Нассим Николас Талеб - Антихрупкость. Как извлечь выгоду из хаоса
• Проблема Джозефа Стиглица: отсутствие наказания за неверные рекомендации, причинившие вред другим. Предвзятая выборка данных позволяет человеку, чьи действия были одной из причин кризиса, убедить себя в обратном – и думать, что он предсказал кризис. Так ведут себя те, кто не ставит на кон собственную шкуру.
Рациональная опциональность: позволяет не замыкаться в рамках имеющейся схемы и менять решения по мере получения новой информации. Пример: рациональный фланёр.
Этическая инверсия: подгонка этики к действиям (или профессии), а не наоборот.
Заблуждение нарратива: наша потребность подогнать описание или схему под набор связанных или несвязанных фактов. В статистике – поиск нужных данных.
Практика нарратива: практика, которая позволяет интерпретировать прошлое в рамках убедительной и правдоподобно выглядящей схемы. Противоположность – практика эксперимента. Отличный способ дурачить людей, используя статистику как часть нарратива и конструируя из имеющихся данных «хорошие истории», практикуя предвзятый отбор. В медицине результаты эпидемиологических исследований искажаются из-за заблуждения нарратива, в меньшей степени это касается контролируемых экспериментов – они куда более строги и менее подвержены избирательному подходу.
Действие, не зависящее от нарратива: когда действие верно вне зависимости от того, верен ли нарратив. Последний в этом случае всего лишь мотивирует того, кто действует. См. Рациональный фланёр.
Неуязвимый нарратив: когда допущение или среда меняются, этот нарратив не требует поступать противоположным образом (по сравнению с тем, как мы поступали ранее). Иначе нарратив хрупок. Точно так же неуязвимая модель или математический инструмент не дают противоположного результата, если какие-то их части меняются.
Субтрактивное знание: о том, что неверно, мы можем судить с большей уверенностью, чем о том, что верно. Применение via negativa.
Via negativa (путь отрицания): в богословии и философии – описание путем отрицания, непрямая дефиниция. На практике – способ избегать того, чего не следует делать; вычитание, а не прибавление – скажем, в области медицины.
Субтрактивное пророчество: когда будущее предсказывают, взяв за основу настоящее и убрав из него все то, что хрупко (противоположность – наивное добавление к настоящему каких-то элементов). Применение via negativa.
Эффект Линди: ожидаемая продолжительность жизни технологии (и всего того, что не имеет срока годности) увеличивается с каждым днем, пока технология существует – в отличие от объектов, у которых есть срок годности (люди, кошки, собаки и помидоры). Книгу, которая переиздается сто лет, скорее всего, будет читать еще столько же.
Неомания: любовь к переменам ради них самих, форма филистерства, которая не сообразуется с эффектом Линди и делает мир более хрупким. Прогнозы, которые базируются на прибавлении, а не на вычитании.
Непрозрачность: тот, кто играет в русскую рулетку, не видит дула пистолета. Обобщая: некоторые явления остаются для нас непрозрачными, создавая всего лишь иллюзию того, что мы их понимаем.
Среднестан: процесс, в котором преобладают средние значения и редко случаются большие удачи или провалы (скажем, заработок зубного врача). Ни одно событие не может значительно повлиять на результат. Другое название – «тонкие хвосты», член семейства гауссовых распределений.
Крайнестан: процесс, в котором одно событие может существенно повлиять на результат (скажем, доход писателя). Другое название – «жирные хвосты». Включает фрактальное (степенной закон) семейство распределений.
Нелинейность, эффект выпуклости (улыбка и грустное лицо): нелинейность может быть выпуклой или вогнутой, или же сочетать в себе эти свойства. Понятие «эффект выпуклости» – это расширение и обобщение фундаментальной асимметрии. Специальный термин для хрупкости – эффект негативной выпуклости, для антихрупкости – эффект позитивной выпуклости. Выпуклое хорошо (улыбка), вогнутое плохо (печаль).
Философский камень, также склонность к выпуклости (очень специальное понятие): точная мера благ, извлеченных из нелинейности или опциональности (или, выражаясь еще более научным языком, разница между переменной x и выпуклой функцией от x). Скажем, величина пользы для здоровья от легочной вентиляции при переменном давлении по сравнению с постоянным давлением. Или величина пользы от нерегулярного питания. Пренебрежение нелинейностью (ради «упрощения») ведет к прокрустову ложу и утверждению, будто склонности к выпуклости не существует.
