如何建立自己的知識體系?這是我聽過最好的答案


如何建立自己的知識體系?這是我聽過最好的答案



為什麼喜歡學習知識的人,都渴望建立一個知識體系呢?

從某種意義上來說,我們做很多事,其實是不需要體系的。

比如我們不必把所有食物嘗一遍,才決定吃什麼東西;去一個新的城市,也不必把整個城市規劃理解清楚才上街。

但是為什麼,喜歡看書的人,就都渴望建立知識體系呢?

這個問題我整整想了兩天,總結出來是這四個字——「複雜定位」

在生活中,絕大多數的問題,是可以通過「簡單定位」來決定的。

比如你路過一個路邊水果攤賣櫻桃,買or不買,那嘗一個就知道了。“好吃”→“買”,“不好吃”→“不買”,這就是簡單定位。看到哪家餐館順眼,就走進去吃東西,這也是簡單定位。

生活中的事,為什麼多數都是「簡單定位」?

其實是因為你身後的社會秩序幫你解決了大部分“不確定性”。你不用擔心餐館會突然遭受恐怖襲擊,也不會擔心賣櫻桃的小販會騙你。

但如果我們去探索陌生領域。比如你如何創業?如何去開始寫作?如何規劃自己升職?如何去尋找人生意義?

這些問題充滿了各種“不確定性”,其中任何一個因素都需要你自己解決。

比如創業,你需要關心產品定位、如何營銷、團隊管理、市場競爭等等因素吧,甚至你會擔心員工哪天心情不好,導致工作滯後。所有這些因素組合起來才能決定你的創業路徑。這就是「複雜定位」,這時你就需要一個體系。

喜歡讀書的人,始終都是那些想去解決更大問題的人。如果把知識體系比作地圖,普通人在城市穿梭不需要地圖的。而少數人就像是在叢林探險,那肯定就需要一張詳細的求生地圖。

那麼,我們該如何建立知識體系呢?核心有三個,缺一不可。

1

廣泛收集「啟發性知識」


知識體系的建立路徑,應該是一條“微笑曲線”。如圖,剛開始從廣度去攝入知識,中途從某一個縱深去建立框架,最後又根據框架填充和豐富整棵知識樹。


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為什麼第一步需要從廣度去攝入知識呢?原因有兩個:

一是因為知識體系是一張網,沒有足夠的知識點,是很難形成網狀的。

二是知識點需要不斷驗證,必須通過大量輸入。相互之間才有連接和驗證。

比如你想搞清楚什麼是情商,只看戈爾曼的理論可能不夠,你可以從更豐富的心理學,認知神經學去了解。

在第一步中,你主要的任務就是收集「啟發性知識」,就是你看到一個知識,有一種“原來是這樣啊”的感覺。

比如“人為什麼會有情緒呢”,《羅輯思維》有一期就解釋了:

其實情緒是人腦系統的“快捷方式”。比如我們愛吃甜食,吃到甜食會愉悅,那是因為甜食的熱量高,能幫我們補充能量。再比如恐懼,看到老虎,轉身就跑,是為了躲避危險。原始叢林中如此複雜,我們必須要產生許多人腦“快捷方式”來幫我們迅速作出反應。


再比如你去理解“故事”的重要性,你就可以看看猶太人是怎麼說:

“真理”來到村裡,一絲不掛,所有人都很害怕它,不敢直視。後來,智慧老人把“真理”請回家裡,給它披上衣服。這個時候,真理就化名“故事”。“故事”走到村裡,所有人都很喜歡它。


你在收集一個個「啟發性知識」時,你會非常享受其中。

一般來說,一個「啟發性知識」是由兩部分構成,即「理論」+「案例」。有些知識的理論部分更有啟發,比如“情緒是人腦的快捷方式”。而有些知識的案例部分更好,比如上面提到的猶太人講“真理”和“故事”的差別。


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蒐集「啟發性知識」最重要的,是今後可以搜索和隨意調用出來。尤其當你有幾千上萬條信息時,你得思考用一種什麼樣的方法。

比如我的辦法只有兩步,就足以保證我可以想起其中任何一條信息:

1、一句話理論陳述。比如剛剛說到的“情緒是人腦的快捷方式”。這讓我知道這是在講什麼的。

2、貼上標籤。上面的標籤肯定就是“情緒”,以後我在寫所有關於“情緒”相關的話題時,一搜索就可以看到它了。

實際上,當啟發性知識越來越多時,你的大腦都不自主去把各種知識聯繫起來,這就是我們的第二步了。



2

深度建立一個「知識框架」


第二個步驟是“微笑曲線”的最下端,就是當你知識有一定積累後,你就需要在某一個領域,深度建立一個框架。

比如我一直對哲學、心理學等認知類學科很感興趣,之前也蒐集了很多諸如“依戀機制”、“潛意識”、“斯多葛學派”、“人格理論”等知識點。現在我就需要努把力,大致建立一個個心理學的框架起來。

還是強調,先有知識點,後建立框架。這個過程就像你聽一首歌,反反覆覆對句子都很熟悉了,有一天想全部把歌詞記下來就很容易。

「知識框架」聽起來很高大上,但其實需要你用到最簡原則。即“奧坎姆剃刀原則”——如果你在同一個問題上遇到多個不同版本的解釋,選擇最簡單實用的那一個。

比如你每天在地鐵站,或電梯間裡看到各式各樣的海報,覺得複雜吧。曾經一個讀者向我透露想去做平面設計師,但是看很多理論解釋都覺得太複雜。

然而無印良品首席設計師原研哉曾經提出一個概念,就可以讓你一下就看懂平面設計。

原研哉說,“無論多麼複雜的平面廣告設計,都靠三層建立:背景層,圖形層,信息層。好的設計作品,一定在三層中有其所長。”

