The Black Swan

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  faithprice (必须强人所难)

  黑天鹅是指满足以下三个条件的事：1. 它在意料之外。2. 它带来极端冲击。3. 即使它原本是意外，人类本性使我们在事后为它的发生编织理由，使得在事后看来它是可解释和可预测的。 对历史理解的三重迷雾：1. 幻觉中的理解. 即人们以为自己知道在一个超出自己认知的更复杂（和随机）的世界中正在发生什么，实际上却不理解。2. 后视扭曲。我们只能在事后评价事物，事后看来一切都清晰和有条理，使人容易忘掉在事前那是怎样地一团乱麻.. (更多)

  黑天鹅是指满足以下三个条件的事：1. 它在意料之外。2. 它带来极端冲击。3. 即使它原本是意外，人类本性使我们在事后为它的发生编织理由，使得在事后看来它是可解释和可预测的。

  对历史理解的三重迷雾：1. 幻觉中的理解. 即人们以为自己知道在一个超出自己认知的更复杂（和随机）的世界中正在发生什么，实际上却不理解。2. 后视扭曲。我们只能在事后评价事物，事后看来一切都清晰和有条理，使人容易忘掉在事前那是怎样地一团乱麻。3. 赋予片段信息过高价值。

  在预测上，非常聪明和掌握大量信息的人并不比出租车司机更有优势，但前者知道自己不知道，后者不知道而且不认为自己不知道。

  不看报纸可以避免信息毒害，还可以省出时间来读书。

  在努力与收入之间存在接近线性关系的职业和只有非线性关系的职业极度不同，前者中间收入者起主要作用，后者中有少量的巨富和大量穷人。

  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。极端斯坦正好相反，个体能轻易地以不成比例的方式影响整体。在平均斯坦，你从数据获得的知识随着信息供给的增加而迅速增加(X-->sqrt(X))，在极端斯坦获得知识的速度很慢，甚至不管获得多少信息，对其还是毫无线索。

  属于平均斯坦的主要是定性的统计，有或无，生或死。属于极端斯坦的主要是定量的统计，价格，灾难损失。

  绝大部分黑天鹅发生在极端斯坦，在忽略了某些因素的前提下，平均斯坦有时也会冒出黑天鹅。

  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。

  20世纪90年代末的纳斯达克股票花了数年时间成长，但如果你把这一成长放入更长的历史趋势来看，它会显得剧烈得多。看待事物应以相对而非绝对的时间尺度衡量：地震持续几分钟，911几小时，但历史变化和技术发展是可能持续数十年的黑天鹅现象。总之正面的黑天鹅事件需要时间来展开，而负面的黑天鹅事件通常发生地非常迅速。

  从过去、已知和观察到的东西中学习，并应用于未来，很困难。假设我们处于平均斯坦，这个问题就变得很容易。

  开列一个bias清单：

  1. 我们只关注从已观察到的事物中预先挑选出来的一部分，从它外推到未观察到的部分，这叫证实偏差。Confirmation Bias.

  2. 我们用那些符合我们对platonic模式的偏好的故事欺骗自己，这叫叙述偏差。

  3. 假装黑天鹅现象不存在，人类本性。

  4. 沉默的证据造成的对真实概率的扭曲。

  5. 过滤性错误。只关注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。

  没有证据表明会发生A，常常被理解为有证据表明不会发生A。这是个逻辑错误，人类经常犯。

  领域特殊性：无法把知识自由地在所有状况下使用，特别地，在理论中理解的知识，在实践中却全然忘记。讨论A时所采用的知识，讨论B时却对其无知。

  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。常出现在肯定和否定两面。

  提出一个猜想，然后尽全力去驳倒它。这是证明它靠谱的最好方式。

  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。

  叙述谬误指的是我们无法不编造理由或强加逻辑关系地观察事实。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，更合理。这种倾向的坏处是它使我们自以为对事物有了更好的理解。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。

  信息的获得、存储、处理和提取都是有代价的。

  信息越具随机性就越复杂，越难概括。越概括，让事物越合理，找到的规律越多，随机性就越低。我们的简化行为使我们以为世界的随机性比实际小。

  我们让记忆符合因果关系，不自觉和无意识地改写他们。我们不断根据事件发生后我们觉得有道理的逻辑重新叙述过去的事件。

  在回顾过去的过程中，记忆对大脑在某个区域活动的加强做出反应，这种活动越强烈，记忆越深刻。我们以为记忆是固定不变的，但这远远不是事实。对于那些根据后来的信息而变得有道理的部分，我们记得更为清楚。

