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为何理性决策更容易导致“双输”?

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幸运飞艇微信群 www.hz-yixing.com 时间:2019-04-17 18:52:21 来源:微信资讯 作者:微信群分享 || 29336

面临选择时,通常有两类决策方式:一种是多方权衡、加权计算后再比较;另一种则是凭感觉,哪种决策更靠谱?

 为何理性决策更容易导致“双输”?.png

你考虑换工作,也拿到了一个offer,看上去还行,但称不上心仪,正纠结是否要跳槽,于是你想到了“科学决策”。

罗列工作的属性,包括:薪酬福利、职位级别、公司口碑、上司人品、工作地点、工作压力……

给各属性分配权重。然后,对新工作与原工作的各个属性打分,计算加权总分。最后谁分数高,就选择谁。

这种决策方法称为富兰克林规则,是普遍使用的决策方法。

计算结束之后,你发现新offer略高,于是决定跳槽。

正当你兴高采烈写离职申请时,你一个研究前沿决策学的朋友恰好有事找你,于是你顺带询问他换工作的事。

了解情况后,朋友告诉你,“决策方法不妥,我建议你只需考虑一点……原工作跟新工作,在这一点上哪个占优势,就选择哪个。”

你听后很惊讶,这几乎不用动脑的决策,会比计算加权总分(富兰克林规则)靠谱么?

 

一、决策学能打破鱼与熊掌不可兼得的局面么?

我们面临选择时,通?;岵扇×嚼嗑霾叻绞剑阂恢质嵌喾饺ê?、加权计算后再比较(俗称理性决策);另一种,“凭感觉”。

哪种决策更靠谱?

学者们通?;岣嫠吣悖?/p>

前者决策慢,但准确性高;后者决策快,但牺牲了准确性。

这符合谚语“鱼与熊掌不可兼得”,也符合我们一贯的“公平感”,你想要好结果,那就得付诸努力。

但现实真的如此么?

是否存在快决策比慢决策更准确的情况,我们能贪婪的既要鱼又要熊掌么?

看到这里,我相信你的脑海中已经涌现了诸如“认知偏见”、“概率谬误”、“聪明人也会办蠢事”、“系统1,系统2”(诺贝尔经济学奖丹尼尔·卡尼曼在《思考,快与慢》中提出的心理框架)等等,一系列说明“人类非理智行为主导人类做出蠢决策”的畅销书关键词。

但是,请恕我不客气的提醒一句,由于常年的“非对即错”教育,我们的思维已经变得非常教条,比如:

“认知偏见”是存在缺陷的人类思维的一种,既然是“缺陷”,那就是有问题,因此做任何决策都必须将之隔离。

这个推演乍一看好像有道理,那我们不妨换个说法:

你女朋友喜欢胡吃海喝,是存在“贪吃缺陷”的人类性格,因此吃任何食物都必须将你女朋友隔离。

发现问题了吧!

实际上,科学界对人类认知的各种研究本身也犯了一个严重错误,我称之为“书呆子偏见”。

这些人都过于执着于“真理”,放大了“认知偏见”的恶果,却忽视了这些“缺陷”的功绩。

科学家特别容易犯这个错,我们要理解他们,因为科学的初衷就是研究精准,容不得“含糊不清”。

我们看“认知偏见”这个叫法,翻译中就透露着满满的恶意。其实还有一个词汇描述同样的意思,叫:SimpleHeuristics,即简单启发法。

褒义使用启发法这个术语的不是别人,正是爱因斯坦。(发表量子力学方面的重要论文《论有关光的产生和转换的一种启发式观点》时引用)

爱因斯坦用这个术语表达的是:

启发法意味着不完善,甚至是错误,但却是非常有价值的。

老爱是以说话谨慎闻名的,但请留意“价值”两字前面的形容词——“非常有”。

为什么“认知偏见”非常有价值?理由很简单:认知是为适应(生存)服务。

这个原则非常重要,如果你周边没人,建议至少朗读三遍,饱含深情的那种。

但科学却是为寻求真理服务,而认知不在乎真假,只在乎利弊,这便是两者的分歧。

如果你还是蔑视各种不理智的“凭感觉决策”,不妨想象一个场景:

两个人在野外遇到老虎,一个人二话不说拔腿就跑,另一个人二话不说拿起计算器就算(是爬树还是跳河存活概率大),你说谁更有生存?

