们喜欢通过猜测，从意外观察中学习，反复实验，直到找到有效的治疗方法。他们把理论化降至最低
      • 6||| 理论化知识的问题在于，在学术派别与知识本身的利益之间可能存在差异
        • 所以终我一生也不可能明白，为什么今天的自由主义者不再追求终身教职
        • 我们看到公司可以破产，但政府屹立不倒
        • 不过，虽然政府屹立不倒，公务员却可以被降级，国会议员可以在选举中下台
        • 在学术界，终身教职是永久性的，即知识行业有永久性“所有者”
        • 简而言之，自大者是约束的产物，而不是自由和缺乏系统的产物
      • 7||| 我不是第一个提出“最优化”阻碍了社会科学的人，它把社会科学从一个思考和沉思的学科，降低为一种“精确的科学”
      • 8||| 不确定条件下的理性行为模型，不仅是不准确的，而且是对现实的错误描述
      • 9||| 托尔斯泰说过，所有幸福的家庭都是一样的，而不幸的家庭各有各的不幸
      • 10||| 如果人们作出前后不一致的选择和决策，“经济最优化”的核心就崩塌了。你不可能制造出“一般理论”，而没有一般理论你就不可能预测
      • 11||| 你必须学会在没有一般理论的情况下生活，看在柏拉图的分上！
      • 12||| 如果你知道一个物理系统的各种可能情况，你就能够在理论上（而不是在实际上）预测它在未来的行为，但这只涉及没有生命的客体
      • 13||| 当涉及社会领域时，我们的预测就会面临巨大的障碍。在预测中考虑人类是另一回事，如果你把他们当做活的生物并且拥有自由意志的话
      • 14||| 假如你相信自由意志，你就不可能真正相信社会科学和经济预测。你不可能预测人们会怎样行动
    • 7. 归纳之谜
      • 1||| 相同的过去的数据既可以证明一个理论，又可以同时证明完全相反的理论！
        • 如果你明天还活着，这可能意味着你更可能长生不老，或者你更接近死亡。两个结论依赖于完全相同的数据
        • 如果你是一只被喂养了很长时间的火鸡，你可以要么天真地以为喂食证明你是安全的，或者聪明地知道它证明了你最后成为晚餐的危险
        • 一个熟人过去对我的殷勤，可能表明他真的喜欢我，并且他关心我是否愉快，也可能表明他企图有一天抢走我的饭碗
      • 2||| 归纳之谜：
        • 我们画出一条直线，只是因为我们手边有一把直尺
        • 一个数字在过去1 000天都在增长，使你更相信它会继续增长
        • 但如果你头脑中有非线性模型，它可能意味着数字会在第1 001天下降
      • 3||| 归纳之谜是叙述谬误的另一个版本——对于你所看到的东西存在无穷种“解释”
        • 戈德曼的归纳之谜的重要之处在于：如果不存在对所看到事物的唯一“一般化”解释，无法对未知进行唯一的推断，那么你该怎么做？
        • 显然，回答是你应该使用“正常思维”，但你的正常思维对于某些极端斯坦的变量来说，可能发展得不太好
      • 4||| 读者有权怀疑：为什么我们还要计划呢？
        • 有人计划是为了赚钱，有人是因为这是“他们的工作”
        • 但我们也会在没有这类动机的时候自发地这么做，为什么？
        • 答案与人类的本性有关。计划可能来自使我们成为人类的东西，比如意识
    • 8. 大脑是预想机器
      • 1||| 大脑最强大的功能是什么？
        • a. 正是提出对未来的猜想，并进行反事实思考的功能
        • b. 比如，“假如我一拳打在他的鼻子上，他就会立即还击我一拳，或者打电话给他在纽约的律师”
        • c. 这样做的一个好处是，能够让我们的猜想替我们去死
        • d. 被正确使用并且仅停留在大脑内部时，这种预测能力使我们不必马上作出第一顺序的自然选择，不像那些原始的生物一样在死亡面前非常脆弱，只能等待基因库得到最佳自然选择，从而提高自身的生存能力
        • e. 从某种意义上讲，预测使我们能够欺骗进化：作为一系列预测和反事实的情景，进化正在我们的头脑中发生
      • 2||| 丹尼特认为，大脑是“预想机器”，思维和意识是人类的新兴特性，对我们的加速发展大有必要
      • 3||| 我们为什么要听专家发表言论和预测？
        • 一种可能的解释是社会需要专业化，尤其是知识的分工
        • 你不会在遇到重大健康问题时，立即去读医学院，咨询一个已经读过医学院的人会更省事（显然也更安全）
  • （3） 认知斯坦（一个梦）
    • 第12章）
    • 1. 认知斯坦
      • 1||| 什么是认知斯坦
        • 认知自大程度越低的人，不一定缺乏自信，只是他对自己的知识持怀疑态度
        • 我将这种人称为“认知者”，将念念不忘人类认知错误的境界，称为认知斯坦
      • 2||| 乌托邦
        • 每个人都有心目中的乌托邦。对许多人而言，它意味着平等、公平、没有压迫、不用工作
        • 对我而言，乌托邦就是认知斯坦，一个所有人都是认知者的社会，一个认知者能够当选的社会。它将是一个以承认无知而不是承认有知为基础的社会
      • 3||| 人们不可能通过承认自己会犯错来显示权威
        • a. 很简单，人们需要被知识蒙蔽
        • b. 我们天生就要追随那些有能力把人聚在一起的领导者，因为身处集体当中的优势能够战胜孤军奋战的劣势
        • c. 绑在一起走向错误的方向，比独自走向正确的方向更有利
        • d. 那些追随武断的白痴而不是内省的智者的人，把他们的一些基因传给了我们
        • e. 这在一种社会病态中表现明显：精神变态者能够吸引追随者
      • 4||| 请注意黑天鹅现象在下面表现出来的不对称性
        • 我相信，对于某些事你会非常确信，也应该如此
        • 你对“证伪”比对“证实”更有信心
        • 黑天鹅事件的不对称性，使你对“什么是错的”有信心，而不是对“什么是对的”有信心
      • 5||| 你能够把未来想象为与过去“相似”的唯一办法，就是假设未来是过去的精确计划，因此是可预测的
        • a. 如果你确切地知道你什么时候出生，你也能确切地知道你何时死去
        • b. 未来存在随机性，而不是你所认知的过去的确定延伸，这是我们的思维所不能把握的
        • c. 随机性对我们而言太模糊了，无法作为一种事物类型存在
        • d. 在过去与未来之间存在不对称性，这太神秘了，我们无法自然而然地理解
        • e. 过去和过去的过去之间的关系，并不能反映出过去和未来的关系
      • 6||| 我们把无法动态思考、以未来观察者的角度自我定位的状态，称为“未来盲性”。
    • 2. 预测与幸福感
      • 1||| 我们既高估了愉快事件，也高估了不愉快事件
        • a. 心理学家针对愉快事件和不愉快事件，都进行了这种错误预测的研究。我们对这两类未来事件的影响都高估了
