Прочитанные книги куда менее важны, чем непрочитанные.
Для затравки предлагаю три вопроса, которые помогут вам проверить интуицию и/или свои представления о статистике.
1. Имеются следующие варианты.
Джон любил свою жену. Спустя несколько лет он её убил. Или: Джон любил свою жену. Он убил её, потому что сошёл с ума / она ему изменила с лучшим другом / она слишком много говорила.
Какая из этих двух формулировок кажется более вероятной с точки зрения статистики?
2. У писателя и мыслителя Умберто Эко имелась большая библиотека. Далеко не все книги из неё он читал. В каком диапазоне вы бы оценили коллекцию книг Эко (укажите нижнюю и верхнюю границы)?
3. Есть две больницы: большая и маленькая. Известно, что в какой-то день в одной из этих больниц родилось 60% девочек. Как вы думаете, это пропорция вероятнее в большой или маленькой больнице?
Размышляя, как выстроить рецензию, чтобы она была одновременно информативной и нескучной, я пришла к следующему выводу. Возьмём несколько рассмотренных в книге понятий, с помощью которых познакомимся с основными теориями автора. Не будем оригинальными и начнём с определения чёрного лебедя.
Под чёрным лебедем автор понимает неожиданное, редкое событие, которое характеризуют непредсказуемость и большая сила воздействия. После того как это событие становится фактом, люди придумывают объяснения, чтобы представить его как более предсказуемое и менее случайное (т.н. ретроспективные объяснения).
Эти лебеди могут быть «добрыми» или «злыми» в зависимости от последствий их появления. Суть птичьей случайности с тёмным оперением, как впрочем и случайности вообще, в её новизне для исследователей и прогнозистов. Если о событии так или иначе известно заранее, то его нельзя считать чёрным лебедем.
К «счастливым» лебедям можно отнести открытие пенициллина, изобретение колеса, соблюдение элементарной гигиены (хотя, как выяснилось, и в XXI веке не все признают важность мытья рук). Часто открытия такого рода делаются в результате озарения (вспоминается английское «serendipity»), а не вследствие одобренного лабораторно плана. Так, необходимость дезинфицировать руки была непреднамеренно «обнаружена» врачом-акушером Земмельвейсом лишь в 40-х гг. XIX века. Ему удалось проследить связь между смертностью рожениц и препарированием трупов акушерами.
Примеры «вредных» чёрных лебедей: банковские кризисы, обвалы рынков, войны, природные катаклизмы или неожиданное поведение людей, которым доверены ответственные решения. Внезапные проблемы с психикой никто не отменял.
Среднестан – область, где вышеупомянутые птицы практически не водятся. Там всё имеет тенденцию усредняться, акторам, как в казино, не дают играть по-крупному. Во владениях Среднестана задействовано много игроков, и флуктуации вокруг среднего не оказывают значимого влияния.
Крайнестан – территория, куда временами залетают чёрные лебеди, и для которой, в отличие от Среднестана, не подходит нормальное распределение (кривая Гауcса).
Автор уверен, наш ареал– это не Среднестан. Точнее, в нашей жизни есть место как среднестанским, так и крайнестанским явлениям. Так, многие профессии родом из Среднестана, где человек получат фиксированную зарплату за количество часов или объём выполненной работы. Но растёт число масштабируемых видов деятельностей, когда одна выпущенная книга или одно снятое видео могут принести доход, в разы превышающий все прежние прибыли.
Более того, в сегодняшних реалиях кризисов становится численно меньше, но они всё серьёзнее по оказываемому эффекту и глобальнее по зоне покрытия.
Проблема индукции. По Талебу, подход, основанный на индукции, когда исследователь двигается от частного к общему, часто не работает, так как не учитывает крайне маловероятных случайных событий. То есть не следует прогнозировать будущее, используя наблюдения из прошлого. Пример – индюшка, которую откармливают перед американским Днём благодарения. Применяя индуктивный метод, индюшка едва ли может предвидеть, что её ждёт в недалёком будущем.
У меня невольно возник вопрос не по теме, связанный с приключениями Шерлока Холмса. Знает ли кто-нибудь, почему метод прославленного сыщика прозван дедуктивным, когда, по всем признакам, Холмс практиковал индукцию наравне с дедукцией?
Проблема скрытых свидетельств, или ошибка выжившего. До нас всегда доходит лишь часть свидетельств. При этом имеется целый скрытый от глаз колодец, заполненный немыми рассказами тех, кто не смог ими ни с кем поделиться.
