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就像接受新闻的频率过高会产生问题一样,过多信息有害无益——每日接受过多的新闻和摄入过多的糖都会让系统紊乱。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布(Nassim Nicholas Taleb),男,安皮里卡资本公司的创办人,也是纽约大学库朗数学研究所的研究员。
没有看到海啸或经济事件还是情有可原的,但是如果我们建造的事物无法抵御这些灾难,则是不可原谅的。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
迈向反脆弱性的第一步就是减少不利因素,而不是增加有利因素;也就是说,通过降低自己暴露于负面“黑天鹅”事件的概率,让反脆弱性顺其自然地发挥作用。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
理论是后来形成的,而且是以很蹩脚的形式形成的,用以满足那些喜欢纸上谈兵的人的兴趣。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
理论背后的主要人物、所谓的理论创始人,应该是一个相信这个理论、以之为信念,并愿意以昂贵的代价承诺秉持这一信念、确保其自然得出结论的人;而不一定是在喝甜酒时第一个提出这一概念的人。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
来看看一个不是书呆子的人是怎样应用数学的:首先,发现问题;其次,找出适用的数学解决方案(就像人习得语言一样)。而不是在真空中通过研究定理和虚拟的例子去学习,然后,改变现实,让它看起来像那些例题。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
可选择性带来的优势就是当你正确时,你会获得更大的收益,这使你不必每次都正确。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
决定论者关注的是回报,也就是行动的结果(因此包括不对称性和非线性效应)。亚里士多德主义关注的则是正确与错误,换句话说,他们关注的是原始逻辑,两者之间的交叉比你想象的要少。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
具有传奇色彩的投资者拉伊·戴利奥送给进入投机性赌局的人一条铁律:“确保发生不可接受情况(即毁灭或灾难)的概率为零。”
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
拒绝推陈出新是一种彻头彻尾的无能和犯罪(因为我一直认为,消除一些非自然的东西从长期来看没有副作用,它通常能使我们免受医源性损伤)。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
举重能增加肌肉量。过去人们常说,举重会造成“肌肉微撕裂”,肌肉愈合后会增大。而今天,一些人讨论的则是激素信号或基因机制,明天他们还将讨论别的东西。但效应永远存在,仍将如此。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
就像接受新闻的频率过高会产生问题一样,过多信息有害无益——每日接受过多的新闻和摄入过多的糖都会让系统紊乱。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
就像法律上的二分法:无罪推定(在被证明有罪之前,我们是无罪的),与有罪推定(在被证明无罪之前,我们是有罪的)。让我这样表述我的准则:大自然的行为背后有其严格的逻辑,直到你能够证明事情并非如此;人类和科学的行为有其缺陷,直到你能够证明并非如此。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
就算你花了3300万个小时,也就是差不多9000年的时间用于读书,读完了哈佛大学图书馆社会科学分区中近200万本书籍和研究论文,你所学到的东西还不如跟胖子托尼吃几顿饭学到的多。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
进一步引申:当我们有一定的优势时,我们并不需要完全了解某一事物。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
进化得益于两种随机性:突变的随机性和环境的随机性——这两种随机性均通过类似的方式,导致幸存的下一代的特征发生变化。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
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。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
教科书中的“知识”忽略了一个方面,即隐性利益的不对称性,就像平均数的概念一样。关注行动的回报,而不是关注世界的结构(或理解“真”与“假”),已在很大程度上在思想史上被忽略了。这非常糟糕。回报,即你发生了什么(从中获益或受害)永远是最重要的事情,而不是事件本身。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
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。因为脆弱性会带来严重的后果,就如同患上绝症。一个邮包不会在恶劣的环境中破碎之后,又在恢复适当条件时自我修复。脆弱性与齿轮不可逆转的特征类似,其造成的损害也是不可逆的。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
鉴于我们今天所知的知识可能被证实是错误的,但是我们今天认识到是错误的知识则不可能变得正确,至少不那么容易,因此,我们通过减法获得的知识远远比通过加法获得的知识多。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
简化导致最严重问题的情况往往出现在用线性来简化和代替非线性的情况。这才是最罪恶的普罗克拉斯提斯之床,也是一切问题的根源。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
简单地说,如果你从一个给定变化中获得的利大于弊,那么你由此绘制的曲线就是凸性的;反之,就是凹性的。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员