        • b. 我们似乎处于一种强迫自己这样做的两难境地中。这种两难境地被丹尼·卡尼曼称为“预期效用”，被丹·吉尔伯特（Dan Gilbert）称为“幸福感预测”
        • c. 并不是我们愿意错误预测未来的幸福度，而是我们没有从过去的经验中进行归纳性学习
        • d. 在预测未来的幸福状态时，我们没能从过去的错误中学习，这证明了我们的思维障碍和扭曲
        • e. 我们在总体上高估了不幸事件的影响持续的时间
        • f. 更可能的情况是，你将能适应任何事情，正如你面对过去的不幸时所做的那样
      • 2||| 这种错误预测可能存在一种目的：刺激我们采取重要的行为（比如购买新车或努力致富），防止我们冒不必要的风险
        • a. 这是一个更为一般化的问题的一部分：人类喜欢不时地自我欺骗
        • b. 根据特里弗斯的自欺理论，这会使我们以更有利的方式走向未来
        • c. 但自欺在其自然领域之外，不是一种值得期待的特点
        • d. 它防止我们冒不必要的风险，但我们在第六章看到，它无法为我们阻挡现代风险的洪流
      • 3||| 我们的问题不仅在于我们不知道未来，还在于我们不知道过去
    • 3. 想象实验
      • 1||| 任务1（融化的冰块）：想象一块冰以及它在接下来的两个小时里会怎样融化，同时和你的朋友打扑克牌。努力想象冰化成一小摊水的样子
      • 2||| 任务2（水是从哪里来的）：假设地上有一小摊水。现在努力用思维的眼睛，重现形成这摊水的冰块的样子。请注意，这摊水不一定来自冰块
      • 3||| 第一个方向，是从冰块到一摊水，称为正向过程
      • 4||| 第二个方向，即反向过程，复杂得多
      • 5||| 第二个任务更难
      • 6||| 正向过程通常存在于物理学和工程学中，反向过程通常存在于不可重复、不可实验的历史过程中
      • 7||| 反向是非线性的
        • 新德里的一只蝴蝶扇动翅膀，可能是导致北卡罗来纳州一场飓风的确切原因，即使飓风两年后才会发生
        • 然而，对于一场在北卡罗来纳州观察到的飓风，你是否能够找出准确原因值得怀疑：有数十亿小事可能导致它的发生，比如在延巴克图扇动翅膀的蝴蝶，或者在澳大利亚打喷嚏的野狗
    • 4. 历史只是故事
      • 1||| 随机性最终只是反知识。世界隐藏在迷雾中，而表象在愚弄我们
      • 2||| 即使历史是由某个“世界方程式”生成的非随机序列，只要人类没有求出这个方程的能力，它就应该被认为是随机的，并且不被冠以“确定性混沌”的名字
      • 3||| 对你是否喜欢一个作者的终极检验，就是你是否重读他的书
      • 4||| 历史能使我们陶醉地以为了解了过去，满足了我们讲故事的愿望（确实），只不过是非常有害的故事
        • 人们应该极为谨慎地学习
        • 如果没有谨慎的态度，历史显然不是一个理论化和得出一般知识的地方，也不会对未来有所帮助
        • 我们能从历史中得到负面认知，这一点是无价的，但同时我们也得到了太多知识的假象
  • （4） 不会预测怎么办
    • 第13章
    • 1. 建议很廉价
      • 1||| 我不认为那种向别人提建议的“哲学”，能帮我们解决这个问题，我不认为传授知识很容易，我也不会要求人们战战兢兢地刻意不作判断
      • 2||| 为什么？因为我们必须把人类当成人类。我们不能教人们不作判断，判断蕴涵在我们看待事物的方式当中
      • 3||| 亚里士多德以来的哲学家告诉我们，我们是沉思的动物，能够通过推理学习
      • 4||| 我们确实思考了，但我们更多是在进行事后叙述，给自己理解的假象，也为过去的行为找一个借口
    • 2. 在正确的地方犯傻
      • 1||| 对小问题的建议就是：保持人性！
        • 在你自己的问题中，接受人类存在认知自大这一事实，不要为此羞愧
        • 不要试图总是不作判断，生活中离不开观点
        • 不要试图避免预测，是的，在批判了预测之后，我不要求你不再犯傻，但要在正确的地方犯傻
      • 2||| 你应该避免的是对大范围的有害预测的依赖，仅此而已
        • 避免那些可能损害你的未来的大主题：在小事上当傻瓜，而不是在大事上
        • 不要听经济预测者或社会科学预测者的话（他们只是演员），但要作你自己的预测
        • 尽一切努力，确定下一次野餐的情况，但不要相信政府对2040年社会保障情况的预测
      • 3||| 学会根据观点可能造成的损害，而不是好听的程度来辨别它们
      • 4||| 做好准备
        • 假如你抛弃完全准确地预测未来的想法，你有很多事情可以做，只要你记住预测的局限性
        • 知道你无法预测，并不意味着你不能从未来的不可预测性中获益
    • 3. 正面意外（好的黑天鹅）
      • 1||| “正面意外”，是这些经验主义者进行医学发现的核心方法
        • 比如高血压药品的积极副作用，导致伟哥的发现
        • 同样的方法也适用于生活：把生活中美好的偶遇最大化
      • 2||| 承认小的失败是生活的必需
        • 我的同事马克·斯匹茨纳戈尔，懂得人类对失败有精神上的障碍，“你必须爱上失败”是他的座右铭
        • 我立即适应了美国的原因，就在于美国文化鼓励失败，而不像欧洲和亚洲文化把失败视为耻辱和尴尬
      • 3||| 波动性很小的策略蕴藏着巨大风险
        • 人们经常耻于遭受失败，所以他们采用的策略波动性很小，但蕴藏着遭受巨大损失的风险，就像在压路机前捡硬币
        • 日本文化对随机性有一种病态的适应，却又无法理解坏结果可能来自坏运气，所以失败能够严重损害一个人的声誉
        • 人们讨厌波动性，因此采用可能招致重大失败的策略，导致有些人在惨败后自杀
      • 4||| 这种在波动性与风险之间的权衡，会出现在看似稳定的职业选择中
        • a. 比如截至20世纪90年代的IBM的职位，一旦被解雇，这些员工就面临彻底的迷茫：他们再也做不了别的事了
        • b. 同样的道理适用于受保护行业
        • c. 另一方面，咨询师的收入随着客户收入的起伏而增减，但他们挨饿的风险更低，因为他们的技能能满足人们的需要——随风起伏却不沉没
        • d. 同样，看上去不具波动性的国家，比如叙利亚或沙特阿拉伯，比意大利面临更大的骚乱风险，因为后者自第二次世界大战以来一直处于政治动荡的状态中
        • e. 我由金融业的情况懂得这一问题，“保守的”银行家坐在一堆炸药上自欺欺人，因为他们的业务看上去乏味又缺乏波动性
    • 4. 杠铃策略（重点）
      • 1||| 杠铃策略
        • 1. 你的策略应该极度保守或极度冒险，而不是一般保守或一般冒险
          • 不要把钱投入“中等风险”的投资，而应该把一定比例的钱，比如85%~90%，投入极为安全的投资工具，比如国债，总之投入你能找到的最安全的投资工具
