扎心一问：上了那么多PM高级课，你高级了吗？点进来验证一下。
缘起
到了三月份，就是入行 PM 的第五个年头了。
17年、18年，上了两次PM进阶课，第一次在线课，第二次线下课，收获都不大。花了大几千，收获远不及预期，于是复盘了一下。
客观来说课程架构是没问题的，按部就班，层层递进。但是对我来说，其中很多基础知识早已熟稔，而这部分知识又随机的分布在整个课程中，造成了三种情况：
第一节课：完全知道，甚至扩展性比老师讲的还好；
第二节课：大部分都懂，听起来老生常谈，无法集中注意力；
第三节课：完全没接触，正是我想学的，但是课时平均分配导致这部分课程没讲透。
这种情况下，我上课的主观体验就是：自大、无聊、抱怨。这种负面情绪进一步掩盖了主观感受上的上课所得。
再进一步总结，就是那些课程的【有效信息密度】太低。这也是PM职业的特点造成的，没有一个可量化的等级衡量标准，更多的时候只能看有什么成功的产品经验。然而，大部分PM正是因为没有成功的产品经验，才寻求通过课程来提升自己的短板。
这就陷入了一个死循环，似乎只剩下试错升级法了。
然而在现实世界中，有个反常识的概念：失败不是成功之母，成功才是成功之母——出自《捷径：黑客、创新者和偶像如何加速成功》，书中有讲如何正确的犯错，想要试错升级的可以看看这本书。
在我迷茫的阶段，还不知道这个反常识的概念，也不知道如何正确的犯错。我当时的做法是构建自己的底层思维框架，以便能系统性的对抗不确定性。
两年下来，我逐步找到了构建我底层思维框架的6门学科，心理学、计算机、基因进化、经济学、物理、历史，下面我逐一介绍。
心理学
1. 表层应用，通常只能生搬硬套
这应该不需要展开讲，产品入门之后，应该就能认识到心理学在工作中的重要性了。这类型文章也特别多，最耳熟能详且最实用的就是游戏化了，游戏化就是各种心理学效应应用的合集，简单举几个例子：
游戏化设计：掌控感、成就感，等等。
徽章系统：涉及 荣誉感、目标驱动、攀比心理、炫耀、资历证明，情感沉淀，等等。
邀请机制：实用性分享、激励性推销。
随便三个老生常谈的概念，就包含了AARRR模型中所有环节，获客、促活、留存、变现、裂变，每个环节对应的功能，都有相应的心理学概念的应用。
平时看产品相关文章较多的人，基本能达到上面的水平了。根据听过一些专业名词，针对字面意思对产出的产品进行理解和应用，虽然也能粗略的解决一些问题。但存在被误导和不坚定的问题，需要迭代。
2. 底层原理，是可以灵活运用的
如果想要更灵活、更体系化的将心理学运用到工作中，就需要多看书了。是以下这样子：
早些时候，我看到一个数据，注册环节，每多一个页面，会有30%的流失。看我之前的文章《完美登录，从去掉注册开始》就能发现，配图尽量在用弹窗，账号密码放一起，在尽量减少跳转，就是受当时那个数据影响。
后来，看到很多产品的登录，手机号和验证码是在两个页面，不乏一些大厂。使用之后，也感觉体验还不错，一直没想清楚原因。直到看到负荷（load）这个词，才有了种豁然开朗的感觉。
负荷（load），这个词来源于人机工程学，分为三个层级：
认知负荷：思考、记忆（最难）
视觉负荷：浏览、寻找（较难）
动作负荷：点击、滑动（容易）
也就是说，如果增加几次点击，但用户可以因此减少思考或记忆，那就是值得的，因为点击的负荷比思考的负荷更小。进一步引申，用户的每一次点击，也算是成本投入，多点一两次反而会提高行为转化，前提是不懂沉没成本的概念，当然，大部分人是不懂的。
