◇第11章 千万别嫁给摇滚明星 11.1 破损的包裹无法恢复原状降低脆弱性不是可有可无的选择，而是一种强制性要求。这听上去可能显而易见，但似乎总是被忽略。
......
如果一个赌徒最终面临爆仓（失去赢得的一切）的风险，那么其策略的“潜在回报”就是无关紧要的。
......
对一架坠机风险很高的飞机来说，“速度”多快毫无意义，因为我们知道它有可能无法到达目的地。
......
脆弱性的经济增长也不能被称为经济增长,......即使在工业革命的黄金年代，经济增长也是非常温和的，人均增长率不到1%，然而正是和缓的增长将欧洲推上了主宰全球的巅峰。尽管增长率较低，但它却是稳扎稳打的强韧性增长，完全不同于如今各国蛮劲儿十足的增长率竞赛，就像刚学会开车的少年疯狂飙车一样。
编程随想注：
不光欧洲在工业革命后的增长是温和的，美国在崛起为世界老大之前，其增长也是温和的。（如塔勒布所说）这种增长模式虽然缓慢，但却是【稳扎稳打的强韧性增长】。
作为对比，引文的最后一句，简直是对咱们天朝绝好的讽刺。俺在博客中已经多次点评过——朝廷高层“盲目追求 GDP 增长率”的做法，巨傻逼。另外，
俺的网盘上分享过一本书叫《
对我们生活的误测——为什么 GDP 增长不等于社会进步》
11.2 塞内加的杠铃杠铃的意思是什么？我用杠铃（一个杠轴，两端加重，供举重者使用）来将极端情况分隔开。在我们的语境中，杠铃策略不一定是对称的，只是说，它由两个极端条件组成，中间空无一物。你也可以用更技术性的语言称其为双峰策略，因为它有两个截然不同的模式，而不是单独的中庸模式。
......
一面是极端的风险厌恶，一面是极端的风险偏好，而不采取“中等程度”或“温和”的风险态度，因为这种态度实际上是骗人的把戏——人们一般都明白“高风险”和“零风险”的概念，但是中等风险则有很大的迷惑性，因为它受巨大的测量误差的影响。
编程随想注：
塔勒布所说的【双峰策略】可以用在“期权交易”中。据说他本人就是这么玩的（熟悉期权的同学，应该听说过这个“双峰策略”）。
另外，对于不懂金融衍生品的同学，俺提醒一下——“期权”与“期货”是两种【不同】的东东。
让我们从普通金融学中举个例子，......如果你 90% 的资金以现金形式持有（假设你不会受通货膨胀的影响），或以所谓的“保值货币”储存起来，而剩下 10% 的资金则投资于风险很高或极高的证券，那么你的损失不可能超过 10%，而你的收益是【没有上限】的。如果某个人将 100% 的资金都投入所谓的“中等风险”的证券，那么他很可能由于计算错误而承受毁灭性的风险。
......
杠铃策略并不一定是以部分投资于抗通胀的现金、部分投资于投机性证券的形式呈现的。任何消除毁灭性风险的策略都属于杠铃策略。
编程随想注：
上述引文中的：“收益是没有上限的”，更严谨的说法是“收益是不封顶的”。
意第绪谚语中就说：“做好最坏的打算，最好的情况总能水到渠成”。这句话听起来平淡无奇，但事实上却并非如此——只要观察一下就知道，人们往往做最好的打算，而希望侥幸逃脱最坏的结果。
我们有充分的证据证明，人们反感小的损失，但对非常严重的“黑天鹅”风险却视而不见。
编程随想注：
从“认知心理学”的角度来讲，人脑【很不擅长】处理概率问题。比如
对【小概率】的估计会受到情感的影响。因此会【高】估小概率的【好】事情，并【低】估小概率的【坏】事情。
关于这个话题，有空的话可以写篇博文来聊聊。
★第四卷 可选择性、技术与反脆弱性的智慧 ◇第12章 泰勒斯的甜葡萄亚里士多德的《政治学》中有一则故事是关于苏格拉底之前的哲学家和数学家泰勒斯的轶事。......
泰勒斯是一位哲学家，来自小亚细亚半岛的沿海城市米利都。......泰勒斯作为一名哲学家则是典型的囊中羞涩。他听腻了生意伙伴讽刺他所说的“有能力的人从商，其他人研究哲学”的话，于是做了件惊人的事：他支付了一笔首付款，以很低的租金租用了米利都所有橄榄油压榨机的季节性使用权。当年橄榄大获丰收，对橄榄油压榨机的需求大幅增加，他让压榨机所有者按照他开出的条件转租机器，从中大赚一笔。随后，泰勒斯又回到了哲学的世界中。
......
泰勒斯的故事有许多寓意，且都与不对称性相关。最普遍的寓意可以用亚里士多德的叙述来表达：“虽然仍是冬天，但他根据自己的天文学知识观察到，第二年一定是橄榄作物的丰收年……”因此，对于亚里士多德来说，原因显然在于泰勒斯的渊博知识。
真的是因为渊博的知识吗？
......
其实泰勒斯只是很简单地和别人签订了一份合同，......事实上，这是份【期权合同】，买方“有权利但没有义务”，而卖方则是“有义务而没有权利”。在橄榄油压榨机的使用需求激增的情况下，泰勒斯有权利——但没有义务——使用机器，而卖方则负有提供机器的义务，但没有其他权利。泰勒斯为这一特权付出很小的代价，损失有限，而获益可能很大。这可能是人类历史上第一个有记录的期权。
期权就是反脆弱性的一种代表。
编程随想注：
不懂期权的同学，多半无法理解这段。建议先去看一下维基百科的解释（链接在“
这里”）。
12.1 选择权与不对称性除非你面对选择权和各种选择，否则你将永远不会了解自己的真正喜好。
......
许多人变成了穷人并非自己所愿，他们只有编造出一个故事，声称是他们自己选择成为穷人的......就像《伊索寓言》中的酸葡萄心态，说服自己相信自己摘不到的葡萄就是酸的。
......
我们的故事凸显了泰勒斯自己对生活的选择权——他是真心想要追求哲学，他本来有很多选择。......泰勒斯自己赚钱资助自己的哲学研究，成为了自己的赞助者，这也许是我们可以达到的最高境界——同时实现财务独立和拥有知识生产力。
编程随想注：
【选择权】意味着【自由度】。你的“可选项”越多，你的“自由度”就越高。
选择权的一个属性是：它并不关心平均结果，而只关心有利因素（因为不利因素并不会超过某一界限）。
......
