关于作者
迪特里希·德尔纳，德国班贝格大学心理学教授，认知行为领域的一位权威。他是1986年度德国高科学奖莱布尼兹奖获得者。
关于本书
这是一本研究在复杂系统下我们为什么会失败的书。作者用计算机模拟游戏程序，借鉴了实验心理学了方式，揭示了我们失败的原因。
核心内容
一、为什么说大多数问题都是一个复杂的系统？二、为什么说有时候失败从一开始就注定了？三、为什么我们在预测未来时总是失败？
你好，欢迎你每天听本书。今天我们要解读的书是《失败的逻辑》，这本书的中文版大约有190页，我会用35分钟的时间和你讲解这本书的精髓：为什么我们在处理复杂的事情时，经常会失败？
本书的作者是一个德国人，叫迪特里希·德尔纳。你可能对他不太熟悉，但德尔纳在德国是认知行为领域的权威，曾经获得过德国的最高科学奖——莱布尼茨奖。莱布尼茨奖，是目前世界上奖金额度最高的科学奖项之一，它的奖金高达250万欧元，远远高于我们熟悉的诺贝尔奖。这个奖项主要是资助杰出研究人员的科研工作，并鼓励他们带领后起之秀参与科研。
《失败的逻辑》这本书的副标题是“事情因何而出，世间有无妙策”。它其实讲的是，我们现代人生活的世界，是一个一切事物都相互关联的复杂系统，而面对这样复杂的系统，我们的思维方式，总体而言却停留在处理简单问题的水平上，结果当我们试图用自己习惯的逻辑解决复杂问题时，失败的种子就开始埋下，事情会按照失败的逻辑不断发展，最终导致失败。所以，这是一本研究在复杂系统下，我们失败原因的书籍。正如这本书名字所描述的：失败的逻辑。
在这本书里，作者用他自己编织的计算机模拟游戏程序，借鉴了实验心理学的方式，揭示了我们失败的原因。书中用大量的篇幅详细分析论证了我们失败的原因，但是对解决方案却着墨较少。这倒不是作者避重就轻，而是在作者看来，只要我们理解了失败的逻辑，不需要什么革命性地新思维，就能够预防和打破失败的逻辑。正所谓，解铃还须系铃人，有时，掌握了问题的症结，解决方案往往比想象的简单。
接下来我们聊聊书中三个有启发的代表性观点：第一，为什么说我们面对的问题，大多数都是一个复杂的系统？第二，为什么说有时候我们的失败从一开始就注定了？第三，为什么我们在预测未来时总是失败？
第一部分
为什么说我们面对的问题，大多数都是一个复杂的系统？以前我家里养鱼，结果养了一段时间就发现鱼缸总散发出一股臭味。为了解决这个问题，我只好把鱼都捞出来，清理掉鱼缸里发臭的垃圾，然后换上清水，铺上新的沙子和水草，把鱼儿放回去。虽然花了一天的时间忙碌，死了一条鱼，但是，毕竟鱼缸不再有臭味了。可是，让人崩溃的是，两个月后，鱼缸又开始发臭了。
类似这样的问题，其实生活中很常见，我们以为自己解决了问题，其实并没有。之所以会有这样的现象发生，是因为我们每个人都生活在一个复杂系统里，只不过是我们自己没有意识到，结果却用简单直接的方式处理问题。这里说的，复杂系统指的是对于一个给定的问题，其实存在很多个变量影响着结果，而且这些变量之间它们彼此又有相互联系的，这样一个系统就是复杂系统。
比如，前面提到的看似不起眼的小鱼缸发臭的问题，它其实是受到由生产者水草，消费者鱼儿以及分解者微生物，有机物、水温等变量构成的复杂系统多方面因素影响的。具体而言，针对发臭问题的合理解决方案，其实是先要弄明白鱼缸发臭是因为鱼缸的水太深，导致水底缺氧，发臭的厌氧微生物大量繁殖。解决方案其实是安装一个小水泵，让水底充满氧气。所以，鱼缸的问题看起来很简单，但它事实上也是一个复杂系统的问题。再比如，看起来我们和客户沟通的工作是一个简单独立的事情，它其实也是在一个复杂的系统里的。因为你和客户沟通的工作，会影响到你们团队的工作能不能顺利推进，而项目的推进进度又会影响到公司业绩。