对比一下，我原本的设计受一条出处不明的数据影响，只能粗暴的使用，也不知道原理，没法结合产品灵活运用。但是有了负荷这个概念，理解了心理活动的底层原理后，就可以很笃定的去设计产品流程，该精简步骤还是该增加步骤，都有据可依。
另外，做桌面端产品时，可以通过费茨法公式进行计算，进而减少动作负荷。虽然动作负荷消耗的脑力资源最少，但也不能滥用，一切以提高产品易用性为主。
想想，你过往的经历中有没有能使用这个概念的地方？和领导沟通时、开评审会时、和UI沟通时，等等，可以写到下方评论区，互相交流怎么用底层原理破解你曾遇到过的困境。
在此，再说明一下，我之前文章中附图的设计，大家可以根据具体情况灵活调整，多一步跳转不一定是不好的，30%流失的那个数据纯属断章取义，好在我一年之后找到答案，对认知进行了迭代。但【去掉注册概念】这个理念还是可行的，尤其对移动互联网的原生用户们来说，依然是最优解。
计算机
1. 软件系统的三层架构
表示层（UI）：接收用户输入的数据，并将业务逻辑层处理数据的结果显示给用户。
业务逻辑层（DLL）：只负责对数据的业务处理，各种逻辑判断。
数据访问层（DAL）：负责存储或读取数据。
我们再拿登录举例：表示层负责接收用户在界面输入的用户名和密码的数据，然后传给业务逻辑层。业务逻辑层对数据进行处理，给出用户登录正确判断的逻辑，需要访问数据库的时候就向数据访问发出访问数据的请求（调用数据访问层的函数）。
数据访问层访问数据库并获得需要的数据，比如正确的登录用户名和密码，然后返回给业务逻辑层。业务逻辑层把给数据和用户输入的登录数据进行比较，如果比较的结果正确就将登录用户的详细信息最终返回给表示层。若比较的结果不正确，则返回错误信息并由表示层显示给用户。
2. 软件系统的基本组成
前台：面向用户的，比如抖音App。
后台：面向抖音内容创作者的，比如抖音App – 我 – 更多 – 企业服务中心，或者e.douyin.com。两者都是创作者的后台，前者是再App端，后者是再Web端，呈现方式不同。当然，对抖音官方来说，还有个大后台。
前端：软件三层架构中的表示层（UI）层，用户看到的App、网页的界面，就是前端开发人员使用前端开发语言编写的。所以通常也指前端开发人员。
后端：软件三层架构中的业务逻辑层（DLL），比如说登录，后端判断账号密码是否匹配。通常也指后端开发人员。
3. 判断
一个基础常识：计算机的低级语言（机器语言）是用二进制代码表示的。
简单的说，在程序执行时，0代表错，1代表对。由此可以推断出，代码运行时就是在不停的做判断。
PM设计功能时，可以在脑子里模拟一下，只要通过判断能走完流程，大体上就能实现。当然这只是最底层的原理，没法供你做出复杂的判断。作为PM，至少还要理解代码的运行原理。
4. 数据库
顾名思义，数据库就是存储数据的地方，数据库中有很多数据表。
相当于一个仓库中有很多货架，不同货架存放不同类型的物品。有的货架大，存入新物品和取出旧物品会很慢，因为要找很久。如果设计功能时，涉及到这个大货架，这个大货架的特殊情况此时属于技术需求，业务需求要结合技术需求来考量，否则出的需求就没法通过评审会。
另一篇文章《搞定异常的七字真言：增删改查显算传》中，【查】段落有具体举例讲过，可以参考。
数据库对应的，就是三层架构中的数据访问层（DAL），这也是PM必懂的一个知识点，尤其后台产品，很多时候要把需求和数据库结合起来去设计功能。
演化论
先解释一下，这里的演化论，就是我们熟知的达尔文的进化论。但是在中文语义下，翻译成【演化论】更合适，也更有利于我们理解这个学科。
1. 演化
