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那是因為留言太多

說到「學習」，你會想到什麼？

你可能會想到一萬小時定律；可能會想起《刻意練習》；可能會想到舒適圈、心流、反饋、心理表徵……這些，都是市面上耳熟能詳、關於學習的理論和暢銷書。

它們有用嗎？當然有用。

但你也許會發現，很多時候，甚至是大多數時候，這些市面上的理論和方法，似乎在應對生活中的實際問題時，並不是特別奏效？

比如：

• 如何快速理解和摸透一個領域？

• 如何把學到的知識點真正用起來？

• 遇到問題時，如何快速高效地回憶起相關的知識？

諸如此類。

原因其實很簡單：

這些理論也好，書籍也罷，它們所針對的，其實是針對特定情境下的「表現」（Performance），而非真正意義上的「解決問題」（Solving）。

什麼意思呢？

我們可以把前者，稱為「技能性問題」，把後者稱為「情境性問題」。

它們在這三方面上，有著非常大的差異：

固定環境和可變環境：

• 技能性問題面對的是固定環境。比如：拉小提琴，無論你是初學者還是大師，你面對的永遠是一把小提琴，不會改變；

• 但情境性問題則不然。你每天要完成的任務不可能一成不變，每天的行動軌跡也不可能一成不變。從而，過去的行為模式，未必能一直適用。

封閉和開放：

• 技能性問題的目的是非常明確的：下棋，就是為了贏，那麼我每一步都要使全域性的勝率最高。一切策略和技巧都是為了達成這一目的，非常明確。

• 但情境性問題是完全開放的。哪怕是最簡單的「今天去哪裡玩」，你都很難找出一個明確的目標 —— 實際上，連問題的本身都是可以質疑的：我是要出去玩，還是待在家裡學點東西？

確定性和不確定性：

• 技能性問題有100%的確定性。我按下某個鍵，就會彈出某個音；我下在這個位置，就能夠吃掉對方的子。如果出錯了，那一定不是棋子的問題，而是我看得不夠遠。

• 但實際生活中的問題，往往都具備極高的不確定性。同樣一套說辭，對這個客戶適用，但對另一個客戶卻可能適得其反。

這就導致了，我們所習得的理論和方法，往往更適合於增進某個動作、某套技能的熟練度，但很難幫助我們更好地解決實際問題。

這同樣也是很多人的毛病所在：為了學習而學習。

積累了很多知識點，卻不知道該怎麼用起來。

學習並不是知識的囤積，而是為了幫我們更好地適應這個世界。

那麼，如何實現更有效的學習 —— 或者說自我的全面提升，來應對這個複雜的世界呢？

這是一個非常複雜的問題，我可能會打算寫一本書來詳細講。在這之前，也可以先參見之前寫過的幾篇文章：

為什麼學了很多知識，仍然沒有什麼用？

不破除這種認知，讀再多書都沒用

如何讓學習像打遊戲一樣好玩？

今天，我想分享幾個簡單而又有效的原則，希望能給你一些啟發。

1. 理解情境

技能性問題和情境性問題，最大的區別是什麼？顧名思義，就在於情境。

前者所面對的情境是單一的、簡單的、不變的，但實際生活中，我們面對的情境是複雜多變的。

一個情境由多個要素組成，每一個要素都跟其他要素糾纏在一起，牽一髮而動全身，共同構成了我們所在的這個世界。

哪怕僅僅是一項「給今天的任務劃定優先順序」的問題，都會受到老闆、上級、同事、供應商、客戶和外在環境等多方面要素的制約。每一天你需要作出的決策，很可能都是不同的。

理解情境有多重要呢？心理學家 Robert Sternberg 對智力提出了一個「智力的三元模型」（Triarchic theory），其中就包括：處理新情境的能力（Creative intelligence），以及適應環境變化的能力（Pratical intelligence）。