这就像有一个笑话里面提到的例子，说战场上一个打马掌的没打好一个马掌，结果那个马跑的时候就让士兵摔了一跤，士兵摔了一跤就导致打了一场败仗，打了一场败仗就导致国王失去一个国家。虽然是个笑话，但它其实是强调这个世界的事物是相互联系的，就像蝴蝶效应一样，在太平洋那边的蝴蝶一震动其实也会影响到世界的很多方面。
这就是我们生活的真实的世界，只不过我们没有用系统思考的方式来理解这个世界，只是把它简化地理解为鱼缸就是鱼缸，蝴蝶就是蝴蝶。而今天的世界，事物的联系越来越密切，用这种简单、孤立的思考方式就会导致：明明自己满怀善意，而且每个环节都做了自己认为该做的事情，可是最后还是把事情搞砸了。
比如当年著名的切尔诺贝利核电站爆炸，当时所有的操作人员都坚守在工作岗位，甚至他们前一段时间还刚刚因为核电站长时间不间断供电而获表彰，可核反应堆依然会发生灾难性的事件。为什么？这就是因为人类在面对一个复杂系统时，用自己的经验和直觉认为正确的事情，已经无法应对。一个复杂系统之所以复杂，是因为它自身就是动态发展的，而且对我们而言，系统内的一些变量并不是显而易见的，甚至这些变量几乎是一个不透明的黑盒子，而这些变量又相互影响，彼此构成各种复杂关系。所以，在面对这样一个不透明还处在变化中的系统，我们想要凭借经验和直觉就获得成功，实在是非常困难。
那么是不是说面对复杂系统，我们就无能为力了？也未必。作者认为，复杂系统的问题也是可以应对的，只是需要相应地组织复杂的行动来应对。作者给出了一个解决复杂系统问题时组织复杂行动的五个步骤：第一步，明确你的目标是什么；第二步，收集信息，研究系统的结构，也就是变量的相互关系是什么样的；第三步，预测系统的发展趋势；第四步，据此做计划，采取行动；第五步，根据行动结果，改进自己的策略。
这五步听起来挺简单，可是问题在于我们习惯的做法，会在这个步骤犯个小错误，那个步骤遗漏个问题，结果这些小错误累加起来，就会酿成大错。这就是失败的逻辑。书中其实花了大量的篇幅讲解这些错误导致失败的逻辑，但是我们20多分钟的时间没有办法把所有的内容都讲到。我就挑里面大家很熟悉但是却一直在犯错的两个领域来介绍，可以以点带面地了解作者的核心观点。
第二部分
接下来看看：为什么说，有时候我们的失败从一开始就注定了？这个话题，说的其实就是我们解决问题的第一步，制定目标。这真的是老生常谈的话题，你会觉得我们做任何事肯定都是有目标的嘛，有什么好谈的？但真的是这样吗？其实事情远没有那么简单。我们通常在目标制定上面花的时间太少，以至于我们有时候自己以为在完成一个目标，但实际上自己做什么自己根本不知道。为什么会这样呢？
举个例子，我们在生活中经常会听到这样的目标：领导说我们今年要把公司的业绩做得更好；图书馆的领导说，今年要让我们的图书馆对用户更友好；一个政党领导说，今年要为更多的贫苦老百姓争取福利；员工说今天要把我的工作做得更好；学生说这次我回到假期里面要学更多的知识。我们是不是都不觉得这些目标有什么问题，对吧？可是作者说，这样的目标恰恰是非常有问题的。因为这些目标都是含糊的目标。含糊的目标是和清晰的目标是相对应的，清晰的目标意味着事情的结果有明确的判断标准。
比如：下午3点在公司门口集合，就是一个清晰的标准。而含糊的目标意味着无法明确地判断是否能实现目标。什么叫业绩更好呢？什么样叫这个图书馆对用户更友好呢？什么样叫做福利更好呢？其实这样看起来是一个目标、一件事情的任务，它本质上是一个含糊的，模糊的，包括了很多很多件事情的抽象概念而已。
举个例子，就以图书馆为例，你说应该怎么做才能对用户更友好，是不是说开放的时间应当更长，图书馆的藏书是不是应该更多，收费是不是应当更便宜，甚至是免费，是不是应当把内部的装修做得更好？所有的这些听起来都是要让图书馆更友好的方式，对不对？可是你有没有发现，让图书馆更友好的这个标准它就是相互矛盾的，这个目标本身内部就是不统一的。为什么这么说呢？
