«Нассим Николас Талеб. Черный лебедь» в 48 цитат

Ниже 48 цитат из книги «Нассим Николас Талеб. Черный лебедь»: короткие фразы для статуса и развёрнутые — для размышлений.

1. «

   Мы любим все ощутимое, подтверждаемое, осязаемое, реальное, зримое, конкретное, знакомое, уже виденное, броское, визуальное, социальное, запоминающееся, эмоционально нагруженное, кричащее, стереотипное, волнующее, театральное, романтическое, «косметическое», официальное; любим наукообразное словоблудие (словоблядие), надутых экономистов-статистиков, математизированную чушь, пафос, Французскую академию, Гарвардскую школу бизнеса, Нобелевскую премию, темные деловые костюмы, белые рубашки и галстуки от Феррагамо, пламенные речи, сенсации! Особенно же мы любим нарратив.

   Мы любим все ощутимое, подтверждаемое, осязаемое, реальное, зримое, конкретное, знакомое, уже виденное, броское, визуальное, социальное, запоминающееся, эмоционально нагруженное, кричащее, стереотипное, волнующее, театральное, романтическое, «косметическое», официальное; любим наукообразное словоблудие (словоблядие), надутых экономистов-статистиков, математизированную чушь, пафос, Французскую академию, Гарвардскую школу бизнеса, Нобелевскую премию, темные деловые костюмы, белые рубашки и галстуки от Феррагамо, пламенные речи, сенсации! Особенно же мы любим нарратив.
2. «

   Как и многие биологические переменные, ожидаемая продолжительность жизни — величина среднестанская, то есть подчинена рядовой случайности. Она не масштабируема, так как чем старше мы становимся, тем меньше у нас шансов жить дальше. В развитой стране таблицы страховых компаний предсказывают новорожденной девочке смерть в 79 лет. Когда она справит 79-й день рождения, ожидаемая продолжительность ее жизни в типичном случае будет составлять 10 лет. В возрасте 90 лет она сможет рассчитывать на 4,7 года. В 100 лет — на 2,5 года. Если она чудесным образом доживет до 119 лет, ей останется около 9 месяцев. По мере того как она пересекает очередные пороги, количество дополнительных лет уменьшается. Это иллюстрация главного свойства случайных переменных, описываемых «гауссовой кривой». Чем старше человек, тем меньше дополнительных лет у него в резерве. С человеческими планами и проектами дело обстоит по-другому. Они часто масштабируемы, как я уже говорил в главе 3. А в случае с масштабируемыми, то есть крайнестанскими, переменными вы получите ровно противоположный эффект. Скажем, предполагается, что проект будет завершен за 79 дней (берем ту же цифру, что в примере с возрастом женщины). Если на 79-й день проект не завершен, нужно будет отвести на него еще 25 дней. На 90-й день — еще около 58. На 100-й — 89. На 119-й —149. Если проект еще не завершен в день номер 600, то на него понадобится 1590 дополнительных дней. Как видно, чем дольше вы ждете, тем дольше вам предстоит ждать.

   Как и многие биологические переменные, ожидаемая продолжительность жизни — величина среднестанская, то есть подчинена рядовой случайности. Она не масштабируема, так как чем старше мы становимся, тем меньше у нас шансов жить дальше. В развитой стране таблицы страховых компаний предсказывают новорожденной девочке смерть в 79 лет. Когда она справит 79-й день рождения, ожидаемая продолжительность ее жизни в типичном случае будет составлять 10 лет. В возрасте 90 лет она сможет рассчитывать на 4,7 года. В 100 лет — на 2,5 года. Если она чудесным образом доживет до 119 лет, ей останется около 9 месяцев. По мере того как она пересекает очередные пороги, количество дополнительных лет уменьшается. Это иллюстрация главного свойства случайных переменных, описываемых «гауссовой кривой». Чем старше человек, тем меньше дополнительных лет у него в резерве. С человеческими планами и проектами дело обстоит по-другому. Они часто масштабируемы, как я уже говорил в главе 3. А в случае с масштабируемыми, то есть крайнестанскими, переменными вы получите ровно противоположный эффект. Скажем, предполагается, что проект будет завершен за 79 дней (берем ту же цифру, что в примере с возрастом женщины). Если на 79-й день проект не завершен, нужно будет отвести на него еще 25 дней. На 90-й день — еще около 58. На 100-й — 89. На 119-й —149. Если проект еще не завершен в день номер 600, то на него понадобится 1590 дополнительных дней. Как видно, чем дольше вы ждете, тем дольше вам предстоит ждать.
3. «

   Для меня специалисты делятся на две категории. К первой относятся те, кто склонен к самонадеянности при наличии (некоторых) знаний, — и это легкий случай. Ко второй — и это тяжелый случай — те, кто самонадеян и при этом полностью некомпетентен («пустые костюмы»).

