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黑天鹅读后感3000字

2021-11-19 15:02:25求索作文网 - 读后感搜索 | 客服
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黑天鹅事件原指“在人们没有到达澳大利亚发现黑天鹅之前,所有人都认为天鹅都是白的,当黑天鹅出现时,所有人之前对天鹅的所有观点从此被刷新,而且这个事件时带来的意外是冲击性的、极端的”。以下是小编为你介绍的黑天鹅读后感3000字范文,欢迎参考。

黑天鹅读后感3000字

人们总是不自觉的由惯性思维主导对未知的认知,或者自觉的基于现有的知识体系和逻辑框架来认知变化中的世界,这种“自以为是”正是黑天鹅的藏身之处。

我们的世界,其突变是由极端、未知和非常不可能发生的(以我们现有的知识非常不可能发生的)事物所主导的,而我们却一直把时间花在讨论琐碎的事情上,只关注已知和重复的事物;即使我们取得了知识上的进步和成长,未来仍会越来越不可预测,而人性和社会“科学”合谋起来向我们隐藏了这一点。

错误地把对过去的一次天真的观察当成某种确定的东西或者代表未来的东西,是我们无法把握黑天鹅现象的原因。

我们的头脑是一台非常了不起的解释机器,能够从几乎所有事物中分析出道理,能够对各种各样的现象罗列出各种解释。我们只是一台巨大的回头看的机器,并且“合乎情理”的不断的“自欺欺人”。这种“自欺欺人”导致的一次又一次的面对意外的猝不及防(负面黑天鹅)以及颠覆认知的重大发现(正面黑天鹅)都发生在人类自以为是的认知海洋的边界之外。

我们面对黑天鹅的无知,根源在于:人们学习已知的太多,思考未知的太少。

我们只有专注于我们不知道的,才有可能从容应对未知。我们必须把极端事件当作我们认知的起点,而不是把它当作意外事件置之不理。

我们不是始终生活在按已知规律可以预知未来的风平浪静的平均斯坦中,现代世界是极端斯坦,被不经常发生及很少发生的事件左右。黑天鹅现象要求我们换一种思考方式。我们不能把问题藏起来,就只有更深入地挖掘。

我们可以通过负面例子而不是正面证据,才能接近真相;因为依靠正面证据存在过早下结论或可能误导对未知进行判断的风险,可能出现证实谬误。有时候大量信息变得毫无意义,而少量信息却具有非凡的意义,正如:1000天并不能证明你是正确的,但一天就能证明你是错误的。

所以,从认知世界的方式来看,我们更多的需要冷眼看世界而不需要找理由满足自我膨胀的认知感,让我们把重点转向缺陷和未知吧。

传统认知方面,我们无法在不编造理由或者强加一种逻辑关系的情况下观察一系列事实。对事实的解释与事实混在一起,使事实变得更容易被记住,更符合道理。这种倾向的坏处在于它使我们以为对事物有了更好的理解。这就是传统认知导致的叙述谬误,这种叙述行为来自一种根深蒂固的简化事物复杂性的生物需要。对于发生过的事件,我们会不断根据事件发生之后我们觉得有道理的逻辑持续叙述过去的事件。这也使得历史事后看上去比实际上更可解释--当下也是如此。

我们是寻找原因的动物,习惯于认为一切事情都有确定的原因,并且把最明显的那一个当做最终解释。但实际上可能并没有可见的原因,相反,很多情况下什么也没有,甚至没有任何可供选择的原因。沉默的让人无法得知的隐藏中的证据掩盖了这一事实,让人们可以“合乎情理”地串联起让人信服的理由,这是因为我们潜意识的推理机制忽视沉默的证据,即使我们知道需要考虑它。不进入视线则不进入大脑:我们对抽象的东西怀有天性上的甚至行动上的蔑视。

其实,在现实的世界里,重要的东西往往乏味而无情,因为我们内在的情感功能是为线性因果关系设计的,而我们的世界比我们想象中更加非线性,也比科学家们的意愿更加非线性,更加的不合乎固有的因果关系。实际情况往往是:令人不安的事例在确定真相方面有力得多,但我们通常并不知道这一点或者习惯性的排斥这些“意外”。