我们设想一下，一个员工说，现在用户都抱怨我们价格太高，作为图书馆应当让更多的穷人来，我们是不是要让价格便宜甚至免费呢？你一听，觉得这个建议符合我们这个用户更友好的目标。然后另一个员工说，人们都抱怨图书馆人越来越多，空间很拥挤，我们得要有更大的空间，而且藏书也不够，我们需要更多收入。你说，有道理。结果呢？图书馆不得不在免费了一段时间又以更高的价格提价，导致更多人抱怨。好心结果做成了坏事。
这在生活中很常见，我们以为自己知道目标，其实只是制定了一个模糊的方向。大目标下涉及的各项子目标之间是矛盾的，我们不理解这一点就盲目的去做，还要在一个复杂的系统中处理这些互相矛盾的因素，风险就很大。
所以，作者提醒我们首先应当思考自己的目标是不是一个清晰的可明确判断的目标。不要用含糊的词来描述目标，你要做的是要把目标清晰化，也就是要把一个含糊目标所涉及的各种细节孤立出来，比如，对友好的图书馆这个含糊的目标，就要拆分成：门票价格、馆藏书籍、服务时间、馆内环境等等。一旦我们把含糊的目标拆分清晰的时候，我们多半会发现这其实是一个多重的目标。而这个多重的目标在一个系统当中就有可能是负相关的关系。也就是可能一个目标和另一个目标是冲突的，那这个时候你就要提前做权衡，我是选择A还是选择B，或者我各打五十大板取个折中，还是我要彻底改变这个系统。
比如图书馆的案例，你可以让国家拨款来解决经费和让用户体验更好的这个问题。不管哪种选择，你首先第一步要弄明白目标到底是什么，一定要是一个清晰可衡量，能评判的目标。这是我们在制定目标中第一个容易犯的错误，含糊的目标。
其实，我们制定目标中还有一个很容易犯的错误：忽略了隐式目标。举个例子，你是一个有志青年，今年给自己制定了一个目标是赚到200万。为了这个目标，你要精确地算出该怎么赚钱，在哪儿赚钱，赚什么钱，要不要加班，加多少班等等，你努力地执行，事情也在推动。可是到年底你快赚到200万的时候，突然身体累垮了。这个时候你突然发现，身体健康是一个隐式目标。作者说，隐式目标，就是那些你在追求目标A的时候没有考虑到的目标B，但是很可能导致目标B在未来发生了你很不愿意面对的结果。
比如早些年，第三世界国家要处理的一个问题是病虫害很多。当时的目标就是所有人努力消灭害虫，科学家发明了 DDT ，就是消灭害虫的非常有效的农药。这下解决问题了，粮食产量增加了。可是大家很快发现 DDT 对整个环境的污染、破坏非常严重。这就是在追求一个目标A的时候却带来了一个隐藏的我们不能接受的目标B，也就是我们常说的“好心办坏事，适得其反”。
可是，我们绝大多数人在制定目标的时候从来没有考虑过自己实现这个目标的时候会不会产生其他影响，没有人按照系统思维去思考问题。我们总认为目标就是目标，目标A就是目标A，目标A和其他任何事情都没有关系。可是在这个世界，任何一个目标都是一个系统当中的一个因素，和其他因素都有关系。所以，你解决任何一个问题都会有双重的影响，一个是你不仅仅影响A，你还有可能影响B、C、D。另一个是你不仅仅影响A的现在，你还影响A的未来。想一想，我们制定目标的时候有考虑到这些事情吗？基本没有。我们以为我们有目标，可是我们根本没有考虑到当目标是在一个复杂系统的时候，那目标永远不仅仅是目标本身。
那你可能会说，这个隐式目标，我也没办法知道它是怎么发生的。作者说，比无知更可怕的是不想去知道。其实问题的关键并不在于隐式目标能不能解决，而是在于我们从来没有思考过，反过来找借口说自己不知道。就像一些地区经济开放了之后，结果当地人看中的社会习俗遭到了破坏。在这种情况下，我们该怎么办呢？作者说，其实解决隐式目标带来的问题有一个很简单的方法，那就是当你在制定目标的时候问自己一个问题：当我解决一个问题的时候，我想要保持的现状特点是什么？就是这个问题，是不是听起来一点都不难。可是有几个人问过？所以，作者说，不是我们考虑不到，而是我们没有去考虑。改变一件事，不仅仅是改变了这件事本身，而会给系统中相互关联的事情都带来影响。