  大家都知道的黑天鹅其发生几率被高估，大家不知道的黑天鹅其发生几率被大大低估。对一件事想象地越生动，你估计它发生的概率就会越高。

  我们的认知有两个系统，系统1经验模式是不费力的、自动的、快速的、模糊的、平行的、易出错的。它就是所谓直觉。系统2认知模式。它是费力的、有条理的、缓慢的、有逻辑的、连续的、渐进的、有自我意识的。它犯的错误更少。我们大部分推理错误来自当我们自以为在使用系统2时，实际上用的却是系统1。

  避免叙述谬误的方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。另一个办法是预测并记录预测的结果。我们还可以在一个传递正确信息的故事上运用我们的说服能力，这是运用叙述谬误做好事(Doubt)。

  许多人在生活中忙忙碌碌，相信自己在做正确的事，但很长时间都无法拿出实实在在的成绩。他们需要一种不时获得满足感的能力，才能不断受到周围人残酷打击还不失去勇气。“今年过得怎么样”这样的问候会让他们在内心深处感到一阵小小的痛苦，因为对于一个从外部看待他们生活的人而言，几乎过去的那些年都被浪费了。然后，突如其来的成功降临了，随之而来的是对他们巨大的肯定。或者，这一天永远不会到来。

  我们的直觉是无法做出非线性反应的。我们以为如果两个变量是具有因果关系的，那么对因变量的稳定投入总会对果变量的产出有可见的影响。延迟满足是需要练习才能掌握的技能。

  线性进展是柏拉图化的观点，并非常规现实。

  大量一般的好消息比一个非常好的消息更令人感到幸福。反过来，大量一般的坏消息比一个非常坏的消息更令人感到痛苦。

  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自己的认识，尤其是对尊重和尊严的需要。实际上，历史上几乎没有人没有同代人承认还做出了了不起的成就，但我们有选择伙伴的自由。学派使一个有着非凡思想而从中获益的希望很渺茫的人能够找到同伴，并为他们创造一个与外界隔绝的小环境。这群人可以共同自我放逐，这胜过，远胜过被孤身放逐。如果你从事一项依赖于黑天鹅事件的职业，加入一群人是更好的选择。

  在短期内显得比实际风险更低是极端斯坦的一个特点。因为这里极端才是典型。

  在一些商业赌博中，人们可能获得大笔但次数很少的回报，不过要遭受小而经常的损失，只要其他人在这种赌博中容易受骗并且你具备性格和智力上的持久，这种赌博就值得参与。你还得应付周围对你进行各种侮辱的人，他们的侮辱通常声音很大。人们通常认为只有很小的成功机会的金融策略不一定是糟糕的策略，只要成功大到足以使它合理。但是由于许多心理学原因，人们很难实施这种策略，因为它需要信念，需要人们延迟满足，并且愿意接受客户的口水。而且，一旦人们不论由于什么原因赔了钱，就变得像条犯了错的狗似得，这会招来周围更多的轻蔑。注意：由于整天都面临小而持续的损失，人的神经系统会受到长期影响，从而导致身体的脆弱。这些小损失通过情感部分，绕过理性部分，缓慢地影响海马体，侵蚀记忆力。海马体是掌管记忆的组织，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，比如由于每天持续少量的不良情绪造成的长期压力。长期压力会对海马体造成严重损伤，发生不可逆转的萎缩。

  人们会相信你说的话，只要你不表现出一丝动摇。和动物一样，他们能够在你说出口前察觉你自信中最微小的裂缝。你得用尽量自然的方式使用这伎俩。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。你可以在人们毫不察觉时就控制他们。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。关键不在于你对别人说什么，而在于你怎样说。记住尼罗慢慢地在上级面前撕掉员工评估表的事。

  沉默的证据问题，道理很简单，但影响巨大而普遍存在。我们能看到政府做了什么，因此歌颂他们，但我们没有看到没有发生的。人天生没有alternative history的概念，必须用力有意去使用才能意识到遗漏。鼓吹“瞧，我为你做了什么”比“瞧，我帮你避免了什么”容易得多。比较矿难发生后救人的英雄和避免了矿难的人得到的注意和赞扬。