          • 余下的10%~15%投入极具投机性的赌博中，用尽可能多的财务杠杆（比如期权），最好是类似风险资本的投资组合
        • 2. 像戈德曼这样成功的人，如何想出在不能预测的情况下应该怎么办？答案就是把普通的商业逻辑反过来
          • 他知道不可能预测单个事件，但他非常清楚，不可预测的事件（比如电影一炮走红）会对他产生极为有利的影响
          • 所以我的第二个建议更具进攻性：你可以利用预测问题和认知自大！
          • 实际上，我怀疑最成功的企业，就是那些懂得接受事物的内在不可预测性，并利用它的企业
        • 3. 你不是承担中等风险，而是一边承担高风险，一边不承担风险
          • 二者的平均值是中等风险，但能使你从黑天鹅事件中获益
      • 2||| 重要的技巧
        • 1. 区分正面意外和负面意外
          • 学会区分在不具可预测性时， 从事哪些事会对我们极为有利，从事哪些事有害
          • 既有正面黑天鹅现象，又有负面黑天鹅现象
        • 2. 不要寻找精确和局部的东西
          • 1||| 简而言之，不要狭隘
          • 2||| 机会青睐有准备的人，不要在每天早上寻找某种特定的东西，而要努力工作，并让意外进入你的生活
          • 3||| 正如另一位伟大的思想家优吉·贝拉所说：“假如你不知道往何处去，请一定小心，因为你可能到不了那里。”
          • 4||| 同样，不要试图准确地预测黑天鹅事件，这很可能使你更容易受到那些、你没有预测到的结果的影响
          • 5||| 把精力放在作准备而不是预测上
          • 6||| 请记住，达到无限警惕的状态是不可能的
        • 3. 抓住一切机会，或者任何像机会的东西
          • 1||| 机会很少，比你想象的少得多
          • 2||| 请记住，正面黑天鹅现象有一个前提：你必须把自己置于它的影响之下
          • 3||| 许多人在好运降临时，并没有意识到它的降临
          • 4||| 如果一个大出版商（大艺术品经纪商、电影制片人、走运的银行家或大思想家），向你发出邀请，你一定要取消自己原来的全部计划：这扇门可能永远不会再为你开启
          • 5||| 我有时震惊于很少有人认识到，这些机会不是长在树上的
          • 6||| 尽可能多地收集免费的非彩票（那些收入是无上限的），一旦它们开始赚钱，不要扔掉它们。努力工作，不是做无聊的工作，而是搜寻这些机会，并尽可能扩大它们对你的影响
          • 7||| 互联网使城市生活变得无价，因为你增加了美妙偶遇的可能性，奇缘有可能降临在你身上
            • 在互联网时代，住在郊区的人们也能与外界有不错的交流，但他们会失去这种正面不确定性的来源
            • 外交家非常明白这一点：鸡尾酒会上的随意聊天，通常能够导致大的突破，而不是枯燥的通信或电话谈话。去参加聚会吧！
            • 如果你是科学家，你可能会听到启发新研究的谈论
            • 如果你是孤芳自赏者，那么让你的同事去参加聚会
        • 4. 当心政府的精确计划
          • 1||| 第十章讨论过，我们可以让政府预测，但不要把他们的话太当回事
          • 2||| 请记住，这些公仆的利益在于生存和自保，而不是接近真理。这并不意味着政府是无用的，只是你需要对它们的副作用保持警惕
          • 3||| 例如，银行业的监管者受到专家问题的严重影响，经常姑息不计后果（但隐蔽）的冒险
          • 4||| 安迪·马歇尔和安迪·梅斯曾问我，私人部门是否能更好地预测。唉，不能
          • 5||| 再回想一下在投资组合中，隐藏着爆炸性风险的银行
          • 6||| 在稀有事件这样的问题上，相信公司的判断不是一个好主意，因为那些管理人员的业绩在短期内是无法观察的，他们会操纵系统，显示出好的业绩，从而拿走年终奖
          • 7||| 资本主义的唯一致命弱点在于，如果让公司竞争，有时候最受负面黑天鹅现象影响的公司，看上去却是最可能生存下来的
          • 8||| 市场不擅长预测战争。任何人都不擅长预测任何事。很遗憾
        • 5.“有些人，假如他们本来不知道某件事，你是不可能告诉他们的。”伟大的不确定性哲学家优吉·贝拉曾说
          • 不要浪费时间与预测者、证券分析师、经济学家和社会学家争论，除非是拿他们取笑。你很容易拿他们开玩笑，而且许多人很容易发怒
          • 哀叹事物的不可预测性是没用的：人们会继续愚蠢地预测，尤其当他们靠这个赚钱的时候，你也不可能结束这种制度化的骗局
          • 假如你不得不注意某项预测的话，记住，它的准确性会随着时间的延伸急剧下降
      • 3||| 正面黑天鹅
        • 1. 有正面黑天鹅行业
          • 1||| 电影业
          • 2||| 出版业
            • 图书、唱片
          • 3||| 科学研究
            • 专利
          • 4||| 风险投资
          • 5||| 网络课程
        • 2. 正面黑天鹅的利处
          • 1||| 在这些行业，你可以用小的损失换取大的收益。不利面很小，而且很容易控制。
          • 2||| 你每出一本书可能的损失很小，而出于某些完全没有预料到的原因，任何一本书都有可能一鸣惊人
          • 3||| 是风险资本家，而不是那些“人云亦云”的投资者，通过投资于某家投机性公司，再将股份卖给缺乏想象力的投资者，成为黑天鹅事件的受益者
          • 4||| 要从正面黑天鹅事件中获益，你不需要对不确定性有任何精确的理解
          • 5||| 在你只有非常有限的损失的时候，你必须尽可能主动出击，大胆投机，甚至“失去理智”
        • 3. 不要缩小有利面
          • 1||| 当然，出版商的风险在于为书出价过高，从而使有利面非常有限，而不利面非常庞大（假如你为一本书支付1000万美元版税，那么它成不了畅销书才是黑天鹅。）
          • 2||| 同样，虽然技术蕴涵着巨大的收益，但花钱买泡沫故事，就像人们在网络泡沫中那样，也会缩小有利面，扩大不利面
          • 3||| 这与“杠铃”策略是吻合的，在将正面黑天鹅事件的影响最大化的同时，保持对负面黑天鹅事件的警惕
    • 5. 不对称性
      • 1||| 所有这些建议有一个共同点：不对称性
        • 请把你自己放入一个好结果，比坏结果大得多的条件下
        • 实际上，不对称结果是本书的核心思想：我永远不可能知道未知，因为从定义上讲，它是未知的
        • 但是，我总是可以猜测它会怎样影响我，并且我应该基于这一点做出自己的决策
