最近我正在準(zhǔn)備學(xué)校的期末考,在圖書(shū)館和我的朋友們一起復(fù)習(xí)和探討中,我真切地感受到:學(xué)習(xí)的過(guò)程和方法,真的很重要!
? 不懂學(xué)習(xí)方法,死記硬背,只能掌握皮毛、淺嘗輒止;
? 高效的學(xué)習(xí)方法,不僅能深刻立體地消化知識(shí)點(diǎn),還能建立系統(tǒng)的思維方式;
好的學(xué)習(xí)方法對(duì)一個(gè)人的影響,不只局限于在校期間的那短短幾年,它給予你的思維、能力、見(jiàn)識(shí)等,都會(huì)受用終生。
今天,我將為大家分享我的快速學(xué)習(xí)法。
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“我嘗試過(guò) 10 天學(xué)完線性代數(shù),1 年學(xué) 4 門外語(yǔ),還挑戰(zhàn)過(guò) 12 個(gè)月學(xué)完所有 MIT 大學(xué) 4 年的計(jì)算機(jī)課程,并通過(guò)考試。最后我都成功了。”
這是 Scott Young,一位超級(jí)學(xué)習(xí)者。他用自己的方法,在短時(shí)間內(nèi)創(chuàng)造了各種快速學(xué)習(xí)的奇跡,但他在自己的演講中說(shuō)到,快速學(xué)習(xí)并不是一個(gè)秘密,它只是一系列學(xué)習(xí)方法的總和。只要擁有了這些方法,每個(gè)人都能夠?qū)崿F(xiàn)快速學(xué)習(xí)。
所以今天我們討論的是,假設(shè)已經(jīng)選擇好了研究的方向,明確了課題,我們?cè)撊绾慰焖賹W(xué)習(xí)一個(gè)從未接觸過(guò)的領(lǐng)域。
其實(shí),我們采訪的每一個(gè)優(yōu)秀科創(chuàng)者都遇到了這個(gè)問(wèn)題。
在高中時(shí),他們項(xiàng)目的領(lǐng)域從生物信息學(xué)到環(huán)境工程學(xué),從人工智能到量子物理,各種學(xué)科層出不窮,但其中的共同點(diǎn)是,沒(méi)有一個(gè)學(xué)科是高中教過(guò)的。
對(duì)于這些優(yōu)秀科創(chuàng)者,在對(duì)抗課內(nèi)學(xué)習(xí)與 SAT 雙重困難的同時(shí),他們還面臨著快速學(xué)習(xí)這些陌生學(xué)科的巨大挑戰(zhàn)。
但說(shuō)到學(xué)習(xí),我們不得不先提到另一個(gè)人——Elon Musk。如果說(shuō) Scott Young 通過(guò)自己的學(xué)習(xí)方法完成了個(gè)人的提升,那么我們可以說(shuō),Elon 用他的快速學(xué)習(xí)方法,為整個(gè)人類帶來(lái)了不可忽視的貢獻(xiàn)。
他最家喻戶曉的成就是 Tesla 特斯拉。為了推廣清潔能源,Musk 在 15 年前做出了可以與汽油車相媲美的電動(dòng)車,并以汽車行業(yè)前所未見(jiàn)的速度,顛覆了人們出行方式的選擇。
但大家或許不知道,在 Musk 長(zhǎng)長(zhǎng)的人生成就清單中,還有多得令人瞠目結(jié)舌的好幾家公司,其中就包括讓地球人能更方便仰望星空的 SpaceX,市值千億的 PayPal,太陽(yáng)能電池帝國(guó) SolarCity,把人的大腦與機(jī)器相連的 Neuralink,還有通過(guò)超高速地下隧道連接美國(guó)各大城市的 The Boring Company。而這每一個(gè)公司,他都是 CEO 或者創(chuàng)始人。
更令人難以置信的是,這些公司領(lǐng)域差異極大。如果說(shuō) SolarCity 的太陽(yáng)能電池和 Tesla 的電動(dòng)車還有點(diǎn)聯(lián)系,那么其他的項(xiàng)目真的是半毛錢關(guān)系都沒(méi)有了。從火箭上天到腦機(jī)接口,從電池科技到人工智能,Elon 可以說(shuō)一個(gè)人學(xué)習(xí)了人類前沿的幾乎所有科技,并把它們一一照進(jìn)了現(xiàn)實(shí)。
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就算我們不去評(píng)價(jià)他對(duì)世界科技的貢獻(xiàn),我們也一定會(huì)好奇:他是如何學(xué)會(huì)這么多毫不相干卻又極其復(fù)雜的學(xué)科的?他從未完整分享過(guò)他的學(xué)習(xí)方法,但從一些演講中,我們能拼湊出一些端倪。
其中最重要的一環(huán),就是樹(shù)狀的學(xué)習(xí)方法。他是這么說(shuō)的:“在學(xué)習(xí)一個(gè)新領(lǐng)域時(shí),一定要首先理解那些最基礎(chǔ)的理論,也就是樹(shù)干和大樹(shù)枝,然后再學(xué)習(xí)領(lǐng)域里各種具體的內(nèi)容,也就是那些分叉出來(lái)的小樹(shù)枝。”
