噪声

我以为是常识的，确原来是前沿科学?有些事情，提出问题更有价值；有些事情，解决问题更有价值。我以为这个问题属于后者。关键是有什么机制可以在保护多样性的前提下减少噪音。抑或，冗余根本就是多样性的前提?机器学习这个解决方案显然会是未来的必然选择，只是这是否可能又会导向零噪声这个更为棘手的问题?

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作者讲的很好，但立意有几个问题： 1. 噪声消除的代价是否值得？ 如果需要对个法官对犯罪量刑进行评价，额外的资源谁来出？如果使用更具体的规则减少噪声，如何避免偏差？ 2.误差到底在哪个层面消除？在单个决策的层面，还是在机制的层面？ 一种方式是要求保险核保员的估计趋于一致，另一种方式是直接淘汰核保绩效差的核保员。哪种成本更低？ 3. 消除噪声如何保证不会偏差？ 塔勒布在《黑天鹅》中给出了非常相反的思想。其强调随机带来的鲁棒性，基本思想是未来和现在并不一样，难以预测。 4.偏差造成的影响到底是线性的，还是指数的？比如跳高比赛，取最好成绩时，运动员会刻意改变一些技术动作，还是每次保持完全一致？

之前买过湛庐出的几本书，质量之差（从翻译到排版和纸质）堪称国内巅峰。以后看湛庐文化的书，都有免疫，只要他们出版绝对不买。这次因为看到是卡尼曼老爷子的新作，抱着侥幸心理买了，买回来一看，质量之差，国内巅峰的地位不可动摇。两个公式放超大字体写了两页（是准备了老年版么？）超大的行间距之间仿佛塞满了出版商对金钱的渴望，恨不能把400页的书印为800页，我倒建议湛庐文化直接进军老年阅读行业，每页书印8个字不是更好？建议没买的同志千万别买纸书，要买的建议买台版。

在技术前沿展开探索的理论框架和工具方法，抢占先机的beta版，窄谱效用似大有前途，”决策卫生“酷似给斗篷加根魔杖，但鉴于本福特定律，我认为框架的广谱可靠性有待完备。在就事论事时可靠性会高，在就事对人或是只考核“精确”不在乎“准确”的即刻极乐的偏颇环境里，效益不如直接“禁人”来得快，所谓“准确”之涵义可参考电影《超新约全书》。

三星半。如果从经济学的角度解读世界，其理性人的前提不能被撼动的话，那么本书就是在推翻这一前提，指出哪里有判断，哪里就有噪声。水平、情境和模式噪声，都在解释着人类判断上的偏差与缺陷，但反过来思考，这是不是也算个体的特别？（整体读下来，总觉结构有点儿乱）

本书有点像一篇超长版论文，里面严谨地介绍了人们判断中会产生的噪声+偏差。通篇1～4章大概用了70%的篇幅去介绍什么是噪声、如何产生，并在具体介绍的时候辅助了各种判断的场景便于读者理解，最后5～6章给出了一些减少噪声的方法。 总体而言，对于了解What、Why而想知道How类读者来说节奏有点慢，整个论述过程非常详细完整、甚至感觉有点重复。How的部分列举的六个原则倒是值得在判断中尝试。Page 439. 回顾与总结概括了本书宗旨逻辑，想了解个大概的看这章就够了。 今年给书评分时想单纯以自己的阅读体验和收获作为评判标准，考虑到这本书的厚度与结论，给到2/5分。

good to know

key chap.5, appendix 1&2

3.5