实际上,那些抨击“认知偏差”的经典实验中提出的反例,本身也充满着“偏离现实”的情境。用心理学的话来说,就是缺乏“生态效度”。

比如,在一个经典实验中,认知科学家Tversky和Kahneman请大学生对“琳达”做出评估:

琳达,31岁,单身,率直开朗,主修哲学,学生时关注歧视和社会公平问题,参加过反战示威活动。

那么,以下哪个选项的概率大:

A. 琳达是银行出纳员;

B. 琳达是积极参加女权运动的银行出纳员;

这个实验被引用很多,你或许也认识这位“琳达”,实验最有趣的地方是,86%的大学生选了B。

为何理性决策更容易导致“双输”?2.png这显然不符合“现实”,如上图所示。

实验进而揭示我们人类思维中“忽略基础概率”的认知偏差,然后让人“恍然大悟”。

但我们反思下现实,什么情况我们才会去评估一个年轻异性的职业?

只有两种情况,要么是自己找对象,要么是给人介绍对象。

这种情况,我们的直觉判断,该女士性格接近“具有女权倾向的银行出纳员”显然比“普通银行出纳员”这一信息更具实用价值。

同样道理,单身女性夜深人静遇上陌生男子,第一时间应听从你剧烈跳动的心脏——危险!远离!而不是想着“根据基础概率,该男子犯罪率很低”并漫不经心玩手机。

在多数现实情境中,基础概率没有任何现实意义!

事实上,心理学家们挖空心思编排的各种证实人类“认知偏差”的经典实验要么是现实生活中极端罕见,要么是毫无意义。

当然,我并不是说我们压根无需考虑“认知偏差”。

比如,许多“奸商”就常常利用“锚定效应”、“从众心理”、“登门槛效应”等认知偏差促成交易,但我同样必须警告大家过度防御,以致错杀了一个优雅(既更快还更准确)且具有强大生存力的决策模型。

没错,在决策方面,就是会出现很神奇的现象,许多情境下,所谓科学的“慢决策”反倒不如基于直觉的“快决策”,换句话说,鱼与熊掌竟可兼得。

你或许在想,我懂,比如专家的直觉通常比普通人的科学决策更准。

但我下文要说的是:基于“无知”的快决策反倒比专家的慢决策更准。

 

二、无知在复杂情境中让你更受益

众所周知股市是世上最无常、最复杂的领域之一,就连股神巴菲特也曾讽刺股市专家,“唯一价值就是让算命先生看起来也很厉害”。

如果你准备购买国内的股票,你会更相信投资分析家还是国外路人?

生态理性决策科学家BernhardBorges、GerdGigerenzer等人曾以6个月时间对美国股市的多种不同投资方案业绩进行追踪比较。

下面,我截取我们关注的三组投资方案进行对比:

针对美国股市:

  • 对比组1,美国保值蓝筹股增长基金(即专业机构的专家模型)
  • 对比组2,美国“道琼斯30”(美国最好的蓝筹股代表)
  • 对比组3,在德国步行街随机采访180个路人,选择他们听过名字(有点印象)的美国上市公司,选取出现频率最高的10个股票(即对美股一无所知的群体决策)。

6个月后考察市场业绩,美国专家组获得了19%的增长,“道琼斯30”获得了23%的增长,而基于德国路人集体无知决策组获得了高达47%的收益?。ㄊ笛槠谇『檬抢放J薪锥危?/p>

为了确认不是巧合,GerdGigerenzer团队又针对德国股市,选取美国路人、德国专家、德国达克斯30指数等多种不同投资策略进行对比,同样得出类似结论。

有意思的是,在更详细的实验中发现,基于“国外路人印象”的选择比“本国路人印象”获得了更大收益,换句话说,在股市上,最为“无知”的群体,反倒获得了最大的收益。

这实在是个惊人(且诱人)的情报。

这意味着如果你要炒股,与其听专家分析或者算命先生,还不如随机逮几个印度和尚、美国嬉皮士,问他们听过哪些中国公司,这样做出的决策靠谱。(我不怂恿大家入股,上述实验恰巧发生在全球“牛市”周期?;故悄蔷浠?,股市有风险,投资需谨慎。)

我们更好奇的是,为何基于普通人的“再认”(印象)做出的决策竟能比专业投资者的分析决策更有优势?

顺带一提,现在的金融分析师已将无知群体的“再认”公司纳入数据模型了。

这背后到底隐含着什么秘密?

