當今這個社會，如何學習才是最有效的？
特別是一方面這是一個信息爆炸的社會，另一方面我們的大腦又極其有限，那麼在這樣的背景下，如何才能最有效的學習？
答案就是基於第一性原理的學習法則。
信息超載的社會
根據現代宇宙論，宇宙是由137億年前的一個能量奇點爆發為三種基本粒子而來的，然後由這些基本粒子1分2，2分4，4分16，16分256，這樣一直分化下去，一直分化了137億年，形成了我們當今的這個信息社會，一個信息量超載的社會，而且還在以指數級的速度在增長。
而我們的人類文明，是架構在對這個世界的認識的基礎上的，如果出現一個我們沒法識別的信息，我們的生存立即面臨危險。
面對如此龐大的信息，而每一個信息，我們又得加以識別，怎麼辦？
於是科學孕育而生，所謂科學，就是分科之學，也就是把這個龐大的信息分成一小塊一小塊，然後每個人分別處理一小塊，這就是我們分工社會的由來，其根本就是要應對這個龐大的信息量，而我們手裡的工具，只有有限的大腦。
02.有限的大腦
我們是在叢林中當猴子的時候進化我們的大腦的，這個進化過程，歷經200-300萬年，大腦的主體，基本是在這個時期形成的，因此，大腦的成長環境，是當時的叢林，而叢林的信息量，是極其低下的，因此，大腦最舒服的環境是大自然，大腦默認狀態是拒絕高信息量的。
佔體重2%的大腦，只要一運作起來，就要用掉人體20%的能量，在資源匱乏的時代，大腦默認機制被設定為省能模式，也就是“能不用腦就不用腦”。
甚至我們日常生活的所有反應，在歷經幾百萬年的基因突變與自然選擇，被打包壓縮成一個個自動反應的模塊，我們把他叫本能反應，這種條件式的反應就是一種最省能的模式
所以大腦的默認機制，我們叫思維經濟原則，也就是大腦在默認情況下，是要儘量避免運作的，因為他是有限的，極其耗能的。
也正因為如此，大腦會自動過濾很多不相關的事情，忘記很多不想記的事情等等。
這就是我們有限的大腦
03.最小作用量法則
信息量是一個龐大的量級，而且還在指數級增長，我們的大腦又是如此的有限，但是這個世界依然運行有條不紊，因為一切都在大自然的掌管下，大自然管理這一切的一個核心法則，就是最小作用量法則。
這是整個世界的構建法則，萬物均遵循這一法則。
光在空氣中走直線，因為兩點的距離最近，所以最省能。
光從空氣進入水中會發生折射【如上圖】，走由A到O，再從O到B這條路線，而不直接走AB線路。
為什麼？因為走AOB更快更省能，光在空氣中傳播速度比在水中快，所以光要在空氣中多走一會，在水中少走一會，結果加起來的時間就比AB快。
上圖中，有一人掉水裡了，施救者一定走路徑2，也就是先跑到C點，然後從C店跳進水裡，游過去，任何正常的人都會不自覺走這條路，在快的地方跑多一點，在慢的地方跑少一點，加起來路徑2的時間就會比路徑1快，這跟光折射的原理一模一樣。
表現看，我們似乎有得選擇，而實際上，我們沒有選擇，只有一條路徑，就是這條最小作用量的路徑，違背這條路徑 ，是要被淘汰的 ，自然選擇最底層的規則性，我們也可以說是這個最小作用量
人類社會無處不在貫徹這條法則，我們的分工社會，就是這條法則的一個結果，只有每個人專注在一個細小分支上，效率才是最高的，才是最省能的。
我們人體所有功能的構建，也是圍繞這一法則進行，如果某個能力耗能過多，是首先要被淘汰的，比如我們的視覺，只看到光波400-700納米的波長，而且把這幾百個頻段打包壓縮成7種主要的顏色的模塊，以便我們在最短時間以最省能的方式建立對外界的識別，而我們視覺所看到的波長，僅佔宇宙光波的十萬分之一不到。
我們的聽覺，只能聽見20-20000HZ的振頻的聲音，同時也把這些不同振頻的聲音，壓縮打包成不同的轟鳴作響的聲音。
我們可以一直例舉下去，無一例外，都不違背這個最小作用量法則。大自然是如此的智慧，因為這一切，都被同一個規律給支配著。
好，基礎鋪墊完畢。
圍繞這個法則，面對這個信息超載的社會，我們怎麼做，才能給孩子一個好的未來。
04.強大的大腦
