昨天练胸的时候有一个动作是史密斯卧推，算上热身一共练了5组，其中四组都是之前的重量30kg（5+5+20），只有中间倒数第二组的时候加到了35kg（7.5+7.5+20），阿杰解释说，在增肌期间我们每次训练一个部位都要适当加重负重，因为经过一周的休息（每周胸背腿各一次），肌肉需要得到大重量的刺激，但是这个刺激又不能太大，以至于让身体承受不住，所以就选择其中一组的训练来加大负重，而保持其余组重量不变。这样既能刺激到肌肉，又不至于让身体太累。
今天白天发呆的时候突然想到，这个现象正好符合著名的“85%规则”，也就是标题说的“最佳失误率”。
前段时间朋友圈的鸡汤文在讨论一个主题，逃离舒适区，说你现在的工作如果做起来太轻松，说明你已经好久止步不前了，你应该跳出来学习新的东西，逃离当下的舒适区……随后就有反鸡汤文出来类似我努力了这么多年好不容易精于一行舒舒服服赚钱你却让我逃离……balabalaa引起一系列没什么意义的讨论。其实舒适区这个词最开始是由科学家提出的，科学家将我们的学习内容根据熟悉程度分为三个区：舒适区、学习区和恐慌区，舒适区就是我们完全熟悉的内容，做起来毫无压力得心应手，就像公务员的工作，虽然现在不再是一杯茶水一张报纸混一天的年代了，但是公务员的工作忙起来也无非就是盖盖章，录一下数据做个表格，把领导开会的内容写成纪要这类的事，任何一个经过一周培训的人都做得来，这就是完全熟悉的舒适区。与之对立的是恐慌区，当一项工作你从来没有做过，完全没有头绪，不知道怎么开始，比如给你一篇拉丁文的文章和一本拉丁语词典，让你翻译成中文，你就完全做不来，可能在你费力地将第一段拉丁文的每一个词都差好时却发现根本连不成句子。这个工作就是你的恐慌区，你对它100%不了解。刻意练习要求你始终在二中中间的一个区域内学习，这里的难度对你恰到好处，这个区域就是学习区。
学习区的内容中有你熟悉的，也有你不熟悉的，让你感觉它有一点挑战性而又不会高不可攀，你可能很快就有大概的思路，但途中会遇到两三个难搞的问题，然后你通过查文献、请教别人、自己分析最后成功完成了这项任务，整个过程很有成就感，而且你沉浸其中，时间过得飞快，达到了我们常说的“心流”的状态，这个时候，就是你学习效率最高的时候。
科学家研究明白了一件事，就是要达到上述学习效果，一项学习内容中你熟悉的部分和你不熟悉的部分占比是多少呢？答案是15.87%。不熟悉的内容占的比例要达到15.87%就可以。
科学家知道神经网络和机器学习本质上是模拟人脑的学习过程，他们搭建了一个神经网络，通过大量的数据输入去训练这个神经网络，让它自己做判断，每次判断后人类给他一个判断是否正确的反馈，神经网络通过每一次的反馈来自行提高判断能力，这样就模拟了人脑的学习过程。
科学家可以选择通过什么难度的数据去”喂“这个网络，如果难度太低，网络每次都能猜对，显然网络的判断水平得不到提高，如果数据难度太高，网络每次都猜错，它会很难发现规律，变得无所适从。这项研究的问题是”每次训练中网络的判断错误率是多少才是最优的呢？理论推导值和实验值高度吻合，得出一个精确解：15.87%。
这个数值不但被叫做最佳失误率，也被称为心流率，也就是说这个错误率不仅能让你提高最块，还能让你最爽，这个理论在游戏设计中的应用比较多，一个关卡如果能让一个玩家轻松过关会让他感到无聊，如果让玩家频频犯错感觉玩不下去也是失败的，15%的犯错率，是最好玩的游戏。
很多人都错误理解了这个理论，认为凡事做到85分即可，其实恰恰没有理解理论的含义，它的含义是为了让你在真正的搏杀中拿到满分，你训练时的难度要在85%左右。
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