我们不妨先从记忆、生态及进化的三维视角看待这个问题。

 

三、再认?;の颐潜芸?ldquo;风险收益不对称性”伤害

我们对“再认”都不陌生,曾经去过的地方、看过的书、认识的人,哪怕名字全忘了,只要重新一接触,就能马上再认出来。

那么,人类的再认能力到底有多强悍呢?

认知心理学家谢泼德曾做过一个再认实验:

向实验者以5秒一张图片的速度连续呈现1000张图片,事后进行记忆测验,被试平均能认出98.5%的图片。

科学家斯丹丁进一步推进研究,他向被试短时间内提供了10000对图片,结果被试的再认率仍能保持8300次。

最终结论是,人类的再认记忆容量能轻松覆盖正常人一辈子的经历。

简而言之,再认记忆是一种宽广的、自动化的、可靠的认知资源。

那么,为什么我们的大脑要特别优待“再认能力”呢?从进化视角看,就很好理解。

大自然中存在显著的“风险收益不对称性”。

典型情况是,一种陌生(未知)的水果,你吃下它获得的收益,可能是1小时热量的卡路里,但为此付出的风险,可能就是你的小命。

我们预估陌生水果有毒无毒的概率各为50%,因此,陌生水果的期望收益是:

“一点营养”*50%减去“一条小命”*50%,这肯定是个极大的负值。

这就是“风险收益不对称”的典型特征,就好比掷骰子只有掷到6你才赢钱,其它都是输钱,在这种规则下长期赌下去肯定会赔精光。

顺带一提,人类的各类赌局也是“风险收益不对称”,长期赌博,庄家的胜率是100%。

大自然就是一个典型“风险收益不对称”环境,原始条件下,食物时有时无、?;姆?、环境充满不确定性,为了能在这种情况下存活,最好的策略就是“接近熟悉,远离陌生”。

而判断事物是熟悉还是陌生,依赖的就是“再认能力”,漫长的进化过程中,我们大脑自然会对“再认能力”进行高度优化。

哲学家大卫·休谟断言:我们观察到的频率越高,我们的信念就越强。

近期有关“人类对事件发生频率监控能力的研究”也支持休谟的观点,记忆对不断流动信息的发生频率非常敏感。

实际上,古老的“收益风险不对称性”正是我们人类“熟悉即安全”的由来。

时至今日,我们仍每天在用“熟悉感决策”,无论是购买商品、面试、交友、择偶……多数时候,我们都会将熟悉的列为“候选对象”。

大企业每年豪掷数十、上百亿的预算做品牌曝光,正是为了让我们露出大猩猩般的憨笑啊。

我稍微费点篇章谈论人类基于“再认”决策的好处,正是为了扭转大家对“认知偏见”的“偏见”。

近年来,我们将太多注意力放在“认知偏见”(即简单启发法)的失误上,却忘了它其实是一种高性价比的“原生态”决策模型(之一)。

乍一看,“简单启发法”不需付出精力,实际上,它却是人类整体在自然生态环境中积累了上万代跨度数十万年的“生态经验算法”。我们说专家直觉靠谱(仅在特定领域),是因为他们积累了数十年的经验,那为何人类积累了数万代经验的“简单启发法”就靠不住了呢?

没有人会因为牛顿定律不够精确而舍弃它,也没有人会看到孩子哭闹就直接来一针镇静剂,既然如此,我们为什么要舍弃各类“简单启发法”呢?

明白了进化、生态与简单启发法的关系,我们就马上能揭秘,为什么在“生态情境”下,直觉的简单启发法更胜于“专家的分析计算”。

除此之外,我们更想知道,在哪些情境下,这类“不费脑”的直觉决策能比耗时费力搜集数据计算的决策更为靠谱。

为了探索真相,GerdGigerenzer团队选择了20种不同情境,并对人类“基于直觉的简单启发法决策”跟“基于科学数据分析的决策”进行竞赛。

 

四、为何简单启发法更适用于现实世界

在直觉决策方案中,Gerd Gigerenzer 选择了我们人类最常用的“采纳最佳启发法”,大家不要被名字吓到,算法很简单。以人类择偶为例,采纳最佳法决策如下:

你找对象时,首先考虑“整体感觉”(属性1),如果候选对象的整体感觉差不多,那么你才考虑家庭背景(属性2),如果家庭背景也差不多,那么你就考虑职业收入(属性3)……

