在这里，“黑天鹅”是指满足以下三个特点的事件：

首先，它具有意外性，即它在通常的预期之外，也就是说没有任何能够确定它发生的可能性的证据。

其次，它会产生极端影响。

再次，虽然它具有意外性，但人的本性促使我们在事后为它的发生编造理由，并且使它变得可解释和可预测。

1、历史与三重迷雾

• 假象的理解，人们都以为自己知道在超出他们认知的更为复杂随机性的世界中正发生什么。
• 反省的偏差，也就是我们只能在事后评价事物，就像只能从后视镜里看东西。
• 学习的诅咒，高估事实性信息的价值，同时权威和饱学之士本身有缺陷。

2、几乎所有关心事态发展的人似乎都确信自己明白正在发生什么。每一天都发生着完全出乎他们预料的事情，但他们就是认识不到自己没有预测到这些事。

3、很多发生过的事情本来应该被认为是完全疯狂的，但在事情发生之后，看上去就没那么疯狂。这种事后合理性在表面上降低了事件的稀有性，并使事件看上去具有可理解性。

4、历史和社会不会爬行，只会跳跃。它们从一个断层跃上另一个断层，中间只有很少的摇摆。

5、在一个历史事件发生之前存在无数个事实，其中只有相当少的一部分会在后来你对历史事件的理解中有帮助。因为你的记忆有限且是被过滤的，所以会倾向于记住那些事后看来与事实相符的信息。

6、分界对于人类来说是必要的，但如果分界被奉为固定的，使人们不能考虑边界的缓冲，更不要说修改分解，就是一种病态。

7、分界总是会造成复杂性的降低，这是黑天鹅事件发生器。对周围世界的任何简化都可能产生爆炸性后果，因为不考虑不确定性的来源，使我们错误地理解世界的构成。

1、有一种分类是受中庸、平均和中间路线驱使的，其中中庸力量整体而言具有很大影响。

2、另一种分类中，要么是巨人要么是侏儒，更精确地说，是非常少的巨人和大量侏儒。

3、思维创造获得大部分报酬的世界经济框架缺陷，造成更大的不公平、提高机会和运气的重要性。

4、平均斯坦：特定事件的单独影响很小，只有群体影响才大。

• 当样本量足够大的时，任何个例都不会对整体产生重大影响。
• 从数据中获得的知识随着信息供给的增加而迅速增加。
• 受到集体事件、常规事件、未知事件和未预测到的事件的统治。也会有严重的黑天鹅现象。

5、极端斯坦：不平均是指个体能够对整体产生不成比例的影响。

从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，有些非常极端到未知的程度。
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。
并不全是黑天鹅现象，不要将其柏拉图化（过度简化）。“灰”天鹅曼：德尔布罗特随机现象。

1、整个追求知识的过程都是基于接受传统智慧、科学信仰，再用新的反直觉证据把它们打碎。

2、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。

3、我们对黑天鹅事件的无知中产生的问题：

• 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。
• 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。
• 假装黑天鹅现象不存在：人类的本性不习惯黑天鹅现象。
• 历史把黑天鹅现象隐藏起来，使我们对这些事件产生的概率产生错误的观念。
• 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。

4、火鸡的故事：1000天并不能证明你是正确的，但1天就能证明你是错误的。