29 цитат из книги «Нассим Николас Талеб. Черный лебедь» для поста в соцсетях

Ниже 29 цитат из книги «Нассим Николас Талеб. Черный лебедь»: короткие фразы для статуса и развёрнутые — для размышлений.

1. «

   Канеман и Тверски заметили, что люди способны всерьез задуматься о, казалось бы, маловероятных явлениях, если вовлечь их в обсуждение подобных явлений и дать почувствовать, что эти события не так уж нереальны. Например, если спросить человека, какова вероятность гибели в авиакатастрофе, он, скорее всего, завысит цифру.

   Канеман и Тверски заметили, что люди способны всерьез задуматься о, казалось бы, маловероятных явлениях, если вовлечь их в обсуждение подобных явлений и дать почувствовать, что эти события не так уж нереальны. Например, если спросить человека, какова вероятность гибели в авиакатастрофе, он, скорее всего, завысит цифру.
2. «

   Есть мнение, что за память отвечает именно гиппокампус. Это самая творческая часть мозга; считается также, что она вбирает в себя весь негатив регулярных неприятностей вроде того хронического стресса, который мы постоянно испытываем от каждодневного впрыскивания отрицательных эмоций, — в противоположность «хорошенькому бодрящему стрессу» от внезапного появления тигра в вашей гостиной. Мы можем урезонивать себя сколько угодно, но гиппокампус принимает хронические стрессы всерьез, и начинается необратимый процесс атрофии. Вопреки расхожему мнению эти мелкие, внешне безобидные раздражители не делают нас сильнее; они способны искалечить нашу личность.

   Есть мнение, что за память отвечает именно гиппокампус. Это самая творческая часть мозга; считается также, что она вбирает в себя весь негатив регулярных неприятностей вроде того хронического стресса, который мы постоянно испытываем от каждодневного впрыскивания отрицательных эмоций, — в противоположность «хорошенькому бодрящему стрессу» от внезапного появления тигра в вашей гостиной. Мы можем урезонивать себя сколько угодно, но гиппокампус принимает хронические стрессы всерьез, и начинается необратимый процесс атрофии. Вопреки расхожему мнению эти мелкие, внешне безобидные раздражители не делают нас сильнее; они способны искалечить нашу личность.
3. «

   Успешность человеческих начинаний, как правило, обратно пропорциональна предсказуемости их результатов.

   Успешность человеческих начинаний, как правило, обратно пропорциональна предсказуемости их результатов.
4. «

   Те Черные лебеди, которых мы воображаем, обсуждаем и боимся, совсем не похожи на реально грозящих нам Черных лебедей. Скоро вам станет ясно, что мы опасаемся не того, чего следует опасаться.

   Те Черные лебеди, которых мы воображаем, обсуждаем и боимся, совсем не похожи на реально грозящих нам Черных лебедей. Скоро вам станет ясно, что мы опасаемся не того, чего следует опасаться.
5. «

   В 1971 году психологи Дэнни Канеман и Амос Тверски решили помучить профессоров статистики вопросами, сформулированными не как статистические вопросы. Один был приблизительно таков (для большей ясности я поменял пример): представьте, что вы живете в городе, где есть две больницы — одна большая, другая маленькая. В определенный день в одной из этих двух больниц рождается 60 процентов мальчиков. В какой больнице это скорее могло бы произойти? Многие профессора делали ошибку (во время обычной беседы), называя большую больницу, в то время как суть статистики заключается в том, что большие выборки более стабильны и имеют меньше отклонений от долгосрочного среднего показателя (в нашем случае 50 процентов каждого пола), чем маленькие выборки. Эти профессора провалили бы экзамены, которые сами же принимают. Еще работая квант-инженером, я выявил сотни таких серьезных ошибок, сделанных статистиками, забывшими о том, что они статистики.

   В 1971 году психологи Дэнни Канеман и Амос Тверски решили помучить профессоров статистики вопросами, сформулированными не как статистические вопросы. Один был приблизительно таков (для большей ясности я поменял пример): представьте, что вы живете в городе, где есть две больницы — одна большая, другая маленькая. В определенный день в одной из этих двух больниц рождается 60 процентов мальчиков. В какой больнице это скорее могло бы произойти? Многие профессора делали ошибку (во время обычной беседы), называя большую больницу, в то время как суть статистики заключается в том, что большие выборки более стабильны и имеют меньше отклонений от долгосрочного среднего показателя (в нашем случае 50 процентов каждого пола), чем маленькие выборки. Эти профессора провалили бы экзамены, которые сами же принимают. Еще работая квант-инженером, я выявил сотни таких серьезных ошибок, сделанных статистиками, забывшими о том, что они статистики.
6. «

   Не нужно отождествлять себя с миром науки, не нужно подвергаться ампутации, чтобы втиснуться в прокрустово ложе специализации.

