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：一只火鸡如何通过对昨天的观察知道明天喂给它的食有多少？可能很多，但肯定比它想象的少一点，但就是那“少一点”使事情有完全的不同。
火鸡问题可以把“喂你的那只手也可能是拧断你脖子的那只手”的情况一般化。
我们再进一步探讨归纳法最令人不安的一面：反向学习。假设火鸡的经验可能不是没有价值，而是有一个负价值。它从观察中学习，正如我们都被建议的那样（毕竟这是人们相信的科学方法）。随着友好喂食次数的增加，它的信心也增加了，虽然被屠杀的危险越来越近，它却感到越来越安全。想一想，当危险最大时安全感却达到最大值！但真正的问题比这更具有普遍性，它直指经验知识本身。某种东西在过去一直起作用，直到它出乎意料地不再起作用，而我们从过去获得的知识实际上顶多是无关痛痒或虚假的知识，甚至是危险的误导。
图4？提供了真实生活中归纳问题的原型。你对一个假设变量观察了1000天。它可以是任何事物（可以有一些不大的变化）：图书销量、血压、犯罪、你的个人收入、某只股票或贷款利率。然后你仅仅从过去的数据中得出关于其变化趋势特征的某些结论，并预测未来1000天甚至5000天的趋势。在第1001天—砰！一个过去毫无准备的巨大的变化发生了！
想一想第一次世界大战。在拿破仑引发的那些战争之后，世界经历了一段和平，使任何观察者都相信具有严重毁灭性的战争停止了。但是，意外发生了！它成为截至当时人类历史上最惨烈的战争。
感恩节前后的火鸡。某件事情1000天的历史不会告诉你关于接下来的任何信息。这种从过去预测未来的天真在一切事情中都存在。
注意，这一事件过后，你开始局部性地预测再出现意外的可能性，也就是说仅仅在你遭遇意外事件的这个问题中考虑意外事件，而不在别的问题中考虑。1987年的股市崩盘后，美国一半的股票交易员在每个10月都为类似的行情做好准备，他们没有想到在第一次之前是没有再前一次的。我们担心得太晚了，而且是在事后。错误地把对过去的一次天真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唯一原因。
喜欢引用他人观点的业余分子（即在文章中摆满某个死去权威的言论的作者或学者）会认为，如英国哲学家托马斯？霍布斯所说，有怎样的前因就有怎样的后果。那些无条件相信过去经验的人应该看一看一位著名的船长对这一观点的表述：
根据我所有的经验，我没有遇到任何……值得一提的事故。我在整个海上生涯中只见过一次遇险的船只。我从未见过失事船只，从未处于失事的危险中，也从未陷入任何有可能演化为灾难的险境。
—E？J？史密斯，泰坦尼克号船长，1907年
史密斯船长的船于1912年沉没，成为历史上被提起次数最多的沉船事故。
被训练成乏味之人
同样，想象一下一名在过去很长一段时间内都稳定盈利的银行的董事会主席，他在一次财富的逆转中就损失了一切。通常，从事贷款行业的银行家们都是梨形身材，胡子刮得干干净净的，穿着最得体而又令人感到乏味的衣服—黑西服、白衬衫、红领带。实际上，从事贷款的银行聘用的都是乏味的人，并把他们训练得更乏味，但这只是做做样子。假如他们看上去很保守，那是因为他们的贷款只在很少很少的情况下是资质良好的。通过在一天、一周、一个月或者甚至一个世纪的时间里观察他们的贷款行为是无法评价他们的保守性的！1982年夏天，美国大银行几乎损失了它们过去所有的（累积）盈利，损失了美国银行业有史以来的全部盈利—全部。它们一直向南美洲和中美洲国家提供贷款，而后者在同一时间违约了，这是“具有意外性的事件”。所以，只需要一个夏天，人们就可以明白这是一个失败的行业，所有盈利都来自高风险的赌博。一直以来，那些银行家让所有人，包括他们自己，相信他们是“保守的”。但他们不保守，只是表面上善于自欺，把发生毁灭性损失的可能性隐藏了起来。实际上，这类表演在10年后又上演了，在20世纪90年代初期房地产崩盘之后，现在已经不复存在的储蓄贷款业需要由纳税人承担超过5000亿美元的救援资金，那些“具有风险意识”的大银行再一次面临财务压力，许多濒临破产。美联储保护了他们，花的却是纳税人的钱：当“保守的”银行家盈利时，他们拿走利益；当他们受伤时，纳税人支付成本。