      • 2||| 布莱斯·帕斯卡的赌注
        • 他的观点如下
          • 我不知道上帝是否存在
          • 但我知道，如果他存在，我做无神论者就会损失很大
          • 而假如他不存在，做无神论者也得不到好处
          • 所以我应该相信上帝
        • 帕斯卡的论断有严重缺陷
          • 只有相当天真的人，才会相信上帝不会因假信仰惩罚我们
          • 当然，除非你冒天下之大不韪，认为上帝是天真的
          • 据说，罗素曾说上帝需要创造出傻瓜，才能让帕斯卡的论断生效
        • 但帕斯卡的赌注背后的思想，在神学之外有十分重要的用途、
          • 1||| 它颠覆了整个知识的概念，消除了理解稀有事件的可能性的必要（我们对于这一问题的知识有根本上的局限性）
          • 2||| 相反，我们可以只关注某个事件发生带给我们的好处
          • 3||| 稀有事件的概率是不可计算的
          • 4||| 确定一个事件对我们的影响却容易得多（事件越稀有，可能性越模糊）。我们能清楚地知道某个事件的影响，即使我们不知道它发生的可能性
          • 5||| 我不知道地震的可能性，但我能想象地震对旧金山会造成怎样的影响
          • 6||| 做决策时，你只需要了解事件的影响（这是你能知道的），不需要了解事件的可能性（这是你不可能知道的），这一思想就是不确定性的核心思想
          • 7||| 我生活的大部分都以它为基础。 你可以根据这一思想建立一整套决策理论。你只需要减轻事件的影响
          • 8||| 如我所说，如果我的投资组合受到市场崩盘的影响，而市场崩盘的可能性是不可计算的，我能做的就只有购买保险，或者退出，把我不愿意发生损失的那部分金额投入风险较小的证券
      • 3||| 最终推动我们的是历史，而我们却一直以为我们自己才是推动力
  • （5） 第二部分总结
    • 为什么我们无法理解正在发生什么
      • 1||| 认知自大，以及随之而来的未来盲目性
      • 2||| 柏拉图式的分类概念，或者说人们如何被简化愚弄，尤其当他们在一个不存在专家的学科里获得了学位时
      • 3||| 错误的推理方法，尤其是不考虑黑天鹅现象的平均斯坦方法
• 第三部分
  • （1） 斯坦回转
    • 第14章
    • 1. 世界是不公平的
      • 1||| 经济学家舍温·罗森
        • a. 根据罗森的观点，不平均来自一种竞赛效应：某个稍稍“优秀”一点的人，能够轻易赢得整块蛋糕，使其他人什么也得不到
        • b. 罗森没有提到运气的作用，问题就在于“更优秀”的观点，即认为技能是成功的核心因素
        • c. 随机事件或者意外事件也可以解释成功，并且成为赢家通吃结果的原动力
        • d. 一个人可能完全因为随机的原因而稍稍领先于其他人，由于我们喜欢互相模仿，会蜂拥而上地模仿他。一个相互传染的世界被严重低估了！
      • 2||| 马太效应
        • a. 马太效应，也就是劫贫济富效应
        • b. 富人容易变得更富，名人容易变得更有名
        • c. 在社会学中，马太效应有一个不那么文学化的名字：“累积优势”
        • d. 这一理论很容易运用于公司、商人、演员、作家和任何从过去的成果中获益的人
      • 3||| 偏好依附
        • 偏好依附理论的应用无处不在：它能解释为什么城市规模属于极端斯坦，为什么词汇表中只有少数单词被集中使用，为什么菌群的大小会有巨大差异
      • 4||| 幂律分布
        • 幂律，更早时被韦尔弗雷多·帕累托注意到，他发现收入分配符合这一法则。后来，尤勒提出了一个简单模型，揭示了幂律是如何产生的
        • 他的观点如下：假设物种以某种固定的速度一分为二，于是会产生新的物种。某一物种越庞大，它就会越来越庞大，如同马太效应一样。但请注意：在尤勒的模型中，物种不会灭绝
      • 5||| 齐普夫定律
        • 当然，它并不是一条定律
        • 它是另一种解释不平均的方式
        • 他描述的机制如下：你使用一个单词越多，那么你再次使用它就越容易，所以你会根据单词在你的个人词典中的使用频率，来使用单词
      • 6||| 思想与传染性
        • a. 有些思想是具有传染性的，有些不是
        • b. 有些形式的迷信会传播，有些不会
        • c. 有些宗教信仰会占据统治地位，有些不会
        • d. 觅母（memes），也就是以人体为媒介传播并互相竞争的思想，并不真的像基因一样
        • e. 思想会传播，是因为作为媒介的自私人类对它们感兴趣，并且喜欢在复制过程中将它们扭曲
        • f. 所以具有传染性的思想，一定是那些我们准备要相信的，甚至是天生要相信的。一种思想要获得传播，就必须与我们的本性相符（营销中应满足人性）
    • 2. 没有人是安全的
      • 1||| 成功者不断坠落
        • a. 虽然默顿的思想涵盖了运气，但它忽略了随机性
        • b. 在所有这些模型中，胜者一直是胜者，失败者可能一直是失败者
        • c. 但胜者可能被某个凭空冒出来的人取代，没有人是安全的
        • d. 有一些关于无辜的个人，与能够吞下整个世界的强大公司作斗争的理论
        • e. 任何渴望知识的人都被灌输了这些理论，那就是强大的会越来越强大，从而加剧系统的不公平性
        • f. 但人们只要看一看周围，就会发现这些大公司像苍蝇一样不断坠落
        • g. 1957年美国最大的500家公司中，只有74家在40年后仍然位列标准普尔500强
      • 2||| 运气比智慧更公平
        • a. 当人们谈论随机性时，他们通常只看到自己的运气。其实，其他人的运气也非常重要
          • 另一家公司可能由于一项突破性的新产品而走运，从而取代了目前的胜者
          • 运气是大均衡器，因为几乎所有人都能从中受益
          • 如果只保护大公司，就会把潜在的新来者扼杀在摇篮中
        • b. 一切都是暂时的
          • 运气缔造和毁灭了迦太基，运气缔造和毁灭了罗马
        • c. 运气甚至比智慧更公平
          • 如果人们严格根据能力获得报酬，有可能仍然不公平，因为人们无法选择自己的能力
          • 随机性能够对社会进行重新洗牌，把那些大人物拉下马
      • 3||| 长尾理论
        • a. 在极端斯坦，没人是安全的。反过来也一样：没人受到完全失败的威胁
        • b. 我们现在的环境，允许小人物在成功的希望前等待时机——活着就有希望
        • c. 长尾使拥有某种技术专长的人，能够获得小的稳定的受众群
        • d. 长尾意味着小人物加在一起，能够控制文化和商业的一个不小的部分，而这得益于在互联网环境下，得以存在的小环境和附属专业
