黑天鹅
序言
位置 #97-98的标注
黑天鹅的逻辑是，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
位置 #172-174的标注
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。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。我们人类不但肤浅（这一点可能还有救），还非常不公平。
位置 #176-178的标注
有两种认识现象的方式。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。第二种则认为，为了理解一种现象，人们需要首先考虑极端现象，尤其是当它们有非同寻常的效应积累的时候，比如黑天鹅现象。
位置 #228-231的标注
综上所述，在这本（个人化的）书中，我冒天下之大不韪，提出了一个观点，一个与我们的许多思维习惯相反的观点，即我们的世界是由极端、未知和非常不可能发生的（以我们现有的知识而言非常不可能发生的）事物所主导的，而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。
第一部分 极端斯坦与黑天鹅现象
位置 #267-273的标注
第一部分的章节探讨了我们人类如何对待知识。第一章以我着迷的那个故事讲解了黑天鹅现象。我将在第三章着重区分两种不同的随机性。之后，第四章返回到最初的黑天鹅问题：我们是如何把我们看到的东西一般化的？然后，我展现了黑天鹅问题的三个侧面：1. 证实谬误，或者说我们如何错误地忽略了图书馆中未被开发的部分，也就是倾向于看到能够证实我们已有的知识，而不是未知的知识的东西（第五章）；2. 叙述谬误，或者说我们如何用故事和逸事愚弄自己（第六章）；3. 妨碍我们逻辑思维的情绪（第七章）；4. 沉默的证据，或者说历史为了向我们隐藏黑天鹅现象而使用的把戏（第八章）。第九章讨论了从游戏世界构建知识的致命错误
第一章 自我欺骗的人类
位置 #350-356的标注
对待历史问题，人类的思想会犯三个毛病，我称之为三重迷雾。它们是： 1. 假想的理解，也就是在一个超出人们想象之外的复杂（或随机）的世界，人们都以为自己知道其中正在发生着什么。 2. 反省的偏差，也就是我们只能在事后评价事物，就像只能从后视镜里看东西（历史在历史书中比在经验现实中显得更加清晰和有条理）。 3. 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。
位置 #401-404的标注
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。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。 然后我突然想到（而且这一想法再也没有消失），我们只是一台巨大的回头看的机器，人类总爱自欺欺人。每一年过去，我的这一认识都会加强。
位置 #406-409的标注
在一个历史事件发生之前存在无数个事实，其中只有相当少的一部分会在后来你对历史事件的理解中有帮助。因为你的记忆是有限而且是被过滤的，所以你会倾向于记住那些事后看来与事实相符的信息，除非你不会忘记任何事情，从而不得不生活在不断积累的原始信息的重负下
位置 #464-466的标注
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。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。
位置 #532-537的标注
我继续留在“数理”和交易行业（现在仍然是），但却控制好自己只做最少量但极为密集（而且有趣）的工作，只关注最具技术性的方面，从不参加商业“会议”，避免与西装革履却不读书的“成功者”为伍，并且平均每3年休息一年，弥补自己在科学和哲学方面落下的空白。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。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。
第三章 极端斯坦与平均斯坦
位置 #683-686的标注
在艺术领域，比如电影，情况则糟糕得多。我们通常只是在人们取得成功后才称他们为“天才”。关于这个问题已经有大量研究，最引人关注的研究来自具有洞察力和原创力的思想家亚特·德凡尼，他致力于研究电影中的极度不确定性。他令人沮丧地指出，大部分我们归功于技巧的东西只是事后的解释。他说，电影造就了演员，而运气造就了电影。
位置 #697-701的标注
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。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，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。
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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。而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
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关于平均斯坦与极端斯坦之间的差别还有另一种说法：在平均斯坦，我们受到集体事件、常规事件、已知事件和已预测到的事件的统治；在极端斯坦，我们受到单个事件、意外事件、未知事件和未预测到的事件的统治。
第四章 1001天——如何避免成为失败者
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假设火鸡的经验并不是没有价值，而是一个负价值。它从观察中学习，正如我们都被建议的那样（毕竟这是人们相信的科学方法）。随着友好喂食次数的增加，它的信心也增加了，虽然被屠杀的危险越来越近，它却感到越来越安全。想一想，当危险最大时，安全感却达到最大值！但真正的问题比这更具有普遍性，它直指经验知识本身
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另一个事件是1998年一家叫做长期资本管理公司（Long Term Capital Mana-gement）的金融投资公司（对冲基金）几乎瞬间发生的破产。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（更多情况在第十七章讲述）。[19]
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休特和拜耳都非常博学，毕生都在读书。休特一直活到90多岁，一名仆人跟着他，在他吃饭和休息时为他大声读书，以免浪费时间。他被当时的人看做最有学问的人。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。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。实际上，不读书的学术会导致灾难
