<p class="ql-block" style="text-align: justify;"><span style="color: rgb(24, 24, 24);">當(dāng)今時(shí)代，學(xué)習(xí)的方式正在發(fā)生巨大的變革。我們正在經(jīng)歷從“考試式學(xué)習(xí)”向“破案式學(xué)習(xí)”的過渡。</span></p> <p class="ql-block" style="text-align: justify;"><span style="color: rgb(24, 24, 24);">過去的學(xué)習(xí)，知識(shí)的門類是固定的，問題也是清晰的。不管是一個(gè)數(shù)學(xué)方程的解法，還是相對論到底在講什么，所有問題都很明確，而且這些知識(shí)都已經(jīng)被體系化，以文字的方式確切地寫在經(jīng)典著作里，你只要去學(xué)就可以了。</span></p> <p class="ql-block" style="text-align: justify;"><span style="color: rgb(24, 24, 24);">因此，你的求知方式應(yīng)該是勤奮、專精、系統(tǒng)化地學(xué)習(xí)，而學(xué)習(xí)效果由各種各樣的考試來衡量。這種學(xué)習(xí)模式被稱為“考試式學(xué)習(xí)”。</span></p> <p class="ql-block" style="text-align: justify;"><span style="color: rgb(24, 24, 24);">英國哲學(xué)家以賽亞·柏林有個(gè)著名的“刺猬與狐貍論”：刺猬之道，一以貫之（一元主義）；狐貍狡詐，卻性喜多方（多元主義）。傳統(tǒng)社會(huì)顯然更需要刺猬式的專家，一生只要做好一件事就夠了。好比你是一名數(shù)碼工程師，業(yè)余愛好是下圍棋?？蓢逑碌迷俸茫瑢δ愕穆殘龈偁幜τ惺裁磶椭?？搞不好，還落得個(gè)玩物喪志的罵名。</span></p> <p class="ql-block" style="text-align: justify;"><span style="color: rgb(24, 24, 24);">但是今天，傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)模式正在遭遇巨大的挑戰(zhàn)。原因很簡單：人類的知識(shí)總量已經(jīng)太大了，大到任何一個(gè)人，用任何一種方式都無法消化，哪怕只是一個(gè)門類的知識(shí)；第二，知識(shí)的確定性正在喪失，知識(shí)本身在頻繁更新，今天還是共識(shí)，明天可能就不是了。越來越多的知識(shí)，處于學(xué)科之間的模糊地帶。問題越來越多，但是確切的答案越來越少。因此，“考試式學(xué)習(xí)”就難以為繼。</span></p> <p class="ql-block" style="text-align: justify;"><span style="color: rgb(24, 24, 24);">那怎么辦？美國作家威廉·龐德斯通在《知識(shí)大遷移》這本書里，提出了一個(gè)辦法：你要當(dāng)一只知道很多事的狐貍，而且一知半解就好。除了專長，你要盡可能多地、碎片化地掌握一些知識(shí)的皮毛，不用系統(tǒng)，不用深入。這也許是未來最好的學(xué)習(xí)方法。</span></p> <p class="ql-block" style="text-align: justify;"><span style="color: rgb(24, 24, 24);">龐德斯通洞察到了一個(gè)關(guān)鍵性的變化：知識(shí)和學(xué)習(xí)者之間的關(guān)系變了。過去的知識(shí)是固化的，學(xué)習(xí)者跟知識(shí)的關(guān)系，像人和財(cái)富的關(guān)系，是占有關(guān)系，占有得越多越富有。但是現(xiàn)在，知識(shí)多到你根本占有不過來。</span></p> <p class="ql-block" style="text-align: justify;"><span style="color: rgb(24, 24, 24);">打個(gè)比方，過去水很少，而自己這個(gè)容器很大，往自己這個(gè)容器里裝水，當(dāng)然是裝得越多越好。而現(xiàn)在，水已經(jīng)多得像大海，你就別想往自己身體里裝水了，學(xué)會(huì)在水里面游泳就好。