达尼埃尔·佩纳克在《宛如一部小说》里说到，阅读对人类来说，代替不了其他东西，但任何东西也替代不了阅读
。它无法为人的命运提供明确的解释，但能为他在他和生活之间织起一张密网。我读书遵循三点原则，根据其英文首字母，我总结为FAR：就是Fun（有趣）, Accessible（不装B）, 和 Rigorous（严谨）。
01
Fun原则
在所有的名诗中，我曾经深信不疑，而现在痛恨不已的，是这一句“书山有路勤为径，学海无涯苦作舟”。
它仿佛告诉我们，学习就要勤奋和辛苦，好像只要勤奋了，我们就可以学会似的，辛苦了就可以学好。这句名诗出自韩愈的《劝学篇》，我认为这完全是在扼杀学习者的兴趣和主动性，宛若“劝退学篇”。
在我看来，勤奋和辛苦之于学问，既不是充分条件，也不是必要条件。说它们不是充分条件的原因，是即便你很勤奋和辛苦，也许方向根本是错的，努力半天也是白费。
所以“勤能补拙”这句话明显也是错的。实际上当你方向错误时，你越勤奋，离你的目标就越远。
机器不知疲倦，比人勤奋，而GartnerGroup的分析师Milind Govekar曾经说 “If we automate a mess, we’ll get a bigger mess（如果我们对垃圾做自动化，我们得到的是更大的一堆垃圾）”。
当然勤奋和辛苦也不是学问的必要条件，因为有不少例子表明，某些大神可以毫不费力的用巧劲站到学术的最高点。
举个例子：华盛顿大学的David Baker和同事研究的是复杂地把氨基酸拼装成蛋白质的问题，如果他们用愚公精神用勤和苦去做，可能在有生之年都完成不了。
2008年，研究团队灵机一动，把这个拼装的工作变成了一个在线游戏，于是接近6万人贡献了无数的时间和精力去玩这个游戏，在玩的过程中用一年的时间解决了困扰科学界40年的难题。
2010年，Baker和同事在期刊Nature发表了一篇文章，题目叫“Predicting Protein Structures with a Multiplayer Online Game”。 他们调查了一些玩家的动机，结果见下面的图表：
你会发现超过一半的人玩这个游戏，不是源自为了给科学做贡献(Purpose)，而是为了累计分数(Achievement)，和社区朋友互动（Social），以及享受蛋白质3D图片的美感（Immersion）。
看到这里，我只想说，这接近1/3的能看出美感的人，口味够重的。而研究团队通过设计游戏这种巧劲，迅速得到了需要的研究结果。
可见，这个团队既不勤（把自己的工作改头换面，交给不明真相的群众去做），也不苦（不在lab里做实验，而赶时髦去设计网络游戏），竟然也能在顶级期刊里发表文章。
正所谓“不会煽动不明真相群众的网络游戏开发者，不是好的大学教授”。韩愈最大的错误是把勤和苦当成了做学问的“因”，认为只有这样才能成功，非常本末倒置。
做学问之所以能成功，一定是勤而不苦的，这件事最源头的“因”来自于兴趣，就是我说的Fun原则。当我们感兴趣时，我们才会愿意花时间去勤。所以说，不解决“fun”的问题，根本谈不到做学问的勤。
我每天晚上都会读学术相关的书和期刊。在别人眼中我很勤奋，我自己却认为这是一种享受。我当然也会像别人那样玩游戏，看美剧、日剧，或爱情、动作片等。
但是当读书能带来更大的乐趣时，谁还在意自己是在工作，还是在娱乐呢？所以每次看到主流媒体宣传某某老教授皓首穷经、苦不堪言地做出了什么研究成果时，我都会忍不住笑出声来。
这一定是老教授密不告人的长寿秘诀，他生怕别人都开始喜欢研究，而抢了他的饭碗。Oscar Wilde（王尔德）这个毒舌诗人曾说过：“Hard work is simply the refuge of people who have nothingto do.” 努力不过是无所事事者的避难所。
我很认同这种说法，做学问需要的，是乐此不疲，而不是苦中作乐。
02
Accessible原则
Accessible原则，包含两层含义。第一层指的是Stephen Hawking （霍金）说的，不要放很多数学公式在书里，他说每一个公式会赶走一半的读者。
实际上，我非常不同意这个说法，假设霍金的一本书本来应该有30个公式，那么我们可以估算，他能有多少读者。
假设把这30个公式都放在书里，只有霍金一个人愿意看，那么一个公式都没有的书，应该有：2^30=1,073,741,824个读者！超过10亿人？貌似这数字很夸张的！
第二层含义指的是写作手法。我刚到美国上学时有一个重大发现：同样是讲线性代数或概率论的书，英文书比中文书好懂！
后来我开始做研究，发现英文文章比以前看的中文文章更容易被读懂！我一度不无自恋地怀疑是不是自己的英文阅读能力，超过了中文的理解能力，后来失望地发现，不是！