想想这个简单的启发法：你的作品和思想，无论是在政治、艺术或其他领域，都不受大部分人的认可（甚至有人极其反感），但却有一小撮极为忠诚和热心的拥趸，这种情况较之百分之百的人都觉得你可以接受或勉强值得称道，哪种情况对你更有利？当然是前一种。选择权喜欢分散的结果，而不太关心平均值。
......
比如维特根斯坦，他被很多人认为是一个疯子、一个异类，或者只是一个胡言乱语的哲学家。但是这些人的意见无足轻重，因为维特根斯坦有一些狂热的追随者，其中包括赫赫有名的伯特兰·罗素和凯恩斯。
编程随想注：
俺在博客的评论区多次说过，这个博客只是写给【一小撮人】看的。因为不管是哪个国家，都存在着【平庸的大多数】。这也是【
二八原理】的体现。
12.2 泰勒斯主义和亚里士多德主义亚里士多德犯了一个错误，他认为了解某个事件（未来的作物收成或榨油机的租金，即横轴所显示的数据）和从中赚钱（即纵轴所显示的数据）是同样的事情。但在这个（泰勒斯）案例中，由于存在不对称性，所以这两者是不同的。
如果你有“可选择性”，那么你就不太需要智力、知识、洞见、技巧，或者那些在脑细胞中发生的复杂事情。因为你不必每次都正确。
你所需要的只是不做不明智的事情，以免伤害自己，随后就能在有利的结果发生后乐享收益了。（关键是你的评估并不需要预先进行，只要在结果发生后进行即可。）
这个属性（可选择性）允许我们变得无知，或者说，允许我们获得比知识所能带给我们的更多的收益。
编程随想注：
本文前面的点评中，俺已经提到了【混沌系统】（人类社会就是一个混沌系统）。由于混沌系统【不可能】进行预测，所以，当你面对混沌系统时，必然存在某种程度的【无知】（不可知性）。这种情况下，【可选择性】就非常重要了。因为
“可选择性”可以让你在【无知】的情况下获益。
法国伟大的生物学家弗朗索瓦·雅各布将自然生态系统中的选择权概念（或类似选择权式的特点）引入了科学领域，这就是【试错】的概念。
......
试错过程中我们会犯小错误，但却能获得大收益，我们不妨称其为“自由探索”（tinkering）。事实上，有一个词可以更准确地描述这种积极的不对称性，这就是【凸性】，我们将在第18章中深入阐述。
......
这是一种与期权类似的试错机制（快速失败模型），又名“凸性自由探索”。在这一机制下，错误的成本低，最大损失是已知的，而潜在回报则是巨大的（无限）。正面“黑天鹅”的一个重要特征：收益是无限的（这与彩票不同），或者更确切地说，其界限是未知的；但错误所带来的损失则是有限和已知的。
编程随想注：
此处所说的“收益是无限的”可能会引发误解，更通俗的说法是：“收益是不封顶的”。
具体来说，我们可以这样描述选择权：
【选择权 = 不对称性+理性】
◇第13章 教鸟儿如何飞行试错法有一种人们还未理解的首要价值：它其实【不是】随机的！由于可选择性的存在，它需要一定的理性：它需要你以一定的智慧来识别有利的结果，以及知道该放弃什么。
为了让试错过程不完全是随机性的，你需要保持理性。如果你在客厅寻找不知道放到哪里去的钱包，那么在采用试错法时，你的理性就在于，同一个地方不必寻找两次。这样，在找寻过程中，每一次尝试、每一次失败都能提供额外的信息，每一个信息都比前一个信息更有价值，因为你越来越清楚，哪些方法是无用的，或者在哪些地方不可能找到钱包。
......
我们从失败的尝试中能够逐渐摸索出正确的方向
13.1 苏联–哈佛鸟类学系让我们来看看两种类型的知识。
第一类不完全是“知识”，其模糊的特性让我们很难将其与严格定义的知识联系起来。这是一种我们无法用明确和直接的语言表达的做事方式——有时我们称其为否定法——但是，我们却切切实实地身体力行，而且做得很好。
第二类更像我们平常所说的“知识”，它是你在学校里学会的东西，是你用来获得分数的东西，可以写成文章、可以解释、可以做学术、可以理性化、可以形式化、可以理论化、可以苏联化、可以官僚化、可以哈佛化，也是可以证明的。
编程随想注：
俺本人对 13.1 章节的总结是——有两类知识，一类是基于实践得来的（比如：骑自行车），一类是基于理论得来的（比如：数理化）。塔勒布认为：我们经常低估了前者，而高估了后者。
13.2 副现象苏联–哈佛派谬见（给鸟类开设飞行课，并相信这些课程正是这些鸟类具备精湛的飞行技能的原因）属于一种被称为副现象的因果错觉。
编程随想注：
塔勒布在书中所说的“副现象”，俺认为可以用【
因果谬误/虚假归因】来概括。
每当经济危机发生时，贪婪很容易被当作罪魁祸首，这留给我们一个假象——如果我们可以找到它的根源并将它从生活中连根拔出，那经济危机就会被消灭。......始于2007~2008年的危机被解释为“贪婪”的产物，而不是源自系统的脆弱性，这让我们一厢情愿地（再次）做起了“消除贪婪的乌托邦之梦”。
◇第14章 当两件事不是“同一回事”时 14.1 压力在哪里？我想提醒读者，学问和有组织的教育不是一回事儿。
......
请注意，我不是说大学不产生知识，或对经济增长毫无益处；我要说的是，它们的作用被过分夸大了。
14.2 绿色木材谬误 编程随想注：
“绿色木材谬误”源自书中举的一个案例。某个【很成功】的木材商人专售“绿色木材”。此人一直【误以为】“绿色木材”是——漆成绿色的木材。虽然此人对“绿色木材”的概念完全理解错了，但不妨碍此人经营木材生意。
为了说明这点，俺预先引用第15章里面的一句话：没有人担心那些不懂空气动力学定理或不会解运动方程式的孩童们学不会骑自行车。塔勒布想说的是——你是否学会骑自行车，与你是否懂得牛顿方程式毫无关系。
看问题除了要排除叙述性谬误，还要接受另一个教训——大脑中装满太多复杂的技巧和方法，往往会使人忽略基本的东西。
......