  对沉默证据的认知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，但你幸存了下来，于是你在事后会低估情况的实际危险性。（更糟糕的，如果你幸运地数次躲过灾祸，你可能会认为自己invulnerable，采取越来越危险的行动，直到好运耗尽。）

  我们冒险通常不是出于自信，而是出于对无知和不确定性的无视。如果碰巧幸存下来，不要继续冒同样的风险，更加保守地保护通过运气获得的东西吧。

  人们鼓吹和夸大进化选择。人们越不了解黑天鹅现象的随机性，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。有的是好的，多数是不好的。你只看到了好的。但在短期内，哪些对你是真好并不明显，当你处在会产生黑天鹅现象的极端斯坦时更加如此。

  因果关系没那么简单，请对“因为所以”保持怀疑态度，谨慎地使用它，尤其在你怀疑存在沉默的证据时。

  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。

  我不知道我不知道的事情对我伤害最大。我知道我不知道的事情即使伤害我，也因为我有所防备而其程度可控。

  赌博是被简化和驯养的不确定性。在实际生活中你是不知道概率的，你需要去发现它们。而不确定性的来源是不确定的。

  认知自大：98%试验。实际错误率在15%到30%之间。我们高估自己的知识，低估不确定性。

  在某些触动情感的画面进入脑海时，我们会高估非正常事件发生的几率。

  当你受雇于人，因此依赖于他人的评价时，显得忙碌能够帮助你在结果不确定的环境中邀功。显得忙碌能够加强人们对结果与你的作用之间的因果关系的判断。

  你得到的信息越多，就越可能把随机的噪声当成信息，总结出不存在的模式，由于人不喜欢放弃已形成的观念，这阻止你看到真正的模式。所以那些推迟形成观点的人更有优势。

  在做预测时，超过一定程度之后，更多的信息并不能提高你的预测准确率，但却使你对你的预测的信心大大提高。“越多越好”是错的！知识的危害性在专家中最为普遍。

  因变化而需要知识的事物，通常是没有专家的。而不变的事物似乎会有专家。也就是说，与未来有关，且其研究是基于不可重复的过去的行业通常没有专家。

  预测失败的根源：当在极端斯坦进行预测，重要的不是正确率，在一个关键事件上的预测错误，其效果可以抵消之前所有的预测正确。在平均斯坦预测者更容易成功。

  拥有高度名望的人比没有名望的人预测得更糟。

  我们体内有一种维护自我评价的机制：当自己预测正确时，将之归功于自己的洞察力和专业能力，把失败归因于我们控制之外的事物。这是一种不对称性，另一种不对称性是：我们以为自己不同于那些没有这种不对称性思维的人。

  预测错误的特点：一项计划你延迟的时间越长，你预期需要的时间就更多。

  预测的几种谬误：1. 只给个预测数字，不给出置信区间和概率。2. 没考虑到随着预测期限的加长，预测效力会降低。3. 对被预测变量的随机性有错误的认识。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。必须考虑到现实中严重偏离这一预测的可能性。

  任何因为预测而对他人造成伤害的人都该被称作傻瓜或骗子。

  发现的经典模式：没找到你寻找的东西A，在找A的过程中发现了B。

  预测要求我们知道未来将发现哪些技术。但这一认识几乎会自动地让我们立即开始发展这些技术。因此我们不知道我们将知道什么。

  我们总是以为我们已经掌握了全部知识，但没有认识到我们嘲笑的过去的社会也曾有同样的想法。人性的弱点，我们看到别人的缺点，而看不到自己的。

  预测比人们通常以为的复杂得多，但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也需要勇气。

  随着科学知识的增加，我们高估了自己理解构成世界的微妙变化，以及对每种变化赋予适当权重的能力。

  插播against the God的读书笔记，就几句话：我们知道的我们不想知道，我想知道的我们不需要知道，我们需要知道的我们无法知道，我们可以知道的其成本大于我们愿意付出的价格。