从沃顿毕业后，我最初在银行家信托公司（BankersTrust，现已倒闭）工作。那里的董事会很快就忘记了1982年的故事，每季度的盈利预测都在说他们有多么聪明、保守和具有盈利能力。很明显，他们的利润只不过是从命运之神那里借来的现金，任何时候都有可能偿还。我对承担风险没什么意见，只是，请不要，请不要声称自己保守，并且表现得比那些不那么受黑天鹅事件影响的行业更具优越性。
另一个事件是1998年一家叫做长期资本管理公司（LongTermCapitalManagement）的金融投资公司（对冲基金）几乎瞬间发生的破产。他们使用的是两名被称为“天才”的诺贝尔奖获得者的方法和风险管理技术，但他们实际上不过是运用骗人的钟形曲线一类的数学欺骗自己，把它当成了不起的科学，同时愚弄了整个金融界。历史上最大的一笔交易损失发生在眨眼之间，没有任何预警信号（更多情况在第十七章讲述）。
黑天鹅现象与知识有关
从火鸡的角度，第1001天没有喂食是黑天鹅事件，从屠宰者的角度却不是，因为这不是意料之外的。由此你可以看到，黑天鹅现象是笨人的问题。换句话说，它与你的预期有关。你认识到，你可以通过科学或者通过开放思想消除黑天鹅现象（如果可以的话）。当然，和长期资本管理公司的人一样，你可以运用科学制造黑天鹅现象，也就是让人们相信黑天鹅现象不可能发生，于是科学就把普通公民变成了笨人。
注意这些事件不一定是瞬间的意外。我在第一章提到的一些历史性变迁持续了数十年，比如，计算机对社会带来了巨大影响，而它对我们日常生活的渗透过程却没那么明显。有些黑天鹅现象产生于同一方向变化的积累，比如在数年间销售许多册但从未出现在畅销书榜上的书。同样，20世纪90年代末的纳斯达克股票花了数年时间成长，但如果你把这一成长放入更长的历史趋势中看，它会显得剧烈得多。看待事物应该以相对而不是绝对的时间尺度衡量：地震持续几分钟，“9？11”持续了几小时，但历史变化和技术发展是可能持续数十年的黑天鹅现象。总之，正面的黑天鹅事件需要时间来显现它们的影响，而负面的黑天鹅事件发生得非常迅速—毁灭比缔造要容易和迅速得多。
我们不是生活在平均斯坦里
我刚刚以历史的形式展现了黑天鹅问题：把现有信息一般化的困难，或者说从过去、已知和已观察到的东西中学习的困难。我也列出了哪些人是我认为在这一问题上最有影响力的历史人物。
你可以看到，假设我们生活在平均斯坦是非常容易的。为什么？因为这可以让你不考虑黑天鹅事件发生的意外！如果你生活在平均斯坦，黑天鹅问题要么不存在，要么只有微小的影响力！
这种假设神奇地赶走了归纳问题（而这一问题一直困扰着人们的思维），统计学家可以远离认识论。
这只是愿望而已！我们不是生活在平均斯坦，所以黑天鹅现象要求人们换一种思考方式。我们不能把问题藏起来，就只能更深入地挖掘它。这并不是终极困难，我们甚至还能从中受益。
现在，从我们对黑天鹅事件的无知中又产生了其他问题：
1。我们只关注从已观察到的事物中预先挑选出来的一部分，从它推及未观察到的部分：证实谬误。
2。我们用那些符合我们对明显模式的偏好的故事欺骗自己：叙述谬误。
3。我们假装黑天鹅现象不存在：人类的本性不习惯黑天鹅现象。
4。我们所看到的并不一定是全部。历史把黑天鹅现象隐藏起来，使我们对这些事件发生的概率产生错误的观念：沉默的证据造成的认知扭曲。