人類大腦歷經幾百萬年的進化，完成底層基礎構建，近5000萬年左右，開始在這個基礎上，發展出我們的大腦新皮層，前額葉皮層，也就是我們也算法體系，人類開始有自我意識，開始能認識大自然，開始漸漸有了總結規律的能力，一旦我們把這個大腦的理性能力發揮出來，我們隨即站上食物鏈的頂端，開啟了人類文明，統治了這個地球，甚至還在試圖統治宇宙，這就是我們人類大腦的力量。
但是這個晚期發展出來的前額葉皮層，只有5000年的進化時間，而任何新物種的形成，需要上百萬年的時間，因此，這個邏輯運算的能力，缺乏大自然的先天打磨，因此它的調動，顯得難乎其難。
我們大腦默認情況下，首要調動的都是底層的潛意識，而不是上層的自主運算意識，即使我們有意識的把這個上層運算意識調動出來，他也顯得相當笨拙，因為這個上層運算的自主意識，是缺乏先天訓練的，他需要大量的後天訓練。
我們從小學中學大學，可以說，訓練的就是這上層運算意識，他需要後天近十幾年的訓練，而且這種訓練難度是極大的，這也是為什麼我們把大自然分得這麼細，然後每個人專攻一小塊，終其一生，能成為頂尖的人依舊寥寥無幾。
05.後天大腦訓練
我們的本能意識，也就是自動反應的模塊，在大自然中有200萬年以上的訓練，這種訓練，被打包壓縮成慣性模塊，快速自動反應，這種行為模式的自動化調動是最省能且高效的。
然而我們的前額葉皮層，也就是我們的算法體系，僅僅是近幾千年才進化出來，因此沒有足夠的時間來進行基因突變的進化與選擇，同時也正是因為他沒有事先把這個體系打包成模塊，才使得它有機會成為我們分工社會的一個核心基礎前提，但是這個算法體系，卻是需要一個人花十幾年的時間來訓練的。
訓練的基本原則，依舊是這個最小作用量，在這個最小作用量的規定下，大腦的算法體系進行分化，針對一個領域的信息進行專業化訓練，這種訓練有些類似於本能意識的模塊化，也就是把一個極為細分的特定領域通過長期的訓練，內置到大腦神經網絡裡面去，調動機制類似底層的本能意識，快速省能調動，其核心關鍵是把這個細分領域分到極細，然後在學習裡，進行編碼，編碼成模塊，然後內置到大腦裡面，我這裡的表述不一定準確，但大體是這個意思。
所以關鍵是編碼的過程，這個過程與基因突變和自然選擇對應，本能意識在長期的進化過程中，通過自然的選擇，符合原則的生存下來，不符合的被淘汰，通過這種形式進化出我們現在這個大千世界，這個過程是極為緩慢的。不同的是，人類生存形勢惡化得越來越快，我們已經沒有足夠的時間讓大自然去慢慢進化了大腦的算法體系了，於是所有大腦同時進化，分工進化，分別攻克不同細分領域，形成我們今天的分工合作體系。
而這個體系的基礎，就是我們大腦的前額葉皮層的算法體系
好，我們現在進入主題.
06.如何培養我們的孩子，才能適應未來的社會？
在可預見的未來，隨著人類生存形勢的進一步惡化，以及每分每秒都在指數級增長的信息量，我們的分工體系，將繼續細分下去，形成一個緻密的分工合作社會。今天展露頭角的人工智能，就是人類大腦算法體系的延伸，因此，要能較好的適應未來社會，或者說在未來保持較強的競爭力，那麼，就是基於大腦算法體系的打造。
基於這些特徵，以下簡單羅列一下建議
a.簡單有節奏的生活
信息爆炸的一個最主要的特徵就是現在這個社會，到處都是信息，走在大街上，各種各樣的信息狂轟亂炸，原本最寧靜的家，充斥著各種各樣現代化電子設備，複雜嘈雜的環境是不利於孩子大腦的成長的，孩子需要一個寧靜的環境，一個簡單的有節奏的生活。
當他在自由玩耍時，可以很專注的玩而不會隨時出現一些干擾，從而打斷他的專注，所以我們要為孩子做減法，孩子的成長，不需要太多現代化科技，這些東西，時刻分散孩子的注意力，特別是電視，手機等電子設置
b.童話故事與繪本：想象力
孩子需要想象力，需要夢幻，孩子早期的大腦邏輯運算能力還沒成熟，但此時的孩子卻是充滿各種各樣好奇心與想象力的，因此非常有必要給孩子講童話故事與繪本，給孩子講故事時，他會自己在大腦裡面構建對應的故事場景，同時會對一些好奇的情節加以思索，這表現為追問，這是一個主動用腦的過程。
我們有些家長，喜歡讓孩子看一些所謂的教育視頻，或者是看視頻學英語等，這些都是被動接受，不是一個主動用腦的過程，所以孩子視頻看多了，反而會顯得呆滯.