（剩下的一種是分析能力，Analytic intelligence）

可以說，有效地理解和辨析外部世界，對於問題的解決，起著至關重要的作用。

那麼，如何更好地理解我們所面對的情境呢？

一個最簡單的思維方式，就是去理清因素與因素之間的連線 —— 亦即我所強調的「系統思考法」。

我在 如何思考一個陌生的領域？ 中，分享過一個簡單的模型：

Have：你有什麼，你能提供什麼？

Need：你需要什麼，你的缺口是什麼？

Constraint：你的行為會受到什麼條件約束？

可以說，一切的要素，均會經由這三個引數，彼此銜接和組合起來。構成一個個行業、商業鏈條，乃至整個外部世界。

舉個例子：你作為一個部門領導，要推行一個新政策，那麼，你得去思考：

• 部門裡分別有哪些人？

• 每個人想從部門裡獲得什麼？

• 每個人為了獲得這些東西，願意付出一些什麼？

• 每個人的思維模式是什麼樣的？他/她會有什麼習慣？會受到什麼影響？存在哪些限制？

在這個情況下，你再去把整個部門、業務的邏輯鏈條理清楚，才能找到下手的地方（當然，也可能發現無法下手）。否則，你的新政只能是一個空中樓閣。

舉個例子：如果你的團隊夥伴都是行動派，做事情風風火火（C），而你要求他們撰寫大量的文件和記錄，那這個政策是一定實行不下去的。你要考慮是如何減少他們的抵觸情緒和勞動成本（H），以及如何讓他們覺得「這個政策確實有用」（N）。

由這套方法論，我們還可以推匯出什麼呢？

一切事物的存在，都必然有其原因。

如前文所述：任何一個要素，一定都不是孤立存在的，它必然會通過 HNC 模型，跟其他要素相連線。

舉個例子：如果你發現公司裡存在一個歷史遺留問題，已經非常久了，那麼，別急著去動手，你要思考的是：它為什麼這麼久還沒有被人解決？

原因無非這麼幾點：

• 解決它的成本太高（H）；

• 解決了它的收益不大，沒什麼意義（N）；

• 去動它可能涉及其他環節，影響其他人的利益，或是對整個系統產生擾動（C）。

從這個角度思考，你才能真正發現「病根」所在。

希望這套方法論，可以幫助你更好地，從系統的角度去看待和思考問題。

2. 關注 Know-Why

我們平時所學習的知識，往往有兩種型別。

一種叫做「Know-What」，亦即對概念的知識。比如：這個術語是什麼意思？這個領域是研究什麼的？這個標準的詳情是什麼？等等。

另一種叫做「Know-How」，亦即對行動的知識。比如：怎樣操作這個程式？怎樣策劃一個活動？怎樣撰寫一份產品文件？等等。

這兩種都是知識的有效積累。但僅僅止步於此，是不夠的。

為什麼呢？因為從「學習」到「應用」的過程中，有一個最重要的路徑，就是：

我應該在什麼時候、什麼場景下使用它？

亦即「Know-Why」：為什麼會有這個知識點？它是為了解決什麼而存在的？它的核心和本質是什麼？

只有弄通了這一點，才能將 Know-What 和 Know-How 的價值最大化。

所以，我平時在自己的文章裡，都會不厭其煩地用大量的篇幅，去解釋原理（亦即 Why）。

可能有些讀者覺得沒必要，有些讀者會直接拉到實操和技巧，但說實話，Why 的部分，比 How 的部分，其實會更重要。

原因很簡單：How 是帶有強烈的個人情境的，我不可能根據每位讀者的情況，去定製一套最優的方法，而只能寫一些通用的模式。而一旦理解透了 Why，其實未必要遵照我的建議來，你自己也能找出恰當的路徑。

舉個例子：我在之前的文章裡講過，讀書不要追求「把一本書讀完」，而是要廣泛、橫向地去進行主題閱讀，哪怕同時讀好幾本書、一本書只讀幾頁也不要緊。

但這一點是否對每個人都適用呢？其實未必。

如果你有強烈的「一本書翻開了就一定要讀完」情結，又或者你工作太忙、只能擠出一點時間讀書，那就不太適用這個方法。

但一旦你理解了，這個方法的本質在於「以我為主，為我所用」，那即使不做主題閱讀，你也能夠按照自己的步調和節奏，去找出最適合自己的閱讀方法。

這裡也分享一個小建議：在學習一樣東西時，事先想好：我可能會在什麼時候用到它？

然後，把這個知識點跟場景建立聯絡。

比如，我最近在讀建築學和建築史。但我不會死板地按照教材的內容去記憶，而可能會按照這樣的思路：

• 見到一個陌生建築時，我如何分辨它是什麼流派、什麼型別的？

• 我該如何欣賞一個建築？可以從哪些細節入手？

諸如此類。

然後，再把這些知識點放在筆記軟體裡「旅行」的部分（注意不是「建築」），以便在旅行時隨時拿出來參閱。

這就是「Know-Why」，它的本質是一種粘合劑，把多種多樣的「Know-What」和「Know-How」聯結起來，讓知識發揮出應有的作用。

3. 發現問題

如果只能列出一種最好的學習方法，那一定是「發現問題」。

為什麼呢？這需要提到我們神經網路的一個特徵：敏感化。

讓我們回到學習的本質。當學習一個知識點時，大腦裡面發生了什麼樣的變化？答案是：關於這個知識點的區域性神經網路活動增強了，並且其內部神經元之間的連結也被強化了。

但是，神經元的連結不可能無限提升，在每一天裡，我們能真正學習的內容也是有限的，很多東西會被大腦在睡眠時清除掉 —— 這也就是「明明讀過一本書，卻無論如何都想不起來了」的原因。

