大家都聽說過一萬小時定律，作家格拉德威爾在《異類》一書中指出人們眼中的天才之所以卓越非凡，並非天資超人一等，而是付出了持續不斷的努力，也就是說只要你在一個領域裡面投入了一萬個小時，就可以成為該領域的專家。那麼它到底是否可信呢？
正確與否可以引申為這樣一個問題：一個人專業上的成功到底是不是靠著時間的積累和簡單的重複就可以達成的，也許你該還記得自己讀書時那個最刻苦的女同學，她學得很用心可就是不出成績，你當時就感到很疑惑，按照作者的說法，她就應該取得好的成績，可事實卻偏偏與理論相違背，那麼到底是哪裡出了問題？
這不僅僅是一個個例，馬雲也說過，不要用戰術上的勤奮來掩蓋戰略上的懶惰，學習是一個認知上的事情，要想取得好的成果，我們只有掌握正確的方法，有目的的練習以形成高效的心理表徵，而不僅僅是在低層次上反覆練習，這也是一萬小時定律為人所詬病的地方，只是片面強調了重複的練習，沒有在目的上予以強調和方向上予以引導。
對最近很火的大數據和機器學習比較熟悉的朋友可能會知道，人工智能AI就是你輸入一個參數，機器可以通過模型分析給你反饋並輸出一個結果，我們通過刻意練習所構建的就是這樣一個內化了的模型也就是所謂的心理表徵。
明白了兩者的差異，那麼我們要想取得專業上的成功，就需要將該專業上的知識納入我們認知的版圖，掌握正確的方法，也就是時刻能夠清楚得知道自己是否在朝著目標前進而不是偏離了方向，再配上重複的練習和及時的反饋，將該專業的知識內化到我們的心中，形成了我們自主的思維，那個時候才算真正成為該領域的專家。
分享到:
閱讀更多 誰扔的餡餅 的文章
