Everything Is Obvious

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  第132页

  透明 (达摩流浪者)

  Historical explanations, in other words, are neither causal explanations nor even really descriptions—at least not in the sense that we imagine them to be. Rather, they are stories. As the historian John Lewis Gaddis points out, they are stories that are constrained by certain historical facts and other observable evidence.12 Nevertheless, like a good story, historical explanations concentr... (更多)

  Historical explanations, in other words, are neither causal explanations nor even really descriptions—at least not in the sense that we imagine them to be. Rather, they are stories. As the historian John Lewis Gaddis points out, they are stories that are constrained by certain historical facts and other observable evidence.12 Nevertheless, like a good story, historical explanations concentrate on what’s interesting, downplaying multiple causes and omitting all the things that might have happened but didn’t. As with a good story, they enhance drama by focusing the action around a few events and actors, thereby imbuing them with special significance or meaning. And like good stories, good historical explanations are also coherent, which means they tend to emphasize simple, linear determinism over complexity, randomness, and ambiguity. Most of all, they have a beginning, a middle, and an end, at which point everything—including the characters identified, the order in which the events are presented, and the manner in which both characters and events are described —all has to make sense.

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  2012-01-31 04:34:14   1回应

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  第148页

  透明 (达摩流浪者)

  尽管重要的历史事件在事后看来应该是可以被预测的（例如911的袭击、刺杀肯尼迪、Google的发迹），但这里的问题不仅在于归因，而且在于历史叙事：在历史事件发生的当时，我们甚至无法知道应该去预测什么。历史事件之所以重要，是因为后来发生的结果。 Making the right prediction is just as important as getting the prediction right. 不管有多少信息用什么算法都无法预知未来的根本原因在于：我们没有关于未来的信息，因... (更多)

  尽管重要的历史事件在事后看来应该是可以被预测的（例如911的袭击、刺杀肯尼迪、Google的发迹），但这里的问题不仅在于归因，而且在于历史叙事：在历史事件发生的当时，我们甚至无法知道应该去预测什么。历史事件之所以重要，是因为后来发生的结果。

  Making the right prediction is just as important as getting the prediction right.

  不管有多少信息用什么算法都无法预知未来的根本原因在于：我们没有关于未来的信息，因此我们不知道应该预测什么。 (收起)

  2012-02-01 20:23:13   回应

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  第130页

  透明 (达摩流浪者)

  这里用了和《光环效应》一样的案例：思科的股价在三年内大起大落，于是对CEO的评价也天翻地覆，尽管谁都知道同一个人不可能在三年中有如此根本性的变化。 我们不仅没有解释“why”的能力，就连说出“what”正在发生，也是如此困难。 (更多)

  这里用了和《光环效应》一样的案例：思科的股价在三年内大起大落，于是对CEO的评价也天翻地覆，尽管谁都知道同一个人不可能在三年中有如此根本性的变化。

  我们不仅没有解释“why”的能力，就连说出“what”正在发生，也是如此困难。 (收起)

  2012-01-30 20:46:25   回应

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  第78页

  透明 (达摩流浪者)

  两组几乎完全一样的人群，面对完全一样的外部条件。仅仅因为一个人的心理阈值的一点细微差别，表现出来的结果就是暴力与和平、混乱与秩序的天差地别。这就是为什么尝试基于一个“代表人物”来理解人群是件根本上扯淡的事。 更准确点说，用这种方法来“理解”人群是可以的，正如一个愤怒的抗议群体，不管它是走向了暴力还是保持了平静，你都可以理解。但当你尝试用这种对历史的理解来预测未来的群体行为，你就会发现它扯淡的部分... (更多)

  两组几乎完全一样的人群，面对完全一样的外部条件。仅仅因为一个人的心理阈值的一点细微差别，表现出来的结果就是暴力与和平、混乱与秩序的天差地别。这就是为什么尝试基于一个“代表人物”来理解人群是件根本上扯淡的事。

  更准确点说，用这种方法来“理解”人群是可以的，正如一个愤怒的抗议群体，不管它是走向了暴力还是保持了平静，你都可以理解。但当你尝试用这种对历史的理解来预测未来的群体行为，你就会发现它扯淡的部分。严肃的历史学家说，历史是不可以重复不可以预测的；普通人说，那只是因为我们理解得还不够。 (收起)

  2012-01-29 06:49:09   回应

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  第127页

  透明 (达摩流浪者)