以此类推,但如果在属性1“整体感觉”中,有一个候选人突出,那么你就直接忽视其他属性,直接跟人家好上了。

在科学决策方案中,GerdGigerenzer选择了以靠谱度跟复杂度著称的“多元线性回归算法”(即富兰克林规则的豪华旗舰版),决策如下:

我们首先列出择偶对象的重要属性:颜值、家庭资产、职业、教育……然后从大量“其他人的择偶数据”的分布中逆向推导(需借助专业统计软件)计算,进而建立“择偶回归模型”。然后根据该模型,代入候选人的属性进行计算,最后把你的下半生托付给得分最高者。

如果是你找对象,你更信任哪种?

乍一看,所有人都更信赖多元线性回归模型(尽管听上去不太把人当人看)。

但现实情境中到底如何呢?我们不妨先看下GerdGigerenzer团队的研究。

他们选取了包括社会、人口统计、经济、交通运输、健康、生物学、环境科学等在内的20种现实情境:

比如,择偶、辍学率、房价、城市人口、交通事故、肥胖预测、哺乳动物睡眠、降雨量、旧金山臭氧水平……

在每种情境中,“采纳最佳决策法”都仅依据“一个理由”直接进行决策推导,而“多元线性回归”则要收集大量信息并做大量计算。

以“房价”为例,“采纳最佳决策法”仅根据“资产税率”评估房价,而回归则根据“资产税率、房间数量、占地面积、房龄”等线索评估。

上述研究为期十多年,我们也不一一罗列具体每个情境中各自的准确率了,直接对比20种不同环境中的总成绩:

  • 当数据量充分时(这对多元回归有优势):采纳最佳的准确率是75%,多元回归的准确率是77%,略胜一点。
  • 当数据量较缺乏时:采纳最佳的准确率是71%,多元回归的准确率则下降至68%。

光看数字没感觉,我简单说明下:

1. 在激烈的市场竞争中,几个百分点的差距常常决定了成王败寇;

2. 多元线性回归具备优势的前提条件是需要“喂食”大量原始数据,在现实情境中,除非是国家或BAT级别的互联网平台,一般人很难、甚至根本搜集不到这些数据,换句话说,连实验中提到的“数据较缺乏”的要求都远远达不到,这种高度缺乏数据的情况,多元回归的准确率会剧烈下降;

3. 多元回归的运算复杂度(决策成本)比采纳最佳高出几个指数的量级;

综上,GerdGigerenzer团队得出异常反直觉的结论:

我们通常认为,付出大量努力的决策比“凭着一两个重大线索”就下判断的“直觉”决策靠谱的多,但现实显然没我们设想的那么“公平”。

所幸,不公平的获利方正是我们人类大脑——在信息不充分(现实常常如此)的情况下决策——少即是多,无知比装模作样的数据决策更有机会获胜。

幸福来的太突然,你一定想要刨根问到底,到底是什么导致这种惊喜呢?

根源就一个字母:J。

 

五、真理与现实的分歧

这个问题的详细解释过于学术复杂,这里我简要的说明下根源。

“采纳最佳决策法”成功的条件是:

做出决策的属性1其权重远大于属性2,而属性2的权重远大于属性3,以此类推……

为何理性决策更容易导致“双输”?3.png换句话说,只要决策环境是呈现“偏态分布”(即倒J型分布,我们俗话说的二八原则),那么我们基于直觉的“采纳最佳决策法”就具有强大的优势。

就拿择偶来说,你见谁找民政局要数据再拿着统计软件找对象的?如果不要遇上强势的家长干涉,多数人择偶还是最看重“整体感觉”,其次才是职业、房车等物质属性。虽然人们常吐槽离婚率,但从社会宏观上看,“不离婚率”远高于“离婚率”,这恰好说明“采纳最佳决策法”整体运作良好。

反之,各类“科学决策法”(比如富兰克林规则、多元线性回归)往往是将现实想的太完美,它基于一种过度理想化的假设:

即我们能获得影响决策的所有属性,并且通常默认现实是呈现“钟型曲线分布”(见下图),但这显然过度忽略简化了现实中的“不连续性变化”。

为何理性决策更容易导致“双输”?4.png时下较好的决策模型,比如“贝叶斯网络”也是吸纳了采纳最佳决策的思想改进的,但运算量仍然非常复杂,不适用于日常生活。

如此一来,我们就能理解,为何以“采纳最佳决策”为代表的直觉决策既“省事快速”还能“更准确”,因为它如实反映了现实的环境结构:

