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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