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0Nivi:
我们都看过SpaceX火箭的猛禽发动机的图片，如果你观察它的各种迭代版本，就会发现它们是从容易改变到难以改变的。因为最新版本没有太多可以随意改动的部件。
早期版本有一百万个不同的部件，你可以改变它的厚度、宽度、材料等等。当前版本几乎没有留下任何可以让你操作的部件。
Naval:
复杂性理论中有一个观点：当你在自然界中发现一个复杂的系统在运作时，它通常是一个非常简单的系统或事物经过反复迭代的产物。
我们在最近的人工智能研究中看到了这一点——你只是采用非常简单的算法，然后投入越来越多的数据。它们变得越来越聪明。
相反的做法效果并不好。当你设计一个非常复杂的系统，然后试图从中构建一个功能完善的大系统时，它就会崩溃。里面有太多的复杂性。所以很多产品设计都是在自己的设计上不断迭代，直到找到有效的简单方案。通常你在周围添加了一些不需要的东西，然后你必须回去从噪音中提取出简洁性。
你可以在个人计算领域看到这一点，macOS仍然比iOS难用得多。iOS更接近操作系统柏拉图式的理想。尽管基于大语言模型的操作系统可能更接近——用自然语言交流。
最终，你必须删除东西才能实现规模化，猛禽发动机就是这样一个例子。当你弄清楚什么有效时，你就意识到什么是不必要的，然后你可以移除部件。
这是马斯克的重要驱动原则之一，他基本上说：在你优化系统之前，那是你做的最后几件事之一。在你开始想办法让某件事更高效之前，你要做的第一件事就是质疑需求。
你会想，"这个需求为什么存在？"
乔根森新书中提到的一个埃隆方法是，你首先要追踪需求。而且不是哪个部门提出了这个需求；需求必须来自个人。
是谁说"这就是我想要的"的那个人。
你回去问"你真的需要这个吗？"
你消除这个需求。一旦你消除了不必要的需求，你就有了更少的需求。现在你有了部件，你试着尽可能多地去除部件来满足绝对必要的需求。
之后，也许你才开始考虑优化，现在你想弄清楚如何最有效地制造这个部件并把它安装在正确的位置。最后，你可能会考虑成本效率和规模经济之类的事情。
从零到一打造伟大产品的最关键人物是那个能够将整个问题记在脑子里、做出权衡、理解每个组件为何在那里的人——通常是创始人。
他们不一定需要是设计每个组件的人，或者制造或了解所有细节的人，但他们需要能够理解：为什么这个部件在这里？如果部件A被移除，那么部件B、C、D、E及其需求和考虑因素会发生什么？
这就是对整个产品的全局观。
你会在猛禽发动机设计中看到这一点。埃隆举的一个我认为很好的例子是——他试图更高效地生产特斯拉电池顶部的玻璃纤维垫。
所以他去了那条耗时太长的生产线，放下睡袋，就待在那条线上。他们试图优化将玻璃纤维垫粘到电池上的机器人。他们试图更有效地安装它们或加快那条生产线。他们做到了——设法改进了一点，但仍然慢得令人沮丧。
最后他说："为什么这里会有这个需求？为什么我们要在电池顶部放置玻璃纤维垫？"
电池团队的人说："实际上是因为降噪，所以你得去和噪声振动团队谈谈。"
所以他去找噪声振动团队。
他说："我们为什么在这里放这些垫子？噪声振动问题是什么？"
他们说："不，不——没有噪声振动问题。它们在那里是因为热量，如果电池着火的话。"
然后他回到电池团队说："我们需要这个吗？"
他们说："不。这里没有火灾问题。这不是热保护问题。那是过时的。这是噪声振动问题。"
他们都按照自己受训的方式做事——按照事情一直被完成的方式。他们测试了安全性，通过在上面放置麦克风来跟踪噪声进行测试，他们决定不需要它，所以他们消除了这个部件。
这种情况在非常复杂的系统和复杂的设计中经常发生。
有趣的是——每个人都说"我是通才"，这是他们逃避成为专家的方式。但真正想要成为的是博学家，即至少达到80/20水平就能掌握每个专业领域的通才，这样他们就能做出明智的权衡。
Nivi:
我建议人们获得这种博学能力——成为能够掌握任何专业领域的通才——的方法是：如果你要学习什么东西，如果你要去学校，就学习那些影响范围最广的理论。
Naval:
我会进一步总结说，就是学习物理学。
一旦你学习了物理学，你就在学习现实如何运作。如果你有扎实的物理学背景，你就能掌握电气工程。你能掌握计算机科学。你能掌握材料科学。你能掌握统计学和概率论。你能掌握数学，因为它是其中的一部分——它是应用。
我在几乎任何领域遇到的最优秀的人都有物理学背景。如果你没有物理学背景，不要哭泣。我有过失败的物理学背景。你仍然可以通过其他方式到达那里，但物理学训练你与现实互动，它的要求是极其严苛的，以至于会把你所有的美好虚假观念都击碎。
而如果你在社会科学领域，你可以有各种奇怪的信念。即使你掌握了一些社会科学中使用的深奥数学，你可能只有10%的真实知识，但90%是错误知识。
关于物理学的好消息是你能学习相当基础的物理学。你不必深入到夸克和量子物理学等等。你可以只学习基本的小球沿斜坡滚动的知识，这实际上是一个很好的入门。
但我认为任何STEM学科都值得学习。现在如果你没有选择学习什么的机会，而且你已经过了那个阶段，那就与人合作。实际上，最优秀的人甚至不一定只是学习物理学。他们是修补者，他们是建造者，他们在建造东西。修补者总是处于知识的前沿，因为他们总是在使用最新的工具和最新的部件来建造酷炫的东西。
比如在无人机成为军用装备之前就制造竞速无人机的人，或者在机器人成为军用装备之前就制造战斗机器人的人，或者组装个人电脑的人，因为他们想要家里的电脑，而不满足于去学校使用那里的电脑。这些人最能理解事物，他们也在最快地推进知识。