现实中,无论是社会环境还是自然环境,到处存在体现“二八原则”正太偏的J型分布。

比如,财富分布、互联网流量、新闻曝光、人口分布、职位收入、市场容量、物种分布、权力、创新影响、新知识流动……

此外,现实中,我们决策时往往没法获取大量数据。

这两大因素共同赋予了“直觉决策”以强大的适应力。

但这并不意味着直觉决策就完全可靠,只是它比“缺乏数据的理性决策”可靠。

前文也做了剧透,不是我们人类大脑与生俱来就与真实环境匹配,事实上,正是大自然(包括自然与人文)无意中把大脑塑造成了快速且准确的决策专家(那些决策模型不匹配现实的物种早已灭绝),这正是演化效应。

或许你也了解过,在特定领域具有丰富经验的专家,其直觉决策同样非??煽?。事实上,我们大脑更胜一筹,它是在大自然中野蛮生长累积了数十万年经验的“专家”,其认知适用性更广,并没有我们认为的那么“无知”。

所以,表面上是“感性决策”,实际上也可以称为“生态理性”决策——它更契合现实环境。

说了这么多,我有义务跟你分享下本专题的初衷:

我发现很多人往往简单的认为“只要逻辑不通就没价值”,或宁相信“缺乏数据的理性决策”也不相信自己的偏好。

确实,感情用事不是好习惯,但“感情用事”的对立面是“理智”,理智并不等于盲目理性。

所谓的理智决策,代表智慧,就是让我们在原生态环境中,即“视野受限、时间资源受限”做出最有利于生存(适应)的判断。

而理性决策,代表求知,追求的是“上帝视角”的完美答案,你不能用“上帝算法”来替“凡人”做出决策。

能耐着性子看到这里,辛苦了。当然,你的努力不会白费。下面,我将会在上述研究的基础上与你分享,如何在现实中做出更睿智的决策。

 

六、理智决策的五原则

决策的话题很宏大,较真起来,估计能写成一整个学科的教材了。

但是,根据上述研究,我仍然能为大家提供一些高价实用的决策原则,进而让我们的生命更有力度:

 

原则一,做出好决策的大前提是“对自己诚实”

理智决策不可或缺的是介入感性??此埔饬现?,却在情理之中。

事实上,任何决策都没有绝对的“好与坏”,评估“好坏”就要涉及到“价值观”,而每个人的价值观差异极大。

所以,高质量的决策,前提就是“认识你自己”,立足自身的内心愿景进行决策。

拿我自己来说,当年大学毕业找工作时,恰好遇上金融?;?,而我特别擅于考试,外加其他各种优势,要考个公务员可说是十拿九稳。“理性决策”来说,小学生都算得出我该去考个公务员。

但我并没有这么做——公务员的核心优势——稳定——在我看来却是——重复且缺乏自由,那样的职业生命简直要我的命。

所以我选择“对自己诚实”(情愿辜负许多亲戚的期望)。当然也遭到“报应”,甚至直到今天,我仍然在现实中磕磕碰碰。但如果上天能给我一个再来一次的机会,我会对公务员考试说三个字:去你的。

当然,我说的“对自己诚实”是建立在“承诺”的基础上,你不能说一方面要追逐自由(自由须付出巨大代价),另一方面又每天煲剧刷某音愚乐至死。

我们看到很多人活的很累、很虚无,正是因为做决策时“忽视了自己”。

比如,为了“迎合伴侣的喜好”、“跟风攀比”购物,为了“满足某些巨婴亲戚”、为了“满足父母的期望”而做决策,事后往往还喜欢以一种受害者的形象顾影自怜。

这根本就不值得同情,因为——你首先就不太尊重自身生命,生命的本质从来就不是委曲求全,而是在持续的冲突中变得更好。

 

原则二,优先利用“风险收益不对称效应”采用“一票否决式”决策法

前面我让大家深情朗诵了一句话“认知不是为了真理,是为适应服务”。

这给到我们很重大的启示,考虑到大自然显著的“风险收益不对称性”,这说明任何现存的物种在本质上都是通过“不做某事”而获得成功(进化)。

而我们要做出理智决策,就该好好借鉴这一最为古老的智慧:否决式决策

实质而言,“否决式决策”是上述“采纳最佳决策法”的逆反运用,相比之下,它拥有最佳决策法的优点——“简单快速”(无需搜寻、分析大量数据),既更为稳妥,还符合原则1,对自己诚实。