5。我们“犯过滤性错误”：我们只关注一些有明确定义的不确定性现象，一些特定的黑天鹅现象（而不关注那些不太容易想到的）。
我会在接下来的第五章逐一讨论以上5个问题。然后，在第一部分的结尾，我会向你们展示它们其实是同一个问题。
《黑天鹅》第三部分第五章 不能只靠过去的经验判断
虽然证明行为在我们的习惯和传统智慧中根深蒂固，但它是一种危险的错误。
假设我告诉你，我有证据证明球星辛普森（20世纪90年代被控杀害妻子）不是罪犯。瞧，那天我和他一起吃早餐，他谁也没杀。我是认真的，我没有看到他杀任何人。这能够证明他的无辜吗？如果我这么说，你一定会叫来救护车甚至警察，因为你可能会想，我在交易室度过了太多的时间，或者我在咖啡馆坐得太久了，一直想这个黑天鹅问题，我的逻辑可能立即给社会带来危险，所以我本人需要立即被关起来。
如果我告诉你，我有一天在纽约的一处铁轨上打了个盹儿却没有被轧死，你可能会有同样的反应。我会说，嗨，看看我，我还活着，这就证明躺在铁轨上是没有危险的。但想一想，再看一下第四章的图4？。某个人观察了火鸡前1000天的生活（但没有看到第1001天令人震惊的事件），他会对你说，而且说的是对的，没有证据表明会发生大事，即黑天鹅事件。但是，你会把这一说法理解为证据表明黑天鹅事件不会发生，尤其在你不仔细考虑的时候。这两种说法之间的逻辑差距实际上是非常大的，但在你的思维里显得很小，所以二者可以相互替代。从现在起10天后，即使你还记得第一种说法，你的印象中也很有可能是第二种说法，不确切的说法，即证据表明没有黑天鹅现象。我把这种混淆称为回路错误（round…tripfallacy），因为两种说法是不可互换的。
把这两种说法相混淆犯了一个很小很小（但至关重要）的逻辑错误，但我们对微小的逻辑错误是没有免疫力的，教授和思想家也好不到哪里（复杂的方程式似乎无法与清晰的思维和谐共存）。除非我们的注意力非常集中，否则我们很可能无意识地简化问题，因为我们的思维在我们无意识的情况下习惯这么做。
这个问题值得我们更深入地探讨。
“我从未想说保守主义者通常很愚蠢，我想说的是愚蠢的人通常很保守。”约翰？斯图亚特？米尔（JohnStuartMill）曾抱怨说。这个问题由来已久：如果你告诉人们成功的秘诀并不总是技能，他们会以为你在说这不是靠技能，而是靠运气。
我们在日常生活中运用的推理机制不适用于复杂的环境，当一句话的措辞稍做修改时，其语义会发生很大变化。想一想，在原始环境里，“大部分杀手是野生动物”与“大部分野生动物是杀手”这两种说法之间的差异是没什么影响的。虽然混淆二者是一个错误，但几乎没什么影响。我们的统计直觉还没有发展出认为二者差异很大的思维习惯。
领域特殊性
无法自动把知识从一种情况转化为另一种情况，或者从理论转化为实际的状态，是人类本性中令人困扰的特性。让我们称它为行为反应的“领域特殊性”。领域特殊性的意思是，我们的行为反应、思维模式和直觉取决于事物的背景，进化心理学家称之为事物或事件的“领域”。教室是一种领域，生活也是。我们对一则信息的反应不是根据它的逻辑特性，而是根据它的环境，以及它在我们的社会情绪系统中的位置。在教室中以某种角度理解的逻辑问题在日常生活中可能受到不同的对待。实际上，它们在日常生活中确实受到了不同对待。