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现在，从我们对黑天鹅事件的无知中又产生了其他问题：
- 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：证实谬误。
- 我们用那些符合我们对明显模式的偏好的故事欺骗自己：叙述谬误。
- 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。
- 我们所看到的并不一定是全部。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。
- 我们“犯过滤性错误”：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）。
第五章 不能只靠过去的经验来判断
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20世纪60年代，傲慢的医生把母乳看做某种低级的东西，似乎他们能够在实验室里复制，却没有认识到母乳可能包含超过他们科学理解能力的有用成分，他们只不过是混淆了“无证据表明母乳的优势”与“证据表明母乳无优势”
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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。确实，1000天并不能证明你是正确的，但1天就能证明你是错误的。
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投机家乔治·索罗斯在进行金融赌博时，会不断寻找证明他最初看法错误的事例。这大概才是真正的自信：冷眼看世界而不需要找理由满足自我膨胀的欲望。
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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
第六章 叙述谬误
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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。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
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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
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在我们的扭曲认知之外，还有一个与逻辑本身有关的问题。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？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？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
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2003年12月的一天，萨达姆·侯赛因被捕，彭博新闻社在13点01分打出了这样的头条：《美国国债价格上涨；侯赛因被捕可能不会抑制恐怖主义》。 每当市场有所变动，新闻媒体总感到有义务给出“原因”。一个半小时后，他们不得不打出一个新的头条，因为美国国债价格下跌了。（美国国债价格是全天不断波动的，所以这根本没什么特别的。）彭博新闻社重新为价格下跌找到原因：萨达姆被捕（同一个萨达姆）。在13点31分，他们发布如下快报：《美国国债价格下跌；侯赛因被捕刺激了风险资产的吸引力》。 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
第七章 活在希望的小屋里
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假设与叶夫根尼娅一样，你的职业取决于一个黑天鹅的意外，也就是说，你的情况与火鸡相反。智力、科学和艺术行为属于极端斯坦，在这里成功是高度集中的，少量赢者得到蛋糕的大部分。这似乎适用于我认为不无聊而且“有意思”的所有职业（我仍然在寻找反例，一个不无聊但属于平均斯坦的职业
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你从事一个不会立即或稳定地取得成果的项目，而你周围的人在从事能够立即或稳定地取得成果的项目。你遇到了麻烦。就这样，许多科学家、艺术家和研究者不是选择住在一个同业人士聚居地，而是迷失在社会中
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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。”他们听到这样的话，更增加了负罪感。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。
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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（大约50%的科学和学术论文或许花费了科学家几个月甚至几年的努力，却从来没有被人真正读过）。参与这种赌博的人获得了另一种非物质报酬：希望。
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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。在一些策略和生活境况下，你用几美元去赌连续赢好几次几美分，看上去一直在赢。在另一些情况下，你冒着输好几次几美分的风险去赢几美元。也就是说，你不是赌黑天鹅事件将要发生，就是赌它永远不会发生，这两种策略需要完全不同的思维方式。
第八章 永不消失的运气——沉默的证据
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回想一下第三章讨论的平均斯坦与极端斯坦的差别。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。是的，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。