  柏拉图化是自上而下的、程式化的、思维封闭的、自我服务的、商品化的；非柏拉图化是自下而上的、思维开放的、怀疑的、经验的。

  在观察过去的数据点时，不要受制于线性模型。

  为什么我们倾向于预测未来，进化上的原因是：预测使我们能够欺骗进化，在大脑中做实验，从而提高生存能力。

  我们在总体上高估了不幸事件的影响持续的时间。

  人们应该极为谨慎地学习历史，历史显然不是一个理论化和得到一般知识的地方。我们能从历史中得到负面知识，这一点是无价的，但同时我们也得到了太多假知识。

  避免对严重有害的预测的依赖，在小地方不妨允许自己犯傻。

  尽可能地暴露于正面的黑天鹅(上帝和祈祷彩票中奖者的故事)，尽量避开负面的黑天鹅。

  如果你知道你容易犯预测错误，并且承认大部分风险管理方法是有缺陷的，因为有黑天鹅事件的影响，你的策略应该极度保守或极度冒险，而非一般保守或一般冒险。极度保守的部分保护你大部分资产，极度冒险的部分你没有安全的幻觉，你知道你冒着极大的风险，追求的是极大(你不知道会有多少)的利润，但你总的风险暴露是有上限的。

  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。

  谨慎的技巧，越谨慎越有效：1. 区分正面意外和反面意外。2. 不要寻找精确和局部的东西。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。3. 抓住机会，或者任何像机会的东西。4. 当心政府的精确计划，不要轻信。5. 不要浪费时间和预测者、证券分析师、经济学家和社会学家争论，除非是拿他们取笑。

  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。但是我总是可以预测它会怎样影响我，并且我应该基于这一点做出自己的决策。这思想消除了理解稀有事件的可能性的必要性，我们可以只关注某个事件发生带给我们的好处。稀有事件的概率无法计算，确定一个事件对我们的影响却容易得多，比如地震。

  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所愚弄，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的平均斯坦方法。

  长尾是极端斯坦的副产品，它在某种程度上减少了不公平：世界对小人物而言没有变的更不公平，但对大人物而言变的极为不公平。

  高斯分布中偏离平均值的数据概率下降越来越快，曼德尔布罗特分布则下降速度保持恒定。

  事件越稀有，我们对其概率估计的错误就越大。

  定性分析场所用高斯分布问题不大，定量分析场所就危险得多。问题出在假设上：1. 每次事件之间是独立的。2. 每次事件之间是同一的，产生的效果等价。

  我不怎么在意小的失败，而在意大的终极失败。我不担心广为人知和耸人听闻的危险，而担心更为险恶的隐藏风险。

  你在一个自己设计的游戏里更难以失败。从黑天鹅的角度，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。你要总是控制自己做什么，把这当成你的目标吧。 (收起)

  2012-01-07 16:14:35   1人收藏   回应

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  第76页

  jcwong要学术 (整个人都开始科普了。)

  第一章重复好多，好无聊。。 (更多)

  第一章重复好多，好无聊。。 (收起)

  2011-12-20 16:14:34   回应

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  第304页

  [已注销]

  Over the years I have ended up reading more material from those I disagree with than from those whose opinion I share—I read more Samuelson than Hayek, more Merton (the younger) than Merton (the elder), more Hegel than Montaigne, and more Descartes than Sextus. It is the duty of every author to represent the ideas of his adversaries as faithfully as possible. (更多)

  Over the years I have ended up reading more material from those I disagree with than from those whose opinion I share—I read more Samuelson than Hayek, more Merton (the younger) than Merton (the elder), more Hegel than Montaigne, and more Descartes than Sextus. It is the duty of every author to represent the ideas of his adversaries as faithfully as possible.

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  2011-04-26 13:53:30   回应

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  第9页

  海若 (I believe I can fly!)

  everybody knows that you need more prevention than treatment,but few reward acts of prevention.We grorify those who left their names in history books at the expense of those contributors about whom our books are silent. We humans are not just a superficial race(this may be curable to some extent); we are a very unfair one (更多)

  everybody knows that you need more prevention than treatment,but few reward acts of prevention.We grorify those who left their names in history books at the expense of those contributors about whom our books are silent. We humans are not just a superficial race(this may be curable to some extent); we are a very unfair one

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  2011-04-21 12:34:35   回应

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  第21页

  Cyberpunk (豆瓣猜需要垃圾桶)

  中信没有译出的句子：“我将把这个哲学-逻辑命题向现实经验推进，从我孩提时就对此着迷。” (更多)