关于演化的不少理论，都是通过思维实验得出的，获取论据不够充分和客观，但并不影响我们去使用。
作为PM，想必你和UI沟通时，经常会有颜色之争。
人人都知道的颜色的一些含义：红色代表热情和危险、黄色代表希望、蓝色代表冷静……
在有争执时，这样的描述的说服力是很苍白的，但是如果能通过演化理论说出为什么，那就是无可辩驳的了。比如下面这样：
当人类的祖先们还在树上时，某一只猴子的视觉基因发生了突变，使它对红色很敏感，能在更远的地方就发现成熟的果实，从而获得更多的热量，因此也就更容易找到女朋友，更容易成为猴王，后代健康长大的几率更大，使这种突变的基因更高概率的遗传并扩散下去。
有着“优秀”基因的猴们，生存能力更强，持续繁衍几代后，逐渐挤压了其他动物、昆虫、鸟类的生存空间。同时种群分群的速度加快，能去到更远的地方，能适应更恶劣的条件，获得了第一桶“多样性”，为持续的基因突变打下了基础。
当然，这个过程中，果实成熟后会变红的树们，也随着猴群的裂变，去到了更多地方，也获得了多样性。
对黄色敏感，也是同样的道理，即将成熟的果实是黄色的，所以黄色也表示希望。
写这段的时候，我又做了个思想实验，为什么果实成熟后会从绿色变黄变红？
因为叶绿素是绿色的，所以叶子是绿色的，果实成熟前，绿色的果实能起到隐蔽作用，不被动物和昆虫发现，长成熟的概率更大。而成熟后变黄变红，是因为需要其他动物把果核带到更远的地方，达到繁衍这一终极目的。
而为什么要变黄变红，而不是其他颜色？因为【红黄青】是颜色中不可再分解的三种基础颜色。你看，能解释一个底层原理的，一定是另一个底层原理。如果不是，那就说明解释的不到位。
之前就有这个疑惑，但没深入想，只是一个念头闪了一下，就过去了。可见写作真的是件很有意义的事情，写作如同一道光，照到不被看见的事物上。
故事讲完，UI已经被你说服了，同意不在立即购买和加入购物车这俩按钮上做创新，就用红色和黄色。
另外，做社交产品的同学，应该都知道邓巴数字这个概念，可以用上面故事中的【种群分群】概念解释。
以上是针对PM的，前天学到一个概念，适合老板和团队负责人即学即用，下面分享一下：
《输赢心理学》中有个科学实验：人的基础睾酮水平，会影响无名指的发育，睾酮越高，无名指越长。
睾酮是一种类荷尔蒙，一个人爱不爱竞争，其实是个生理问题，由睾酮水平决定。
所以，有内部竞争机制的团队，负责人选择小组长时，可以选那些无名指比食指长的人，让这些爱竞争的人带小团队，效果会更好。
看到这儿，你是否对看手相这个事儿有了不一样的想法？
2. 演化算法
KK说演化算法特别适合用于以下三件事：
到达你想去而又找不到路的领域。
到达你无法想象的领域。
开辟全新领域。
对于这三句话，我是这样理解的：
解决盲点问题，盲点是知道自己不知道。
解决盲维问题，盲维是不知道自己不知道，但这个盲维原本客观存在。
创造全新维度，创造了一个原本不存在的维度，甚至可能是人类无法镜像理解的。
对于PM来说，怎么理解不重要，重要的是其中的规律。我们抽象一下这三个问题，就能提取出一个词：【未知】。
未知是什么，未知是恐惧，未知是机遇，而探索并解决未知是一名PM的成神之路。
这也是演化比进化更恰当的原因，进化是有方向的，演化是随机的。随机才是未知，未知中有无限可能。如果你的组织正在做这三件事，那就去研究一下演化算法吧。
3. 生态位
大自然中，凡存在者，必有自己的生态位。
具有同样生活习性的物种，不会在同一地方竞争同一生存空间，若同时在一个区域必有空间分割。鹰击长空，鱼翔浅底，弱者能和强者同时生存，就是因为其找到了自己的生态位。