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刚开始赌博的人要么走运，要么不走运（鉴于赌场处于优势地位，更多的人会不走运）。走运-的那些，感到自己受到命运的垂青，会继续赌博；余下的感到失望，会停止赌博，因此不会出现在样本中
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我们有足够的证据证明人类是非常幸运的物种，并且有冒险者的基因。确切地说，人类是愚蠢的冒险者。实际上，是那些幸存的卡萨诺瓦。
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再次声明，我并非否定冒险，我自己也曾冒险。我只是反对鼓励模式化的冒险。大心理学家丹尼·卡尼曼已经向我们证明，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！接下来的几章，我们将更深入地讨论在预测未来时，我们多么容易忽视意外和不利结果。但我要坚持一点：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。我们足够成熟，能够认识到这一点，享受生活的赐予吧，你应该变得更加保守，珍惜通过运气获得的东西。我们一直在玩俄罗斯轮盘赌，现在让我们停下来，找一份真正的工作吧。
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不要根据获胜的赌徒（或者走运的卡萨诺瓦、不断东山再起的纽约以及不可战胜的迦太基）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。再一次考虑赌徒的例子。如果你知道全部赌徒的数量，你几乎可以肯定其中的一个（但你无法预先知道是哪一个）将仅凭运气赢得巨额奖金。所以，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。
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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。为什么“冷战”结束？为什么波斯人输掉了萨拉米斯战役？为什么汉尼拔后来被打败了？为什么卡萨诺瓦能从逆境中翻身？在每一个问题中，我们都设定了一个条件——幸存，然后寻找原因，而不是完整地说出问题，并指出在幸存的条件下，人们不可能从过程中读出那么多信息，而应该学会求助于随机性（随机性是我们不了解的东西，求助于随机性也就是承认无知）。
第九章 游戏谬误——愚人的不确定性
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如果你是一个钟表修理匠、脑外科医生或棋手，注意力集中是一个好品质。但对待不确定性问题时，你最不需要做的就是“集中”（你应该让不确定性集中，而不是集中我们自己）。
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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。在智商测试以及任何学术考试（包括体育）中，约翰博士的成绩都会极大地超过肥托尼。但肥托尼会在任何其他原生态、现实生活的环境中打败约翰博士。实际上，肥托尼虽然缺乏文化，却对现实以及自己要学的知识有着极大的好奇心。在我看来，从实际意义上讲，他比约翰博士更讲究科学性，虽然从社会意义上不一定
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实际上，对许多人来讲，成功的国防政策是在不要战争的情况下消除潜在危险。当我向坐在我旁边的另一位金融人士劳伦斯表达我的惊奇时，他告诉我，军界聚集的人才和风险思想家即使不比所有其他行业多，也比大部分行业多。国防人员想要了解风险认识论。
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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。不把非经济学家的发现当回事的经济学家，在人为地把奈特风险（可以计算的）与奈特不确定性（无法计算的）分割开来。奈特风险与奈特不确定性的名称来自一个叫弗兰克·奈特（Frank Knight）的人，他重新发现了未知不确定性的概念，对之作了大量思考，但他大概从不冒险，或者生活在赌场附近。假如他冒过经济或金融风险，他就会知道所谓“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！
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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
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预测，而非叙述，是对我们理解世界的真正检验。
第二部分 我们难以预测
第十章 预测之耻
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澳大利亚人所建造的实际上是标志人类认知自大的符号。事情的经过是这样的。悉尼歌剧院原计划造价700万澳元，在1963年初开放。最终它的开放晚了10年，虽然规模比原先的设计小，却花费了近1.04亿澳元。虽然世界上不乏更为严重的计划失败，或者预测失败（比如一切重大历史事件），但悉尼歌剧院提供了计划及预测困难在美学（至少是美学理论）上的例子。歌剧院的例子将是我们在本章讨论的后果最不严重的认知扭曲（它只涉及钱，而且没有导致无辜的流血），但它却是最具象征意义的。
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把一张模糊的消火栓图片——模糊到使他们无法认出图片上是什么——给两组人看。对其中一组，分10次逐步提高图片的清晰度，对另一组分5次提高清晰度。在某个使两组人看到相同清晰度图片的时候停下来，请他们说出看到的是什么。经过较少中间步骤的那一组可能更快地辨认出消火栓。这意味着什么？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
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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。当你以糟糕的证据为基础形成观点时，你会很难解释与这些观点矛盾的后续信息，即使这些新信息更明显、更准确。有两个机制在起作用：我们在第五章讨论了证实偏差，以及信念坚持偏差，即坚持不改变已有观点。请记住，我们把思想当做财产，所以很难舍弃它们