只有注意到这些，我们在面对一个复杂的系统的时候才不至于好心办坏事。这是这本书举的第一个很常见的失败逻辑：目标不清晰，考虑不周全导致事情失败。
第三部分
我们接下来再举一个生活中非常常见的容易犯错的领域，为什么我们在预测未来时总是失败？我们经常要做预测未来的事情，比如我们会思考，股市会不会上涨？房价会不会下跌？高考报考这个专业的未来是否继续热门？我们通过预测未来的情况来决定现在的行动策略。关于预测话题，就涉及时间这个问题。
我们这个世界其实是四维的，在我们原本的三维空间基础上还得加一个时间维度。我们知道空间是有结构的，这个房子是立方体的，那个鸟巢是椭圆形的，我们看到一个飞碟也能看到它的结构。可是我们很少有人意识到时间也是有结构的。
什么是时间的结构呢？和空间的结构类似，空间的结构是指这个物体呈现的样式的特点，而时间结构是指时间会沿一个方向运动，这个方向指向未来。比如，一段好听的旋律、音乐，它的结构就是在时间的方向上面形成了有规律的音符变化。那这个就是这段音乐在时间拉长之后能看到的一个结构。我们比较好确定空间结构的问题，只要仔细观察就可以。但这种方法并不适合于时间结构。因为只有在回顾的时候，才能考察到时间结构。所以，这就带来了一个问题，我们大多数人理解时间结构的能力很弱，以至于不能很好地用时间结构的方式来处理问题。
用时间结构的方式是如何处理问题的呢？我们先看大脑是怎么处理空间结构的问题。比如给你一张照片，上面是一个缺了一部分空间的房间，这个时候，首先你的大脑会意识到这个空间是残缺的。其次，你的大脑会自动把这个画面补充完整。大脑能想象出那个缺失的空间可能的样子。可是，大脑却不擅长发现和补全时间的结构。也就是说，当事情只发生一部分的时候，我们往往是想象不到它接下来的结构会是什么样子。
作者举了一个例子，说有一个学校招生，每年入学的学生都越来越多，需要上课的教室就不够了，所以学校就决定修一栋教学楼。结果修完教学楼之后发现了第二个问题，学生宿舍不够。这个时候又不得不重新再修一栋宿舍。为什么会出现这样的事？这就是因为我们对时间结构不敏感，我们猜中时间结构中缺失部分的能力远小于空间结构。这种不敏感导致我们处理时间结构问题时，只能用很简单的一些预测方式判断未来。其中最基本的预测方法就是：根据当前时刻的情况，对未来进行简单的线性外推。也就是说，如果当前时刻的态势很明显，我们对未来的判断，基本就是觉得未来会沿着当前的情形继续发展。
比如，现在公司经营得很红火，我们就会觉得明年公司也会很红火。比如，这几个月股票涨得很高，我们就会觉得下个月股票也会涨得很高。我们高考的时候生物专业热门，觉得毕业的时候这个专业也还火爆。在生活中，我们常常就是用这种“简单线性外推”思维方式来预测未来的。所以，你看现在互联网上时不时一个风口，一帮人涌到一个地方，某种程度上也是这种简单线性外推的预测方式带来的结果。
如果我们的世界是这么简单就好了，但是，恰恰因为我们生活在复杂的系统里，复杂的系统是有内部动态环境的，不是你想着A产生B这么简单的线性外推的。这个复杂的系统中，时间的结构远远复杂于简单的线性外推。作者举了几个常见的、与简单线性外推不同的时间结构。
第一种时间结构，事情的发展不是简单的线性外推，而是非线性的增长，比如指数增长。一个数量被说成指数增长，是指它的值在任何时候都是前一个值乘上特定的数，每次都是这个同样的数，像复利就是一种指数增长。