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例如,原研哉親自設計的2005日本世博會的海報,背景層使用了淺灰色,圖形層創作了兔子,森林與形狀的組合圖形,信息層創作了一個接近金色的文字組合。這三層以下、中、上的順序排列起來,形成了一幅大作。

你接下來用“背景層,圖形層,信息層”的概念去看你身邊的海報,就會發現自己對平面設計一下就入門了。

所以你會發現,在「知識框架」建立的時候,是需要建立在大量知識儲備和理解基礎上的。

這一步的核心原則是對大量知識點不斷組合和拆分,你可以想象這是一個玩樂高積木的過程。你可以參考別人的結構圖,但儘量需要你親自拼接一遍。

關於自我介紹,我把“角色”、“經歷”和“價值觀”拼接成一個自我介紹的框架。

憑藉的結構可以是簡單並列,也可以按一定邏輯,其中的關係按具體知識點的不同來建立。

3

形成「知識體系」


到這裡你應該明白了:

第一個步驟收集「啟發性知識」,其實是你在收集各式各樣的樂高積木塊;

第二個步驟建立「知識框架」,則是用積木塊搭建一個一個小的結構,比如小房子、一座橋等。

第三個步驟形成「知識體系」,則是在各種結構和知識點的基礎上,形成一個巨大的樂高城市。


如何建立自己的知識體系?這是我聽過最好的答案



第三個步驟又回到廣度了,在這個過程中,知識體系才算真正形成。但樂高城市的擴張最好基於之前建立的「知識框架」。這個過程也很像一棵樹,在樹幹基礎上開枝散葉。所以很多人,比如埃隆·馬斯克把自己的知識體系稱為「知識樹」。

一個“樂高城市”或一棵“知識樹”該形成什麼樣子,這是隨機演化出來的,每個人都不一樣。

但這個過程有一個非常重要的原則,就是一定要結合自己的工作和生活,形成「輸出」。

我見過很多講學習效率的文章,都會把美國學者埃德加.戴爾(Edgar Dale)提出的學習金字塔(Cone of Learning)理論搬出來。也就是「輸出」是最好的學習效率,學習知識,如果能夠輸出,大致可以對原知識掌握90%以上。


如何建立自己的知識體系?這是我聽過最好的答案



但卻從來沒有人說到,到底為什麼,一定要「輸出」?

原因來自這五個字,「重新結構化」。

舉個例子,假設你是一個女生,最近新交了一個男朋友,然後你們發展非常迅速,男朋友讓你搬到他家裡去住。

因為他家是一套別墅,家裡有20多個房間,其中至少有上萬件物品。而他很想你成為女主人,他工作太忙,你可以幫他打理這個家。剛開始你是陌生的,你如何熟悉一切呢?

沒人蠢到一件一件物品去進行記憶,而是你應該住進去,不斷收納和對物品重新排序。只有經過自己建立的結構,才能很快記住。

所謂知識,無非就是對文字排序。大家寫過論文都知道,知識點都是別人的,論文的價值就在於你如何對這些知識進行排序。

這就像樂高的積木塊原本價值不大,花錢就可以買到(很多知識還不用花錢)。但如果你組合成一個獨一無二的樂高城市,這個價值就很大。樂高公司說不定會出上萬美元給你買下來。

再比如iPhone4開創了一個時代,但它所使用的IPS硬屏顯示技術,觸摸屏交互,App的生態系統,極簡設計美學等等知識原本在各自領域都默默無聞,但相互組合成了iPhone,就有巨大價值。


如何建立自己的知識體系?這是我聽過最好的答案



「輸出」就是一個「重新結構化」的過程,比如寫作就是重新組合知識材料,創業就是重新組合你的想法、資源配置以及各種能力。

很多人以為學習就是為了記住更多知識,但這是對學習最大的誤解。所以多數學習效率之低,卻找不到原因。

唯一正確的方式,是根據自己的情況,深挖和重構知識之間的聯繫。比如我十分想弄清楚“人”這個基本概念,這就會涉及大量廣泛的知識信息。構建這個體系的過程,是極其讓人興奮的。


4

結語


怎麼樣,建立知識體系很簡單吧。

最有效的方法從來都是簡單的。把事情搞得很複雜,要麼就是為了顯得自己很厲害,要麼就是沒有把問題想通透。

記住有且只有三步:

1、收集樂高積木塊,也就是廣泛收集「啟發性知識」。這個過程,我們可以建立社群,大家用指數級速度來成長。

2、搭建小結構,即深度建立一個「知識框架」。這個過程,我可以給大家作很多引導,一起來建立。

3、形成樂高城市,這裡的核心是要「輸出」。最直接的就是寫作,當然每個人都可以建自己的體系,這是個偉大的過程。

《超體》這部電影中曾經說了一個概念,人類的大腦大致只開發了5%-10%,女主角露西因為嗑藥而開發到了100%,就成為無敵的存在。


如何建立自己的知識體系?這是我聽過最好的答案



這個概念我們從小就聽說,從大腦神經學上的角度來看,這是一個偽概念,因為人腦在思考很多事件時,大腦就被監測都處於100%活動狀態。

但從知識連接的角度來說,“人腦只開發了5%,還有巨大潛力”這個概念是真實存在的。

實際上,我們現在對大腦中所學知識的連接效率很可能還不到0.1%,想想如果這個效率提升到20%,甚至50%,那將是一個多麼可怕的局面。


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