  中信没有译出的句子：“我将把这个哲学-逻辑命题向现实经验推进，从我孩提时就对此着迷。” (收起)

  2011-01-26 19:21:17   回应

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  第22页

  Cyberpunk (豆瓣猜需要垃圾桶)

  “少数黑天鹅事件影响了我们世界的每件事，从智慧与宗教，到历史的进程再到我们自己的日常生活。”这句话中“宗教”中信没有译出。 (更多)

  “少数黑天鹅事件影响了我们世界的每件事，从智慧与宗教，到历史的进程再到我们自己的日常生活。”这句话中“宗教”中信没有译出。 (收起)

  2011-01-26 19:52:15   回应

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  faithprice (必须强人所难)

  黑天鹅是指满足以下三个条件的事：1. 它在意料之外。2. 它带来极端冲击。3. 即使它原本是意外，人类本性使我们在事后为它的发生编织理由，使得在事后看来它是可解释和可预测的。 对历史理解的三重迷雾：1. 幻觉中的理解. 即人们以为自己知道在一个超出自己认知的更复杂（和随机）的世界中正在发生什么，实际上却不理解。2. 后视扭曲。我们只能在事后评价事物，事后看来一切都清晰和有条理，使人容易忘掉在事前那是怎样地一团乱麻.. (更多)

  黑天鹅是指满足以下三个条件的事：1. 它在意料之外。2. 它带来极端冲击。3. 即使它原本是意外，人类本性使我们在事后为它的发生编织理由，使得在事后看来它是可解释和可预测的。

  对历史理解的三重迷雾：1. 幻觉中的理解. 即人们以为自己知道在一个超出自己认知的更复杂（和随机）的世界中正在发生什么，实际上却不理解。2. 后视扭曲。我们只能在事后评价事物，事后看来一切都清晰和有条理，使人容易忘掉在事前那是怎样地一团乱麻。3. 赋予片段信息过高价值。

  在预测上，非常聪明和掌握大量信息的人并不比出租车司机更有优势，但前者知道自己不知道，后者不知道而且不认为自己不知道。

  不看报纸可以避免信息毒害，还可以省出时间来读书。

  在努力与收入之间存在接近线性关系的职业和只有非线性关系的职业极度不同，前者中间收入者起主要作用，后者中有少量的巨富和大量穷人。

  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。极端斯坦正好相反，个体能轻易地以不成比例的方式影响整体。在平均斯坦，你从数据获得的知识随着信息供给的增加而迅速增加(X-->sqrt(X))，在极端斯坦获得知识的速度很慢，甚至不管获得多少信息，对其还是毫无线索。

  属于平均斯坦的主要是定性的统计，有或无，生或死。属于极端斯坦的主要是定量的统计，价格，灾难损失。

  绝大部分黑天鹅发生在极端斯坦，在忽略了某些因素的前提下，平均斯坦有时也会冒出黑天鹅。

  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。

  20世纪90年代末的纳斯达克股票花了数年时间成长，但如果你把这一成长放入更长的历史趋势来看，它会显得剧烈得多。看待事物应以相对而非绝对的时间尺度衡量：地震持续几分钟，911几小时，但历史变化和技术发展是可能持续数十年的黑天鹅现象。总之正面的黑天鹅事件需要时间来展开，而负面的黑天鹅事件通常发生地非常迅速。

  从过去、已知和观察到的东西中学习，并应用于未来，很困难。假设我们处于平均斯坦，这个问题就变得很容易。

  开列一个bias清单：

  1. 我们只关注从已观察到的事物中预先挑选出来的一部分，从它外推到未观察到的部分，这叫证实偏差。Confirmation Bias.