对于PM来说，找到并找对产品的生态位，是至关重要的，适者生存，不适者凉凉。
如果是多角色的产品，PM也在设计产品时，需要考虑不同角色用户在产品中的生态位，让产品能“活”起来。
同样的，在团队中也能应用生态位思维，找到了自己的生态位，努力起来才事半功倍，而且这种成长的反脆弱性是很高的。而那些钻营之辈，遇到“合适”的上级，某种意义上也算是找到了自己的生态位，只不过这种职场经验的反脆弱性极低，稍有动荡就会凉凉。
假如PM就是老板，或者是团队负责人，那么除了要找到自己的生态位，还要正确的维护团队这一生态系统。演化论中关于新物种的出现，有个公式：新物种 = 变异 + 选择 + 隔离。
将这个公式对应到企业创新、产品创新，可以这样理解：
新物种：产品本身的创新、现有产品外，长出新产品。
变异：创新的苗头，前提是要多样性和自下而上这两个条件。
选择：即自然选择，也就是适者生存，生存下来的个体，就是被自然选择出来的。
隔离：让创新的苗头有宽松的成长环境，不能受到过往“强者们”有意或无意的干扰影响。
我再展开讲一下变异、选择、隔离这三个概念（已经理解的同学可跳过）：
变异：中提到多样性和自下而上这两个前提条件，其中多样性主要指人，比如团队成员的学历背景、专业、性格、业余爱好、信仰等等各方面的多样性；而自下而上主要指决策，比如华为的决策机制是让听得到炮火的人呼叫炮火；总结的说，就是让团队的多样性各自发声，要允许异端的存在。
选择：这个概念我们都熟，就是灰度发布和A/B测试嘛。
隔离：反面案例有柯达、诺基亚，证明案例有淘宝、微信。
4. 脑科学
脑科学相关的知识，是针对个体的，能让我们理性的对待自己的决策。
同样先来两个反直觉的概念：
人的大脑是个乱哄哄的村委会，做决策就像村委开会，谁声音大听谁的。
大脑的决策逻辑，是先做决策，然后才给决策找支撑理由。
也就是说，你所有的决策，并不如你想的那样逻辑缜密、条理分明。你的所有的决策理由，都是在自我欺骗，而欺骗自己的目的是为了更好的欺骗别人，但你并不知道自己的欺骗行为。
对于PM来说，理解了人脑的决策逻辑，就能更客观的面对自己的需求被质疑了。
甚至能做到自己质疑自己了，这点上，我总结出来一个办法，就是隔五天再回头看自己的决策与需求。这时候，“村委”里嗓门大的人就和上次不一样了，会有新的方案出来，可供对比分析。这种办法的核心是让自己“忘了”自我欺骗的那些理由。也就是说，经过刻意练习，是可以做到“主动忘记”的，无需等待几天让时间去擦除。
经济学
先说一个有助于大家建立经济学思维框架的概念：
经济学关心的是存活的条件，在什么样的情况下，人或组织或制度能够存活下来，如果条件发生了改变，人或组织或制度存活的情况又会发生怎么样的改变。
这个概念里有两个重点：
第一，经济学研究的是不确定性的事物，因此不存在最优解，顶多有个最优的概率区间；
第二，打破常识性的一个认知，理性人假设、人性自私假设（古典经济学）是不成立的，经济学关心的事情跟人是不是理性的、是怎么想的、意图是什么没有关系。
看到这两点，你是否感觉和前面提到的演化论概念相似？没错，提出这个概念的人是阿尔钦，他就是这么认为的，他说去看看达尔文吧，达尔文说的就是这个故事。
1. 成本
解释：做一个选择，你放弃的是所有其他选项当中价值最高的那个选项。选项是选项的成本，选项和选项互为成本。
成本是经济学中的一个基础概念，我们知道即可。说这个是为了引出【沉默成本】这个概念。
解释：沉默成本作为一种历史成本，对当下的决策而言，其实是没有指导意义的。