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是专家的专家：牲畜检验员、宇航员、飞机试驾员、土壤检验员、国际象棋大师、物理学家、数学家（研究数学问题而非经验问题）、会计师、谷物检验员、图像分析员、保险分析师（研究钟形曲线统计问题的）。 不是专家的专家：证券经纪商、临床心理医生、精神病医生、大学招生负责人、法官、顾问、人事官员、情报分析师（虽然花了那么多钱，但美国中央情报局的历史表现很令人遗憾）。我还要加上我自己分析文献的结果：经济学家、金融预测者、金融学教授、政治科学家、“风险专家”、国际清算银行员工、国际金融工程师协会的傲慢成员以及个人金融咨询师。
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很简单，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，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
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鲍查德拿出了一篇令我吃惊的研究论文，是一个在他指导下的暑期实习生刚刚写完的，并且即将发表。这篇论文仔细研究了证券分析师的2 000项预测。研究结果是这些证券公司的分析师什么也没预测，一个随便把某一期的数字当做对下一期的预测的人也不会比他们做得更糟糕。但分析师们掌握了各家公司的订单、未来合约、计划支出等信息，所有这些信息优势应该能够帮助他们打败某个只看过去数据而没有进一步信息的无知预测者。更糟糕的是，这些预测者的预测错误比单个预测之间的平均差异大，这表明存在结群现象。正常情况下，单个预测之间的平均差异应该与平均预测错误一样大。但为了理解他们如何保住工作，以及为什么他们没有出现严重的崩溃现象（体重减轻、行为怪异或者酗酒），我们必须看一看菲利普·泰洛克的研究
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天鹅事件本质上是不可预测的。这些事件是“异类”，来自你的科学之外。或者是发生概率非常非常低的事件，如千年一遇的洪水，我们恰好不幸碰上了。但下一次，它不会再发生。这种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。
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我在经济学刊物中没有找到泰洛克式的正式全面的研究，但是我也没有找到鼓吹经济学家进行可靠预测的能力的论文。于是我浏览了能够找到的经济学论文和论文草稿。它们并没有提供具有说服力的证据来证明经济学家有预测能力，即使他们有一定的能力，他们的预测至多只会比随机预测好一点点，但没有好到对重要决策有帮助的程度。
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我在从事数理工作的时候有过完全相同的体验，整晚在计算机上进行复杂数学运算的科学家很少能比使用最简单的预测方法的出租车司机预测得更准。问题在于我们只看到这些方法奏效的少数情况，而几乎从不注意它们数量更为庞大的失败。
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人们或许会遇到下面这个观点：经济学家的预测可能会招致使其无效的反馈（这被称为卢卡斯评判，名称取自经济学家罗伯特·卢卡斯）。假设经济学家预测将发生通货膨胀，而根据这些预测，美联储作出反应，使通货膨胀降低。因此你无法像在其他领域那样对经济学领域的预测作出准确性评价。我同意这一观点，但我不认为这是经济学家预测失败的原因。世界对他们的研究领域而言太复杂了
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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。想一想，大多数延迟和超额预算来自不被计划考虑的意外因素，也就是说，它们出于模型之外，比如罢工、断电、车祸、坏天气或者火星人入侵的谣言。这些妨碍我们计划的小黑天鹅事件是我们没有考虑到的。它们太抽象了，我们不知道它们的具体形式，无法以一种合理的方式对待它们
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对于属于极端斯坦的突破性变量，你会看到截然相反的结果。假设一项计划预期在79天内完成（这里的天相当于上述新生女婴例子里的年）。在第79天，假如计划还未完成，那么人们预测它还需要25天；但在第90天，假如计划还未完成，它会还需要58天；在第100天还需要89天；在第119天还需要149天；在第600天，如果计划还未完成，你会预测它还需要1 590天。如你所见，你等待的时间越长，你预期还要继续等待的时间就越长。
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不要穿越一条平均4英尺深的河流。如果我告诉你某个遥远的目的地的温度预计为21摄氏度，预期误差为40摄氏度，你会带上多套有厚有薄的衣物，而如果我告诉你预期误差很小，你可能会只带很少的衣服。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。为一家银行工作期间，我见过人们在不考虑任何不确定因素的情况下预测公司的现金流
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黑天鹅现象有三个特点：不可预测，影响重大，事后可解释。
第十一章 怎样寻找鸟粪
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为了开会，经理们满世界飞：巴塞罗那、香港等等。他们千里迢迢只为了一大堆空话。毫无疑问，他们通常没法睡觉。当一名管理者不需要非常发达的头脑，而是需要同时拥有人格魅力、忍受无聊的能力和草草执行匆匆制定的时间表的能力。除了这些“任务”之外，他们还有出席歌剧表演的“职责
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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）。
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加莱在30多岁时成为多产的论文作者，他似乎在赶时间。他58岁时便英年早逝。他如此匆忙，即使发现了文字中的打字和语法错误，也懒得改正，因为他认为改错是浪费时间。人类再也没有产生这样的天才，或者说再也不让天才以他们自己的方式写作
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加莱以一个非常简单的例子演示了这一点，即著名的“三体问题”。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。