不要給孩子設限，孩子需要夢幻，需要天馬行空，需要想象力，人類需要想象力，我們當今的宇宙，沒有任何確定性的東西，不斷有新信息量出現，一切都在不斷被顛覆著，所以我們不要給孩子設限
c.發現孩子興趣
興趣是最好的老師，學習是一個十幾年的過程，如果沒有了興趣，那後面的東西就白談。
所謂的興趣，當然是孩子未來參與社會分工的那個細分領域，由於人類當今的信息量是恐怖的【只能用這個詞來描述】，因此就算是細分到最細，信息量依舊是龐大的，而我們的後天大腦算法體系的訓練，就是不同人針對這些不同特定領域，進化編碼訓練，形成自動化調動模塊。
舉個例子，對於一個數學家，這個世界對他來說，都是公式，你給他任何事情，他都立即能把他轉化成公式，他的大腦裡面都是事先編碼好的與世界事件應對的公式，這是用一生針對性訓練的成果，全人類，也僅有少數人能達到這種狀態。
不要過早給孩子定方向，孩子需要在生活裡面，去發現自己的真正特質所在，作為父母，可以仔細觀察，孩子在做什麼事情時，是最專注的，最陶醉的，是不斷重複的，我們只能發現及引導，而不能給孩子指定方向。
d.在慢中學習
學習不能急，急是學習第一大敵人，因為真正的學習，是大腦在編碼的過程，每個人都會有自己不同的編碼方式，有些人，可能把所有的數字都看成是圖像來存儲，有些人則不是，怎麼編，視個人不同特長而定，但一定需要一個編碼的過程，也就是信息如何存儲的問題，這個存儲過程如果是死背硬記，那通常是最無效的學習。
高效的學習通常關鍵在於編碼，把所有信息根據自己的喜好編製成模塊，存儲到對應的神經元中，這個編制的過程，也是神經網絡的不斷強化與訓練過程，因此這些過程都是快不得的，都是必須非常專注的。
比如，光在真空中傳播速度大概30萬公里每秒，這是一個知識點，如何有效記住這個知識點，以及這個30萬公里每秒是什麼概念，是什麼量級？
此時我們就需要把這個知識進行編碼。
我自己想到一個方法就是，人正常走路速度是1.4米每秒，一個訓練有素的業餘跑者跑步速度大概是3米每秒，一個頂尖馬拉松運動員的速度大概是6米每妙，時速100公里汽車的速度大概是30米每秒，300米每秒大概是頂尖戰鬥機的速度，7.9公里每秒是第一宇宙速度，30公里每秒是地球公轉的速度，而光速是30萬公里每秒。
這就是我自己的編碼過程，於是光速的量級再清楚不過了，同時，一系列的其他現象通過這一個編碼，也非常形象的展示出來，非常容易存儲在大腦中，同時調動也是模塊化瞬間調動。
這就是一個簡單的，不太嚴謹的例子，學習就是把大量信息進行這種有效編碼的過程，同時，人腦是非常有限的，我們不可能什麼都進行編碼，相反，要極為專注在一個細分的領域，去深度發掘，如此，才有可能成就一顆強大的大腦。
最後強掉一點，學習不是一個追求信息量的過程，人類目前面臨的信息量，可以撐爆任何超級計算機，更別說人腦。
用王東嶽老師的話說：學習不在於追求知識量，而在於思想深刻。
這就是基於第一性原理的學習方法，供大家參考
因此，面對信息爆炸，有限的大腦，基於第一性原理才能最有效學習。