   Для меня специалисты делятся на две категории. К первой относятся те, кто склонен к самонадеянности при наличии (некоторых) знаний, — и это легкий случай. Ко второй — и это тяжелый случай — те, кто самонадеян и при этом полностью некомпетентен («пустые костюмы»).
4. «

   Как ни странно, чувство безопасности и риск достигли максимума одновременно!

   Как ни странно, чувство безопасности и риск достигли максимума одновременно!
5. «

   Если я видел, как человек совершает убийство, я могу почти не сомневаться, что он преступник. Но, если я не видел, как человек совершает убийство, я не могу быть уверен в его невиновности. То же относится к диагностике рака: выявление одной-единственной злокачественной опухоли доказывает, что у вас рак, но невыявление ее не позволяет вам со стопроцентной уверенностью сказать, что рака у вас нет. Нас приближают к истине отрицательные, а не подтверждающие примеры! Неверно выводить общее правило из наблюдаемых фактов.

   Если я видел, как человек совершает убийство, я могу почти не сомневаться, что он преступник. Но, если я не видел, как человек совершает убийство, я не могу быть уверен в его невиновности. То же относится к диагностике рака: выявление одной-единственной злокачественной опухоли доказывает, что у вас рак, но невыявление ее не позволяет вам со стопроцентной уверенностью сказать, что рака у вас нет. Нас приближают к истине отрицательные, а не подтверждающие примеры! Неверно выводить общее правило из наблюдаемых фактов.
6. «

   Какая из этих ситуаций, на ваш взгляд, более вероятна? 1. Джой, судя по всему, был счастлив в браке. Он убил свою жену. 2. Джой, судя по всему, был счастлив в браке. Он убил свою жену, чтобы завладеть ее наследством. Наверняка, повинуясь первому впечатлению, вы скажете, что вероятнее второй вариант, хотя это чистой воды логическая ошибка, ведь первое утверждение шире и охватывает не одну возможную причину, а множество: Джой убил свою жену, потому что сошел с ума, или потому, что та изменила ему с почтальоном и лыжным инструктором, или потому, что в состоянии помрачения он принял ее за специалиста по финансовому прогнозированию.

   Какая из этих ситуаций, на ваш взгляд, более вероятна? 1. Джой, судя по всему, был счастлив в браке. Он убил свою жену. 2. Джой, судя по всему, был счастлив в браке. Он убил свою жену, чтобы завладеть ее наследством. Наверняка, повинуясь первому впечатлению, вы скажете, что вероятнее второй вариант, хотя это чистой воды логическая ошибка, ведь первое утверждение шире и охватывает не одну возможную причину, а множество: Джой убил свою жену, потому что сошел с ума, или потому, что та изменила ему с почтальоном и лыжным инструктором, или потому, что в состоянии помрачения он принял ее за специалиста по финансовому прогнозированию.
7. «

   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.
8. «

   Соберите вместе десять параноиков — и у вас будет десять разных, но одинаково правдоподобных теорий.

   Соберите вместе десять параноиков — и у вас будет десять разных, но одинаково правдоподобных теорий.
9. «

   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.
10. «

    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.
11. «

    Проверщиков-то фактов полно, а вот проверщики интеллекта, увы, отсутствуют.

    Проверщиков-то фактов полно, а вот проверщики интеллекта, увы, отсутствуют.
12. «

    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).
13. «

    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.
14. «

    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.
15. «

    Покажем двум группам людей размытое изображение пожарного гидранта. Оно должно быть настолько размытым, чтобы невозможно было опознать предмет. Для одной группы людей будем увеличивать разрешение медленно, в десять приемов. Для другой — быстрее, в пять приемов. Остановимся в тот момент, когда у обеих групп будет перед глазами картинка одинаковой четкости, и спросим, что же они видят. Та группа, которая видела меньше промежуточных шагов, быстрее узнает на картинке гидрант. Мораль? Чем больше информации вы даете человеку, тем больше гипотез будет возникать у него по ходу и тем хуже окажется результат. Человеку попадается больше случайного мусора, и он начинает путать его с информацией.