为避免叙述谬误和因果误导,我们需要做的:

1、强调实验而非讲故事,强调体验而非历史引导,强调客观知识而非理论;

2、实验中只是观察数据,对产生数据的真实过程作出假设,并根据进一步的信息对假设进行校准;

3、对各种可能性进行预测并记录预测的结果。

世界隐藏在迷雾中,而表象在愚弄我们。

对于人类回望的历史,显然不是一个可以理论化和得出一般知识的地方,也不会对未来有直接帮助。我们能从历史中得到负面认知,这一点是无价的,但同时我们也得到了太多知识的假象。我们需要做的是:学会阅读历史,吸取所有可能的知识,不要对奇闻异事(常规逻辑之外的异事)皱眉,也不要建立任何因果链条,因为回看历史的反向推演过程的不确定性与历史真实演进的正向过程的偶然性无法偶遇。

在认知当下现实的过程中,我们会面临专家的引导。实际上,因变化而需要知识的事物,通常是没有专家的,而不变的事物似乎会有专家。变化的事物通常易受黑天鹅事件的影响,在这个充满未知的领域,所谓的专家也只能是事后专家。

在人类的发现之旅中,屡屡可见:你发现了你之前并没有要寻找的东西,而它却改变了一切。是的,真正的发现只是偶然的奇迹。正如科学发现中经常发生的一样,寻找证据的人没有找到,最终被称为发现者的人却并不是寻找证据的人。

对确定性的追求是人类的本性,也是一种思维的恶习。假如你抛弃完全准确的预测未来的想法,你就有很多事情可以做,只要你记住预测的局限性。

对于预测,我们也无需避讳。我们可以从事件发生的动力出发,预知何种环境能够产生大事件(极端斯坦),何种环境不能产生大事件(平均斯坦),这是我们需要做的唯一一个先验假设。

实际预测中,对小问题的建议是:保持人性!在你自己的小问题中,接受人类存在认知自大这一事实。不要试图总是不做判断,生活中离不开观点,不要试图避免预测。我们应该避免的是对大范围的预测的依赖,避免那些可能损害你的未来的大主题。对于经济预测者或社会科学预测者的话保持谨慎,他们是固有认知框架的维护者。对于来自专家的预测,我们应当学会根据观点可能造成的损害而不是好听的程度来辨别它们。要做你自己的预测,预测事件的各种可能影响。

面对预测的不确定性,我们做决策时,只需要了解事件的影响(这是你能知道的),不需要了解事件的可能性(这是你不可能知道的),这一点构成了不确定性的核心思想。

世界是通过大的随机变化前进的。

对于企业,或许最成功的企业就是那些懂得接受事物的内在不可预测性并利用它的企业,因为对于未来的研究核心在于未知的未知,而不是计划中的未知。我们应该做的是:尽可能开拓出可能捕获更多未知的更多路径。我们要抓住一切机会,或者任何像机会的机会。

对于个人,要努力工作,不是做无聊的工作,而是搜寻机会,并尽可能扩大它们对你的影响,增加各种正面不确定性的来源。在极端斯坦的现实中,没人是安全的。反过来也一样:没人受到完全失败的威胁。我们现在的环境允许小人物在成功的希望前等待时机--活着就有希望。

从全球的视野看,全球化并不只是带来了好处,它还导致全球在互相牵制状态下的脆弱性,同时在降低了波动性的情况下制造了稳定的假象,牵一发动全身,隐藏了毁灭性的黑天鹅,尤其在金融领域。

在金融领域,随机性主宰了市场的突变。但我们在冒最大的风险:我们面对极端斯坦的问题,却“近似的”使用平均斯坦的方法(传统统计学的高斯钟形曲线,即:不存在突变的正态分布理论)。高斯占领了我们的商业和科学文化,成为沿用至今的统计学基础,这是隐藏黑天鹅的风险所在。我们不能始终守候在“高斯分布”的传统统计王国里的平均斯坦中,应该转向对随机性的高度关注,这才是未来走向的关键。

