大家都听说过一万小时定律，作家格拉德威尔在《异类》一书中指出人们眼中的天才之所以卓越非凡，并非天资超人一等，而是付出了持续不断的努力，也就是说只要你在一个领域里面投入了一万个小时，就可以成为该领域的专家。那么它到底是否可信呢？
正确与否可以引申为这样一个问题：一个人专业上的成功到底是不是靠着时间的积累和简单的重复就可以达成的，也许你该还记得自己读书时那个最刻苦的女同学，她学得很用心可就是不出成绩，你当时就感到很疑惑，按照作者的说法，她就应该取得好的成绩，可事实却偏偏与理论相违背，那么到底是哪里出了问题？
这不仅仅是一个个例，马云也说过，不要用战术上的勤奋来掩盖战略上的懒惰，学习是一个认知上的事情，要想取得好的成果，我们只有掌握正确的方法，有目的的练习以形成高效的心理表征，而不仅仅是在低层次上反复练习，这也是一万小时定律为人所诟病的地方，只是片面强调了重复的练习，没有在目的上予以强调和方向上予以引导。
对最近很火的大数据和机器学习比较熟悉的朋友可能会知道，人工智能AI就是你输入一个参数，机器可以通过模型分析给你反馈并输出一个结果，我们通过刻意练习所构建的就是这样一个内化了的模型也就是所谓的心理表征。
明白了两者的差异，那么我们要想取得专业上的成功，就需要将该专业上的知识纳入我们认知的版图，掌握正确的方法，也就是时刻能够清楚得知道自己是否在朝着目标前进而不是偏离了方向，再配上重复的练习和及时的反馈，将该专业的知识内化到我们的心中，形成了我们自主的思维，那个时候才算真正成为该领域的专家。
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