        • e. 但奇怪的是，它也可能意味着大量不公平：大量小人物和极少数超级巨人，一起代表世界文化的一部分，一些小人物偶尔崛起打败胜者
        • f. 这就是“双尾”：小人物构成的大尾 + 大人物构成的小尾
        • g. 长尾将有助于促进认知多样化
          • 佩吉研究了认知多样化对人们解决问题方式的影响，展示了观点和方法的多样化对反复尝试的促进，它就像一种进化
          • 我们可以推翻陈规，摆脱柏拉图化的单一方式，最终自下而上、抛弃理论的经验主义者将占据主导
        • h. 长尾是极端斯坦的副产品，它在某种程度上减少了不公平
        • i. 世界对小人物而言没有变得更不公平，但对大人物而言变得极为不公平
        • j. 没有谁的地位是牢固不破的，小人物非常具有颠覆性
      • 4||| 天真的全球化
        • 全球化发生了，但并不是只带来了好处
          • a. 它还导致全球在互相牵制状态下的脆弱性，同时降低了波动性并制造稳定的假象
          • b. 换句话说，它创造了毁灭性的黑天鹅事件
          • c. 我们此前从未面临全球性崩塌的威胁
          • d. 金融机构合并为更少的超大机构。几乎所有银行都联为一体。金融生态正膨胀为由近亲繁殖的、官僚主义的巨型银行主导的生态——一损俱损
          • e. 银行业集中的加剧似乎有减少金融危机的作用，但会使金融危机更具全球性，给我们带来非常严重的打击
        • 我们将面临更少但更严重的危机
          • 事件越稀有，我们越不了解它发生的可能性
        • 网络在一些节点出现集中，使它们成为中心连接点
          • a. 网络有一种固有特性，使之组织为极为集中化的结构：有些节点获得大量连接，余下的很少被连接
          • b. 这些连接的分布有一种突破性的结构，我们将在第15章和第16章讨论
          • c. 这种类型的集中不仅局限于互联网，还出现在社会生活（少数人成为多数人的联系对象）、电网和通信网络中
          • d. 这似乎能使网络更牢固：对网络大部分局部的攻击不会带来大的影响，因为它们很可能击中很少被连接的节点
          • e. 但这也使网络更易受黑天鹅事件的影响。想象一下，假如一个主要节点出了问题，会发生什么？
    • 3. 远离极端斯坦的回转
      • 1||| 我们生活在一人一票的社会中，累进税制的实施正是为了削弱胜者
        • 实际上，处于金字塔底部的人，可以轻易改写社会规则，阻止集中现象伤害他们
        • 但这并不一定需要投票，宗教就能软化这一问题
        • 基督教诞生前，有权人可以有很多妻子；基督教扭转了这种情况，实行一夫一妻制
      • 2||| 公平不全是经济问题，而且在我们满足了基本物质需要之后，公平越来越不是经济问题
      • 3||| 极少数人在智力上的超凡统治地位，比财富分配不均更令人不安，因为这种差距与收入差距不同，没有哪种社会政策能够消除它
      • 4||| 在社会等级较为扁平的社会，人们的寿命更长
      • 5||| 处于等级顶端的人寿命更长。胜者相当于杀了其他人（沉默的犯罪），因为在社会等级悬殊大的社会，后者的寿命更短，不论经济状况如何
      • 6||| 平均斯坦 → 极端斯坦 → 平均斯坦
  • （2） 钟形曲线
    • 第15章
    • 智力大骗局
    • 1. 高斯钟形曲线
      • 1||| 随着偏离中心（也就是平均值），可能性的下降速度便急剧增长
        • 下降到了可以忽略
      • 2||| 身高案例
      • 3||| 财富案例
      • 4||| 这种急剧下降的概率，使你能够忽视意外（后面的选项概率太低，低到了可以忽略）
      • 5||| 只有一种曲线能描述这种下降，那就是钟形曲线（以及它的非突破性同胞）
    • 2. 曼德尔布罗特分布
      • 1||| 财富案例
      • 2||| 我想用这些数字定性地说明，两类分布的不同
      • 3||| 第二种是具有突破性的，它的变化不受阻力。请注意，突破性的另一个叫法是幂律
      • 4||| 只是知道我们处于一个幂律环境，并不能让我们获得很多信息，为什么？
      • 5||| 因为我们必须计算现实生活中的参数，这比在高斯框架下困难得多。只有高斯分布能够很快显现出特性
      • 6||| 我的建议是，只把它当做看待世界的一般方法，而不是精确的解决办法
    • 3. 两种分布的区别
      • 1||| 记住
        • 高斯钟形曲线都受到一种阻力，使偏离平均值的概率下降得越来越快
        • 突破性分布或者曼德尔布罗特分布，则不受这种限制，这基本上就是你需要知道的
      • 2||| 让我们更近距离地观察不平均的本质
        • 在高斯框架下，随着离差的扩大，不平均程度降低，因为概率在加速降低
        • 在突破性框架下不是这样：不平均程度保持不变。超级富人中的不平均与中等富人中的不平均程度是一样的，它没有缓和
      • 3||| 使用钟形曲线，就好像只看见小草，而看不见参天大树
        • a. 由于钟形曲线的不确定性计量方法，忽视了跳跃性或者不连续变化发生的可能性及影响，因此无法适用于极端斯坦
        • b. 虽然发生不可预测的大的离差的可能性很小，但我们不能把它们当做意外而置之不理，因为它们的累积影响如此强大
        • c. 传统的高斯方法只关注平均水平，把意外当做附属问题。我们还有另一种方法，把意外当做起点，把平均水平当做附属问题
        • d. 请注意，我并不是在告诉你，平均斯坦的随机性不会产生某种极端情况，而是说它们很少发生，加起来也不会有重大影响。这些极端情况的影响小得可怜，而且随着总体的增大而下降
      • 4||| 这两种不同的随机性，它们具有本质的不同，就像空气与水
        • 一种不关心极端情况，另一种受到极端情况的严重影响
        • 一种不会产生黑天鹅，一种会
        • 我们讨论气体与讨论液体不能使用同一种方法。即使能，也不能把这种方法称为“近似”。一种气体不可能与一种液体“近似”
      • 5||| 让我为你展示高斯钟形曲线，如何把随机性从生活中抹去，这正是它流行的原因。我们喜欢它，因为它带来了确定性！
        • 怎么做到的呢？通过平均化
        • 在平均斯坦，个体不可能对总体产生影响。随着总体规模的增加，这一特点越来越强。平均值会越来越稳定，所有样本都是相似的
        • 粒子一直在跳跃。但为什么由跳跃的粒子组成的咖啡杯本身不跳呢？原因很简单，要让杯子跳起来，必须所有粒子向同一个方向跳跃，并且连续这样同步跳几次（同时导致桌子向相反方向移动）
      • 6||| 赌场经营者非常明白这一点，这就是他们从不亏本的原因（如果经营得当的话）