举一个我们都熟知的例子。国王对发明了国际象棋的这个人非常赞赏，要褒奖他。问，你要什么奖励呢？那个人说，我不要别的，你就给我把棋盘的格子里面放满稻米就行了。第一个格子放一粒，第二个放两粒，第三个放四粒，第四个放八粒，以此类推。放到第64个格子就好了。那国王自作聪明地想，就要一碗米呀，行，我给你。国王就是用的这种简单的线性外推的方式来思考问题，他觉得一粒、两粒、八粒、十六粒，给你一百粒又何妨。可是，真实的情况是，如果60粒米重1克的话，单单放满第64格最后一格需要的米粒，就需要3100万艘、载重5000吨的轮船运输。惊人吗？惊人。可是，我们大脑根本不擅长处理这种指数增长。
你可能觉得，这个例子太不真实了，不会有这样的事情。好，在真实的社会只是换了一个说法，不把它叫指数增长，把这个一粒米、两粒米的变化叫做增长率。增长率我们经常听到，比如公司的增长率是多少，这个股票的市值的增长率是多少。我们以为自己理解增长率，但实际上我们真的理解吗？
心理学做过专门的实验，找了一大帮人，模拟了一个真实的场景。是说有一个拖拉机厂，这肯定是个几十年前的实验，案例还是拖拉机。拖拉机厂的领导认为，从1976年开始，以后每年公司生产的拖拉机数量要增长6%，这样才能维持工厂的正常经营。那么，请实验参与者不通过计算，只是自己进行估计：如果按照工厂的计划实施，请问到1990年，2020年，2050年，你觉得这个工厂要生产的拖拉机数量是多少。
实验的结果是，绝大多数人认为到2050年的时候，要生产的拖拉机大概是5000辆，就是比1976年增加了4000辆。可是，如果按6%的年增长率，到2050年要生产的拖拉机应该是8万多辆。可见就算是换成了我们以为自己理解的增长率，我们也并不能正确地预测未来。所以，作者说，人们在报纸上看到美联储银行期望美国的经济将以每年2.5%速度增长时，读者以为他看明白了这句话，实际上他根本不理解。这就是因为大脑没办法对这种非线性的指数型的增长进行合理的预测。
我也有类似经验，有一次因为工作原因，要研究某个城市的城市规划，我突然发现，专家们预测的这个城市在2010年的汽车保有量的数据，实际在1998年就已经突破了。你看，即使是这些城市规划专家，他们也并不能真正的理解指数型增长到底意味着什么。所以，即使是一个专家，他如果没有真正的理解复杂系统下的这种时间结构，也会做出错误的判断。
指数型的时间结构，是这个世界运行的一种模式，但它还是事情往同一个方向发展的结构。除了同一个方向的时间结构外，这个世界常见的时间结构，还有振荡结构。意思是，事物会通过一个中心位置，不断做往复运动，比如股市一会儿上涨，一会儿下跌。经济一会儿繁荣，一会儿萧条。这就是振荡模式。这个世界很多复杂系统因为内部动态有延迟效应，所以会表现出振荡模式，我们却用简单线性外推的方式和它相处。比如，在股市中绝大多数人是追涨杀跌的，涨得越高，人们买得越多，因为人们预测还要涨；跌得越多，人们抛出得越多，因为人们预测还会跌得更多。可是，真正理解时间结构的专家，那些投资大师们是反过来的。当别人贪婪的时候，他们恐惧。当别人恐惧的时候，他们贪婪。其实，他们是对事情发展的时间结构预测得更准的人。
那怎么样才能摆脱“简单线性外推”这样的思维限制呢？作者说，关键就是你不要根据事情现在的状态来预测未来。你要用发展的眼光来看问题，去分析这个事情它所在的系统是什么状态，研究决定这个事情发展的各个因素它们是什么关系，这些因素的互动到了什么样的环节。
这个说起来有点抽象，我们举个例子。一个股票，你不应当仅仅的凭借它连续上涨了多长时间来决定要不要买，这就是简单线性外推。你要思考这个股票的价格对于其他人而言会不会觉得高了，而导致他们不愿意买入，甚至抛售。还有，股价高了又会影响这个系统中的另一个变量因素，也就是这个公司的持股人会不会认为现在公司的环境好，或者是能够获得的资金多，所以他们会盲目的做出决策，投资不应该投资的项目。这又涉及这个投资决策人他们团队的经验和管理能力。类似的因素都会影响到这个股票下一阶段的发展。你会发现，其实你决定要不要买这个股票，不能仅仅看过去的行为，还要看它的系统。当然，你可能会说那么多因素我哪能都知道呢？是，这就是系统有一个特点，复杂系统几乎是不可被完全知道的。它总有一部分是不透明的，这也就是复杂系统的难处。