一个经典的例子：假如去看电影，看到20分钟时，你已经确定这是一部烂片，大部分人会强忍着不适把电影看完，因为已经买了票了。而这买票花了的钱，就是沉默成本，不能作为是否看完电影的决策依据，因为沉默成本不是成本。
沉默成本这个概念，特别好理解，但是实践起来特别难。做决策、做需求时，这是一个特别高效的底层思考依据，避免我们陷入历史成本的比对纠结之中。
2. 需求定律
需求第一定律：商品的需求量和价格成反比，价格越低，需求量越大，反之亦然。是需求的最基础概念，对PM来说知道即可。
需求第三定律：也叫好商品卖到远方去定律，这句话中的“卖到远方”是泛指买卖双方的交易成本。
对于电商，尤其是跨境电商的PM来说，需求第三定律需要好好研究，比如：一流商品出口，二流商品内销”，你是否曾为此气愤过？需求第三定律就是解释这个现象的，懂了这个定律，你就知道这种行为不是黑心商人刻意为之，而是市场自然调控形成的。
举例：我们假设有两种苹果，一种是普通苹果，一种是精选苹果。普通苹果1块钱一个，精选苹果2块钱一个。那么这时候，你吃一个精选苹果，它的成本就是放弃了的最大代价，就放弃了两个普通苹果。
但是如果要把苹果运到外地去，再加上一笔运费，情况就不一样了。运精选苹果的成本和运普通苹果的成本是一样的，因为苹果的重量是一样的，体积也一样。
假设运费是10块钱，你会发现，精选苹果的总成本是12块钱，而普通苹果的总成本是11块钱，12块钱跟11块钱之间只差了一块钱。换句话说，加上了一笔巨大的运费10块钱以后，你吃一个精选苹果的代价，只不过是1.1个普通苹果。
你看到对比了吗？没有加运费的时候，你吃一个精选苹果的代价是两个普通苹果，加了一笔巨大的运费以后，你吃一个精选苹果的代价，只不过是1.1个普通苹果。也就是说加上一笔运费以后，消费精选品的代价变低了。这就是需求第三定律的含义。
它是说，精选品和普通品之间的价格本来是有差距的，但是加上一笔附加费以后，它们的差距就缩小了，精选品显得便宜了。而附加费越大，这种效果就越显著，精选品就会显得越便宜。
例子中说的运费也可以替换成其他成本，比如说关税、交易平台抽成等等。
学会了需求第三定律，过往很多讲拼多多的文章中，如果补充上当时运费降低的市场背景，才更加完善。
3. 边际概念
边际概念不好理解，听完《薛兆丰的经济学课》第一难理解的是【租】概念，第二难理解的就是【边际】，所以只能记住概念，没有太多自己的理解。
边际：“新增”带来的“新增”。
边际收入：每多卖一个产品，你能够新增的收入。
边际效用：每多消耗一个单位的商品，所能带来的新增的享受。
讲到边际概念，第一是因为这个概念特别重要，第二是因为PM需要懂这个概念。
下面划重点：理性的决策，永远要盯住边际值，而不是总值或均值。
边际概念可用于产品决策、商业计划书等，投资人看的就是产品未来赚钱的能力，互联网这种虚拟产品最能体现边际概念。
举例：假如10000个用户开通会员，就能养活团队，那从第10001个会员开始，每新增一个会员的边际成本为0，边际收入为100%，边际产量为服务能力的上限。
假如这个产品有单机版本，那么边际成本为光盘费用+运费，边际收入就是年费-边际成本，边际产量没有上限。
边际平衡带来效益最大化。
解释为：当边际收益等于边际成本时，我们所获得的总效用是最高的。
要理解这句话，需要站在消费者角度。口渴了，买一瓶水喝完，还渴，再买一瓶，喝完刚刚好，于是不买了。买水就是边际成本，喝水就是边际收益，解渴就是边际效用。
