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In particolare le dinamiche di evoluzione e adattamento tramite processi iterati di esplorazione per ottenere informazioni e di sfruttamento delle informazioni ricevute.

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Essere lunghi di opzioni che si apprezzano quando la volatilità aumenta, mantenere sempre margini di sicurezza elevati nelle gestione del bilancio in modo tale da poter approfittare di eventuali situazioni di difficoltà che potrebbero colpire il nostro settore, sono esempi di strategie antifragili.

Esempi di backcasting sono la what if analysis e i premortem.

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Le persone hanno difficoltà a riconoscere gli incidenti, le conseguenze non volute, le coincidenze, gli errori, mentre sono molto attenti nel percepire azioni coordinate, piani o cospirazioni. La blockchain è sempre più utilizzata anche in ambito aziendale, ad esempio nella gestione della supply chain. Inizia la relazione cooperando e non tradisce mai per prima; è provocabile, cioè reagisce immediatamente ad un tradimento con un altro tradimento; è disposta a perdonare e a tornare a collaborare.

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Abbiamo una grande difficoltà a considerare i fatti che contraddicono la nostra visione e generalmente tendiamo ad ignorarli o addirittura a negarli. I business convessi hanno due caratteristiche distintive: la redditività cresce più che proporzionalmente al crescere dei volumi e ci sono pochi vincoli strutturali alla crescita dei volumi.

La tecnologia, attraverso la creazione di piattaforme e la dematerializzazione di moltissimi prodotti e servizi, ha moltiplicato le possibilità di generare business scalabili.

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Non è raro riscontrare che le evidenze che supportano quella che potrebbe essere la bitcoin bandit ipotesi preferita, sono consistenti anche con le altre ipotesi sul tavolo e hanno quindi zero valore. Occorre focalizzarsi quindi su quelle evidenze che hanno elevato valore diagnostico, cioè che supportano alcune ipotesi ma non altre.

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In teoria dei giochi è una situazione di equilibrio in cui, date le bitcoin bandit di tutti gli altri giocatori, nessun giocatore ha interesse a modificare la propria. Il Dilemma del Prigioniero è il classico esempio in cui i giocatori convergono in un equilibrio di Nash che risulta subottimale. Questo errore ci porta a dare valutazioni errate sul carattere degli altri e a pensare che il comportamento in bitcoin bandit determinata situazione sia predittivo del comportamento futuro perché connaturato al carattere della persona e non determinato dalle circostanze.

I risultati di un evento hanno un impatto su quello successivo ad es. La condizione di indipendenza è necessaria per avere distribuzioni di probabilità a campana o bitcoin bandit. Il fatto che queste teorie vengano spesso smontate o ridicolizzate è considerato da chi le sostiene un buon motivo per concludere che siano vere.

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In sostanza crediamo che grandi eventi debbano avere necessariamente importanti conseguenze e che al contrario piccole cause non possono avere grandi impatti. In pratica una singola osservazione di un cigno nero è sufficiente a smontare la teoria che i cigni siano tutti bianchi. La saggezza sceglie quale tipo di conoscenza adottare in relazione al problema analizzato.

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Fino ad oggi gli esempi di Strong AI sono limitati ai film e ai libri di fantascienza. Sono definiti in modo da attribuire al risultato medio un valore pari a ed avere una deviazione standard di In sostanza se ottengo un punteggio di ho avuto un risultato pari a 2 deviazioni standard superiore alla media.

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Queste tecniche, sono alla base degli algoritmi utilizzati per la guida automatica dei veicoli, nei motori di ricerca su Internet, o nel riconoscimento vocale. Il rischio in cui si cade è quello di torturare la realtà per fare in modo che possa conformarsi al tuo unico modello di pensiero, focalizzandoti solo sulle informazioni a supporto e trascurando tutte le altre evidenze.

Numerosi studi hanno evidenziato la predisposizione ad attribuirsi abilità o competenze superiori alla media. Allo stesso tempo ha incrementato le connessioni, le interdipendenze e quindi la complessità. Ne deriva quindi una sorta di paradosso: conosciamo più cose del bitcoin bandit ma il mondo è contestualmente più complesso; abbiamo bitcoin bandit informazioni su cosa sta succedendo ma ci è più difficile capire il perché.

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Per un robot le cose difficili sono semplici e viceversa: è semplice insegnare alle macchine compiti complessi come giocare a scacchi o risolvere problemi di matematica avanzata mentre è enormemente più complesso sviluppare un robot in grado di muoversi, parlare o riconoscere le cose, cioè attività banali anche per un bambino piccolo.

Queste competenze sono quindi ad esclusivo utilizzo degli umani e rappresentano un vantaggio competitivo rispetto alle macchine.

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Le liste vengono poi confrontate e si selezionano le situazioni di rischio che hanno maggiore probabilità o più alto impatto potenziale. Infine vengono individuate le azioni da implementare per mitigare i rischi individuati. Sono i mattoncini del teorema di Bayes.

Но корабль ему больше не понадобился: все эти века он покоился здесь, под песками.

Questa regola fu poi generalizzata per descrivere fenomeni dove una ristretta minoranza produce gran parte dei risultati. I errore di deposito hitbtc sono un classico esempio di retrodizione.

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Questo effetto non deriva tanto da una sottovalutazione delle proprie capacità, ma quanto da una sopravvalutazione di quelle degli altri. SISTEMI COMPLESSI: i sistemi complessi sono caratterizzati da un network esteso di componenti individuali formiche, cellule, neuroni, operatori di mercato, sviluppatori di siti web che seguono semplici regole di azione, generalmente senza un controllo o un pianificatore centrale self-organizing.

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In presenza di sistemi complessi si dice che bitcoin bandit totale sia maggiore della somma delle parti. Il processo creativo deve essere libero e non limitato da un atteggiamento critico che potrebbe troncare sul nascere nuove idee che per loro natura potrebbero apparire a prima vista strane e non convenzionali.

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Questi algoritmi suggeriscono quindi di scegliere in ogni momento le opzioni a più alto potenziale e non quelle che hanno riportato i risultati migliori, sulla base delle informazioni disponibili al momento della decisione. Con questo tipo di strategia si minimizza il rimpianto perché le opzioni potenzialmente più interessanti sono sempre esplorate. Effettuando una successione di estrazioni si possono ottenere risultati completamente differenti a seconda degli esiti delle prime estrazioni.

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