硅谷钢铁侠 Elon Musk 超强学习能力的秘密
Elon Musk（伊隆·马斯克）是谁？美国网络支付公司 PayPal、太空探索技术公司 SpaceX 、环保电动汽车公司 Tesla、以及 太阳能发电公司 SolarCity，四家公司的 CEO，福布斯 2016 年最具影响力 CEO，Marvel 漫画编剧创作《钢铁侠》的参照对象，硅谷钢铁侠。
为什么 Elon Musk 能 40 多岁时在四个不同的领域（软件、能源、运输和航空航天）打造出 4 家数十亿的公司？
有的人将其成功归因于他勤奋工作（他平均每周工作 85 小时），他有颠覆现实的想象力，以及他惊人的适应能力。
但我对以上答案都不满意——很多人有这样的特质，我想知道他更与众不同的地方。
在不断阅读关于 Musk 的各种文章、视频和书籍后，我终于找到了那块缺失的拼图。传统的观点认为，如果你想成为世界级的专家，你只应该专注于一个领域。
但 Musk 打破了这个规则。他涉及并擅长的领域有火箭科学、工程、物理、人工智能、太阳能和能源。
我将像 Elon Musk 这样的人称为「专家型通才」（expert-generalists），专家型通才在许多不同领域广泛学习，了解连接这些领域的底层原理，然后将这些原理应用于其核心领域。
在梳理 Musk 生活及查询相关的学术文献后，我相信，为增加突破性成功的概率，我们必须跨领域学习。
打破传统行业迷思
如果你是一个喜欢在不同领域学习的人，那么你可能很熟悉这个善意的建议：
「成长并专注一个领域。」
「门门精通，样样稀松。」
这里面隐含的假设是，如果你跨领域学习，你只能学习到一些表面的知识，无法做到精通。
这个时代「专家型通才」的成功表证明以上观点是错误的。跨领域的学习提供了信息优势（也是创新的优势），因为大多数人只关注一个领域。
例如，如果你身处科技行业，但其他所有人都只是阅读科技刊物，与此同时，你也对生物学知之甚少，你几乎没有办法想到别人无法想到的创意，但是。如果你学过生物学，同时也理解人工智能，那么你比其他所有人都有信息优势。
尽管道理人人懂得，但是几乎没人能颠覆他们所在的行业。
我们所认为的新领域知识，也许对行内人来说都是旧知识，但我们却有能力做他们不能做的事情，将其进行组合，这才是「专家型通才」的优势。
一个令人振奋的研究报告刚好可以佐证这个观点，这份报告研究了 20 世纪前 59 位歌剧作曲家如何精益求精。
传统的观念认为，表现最好的人的成功源于通过刻意练习和专业化，研究人员基思·西蒙顿（Dean Keith Simonton）却发现结论刚好相反：「最成功的歌剧作曲家的作品往往集百家所长……作曲家能够通过交叉训练来避免过多的专业知识（过度训练）的僵化」
Musk 超级强大的「迁移学习」能力
根据他的弟弟 Kimbal Musk 说， 从十几岁开始，Elon Musk 就每天阅读两本不同学科的书。如果你每个月读一本书， Musk 阅读量就是你的 60 倍。
起初， Musk 阅读范围涵盖科幻小说、哲学、宗教、编程和各科学家、工程师和企业家的传记。随着年龄的增长，他的阅读和职业兴趣传播到物理、工程、产品设计、商业、技术和能源。这种对知识的渴望使他能够接触到他从未在学校学到的各种学科。
Elon Musk 还擅长一种大多数人不甚了解的学习方法——「迁移学习」。
「迁移学习」可以将在一个环境中学到的东西应用到另一个环境中，它可以将我们在学校或书中学到的内容应用到「现实世界」中，也可以将我们在一个行业中学到的东西应用到另一个行业。
这正是 Musk 闪亮之处。他的几次采访表明，他有一个独特的两步法来完成迁移学习。
步骤一：将知识解构为底层原理
Musk 在 Reddit AMA （ ）上的答案描述了他的做法：
重要的是将知识看做是一棵树，你必须了解那些最基本的原理，这是树干和树枝，然后你才能深入研究树叶——细节知识。没有树干，树叶就长不出来。
研究表明，将你的知识转化为更深层次的抽象原理有助于学习迁移。研究还表明，有一种特别强大的技术可帮助人们直观地理解那些基本原理。这种技术被称为「对比案例」。
它的工作原理是这样的：假设你要解构字母「A」，搞清楚构成「A」的深层原理，具体来讲，你有两种方法：
以上两种方法，你认为哪种方法能更好地识别构成「A」的模式？
方法 1 中的每个「A」虽然各不相同，但给出了更多表现形式，能让我们识别出其中的模式。方法 2 中的「A」却不能给我们任何的提示。
当我们学习任何东西时，尝试观察许多不同的案例，形成自己的直觉判断，甚至建立自己独特的解读组合。
如何将以上方法应用到我们的日常生活呢？当进入一个新的领域时，我们不应该一上来就采用一种方法或采用最佳实践，而是应该探索多种不同的方法，解构每个方法，然后通过对比，发现其中潜在的底层原理。
方法二：将已学到的底层原理在新领域重构
马斯克把自己在人工智能、科技、物理学、工程学方面的知识进行重构后用到了以下领域：
Musk 通过学习转移，把自己在人工智能，技术，物理和工程方面学到的基础原理重构，应用到以下领域：
航天领域：创建 SpaceX 公司；
汽车领域：研制具有自动驾驶功能的特斯拉（Telsa）汽车；
列车领域：建设超级高铁 Hyperloop；
航空领域：研制能垂直升降的电动飞机；
科技领域：创立 PayPal；
科技领域：合伙创立致力于遏制人工智能负面影响的非营利机构 OpenAI；
我们可以从 Elon Musk 的故事中学到什么？最最重要的是，我们不应该接受这个传统教条：专业化是事业成功和缔造影响力的最佳或唯一途径。
传奇的专家型通才巴克明斯特·富勒（Buckminster Fuller）总结了我们应该考虑思维的转变。他几十年前就提到了这一点，但今天仍具参考价值：
「我们所处的时代提倡专业化，并认为这种狭隘趋势是合乎逻辑的，符合自然的和可取的，于是，人类被剥夺了综合理解能力。这种专业化随之而来的个人的孤立感，徒劳感和混乱感，导致个人缺乏对他人的同情和对社会行动的责任。这种专业化产生的偏见最终会成为国际化和意识化的冲突，从而导致战争。」
如果我们把时间用来学习核心概念，并将这些概念重构我们的生活和真实世界，那么在各个领域之间的迁移会变得简单和快捷。
一旦建立「底层原理」知识库，把这些原理与不同领域联系起来，我们就能突然获得这种超级能力，进入前所未有的新领域，并迅速做出独特的贡献。
了解 Elon Musk 的学习超能力后，我们就会明白：为何他能够进入一个已经有 100 多年的行业，并颠覆其所有的规则。■
来源：
标题：How Elon Musk Learns Faster And Better Than Everyone Else
翻译：陈素封
——- 想练迁移学习？学编程！ -——
你将在此课程，
掌握 Python 基础语法，明确 Python 新手到专家的进阶路线图；
获得一个自主开发的 Python 项目；
能够自如地进行网络数据抓取，操作常见数据库；
养成良好的提问、检索和解决问题的习惯；
搭建个人学习网站，持续记录你的学习心得；
认识一大群爱学习的互联网圈小伙伴；
……