  2. 我们用那些符合我们对platonic模式的偏好的故事欺骗自己，这叫叙述偏差。

  3. 假装黑天鹅现象不存在，人类本性。

  4. 沉默的证据造成的对真实概率的扭曲。

  5. 过滤性错误。只关注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。

  没有证据表明会发生A，常常被理解为有证据表明不会发生A。这是个逻辑错误，人类经常犯。

  领域特殊性：无法把知识自由地在所有状况下使用，特别地，在理论中理解的知识，在实践中却全然忘记。讨论A时所采用的知识，讨论B时却对其无知。

  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。常出现在肯定和否定两面。

  提出一个猜想，然后尽全力去驳倒它。这是证明它靠谱的最好方式。

  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。

  叙述谬误指的是我们无法不编造理由或强加逻辑关系地观察事实。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，更合理。这种倾向的坏处是它使我们自以为对事物有了更好的理解。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。

  信息的获得、存储、处理和提取都是有代价的。

  信息越具随机性就越复杂，越难概括。越概括，让事物越合理，找到的规律越多，随机性就越低。我们的简化行为使我们以为世界的随机性比实际小。

  我们让记忆符合因果关系，不自觉和无意识地改写他们。我们不断根据事件发生后我们觉得有道理的逻辑重新叙述过去的事件。

  在回顾过去的过程中，记忆对大脑在某个区域活动的加强做出反应，这种活动越强烈，记忆越深刻。我们以为记忆是固定不变的，但这远远不是事实。对于那些根据后来的信息而变得有道理的部分，我们记得更为清楚。

  大家都知道的黑天鹅其发生几率被高估，大家不知道的黑天鹅其发生几率被大大低估。对一件事想象地越生动，你估计它发生的概率就会越高。

  我们的认知有两个系统，系统1经验模式是不费力的、自动的、快速的、模糊的、平行的、易出错的。它就是所谓直觉。系统2认知模式。它是费力的、有条理的、缓慢的、有逻辑的、连续的、渐进的、有自我意识的。它犯的错误更少。我们大部分推理错误来自当我们自以为在使用系统2时，实际上用的却是系统1。

  避免叙述谬误的方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。另一个办法是预测并记录预测的结果。我们还可以在一个传递正确信息的故事上运用我们的说服能力，这是运用叙述谬误做好事(Doubt)。

  许多人在生活中忙忙碌碌，相信自己在做正确的事，但很长时间都无法拿出实实在在的成绩。他们需要一种不时获得满足感的能力，才能不断受到周围人残酷打击还不失去勇气。“今年过得怎么样”这样的问候会让他们在内心深处感到一阵小小的痛苦，因为对于一个从外部看待他们生活的人而言，几乎过去的那些年都被浪费了。然后，突如其来的成功降临了，随之而来的是对他们巨大的肯定。或者，这一天永远不会到来。

  我们的直觉是无法做出非线性反应的。我们以为如果两个变量是具有因果关系的，那么对因变量的稳定投入总会对果变量的产出有可见的影响。延迟满足是需要练习才能掌握的技能。

  线性进展是柏拉图化的观点，并非常规现实。

  大量一般的好消息比一个非常好的消息更令人感到幸福。反过来，大量一般的坏消息比一个非常坏的消息更令人感到痛苦。

  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自己的认识，尤其是对尊重和尊严的需要。实际上，历史上几乎没有人没有同代人承认还做出了了不起的成就，但我们有选择伙伴的自由。学派使一个有着非凡思想而从中获益的希望很渺茫的人能够找到同伴，并为他们创造一个与外界隔绝的小环境。这群人可以共同自我放逐，这胜过，远胜过被孤身放逐。如果你从事一项依赖于黑天鹅事件的职业，加入一群人是更好的选择。

  在短期内显得比实际风险更低是极端斯坦的一个特点。因为这里极端才是典型。

  在一些商业赌博中，人们可能获得大笔但次数很少的回报，不过要遭受小而经常的损失，只要其他人在这种赌博中容易受骗并且你具备性格和智力上的持久，这种赌博就值得参与。你还得应付周围对你进行各种侮辱的人，他们的侮辱通常声音很大。人们通常认为只有很小的成功机会的金融策略不一定是糟糕的策略，只要成功大到足以使它合理。但是由于许多心理学原因，人们很难实施这种策略，因为它需要信念，需要人们延迟满足，并且愿意接受客户的口水。而且，一旦人们不论由于什么原因赔了钱，就变得像条犯了错的狗似得，这会招来周围更多的轻蔑。注意：由于整天都面临小而持续的损失，人的神经系统会受到长期影响，从而导致身体的脆弱。这些小损失通过情感部分，绕过理性部分，缓慢地影响海马体，侵蚀记忆力。海马体是掌管记忆的组织，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，比如由于每天持续少量的不良情绪造成的长期压力。长期压力会对海马体造成严重损伤，发生不可逆转的萎缩。