所以，少即是多：一方面，研究得越多，就越容易忽略基础但根本的事情；另一方面，行动能将事情剥丝抽茧，直至剩下尽可能简单的模型。
编程随想注：
说到【少即是多】，推荐
俺网盘上分享的另一本书《
无从选择——为何多即是少》。
14.3 混为一谈世界上存在着某种东西（在此指感觉、思想、理论）和某种东西的函数（在此指价格、现实或一些真实的东西）。混为一谈的问题就是指错把一个当作另一个，从而忘记了存在“函数”的情况，而事实上函数有不同的特性。
某种东西和某种东西的函数之间的不对称性越大，两者之间的差异就越大。最后，它们之间可能变得毫无关系。
编程随想注：
一种常见的谬误就是——人们习惯于用【线性函数】来看待两个事务之间的关系。但实际上，大部分事物之间的关系都【不是】线性的。关于这种谬误，有空的话也可以写一篇博文来聊聊。
◇第15章 失败者撰写的历史实践者是不写文章的，他们只会放手去做；飞鸟果然会飞，但那些教导它们飞行的人，正是写故事的人。所以不难看出，历史实际上是由失败者撰写的，他们有大把的时间，学术地位也得到保护。
......
技术历史学家戴维·埃杰顿告诉我的故事简直让我震惊万分。我们都认为控制论是由诺伯特·维纳在1948年发明的，但是工程历史学家戴维·明德却揭穿了这一故事；他指出，维纳只不过是阐述了在工程领域早就实行多年的反馈控制和数位运算的概念。然而，人们（包括今天的工程师们）都误认为这一切都归功于维纳的数学思考。
......
欧洲美丽的教堂，它们在几何机构上显得如此复杂。......它使我们倾向于相信，是数学让我们建造出了这些美丽的建筑。......但事实是：建筑师（或所谓的大师）通常依靠灵感的启发、经验法和工具，而且几乎没有人懂任何数学——根据中世纪科学史学家居伊·博茹昂的记载，在13世纪之前，整个欧洲不超过5个人知道如何进行除法计算。那时的建筑师不必了解我们今天所用的方程式，他们造的建筑物大部分都屹立至今。
......
尽管科学在计算机的发展旅程中还是有所作用的，毕竟计算机技术在许多方面都得依靠科学；但是，学术科学绝对无法预设计算机的发展方向，事实上，学术科学是在一个不透明的环境中，受制于机会性的发现。计算机的发展史上写满了大学辍学生和早慧的高中生的名字，每一步都充分显示出发展的自主性和不可预测性。
编程随想注：
接下来的部分，塔勒布主要反驳科研领域中的【目的论】。他举了两个例子，一个是“工业革命”，一个是“医学研究”。关于这两个案例，俺就不摘录引文了。
花了很长时间在加州考察风险投资的社会学家史蒂芬·夏平称，投资者往往把钱投给他们看中的企业家，而不是某个创意。决策在很大程度上就是一种观点，并根据“你认识谁”和“谁说了什么”得以强化。
用风险投资家的专业术语来说，你应该把赌注投给骑师，而不是马匹。为什么呢？因为创新是需要灵感的，你需要具备像漫游者般的能力，随时抓住突然出现的机遇，而不是墨守成规地行事。
编程随想注：
风险投资界很有名的
孙正义（软银老板，马云的早期投资者），据说也持类似观点——他看重的是【创业团队】，而不是创业的 idea！
编程随想注：
然后塔勒布开始批评【公司目的论】。
公司都热衷于制订战略计划。它们需要花钱来弄明白自己究竟该走向何方。然而，没有证据表明，战略规划起到了作用——否定它的证据倒有很多。
......
可口可乐起初是一种医药产品。
蒂芙尼珠宝公司是做文具生意起家的。
制造出第一枚导弹制导系统的雷神公司，本来是个冰箱制造商，
曾经的顶级手机制造商诺基亚，是从造纸起家的（还做过一段时间的橡胶鞋）。
杜邦，如今以特富龙不粘锅、可丽耐台面和卡夫拉纤维闻名的企业，最早是个经营炸药的公司。
雅芳化妆品公司，一开始是个挨门推销图书的公司。
编程随想注：
针对上述举例，俺也来补充一下：
微软一开始并不是做操作系统滴，比尔·盖茨与保罗·艾伦做的第一个产品是“BASIC 解释器”。
IBM 一开始卖的是打卡机。
根据本章到目前为止所说的来总结一些规则：
（1）寻找【可选择性】；根据可选择性对你要从事的业务进行排名；
（2）最好选择【开放式】而非“封闭式”回报的业务；
（3）切勿以商业计划为投资对象，而是以【人】为投资对象，......以人为投资对象，有助于我们对商业计划书之类的文字叙述产生免疫力。这样做才可以确保提高你的强韧性；
（4）不管你的业务是什么，请确保你选择了【杠铃策略】。
编程随想注：
关于“杠铃策略”，健忘的同学再去回顾一下第11章。
◇第16章 混乱中的秩序 16.1 生态与游戏生物学家威尔逊曾经被问道，什么是儿童发展的最大障碍；他的回答是足球妈妈。......这个问题的涉及面可能很广；足球妈妈们试图从孩子们的生活中消除【试错】和【反脆弱性】，使他们远离生态模式，而将他们改造成按照预设模式（符合足球妈妈的想法）行事的书呆子。就这样，孩子们成为好学生，但也成为书呆子，也就是说，这些孩子就像是按固定模式运转机械。
......