   Не нужно отождествлять себя с миром науки, не нужно подвергаться ампутации, чтобы втиснуться в прокрустово ложе специализации.
7. «

   При выборе стратегии чрезвычайно важна крайняя граница риска — да-да, куда важнее знать самый плохой вариант, чем общий прогноз. А особенно это важно в том случае, если наихудший сценарий просто неприемлем.

   При выборе стратегии чрезвычайно важна крайняя граница риска — да-да, куда важнее знать самый плохой вариант, чем общий прогноз. А особенно это важно в том случае, если наихудший сценарий просто неприемлем.
8. «

   Грег Баррон и Идо Эрев в ходе ряда опытов установили, что люди склонны преуменьшать малую вероятность, если им самим приходится ее просчитывать, то есть если она не обозначена в цифрах. Представьте, что вы тянете шары из урны, в которой очень мало красных и много черных шаров, и вам нужно угадать, какого цвета шар вы сейчас вытащите; при этом вы не знаете точного соотношения красных и черных. Скорее всего, по вашей оценке, вероятность вытащить красный шар окажется ниже, чем она есть на самом деле. А вот если вам сказать, к примеру, что красных шаров — 3 процента, вы, наоборот, будете ошибаться, говоря «красный» чаще, чем нужно.

   Грег Баррон и Идо Эрев в ходе ряда опытов установили, что люди склонны преуменьшать малую вероятность, если им самим приходится ее просчитывать, то есть если она не обозначена в цифрах. Представьте, что вы тянете шары из урны, в которой очень мало красных и много черных шаров, и вам нужно угадать, какого цвета шар вы сейчас вытащите; при этом вы не знаете точного соотношения красных и черных. Скорее всего, по вашей оценке, вероятность вытащить красный шар окажется ниже, чем она есть на самом деле. А вот если вам сказать, к примеру, что красных шаров — 3 процента, вы, наоборот, будете ошибаться, говоря «красный» чаще, чем нужно.
9. «

   Журналисты предпочитают бесконечную точность ошибочных выводов «приблизительной» правде сказочника.

   Журналисты предпочитают бесконечную точность ошибочных выводов «приблизительной» правде сказочника.
10. «

    Беда в том, что наши идеи прилипчивы как репей: однажды придумав теорию, мы уже не откажемся от нее. Поэтому в выигрыше всегда тот, кто не спешит с теориями.

    Беда в том, что наши идеи прилипчивы как репей: однажды придумав теорию, мы уже не откажемся от нее. Поэтому в выигрыше всегда тот, кто не спешит с теориями.
11. «

    Самый интересный анализ того, как академические методы работают в реальной жизни, осуществил Спирос Макридакис. Он устраивал соревнования прогнозистов, использующих так называемую эконометрику — «научный метод», соединяющий экономическую теорию со статистическими измерениями. Попросту говоря, Макридакис заставлял людей предсказывать в реальной жизни, а потом оценивал точность их прогнозов. Вместе с Мишель Ибон он провел несколько «М-состязаний»; третье, и последнее из них, — М-3 — завершилось в 1999 году. Макридакис и Ибон пришли к печальному выводу: «Новейшими и сложнейшими статистическими методами не обязательно достигаются более точные результаты, чем самыми простыми».

    Самый интересный анализ того, как академические методы работают в реальной жизни, осуществил Спирос Макридакис. Он устраивал соревнования прогнозистов, использующих так называемую эконометрику — «научный метод», соединяющий экономическую теорию со статистическими измерениями. Попросту говоря, Макридакис заставлял людей предсказывать в реальной жизни, а потом оценивал точность их прогнозов. Вместе с Мишель Ибон он провел несколько «М-состязаний»; третье, и последнее из них, — М-3 — завершилось в 1999 году. Макридакис и Ибон пришли к печальному выводу: «Новейшими и сложнейшими статистическими методами не обязательно достигаются более точные результаты, чем самыми простыми».
12. «

    Булю показал мне удивительную исследовательскую работу, только что законченную его практикантом и уже принятую к публикации; в ней подробно рассматривались две тысячи предсказаний, сделанных аналитиками ценных бумаг. В работе наглядно показывалось, что эти брокер-аналитики не предсказывали ничего: наивный прогноз человека, просто переносящего цифры из истекшего периода в следующий, был бы немногим хуже. А ведь аналитики владеют информацией о заказах, грядущих контрактах и планируемых расходах и благодаря этим ценным знаниям вроде должны прогнозировать значительно лучше, чем наш наивный предсказатель, не располагающий никакой информацией, кроме прошлых данных. Хуже того, разрыв между предсказанными и реальными величинами был гораздо существенней, чем между разными прогнозами, а значит, аналитиками руководил стадный инстинкт. Иначе прогнозы отстояли бы друг от друга настолько же, насколько они отстоят от реальности.