知识即使是准确的，也不总是产生适当的行为，因为我们习惯忘记我们所知道的，或者忘记如何正确对待知识，即使我们是专家。读者已经看到了，统计学家习惯把脑子留在教室里，一旦他们来到大街上，就会犯最微小的推断错误。1971年，心理学家丹尼？卡尼曼（DannyKahneman）和阿莫斯？特沃斯基（AmosTversky）不断向统计学教授提出不像统计学问题的统计学问题。其中有一个类似下面的问题（为了表述清楚，我改变了原题）：假设你生活的城市有两家医院，一家大，一家小。某一天，其中一家医院出生的婴儿中60％是男孩。这有可能是哪家医院？许多统计学家的回答（在闲谈中）相当于犯了选择大医院的错误，而实际上统计学的基础就是大样本更为稳定，对长期平均值（在这个例子里是每种性别各50％的比例）的偏离比小样本更小。这些统计学家连自己的考试都会不及格。在我做数理专家的日子里，我遇见过数百次忘记自己是统计学家的统计学家犯这类严重错误。
再看一个我们在日常生活中犯可笑的领域特殊性错误的例子。让我们来到豪华的纽约锐步体育俱乐部，看一看多少人乘手扶电梯上了几层楼之后，径直奔往台阶式健身器。
我们在推断和行为反应上的领域特殊性表现是双向的：有些问题我们能够在实际应用中理解，却不能在课本中理解；有些问题我们更容易从课本中理解，却不能在实际应用中理解。人们能够不费力地在社会环境下解决一个问题，但在它以抽象的逻辑问题形式出现时不知所措。我们习惯在不同的情况下使用不同的思维机制，或者模块：我们的大脑缺少一台全能中央计算机，对所有可能的情况制定和应用同样的逻辑规则。
我已经说过，我们可能在现实中而不是在教室中犯逻辑错误。这种不对称在对癌症的诊断中得到最佳体现。我们看一看那些为病人检查癌症征兆的医生，检查一般在病人想知道他们是已痊愈还是会“复发”的时候做。（实际上，复发是一种错误的说法，它只是表明治疗并没有杀死全部癌细胞，而那些未被发现的坏细胞开始以失控的方式增长。）在现有技术状况下，不可能对病人的每一个细胞进行检查来确定它们是否都是正常的，所以医生通过尽量精确地扫描病人的身体来选取样本，然后对没有检查的部分做出假设。在一次常规癌症检查之后，医生对我说：“别担心，我们有证据表明你已经痊愈了。”这让我大吃一惊。“为什么？”我问。回答是：“证据显示没有癌症。”“你怎么知道？”我问。他回答：“扫描的结果是阴性。”他居然到处说自己是医生！
医学上有一个首字母缩写词语NED，意思是无疾病征兆（NoEvidenceofDisease），但并不存在一个END可以证明无疾病（EvidenceofNoDisease）。我与许多医生讨论这一问题的经验证明，即使是那些发表研究论文的医生，都有许多犯了回路错误。
20世纪60年代，傲慢的医生把母乳看做某种低级的东西，似乎他们能够在实验室里复制，却没有认识到母乳可能包含超过他们科学理解能力的有用成分，他们只不过是混淆了“无证据表明母乳的优势”与“证据表明母乳无优势”。（这是又一种柏拉图化的行为，认为当我们能够使用奶瓶时，采用母乳喂养是“毫无道理的”。）许多人为这种无知的推理付出代价：那些婴儿时期没有得到母乳喂养的人面临更高的健康问题风险，包括更可能罹患某些癌症，因为在母乳中一定还有一些我们没有找到的营养成分。而且，采用母乳喂养的母亲们获得的好处也被忽视了，比如降低了患乳腺癌的风险。
扁桃体问题也是一样：切除扁桃体可能导致更高的喉癌风险，但数十年来，医生们从不怀疑这一“无用”的器官可能有着他们没有发现的功能。还有水果和蔬菜中发现的膳食纤维，20世纪60年代的医生认为这些膳食纤维是没有用处的，因为他们没有发现食用这种纤维的必要性，于是他们导致了一代人的营养不良。最后人们发现，纤维能够延缓糖类在血液中的吸收，还能清扫肠道癌症前期细胞。实际上，由于这类简单的推理混淆错误，医学在历史上造成了大量灾难。
我并不是说医生不应该有他们的信念，只是应该避免某些固定的、封闭的信念。医学在进步，但许多其他类型的知识没有改善。
证据
由于一种我称为无知经验主义的思维方式，我们天生习惯于寻找能够证明我们的理论以及我们对世界的理解的例子，这些例子总是很容易找到。唉，有了工