這個(gè)道理其實(shí)不難理解。Musk 說(shuō)的其實(shí)就是在學(xué)習(xí)任何一個(gè)新領(lǐng)域的時(shí)候,都先去研究這個(gè)領(lǐng)域最基本的關(guān)鍵問(wèn)題,并且去了解這些關(guān)鍵問(wèn)題之間的聯(lián)系。
比如,我常常聽(tīng)到有同學(xué)抱怨物理太無(wú)趣了,天天都是各種力和電算來(lái)算去。但每當(dāng)我和他們講解完物理史,他們的態(tài)度就會(huì)發(fā)生巨大轉(zhuǎn)變。
當(dāng)他們知道了為什么牛頓要提出三定律,知道了電是如何被發(fā)現(xiàn)的,那些本來(lái)具體而枯燥的問(wèn)題突然就變得生動(dòng)了,因?yàn)樗麄冋业搅诉@些問(wèn)題在歷史中的位置。換句話說(shuō),找到了這些小樹(shù)枝應(yīng)該接在哪根大樹(shù)干上。
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這樣的學(xué)習(xí)方法在我們的采訪中得到了印證。
我們發(fā)現(xiàn),幾乎每一個(gè)優(yōu)秀科創(chuàng)者在學(xué)習(xí)初期都做了大量廣泛的閱讀,或者得到了老師的指點(diǎn)。
他們會(huì)閱讀大量相關(guān)領(lǐng)域的文獻(xiàn),從而了解這個(gè)領(lǐng)域最根本的問(wèn)題,也就是那些大樹(shù)枝。
他們還會(huì)在環(huán)境允許的情況下,尋找大量的專家,在學(xué)習(xí)初期幫助他們剔除煩雜的技術(shù)細(xì)節(jié),而直奔這個(gè)領(lǐng)域的主干核心,不過(guò)早在細(xì)節(jié)問(wèn)題上浪費(fèi)太多時(shí)間。
一個(gè)賓大的科創(chuàng)者 Sharen 在回憶自己的科創(chuàng)過(guò)程時(shí)就說(shuō)到,自己一開(kāi)始就是犯了這個(gè)錯(cuò)誤,研究了過(guò)于具體的技術(shù),而沒(méi)有把握好關(guān)鍵問(wèn)題。
當(dāng)時(shí)她想實(shí)現(xiàn)對(duì)一個(gè)電子設(shè)備的遠(yuǎn)程控制,因?yàn)樘M禳c(diǎn)做完,就急忙選了一種工具開(kāi)始編程。但誰(shuí)知道花了整整一個(gè)月,程序都還做不出來(lái)。最后發(fā)現(xiàn),原來(lái)是她選擇的工具根本不適合這個(gè)電子設(shè)備。
當(dāng)她最終意識(shí)到自己已經(jīng)走進(jìn)了一個(gè)死胡同時(shí),她才停下手中的工作,開(kāi)始思考最基本的問(wèn)題:要連接電子設(shè)備,有多少種可能的工具可以選擇?它們的基本原理是什么?哪一種最方便?
Sharen 用了一天找到了合適的新工具,又用一天將這種叫做 Arduino 的工具連接到了電子設(shè)備上,完成了工作。本來(lái)一個(gè)月都沒(méi)做好的事情,換了一種思路,竟然兩天就解決了。這就是思考大局的重要意義。
其實(shí),樹(shù)狀學(xué)習(xí)說(shuō)來(lái)簡(jiǎn)單,真正做的時(shí)候特別需要毅力,這是因?yàn)槲覀儠?huì)有想要馬上解決眼前問(wèn)題的沖動(dòng)。
我們會(huì)以為,只要快速選擇一個(gè)具體方法,我們就能馬上解決眼前的問(wèn)題,快速推進(jìn)研究。但其實(shí),因?yàn)闆](méi)有了解領(lǐng)域的關(guān)鍵問(wèn)題,這個(gè)方法極有可能是一個(gè)不合適的選擇,就會(huì)出現(xiàn) Sharen 那樣花費(fèi)更多時(shí)間的情況。
因此,樹(shù)狀學(xué)習(xí)的關(guān)鍵就是在開(kāi)始時(shí),抵制住學(xué)習(xí)某一種具體工具的沖動(dòng),而去認(rèn)真地研究基本問(wèn)題。
愛(ài)因斯坦有一次說(shuō)道:“如果給我 1 小時(shí)解答一道決定我生死的問(wèn)題,我會(huì)花 55 分鐘弄清楚這道題到底在問(wèn)什么。一旦清楚它到底在問(wèn)什么,剩下的 5 分鐘足夠回答這個(gè)問(wèn)題?!?/p>
快速學(xué)習(xí)也是這樣。擺在我們面前的是一道巨大的難題,但只要我們從書(shū)中、從別的研究者那里知道了它到底在問(wèn)什么,剩下的不過(guò)就是學(xué)會(huì)而已。這對(duì)于每個(gè)學(xué)生來(lái)說(shuō)都不會(huì)是難事。
本月底,我也將回國(guó)開(kāi)設(shè)為期三天的科學(xué)集訓(xùn)營(yíng),這三天,我將帶領(lǐng)大家快速在這一期課程中,站在時(shí)代的高度上,借助 GEB 的哲學(xué)思辨,一起探討人工智能的強(qiáng)大力量。同時(shí),我們也將深入到具體的數(shù)學(xué)公式中,不但從原理上,也從實(shí)踐上掌握人工智能這個(gè)強(qiáng)大工具。
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