那麼，大腦如何判斷哪些資訊更重要，哪些資訊可以清除呢？一個非常重要的引數，就是敏感化。

簡而言之：當我們關注某個問題時，與之相關的神經網路，就會額外得到一個加權輸入。正是這個加權輸入，使得這部分神經網路在大腦的認知中「更重要」。

因此，學習一個領域，更好的方式是什麼？其實並不是按步照班地看書，一個個知識點去攻克；而是分成兩步：

1）自上而下：先對一個領域產生興趣，然後去構建整體的框架。

2）自下而上：接觸這個領域，自己去發現問題、找到問題，再從問題出發去溯源，找出解答。隨後，把一個個解答連結起來，填充進框架裡，得到一個更巨集觀的視野。

我每天一定會撥出一段時間，去瀏覽一遍我的資訊渠道。不是精讀，而是掃視一遍，從中找出我感興趣的話題，再從這些話題出發，去搜尋相關的研究、進展和探索，把這個話題弄通弄透。

下一步，再把它跟我已有的知識網路連結起來，去更新我的知識庫。

如果是一個新領域，也是一樣的。以我常講的程式設計為例。好的學習路徑，一定是在工作中發現問題，去思考「我可以寫一個什麼程式來解決問題」，再從目標倒推，去弄通整個路徑。

很多讀者可能會問：可是，要怎麼樣找到問題呢？我好像沒有什麼問題呀？

一個辦法是，去尋求「理想情況」和「實際情況」之間的差距。問自己：

• 我希望實現什麼樣的狀態？

• 我現在的狀態是什麼樣的？

這兩者之差，就是問題所在。

比如：我希望我在旅行時，看到一些知名的建築，能夠欣賞它們的美感，無需導遊解說或是現場搜尋，而我現在顯然做不到 —— 那麼，我就必須補一下相關的知識。

再比如：我每天都有一些例行工作，希望能在半小時內完成，而現在手動一個個去做需要2小時，如何儘可能減少操作，壓縮這段時間呢？—— 這也是一個問題。

不要為了學習而去學習，而是要為了解決實際問題而去學習。

4. 拓展視野

跟讀者和朋友聊天時，我會發現一個問題：

很多人的視野，往往都侷限在自己的專業領域上面，太窄了。

實際上，哪怕你只是分出一點點精力，稍微涉足其他領域，所帶來的收益都是巨大的。

為什麼呢？正如我所說的，知識是有網路效應的。

簡單來說：如果你的知識庫裡只有 10 個知識點，那它們之間連結的可能性就是 45 種。如果你的知識庫有 20 個知識點，那它們組合的可能性有多少呢？190 種。

這只是兩兩之間的組合，如果把所有的網路可能性都算上，那差距會非常非常大。

而許多領域其實都有一個什麼樣的規律呢？易學難精。

初期，你可能花費幾十個小時，就能大致瞭解這個領域的概況和框架，掌握一系列知識點。後面隨著你的深入探索，學習曲線會變得更陡峭。你要花更多的時間，才能完善、弄透一個更復雜的知識點。

但對我們而言，掌握「初期」就已經足夠了。

所以，一個建議就是：把 80% 的時間精力花在你的專業領域上，用剩餘的 20% 去探索其他可能性。

以我為例，除了心理學和認知科學之外，我對經濟學、社會學、商業、管理學、市場營銷、物理學、IT、歷史、藝術……都有興趣，這些，都會反映在我的文章裡。

這裡沒有炫耀的意思。這裡面，許多都是我的「20%」，我對它們的瞭解也就是剛剛入門而已 —— 但即使如此，也能經常帶給我許多靈感，幫助我發現不同領域間碰撞出來的火花。

這些，就是我的「aha!」時刻。

這個世界，從底層而言，一切都是彼此組合、連結的，只是它們生長到認知和應用層面，才分出不同的種種細分學科、領域。

如果只是停留在地面上的部分，你就容易陷於片面，難以窺見世界的全貌。

不妨把視野拓寬一點，走得更遠一些。

你會發現隱藏在這個複雜世界，背後的「可能性之美」。

如果覺得今天的文章有幫助，不妨留言告訴我，或者點「在看」喲。

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THE END

-  晚  安  -

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