    Булю показал мне удивительную исследовательскую работу, только что законченную его практикантом и уже принятую к публикации; в ней подробно рассматривались две тысячи предсказаний, сделанных аналитиками ценных бумаг. В работе наглядно показывалось, что эти брокер-аналитики не предсказывали ничего: наивный прогноз человека, просто переносящего цифры из истекшего периода в следующий, был бы немногим хуже. А ведь аналитики владеют информацией о заказах, грядущих контрактах и планируемых расходах и благодаря этим ценным знаниям вроде должны прогнозировать значительно лучше, чем наш наивный предсказатель, не располагающий никакой информацией, кроме прошлых данных. Хуже того, разрыв между предсказанными и реальными величинами был гораздо существенней, чем между разными прогнозами, а значит, аналитиками руководил стадный инстинкт. Иначе прогнозы отстояли бы друг от друга настолько же, насколько они отстоят от реальности.
13. «

    Таксисты не воображали, будто понимают столько же, сколько интеллигенты, и на роль экспертов не претендовали. Никто ничего не знал, но специалистам мнилось, будто они знают больше других, поскольку само собой разумеется, что специалист всегда образованнее неспециалиста.

    Таксисты не воображали, будто понимают столько же, сколько интеллигенты, и на роль экспертов не претендовали. Никто ничего не знал, но специалистам мнилось, будто они знают больше других, поскольку само собой разумеется, что специалист всегда образованнее неспециалиста.
14. «

    Если вы дадите себе труд подробно изучить биографию Онассиса — а я в молодости потратил на это несколько лет, — вы заметите любопытную особенность: работа (в общепринятом смысле слова) его не интересовала. Он даже не позаботился завести себе стол, не говоря уже об офисе. При этом он не просто заключал сделки — для этого офис не нужен, — он правил судостроительной империей, а это требует ежедневного отслеживания информации. Главным рабочим инструментом ему служил блокнот — вся нужная информация хранилась там. Онассис провел всю жизнь в общении с богачами и знаменитостями и в ухаживаниях (и охоте) за женщинами. Вставал он обычно в полдень. Если бы ему понадобилась юридическая помощь, он собрал бы своих юристов в два часа ночи в каком-нибудь парижском клубе. Говорят, что он обладал неотразимым обаянием и пользовался этим, чтобы манипулировать людьми. Попытаемся заглянуть глубже. Здесь очень вероятен эффект «одураченных случайностью»: прямо-таки подмывает назвать причиной успеха Онассиса его modus operandi. Мне не дано знать, был ли Онассис талантлив или просто удачлив (хотя я убежден, что его обаяние открывало перед ним все двери), зато я могу тщательно проанализировать его образ действий, опираясь на исследования зависимости между количеством информации и пониманием. Таким образом, утверждение, что доскональное знание мельчайших деталей повседневной рутины может быть бесполезным, а то и просто губительным, проверяется — пусть опосредованно, но довольно эффективно.

    Если вы дадите себе труд подробно изучить биографию Онассиса — а я в молодости потратил на это несколько лет, — вы заметите любопытную особенность: работа (в общепринятом смысле слова) его не интересовала. Он даже не позаботился завести себе стол, не говоря уже об офисе. При этом он не просто заключал сделки — для этого офис не нужен, — он правил судостроительной империей, а это требует ежедневного отслеживания информации. Главным рабочим инструментом ему служил блокнот — вся нужная информация хранилась там. Онассис провел всю жизнь в общении с богачами и знаменитостями и в ухаживаниях (и охоте) за женщинами. Вставал он обычно в полдень. Если бы ему понадобилась юридическая помощь, он собрал бы своих юристов в два часа ночи в каком-нибудь парижском клубе. Говорят, что он обладал неотразимым обаянием и пользовался этим, чтобы манипулировать людьми. Попытаемся заглянуть глубже. Здесь очень вероятен эффект «одураченных случайностью»: прямо-таки подмывает назвать причиной успеха Онассиса его modus operandi. Мне не дано знать, был ли Онассис талантлив или просто удачлив (хотя я убежден, что его обаяние открывало перед ним все двери), зато я могу тщательно проанализировать его образ действий, опираясь на исследования зависимости между количеством информации и пониманием. Таким образом, утверждение, что доскональное знание мельчайших деталей повседневной рутины может быть бесполезным, а то и просто губительным, проверяется — пусть опосредованно, но довольно эффективно.
15. «

    Неудачники истории — как люди, так и идеи, — подобно набожным утопленникам, не оставляют после себя автобиографий (для этого желательно остаться в живых).