Приложение I
Графический тур по книге
Для тех далеких от литературы людей, которые воспринимают мир в графиках, и только для них.
Нелинейность и «меньше – значит больше» (и прокрустово ложе)
Рис. 19. Этот график объясняет как нелинейность реакции, так и принцип «меньше – значит больше». Когда доза превышает определенное количество, польза начинает уменьшаться. Мы видели, что все нелинейное либо выпукло, либо вогнуто, либо, как на графике, обладает и тем и другим свойством. График также показывает, насколько вредно обобщение в условиях нелинейности: прокрустово ложе слов «это вам полезно» или «это вам вредно» сильно искажает реальность.
Кроме того, по графику видно, почему так важна эвристика, основанная на прилаживании: не эвристические правила загоняют вас в зону опасности, а слова и нарративы. Зона «больше – значит больше» выпукла, то есть польза по мере увеличения дозы нарастает. (На ливанском арабском зона за пределом насыщения называется , «больше этого – значит меньше этого».)
Наконец, график демонстрирует, почему порождаемое соперничеством «развитие» (скорее, усложнение, замаскированное под развитие) нам вредит, в отличие от стремления практика к оптимальной простоте.
Теорема переноса хрупкости
По теореме переноса хрупкости,
ВЫПУКЛЫЙ РИСК [ПОСЛЕ КАКОГО-ТО УРОВНЯ] → ЛЮБИТ ПЕРЕМЕНЧИВОСТЬ [ДО КАКОЙ-ТО ТОЧКИ]
(переменчивость можно заменить другими членами семейства беспорядка), и
ВОГНУТЫЙ РИСК → НЕ ЛЮБИТ ПЕРЕМЕНЧИВОСТИ
Распознавание хрупкости
Временной ряд
Рис. 20. Как хрупкое меняется со временем: два типа хрупкости. Репрезентативный ряд. На горизонтальной оси отображается время, на вертикальной – изменение какой-то величины. Эта величина может обозначать что угодно: здоровье, богатство, ваше счастье и т. д. Очень долго она может меняться незначительно или не меняться вообще, иногда изменение может быть катастрофическим. Неопределенность бьет очень чувствительно. Потери могут возникать в любой момент и превысить сумму прежних приобретений. Тип 2 (слева) и тип 1 (справа) отличаются тем, что тип 2 от неопределенности только страдает, почти ничего не приобретая, а тип 1 может вас сказочно обогатить.
Рис. 21. Неуязвимое (но не антихрупкое) (слева): величина все время меняется незначительно или не меняется вообще. Значительных скачков не бывает. Антихрупкая система (справа): благодаря неопределенности мы приобретаем куда больше, чем теряем, – полная противоположность первому графику на рис. 20.
Пространство вероятностей
Рис. 22. На горизонтальной оси отображается отдача, на вертикальной – вероятность этой отдачи. Неуязвимое: малая положительная и отрицательная отдача. Хрупкое (тип 1, очень редкий): отдача может быть как большой положительной, так и большой отрицательной. Почему это редкий тип? Подобная симметрия очень, очень, очень редко встречается на практике, однако статистические распределения обычно упрощают реальность именно до такого графика. Хрупкое (тип 2): невероятно большие потери (часто они скрыты и игнорируются), маленькие приобретения. Катастрофический неблагоприятный исход (слева) куда вероятнее благоприятного, потому что левая сторона тоньше правой. Антихрупкое: большие приобретения, маленькие потери. Благоприятный исход куда вероятнее неблагоприятного (последний может быть вообще невозможен). Правый «хвост», соответствующий благоприятному исходу, толще левого.
Таблица 9. Четыре различных класса отдачи
У хрупкости толстый левый хвост, а значит, она чувствительна к пертурбациям с левой стороны распределения вероятностей.
Рис. 23. Определение хрупкости (левый график). Хрупкость – это затененная область, увеличение массы левого хвоста до некоторого уровня К рабочей переменной в ответ на любое изменение параметра исходной переменной, т. е. это по большей части «переменчивость» или что-то чуть более определенное. Мы относим все такие изменения к s-, о чем будет сказано ниже в разделе с примечаниями (где я ухитрился спрятать уравнения).