        • 他们不让赌徒下大注，而是喜欢让许多赌徒下很多受限制的小注
        • 赌徒的总赌注可能有2000万美元，但你不需要为赌场担心：每注平均可能只有20美元
        • 赌场对最大赌注设了上限，赌场老板晚上可以安心睡觉
      • 7||| 80/20法则
        • 假如存在不平均，那么在80/20法则的那20%当中也存在不平均，即少数人完成大多数工作
        • 80/20法则只是比喻的说法，它并不是法则，更不是严格的规律
        • 请注意，这并非完全来自不确定性。某些情况有80/20的集中度，但同时具有可预测性，这使人们很容易作决策，因为你可以事前确定那重要的20%在哪里
      • 8||| “大数定理”
        • 在平均斯坦，随着样本规模的增大，观测到的平均值越来越稳定，在图中可以看到，分布越来越窄
        • 这就是一切统计理论的工作原理（或者所谓的工作原理）
        • 平均斯坦的不确定性在平均化之下消失
      • 9||| 高斯变量家庭的概率
        • 高斯变量家族（比如泊松分布），是唯一能用标准差和平均值描述的分布
        • 你不再需要别的东西了，钟形曲线满足了那些容易上当的人对简化论的需求
        • 当你拿过去数据计算出单一的相关性或标准差时，你忽略了它们的不稳定性
        • 还有一些在高斯世界之外没有或没有重大意义的概念：相关性和回归。它们在我们的方法中根深蒂固，在商业谈话中不听到“相关性”这个词是很难的
      • 10||| 对于最大值不会与平均值相差太大的变量，高斯方法对我们很有用
        • 如果数量受到向下的拉力，或者如果存在物理上限，使得非常大的数值不会出现，那么我们在平均斯坦
        • 如果存在强大的均衡力量，使得当情况偏离均衡时会被迅速拉回来，你也可以使用高斯方法
        • 否则，请忘记它。这就是为什么大量经济学研究以均衡概念为基础：别的好处不说，它起码使你能够把经济现象，当做高斯变量处理
      • 11||| 如果你从事的是定性的推理，比如哲学或医学，需要寻找一些“是”或“否”的答案，而不需要考虑数量的大小，那么你可以假设你处在平均斯坦而不会产生严重的问题
        • 低概率事件的影响不会很大。你要么有癌症，要么没癌症；要么怀孕了，要么没怀孕等
        • 死亡或怀孕的程度并不相关（除非是流行病）
        • 但如果你面对的是合计数字，其大小是重要的，比如收入、财富、投资组合的收益或图书销量，那么使用高斯分布就会有麻烦，因为高斯分布在此不适用
    • 4. 钟形曲线想象实验（弹球机）
      • 1||| 在原始高斯分布，或温和随机性的抛硬币游戏中的两个核心假设
      • 2||| 第一核心假设：每次抛硬币是独立的
      • 3||| 第二核心假设：没有“疯狂”的跳跃
      • 4||| 我的做法不是研究哪些模型，会产生非钟形曲线的随机现象，因为这样做会犯和盲目理论化一样的错误
      • 5||| 相反，我尽可能深入地理解钟形曲线，确定它在哪里适用，在哪里不适用
  • （3） 随机的美学
    • 第16章
    • 1. 三角形的柏拉图化
      • 1||| 分形几何学
        • “分形”（fractal）一词是曼德尔布罗特创造的，用来描述不规则和支离破碎的几何图形，它来自拉丁语的fractus一词
        • 分形是几何图形在不同尺度上的重复，显示出越来越小的自相似图形。小的局部在某种程度上与整体具有相似性
        • 树叶的脉络看上去像枝条，枝条看上去像树；岩石看上去像缩小的山峰。当一个物体改变大小时，没有发生质的变化
        • 分形几何学与财富分配、城市规模、金融市场收益、战争死亡率或行星大小有什么关系呢？下面让我们把点连成线
        • 我要重申，由于归纳的不对称性，就像人们更容易否定无罪而不是承认无罪一样，人们更容易抛弃钟形曲线而不是接受它
          • 反过来，人们更难以抛弃分形理论而不是接受它
          • 为什么？因为一个事件就能否定高斯钟形曲线的论断
      • 2||| 曼德尔布罗特随机性
        • 曼德尔布罗特设计了一种叫做曼德尔布罗特集的数学图形，是数学史上最著名的图形
        • 它在混沌理论的追随者中流行起来，因为它通过使用一种巧妙的微型递归法则，产生越来越复杂的图形
        • “递归”的意思是，对某一事物自身无限使用某种法则
        • 你可以把图形分解为越来越小的图形，永无止境，你会不断看到能够辨认的图形
        • 图形永不重复，但它们互相具有相似性——一种强大的家族相似性
      • 3||| 计算机在曼德尔布罗特的新科学思想中有两个作用
        • 首先，我们已经看到，分形图形可以用一种简单的施加于自身的法则产生，而这正是计算机（或大自然）的理想自动行为
        • 其次，在这种视觉图形的产生当中，存在数学家与所生成图形的辩证关系
      • 4||| 肉眼看到的地毯与平均斯坦和大数定理对应：
        • 我看到的是波动的加总，而这些波动是互相抵消的
        • 这就像高斯随机分布：我的咖啡杯不会跳起来的原因在于，所有运动粒子相互抵消了
        • 同样，把小的高斯不确定性加起来就得到确定性：这就是大数定理
    • 2. 分型随机性（警告）
      • 1||| 我们知道这些数据符合分形幂律，但明白不可能得出精确的数字。不过知道分布是具有突破性的而且是分形的，这已足够我们做决策
      • 2||| 不论我们假设世界符合怎样的模型，我们都难以知道模型的参数
      • 3||| 简而言之，如果某个机制是分形的，它就能够产生很大的值，因此有可能出现大的离差，但可能性有多大，频率有多高，很难准确知道
    • 3. 解释模型
      • 1||| 人们常使用的两类解释模型
        • 第一类，包括类似富者更富（或强者更强）的简单模型，人们用它们解释人口在城市的聚集、微软和家用录像系统对市场的统治、学术声望的产生等
        • 第二类，主要是“渗流模型”，它们不考虑个人的行为，而是个人行为作用的环境。当你向一个多孔的表面泼水时，表面的结构比液体更重要。当一粒沙子击中一堆沙子时，沙堆表面的组织结构，才是是否会出现崩塌的决定因素
      • 2||| 分形随机性，是减少意外事件的一种方式，它使有些黑天鹅变得更明显，使我们意识到它们的影响，把它们变成灰色（灰天鹅）
      • 3||| 灰天鹅是可以模型化的极端事件，黑天鹅则是未知的未知
      • 4||| 曼德尔布罗特研究灰天鹅，我研究黑天鹅
        • 所以曼德尔布罗特驯服了我的许多黑天鹅，但不是全部，不是完全驯服
        • 但他用他的方法为我们展现了一线希望，一种思考不确定性问题的方式
  • （4） 在错误的地方
    • 第17章
    • 1. 我们向人们传授平均斯坦的方法，却让他们在极端斯坦中自生自灭
      • 我们在冒最大的风险：我们面对的是极端斯坦问题，却“近似地”使用平均斯坦的方法