但作者说，复杂系统难应对，但我们仍然可以想办法与它好好相处。关于这一点，作者从两个层面给了建议：首先，我们要努力建立系统思维的能力。这里说的系统思维能力，不是一个单独的，孤立的能力，而是一大堆能力综合的能力，它的核心是在给定的环境条件下，运用我们合理的判断能力。这种判断能力包括制定合理的目标、对时间结构给出足够的重视，理解系统的复杂性，知道我们的每一个行动都会影响很多其他事情，因此要制定合理的行动计划，审慎地做出决定。我们把上面这些判断力不断提高，就能够增强我们处理复杂系统的能力，提高成功的概率。
但从另一个层面而言，仅仅在解决日常生活中的问题，提升系统思考能力是不够了。这是因为，一方面复杂系统内会有延迟效应，有时事件的影响会跨越几年甚至数十年，上百年才能被看到，我们日常生活很难发现这样的问题；还有一部分原因是有时真正影响事情结果的，并不是我们日常生活中处理的典型问题，而是少数，偶发的最重要的事情。
正如《战争论》的作者克劳塞维茨曾说：“战争，从它的最高角度来看，不是由大同小异的无数细小事件构成，而是由需要分别处理的，具有决定意义的各个重大事件构成。战争不像长满庄稼的田地，收割时不需要考虑每颗作物的形状；战争更像长满大树的土地，在砍伐每一棵树时，都需要注意到它的形状和方向”。我们需要提升的是，在复杂系统中偶发但重要的砍倒大树的能力。可是这种重要的关键事情发生的次数很少，一个人很少有机会把一次重大事件中获得的经验带到另一次重大事件里。
怎么办？德尔纳把目光投向了计算机模拟——把那些原本系统中偶发的，因果关系不明显的重大事件，通过在计算机中加速演进，让训练者能够更加直观地看到自己的决策对复杂系统未来的影响，而且可以把原本偶发的事件，在计算机中频繁模拟，这样我们就可以更多地暴露自己的问题，在同一种危机下，一次又一次地改进自己的处理办法，从而最终提升我们解决系统问题的能力。
这个问题解决的思路其实有点像我们此前《穷查理宝典》这本书中，查理·芒格的一个观点。芒格说，飞行员其实就是大部分的飞行是常规状态，可一旦遇到紧急的小概率危机，处理能力却至关重要的。那飞行员怎么解决这个问题？他们就是用飞行模拟器的方式，模拟各种极端状况的发生来训练他们的处理能力。在这本书的作者德尔纳看来，这个方法显然可以用在提升我们处理复杂系统的能力上来，只不过他把这个模拟器做成了计算机游戏的形式，在游戏中解决复杂系统的问题，正如作者在全书结尾处写到的：有人以为用游戏的方法理解世界是无聊的想法。他们认为，一个游戏有必要这么严肃吗？可是在作者看来，一个人如果以为游戏就是游戏，严肃思考就是严肃思考，那说明他对两者都没有开窍。
总结
这就是《失败的逻辑》这本书跟我们分享的核心内容。让我们回顾一下：这本书讨论了一个话题：在复杂系统下我们为什么会犯错。关于这个问题，我们介绍了三个部分：
首先，在今天的世界，事物之间的联系越来越普遍，彼此之间的关系越来越复杂，所以我们做的每一件事情，都会影响到其他的事情，从而产生各种副作用或者连锁反应。我们必须意识到自己是在一个复杂的系统里生活。
其次，我们以解决问题时最常见的制定目标为例，说明了只有把模糊的目标清晰化，并且考虑了隐式目标才能避免一开始就埋下失败的种子。
最后，我们又以人们对未来往往是按照简单线性外推的方式做预测为例，讨论了这个世界其实有多种时间结构，我们必须要了解像非线性的时间结构甚至振荡这样的时间结构，才能更好地在复杂系统下做决定。
这就是我们失败的逻辑，如果想要打破这些失败逻辑，就需要我们在每个环节注意自己可能犯的错，提升自己的判断力，增加自己的成功概率。
撰稿、讲述：成甲
脑图：摩西