</span></p> <p class="ql-block" style="text-align: justify;"><span style="color: rgb(24, 24, 24);">知識(shí)不是用來占有的，占有一知半解的、不確切的知識(shí)干嗎？不管什么知識(shí)，都成了你踏入未知世界的踏板。一個(gè)片段的知識(shí)，會(huì)成為你求知路上的援兵，是不知道什么時(shí)候會(huì)起作用的接應(yīng)。它雖不是答案，卻是幫你找到答案的線索。</span></p> <p class="ql-block" style="text-align: justify;"><span style="color: rgb(24, 24, 24);">還記得那個(gè)愛下圍棋的數(shù)碼工程師嗎？過去，下圍棋只是他的業(yè)余愛好，但是現(xiàn)在，正因?yàn)樗麑蛇叾级稽c(diǎn)，所以，擊敗人類棋手的人工智能阿爾法狗可能就是他研發(fā)的。</span></p> <p class="ql-block" style="text-align: justify;"><span style="color: rgb(24, 24, 24);">在這個(gè)時(shí)代，有知識(shí)的“盲點(diǎn)”不可怕，可怕的是有知識(shí)的“盲維”。那些一鱗半爪的知識(shí)，孤立地看可能沒有用。但正因?yàn)樗鼈兎稚?、碎片化、不成系統(tǒng)，所以在知識(shí)的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)里，它們極有可能在機(jī)緣巧合下，填補(bǔ)一個(gè)你認(rèn)知世界的空白維度，讓你的一個(gè)認(rèn)知盲維突然透進(jìn)一絲亮光。</span></p> <p class="ql-block" style="text-align: justify;"><span style="color: rgb(24, 24, 24);">一個(gè)著名的例子，是福爾摩斯第一次見到華生時(shí)，他馬上判斷出華生是一名剛從阿富汗回國的軍醫(yī)。為什么呢？因?yàn)槿A生有醫(yī)務(wù)工作者的風(fēng)度，且還有軍人氣概。左臂動(dòng)作僵硬，說明他剛剛受過傷。那么當(dāng)時(shí)什么地方剛剛打完仗，并有可能讓一名軍醫(yī)受傷呢？阿富汗。所以，結(jié)論就出來了。</span></p> <p class="ql-block" style="text-align: justify;"><span style="color: rgb(24, 24, 24);">你看，福爾摩斯只需要一個(gè)片段的知識(shí)——阿富汗剛打完仗，就足以讓他完成一整套推理。他并不需要深入細(xì)致地了解這場戰(zhàn)爭。</span></p> <p class="ql-block" style="text-align: justify;"><span style="color: rgb(24, 24, 24);">這就是“破案式學(xué)習(xí)”。過去的學(xué)習(xí)，是面對已知的學(xué)習(xí)；現(xiàn)在的學(xué)習(xí)，是面對未知的學(xué)習(xí)。人人都是福爾摩斯。比如，你想創(chuàng)業(yè)，你想知道自己的創(chuàng)業(yè)計(jì)劃靠不靠譜，上哪兒去找答案？你每次遇到的都是不同的案情。在未知的海洋里，任何一根小樹枝都是救命稻草，你有一些微茫的小線索，哪怕不精確，也沒關(guān)系，利用互聯(lián)網(wǎng)工具，利用線索和線索之間的交叉關(guān)系，并不難找到答案。</span></p> <p class="ql-block" style="text-align: justify;"><span style="color: rgb(24, 24, 24);">《知識(shí)大遷移》里有一個(gè)關(guān)于收入的調(diào)查結(jié)論很有意思：在專業(yè)能力相當(dāng)?shù)那闆r下，誰知道的亂七八糟的雜事越多，誰的收入就越高。像地理知識(shí)、歷史常識(shí)、冷門的體育術(shù)語，知道的人比不知道的人年收入要高出幾萬美元。</span></p> <p class="ql-block" style="text-align: justify;"><span style="color: rgb(24, 24, 24);">憑什么？這就是因?yàn)槿思沂掷锿ㄍ吧I(lǐng)域的鑰匙更多嘛。</span></p> <p class="ql-block" style="text-align: right;"><span style="color: rgb(24, 24, 24);">（本文摘自《讀者》2024年第3期）</span></p>