Категоризация необходима людям, но она оборачивается бедой, когда в категории начинают видеть нечто окончательное, исключающее зыбкость границ — не говоря уже о пересмотре самих категорий.
Ученость без эрудиции и природного любопытства ведет к узости мышления и дроблению дисциплин.
Порочность всех государственных и правительственных планов очевидна сразу: в них не закладывается возможный предел погрешности (допуск на ошибку).
Часто бывает так, что политическая или социальная акция рисует политика в выгодном свете, а неявные дурные последствия такой акции ударяют по всем остальным и недешево обходятся обществу. Взять хотя бы кампании по сохранению рабочих мест: вам показывают тех, чьи должности отныне не подлежат сокращению, и вы воспринимаете это как большую социальную победу. Никто и не заметит тех, кто в результате не сможет найти работу, потому что принятые меры приведут к закрытию многих вакансий.
Что бы там ни говорили, полезно иногда задаваться вопросом: а какова вероятность ошибки эксперта? Подвергать сомнению нужно не методы работы эксперта, а только его уверенность. (Я сам, обжегшись на нашей медицине, научился осторожности и всем советую: если вы обратились к врачу с определенными жалобами, а он вам говорит, что у вас стопроцентно не рак, — не слушайте его).
Не нужно отождествлять себя с миром науки, не нужно подвергаться ампутации, чтобы втиснуться в прокрустово ложе специализации.
При выборе стратегии чрезвычайно важна крайняя граница риска — да-да, куда важнее знать самый плохой вариант, чем общий прогноз. А особенно это важно в том случае, если наихудший сценарий просто неприемлем.
Для меня специалисты делятся на две категории. К первой относятся те, кто склонен к самонадеянности при наличии (некоторых) знаний, — и это легкий случай. Ко второй — и это тяжелый случай — те, кто самонадеян и при этом полностью некомпетентен («пустые костюмы»).
Если я видел, как человек совершает убийство, я могу почти не сомневаться, что он преступник. Но, если я не видел, как человек совершает убийство, я не могу быть уверен в его невиновности. То же относится к диагностике рака: выявление одной-единственной злокачественной опухоли доказывает, что у вас рак, но невыявление ее не позволяет вам со стопроцентной уверенностью сказать, что рака у вас нет.
Нас приближают к истине отрицательные, а не подтверждающие примеры! Неверно выводить общее правило из наблюдаемых фактов.
Удивителен не масштаб наших неверных прогнозов, а том, что мы о нём не подозреваем. Это особенно беспокоит, когда мы ввязываемся в смертельные конфликты: войны непредсказуемы по самой своей природе (а мы этого не знаем).
Cлайд с цитатой