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以数学家迈克尔·贝里（Michael Berry）的计算为例。如果你知道关于弹子球的基本参数，就能够计算桌面的阻力（这是非常基础的），能够测量撞击力量的大小，那么你也能很容易地预测第一次撞击带来的结果。第二次撞击更为复杂一些，但也是可能预测的。这要求更高的精确性，你必须更为小心地确定球的初始状态。问题是，为了正确计算第九次撞击的结果，你需要考虑某个站在桌子旁边的人的引力（贝里的计算就谨慎地考虑了一个体重150磅的人的引力）。为了计算第56次撞击的结果，宇宙中的每一个基本粒子都必须被考虑进来！一个离我们100亿光年、位于宇宙边缘的电子必须被纳入计算，因为它对计算结果有重要影响。下面再加上另一项艰巨任务，那就是预测这些变量在未来的状况。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
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在动态系统中，你不是只考虑一枚孤立的弹子球，还要考虑各球之间的相互影响，面对这样的复杂局面，人们预测未来的能力不是降低了，而是存在根本的局限性。
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人们对哈耶克的唯一批评大概在于他在社会科学与物理学之间进行了严格而定性的区分。他指出，物理学方法不适用于社会科学，并批评了这种做法中的工程学思维。但在他所处的时代，物理学作为科学的王后，其影响力不断扩大。事实表明，即使自然科学也很复杂。他对社会科学的观点是正确的，与社会科学相比，他更信赖硬科学，这显然也是正确的，而他对社会知识局限性的观点对一切知识都是适用的——一切知识！
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简而言之，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，非柏拉图化是自下而上的、开放思维的、怀疑的、经验的。
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经过2 000年的说服，他们的方法今天正在以一种形式复苏，即循证医学。想一想，在我们知道细菌以及它们在疾病中的作用之前，医生们不采用洗手这一步骤，因为这对他们而言没有道理，尽管证据表明洗手能明显降低医院的死亡率。19世纪中期倡导洗手的医生伊格纳兹·塞麦尔维斯（Ignaz Semmelweis）直到去世几十年后才被认同。同样，针灸的作用似乎也“没有道理”，但在人的脚趾刺入一根针可以降低整体的疼痛（在正确进行的测试中）。因此，可能是有些事物太复杂，超过了我们的理解能力，所以让我们暂时接受它们，同时保持思维的开放。
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借用沃伦·巴菲特的一句话，不要去问理发师你是否需要理发，同样，也不要去问学者他的研究是否有用。
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然而，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。当然，除非有阴谋，
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在正统经济学中，理性成了一件紧身衣。柏拉图化的经济学家忽视了一个事实，那就是人们可能喜欢别的东西胜过喜欢最大化他们的经济利益
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在不懂实证检验的白痴专家大量出现之前，真正的思想家，如凯恩斯、哈耶克和曼德尔布罗特，就已经开始了有意义的研究。结果他们被人们遗忘，因为他们让经济学远离了二流物理学的精确。这的确令人遗憾。一位被人们低估的伟大思想家是G·L·S·夏克尔，现在几乎完全没有人记得他，他提出了“反知识”的概念，也就是翁贝托·埃克的图书馆里那些没被读过的书。人们根本不会提到夏克尔的研究，我不得不从伦敦的旧书经纪人那里购买他的书。
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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。 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
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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）。医生们会听汽车修理师的（不是在健康问题上，而是在他们的车出问题时），反之亦然，汽车修理师也会听医生的。我们天生喜欢听专家的，即使在可能不存在专家的领域
第十二章 认知斯坦——一个梦
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计算机程序能够使用非常复杂的非线性方程式产生看上去随机的数字。方程式很简单：如果你知道它，就能预知这个序列。然而，要人类求出这个方程并预测之后的序列几乎是不可能的。我说的是用简单的单行计算机程序生成几个数据点，而不是构成真实世界历史的成千上万同时发生的事件。也就是说，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。历史学家应该远离混沌理论以及求方程式的难题，而只去讨论世界的一般特点，并了解他们不可能知道什么
第十三章 假如你不会预测怎么办
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假如你抛弃完全准确地预测未来的想法，你就有很多事情可以做，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。
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回想一下那些古代经验主义者，比如希腊经验医学派的成员。他们认为，你在医学诊断中应该开放思维，让运气发挥作用。由于运气，病人可能因为吃了某种碰巧能治好他的病的食物而康复，于是这种食物能用于后来的病人。“正面意外”（比如高血压药品的积极副作用导致伟哥的发现）是这些经验主义者进行医学发现的核心方法。
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同样的方法也适用于生活：把生活中美好的偶遇最大化。
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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。实际上，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。美国的专长在于为世界其他地方承担这些小风险，这正是这个国家具有超常创新力的原因。一旦有了想法就去实施，之后再“完善”这种想法或者产品。
