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脆弱性的隐性伤害是,你的预测需要比随机预测的结果好得多,你得知道你要往哪里去,才能抵消负面影响。
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。
当某些系统陷入危险的僵局,只有随机性才可以解救它们,给它们自由。你可以看到,在这里缺乏随机性必死无疑。
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
当某个效应是两个变量共同作用的结果(在这里就是碳水化合物和脂肪)时,人们有时却只将结果归因于其中一个。
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
当今几乎所有东西都有赢家通吃的效应,包括伤害和收益的来源。因此,正如我将说明的,对系统进行1%的改善可以降低99%的脆弱性(或增加反脆弱性),只需几个步骤,很少的几个步骤,并往往以较低的成本,就能使事情变得更好、更安全。
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
淡化你所拥有的东西在你心中的地位,这样任何损失都不会给你带来伤痛。世界的波动性也不能给你带来负面影响。
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
但是,如果我们不能准确地表达某个事物,我们至少可以描述它不是什么——这是一种间接而非直接的表达。
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
但如果是猫出了问题,最好是请一名兽医而非电路工程师来治疗,更好的方法是,让宠物自行痊愈。
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
但凡需要大力度营销的产品,不是劣质产品就是邪恶产品。
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
大自然各组成部分之间的互动会以合理的方式进行调节,以使整个系统永续生存。因此,这个磨合了千百万年的机制所诞生的,一定是强韧性、反脆弱性和局部脆弱性的奇妙结合,局部的牺牲是为了让整个自然更好地运作。我们牺牲自己是为了让基因留存,就好像用我们的脆弱换取了它们的生存。我们会衰老,但是在我们的肉体之外,基因会永远年轻,而且越来越适应新的环境。小规模的破碎永远存在,这往往是为了规避影响广泛的大规模灾难。
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
大量数据实际上是有害的,即使是中等数量的数据也是有害的。
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
脆弱性等于失去的比得到的更多,等于不利因素比有利因素更多,即等于(不利的)不对称性。
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
脆弱性的隐性伤害是,你的预测需要比随机预测的结果好得多,你得知道你要往哪里去,才能抵消负面影响。
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
脆弱的事物没有选择权,而具有反脆弱性的事物需要选择最好的,即做出最佳选择。
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
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。
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
从统计上来看,出席一个会议可能与买一张彩票一样浪费时间,回报很小。一篇论文在5年后仍然重要且有趣的概率不超过万分之一。由此可见科学的脆弱性!
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
从随机事件(或一定冲击)中获得的有利结果大于不利结果的就是反脆弱的,反之则是脆弱的。
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
从事闲职兼写作则是一个相当有效的模式,仅次于享有经济上的独立性,甚至比享有经济上的独立性更强。
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
从定义上说,需要营销的东西一定是劣质的,否则就无须为它做广告。
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
从成本效益的角度来看,医源性损伤通常源于一种危险的情况,即其中的益处很小,但益处可见——而成本非常大,但却是滞后和隐性的。当然,潜在成本远远超过了累积收益。
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
此外,如果潜在的有利因素多于不利因素,那么你可能会因为波动和压力不足而受到伤害。
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
此外,格兰杰还提出了研究差异的伟大构想,也就是说研究A和B的变化,而不仅仅是A和B的当前状态。虽然我不认为格兰杰的方法可以使我相信“A导致B”,但它肯定能帮助我揭穿假的因果关系,并帮助我确定“B导致A的说法是错误的”,或者事件顺序的证据不足。
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
创业者往往是实干家,而不是思想家,实干家重行动,而不是语言,因此用谈吐来衡量他们未免不公平,甚至是错误的,是彻头彻尾的侮辱。
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