让我们以“是否跳槽”为例说明下:

我们虽然无法确定新工作是否比原工作强,但是,我们(结合自己实际情况)却能判断,存在哪些因素的工作是“一定不要去”:

比如,你刚准备还房贷,那么新创企业不要去,哪怕开出的薪酬可观;

根据“林迪效应”,对于“非自然”事物(比如技术、知识、业务),其存在时间越长,那么预期寿命也越长?;痪浠八?,一家企业的预期寿命等于其已存在时间,因而新创企业的存活率相当低。

又比如,个人能力对业务价值影响微弱的岗位不要去,哪怕工作压力很??;

这种岗位更接近于重复性劳动力,大概率毫无发展前景,属于低收入的青春饭。

又或者,如果你不爱运动、体质差,那么要求996加班的工作岗位不要去。

……

现实中,只要你对自己足够了解,预先制定好各种“一票否决式”的原则,那么多数情况,比如,买房买车、择业择校、是否考研考博等等,都能够做出快速而又满意的决策。

就像纳西姆·尼古拉斯·塔勒布说的,“你的决定主要基于脆弱性,而非概率。”我们只需要排除脆弱(致命)的选项,结果通常不会太差。

 

原则三、尽量避免基于数据建模的复杂决策

复杂决策能得到优秀结果的前提有两个条件:

  • 在高度秩序、有规律的领域;
  • 你能获得大量数据;

现实中,普通人很难同时达成这两样条件。

就好比股市选股,与其自己耗时费力或迷信专家,还不如去趟非洲,问下他们都听过哪些国内的股票。

再次澄清一点,我并不反对数学、反对概率统计,但我反对“半吊子的理性”,反对“书呆子偏见”,尤其是在各种“非透明领域”,这甚至还不如掷硬币,掷硬币至少快速且不费事。

你或许会说,感性决策也经?;崛梦颐?ldquo;受骗”啊。没错,直觉很有用,但只有一个领域,要特别避免直觉——消费市场。

 

原则四、消费领域,如无刚性理由,切勿购买

理由很简单,广告商也深谙“再认效应”对我们决策的影响,而长期广告灌输的意识形态,已经偷偷用“符号需求”取代了我们的真实需求。

比如,房地产经典洗脑语“有房才有家”就通过成功说服DaMa群体,使房子变成了“成家”的虚假前提。

又比如,“爱情恒久远,一颗永流传”也是将爱情的符号价值偷偷移植到钻石上,以至于钻石相当昂贵。

我并不是提倡节俭,而是提倡理智,将金钱消费在自己内心认可的事物上(即原则1,对自己诚实)。

无论你家房子多大,放着一大堆不用的东西在那里积灰,看着也烦心吧。

当然,这个原则是渗透了我个人的价值观了,因为我认为盲目购买被洗脑后的需求很蠢,是毫无意义的浪费。

 

原则五、决策要理智,说服要理性

我一直坚信能看到这里的读者,认知水平是远超中位数(否则怎么能坚持看到这里)水平,正因为如此,我特别建议:

如果你的决策是要说服别人,那么无论你是如何决策,一定要摆出大量数据“证明”你是如此“科学决策”,因为,多数人都迷信“努力越多,决策越靠谱”,尽管它不符合现实。

 

尾声:不要停滞

本专题信息量有点大,我就不替你们总结论点了,只看结论的结果就是等于什么也没看。如果有空,可以把本文再刷一遍。

结束前,谈点不是题外的题外话。

我觉得现在不少人都被“理性决策观”耽误了人生。

我们看下,在“理性决策观”指导下的典型人生发展逻辑:

  1. 设定人生蓝图(基于孩提时不切实际的幻想)
  2. 等待条件成熟
  3. 条件未达成
  4. 继续等待

这种人生路线图最大的问题是,它是反人性的。

为什么这么说?因为生命的发展不可或缺的就是真实压力。

梦想能让你去教室自习么?考试一来绝对会去。这就是真实压力赋予你的行动力。

真实世界充满不确定性,你永远别想等到“万事俱备只欠东风”的理性决策环境,你越是迟迟不做决策,就越难与现实产生冲突,也就缺少生命发展的动力。

用一句很俗的话来说,有时候不逼自己一把,永远不知道自己的潜力有多大。

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