Греческому философу Диагору, прозванному Безбожником, показали изображения людей, которые молились богам и спаслись при кораблекрушении. Подразумевалось, что молитва спасает от гибели.
Диагор спросил: "А где же изображения тех, кто молился, но все-таки утонул?"
Набожным утопленникам не так-то просто высказать свое мнение со дна морского по той причине, что они мертвы. Как следствие, поверхностный наблюдатель запросто может поверить в чудеса. ( "О природе богов", Цицерон)
Не могу не привести цитату, под которой с удовольствием бы подписалась.
Неудачники истории - как люди, так и идеи, - подобно набожным утопленникам, не оставляют после себя автобиографий (для этого желательно остаться в живых). Поразительно, что историки и прочие ученые-гуманитарии, которым по роду деятельности следовало бы знать о существовании скрытых свидетельств, даже не придумали им названия (поверьте, я искал очень усердно). Что до журналистов - черт бы их всех побрал! - они плодят погрешности в промышленных масштабах.
Стадный эффект органически присущ сапиенсам. Исследователи и специалисты от него не свободнее, чем все остальные. К стадному чувству можно добавить ловушку авторитета, притупляющую критическое восприятие. В результате теория, предложенная учёным с репутацией, имеет все шансы получить широкое распространение, не пройдя должную проверку.
Талеб также говорит об обратной зависимости дееспособности прогноза от репутации т.н. экспертов.
Неполнота информации, которая связана со скрытыми свидетельствами. О чём бы ни шла речь и как бы много информации мы ни аккумулировали, следует помнить о колоссальной «непрочитанной библиотеке» (антибиблиотеке).
С годами вы будете накапливать больше знаний и ваша библиотека будет расти, а уплотняющиеся ряды непрочитанных книг начнут смотреть на вас с угрозой. В самом деле, чем шире ваш кругозор, тем больше за вашими плечами непрочитанных книг.
Знания даже профессионального и добросовестного (что не всегда совпадает) специалиста – лишь капля в море.
Многих подводит самонадеянность, тогда как жизненно необходимо сохранять скромность относительно собственных знаний и подвергать их критическому анализу. Вредит пониманию наше извечное стремление акцентировать внимание на известном, или том, что считается таковым, игнорируя всю глубину скрытого от нашего внутреннего взора.
Талеб напоминает о пользе эмпирического скептицизма, или скептицизма здорового человека. Опровержение зачастую убедительнее подтверждения, так как стройная теория может быть легко опровергнута одним случайным событием.
Автор смело обвиняет учёных в шарлатанстве, говоря об их умении подгонять доказательства под свои теории. К примеру, изучая переменную, они часто выбирают периоды относительной гладкости и игнорируют отрезки, когда ситуация выходила из-под контроля.
Информационные лакуны могут создавать видимость логической последовательности, тем самым маскируя случайность «чернолебяжьего» типа, присущую рассматриваемому событию.
Нассим верит в накопление эмпирических данных в противовес оторванным от жизни теоретизированиям учёных (которые видят мир сверху вниз). Он полагает, что гораздо более эффективная модель приближения к реальности заключается в видении мира снизу вверх. В качестве примера он приводит Википедию, ставшую результатом совместного творчества пользователей со всего мира.
Здесь я не могу разделить оптимизм автора. То, что Википедия создаётся усилиями любителей и энтузиастов, не защищает её от предвзятости, а иногда грубых ошибок. К тому же статьи там могут быть написаны одним-двумя пользователями, что означает простор для субъективных позиций.
Талеб подробно останавливается на статистических методах. Он критикует их широкое применение, особенно в социальных науках. Ссылаясь на эмпирические данные, проницательно отмечает разрыв между «точными» моделями с их прогнозируемыми вероятностями и тем, что происходит в реальности. Предостерегает нас от людей, которые с умным видом то и дело перемежают свою речь такими терминами, как корреляция, статистически значимый, стандартное отклонение и т.д.
Нассим уверен, что толку от прогнозов профессиональных риск-менеджеров и академических исследователей порой не больше, чем от дилетантских рассуждений за чашкой кофе или разговоров с таксистом.