一个人只要有自己的私人图书馆，并花费时间漫无目的地（但理智地）遨游在我们随机学到的知识中，那他不上学也可以成为一个智者，而不会成为书呆子。
编程随想注：
请注意最后一句。希望大伙儿能理解——为啥俺热衷于分享电子书，尤其是【跨学科】的电子书。
16.2 反脆弱性的（杠铃式）教育在一个结构化的环境中，有些人表现得比别人更聪明——其实学校就有选择性偏见，因为它喜欢在这种环境中反应更快的学生，喜欢搞竞争，但却以牺牲学生的校外能力为代价。虽然我还不熟悉健身运动，但我的想法是，那些使用昂贵健身器材来增强力量的人，虽然可以举起很重的杠铃，锻炼出令人艳羡的肌肉，但他们在街头斗殴中会被那些在混乱环境中磨炼过的人打得头破血流。
使用器械健身者的力量有严重的【领域局限性】——他们能发挥作用的领域在健身房之外根本【不】存在。事实上，他们的力量与过分专业化的运动员一样，是畸形发展的结果。我认为，这与那些被选为尖子生，只努力在少数科目上取得高分，而不是按照自己的兴趣爱好发展的人是一样的——只要让他们稍微远离一下他们擅长的领域，你就能看到他们是如何丧失信心和一味抗拒。
我在学校被灌输的东西，我已经忘光了；而我自己决定读的东西，我仍然记得很牢。追随自己的爱好来选择阅读的重要意义，莫过于此。
编程随想注：
学校教的东西，【未必】全都抛弃。关键是，你要搞清楚学校教的东西，哪些是有用的，哪些是没用的，哪些是有害的。
◇第17章 胖子托尼与苏格拉底辩论 编程随想注：
本章节较多地涉及哲学中的“知识论（认识论）”。不了解这个领域的读者可以跳过这一章。
如果你想对这个领域有所了解，可以参考
电子书清单的【哲学类 / 知识论与认识论】分类目录。
17.1 胖子托尼对话苏格拉底 编程随想注：
塔勒布在这个章节假想了胖子托尼对苏格拉底的反驳。托尼的核心观点是——有些知识我们知道但不一定能够表达，类似于中国老话所说的【只可意会 不可言传】。对于这类知识，参见“13.1 苏联–哈佛鸟类学系”章节。
17.2 定义性知识的优越性“有些事情我不理解未必表示我无知”，这也许是尼采所在的时代最有力的一句话。......尼采对苏格拉底所说的真理极为反感，主要原因在于这种对真理的探求很大程度上是为了推广对事物的理解，因为苏格拉底认为，对于恶事，人们不会明知故犯——这个观点在启蒙运动时期影响了无数思想家，比如孔多塞，他们认为，知识真理是实现善的唯一和充分条件。
而这个观点——知识是万能的，错误是邪恶的，因此科学是一个让人感到乐观的产业——正是尼采所斥责的。这种科学乐观主义的说法激怒了尼采——这等于是利用推理和知识来为乌托邦效力。人们在讨论尼采时，忘记了他所说的那些乐观主义和悲观主义的区别，因为所谓的尼采式悲观主义分散了我们的注意力，而没有注意到他想要表达的要点——他所质疑的正是知识的善。
我花了很长的时间才搞清楚尼采在《悲剧的诞生》一书中谈到的核心问题。他看到了两股力量：太阳神阿波罗的精神和酒神狄俄尼索斯的精神。一种是可衡量的、平衡的、理性的，充满了逻辑和自我约束；另一种则是黑暗的、本能的、野性的、未驯服的、难以理解的，源自我们不为人知的另一面。古希腊文化代表了这两者的平衡，直到苏格拉底对欧里庇得斯的影响导致天平在很大程度上倾向了阿波罗，而中断了狄俄尼索斯的力量，导致理性主义的过度膨胀。......
作为一个思想家，尼采的力量给我带来了更多的惊喜：他琢磨出了反脆弱性。虽然许多人都（错误地）将“创造性破坏”的概念归功于经济学家约瑟夫·熊彼特；正如我们所看到的，更博学的人则将其归功于卡尔·马克思；然而，其实是尼采第一个创造出了这个词来形容狄俄尼索斯的，他称其为“创造性破坏”和“破坏性创造”。尼采确实以自己的方式想出了反脆弱性。
编程随想注：
如果你对尼采不太熟悉，可以先从《
牛津通识读本：尼采》这本书入手。【
牛津通识读本】是一套很全的丛书，丛书的洋文名称是“Very Short Introductions series”（简称 VSI）。每一本书介绍一个单独的主题，并采用尽可能短的篇幅进行介绍。每本书作者都是该主题所属领域的专业学者。
如果你既不了解也不想了解尼采，可以略过这段。没关系，【不】影响你继续阅读后面的章节。
17.3 愚蠢的人和不愚蠢的人的区别如果你坐下来，用笔记下过去一周内所有的决定，或者如果可以的话，记下你一生中的所有决定，那么你就会认识到，几乎所有的决定都具有不对称性的收益，一面造成的结果大于另一面。你的决定主要基于脆弱性，而非概率。换句话说，你的决策主要基于脆弱性，而不怎么取决于概率的高/低。
......
要知道即使是小概率的极端事件也能带来十分糟糕的结果。
......
如果我告诉你，某些结果为真的置信水平（概率）是 95%，你会非常满意。但如果我告诉你，这架飞机安全飞行的置信水平（概率）为 95%，你会作何反应？即使有 99% 的置信水平也不行，因为 1% 的坠机概率也将带来可怕的结果（如今商用飞机的坠机概率为几十万分之一，而且还在改善中）。因此，再说一遍，（对于极端事件）概率的大小在现实世界中并不重要，重要的是事件带来的影响。
“一个黑天鹅事件” 和 “它如何影响你”——并不是“同一回事儿”。问题的根源在于人们的标准反应——每当我们指出预测者的预测失误，他们的回答通常是“我们需要更精确的计算”，以更好地预测事件、找出概率；而不是更有效地“调整你的风险敞口”，并了解如何摆脱困境。
编程随想注：
不要企图准确预测“黑天鹅事件”，你要做的应该是——
1、尽量确保“【负面】黑天鹅事件”对自己的伤害是【封顶】滴（风险被控制在可接受范围内，不能有风险敞口）
2、尽量让自己能充分利用“【正面】黑天鹅事件”
上述两条是【递进】关系——先确保自己能做到第1条，然后再考虑如何做到第2条。
★第五卷 非线性与非线性 ◇第18章 一块大石头与一千颗小石子的区别 18.1 发现脆弱性的简单法则“非线性”是指反应无法直接估计的、不呈直线分布的效应，所以如果你将药的剂量加倍，药效可能大大高于或者低于两倍。如果我朝一个人的头上扔了一块重达10磅的石头，它造成的伤害要比一块5磅重的石头所造成伤害的两倍更严重，比一块2磅重的石头所造成伤害的5倍严重得多。
......