  人们会相信你说的话，只要你不表现出一丝动摇。和动物一样，他们能够在你说出口前察觉你自信中最微小的裂缝。你得用尽量自然的方式使用这伎俩。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。你可以在人们毫不察觉时就控制他们。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。关键不在于你对别人说什么，而在于你怎样说。记住尼罗慢慢地在上级面前撕掉员工评估表的事。

  沉默的证据问题，道理很简单，但影响巨大而普遍存在。我们能看到政府做了什么，因此歌颂他们，但我们没有看到没有发生的。人天生没有alternative history的概念，必须用力有意去使用才能意识到遗漏。鼓吹“瞧，我为你做了什么”比“瞧，我帮你避免了什么”容易得多。比较矿难发生后救人的英雄和避免了矿难的人得到的注意和赞扬。

  对沉默证据的认知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，但你幸存了下来，于是你在事后会低估情况的实际危险性。（更糟糕的，如果你幸运地数次躲过灾祸，你可能会认为自己invulnerable，采取越来越危险的行动，直到好运耗尽。）

  我们冒险通常不是出于自信，而是出于对无知和不确定性的无视。如果碰巧幸存下来，不要继续冒同样的风险，更加保守地保护通过运气获得的东西吧。

  人们鼓吹和夸大进化选择。人们越不了解黑天鹅现象的随机性，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。有的是好的，多数是不好的。你只看到了好的。但在短期内，哪些对你是真好并不明显，当你处在会产生黑天鹅现象的极端斯坦时更加如此。

  因果关系没那么简单，请对“因为所以”保持怀疑态度，谨慎地使用它，尤其在你怀疑存在沉默的证据时。

  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。

  我不知道我不知道的事情对我伤害最大。我知道我不知道的事情即使伤害我，也因为我有所防备而其程度可控。

  赌博是被简化和驯养的不确定性。在实际生活中你是不知道概率的，你需要去发现它们。而不确定性的来源是不确定的。

  认知自大：98%试验。实际错误率在15%到30%之间。我们高估自己的知识，低估不确定性。

  在某些触动情感的画面进入脑海时，我们会高估非正常事件发生的几率。

  当你受雇于人，因此依赖于他人的评价时，显得忙碌能够帮助你在结果不确定的环境中邀功。显得忙碌能够加强人们对结果与你的作用之间的因果关系的判断。

  你得到的信息越多，就越可能把随机的噪声当成信息，总结出不存在的模式，由于人不喜欢放弃已形成的观念，这阻止你看到真正的模式。所以那些推迟形成观点的人更有优势。

  在做预测时，超过一定程度之后，更多的信息并不能提高你的预测准确率，但却使你对你的预测的信心大大提高。“越多越好”是错的！知识的危害性在专家中最为普遍。

  因变化而需要知识的事物，通常是没有专家的。而不变的事物似乎会有专家。也就是说，与未来有关，且其研究是基于不可重复的过去的行业通常没有专家。

  预测失败的根源：当在极端斯坦进行预测，重要的不是正确率，在一个关键事件上的预测错误，其效果可以抵消之前所有的预测正确。在平均斯坦预测者更容易成功。

  拥有高度名望的人比没有名望的人预测得更糟。

  我们体内有一种维护自我评价的机制：当自己预测正确时，将之归功于自己的洞察力和专业能力，把失败归因于我们控制之外的事物。这是一种不对称性，另一种不对称性是：我们以为自己不同于那些没有这种不对称性思维的人。

  预测错误的特点：一项计划你延迟的时间越长，你预期需要的时间就更多。

  预测的几种谬误：1. 只给个预测数字，不给出置信区间和概率。2. 没考虑到随着预测期限的加长，预测效力会降低。3. 对被预测变量的随机性有错误的认识。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。必须考虑到现实中严重偏离这一预测的可能性。