喝第一瓶水的效用最高，第二瓶水的效用会递减。当不渴的时候，我们获得的总效用最高，因为继续买水，会导致成本高过收益使效用降低。
这个概念可用于产品的合理定价，用户使用了你的产品，提高效率所带来的收入，再结合你的产品的边际成本，就是你定价的依据。
物理学
物理学是现代科学与信息的根基，而我们生活在科学世界，处于信息时代。当然需要懂点物理学，来建立健康稳定的世界观，用以应对纷繁复杂的不确定性。
作为物理学的根基，牛顿力学告诉我们，宇宙是一个精密的机械，所有的都是可被计算的，比如海王星是被算出来的，而不是看到的。
后来发展到爱因斯坦相对论力学，我们了解到时间和质量是相对的，不存在一无所有的时空。这时候听着就有点吃力了，但好在在描述物体行为的观点上，牛顿力学和相对论力学是一致的，浅尝辄止的阅读也还是能理解的。
直到量子力学，出现的量子跃迁、测不准原理、生死叠加态、量子纠缠，这些没法解释的现象，在动摇着现代科学的根基。这对任何一个物理学家来说都是信仰崩塌式的绝望，所以才会有“新理论被接受了，不是因为反对它的人改变了立场，而是因为反对它的人都死了”。这句话，可见新理论对旧理论支持者来说，是多么的疯狂、荒谬和可笑。
对我而言，量子力学带来的震撼、热寂论带来的顿悟，是那么的不可描述的。请细品一下执剑人奥巴马看了《三体》之后的说法，可能会感受到我的部分感受。
奥巴马：“感觉我与国会的日常讨论的问题，似乎相当的微不足道。”
Exactly. The scope of it was immense. So that was fun to read, partly because my day-to-day problems with Congress seem fairly petty—not something to worry about. Aliens are about to invade. [Laughter]
但我们学习物理学是为了学习其底层原理，解释现象的事情只能交给物理学家，我们需要的是关于现象的描述，然后去借鉴去使用。
历史
用演化论的底层思维来解释，历史中的人类社会史就是知识的传承。从人类演化出语言能力起，口口相传的首先便是生存的知识，因为演化面前，唯生存与繁衍最大，知识在传承中不断的积累和精进。再后来有了文字，可记录的信息逐渐多元化，不仅限与生存知识了，于是就有了历史这个统称。
对个体而言，所能够经历的事情是有限的，但我们却处在一个大的复杂系统内，时刻要面对各种不确定性。学习历史，将自己代入历史中，总结和吸取历史中的经验，将历史映射到当下，让我们对未来更有把握。
研究历史也是一种复盘，让我们不断发现真实的过去。历史是延伸的，从过去延伸到现在，展望向未来，是人类文明的轨迹。
着眼于细微处，历史中有故事有经验，能像线一样把我们所学知识串联起来，让知识“长”到脑子里去。
放眼于百千年为单位的时间刻度下，历史中有大智慧，有哲学。
总结
前面提到的各个学科，我只是举几个实用的例子，而且由于我也还处于外行夸了一只脚刚入门的阶段，很多东西只是有个粗略的理解，没法准确的表达出来；也有很多东西不适用于产品工作的表现层，但是能给生活带来非常大的帮助。
好在写出来的部分，相信对两年左右，想要提升核心竞争力的同学来说，还是很有引导意义的，如果看完文章，能让你对底层思维有了兴趣，那本文的目的就达成了。
心理学，很多结论是实验得出，受实验样本量、追踪技术、统计技术等因素影响，后续研究人员重复某个实验时，会得出全新甚至相悖的实验结果。也就是说心理学的很多理论是在持续迭代的，我们需要定期更新自己的知识库，以免引用了已经被证明是错误的理论而导致出错。