其实，我们可以通过简单的方法来识别脆弱性——对于脆弱的事物来说，冲击带来的伤害会随着冲击强度的增加而以更快的速度增长（直到达到某一水平）。
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（图18-2） 编程随想注：
在上图中，石头造成的伤害是【负的】，所以曲线在 X 轴下方。并且曲线的斜率越来越【陡】（趋向负无穷大）。
现在，让我们把这一论点反过来，来考虑一下反脆弱性。
对于反脆弱性物体来说，在一定限度内，冲击越强，带来的益处越大（相应的，伤害也更小）。
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（图18-5）
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（图18-6）
编程随想注：
上述这4条曲线图，其共性是——曲线【斜率的绝对值】递增——要么快速趋向于正无穷大，要么快速趋向于负无穷大。
“趋向正无穷大”表示【有利】的不对称性；“趋向负无穷大”表示【不利】的不对称性。
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（图18-4） 编程随想注：
塔勒布用两张脸来帮助记忆。开心脸对应【有利】的曲线，作者称之为【正凸性效应】；伤心脸对应【不利】的曲线，作者称之为【负凸性效应】。
18.2 更多就是不同之处安德森已经在他的标题为《更多就是不同之处》的论文中恰当地表达了这一点。科学家们研究复杂性时发现的所谓“新兴属性”，就是指增加单元所导致的非线性结果，因为加总的单元越多，其总和就变得与各组成部分越不同。只要看看巨石与小石子的区别就知道了：小石子加总起来的重量与巨石差不多，形状也大致相仿，但两者完全不同。同样的，我们在第5章看到，一个城市【不是】一个村庄的扩大版，一个大公司也【不是】一个小企业的扩大版。我们也看到了平均斯坦如何因为随机性变化而成了极端斯坦，......所有这些都说明了非线性的作用。
18.3 小的可能是丑陋的，但肯定不那么脆弱尽管我们在商学院都学过“规模经济”的概念，但是在有压力的情况下，规模却会让你受伤害；在艰难的情况下，规模大并非好事。
一些经济学家一直在思考，为什么企业合并似乎并未发挥整合优势。合并后的单位规模更大了，因此实力更雄厚了，根据规模经济的理论，它也应该更加“高效”才对。但是，数据表明，企业合并后最好情况也只是收益跟以往持平——这种情况我们早在1978年就看到了，......30多年后的今天，最近的数据仍然证实了公司合并的记录不良。
......
规模中有些东西对企业是会产生害处的。
编程随想注：
当企业变大之后，管理层级通常会变多。这导致了：
一方面，信息的传递，衰减（失真）更严重；
另一方面，信息的传递，耗时也更长（此处的“信息传递”包括两大类，其一是自下而上的信息收集，其二是自上而下的贯彻执行）
大型动物，如大象、蟒蛇、猛犸象和其他大型动物往往灭绝得更快。......在外界冲击面前，大型动物比小型动物表现得更脆弱——这是巨石与小石子的区别。总是走在别人前面的贾雷德·戴蒙德在一篇题为“为什么猫有9条命”的文章中就悟出了这种脆弱性。如果你将一只猫或一只老鼠从其自身高度数倍的地方抛下，它们通常还能生存。相反，大象则很容易摔断四肢。
编程随想注：
此处提到的“贾雷德·戴蒙德”也就是《
枪炮、病菌与钢铁——人类社会的命运》的作者。
18.4 预估与预测 编程随想注：
在这一节，塔勒布指出——当代的很多大型工程（比如大型建筑）经常严重超期，而19世纪或更早的大型工程，基本准时甚至提前完工。而且这些提前完工的大型建筑，质量并不差。作者举了“伦敦水晶宫”的案例。
建于1851年世界博览会之前的伦敦水晶宫，该建筑是维多利亚时期的标志性建筑。举办世博会的伦敦水晶宫从提出概念到盛大开幕只花费了短短9个月的时间。该建筑的外观如同一座巨大的玻璃房，长1848英尺，宽454英尺；整体结构由铸铁框架组件搭建，所用玻璃也几乎全部产自伯明翰郡斯梅西克地区。
我们往往会忽略一个明显的问题：水晶宫建造项目没有使用电脑，零部件的生产供应商离得不远，参与供应链的企业也不多。当时并没有商业学校，讲授所谓的“项目管理”之类的知识和增加过度自信。当时也没有咨询公司......换句话说，这（1851年）是一个比当今更线性的世界，复杂性也更小。
而在当今社会，我们看到的更多是非线性，也即不对称性和凸性效应。随着复杂性的增强、各部分之间相互依存度的增加、全球化的推进，以及所谓“效率”这种让人们违背规律行事的野蛮概念的出现，“黑天鹅”效应势必增加。对了，咨询师和商学院的出现也加剧了这一趋势。一个地方出现问题就可能导致整个项目的停顿——项目最薄弱的一环往往决定了项目的成败（一种负凸性效应）。
编程随想注：
当系统变得更加复杂之后，通常会导致系统内的【单点故障】变多。
更麻烦的是——当系统变得复杂之后，其内部的各种反馈机制会交织在一起，使得你非常难（甚至不可能）识别出全部的单点。这方面的深入讨论参见《
“政治体制”与“系统健壮性”——基于“复杂性科学”的思考》。
18.5 强调“效率”的地方偏偏缺乏效率请注意，全球化促进了集中化趋势的蔓延，就好像整个世界成了一个只有狭窄出口的巨大房间，所有人都争相涌向同一个出口，导致伤害加剧。正如当今几乎每一个孩子都读哈利·波特，都登录脸书网站（Facebook）一样，每个富裕起来的人都会参加相同的活动，购买相同的商品......
编程随想注：
塔勒布把问题归咎于【全球化】。俺认为他没有说到关键。信息时代，当互联网普及之后，在很多领域产生了【
马太效应】（“马太效应”会降低“多样化”）。俺喜欢互联网，也喜欢多样化。如何规避马太效应的副作用，是当代的难点。
◇第19章 炼金石与反炼金石在我费了九牛二虎之力把前面章节的想法向你们阐述清楚之后，读者们，现在轮到我放松一下，以技术性的语言来阐述问题了。也就是说，本章将对前面的概念做进一步深化，内容也将更为深奥，已经明白前几章内容的读者可以跳过本章。
编程随想注：
既然塔勒布自己都说了（可以跳过本章），俺就偷懒一下，还可以降低篇幅（这篇笔记已经相当相当长了）
★第六卷 否定法 ◇第20章 时间与脆弱性 20.1 从西蒙尼德斯到詹森古希腊诗人西蒙尼德斯：“时间有撕碎一切的锋利牙齿，连最坚固的东西也不例外。”
古罗马诗人奥维德：“时间吞噬一切。”
20世纪俄裔法国女诗人爱尔莎·特丽奥莱：“时间燃尽了，却没有留下任何灰烬。”
编程随想注：
这一节主要说的是——脆弱的事物很容易在时间长河中毁灭/消逝；反脆弱的东西当然也会，但存在的时间要长得多。
20.2 学习做减法现在闭上眼睛，试着想象你的未来环境，例如5年、10年，或25年后的环境。在很多情况下，你的想象力会把新的东西注入其中，......