    Покажем двум группам людей размытое изображение пожарного гидранта. Оно должно быть настолько размытым, чтобы невозможно было опознать предмет. Для одной группы людей будем увеличивать разрешение медленно, в десять приемов. Для другой — быстрее, в пять приемов. Остановимся в тот момент, когда у обеих групп будет перед глазами картинка одинаковой четкости, и спросим, что же они видят. Та группа, которая видела меньше промежуточных шагов, быстрее узнает на картинке гидрант. Мораль? Чем больше информации вы даете человеку, тем больше гипотез будет возникать у него по ходу и тем хуже окажется результат. Человеку попадается больше случайного мусора, и он начинает путать его с информацией.
16. «

    Категоризация необходима людям, но она оборачивается бедой, когда в категории начинают видеть нечто окончательное, исключающее зыбкость границ — не говоря уже о пересмотре самих категорий.

    Категоризация необходима людям, но она оборачивается бедой, когда в категории начинают видеть нечто окончательное, исключающее зыбкость границ — не говоря уже о пересмотре самих категорий.
17. «

    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.
18. «

    Я очень надеюсь, что когда-нибудь ученые и политики заново откроют то, что всегда было известно нашим предкам: самое ценное в человеческой культуре — это уважение.

    Я очень надеюсь, что когда-нибудь ученые и политики заново откроют то, что всегда было известно нашим предкам: самое ценное в человеческой культуре — это уважение.
19. «

    Здесь работает классический ментальный механизм — так называемый эффект привязки. Вы усмиряете свой страх перед неопределенностью, придумывая число и цепляясь за него как за островок посреди пустоты. Этот эффект был открыт отцами психологии неопределенности Дэнни Канеманом и Амосом Тверски, еще когда они только начинали исследовать заблуждения в использовании эвристик. Эффект работает следующим образом. Канеман и Тверски предлагали добровольцам покрутить рулетку. Добровольцы смотрели на выпавшее число, зная, что оно случайно. Затем их просили назвать количество входящих в ООН африканских стран. Ответ коррелировал с выпавшим числом. Попросите кого-нибудь назвать вам последние четыре цифры своего номера социального страхования, а затем — приблизительное количество зубных врачей в Манхэттене. Вы увидите, что, активировав в сознании собеседника четырехзначное число, вы заставляете его соотносить свое предположение с этим числом.

    Здесь работает классический ментальный механизм — так называемый эффект привязки. Вы усмиряете свой страх перед неопределенностью, придумывая число и цепляясь за него как за островок посреди пустоты. Этот эффект был открыт отцами психологии неопределенности Дэнни Канеманом и Амосом Тверски, еще когда они только начинали исследовать заблуждения в использовании эвристик. Эффект работает следующим образом. Канеман и Тверски предлагали добровольцам покрутить рулетку. Добровольцы смотрели на выпавшее число, зная, что оно случайно. Затем их просили назвать количество входящих в ООН африканских стран. Ответ коррелировал с выпавшим числом. Попросите кого-нибудь назвать вам последние четыре цифры своего номера социального страхования, а затем — приблизительное количество зубных врачей в Манхэттене. Вы увидите, что, активировав в сознании собеседника четырехзначное число, вы заставляете его соотносить свое предположение с этим числом.
20. «

    Люди поверят любым вашим словам, если не обнаруживать перед ними слабости; они, как звери, чуют мельчайшие трещинки в броне уверенности еще до того, как те станут явными. А лучшая оправа уверенности — предельная вежливость и дружелюбие, которые позволяют манипулировать людьми, не обижая их.

    Люди поверят любым вашим словам, если не обнаруживать перед ними слабости; они, как звери, чуют мельчайшие трещинки в броне уверенности еще до того, как те станут явными. А лучшая оправа уверенности — предельная вежливость и дружелюбие, которые позволяют манипулировать людьми, не обижая их.