从应对黑天鹅的实践角度,我们可以把对理论的依赖降至最低,脚踏实地,减少意外。作者塔勒布博士提出的决策法则如下:当他能够受到正面黑天鹅事件影响时,他会非常冒险,这时失败只有很小的影响;当他有可能受到负面黑天鹅事件的袭击时,他会非常保守。当某个模型中的错误对他有好处时,他会非常冒险;当错误对他有害时,他会非常多疑。

综上,我们不能沉睡在平均斯坦中,只关注(不重要的)常规事物,把事物柏拉图化,只按照一定的条条框框来预测未来。我们应该换一种方式看世界,打起精神去应对常规之外极端斯坦中的未知挑战。

黑天鹅读后感3000字

本书的思想可以以作者的一句话来概括:“世界是由极端的、未知的和非常不可能发生的事物主导的,而我们却一直把时间花在讨论琐碎的事情上,只关注已知和重复发生的事物。”

在发现澳大利亚的黑天鹅以前,欧洲的所有人都确信天鹅全部是白色的,这是牢不可破的信念,因为它似乎在经验中得到了完全的证实。“黑天鹅”曾经是他们言谈与写作中的惯用语,用来指不可能存在的事物,但这个不可动摇的信念随着第一只黑天鹅的出现而崩溃。黑天鹅显示出我们通过观察或经验获得的知识具有严重的局限性和脆弱性。

黑天鹅的存在寓意着不可预测的重大稀有事件,它在意料之外,却又改变一切。人类总是过度相信经验,而不知道一只黑天鹅的出现就足以颠覆一切。然而,无论是在对股市的预期,还是在政府的决策中,黑天鹅都是无法预测的。美国次级债引发的股灾如同911恐怖事件,中国股市三次跌幅过半的股灾如同2008年初的南方雪灾、1999年的洪水和2004年的非典,十分罕见却无法预测,影响极大而历史经验和传统思维无法应对,这些都是本书所说的黑天鹅事件。生活中黑天鹅无处不在,当黑天鹅来临时,我们应该怎么办,面对不可预知的未来,我们应该如何应对,做好心理准备,

几乎一切重要的事情都逃不过黑天鹅的影响,而现代世界正是被黑天鹅所左右。认识黑天鹅,才能更深刻地认识世界的复杂性,并从不可预知的未来中获益。《黑天鹅》从一个新的角度审视了不可预测的随机事件的巨大作用。这个社会的赢家将是那些准备好面对黑天鹅的人,他们做好了迎接黑天鹅的准备,并能够在它们出现的时候之辨认出来。

“黑天鹅”不仅是一个随机性的问题,它涉及我们看待世界的方式:我们总是以为自己知道的很多,能够预测未来。现在我们掌握的信息前所未有的丰富,但是世界上的偶然性灾难也前所未有的频繁。于是我们不得不停下来思考:我们是否错了,

这正是本书想要告诉我们的。

其实,在许多方面,人们过去认识的规律和判断都被证明是错误和片面的。作者塔勒布认为,金融市场是由意外的突发事件即“黑天鹅”主导的,因为那些可以预料的事情早就在市场中消化了,但是金融市场上的人们总是倾向于忽略或者忘记代表灾难的“黑天鹅”,相信有规律可以遵循,因而不懈地努力去构建各种模型以追求利益。所以,不要迷信那些估值报告和行业发展研究文字,因为所有大家看得到的模型和研究报告都是有关白天鹅的,而你的命运或许实际掌握在黑天鹅那里。

其实黑天鹅并不可怕,可怕的是人们总是忽略黑天鹅的存在,并且埋头观测白天鹅的活动以期找到其中的规律,结果是黑天鹅飞来的时候,我们往往措手不及。毕竟,这个世界上白天鹅很多,我们平时观测到的数据都是有关白天鹅的,由此得出的天鹅作息规律也是关于白天鹅的。直到黑天鹅飞过来,我们以往的努力都化作了泡影。

我认为这是一本改变我们思维方式的书,带着怀疑的眼光观察世界,对不确定性、未然历史以及沉默的证据保持敬畏,对黑天鹅做好思想上的准备。作者用不可预测的但对客观世界产生巨大影响的小概率事件,否定了我们习以为常的、认为十分正确的柏拉图式模式化思维方式,突破并建立新的思维方式以预测和应对我们未知的世界,并企图预测及利用这种不可预测的黑天鹅事件,达到预期的目的。在看过《黑天鹅》之后,你会发现实际上我们一无所知。它融合了历史学、心理学、哲学、统计学等诸多领域的知识,是一本极具反思性和独特观点的书。