    • 2. 社会科学理论的命运取决于其传染性，而不是其正确性
    • 3. 高斯占领了我们的商业和科学文化，与它直接相关的概念充斥于金融界的行话之中：
      • 西格玛、方差、标准差、相关性、R平方、夏普比率
    • 4. 整个统计学界都把证据的缺乏，当做事件不发生的证据
      • 1||| 一直以来，我看到了太多足以使卡尔·波普尔愤怒的证实谬误
      • 2||| 人们会找来没有跳跃性变化或极端事件的数据，向我“证明”可以使用高斯分布
      • 3||| 人们不明白一个根本的不对称性：只要一个反例就能够推翻高斯分布，而上百万次观察也不能完全证明高斯分布的适用性
      • 4||| 为什么？因为高斯钟形曲线不允许出现大的离差，而极端斯坦的方法并不排斥长期的平淡无奇
    • 5. 成为被怒骂的对象，并不是那么糟糕的事，你会很快习惯并只关注别人没有说什么
      • 所以你对辱骂要变得麻木，尤其在你学会想象那个辱骂你的人，是某种缺乏自制力的吵闹的猴子的变种的时候
      • 只要保持镇定和微笑，专心致志地分析那个说话者而不是他说的话，你就会赢得这次争论
      • 针对智者本人而不是针对思想的情绪化攻击，是一种很高的奉承，它说明那个人对你的观点根本讲不出有见地的话来
    • 6. 他（小默顿）以僵硬的柏拉图化的假设为起点，完全不具现实性
      • 比如高斯概率分布以及许多同样令人厌烦的分布
      • 然后他提出“定理”和“证明”，数学逻辑严谨而漂亮
      • 定理与现代投资组合理论的其他定理也相符，后者又与别的定理相符，从而建立起一整套关于人们如何消费、储蓄、面对不确定性、花钱和预测未来的理论体系
      • 他假设我们知道事情发生的概率。可恶的“均衡”一词总是会出现，但这整套理论就像一个完全封闭的游戏，一种规则齐全的垄断
    • 7. 怀疑经验主义者提倡相反的方法
      • 我关心前提甚于关心理论，我希望把对理论的依赖降至最低，脚踏实地，减少意外
      • 我宁愿在大的范围内做得正确，而不愿在精确的地方犯错误
      • 理论的简洁通常意味着柏拉图化和缺陷，它诱使你为了简洁而简洁
      • 理论就像药物：经常无用，有时必要，总是自助，偶尔致命
      • 所以必须小心谨慎地使用，并且要有成人的监督
    • 8. 两种不同的随机方法
    • 9. 疯子的定义：一个“从错误的前提，进行正确推理的人”
  • （5） 骗子的不确定性
    • 第18章
    • 1. 在轮盘赌上，赌场很快就能击败我，因为输赢会互相抵消，而不是因为技术（这就是赌场的优势）。你玩的时间越长（或者赌注越小），由于平均作用，赌博过程中的随机性越小
    • 2. 游戏谬误存在于以下随机环境：随机走动、掷骰子、抛硬币、布朗运动（即花粉颗粒在水中的运动）等
    • 3. 对于一个由大量粒子组成的物体，其粒子本身的波动会互相抵消
    • 4. 你不能从书本到问题，而是应该相反，从问题到书本
    • 5. 怀疑主义下的决策问题：
      • 1||| 我无论如何，也无法阻止太阳明天升起（不论我多么努力）
      • 2||| 对于是否有来世，我无能为力
      • 3||| 对于火星人或者魔鬼要控制我的大脑，我无能为力
      • 4||| 但我有许多种办法避免上当受骗，事情没有那么难
  • （6） 第三部分总结
    • 1. 我重申，我对黑天鹅的应对办法，是在思维中避免从众
    • 2. 但在避免上当之外，这种态度受制于一种行为方式，不是思维方式，而是如何将知识转化为行动，并找出哪些知识是有价值的
    • 3. 让我们在本书的结尾部分，讨论哪些该做和哪些不该做
• 结尾
  • 如何与黑天鹅打成平手
    • （1） 一半对一半
      • 1. 在一半时间里，我是一名超级怀疑主义者；在另一半时间里，我又坚定不移，甚至有些固执地相信事物的确定性
      • 2. 一半时间里我讨厌黑天鹅，另一半时间里我热爱黑天鹅
      • 3. 一半时间里我对自己的事务超级保守，另一半时间里我超级冒险
        • 这似乎并没有什么特别，只不过我在其他人冒险的地方实行保守主义，在其他人谨慎的地方冒险
      • 4. 一半时间里我是思想者，另一半时间里我是一个理智的实践者
      • 5. 一半时间里我很肤浅，另一半时间里我想避免肤浅
      • 6. 一半时间里我讨厌尼采，另一半时间里我喜欢他的散文
      • 7. 一半人称我对权威不敬，一半人称我对权威奉承
    • （2） （在错误的代价很高时）我对证实的事物持怀疑态度，而对证伪的事物不持怀疑态度
      • 掌握大量数据并不一定能够证实什么，一个个例就可以证伪
      • 当我怀疑存在疯狂随机性时，我保持怀疑态度
      • 当我认为只存在温和随机性时，我选择相信
    • （3） 我不怎么在意小的失败，而是在意大的终极性失败
      • 1. 我更担心“极具前景”的股票市场，尤其是“安全的”蓝筹股，而不是从事投机的公司。前者代表看不见的风险，后者则不会造成意外，因为你知道它们的波动性有多大，并且可以通过只进行小额投资来控制亏损面
      • 2. 我不担心广为人知和耸人听闻的风险，而担心更为险恶的隐藏风险。我不担心恐怖主义，而担心糖尿病
      • 3. 我不担心人们通常担心的问题，因为它们显而易见，而担心我们的意识和正常过程以外的事物
      • 4. 我不担心困境，而担心失去机会
      • 5. （我也必须承认我担心的东西不多，因为我努力只担心有计可施的事情。）
    • （4） 最终存在一个小小的决策法则：
      • 1. 当我能够受到正面黑天鹅事件影响时，我会非常冒险（这时失败只有很小的影响）
      • 2. 当我有可能受到负面黑天鹅事件的袭击时，我会非常保守
      • 3. 当某个模型中的错误对我有好处时，我会非常冒险
      • 4. 当某个模型中的错误对我有害处时，我会非常多疑
      • 5. 这可能并不十分有趣，但这正是别人没有做到的
      • 6. 例如，在金融业，人们使用脆弱的理论来管理风险，把狂野的思想置于“理性”的审视之下
    • （5） 我一直教我自己拒绝追赶时间表
      • 1. 让–奥利维尔·泰德斯克（Jean-Olivier Tedesco）认为我不必跑着赶地铁，他说：“我不会去追赶列车。” 藐视命运
      • 2. 这可能只是一条很小的建议，但它印在了我的脑海里
      • 3. 从拒绝追赶列车中，我体会到“优雅”的真正价值和行为中的美学，一种控制我的时间、行程和生活的感觉
      • 4. 错过列车，只有在你追赶它时才是痛苦的！
      • 5. 同样，不能达到别人对你期望的成功，只有在它也是你所追求的东西时才是痛苦的
    • （6） 如果你确定了自己的标准，你对自己的生活会有大得多的控制
      • 1. 只要是你的决定，放弃一份高薪职位带来的回报，会超过金钱带给你的效用（这似乎很疯狂，但我试过并且确实如此）
      • 2. 主动出击，主动辞职，只要你有勇气
