所以 Taleb 有两种启发式方法来概括地描述数据分布。一个是 Mediocristan，它基本上意味着处于高斯分布上的事物，例如人的身高和/或体重。
另一个称为 Extremistan，它描述了更像帕累托或肥尾分布。一个例子是财富分配，1% 的人拥有 50% 的财富或接近的财富，因此从有限的数据集中进行预测要困难得多，甚至是不可能的。这是因为您可以将单个样本添加到您的数据集中，并且后果如此之大以至于它破坏了模型，或者影响如此之大以至于它抵消了先前准确预测的任何好处。事实上，这就是他声称在股票市场上赚钱的方式，因为其他人都在使用糟糕的高斯分布模型来预测市场，这实际上可以在很短的时间内起作用，但当出现问题时，他们就真的走了错误会导致您在市场上出现净亏损。
我发现这个关于 Taleb 被问及 AI 的视频。他的主张是，人工智能（也）不适用于陷入极端主义的事物。
他是对的吗？即使有了人工智能，有些事情会不会天生就不可预测？