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2014-02-16 08:31:04
极端斯坦与知识
虽然平均斯坦与极端斯坦的区别对社会公平和事件演变都有重大影响,但现在还是让我们看看它对知识的意义吧,这是其大部分价值所在。如果一个火星人来到地球,测量这个快乐星球上居民的身高,他只需要测量100个人就能够对平均身高有很好的了解。如果你假设自己生活在平均斯坦,你可以坦然接受你的测量结果,前提是你确定这一结果来自平均斯坦。你还可以坦然接受从数据获得的知识。其认识论上的结果就是,在平均斯坦的随机现象中,是不可能①获得黑天鹅这样的意外的,因而整体由一个观察结果决定。首先,最开始的100天能够告诉你对于这些数据你所需要知道的一切。其次,即使你发现了一个意外,比如那个体重最重的人,也没有什么影响。
如果你处理的是极端斯坦的数据,从任何样本求得平均值都是令人困扰的,因为它受某个单个观察值的影响如此之大。这就是困难所在。在极端斯坦,个体能够轻易地以不成比例的方式影响整体。在这个世界里,你总是会对你从数据中获得的知识表示怀疑。这是能让你区别两类不同随机性的非常简单的测试方法。
你从平均斯坦的数据中获得的知识随着信息供给的增加而迅速增加。而你从极端斯坦数据中获得的知识增加得很慢,而且与数据的增加不成比例,有些数据非常极端,甚至达到未知的程度。
温和与狂野
按照我的突破性与非突破性的思路,就能够清楚地看到平均斯坦与极端斯坦之间的区别。我在这里再举几个例子。
属于平均斯坦的问题举例(受我们所说的第一类随机性影响):高度,重量,卡路里摄入量,面包师、小餐馆老板和牙医的收入,赌博收入(这是一个特例,假设某人去赌场只赌固定的大小),车祸,死亡率,“智商”(测出来的)。
属于极端斯坦的问题举例(受我们所说的第二类随机性影响):财富,收入,单个作者图书销量,“名人”知名度,Google搜索量,城市人口,词汇表中某个单词的使用量,每种语言的使用人数,地震造成的损失,战争死亡人数,恐怖事件死亡人数,行星大小,公司规模,股票持有量,物种之间的高度差异(比如大象和老鼠),金融市场(但你的投资经理是不知道这一点的),商品价格,通货膨胀率,经济数据。极端斯坦的清单比平均斯坦的长得多。
意外事件的统治
平均斯坦与极端斯坦之间的差别还有另一种说法:在平均斯坦,我们受到集体事件、常规事件、已知事件和已预测到的事件的统治;在极端斯坦,我们受到单个事件、意外事件、未知事件和未预测到的事件的统治。不论多么努力,你也不可能在一天内减轻许多体重,而是需要许多天、许多周甚至许多月的累积结果。同样,如果你是一名牙医,你永远不可能在一天内变富,但经过30年积极、勤奋、小心和日复一日的钻牙操作,你会做得很好。但是,假如你从事极端斯坦的投机,你可以在一分钟之内赚取或赔掉大笔财富。
大部分黑天鹅现象发生在极端斯坦,它只是粗略的近似概括,请不要将其柏拉图化,即不要过度简化。
极端斯坦并不全是黑天鹅现象。有些事件很少发生,很有影响,但某种程度上是可预测的,尤其对那些有准备并且有办法去理解它们的人(而不是听从统计学家、经济学家和各种钟形曲线理论鼓吹者的人)。它们是黑天鹅的近亲,在某种程度上是可以用科学方法理解的,了解它们的发生频率会降低你的惊奇感:这些事件很稀少,却在预测范围内。我把它们称为“灰”天鹅曼德尔布罗特随机现象。
在平均斯坦也会有严重的黑天鹅现象,虽然十分少见。怎么会有呢?你可能忘了某事件具有随机性,以为它是确定的,然后发现一个惊喜。或者你可能由于缺乏想象力而过滤并忽略了某个不确定性的来源,不管是温和的还是疯狂的—大部分黑天鹅现象来自我将在第九章讨论的“过滤性”缺陷。
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