很抱歉，我会在本章中告诉你，这种方法完全是落后的方法——根据脆弱性和反脆弱性的概念，正确的想象就是从未来中【排除/削减】不属于未来的东西，采用【否定法】。脆弱的事物终将破碎；幸运的是，我们可以很容易地分辨出哪些东西是脆弱的。
20.3 越活越年轻——林迪效应 编程随想注：
下表的第三类就称作【林迪效应】。
| 预期剩余寿命领域概率分布 |
| 新事物的预期剩余寿命比老事物的更长 | 会自然消亡的东西
人类和其他动物的寿命 | 高斯分布
（或类似分布） |
| 新事物与老事物的预期剩余寿命相等 | 不会自然消亡的信息——物种的寿命 | 指数分布 |
老事物的预期剩余寿命比新事物的更长，
与它们的当前年龄成正比 | 不会自然消亡的信息——知识性产品的寿命，类属的寿命 | 幂律分布 |
编程随想注：
关于表格中提到的“自然消亡”，俺补充说明一下——生物个体的衰老是“自然消亡”；材料的老化也是“自然消亡”；从信息论的角度，系统中“熵”的增大也是“自然消亡”。
伟大的伯努瓦·曼德布罗特对林迪效应的诠释：
对于会自然消亡的事物，生命每增加一天，其预期寿命就会缩短一些。
而对于不会自然消亡的事物，生命每增加一天，则可能意味着更长的预期剩余寿命。
物理学家理查德·哥特应用了似乎完全不同的推理来说明：我们以任何随机选择的方式观察到的事物可能既不处于其生命的开始，也不处于其生命的结束，而最有可能处于生命的中间。......哥特在某一天（1993年5月17日）列了一张百老汇的演出表，并预测，上演档期最长的那出戏剧将经久不衰，反之亦然。他的预测被证明有 95% 的准确度。
他孩提时期就参观过大金字塔（5700年的历史）和柏林墙（12年的历史），并正确地猜到——前者会比后者留存的时间更长。
20.4 一些心理偏差 编程随想注：
这一节谈了两种认知偏差——
第1种是【幸存者偏见】。相关讨论可以参见《
思维的误区：幸存者偏见——顺便推荐巴菲特最著名的演讲》。
第2种偏差的摘录如下：
另一种导致我们过分宣扬某种技术的心理偏见，来自我们只关注动态而非静态的事实。最典型的例子莫过于这种偏见在有关财富问题上的反映，这是由心理学家丹尼尔·卡尼曼和阿莫斯·特沃斯基发现的。如果你对某人说“你损失了10000美元”，会比你告诉他“你的投资组合的价值原本是785000美元，现在是775000美元”更让他心烦。我们的大脑偏好走捷径，局部变化总是比全局更容易被大脑注意并记忆，需要的记忆容量也更小。这种心理启发法，即以变化取代整体的错误是相当普遍的，甚至很容易被观察到。
......
我们对变化事物的注意，远远多过扮演重要角色但不变的事物。我们对水的依赖要超过对手机的依赖，但因为水不会改变而手机一直在变，因此，我们很容易将手机发挥的作用想象得比它们的实际作用更大。
编程随想注：
上述认知偏差来自《
思考，快与慢》。引文中提到的“丹尼尔·卡尼曼”是此书的作者，诺贝尔经济学奖得主。
20.5 建筑和不可逆转的新事物狂热症 20.6 把科学变成新闻因此，我们可以把脆弱性和强韧性的标准应用到信息的处理方面——这种情况与技术类似，脆弱的东西就是经不起时间考验的东西。所以，最好的过滤性启发法，就是看书籍和科学论文的流传年数。只出版一年的书籍通常是不值得一读的（它具有“流芳百世”的质量的概率非常低），不管炒作得多么厉害，或者它们看上去是多么“惊世骇俗”。所以在选择读什么书时，我以林迪效应为指导：已经流传10年的书将再流传10年；流传了2000年的书籍还将流传更多时间，以此类推。
编程随想注：
俺在分享电子书（尤其是 IT 领域电子书）的时候，更倾向于分享那些【持久的经典】。其原因与这段话类似。
20.7 应该会消失的东西2010年，《经济学人》杂志邀请我参加一个专栏的写作，主题是想象2036年的世界。
......
我预测脆弱的事物将消失，或者被削弱。现在，让我们看看什么是脆弱的呢？大的、优化的、过度依赖于技术的东西。脆弱的事物过度依赖于所谓的科学方法，而不是经时间验证的启发法。今天的大型公司到那时应该都消失了，因为它们将规模视为自己的实力，结果却被规模所误：规模之所以是公司的敌人，是因为它会导致公司在“黑天鹅”面前呈现不相称的脆弱性。城邦制国家和小型公司更容易在未来幸存，甚至茁壮成长。集权制国家、印发货币的央行，以及那些被称为经济部门的机构，名义上可能仍然存在，但它们的权力将被严重侵蚀。换句话说，我们在三元结构图“脆弱类”一栏中所看到的东西将消失——取而代之以其他脆弱的事物。
编程随想注：
简而言之，“预测未来【没有】什么” 比 “预测未来【有】什么” 更容易。
20.8 先知与现在回想一下我们在第2章中提到的，我们无法从过去的行为中学习的现象。学习时缺乏递归思维，也就是缺乏二阶思维的问题是：如果那些传递一些从长远来看有价值信息的人在过去的历史中受到迫害。人们就会预期，应存在一个纠错机制，使聪明的人最终从这类历史经验中吸取教训，而传递信息的那个人也终将得以正名。但事实并不是这样。
20.9 恩培多克勒的狗如果这个东西已经存在很长一段时间，那么，不管你认为它合理或不合理，你都可以预期它还会存在更长的时间，它会比那些预言它死亡的人存活的时间更长。
◇第21章 医疗、凸性和不透明本章中我们要说一些简单的内容，例如简单的决策法则和启发法。当然，我们要采用否定法（剔除不自然的）；我们只寻求能够带来非常大的健康收益（比方说，救人一命），或者收益明显超过其潜在危害的医疗技术，如毫无疑问必须动的手术或必须服的救命药物（青霉素）。这与政府干预是一样的。这是泰勒斯模式而非亚里士多德模式，即根据收益而非知识来做决策。因为在这些情况下，医学具有正向的不对称性（凸性效应），其结果不太可能产生脆弱性。否则，在某种药物、流程，或营养和生活方式带来的收益很小的情况下，比如那些仅照顾到舒适性的情况，我们可能就会受骗（将我们置于凸性效应的错误一面）。其实，我和拉斐尔·杜尔迪在我们有关风险检测技术论文（第19章）中所开发的定理有一个意外的收益，即建立起以下事物之间的联系：（a）风险或剂量反应的非线性，及（b）潜在的脆弱性或反脆弱性。
编程随想注：
塔勒布在这章中主要讨论“医学/医疗”相关话题。考虑到篇幅，俺略过本章。
◇第22章 活得长寿，但不要太长 22.1 预期寿命和凸性简单地考察有条件的医源性损伤：对【轻度】患者进行治疗——会将他们置于凹性状况。
......