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除电影业之外，正面黑天鹅行业还有：出版业、科学研究和风险投资。在这些行业，你可以用小的损失换取大的收益。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。不利面很小，而且很容易控制。
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彩票有既定的规则以及实验室式的可计算的概率，而真实生活中我们不知道规则，并能从这种额外的不确定性中获益，因为它无法伤害你，而只能为你带来好处
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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。这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
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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
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作为对这个内容繁多的关于预测部分的总结，我要说，我们很容易概括出为什么我们无法理解正在发生什么。那就是：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。
第十四章 从平均斯坦到极端斯坦，再回到平均斯坦
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社会学家罗伯特·K·默顿比罗森早十多年提出关于马太效应的观点，也就是劫贫济富效应。[45]他观察了科学家的成就，说明了最初的优势如何影响一个人的一生。想一想下面的过程。 假设某个人写了一篇学术论文，引用了50个研究过相关问题的人的观点，并提供了背景资料；为了简单起见，假设这50个人的贡献是同等的。另一个研究同一问题的研究者将在他的参考文献中随机列举这50人中的3个。默顿指出，许多学者会在不读原作的情况下列举参考文献。他们会读一篇论文，从这篇论文的参考文献中摘取一些作为自己的参考文献。于是阅读第二篇论文的第三名研究者又把前面提及的3名作者作为他的参考来源。这3名作者将累积越来越多的关注，因为他们的名字与相关问题越来越紧密地联系在一起。胜出的3名作者与原来50人中其他人的区别主要在于运气，他们最初被选出来不是因为他们的能力，而只是因为他们被选入了前一份参考名录。由于有了名望，这几位学者将继续写论文，并轻松地发表。学术成功部分（但非常显著的）靠的是抽奖。
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确实，互联网造成了严重的集中。大量使用者访问少数网站，比如Google，在我写下这些文字的时候，该网站占据绝对的市场统治地位。历史上没有哪个公司如此迅速地获得了如此的统治地位，Google能为从尼加拉瓜到蒙古西南部到美国西海岸的人们服务，而不需要考虑电话接线员、运输、送货和制造。这是赢家通吃的终极案例。 但人们忘记了，在Google之前，Alta Vista统治着搜索引擎市场。我已经准备好在本书未来的版本中用一个新的名字取代Google
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简而言之，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得更不公平，但对大人物而言变得极为不公平。没有谁的地位是牢固不破的，小人物非常具有颠覆性。
第十五章 钟形曲线——智力大骗局
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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
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你听说过80/20法则吗？它是一种标志性的幂律，实际上幂律的发现正是从它开始的。当时维尔弗雷多·帕累托观察到意大利80%的土地被20%的人占有。有人运用这一法则指出，80%的工作由20%的人完成；或者80%的工作只产生20%的结果，反之亦然
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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，它把意外当做起点，把平均水平当做附属问题
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如果你在大学上过（无聊的）统计课，不明白教授为什么兴奋，不知道“标准差”是什么意思，不要担心。标准差的概念在平均斯坦以外毫无意义。
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要想了解相关性在平均斯坦以外多么没有意义，只需要看一看涉及两个极端斯坦变量的历史序列，比如债券和股市，或者两只股票的价格，或者美国儿童图书销量变化和中国化肥产量，或者纽约房地产价格和蒙古股市收益率。计算这些成对变量在不同子期间的相关性，比如1994年、1995年、1996年，等
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读者可以看到，高斯钟形曲线的关键点在于大部分观察值集中在平均水平附近，也就是平均值，随着对平均值的偏离越来越大，偏离的可能性下降得越来越快（呈指数下降）。如果你需要记住一点，那么请只记住偏离平均值时可能性下降的速度。意外变得越来越不可能，你可以安全地忽略它们。 这一特性同样产生了平均斯坦的最高法则：鉴于较大离差的稀少性，它们对总体的影响小到可以忽略不计。
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在游戏中，过去的胜利不会意味着未来胜率的提高，但现实生活中不是这样，这就是我对从游戏中学习概率感到担忧的原因。但当胜利带来更多胜利时，与原始高斯曲线的情况相比，你更有可能看到连赢40次的结果
第十六章 随机的美学
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灰天鹅是可以模型化的极端事件，而黑天鹅是未知的未知
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我刚刚读了三本“大众科学”书：马克·布坎南的《改变世界的简单法则》、菲利普·鲍尔的《临界点》和保罗·奥默罗德的《为何多数事情归于失败》，它们总结了对复杂系统的研究