      • 3. 这是向命运说“随你怎么样”的第一步
      • 4. 大自然给了我们一些防御机制：如伊索寓言中写到的一样，其中之一就是把我们不能（或没有）吃到的葡萄想成酸的，但如果你更加主动地在之前就鄙视并拒绝葡萄，你的满足感会更大
    • （7） 你在一个自己设计的游戏里更加难以失败
      • 1. 从黑天鹅的角度讲，这意味着只有你让小概率事件控制自己的时候，你才会受到它的影响
      • 2. 你要总是控制你自己做什么，把这当成你的目标吧
      • 3. 不过，所有这些思想，所有这些归纳的哲学，所有这些知识问题，所有这些疯狂的机会和可怕的损失，在下面这个形而上学的问题面前都变得简单：
        • 我有时惊异于，为什么人们会因为一顿不好吃的饭、一杯冷咖啡、一次社交挫折或粗鲁的接待，而伤心一天或者感到愤怒。
      • 4. 我在第八章讨论过，人们难以看到自己生活中，发生的事件的真实概率
      • 5. 我们很容易忘记，我们活着本身就是极大的运气，一个可能性微小的事件，一个极大的偶然
    • （8） 所以不要再为小事烦恼了
      • 不要再像一个忘恩负义者，得到一座城堡，还要介意浴室里的霉菌
      • 不要再检查别人赠与你的马匹的牙齿
      • 请记住，你就是黑天鹅！
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• 目录
  • 图书信息
    • 书名：黑天鹅
    • 作者：纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
  • 专家推荐
    • 1. 黑天鹅事件
    • 2. 应对五原则
    • 3. 本书自评
  • 序言
    • 1. 黑天鹅事件的特点
    • 2. 黑天鹅的逻辑
    • 3. 虚有其表的专家
    • 4. 一些相关的建议
    • 5. 学习学习
    • 6. 被遗忘的英雄
    • 7. 两种认识世界的方式
    • 8. 柏拉图式的愚人
    • 9. 本书的目的
    • 10. 本书的写法
    • 11. 本书的结构
  • 第一部分
    • 1. 自我欺骗的人类
      • 学习的问题
      • 三重迷雾
      • 分类产生的问题
      • 不同的独立
    • 2. 极端斯坦与平均斯坦
      • 最好（最差）的建议
      • 进化是具有突破性的
      • 美国的创造文化
      • 平均斯坦与极端斯坦
      • 两个斯坦的区别
      • 曼德尔布罗特随机现象
    • 3. 1001天如何避免失败
      • 火鸡问题
      • 归纳的问题
      • 正面黑天鹅
      • 负面黑天鹅
      • 经验医学
      • 其它问题
    • 4. 黑天鹅事件的五大问题
    • 5. 证实谬误
      • 1||| 没有证据表明黑天鹅？
      • 2||| 表达之间的微妙差异
      • 3||| 领域特殊性
      • 4||| 证据存在的问题
      • 5||| 察结果具有不对称性
      • 6||| 证实与证伪
      • 7||| 对不同信息的处理
    • 6. 叙述谬误
      • 1||| 理解叙述谬误
      • 2||| 简化的生物性
      • 3||| 事后合理化
      • 4||| 左脑与右脑
      • 5||| 信息处理与提取
      • 6||| 叙述导致的错误
      • 7||| 摆脱错误的痛苦
      • 8||| 无限精确的错误
      • 9||| 情感与黑天鹅
      • 10||| 对黑天鹅的无知
      • 11||| 对概率的高估或低估
      • 12||| 大脑系统1和系统2
      • 13||| 避免叙述谬误的方法
      • 14||| 区别证实谬误与叙述谬误
      • 15||| 章节衔接
    • 7. 人性弱点
      • 1||| 情感发挥作用的地方
      • 2||| 线性情形
      • 3||| 非线性情形
      • 4||| 黑天鹅等待者
      • 5||| 人性、幸福和大笔报酬
      • 6||| 我们需要别人
      • 7||| 失败与成功的问题
    • 8. 沉默的证据
      • 1||| 偏差
      • 2||| 偏差的特点
      • 3||| 幸存者：运气
      • 4||| 沉默的犯罪
      • 5||| 认识冒险
      • 6||| 人类学偏差
      • 7||| 警惕因果关系
    • 9. 过滤性错误
      • 肥托尼与约翰博士
      • 风险与概率
    • 10. 第一部分总结
  • 第二部分
    • 1. 预测之耻辱
      • 1||| 认知自大
      • 2||| 信息对知识有害
      • 3||| 虚有其表的专家
      • 4||| 专家与非专家领域
      • 5||| 重大事件出人意料
      • 6||| 复杂的公式、模型、方程
      • 7||| 人性、组织、前景
      • 8||| 锚定与参照点
      • 9||| 预测显示出三种谬误
    • 2. 怎样寻找鸟粪
      • 1||| 偶然的产物
      • 2||| 迭代预期法则
      • 3||| 混沌理论（彭加莱）
      • 4||| 预测弹子球试验
      • 5||| 预测存在根本的局限性
      • 6||| “理论化”的问题
      • 7||| 归纳之谜
      • 8||| 大脑是预想机器
    • 3. 认知斯坦（一个梦）
      • 认知斯坦
      • 预测与幸福感
      • 想象实验
      • 历史只是故事
    • 4. 不会预测怎么办
      • 建议很廉价
      • 在正确的地方犯傻
      • 正面意外（好的黑天鹅）
      • 杠铃策略（重点）
      • 不对称性
    • 5. 第二部分总结
  • 第三部分
    • 1. 斯坦回转
      • 世界是不公平的
      • 没有人是安全的
      • 远离极端斯坦的回转
    • 2. 钟形曲线（智力大骗局）
      • 高斯钟形曲线
      • 曼德尔布罗特分布
      • 两种分布的区别
      • 钟形曲线想象实验（弹球机）
    • 3. 随机的美学
      • 三角形的柏拉图化
      • 分型随机性（警告）
      • 解释模型
    • 4. 在错误的地方
      • （见文本）
    • 5. 骗子的不确定性
      • （见文本）
    • 6. 第三部分总结
  • 结尾
    • 如何与黑天鹅打成平手
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