为什么学了很多知识,仍然没有什么用?
本文共有 6400 字
希望能对你有启发
放心,不会太难读
在知乎上看到一个故事。
认识一位很有名气的经济学教授,当年买了上海一个小区的房子,价格大概才 30 万一套。教授有钱,一买买了两套。后来突然对房子不满意,动用了许多社会关系把房子退了,然后把钱投入了股市,然后……就没有然后了。
作者感慨道:真是知识改变命运啊。
这个故事当然未必可信,也未必有什么代表性,但类似这样的案例,在生活中,其实并不少见。
我们总觉得,那些「看上去什么都懂」的人,总是能审时度势,作出准确的判断和明智的决策,但实际上呢?他们犯的错误、做的「蠢事」,却一点都不少。
所以才会有这么一个问题:为什么读了很多书,懂了很多道理,却仍然过不好这一生?
原因其实很简单:因为单纯积累知识并没有什么用,它并不能帮你解决问题。能做到这一点的,是思维方式。
什么意思呢?
你一定还记得我在以前的文章里,提到过的「DIKW模型」,它把学习分成四个层次,分别是:数据(Data),信息(Information),知识(Knowledge)和智慧(Wisdom)。
这其中,知识的定义是什么呢?是「有意义地联系起来的信息」—— 它是对你脑海中已有碎片信息的联结和整合。
而智慧的定义是什么呢?是利用已有的知识,去处理和应对新问题的能力。
举个例子:
「DIKW模型」这6个字符,就是「数据」;
你知道它表示什么含义,这是「信息」;
你知道这个模型的背景,应用范围,学术界对其的讨论、态度等,这是「知识」;
而当你遇到问题时,懂得如何应用这个模型去思考、去应对新的情境,这才是「智慧」—— 也就是我提到的「思维方式」。
简而言之,知识是静态的,它聚焦的是「过去」。而思维方式是动态的,它聚焦的是「未来」。
知识重不重要?当然重要,它是思维方式的基础。没有知识的积累,空谈智慧和思维方式,无异于空中楼阁。
但如果单纯积累知识,而忽略了思维方式的构建和完善,那么,你就只是一个知识的「仓库」而已。
你所做的,只不过是在「复读」别人的观点。
这恰恰是许多人常犯的毛病。
在这个信息焦虑的时代,「学习」,成了一个被追捧的热词。我们害怕错过什么,害怕失去机遇、被时代淘汰,于是,我们开始买大量的书,下各种知识APP,利用碎片时间听音频课、听书,间或参加各种线上线下课程……
生怕在这场你追我赶的竞赛中,被别人抛在后面。
这当然不是坏事,学习永远都是好的。然而,许多人的学习,往往是盲目的,也是低效的。
他们只是把知识「囤积」起来,却从来没有真正利用过它。
什么叫「囤积」呢?它有三层含义:
第一层,是追求「收集」。想一想,你有多少书摆在书架上,却从来没有翻过一页?报了多少课程,下了多少音频,从来没有听过?
这样的人,只是把「拥有」当成消化,满足的是「我在学习」的幻觉。
第二层,是追求「数量」。我身边有许多这样的人,他们用各种课程和训练把自己的日程排满,整天忙着计算「我又读了多少本书」。他们一直奔跑在路上,仿佛稍微停下来就会被别人超过。
但在这些数量的背后,真正被吸收、内化、应用的,又有多少呢?
第三层,是追求「记忆」。
这样的人,会有自己的一整套学习、笔记体系,会有一沓厚厚的笔记本(数码或是实体),会有分门别类、整齐有序的知识集合……跟他们聊天时,你经常能听到「某本书提到过」「某某人讲过」「这个知识点来自……」这样的话。
到这个层次已经很不错了,达到这一步的人并不多 —— 但仅仅停留在这里,仍然还不够好。
为什么呢?很简单。单单只是知识的积累,只能说明,你永远停留在「过去」—— 任何一个知识,当它被记录下来,被你所接收到,它就已经是「过去」的事物了。
但我们要面对的,永远是全新的、陌生的情境和问题。
所以,更重要的是什么呢?让这些停留在「过去」的记忆,成为你的根基,在它们之上生长出新的萌芽:一些针对全新情境的假设,猜想,推论和判断。再依据它们,去做出行动,修正行动,利用这些知识来指导你的行动。
这就是我所强调的:不要囤积知识,而是要让知识流动起来。
跨越从「已知」到「未知」的界限,打破从「旧」到「新」的屏障。
那么,什么是「流动」?
