01.怎么做出更好的選擇？試錯！

萊特兄弟發明飛機的故事，云主機租用，大家都知道，不過當時這個“賽道”上，有很多團隊在競爭，其中最被人看好的是科學家塞繆爾·蘭利的項目，已經獲得美國政府和大研究所的資助。

而萊特兄弟是個標準的民科，高中都沒有畢業，靠自行車鋪賺的錢研發飛機，自然不被人看好。

而萊特兄弟最終成功的原因之一，后來有人分析，他們充分采用了一個非常科學的方法——風洞實驗。

想造出能飛上天的飛機，理論沒有任何問題，真正的困難在于復雜的天氣狀況下盡量延長飛行時間，這就需要通過試飛獲得大量的空氣動力數據，再不斷改造機型。可飛機這個東西，一旦飛行失敗，飛機毀了是小事，人沒了就全完了。

一沒有技術二沒有資金的萊特兄弟，只能向科學要辦法，他們注意到一個英國人的發明——風洞，并制造了世界上第一個能對模型機翼進行準確試驗的風洞。

風洞現在看是個很高大上的東西，光做一場實驗就要七位數，但一百年前萊特兄弟造出來的，卻是下面的樣子：

別小看它，虛擬主機，萊特兄弟正是利用了這個東西，自制了200多個不同的機翼進行了上千次風洞實驗，取得了一整套科學數據，設計出了較大升力的機翼形狀。

一百年后，同濟大學1：1復制了萊特兄弟的風洞，實測結果，簡單歸簡單，確實給出相對準確的氣動數據。

之所以用這個故事開頭，因為萊特兄弟給了我們一個思路，去解決一個非常困難的問題——如何低成本的試錯。

而“試錯”也是“模糊的正確”理念的一個重要方法。

02.再牛逼的技術也離不開試錯這個環節

有一種失敗是必然，而且是反復出現的，所以有人不管它叫失敗，叫“試錯”——雷軍說：有機會一定要試一試，其實試錯的成本并不高，而錯過的成本非常高。

這話說的可不對，反復試錯的時間成本是相當高的，除非你能降低成本，并找到更有效率的方法。

我看到網上有人吐槽，特斯拉汽車的電池一點都不高科技，其實是把幾千顆松下筆記本電腦的電池芯捆成一堆。

好吧，這個說法其實也不算錯，就好像說“匹薩不就是大餅上撒點肉”，但關鍵在于怎么連接，哪里并聯、哪里串聯、怎么控制，方案可能成千上萬種。

特斯拉電池的設計方法就是窮盡這些可能，選取部分靠譜的設計方案，進行模擬實測，比較結果，再回頭改進方案，反復試錯，搞出了當時世界上最穩定的動力電池系統，

你看，再牛逼的技術也離不開試錯這個環節，不過，試錯畢竟是有成本的，必須有一些更好的手段去降低試錯成本。

前幾天聽了阿里云機器智能首席科學家閔萬里先生的一個演講，他有一個觀點：人工智能大數據時代，算法不是關鍵，所有算法原理都是九十年代的那幾篇論文，算力也不是問題，云計算越來越便宜了。

關鍵是把宏大的問題變成一個個小的需求“痛點”，設計出一個“低成本試錯流程”，得出初步的解決方案，再小步快速迭代。這個“流程”才是人能發揮的最大作用。

大數據就是人工智能時代的“風洞”，低成本的模擬現實生活中的某個特定場景，通過云計算的“海量算力”積累數據，找到最佳解決方案。

這其中最關鍵的是“低成本+即時反饋系統”。

職場新手學習和成長的過程中，“低成本試錯”的原理同樣適用，也同樣需要這兩個條件。

03.個人工作中的即時反饋系統

先看第一個條件：設計一個“即時反饋系統”

學會一門樂器，只要一個好的老師、一套循序漸進的教程和長時間的反復訓練，因為每一點進步，你都能明顯地感覺到，老師還可以提醒你問題在哪兒。

演奏、體育運動、大部分體力勞動、部分簡單的技術性勞動，都是天生的“即時反饋系統”。

但大部分工作都沒這么直接，比如銷售，你掌握了一門銷售話術，可前幾次都失敗了，原因可能是你還不熟練，也可能是顧客本身就沒有購買意愿。可糟糕的是，你無法知道到底是辦法不對，還是你用得不好，因此，你就無法去改進。