计算机和历史结合着看，对互联网PM来说是最好的主修教材。互联网的历史从时间上来说足够短，从信息上来看细节足够翔实，从映射和引用来说专业足够对口，从多元性上来看覆盖足够广，从故事性来讲也足够跌宕起伏。互联网的历史，对PM来说，知识密度极其高，不建议碎片化的自学。
物理是个简单系统，演化是个复杂系统。这两个学科没法直接提高你的工作能力，但是能帮你建立扎实的思维模型。比如带着简单系统的眼光去观察各种物理现象，去阅读物理资料；或者带着复杂系统的思维，去推演人类演化过程中的各种不确定性，以及在系统能力下的各种必然结果。
这能给我们工作带来的启发是，主观上，我们最多能构建一个个简单系统，然后给简单系统引入人（生物）和资源，让众多简单系统活过来，最终随机长出一个复杂系统。复杂系统是具有演化性的，随着时间推移，还会诞生下一个复杂系统，众多复杂系统之间，也是适者生存的。
因此，颠覆性创新一定是发生于复杂系统内的。
经济学，是研究人类经济活动的规律的理论，研究的是价值的创造、转化、实现的规律。典型的深者不觉其浅，浅者不觉其深的学科，值得深入学习。学习之后，能立竿见影的对你的生活带来很大的正向影响，规避掉很多反直觉的陷阱。学习之后，你能真正看懂“凡事靠运气挣的钱，都会凭实力亏回去”这句话。
总结一下，根据漏斗理论，我向自己输入了60分（每个学科10分）的知识，但我只吸收了其中30分，50%的转化。然后随着时间推移，又遗忘（自然流失）了20%，成了24分。直到我写这篇文章时，查资料激活了部分流失知识，但会被我的表达能力抵消。再往后，你阅读本文，再流失50%，你的最终得分12分。等到你学以致用时，可能只能使用到50%，也就是6分。
所以，这篇文章的价值应该在于对底层思维的介绍，要想获得真正属于自己的知识，可以参考本文，选几科适合你自己的底层学科，然后把握好尺度去学习，最终形成自己的思维模型，以应对这个世界的不确定性。
这里，对尺度的把握很重要，因为每个学科都有很多不确定性，这导致了不同观点和学派的产生。因此，在查阅浏览资料时，如果遇到完全相反的学术观点，不要去急着站队，也不要去网络上和他人对骂。
因为你完全辩不过，比如下面这个：
在地圆说被证明了的两千年后的今天，还有众多的人不相信地球是圆的，你想当然的会说这些人一定是来自没有义务教育的贫困国家。
而事实并非如此，甚至会令你难以置信，据美国国家地理2019年1月发布的报道，在美国，有650万人不相信地球是圆的，说这是NASA的阴谋，他们中绝大部分是年轻人，自称地平说派。
他们发起一场地平说运动，在美国不断的蔓延，越来越多的年轻人加入他们。
另外一个调查数据称，18~24岁的年轻人中，只有66%的人相信地球是圆的。
你准备告诉他的那些信息，人家都知道，但就是不信地球是圆的，这种辩论是毫无意义的。所以，送给大家一句话：检验一流智慧的标准，就是看你能不能在头脑中同时存在两种相反的想法，还能维持正常行事的能力。
最后，借用李善友教授的一句话做收尾：“我讲的可能都是错的”。
引用：
计算机模块：软件开发三层架构，作者：程序的那些事，来源：CSDN，地址。
演化论模块：新物种公式映射产品创新的理念，作者：李善友；来源：混沌大学App，地址是小程序码，文章中不能放，想要看的可加我微信，目测是每周可邀请3人免费学习课程。
经济学模块：薛兆丰的经济学课，作者：薛兆丰；来源：得到App；地址：第5讲《不确定性，进化与经济理论》、第36讲《需求第三定律》（前30个人可免费看）。