举几个我自己的例子,帮助大家理解。
当我学到一个知识点时,我不会单纯把它复制粘贴下来,而一定会试着用自己的话去表述。在这个过程中,去理解其背后的逻辑,去找到:哪些是这个知识点的要点,哪些是不重要的、可以忽略的信息。
同样,我会立即思考:它对我有什么意义?可以用在什么地方?可以跟哪些其他的知识点建立联系、产生新的价值?
与此同时,我会记录下对它的思考和评论,以及存在的问题,并通过行动,去解决这些问题,更好地理解和吃透这个知识点。
以及,我会做一个训练,叫做情境联想:把学到的内容跟可能面对的情境进行联想,去思考:我在什么场合下可能用到它?当我面对这些情境时,我可能会用到哪些知识点?
简而言之:我不会把一个知识点「复制」下来,再存放到仓库里,囤积起来,等待可能哪一天的使用;而是会通过一套流程,从思考到联想、提问、行动、记录,等等,让这个知识点在流动中创造价值,最终落地。
这些,都是非常简单的做法,但它们能有效地帮助你,把重心从囤积转移到流动,让知识流动起来。
在这个过程中,最重要的是什么呢?两点。
1)抽象储存
如同我所说:大脑是用来思考的,不要拿来记忆。我不会去记录知识点的细节和结构,甚至,如果你问我某个领域的问题,我也不一定能给你巨细靡遗地讲清楚。
但我能够知道,它在我的知识网络里大致位于哪个位置,跟其他哪些节点有联系,它们合起来构成了一幅什么样的图景,我从这幅图景中可以归纳、整理出什么,它能应用到什么样的新问题里面。
2)问题导向
如前面所说:任何一个知识点,最终都是要落地,跟「问题」建立联系的 —— 这样才能发挥它的价值。
试着用你已经掌握的知识,去塑造你看待事物的视角,思考问题的框架,分析问题的路径和方法……利用这些「旧」知识作为依据,不断去补充、完善、修正,乃至于推翻和重构自己的观点 —— 这才是学习的要义。
也是让知识「流动起来」的核心。
心理学对智力有一种分类方法,即分为「晶体智力」和「流体智力」。
什么意思呢?晶体智力,指的是我们储存、建构和应用「经验和知识」的能力,简单来说,就是我们大脑中已有的知识量和有序程度。知识越丰富,结构越有序,晶体智力越高。
而流体智力,指的是在混乱中发现意义的能力,亦即针对新异环境进行思考、推理,发现新问题、解决新问题的能力。
一般认为,晶体智力随着年龄增长逐渐提升,到60岁前后到达峰值,随后缓慢下降(亦即开始遗忘)。
而流体智力会在成年后几年内达到峰值。随后,如果你勤于锻炼,它会保持平稳的水平,直到老年才开始下降;但如果你疏于锻炼,它会保持稳步的回落。
当然,这两者是相辅相成的:我们通过流体智力解决的问题,会成为我们的经验,亦即晶体智力的一部分。而晶体智力的发展,又能够促进和刺激流体智力,帮助我们更好地理解外部世界。
有一个例子可以很好地帮你理解这两者:在我们学生时期,为什么有些人总是能不费吹灰之力解出数学题呢?他们这种能力,或者说「数学天赋」,到底来源于什么?