从医源性损伤出发来考虑选用何种治疗方法，而不是背道而驰。只要有可能，就用身体的反脆弱性来替代医生。但是，在其他情况下，则不要抗拒积极的治疗。
22.2 如何吃掉自己我很好奇，为什么人们认同锻炼的压力对身体有益，但却无法推此及彼地认识到，一定的食物匮乏也会有相同的效果。在我写这本书时，科学家们正在探索偶尔不吃部分或全部食物所带来的影响。不管如何，有证据显示，我们在约束的压力下只会变得更加体力充沛和健康。
......
让我们记住，我们最早可不是从送餐员手上获取食物的——在大自然中，我们必须费些力气才能弄到吃的。狮子要靠狩猎才有食物，它们可不是为了取乐而去狩猎的。因此，在人们还没有辛苦工作之前就供应食物，无异迷惑了他们的身体信号系统。我们有充分的证据表明，【间歇性】（只能间歇性）地剥夺食物可以对许多肌体功能产生【有益】的影响。
★第七卷 脆弱性与反脆弱性的伦理 ◇第23章 切身利害——反脆弱性和牺牲他人的可选择性在传统社会中，一个人所能获得的尊敬与他（或她，人们对女人在这方面的期待更大或大得多）的价值取决于其愿意为他人而承受损失的多少。最英勇无畏的人将在社会中占据最高层级：骑士、将军、指挥官。......这同样适用于圣人，他们放弃和贡献了他们的生命以造福他人，比如帮助弱者、贫困者和无依无靠的人。
......
事实上，社会的强韧性，甚至反脆弱性，都有赖于这些人：我们之所以今天还能生活在这个世界上，就是因为某些人在某个阶段为我们承担了风险。但是，勇气和英雄主义并不等于盲目的冒险，也绝不等同于鲁莽。
......
每次听到有人宣扬与英雄主义毫无关系的“中产阶层价值观”时，我就觉得极其厌烦。得益于全球化和互联网，这个所谓的“中产阶层价值观”已经传递到了英国航空能够轻松抵达的任何一个地区，原本被高贵的阶层所深恶痛绝的东西如今却被大肆推崇——为大公司“卖力工作”；勤奋地阅读报纸；被某种企业结构束缚；一味听从老板的意见；遵守法律；依赖股市投资；去热带地区度假；住在郊区并以抵押贷款购房；养着一条非常漂亮的狗；周末的晚上品酒消遣。
取得一些成功的人便能跻身年度亿万富翁排行榜，并期待能在榜上多逗留一段时间。他们被称为英雄，但其实只是幸运儿。
23.1 汉谟拉比《汉谟拉比法典》距今已有3800年的历史了，却认识到有必要重建【脆弱性的对称性】，其中有一段话是这么写的：
如果建筑师建造了一所房子，房子倒塌了，并导致屋主死亡，那么造房子的建筑师应被处死。如果导致屋主的儿子死亡，那么建筑师的儿子应该偿命。如果造成屋主的奴隶死亡，那么建筑师应该赔偿屋主一个同等价值的奴隶。
......
拉尔夫·纳德有一条简单的准则：对战争投赞成票的人需至少有一个后代（子辈或孙辈）参加战斗。
罗马人要求工程师必须在他们建造的桥下待上一段时间。
这些要求真应该用到当今的股评家身上。
编程随想注：
要让提出“建议/理论/蓝图...”的人成为【利益相关方】，尤其是成为【负面利益的承担者】。这样才会让他们更负责任地思考自己提出的东西。
23.2 空谈者的免费选择权事后预测者总是在事情发生后对其进行解释——因为他们的工作就是空谈——让自己看上去总是比预测者聪明。
由于事后扭曲，有些人当然没事先看到事件来临，却记得他们想过那件事产生的影响，而且会设法说服自己，是他们预测到了这些事件，随后还要说服别人相信这一点。每个事件发生后，事后预测者的人数总是多于真正的预测者。
23.3 古人和斯蒂格利茨综合征事实证明，斯蒂格利茨不仅【不是】危机的预测者（以我的标准来看），反而是导致这些事件、导致小概率风险不断累积的部分原因所在。但他竟然丝毫没有觉察到这一点！一个学者从不记得他自己的意见，因为他无须对此承担任何风险。......但更经典的是，2010年，斯蒂格利茨以“我早就告诉过你们”的姿态写了一本书，书中声称，他已经“预测”到了2007~2008年爆发的经济危机。
......
斯蒂格利茨综合征 = （可能出发点是善意的）脆弱推手 + 事后过滤式选择
......
我其实并不情愿用斯蒂格利茨的名字来命名这种综合征，因为我觉得他已经是最聪明的经济学家了，就理论化的知识来看，他已经非常优秀了，只是他对系统的脆弱性没有认识。
解决斯蒂格利茨综合征的良策
......
不要询问任何人的投资意见、预测或建议。只要问他们的投资组合中“有什么或没有什么”就行了。
......
