Антихрупкость. Как извлечь выгоду из хаоса. Нассим Николас Талеб

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ и т. д. Мы переключаемся с системы, которая производит равномерные, но контролируемые колебания (Среднестан) и близка к статистической «колокольной кривой» (из благородного семейства распределения Гаусса, оно же нормальное распределение), на систему, которая весьма непредсказуема и развивается в основном скачками – я называю их «жирные хвосты». Этот термин – синоним Крайнестана – означает, что отдаленные события, которые называются «хвостами», играют тут несоразмерную роль. Одна система (первый график) переменчива; она колеблется, но не тонет. Другая (второй график) тонет, хотя создает иллюзию стабильности, если не считать редких катастроф. В долгосрочном плане вторая система куда более переменчива – но эта переменчивость весьма масштабна. Накладывая ограничения на первую систему, мы в итоге, скорее всего, получим вторую.

      Заметим, что Крайнестан отличает очень низкий уровень предсказуемости. Когда мы имеем дело со вторым, псевдоплавным типом случайности, сбои случаются редко, но они всякий раз масштабны и часто чреваты катастрофами. На деле, как мы докажем в Книге IV, любая система, в основе которой лежит планирование, именно поэтому обречена на неудачу. Считается, что планирование помогает корпорациям выжить, но это миф: мир слишком случаен и непредсказуем и не позволяет видеть будущее. Корпорация выживает, потому что ее приспособленность взаимодействует с меняющейся внешней средой.

      Великая проблема индюшки

      Позвольте мне оставить на время спецжаргон, а также графики жирных хвостов и Крайнестана – и вернуться к разговорному ливанскому языку. Жители Крайнестана часто бывают одурачены событиями прошлого и воспринимают все в обратном смысле. Глядя на динамику второго графика на рис. 3, легко перед большим падением поверить в то, что система абсолютно безопасна, особенно когда эта система прогрессивно соскочила с «ужасного» типа очевидно переменчивой случайности (слева) и стала якобы куда более стабильной (справа). Кажется, что переменчивость резко снизилась, но на деле это не так.

      ^{Рис. 4. Индюшка использует «доказательства»; не зная о Дне благодарения, она делает «точный» прогноз, основываясь на прошлых событиях. Ил. Джорджа Насра.}

      Мясник откармливает индюшку тысячу дней; с каждым днем аналитики все больше убеждаются в том, что мясники любят индюшек «с возрастающей статистической достоверностью». Мясник продолжает откармливать индюшку, пока до Дня благодарения не останется несколько суток. Тут мясник преподносит индюшке сюрприз, и она вынуждена пересмотреть свои теории – именно тогда, когда уверенность в том, что мясник любит индюшку, достигла апогея и жизнь индюшки вроде бы стала спокойной и удивительно предсказуемой. Этот пример развивает метафору Бертрана Рассела. Ключевой момент: неожиданность тут – это событие, которое я называю Черным лебедем, но оно касается только индюшки, а не мясника.

      Из этой истории мы можем вывести главное заблуждение из тех, СКАЧАТЬ