实际上,这种能力需要两步:第一步是熟记各种定理和类型题;第二步,是需要培养「将新问题转化为旧问题」的能力。
也就是说,数学天赋好的人,其实都有一个共性:他们能够一眼就分辨出,这道题目可以转化为哪一种「基本类型」,跟哪几种定理能够产生联系。
这种将「未知」和「已知」结合起来,去探索全新情境的能力,正是我们许多人,慢慢疏于练习、任其荒废掉的能力。
为什么?因为我们这个社会,本质上是需要秩序去维系的。它并不需要你不断地去面对新异环境,去锤炼头脑和智力 —— 它只需要你安分守己,循规蹈矩,在自己的位置上面,做好该做的事。
用一个拟人的说法来讲:这个世界不希望太多人去思考,因为思考是一种熵 —— 一思考,就会产生许多麻烦。
那么,它就需要耗费更多的能量,产生更多的无序和代谢产物,去抹平这些麻烦。
一切都有安排,外在的力量会逼迫你服从「圈层」的规训和安排,不越界。
你会希望构成你身体的细胞有自己的自由意志和思想吗?肯定不会,对吧?
这是宏观角度。
而从微观角度出发,也是一样的。
我们在工作和生活中,几乎每时每刻都会受到两种力量的影响和诱惑:一种叫做「求新」,亦即涉足新领域,尝试新的挑战,用新的方法解决问题;一种叫做「守旧」,亦即遵循过往的习惯和行为模式,在单位时间内获得性价比更高的收益。
大多数人的选择都是后者。原因很简单:我们每一个人,几乎都是风险规避和损失厌恶者。
我们不愿意舍弃已有的收益,不愿意面对充满未知和不确定的风险,不愿意让自己成为「越界者」。
这就导致了,我们最终都会走到同一个「最舒适」的点上面,停下不动。
成为同质化的人。
说得有点远了,宕回来。
那么,如何让知识从「囤积」到「流动」,培养这种应对新情境的迁移能力呢?
我将它分成三个层级,分别对应知识的储存、识别和调用。
1)储存
「囤积者」的知识储存方式,是树状结构,采用的方法是分类和层级:知识点 A 可以分成 A1,A2,A3 三个部分,A1 又进一步可以分成 A1.1,A1.2……诸如此类。
他们所追求的,是「有序」,每个知识点都有其位置,严丝合缝,一丝不苟。
「流动者」的知识储存方式,则是网络结构。他们不会去储存知识的细节,而是会对其进行「抽象」,提炼出一些关键的特征和要素,并通过这些特征和要素,把它跟其他知识点「联系」起来。
这就是我一直所说的「知识网络」:它不仅仅是对信息的组织方式,更是对信息的理解、储存和提取。它不追求「分类」,而是追求「联想」和「相关」。
2)识别
囤积者发现一个新问题时,往往会对其「贴标签」,将其归类为已知的某一类问题。亦即,试图从已有的知识体系中,找到一个最接近、最相似的元素,将其「套用」到新问题上面。
而流动者发现一个新问题时,会注意到其新异之处和不同点,并聚焦于:它跟旧的问题有哪些不同?从旧的问题可以如何延伸、变换出这个新问题?这其中有哪些特点,是不能用以往的方式去对待的?
3)调用
囤积者调用已有知识和经验时,会追求「还原」和「准确」,执着于通过既定的路径去检索和复述信息。故而,他们会重视记忆力,会追求「博闻强识」、不出错,追求信息的完全匹配。
而流动者的思维方式,则是通过提炼要点,为已有的知识建构一个个高维度的、不同的「模式」。再通过对「模式」和「特征」的匹配,在节点之间进行跳跃,来检索和提取信息。
这些模式和特征,其实就是「思维方式」
在这个过程中,后者一定会遇到错讹、偏差,但这没有关系 —— 如果过度追求「不出错」,那就没有办法创造任何新的东西。我们要追求的,是「满意解」。
这三点,是流动者与囤积者的不同,其实也是大脑的优势所在。
大脑之所以比现在的电脑更高级,并不在于运算速度、储存空间和精确性 —— 这几个指标,电脑的效率千万倍于大脑 —— 而在于两点:大脑能进行模糊处理,以及高并发计算。
模糊处理可以帮助我们,「抹掉」那些不重要的信息,「凸显」那些重要的、关键的信息;高并发则可以充分利用我们的脑力,对这些关键信息进行匹配,高效地调用资源。
因此,面对一个飞来的网球,我们不需要计算风速、角度、速度,也能大概作出反击;面对一个复杂的棋局,我们无需像 AlphaGo 一样,对每个落子点进行胜率计算,也能依据过往千百局对局的经验,知道落在哪里会更好。
(当然,这些技巧正在被人工智能科学家们应用到电脑上面。未来,科学家能否用电脑模拟出人脑?很难说 —— 这是题外话了)
最后,提几个建议,帮助你锻炼「流动」和「迁移」的能力。
1. 拆解信息的逻辑
小时候,我们往往喜欢通过拆东西,去了解一样事物的构造 —— 男生应该很有共鸣。
但这种习惯慢慢地消失了。如今,我们更倾向的是什么呢?是接受别人告知我们的信息,按照作者的思路和脉络走,接受「作者在说什么」而非「我想要什么」。
所以,一个简单的做法就是:对获取到的信息进行拆解,去分析信息背后的逻辑 —— 它是如何构成的?每一部分之间如何连接?每一个结论和断言背后的支撑是什么?整体的结构是否稳固?