  即使有一个无所不知的存在，它（也许应该是“祂”？）仍然无法像历史学家一样看待正在发生的事，因为它无法了解一件事在将来、在“历史中”的意义，因此也无法“讲述”一件事，甚至无法知道究竟哪件事才是值得被讲述的。 直到结束之前，事情都没有结束。 这句话又让我联想到了《The Annotated Turing》里的内容：如果宇宙是一台图灵机，自由意志在哪里？答案是：停机问题。除非你执行它，否则你无法知道结果，这就是自由意志... (更多)

  即使有一个无所不知的存在，它（也许应该是“祂”？）仍然无法像历史学家一样看待正在发生的事，因为它无法了解一件事在将来、在“历史中”的意义，因此也无法“讲述”一件事，甚至无法知道究竟哪件事才是值得被讲述的。

  直到结束之前，事情都没有结束。

  这句话又让我联想到了《The Annotated Turing》里的内容：如果宇宙是一台图灵机，自由意志在哪里？答案是：停机问题。除非你执行它，否则你无法知道结果，这就是自由意志。 (收起)

  2012-01-30 20:23:58   回应

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  第130页

  透明 (达摩流浪者)

  这里用了和《光环效应》一样的案例：思科的股价在三年内大起大落，于是对CEO的评价也天翻地覆，尽管谁都知道同一个人不可能在三年中有如此根本性的变化。 我们不仅没有解释“why”的能力，就连说出“what”正在发生，也是如此困难。 (更多)

  这里用了和《光环效应》一样的案例：思科的股价在三年内大起大落，于是对CEO的评价也天翻地覆，尽管谁都知道同一个人不可能在三年中有如此根本性的变化。

  我们不仅没有解释“why”的能力，就连说出“what”正在发生，也是如此困难。 (收起)

  2012-01-30 20:46:25   回应

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  尽管重要的历史事件在事后看来应该是可以被预测的（例如911的袭击、刺杀肯尼迪、Google的发迹），但这里的问题不仅在于归因，而且在于历史叙事：在历史事件发生的当时，我们甚至无法知道应该去预测什么。历史事件之所以重要，是因为后来发生的结果。 Making the right prediction is just as important as getting the prediction right. 不管有多少信息用什么算法都无法预知未来的根本原因在于：我们没有关于未来的信息，因... (更多)

  尽管重要的历史事件在事后看来应该是可以被预测的（例如911的袭击、刺杀肯尼迪、Google的发迹），但这里的问题不仅在于归因，而且在于历史叙事：在历史事件发生的当时，我们甚至无法知道应该去预测什么。历史事件之所以重要，是因为后来发生的结果。

  Making the right prediction is just as important as getting the prediction right.

  不管有多少信息用什么算法都无法预知未来的根本原因在于：我们没有关于未来的信息，因此我们不知道应该预测什么。 (收起)

  2012-02-01 20:23:13   回应

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  透明 (达摩流浪者)

  Historical explanations, in other words, are neither causal explanations nor even really descriptions—at least not in the sense that we imagine them to be. Rather, they are stories. As the historian John Lewis Gaddis points out, they are stories that are constrained by certain historical facts and other observable evidence.12 Nevertheless, like a good story, historical explanations concentr... (更多)

  Historical explanations, in other words, are neither causal explanations nor even really descriptions—at least not in the sense that we imagine them to be. Rather, they are stories. As the historian John Lewis Gaddis points out, they are stories that are constrained by certain historical facts and other observable evidence.12 Nevertheless, like a good story, historical explanations concentrate on what’s interesting, downplaying multiple causes and omitting all the things that might have happened but didn’t. As with a good story, they enhance drama by focusing the action around a few events and actors, thereby imbuing them with special significance or meaning. And like good stories, good historical explanations are also coherent, which means they tend to emphasize simple, linear determinism over complexity, randomness, and ambiguity. Most of all, they have a beginning, a middle, and an end, at which point everything—including the characters identified, the order in which the events are presented, and the manner in which both characters and events are described —all has to make sense.

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  2012-01-31 04:34:14   1回应

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  透明 (达摩流浪者)

  这里用了和《光环效应》一样的案例：思科的股价在三年内大起大落，于是对CEO的评价也天翻地覆，尽管谁都知道同一个人不可能在三年中有如此根本性的变化。 我们不仅没有解释“why”的能力，就连说出“what”正在发生，也是如此困难。 (更多)

  这里用了和《光环效应》一样的案例：思科的股价在三年内大起大落，于是对CEO的评价也天翻地覆，尽管谁都知道同一个人不可能在三年中有如此根本性的变化。

  我们不仅没有解释“why”的能力，就连说出“what”正在发生，也是如此困难。 (收起)

  2012-01-30 20:46:25   回应

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