本书的中心思想是揭示我们对随机事件的无视,尤其是具有很大离差的随机事件。黑天鹅的逻辑是,你不知道的事比你知道的事更有意义,因为许多黑天鹅事件正是由于它们不被预期而发生和加剧的。既然黑天鹅事件是不可预测的,我们就需要适应它们的存在,而不是天真地试图预测它们。所以,正确的策略应该是尽可能多地做尝试和尽可能多地把握黑天鹅机会。

我们习惯于在一个黑天鹅现象发生之后,立即忘记所有黑天鹅现象的存在,因为它们太抽象了,相反,我们只注意到容易进入我们思维的精确而生动的具体事件。我们要“把极端事件当做起点,而不是把它当做意外事件置之不理”。在充斥着各种不确定性的21世纪,没有什么比一种随机的智慧对我们的生存更加重要。“我们很容易忘记我们活着本身就是极大的运气,一个可能性微小的事件,一个极大的偶然??请记住,你就是黑天鹅。”

黑天鹅读后感3000字

自人类从自然界脱颖而出,似乎一直相信,人是世间万物的主宰。人类这种信心、欲望在逐步膨胀。面对自然界,人类提出了征服自然、改造自然的豪言壮语。“让高山低头,让河水让路”,体现出人类对自我意志的过度膜拜。面对人类自身创造的社会,人们也相信:可以创造历史,驾驭社会规律。果真如此,人类将全知全能,未卜先知,从容驾驭一切。人类对自然界的改造与征服,现在已遭到大自然的反制与惩罚。人类自认为可以认识与驾驭社会发展规律,已让我们时常迷失于社会发展的迷阵之中。

人类的理性精神果真能一切未知,进而主宰社会发展的进程?人类所推崇的知识、科学果真无所不能,不存在认知的盲区?社会历史的经验果真可以导航,使人类在未来世界中精准前行?读读《黑天鹅:如何应对不可预知的未来》(以下简称《黑天鹅》)一书吧,它或许可以人类的神话,让我们重新审视自己。

《黑天鹅》出版于2007年,作者纳西姆·尼古拉斯·塔勒布,现任美国纽约大学理工学院金融工程系教授。塔勒布是一位风险管理专家,曾在纽约和伦敦交易多种衍生性金融商品,担任过芝加哥营业厅的独立交易员。在投资交易中,他几乎“逢灾必赚”。在2001年“9·11”事件发生前他做空美国股市,几乎一夜暴富;在美国次贷危机爆发之前,他又重仓做空,大赚了一笔。在金融市场,塔勒布对重大极端事件的准确把握与判断,让人惊叹。当然,塔勒布的神奇不完全在于他金融投资方面的成功,更在于他深刻的观点、深邃的思想。《黑天鹅》不是一部谈论金融投资的书,它更像是一部思想随笔,引领我们去深入认知我们自己,我们人类社会。

《黑天鹅》提醒人们,不应该忽视罕见而无法预测的极端事件的可能性和重要性。欧洲人一直相信天鹅只是白色的,直到在澳大利亚,亲眼看到了黑天鹅,才修正自己的认识。所谓黑天鹅事件,是指极其罕见而又不可预测,但一旦发生就会产生极端影响的重大事件。例如,1987年美国股市大,2001年“9·11”恐怖袭击事件,2008年爆发的全球金融危机。《黑天鹅》提出,少数的黑天鹅事物几乎能解释这个世界上发生的所有事情。我们的世界是由这些极端的、未知的和非常不可能发生的黑天鹅事件所主导的。然而,在受到黑天鹅事件影响的环境中,我们没有预测黑天鹅事件的能力。许多黑天鹅事件正是在不可预知的情况下发生和加剧的。黑天鹅事件虽然无法预测,但我们不能无视它们的存在,或者试图天真地去预测它们。人类所应做的,就是适应黑天鹅事件的存在,通过最大限度地置身于正面的黑天鹅事件的影响下,来享受黑天鹅现象的好处。

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