不妨去试着问这么几句话:
它可以分成哪几部分?各部分之间是什么关系?
它的关键特征是什么?是什么使得它跟别的事物区分开来?
它的每一部分为什么成立?是否有足够的论据和说服力?
我可以从中得到什么?它对我的意义和价值是什么?
这可以非常有效地提升你的思维能力,帮助你提取信息的要点,以及提升面对新问题的分析能力。
2. 不断尝试新事物
前面讲过,知识的「流动」,是对新问题的迁移解决。但前提是什么?你总得有「新问题」,对吧?
为什么说好奇心很重要?就是因为,好奇心可以帮助我们尝试和探索新事物,在已知中创造出未知,推动我们面对新情境和不确定性。
所以,我有一个心态:无论多困难的挑战,只要是没有接触过的,我都会很乐意去尝试一下。很可能做不好,也可能付出一些成本,但这可以迫使我去面对新情境,放弃以往的固有思路和路径依赖,更有效地调用自己的能力。
在这个过程中,你会被迫去找到问题、发现问题、思考问题 —— 这才是你能力的体现和提升的机会。
尝试新事物,从新事物中发现问题,调用自己的知识和经验去攻克问题,获得反馈完善自己,拥有更大的自信去探索新事物 —— 这就构成了一个正反馈的回路。
3. 锻炼网络思维
我一直笃信一点:万事万物,都是有其内在联系的。
所以,无论是积累知识,还是分析问题,永远都不要孤立地去看待事物 —— 不妨试着从整体、联系的角度,用网络的视角去思考。
这里有一个重点:我们并没有必要把所有的知识完整无误地记录下来,关键在于,我们通过某一个节点,能够联想和激活其他哪些节点,它们整合起来,能够「涌现」出怎样的系统性 —— 这才是最重要的。
大家平时在生活中,不妨多做做联想练习,这会有助于思维的活跃和创造力。
4. 理性行动
前面讲的这些,都属于认知和思维的内容。但还有至关重要的一点,就是执行。
很多时候,我们都会面临「道理都懂,但就是做不到」的窘况,以及「我当时就应该怎样怎样」的懊悔,其实问题往往就出在执行的心态上 —— 我们难以主宰自己的大脑,反过来被情绪所控制,从而作出种种不理性的行为。
相关的内容,我在旧文中讲过很多。非理性的思维模式,比如启发式,损失厌恶,锚定……情绪相关的内容,包括如何与情绪和解,夺回大脑的掌控权,等等。可以阅读以前的文章,在这里就不多赘述了。
一个小小的建议是:平时多做复盘,思考并记录「我为什么会这么做?」「我当时的心态是什么?」这样,可以有效地帮你监测自己的思维过程,更好地控制它。
也希望每一个人,能真正实现「知行合一」。
点击【阅读原文】
获取我分享过的免费资源
也可以读读近期这些文章:
—— 相关文章:
—— 热门文章:
提高自己的警觉性,更好地面对未来
决策常犯的错误,帮你一网打尽
每天都疲惫不堪?这篇文章给你充电
THE END
- 晚 安 -