Мне импонирует его подход (никогда не любила математическую статистику), но появляется ощущение, что автор заходит слишком далеко. Так, он высмеивает расчёт корреляции, приводя в пример несвязанные между собой вещи. Но разве нелогично рассчитывать коэффициенты корреляции для тех явлений, которые, очевидно, взаимосвязаны, и смотреть потом на временную динамику?..
Критикуя применение абстрактной математики ко многим явлениям реальности, автор предлагает не рассчитывать вероятности, а оценивать возможные последствия того или иного события, и на основе этого принимать решения.
Талеб многократно упоминает решающую роль случая в успехе одних и неудачах других. Это не совсем справедливо. Нередко за удачами стоит труд и упорство, да и предоставляемые случаем возможности нужно суметь поймать и не упустить. Но автор несколько корректирует себя и приводит высказывание о том, что «удача любит тех, кто готов к ней».
Мы узнаем, что нормальное распределение по Гауссу не годится для анализа многих важных процессов и их прогнозирования. Согласно Талебу, применение гауссовой колоколообразной кривой уместно для таких биологических показателей, как рост или вес. Но оно не подходит, к примеру, для оценки распределения богатства в выборке или прогнозирования книжных продаж. Для таких крайнестанских явлений подходит фрактальное распределение, которое рассматривает изучаемые объекты как независимые от масштаба, т.е. учитывает масштабирование.
Большинство природных объектов – фракталы. Если вы приглядитесь к дереву, то увидите, что его сучки подобны (не путать с «идентичны») веткам, а те, в свою очередь, подобны всему дереву. То же подобие наблюдается для береговых линий, гор и т.д. Фрактальность характерна и для многих процессов в экономике и финансах.
Возможно, автор в целом прав. Но не слишком ли он верит в вероятностный анализ на основе теории фракталов? Может быть, моих скромных математических знаний не хватает, чтобы оценить по достоинству теории Бенуа Мандельброта (основоположник фрактального анализа, которым восхищается Талеб).
Нассим, как успешный трейдер, подробно останавливается на непредсказуемости рынков и того, что с этим делать (понимать, что всё неопределённо, минимизировать риски и стараться не упустить нечасто выпадающие удачные возможности).
На мой вкус, книга затянута. Впрочем, автор сам предлагает читателю пропустить некоторые главы из третьей части своего труда. Нон-фикшн необязательно читать от корки до корки, можно сконцентрироваться только на главах, которые представляют для нас интерес, и пропускать остальные. Однако я не жалею, что прослушала всего «Чёрного лебедя». В третьей главе автор приводит конкретные примеры нормального распределения (гауссианы) и фрактального распределения, для которого характерна масштабная инвариантность. Звучит несколько заумно, но для понимания его выкладок нет необходимости в специальных знаниях. Единственная глава, которую, на мой взгляд, можно спокойно пропустить, касается «Безумцев Локка» (автор там в основном занимается нападками на экономистов).
Порой создавалось впечатление, что Талеб изменяет собственным принципам. Так, он обвиняет (справедливо) многих учёных в наукообразном словоблудии, но и его текст не всегда свободен от нагромождения слов, не несущих смысловой нагрузки. Даже в заключение, которое должно быть квинтэссенцией основных идей автора, он не может удержаться от того, чтобы поиграть в красноречие.
Я солидарна с основным посылом «Чёрного лебедя» – в жизни всегда есть место случайным событиям, не нужно обязательно пытаться отыскать (или вычислить) в них закономерности и подводить под эти события рациональное с виду, но часто ложное объяснение. Наш мозг любит связные повествования (нарративы), но мир – отнюдь не стройная история, где все переменные известны и поддаются объяснению.
Уметь признавать собственное незнание и ингерентную лимитированность любого знания (позволим себе немного наукообразного словоблудия) – великий дар.
Как человек, не верящий в конспирологию, я во многом согласна с позицией автора относительно исторических процессов, а некоторые огрехи мне было несложно игнорировать...
Отсюда и поставленная книге высокая оценка.
И потом, авторская критика статистических методов применительно к социально-экономической сфере легла бальзамом на мои гуманитарные мозги.
Из книги вы также узнаете, кто такой Карл Поппер и почему о нём важно знать, ознакомитесь со списком никчёмных (по мнению автора) экономистов-Нобелевских лауреатов, убедитесь в мудрости Монтеня и удивительном умении Фрэнсиса Бэкона сочетать скепсис и эмпиризм, а также поймёте, почему Пуанкаре круче Сартра.
Пример фрактального множества Мандельброта