  任何因为预测而对他人造成伤害的人都该被称作傻瓜或骗子。

  发现的经典模式：没找到你寻找的东西A，在找A的过程中发现了B。

  预测要求我们知道未来将发现哪些技术。但这一认识几乎会自动地让我们立即开始发展这些技术。因此我们不知道我们将知道什么。

  我们总是以为我们已经掌握了全部知识，但没有认识到我们嘲笑的过去的社会也曾有同样的想法。人性的弱点，我们看到别人的缺点，而看不到自己的。

  预测比人们通常以为的复杂得多，但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也需要勇气。

  随着科学知识的增加，我们高估了自己理解构成世界的微妙变化，以及对每种变化赋予适当权重的能力。

  插播against the God的读书笔记，就几句话：我们知道的我们不想知道，我想知道的我们不需要知道，我们需要知道的我们无法知道，我们可以知道的其成本大于我们愿意付出的价格。

  柏拉图化是自上而下的、程式化的、思维封闭的、自我服务的、商品化的；非柏拉图化是自下而上的、思维开放的、怀疑的、经验的。

  在观察过去的数据点时，不要受制于线性模型。

  为什么我们倾向于预测未来，进化上的原因是：预测使我们能够欺骗进化，在大脑中做实验，从而提高生存能力。

  我们在总体上高估了不幸事件的影响持续的时间。

  人们应该极为谨慎地学习历史，历史显然不是一个理论化和得到一般知识的地方。我们能从历史中得到负面知识，这一点是无价的，但同时我们也得到了太多假知识。

  避免对严重有害的预测的依赖，在小地方不妨允许自己犯傻。

  尽可能地暴露于正面的黑天鹅(上帝和祈祷彩票中奖者的故事)，尽量避开负面的黑天鹅。

  如果你知道你容易犯预测错误，并且承认大部分风险管理方法是有缺陷的，因为有黑天鹅事件的影响，你的策略应该极度保守或极度冒险，而非一般保守或一般冒险。极度保守的部分保护你大部分资产，极度冒险的部分你没有安全的幻觉，你知道你冒着极大的风险，追求的是极大(你不知道会有多少)的利润，但你总的风险暴露是有上限的。

  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。

  谨慎的技巧，越谨慎越有效：1. 区分正面意外和反面意外。2. 不要寻找精确和局部的东西。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。3. 抓住机会，或者任何像机会的东西。4. 当心政府的精确计划，不要轻信。5. 不要浪费时间和预测者、证券分析师、经济学家和社会学家争论，除非是拿他们取笑。

  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。但是我总是可以预测它会怎样影响我，并且我应该基于这一点做出自己的决策。这思想消除了理解稀有事件的可能性的必要性，我们可以只关注某个事件发生带给我们的好处。稀有事件的概率无法计算，确定一个事件对我们的影响却容易得多，比如地震。

  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所愚弄，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的平均斯坦方法。

  长尾是极端斯坦的副产品，它在某种程度上减少了不公平：世界对小人物而言没有变的更不公平，但对大人物而言变的极为不公平。

  高斯分布中偏离平均值的数据概率下降越来越快，曼德尔布罗特分布则下降速度保持恒定。

  事件越稀有，我们对其概率估计的错误就越大。

  定性分析场所用高斯分布问题不大，定量分析场所就危险得多。问题出在假设上：1. 每次事件之间是独立的。2. 每次事件之间是同一的，产生的效果等价。

  我不怎么在意小的失败，而在意大的终极失败。我不担心广为人知和耸人听闻的危险，而担心更为险恶的隐藏风险。

  你在一个自己设计的游戏里更难以失败。从黑天鹅的角度，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。你要总是控制自己做什么，把这当成你的目标吧。 (收起)

  2012-01-07 16:14:35   1人收藏   回应

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  第76页

  jcwong要学术 (整个人都开始科普了。)

  第一章重复好多，好无聊。。 (更多)

  第一章重复好多，好无聊。。 (收起)

  2011-12-20 16:14:34   回应

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  第304页

  [已注销]

  Over the years I have ended up reading more material from those I disagree with than from those whose opinion I share—I read more Samuelson than Hayek, more Merton (the younger) than Merton (the elder), more Hegel than Montaigne, and more Descartes than Sextus. It is the duty of every author to represent the ideas of his adversaries as faithfully as possible. (更多)

  Over the years I have ended up reading more material from those I disagree with than from those whose opinion I share—I read more Samuelson than Hayek, more Merton (the younger) than Merton (the elder), more Hegel than Montaigne, and more Descartes than Sextus. It is the duty of every author to represent the ideas of his adversaries as faithfully as possible.

  (收起)

  2011-04-26 13:53:30   回应

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