    Неудачники истории — как люди, так и идеи, — подобно набожным утопленникам, не оставляют после себя автобиографий (для этого желательно остаться в живых).
16. «

    Ученость без эрудиции и природного любопытства ведет к узости мышления и дроблению дисциплин.

    Ученость без эрудиции и природного любопытства ведет к узости мышления и дроблению дисциплин.
17. «

    Психологи Канеман и Тверски <...> провели такой эксперимент: испытуемых (а это были люди, чья профессия связана с составлением прогнозов) просили оценить вероятность двух событий: а) в Америке случится сильное наводнение, в результате которого погибнет более тысячи человек; б) землетрясение в Калифорнии вызовет сильное наводнение, в результате которого погибнет более тысячи человек. По мнению респондентов, первый вариант менее вероятен, чем второй: ведь землетрясение в Калифорнии — это причина, которую легко допустить и которая делает ситуацию наводнения более представимой, тем самым повышая ее вероятность в наших глазах. Точно так же, если я спрошу: «Как вам кажется, сколько ваших сограждан больны раком легких?» — вы назовете какую-нибудь цифру (ну, скажем, полмиллиона). Однако если я спрошу, сколько человек в вашей стране заболели раком легких в результате курения, цифра, которую вы назовете, окажется гораздо (пожалуй, что и в два-три раза) больше. Если указана причина явления, это явление выглядит куда более правдоподобным — и куда более вероятным. В рак от курения верится легче, чем в рак без причины (если причина неясна, это все равно, что ее нет).

    Психологи Канеман и Тверски <...> провели такой эксперимент: испытуемых (а это были люди, чья профессия связана с составлением прогнозов) просили оценить вероятность двух событий: а) в Америке случится сильное наводнение, в результате которого погибнет более тысячи человек; б) землетрясение в Калифорнии вызовет сильное наводнение, в результате которого погибнет более тысячи человек. По мнению респондентов, первый вариант менее вероятен, чем второй: ведь землетрясение в Калифорнии — это причина, которую легко допустить и которая делает ситуацию наводнения более представимой, тем самым повышая ее вероятность в наших глазах. Точно так же, если я спрошу: «Как вам кажется, сколько ваших сограждан больны раком легких?» — вы назовете какую-нибудь цифру (ну, скажем, полмиллиона). Однако если я спрошу, сколько человек в вашей стране заболели раком легких в результате курения, цифра, которую вы назовете, окажется гораздо (пожалуй, что и в два-три раза) больше. Если указана причина явления, это явление выглядит куда более правдоподобным — и куда более вероятным. В рак от курения верится легче, чем в рак без причины (если причина неясна, это все равно, что ее нет).
18. «

    Прогнозисты от экономики, как мы очень скоро убедимся, гораздо ближе в своих догадках друг к другу, чем к реальному результату. Никто не хочет быть белой вороной.

    Прогнозисты от экономики, как мы очень скоро убедимся, гораздо ближе в своих догадках друг к другу, чем к реальному результату. Никто не хочет быть белой вороной.
19. «

    Для счастья важнее то, как часто мы испытываем приятное чувство, или, как говорят психологи, «положительный аффект», а не то, насколько сильно это чувство. Иными словами, хорошая новость — это прежде всего хорошая новость; насколько она хороша, уже не так важно. Значит, чтобы жить счастливо, нужно получать свои маленькие «положительные аффекты» как можно более регулярно. Множество просто хороших новостей лучше, чем одна отличная новость.

    Для счастья важнее то, как часто мы испытываем приятное чувство, или, как говорят психологи, «положительный аффект», а не то, насколько сильно это чувство. Иными словами, хорошая новость — это прежде всего хорошая новость; насколько она хороша, уже не так важно. Значит, чтобы жить счастливо, нужно получать свои маленькие «положительные аффекты» как можно более регулярно. Множество просто хороших новостей лучше, чем одна отличная новость.
20. «

    Самообольщение — действительно важный фактор. В этом и суть проблемы специалистов: они не знают, чего они не знают. Нехватка знаний и ложное представление о качестве этих знаний идут рука об руку — тот же механизм, который мешает людям узнавать больше, внушает им удовлетворенность своими знаниями.

    Самообольщение — действительно важный фактор. В этом и суть проблемы специалистов: они не знают, чего они не знают. Нехватка знаний и ложное представление о качестве этих знаний идут рука об руку — тот же механизм, который мешает людям узнавать больше, внушает им удовлетворенность своими знаниями.