人很多时候一直在追求正确，atv，追求完美，无法容忍瑕疵，无法容忍错误。但它真的是最有效的思维方式吗？在需要优化和改进的领域，在确定性很强的领域，追求完美可能会让事情变得更好，但在需要突破的领域，追求完美和绝对正确可能是一个错误的思维方式。

　　人工智能在很长时间都没有取得大的突破。其中一个原因是因为人们总是试图给全世界建模，试图穷尽所有规则，但显然除非你是上帝，这几乎是不可能的事情。那么，开奖，人工智能的突破在于什么地方？在于它模仿人类的学习方式。人类学习是一个不断试错的过程。在不断的试错过程中，逐渐熟练并趋于完美。

　　这种思维模式的转变终于带来了人工智能的突破。这是一个全新的思维模式。不再纠结于规则的穷尽，开始时容忍它有错误的，它会根据标注的数据，不断经过训练后，不断趋于正确。机器学习和深度神经网络的方式让人工智能出现了质的变化。让人工智能从算法和算力问题，最终变成了一个数据的问题。这是了不起的思维模式的转变。

　　不仅仅是AI，航空史上也有类似案例。德克萨斯大学的教授Michael Marder描述过一个著名案例：德哈维兰与波音在处理航空材料的不同方法导致了完全不同的结果。表面上来说，是对金属疲劳不同理解产生了不同结果。但本质上，它反映了一个价值观：追求完美和绝对正确本身可能是一个思维惯性，不利于解决问题。

　　1952年，德哈维兰彗星型客机（De Havilland Comet）提供商业服务，作为喷气式飞机，它远比竞争对手先进，美丽的外形还有舒适的体验。看上去妥妥的前景美好，它要统治这个航空时代。

　　但很不幸，飞机接连出事，1953年彗星型飞机从天上掉下来，1954又在罗马附近失事。如果说第一次是因为天气原因，但第二次天气很好。飞机停飞检修，但没有查出什么大的毛病。并发表声明说：已经对所有可能导致灾难的因素进行了检修，并经过满意的飞行测试，确保没有问题。随后再次重启服务。但悲催的是，仅仅4天后，第三架彗星型飞机在天气条件没任何毛病的情况下在那不勒斯附近海域坠毁。所有飞机停飞。

　　同一年代，有一个在民用航空领域毫无名气的公司叫波音，这家当时不知名的公司发现了坠机问题的核心原因：裂隙。波音公司有一位暑期生Paul Paris，是一位机械工程师，刚拿到硕士学位。他对波音飞机裂片和彗星型飞机坠毁的裂片进行了研究比较，发现不管是哪家公司的，裂隙都无法消除。飞机结构内部都是这种裂隙，不过因为小肉眼无法看到。最后的结论变成了：既然结构天生就有瑕疵，那就不要追求完美，工程设计的目标不再是保证机身没有裂隙，而是找到能够容忍裂隙的方式。如果一直追求绝对的完美，不能容忍裂隙，那么，解决问题的思路就是：一定要把材料做到足够坚韧，足够完美以致于能抵挡任何裂隙和金融疲劳，但显然是徒劳的。而波音则认为要容忍裂隙，但要防止扩散以免导致灾难。

　　在生活中，在工作中，我们经常被灌输一个概念：一定要追求完美。这个本质上没错，但是完美和绝对正确也只是解决问题的一个方式，不是全部。遇到问题时，有时候换个思维方式或许更好？不要在不值得完美的地方追求完美，在正确的方向上努力，即使有瑕疵，有错误，最后也会带来好的结果。

　　创业又何尝不是如此？从早上忙到深夜，想着要做这么多事情，想要比别人快，比别人好，但是如果一味追求完美，最后也不一定能解决问题。重要的不是忙忙碌碌，不是完美，不是绝对正确，而是在容忍一定瑕疵的情况下，尽快找到起核心作用的那个点。而真正能够起作用，真有效的也就是那么一两个点。（蓝狐笔记）