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埃隆马斯克如何比别人学得更快更好

归档日期:06-11       文本归类:语义树      文章编辑:爱尚语录

  当我们回顾大学生活时会发现,我们的很多同学在毕业的那一刻,差距并不大,但是毕业 10 年之后,大家的差距会非常大。而这个差距最大的原因就是「学习的意识和能力」。

  如果时间跨度拉大到 20-30 年,我们会发现,正是学习能力决定了彼此职业和收入水平的巨大差异。这里的「学习能力」,不仅是「终身学习」,而且是「快速学习」。

  如何能创造学习的条件,学习新的技能,获得新的认知?「钢铁侠」Elon Musk 的经验或许能给你启发。

  埃隆马斯克如何能够在四十多岁时创建四家价值数十亿的企业——而且是在四个不同的领域(软件、能源、交通以及航天航空)?

  很多人把他的成功归因于他异于常人的工作理念(他平均每周工作 85 个小时),或者他对未来有一种颠覆现实的想象力,还有他难以置信的适应能力。

  但这些回答都不能让我满意。其实很多人都有这些特质。我想知道他有什么与众不同之处。

  随着我不断深入阅读关于马斯克的各种文章,视频以及书籍,我注意到一个被忽视的巨大谜点。传统观点认为,为了成为顶级人才,我们应该专注于一个领域。而马斯克反其道而行之。他的专业知识覆盖了火箭科学、工程学、物理学、人工智能、太阳动力能源等领域。

  在先前的文章中,我把诸如埃隆马斯克这种人称为“专家型通才”(由贝恩咨询公司董事长 Orit Gadiesh 发明的词)。专家型通才在各个不同领域广泛学习,了解与这些领域相通的更深层次的原则,然后将这些原则运用到他们的核心专业中。

  基于我对马斯克整个人生的梳理,以及回顾了与学习及专长相关的学术文献,我确信,为了增加我们取得突破性成功的概率,我们都必须跨领域学习。

  其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。

  专家型通才的成功证明了这种观点是错误的。由于大多数人只聚焦于单一领域,跨领域学习提供了信息优势(从而也提供了创新优势)。

  例如,如果你身处科技行业,其他人只是阅读科技类刊物,但是你还掌握许多生物学知识,那么你就可能想出一些别人想不到的点子。反之亦然。如果你在生物行业,但是你同时还了解人工智能,那么你将比其他只懂生物的人更具备信息优势。

  我们每学习一个对其他人完全陌生的新领域,都使我们比别人更能将之与现有领域产生联结。这正是专家型通才的优势。

  一项耐人寻味的研究成果恰好与该观点遥相呼应。它研究了 20 世纪最顶尖的 59 位歌剧作曲家如何精益求精。传统观点认为,顶级艺术家的成功只是源于刻意练习和专业化。与之相反,研究员 Dean Keith Simonton 持截然不同的观点:“最成功的歌剧作曲家的作品往往集百家之长……通过跨界训练,作曲家能够避免过于专业(训练过度)导致的死板。”这是他从宾夕法尼亚大学研究员 Scott Barry Kaufman 在《科学美国人》杂志上发表的一篇文章总结出来的。

  据他弟弟金博尔马斯克介绍,自青少年时代起,埃隆马斯克就开始每天阅读不同学科的 2 本书。相比较而言,如果你一个月读一本书,马斯克的阅读量是你的 60 倍。

  起初,马斯克的阅读涵盖科幻小说、哲学、宗教、编程、科学家工程师和企业家的传记。随着年龄增长,他的阅读和职业兴趣扩展到物理、工程学、产品设计、商业、科技和能源。对知识的饥渴使他得以接触在学校未必能学到的各种学科。

  埃隆马斯克还特别擅长一种非常特别的学习方式,大多数其他人甚至都没有意识到,即迁移学习。

  迁移学习是指将我们从一个领域学习到的内容应用到另一个领域。它可以是把学校中或者书本中学习到的精髓应用到“真实世界”中。它同样可以是把我们在一个行业学习到的内容应用到另一个行业。

  这正是马斯克闪瞎众人的牛逼之处。一些对他的采访都表明他有独特的两步法来深化学习迁移。

  马斯克发表在 Reddit AMA 上的回答描述了他是如何处理的:很重要的一点是把知识当作一棵语义树——确保你理解基本原理,正如树干和大的分枝,再寻求树叶/细节,不然它们就无处挂靠。

  研究表明,把所学知识转化为更深层次,抽象的原理将有助于学习迁移。研究同样表明,有一种技巧可以有力地帮助人们凭直觉感知根本原理。这种技巧被称为“案例对照”。这种技巧被称为“对照案例” 。

  它是这样实现的:比如说我们想解构字母 A,并想理解使 A 成为 A 的深层次原理。再比如说你可以用两种方法完成它。

  方法#1 中的每个不同的 A 提供更多视角让我们观察到每个 A 的相同点和不同点。方法#2 中的每个 A 没有提供任何视角。

  当我们学习任何东西时,通过观察许多不同的案例,我们开始凭直觉知道什么才是本质,甚至打造出我们自己独特的解读方式。

  这对我们日常生活中意味着什么呢?当我们闯入一个新领域时,我们不应该只是采用一种方法或者最佳策略。我们应该挖掘很多不同的方法,解构每一个方法,然后互相比较和对照。这将帮助我们发现最基本的原理。

  马斯克的学习迁移过程的第二步将他在人工智能、科技、物理和工程学中学到的基础原则在不同领域重构:

  - 在科技界致力于可与大脑交互的神经带( neural lace)的发明;

  - 在科技界致力于联合创办开放人工智能( OpenAI ),该非营利机构将遏制未来出现消极的人工智能的可能性。

  Keith Holyoak,加州大学洛杉矶分校的心理学教授,同时也是世界上类比推理的顶级思想家之一,他建议为了磨练技能,人们应该问自己以下两个问题:“它让我想到了什么?”

  以及“为什么会让我想到它?” 通过不断观察周围环境中的事物和所阅读的材料,同时问自己这两个问题,你将在大脑中锻炼到那些帮助你打破传统界限、产生全新认知的肌肉。

  最根本的是,我们从埃隆马斯克的故事中学到的是,我们不应该接受那种教条,认为专业化是最好的,或者是通向职业成功和影响力的唯一途径。传奇的专家型通才 Buckminster Fuller 概括了一种思维的转换,应引起我们重视。虽然他在几十年前提出这个观点,但放在今天依然有参考意义:

  “我们所处的这个时代,普遍认为越是狭隘地趋向于更专业,就越有逻辑性,自然性,可取性…同时,人类已经失去了综合理解能力。专业化让个人产生一种孤立、徒劳和困惑的感觉。它同时还导致个体缺乏思考,以及对他人的社会责任感。专业化还造成某些偏见,最终恶性积累,导致国际性的意识形态的不一致,甚至引起战争。”

  如果我们花时间学习不同领域的核心概念,并且经常把这些概念联系到日常生活和真实世界中去,那么不同领域间的迁移将变得更简单而快捷。

  随着我们不断积累“首要原则”,并将这些原则在不同领域联系起来,我们会突然获得一种超能力,进阶到一个我们从来到达的新领域,并能迅速做出非凡独特的贡献。

  理解了埃隆的学习超能力,我们对他在进入一个已经存在了 100 多年的行业后,如何颠覆该领域竞争的根基有了一些领悟。

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