而真正的原因，是英文学术类的文章虽然也有所谓的学术写作风格（academic writing style），但不像中文学术文章那样“八股”。
英文文章在很多时候能体现出作者不拘一格的智慧，例如，那发表在Nature的论文里，最后的作者竟然是Foldit Players（就是玩线上游戏的玩家），有近6万人，于是，那篇论文可能是历史上合作者最多的一篇了。
与学术期刊上的文章不同，书毕竟是给普通人看的，所以我会找有事说事的书，而不会去看学术上的八股文。
03
Rigorous原则
学术文章最重要的是Rigor，这个词的中文翻译成“严谨”其实不算完全准确。一个研究姑且不问是否有用，是否重要，是否有趣，在问这些问题之前，一定要看研究方法是否正确。
Rigorous原则是说用了正确的方法来研究一个问题。
举个例子：假如我们要研究公司怎么样做才能成功，我们不能跑到成功的公司去问“你们做了什么”。为什么呢？
原因很简单：
- 别的公司可能做了同样的事，结果失败了；
- 这些成功的公司，在不同的时间里，做同样的事也可能因此而失败。
这种方法的错误，在统计学里被称作sampling on the dependent variable，就是用我们感兴趣的变量（公司成功）来决定样本里包括谁。
这样的研究出发点是错的，所以说，结论无论是什么，它都不具有指导意义。
此例子看上去十分简单，但很多人其实并不能真正理解其错误。很多管理类畅销书都存在这个巨大的缺陷。Jim Collins （吉姆 柯林斯）写了一本叫Good to Great 《从优秀到卓越》的书，这本书出版后卖了可能有上千万册。
在美国出版界，一本书刚出来时，它的封面是硬壳的，叫hardcover，能卖得贵一些。过一段时间后，销量下降了就用软一些的封面，叫paperback，书本价格也随之下降。
Collins这本书在出版后的第七年，仍然在卖硬壳的，足见其惊人的销量。可是他这本书用的就是上面说的方法，他选了11家十分卓越的公司，总结了5条这些公司使用的策略，告诉我们只要这么做就能化腐朽为神奇，把平庸的公司变成伟大的公司。
用Collins衡量卓越公司的标准，在书出版后没多久，在这11家公司里，只有1家还能称得上是卓越。
后来发生了两件非常有趣的事：第一，这11家公司里有几家倒闭了，如果你在书出版时投资了这11家公司，那么几年以后你将损失80%的投资；第二，Collins竟然继续用同样的“研究”方法观察后来表现变差的公司，又总结出来了几条如何从卓越走向平庸的规则，然后又写了本书。
这样的书其实有很多，一本1980年出版的叫“In Search of Excellence”的书，犯的是同样的问题，里面提到的公司，后来都非常不给力，着实让作者很难堪。
2002年Gary Hamel写了一本盛赞Enron的书“Leading the Revolution”，而那年正是Enron出丑闻关门大吉的一年。
04
怎么来区分哪些书Rigorous，而哪些不是呢？
物理学家，诺贝尔奖获得者Richard Feynman（理查德 费曼）曾经描述过这种Cargo Cult Science：南太平洋小岛上有一群土著，它们在战争时看到有飞机来运送好多好东西，于是他们就有样学样起来，也建了条跑道，在跑道两旁点了火吧做指引，然后在跑道尽头建了个小亭子，里面坐一个人，耳朵上放了两个椰子壳冒充耳机，上面用竹子做成天线的样子，于是万事具备，就等飞机来降落送东西了。
如果把真正运货的军队看作成功者，那么这些作为模仿者的土著学的一切，都是到位的，然而我们知道永远不会有飞机来给他们送货。
同理，那些想用5条简单策略模仿11家成功公司的管理者，请自己戴上椰子壳，坐等被拯救吧。2007年瑞士洛桑国际管理学院（IMD）的Phil Rosenzweig教授，出了一本书叫“Halo Effect”，中文版翻译成《光环效应》。
他总结了9条这种书常犯的错误，专门批评这些管理类畅销书不知所云的逻辑。但明显的，是大部分读者不明真相。
这本严谨的书，远远不如Collins那本伪科学的书卖得好，以美国亚马逊书店kindle下载数量来说，Collins那本书排名3000多，而Rosenzweig那本书排在15万名之外，二者的销量简直可以说是天壤之别。
那么，我们怎么来区分哪些书Rigorous，而哪些不是呢？
我会先看书名，如果书名里面有“财富”，“成功”，“卓越”，“伟大”，“光辉”，“秘诀”，“炼金术”，“哈佛”，“麻省”，“斯坦福”等等，可直接屏蔽。
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