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我同意这3本书中的观点，但不同意它们的应用方式，当然也不同意作者赋予它们的精确性。实际上，复杂性理论应该让我们对现实的精确模型持更加怀疑的态度。它不会让所有天鹅变白，这是可以预料的：它把它们变灰，而且只变灰
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许多人学习心理学、数学或进化论，并试图把它们应用到商务中。我的建议正好相反：研究市场中大量存在的、未知的、强大的不确定性，从而理解对心理学、概率论、数学、决策理论甚至统计物理学都适用的随机性的本质。我们将看到叙述谬误、游戏谬误和伟大的柏拉图化谬误的各种狡猾表现，看到怎样从表象进入现实。
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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。但分形随机性不能产生准确的答案，它的好处在于如下几点：如果你知道股市可能崩盘，像美国1987年那样，那么这一事件就不是黑天鹅；如果你使用指数为3的分形分布，1987年的崩盘就不是意外；
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有些黑天鹅现象发生是因为我们忽视了随机性的来源，有的是因为我们高估了分形指数。灰天鹅是可以模型化的极端事件，黑天鹅则是未知的未知。
第十七章 洛克的疯子——在错误的地方出现的钟形曲线
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过去50年中，金融市场最极端的10天代表了一半的收益。50年中的10天
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曼德尔布罗特在1960年左右向经济学界提出突破性分布的观点，向他们展示高斯曲线不能描述当时的市场价格。
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假如他是正确的，我们几乎全部的统计工具都是过时或毫无意义的。”我要对库特纳的话作两点更正。首先，我要把“几乎全部”替换为“全部”。其次，我不同意血和汗的说法。我认为曼德尔布罗特的随机理论比传统统计学易懂得多
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在股市崩盘之后，他们授奖给两名理论学家哈里·马克威茨和威廉·夏普，他们以高斯方法为基础，建立了漂亮的柏拉图化模型，对所谓的现代投资组合理论作出贡献。很简单，假如你去掉他们的高斯假设，把价格当做突破性变量，你就只剩下吹牛。诺贝尔委员会可能验证过夏普和马克威茨的模型，其作用就像网上出售的江湖偏方，但斯德哥尔摩似乎没人考虑这一点。委员会也没有征求我们这些实践者的意见；相反，它依赖于某种学术审查，而在有些学科，这种审查可能已经腐败到骨子里了。这次颁奖之后，我作了一个预测：“在这两个人能够获得诺贝尔奖的世界里，任何事都有可能发生。任何人都可能成为总统。”
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我要反复说下面的话，直到声音嘶哑：社会科学理论的命运取决于其传染性，而不是其正确性。
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请看19世纪现代医学之父克劳德·伯纳德说过的一句话：“现在只讲事实，科学以后再说。”你应该把经济学家送进医学院
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如果你在一个混乱的交易场所工作，某个由于赔钱而情绪极差的人可能会咒骂你直到他的声音嘶哑，然后忘掉这件事，一小时后请你去参加他的圣诞聚会。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
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我不能接受的一个评论是：“你是正确的。我们需要你提醒我们这些方法的缺陷，但不能把它们全盘否定。”也就是说，我既要接受把事情简单化的高斯分布，又要接受大的离差的可能性，他们没有认识到这两种方法的不相容性，似乎一个人可以只死一半一样。在20年的争论中，这些投资组合理论的使用者没有一个人解释他们是如何在接受高斯框架的同时接受大的离差的——没有一个人
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小罗伯特·默顿和迈伦·斯科尔斯是一家大型投机性证券公司的创始合伙人，该公司就是长期资本管理公司，我在第四章提到过。它聚集了学术界的顶尖人才，他们被称为精英。投资组合理论是他们进行风险管理的灵感来源，他们会进行精密的“计算”。他们成功地把游戏谬误放大到整个金融业
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然后，1998年夏天，由俄罗斯金融危机引发的一系列大事件发生了，这些事件在他们的模型之外。这是一只黑天鹅。长期资本管理公司破产，并几乎把整个金融系统拖下水，它的影响太大了。由于他们的模型排除了大离差的可能性，所以他们把自己置于可怕的风险之下。默顿和斯科尔斯的思想以及现代投资组合理论开始动摇了。损失太惨重了，惨重到我们无法再忽略知识的闹剧。我和许多朋友以为投资组合理论家会面临烟草公司的命运：他们害得人们损失了积蓄，并很快为自己的高斯方法造成的后果负责
第十八章 骗子的不确定性
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希望我已经足够透彻地表达了我作为一名实践者的观点，那就是你不能从书本到问题，而是应该相反，从问题到书本。在这种方法面前，那些以赚取学术资历为目的的人说的大部分空话都会失效
结 语 一半对一半——如何与黑天鹅打成平手
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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。
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最终存在一个小小的决策法则：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；当我有可能受到负面黑天鹅事件的袭击时，我会非常保守。当某个模型中的错误对我有好处时，我会非常冒险；当错误对我有害时，我会非常多疑。这可能并不十分有趣，但这正是别人没有做到的。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。