不要问医生你该做什么；而是问医生，如果他处于你的情况下，他会做什么。你会很惊讶地发现这两者的差异。
编程随想注：
最后这两条建议，在咱们天朝特别有用。
23.4 选择权、反脆弱性与社会公平股市展开了有史以来规模最大的反脆弱性转移，原因在于这场游戏中恶性的不对称式投注。我这里说的不是投资，而是目前的体系——将投资包装成“上市公司”的股票，允许经理人在这个系统中耍花招。而且，他们还能比真正的冒险者（创业家）赢得更多的威望。
......
要了解反脆弱性是如何转移的，我们可以看下面两种情境。在这两种情境下，股市波动的平均水平不变，但路径不同。
路径1：股市上涨了50%，然后跌回原先的水平。
路径2：股市保持横盘。
很明显，在路径1的情况下，波动比较大，对经理人来说更有利可图，他们可以兑现他们的股票期权。因此，股市走势越陡，越有利于经理人。
23.5 反脆弱性与大公司的伦理在第二次世界大战期间，劳伦斯（绰号“阿拉伯的劳伦斯”）与阿拉伯的沙漠部落达成协议，后者同意帮助英国抵抗奥斯曼帝国，劳伦斯则承诺回报给他们一个阿拉伯国家。由于沙漠部落也没有更好的选择，因此他们兑现了自己的承诺。但是殊不知，法国和英国政府在1916年签订了一个秘密协议《赛克斯–皮科协定》，瓜分阿拉伯地区。战争结束后，劳伦斯回到英国，据说他备感挫折，当然，仅此而已。但它留给我们一个很好的教训：永远不要相信一个没有自由的人所说的话。
编程随想注：
最后一句中的“没有自由”，不够明确；应该换成“没有能力兑现自己的承诺”。
◇第24章 给职业戴上伦理光环有一种现象被称为【跑步机效应】——为了停留在同一个地方，你需要赚越来越多的钱。
......
看起来好像我们通常要在一定的环境中建立人脉，因此就像在跑步机上跑步。当你越做越好，你搬迁到康涅狄格州的格林威治去住，隔壁有一栋价值2000万美元的豪宅，主人肯花100万美元开生日派对，相比之下你就是一个穷人。你越来越多地依赖于你的工作，尤其是当你的邻居在华尔街获得了一大笔由纳税人支付的巨额奖金时。
现代人就处于这样一种永恒的折磨中
24.1 专业人士和集体受雇于公民，理论上应该代表公民最佳利益的前主管官员和公务员，可以利用他们的专业知识和在工作中积累的人脉，然后加入私营企业（律师事务所等）并从系统的缺陷中谋利。
......
法律规定越复杂，社会网络越官僚，就有越多深谙系统漏洞和缺陷的主管官员从中受益，因为他的主管优势将是其专业知识的凸性函数。这是一种特权，是以牺牲别人为代价获得的不对称性。（请注意，这种特权正在整个经济中蔓延；丰田汽车公司就曾聘请前美国主管官员，利用他们的“专业知识”来处理汽车缺陷调查案。）
24.2 大数据与研究者的选择权我们在第7章中讨论了噪声的产生。在这里，它构成了另一个严重问题，因为研究员与银行家一样，也是有选择权的。研究者得到利益，而真理却蒙受损失。研究人员手里的免费选择权在于他能够挑选任何能够证实其观点，或展现出良好结果的统计数据，而抛弃其余部分。一旦他获得了他认为正确的结果，他就有权选择停止研究。
编程随想注：
这段说的是——科研人员也会犯【选择性失察】和【
确认偏差】的错误。
24.3 集体的专制我们常常听到人们以“因为大家都在做”或“别人就是这么做的”来为自己辩护。这可不是小事：在一个人的情况下，如果感觉做某事很傻，人们就不会去做，但是在一群人的情况下，他们却会参与这样的傻事。
当学术界亵渎科学的时候，这就是原因所在。
编程随想注：
这段说的是【从众效应】。俺在博客上也聊过这个效应。
◇第25章 结语所有真实的想法都可以提炼成一个核心问题，而某些具体领域内的绝大多数人因为专业分工和虚有其表而完全忽略了这一问题。比如说：一切宗教律法都可以归结为一条黄金法则的细化、应用和诠释，即“己所不欲勿施于人”。这就是我们看到的《汉谟拉比法典》背后的逻辑。这里的黄金法则是真正的精华，而不是普罗克拉斯提斯之床。核心论点从来都不只是理论概括，它更像是一台引擎。
......
（本书）核心论点：一切事物都会从波动性中获得【收益或损失】。脆弱性就是波动性（不确定性）带来的损失。
......
每一件非线性的东西，要么是凸性，要么是凹性，或两者兼具——这取决于压力源的强度。我们看到“凸性”与“波动性偏好”之间的联系。
因此，所有事物都在一定程度上【喜欢或讨厌】波动性，每一样东西都是如此。
编程随想注：
（敲黑板）各位同学请注意！“结语”这章也很重要哦！
另外，塔勒布在上述这段提及了“己所不欲勿施于人”是大多数宗教和立法的【黄金法则】。这个观点最早来自于
托马斯·霍布斯的代表作《
利维坦——教会国家和市民国家的实质、形式、权力》（此书在
俺的网盘也有）。霍布斯在这本书中把“己所不欲勿施于人”视作——
所有自然法的伦理基础。
俺博客上，和本文相关的帖子（需翻墙）：
《
“政治体制”与“系统健壮性”——基于“复杂性科学”的思考》
《
时间与人生——跨入本世纪20年代的随想》
《
聊聊【单点故障】——关于“德国空难”和“李光耀”的随想》
《
各种【一元化思维】的谬误——从“星座理论”到“共产主义社会”》
《
思维的误区：幸存者偏见——顺便推荐巴菲特最著名的演讲》
《
思维的误区：忽视沉默的大多数》
《
思维的误区：从“沉没成本谬误”到“损失厌恶情结”》
《
如何完善自己的知识结构》
《
什么是【真正的】兴趣爱好？以及它有啥好处？》
《
为啥俺不常用微博？——兼谈时间管理心得》
《
“心智模式”系列：认识你自己——心智模式扫盲介绍》
《
“心智模式”系列：你是如何看待【成败】的？——兼谈【有效归因】》
《
“心智模式”系列：如何面对【逆境】？——兼谈“斯托克代尔悖论”》
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