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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）。这是向命运说“随你怎么样”的第一步。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。
后记2
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大自然喜欢冗余，冗余有三种形式。第一种是防御性冗余，这是最容易理解的。这是一种保险型的冗余，能够确保你在困境下依靠充足的备件生存下去。看一下我们人类的身体，我们拥有两只眼睛、两个肺、两个肾，甚至两个大脑（公司高管人员可能除外），在多数情况下，这些器官的功能远远超过我们的实际需要。因此，冗余就意味着保险。尽管看上去有些效率低下，但这是为了维护这些备件，并具备足够的保有这些备件的能量，尽管它们平时处于闲置状态。
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经济学家会认为，两个肺与两个肾的效率并不高，他们会考虑这些器官的物流成本。这种优化最终会伤害到你。同时，如果我们的大自然由经济学家来控制，那么我们便会被省去一个肾，因为我们并不是任何时候都需要两个肾
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从经济大萧条时代走过来的年长者都将债务看做是冗余，他们会建议我们手边以现金形式存有几年的收入，然后再进行一些风险投资，这正是我在第十一章中提到的杠铃观点，里面提到一个人在风险投资的同时保持高比例的现金存量。如果银行都这样做，那么历史上便不会发生银行危机。
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华尔街的分析师们（MBA）会敦促公司出售多余的那只肾脏，冒着风险提高公司的每股收益率并提高公司的盈亏底线。然而这样做，最终只会导致公司的破产。
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这是杠铃战略的另一项应用：长时间的尽情的休闲。有关数据显示，长距离的散步与高强度的锻炼结合起来，其结果要远胜过跑步本身
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后来，我便致力于极端斯坦生活方式的研究：在令人激动的城市环境中漫步与思考，偶尔小跑上一段，跑的时候我会想象自己正手握棍棒追赶银匪[67]罗伯特·鲁宾，试图将他抓住之后绳之以法。我会来到任意某处举重场所，进行一次彻底的随机测试——一般是在酒店里。像灰天鹅事件一样，这些虽非常罕见，但在一天的半饥饿状态过后，却使我精疲力竭。然后，我会在数周时间里无所事事，整日在咖啡店里度日。甚至连测试的时间都是随意的，多数情况下都很短，不超过15分钟。我尽量使我的测试充满乐趣。我对体育馆的员工彬彬有礼，尽管他们认为我的测试“不可理喻”。同时，我还使自己处于一种冷热变化的状态，偶尔不穿外套便在大冷天外出。由于环球旅行和飞行时差的原因，我经常会长时间不睡之后大睡一觉。每当我来到美食之都（比如意大利），我便会造访知名餐馆放开肚皮大吃一通，令那些肥头大耳的吃客都自愧不如。然后，我便会连续几顿不吃饭，倒也没什么事。在度过了两年半时间看上去“不健康”的生活方式之后，我却发现自己的诸多身体指标发生了显著的改善
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有人认为，我的健康受益于长距离的散步，每周散步时间大约10~15小时（但是，没有人向我解释过为什么我速度很慢的散步还能算得上是锻炼）。
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我发现，告诉研究者们“你们的办法在这一点上很起作用”比告诉他们“这一点你们并不知道”要强得多。因此，当我将一幅四象限的图展现给美国统计协会成员（他们是截至当时这个世界上最怀有敌意的群体），并告诉他们说，你们的知识在前三个象限中能够很好地运用，但要小心第四象限，因为第四象限能够产生黑天鹅，我受到了别人的认可、支持，获得了长久的友谊、清爽的感觉（健怡可乐），还受到了别人的邀请去参加他们的会议。
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我曾经不止一次地重复说过，在火鸡看来是黑天鹅的事件，对于屠夫来讲却算不上是黑天鹅事件。
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我发现（当时我甚至一点都不吃惊），没有一位研究者研究过经济中大的偏误是否能通过过去大的偏误进行预测——也就是说，大的偏误是否有过先例有什么意义。
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特别令我感到惊奇的，是人们将过去发生的最大偏差作为参照事件来预测未来的最大偏差，他们没有想到，如果他们在这一历史参照事件发生的前一天运用同样的方法，那么这件历史参照事件自身又该如何解释呢？
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设想一下，罕见事件发生的频率不能通过经验观察来预测，原因是它们太罕见了。因此，我们需要一个先验模式来代表它；事件越罕见，使用标准的归纳方法（比如通过例数过去发生的事情进行频率抽样）进行预测的错误便越严重，同时对于能延伸至低可能性事件（这类事件当然不常见）领域的先验代表的依赖度也便越高。
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我们的问题并不是在知道可能性之后马上进行计算，而是找到有关知识范围的真正分布。我们的许多知识问题来自这种先验与后验之间的紧张状态。
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因此，在第一章中提到的弗古森关于事件（战争公债的价格）预测的方法论，较之单纯的预测要可靠得多，因为能够体现出政府战争成本的公债，其定价应基于事件可能性与事件结果的乘积，而不仅仅是事件的可能性。因此，我们不应只看人们是否“预测”到了某件事情，而不看他们的言论对事件造成的影响。
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一言以蔽之，不要让自己陷入到存在黑天鹅区域的第四象限。然而，要完全做到这一点却十分困难。 人们并没有意识到，避免了失败便是成功，而不要一味追求利益
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在真实生活中要减轻第四象限的影响需要（或不能）做什么？ 摆脱第四象限的最为明显的做法是“截短”，通过购买保险而摆脱掉某些曝光，从而将自己置于第十三章中所描述的“杠铃”状态