趁年轻去做更难 的事情

☉阳志平

为什么要趁年轻去做更难的事情？

知识的最佳抽象结构是树形结构，人类对知识之树的常见搜索方式有两种：深度优先搜索和广度优先搜索。其中，广度优先搜索要求你尝试批量处理；深度优先搜索则需要你深入挖掘——深度学习常与人类大脑工作方式背道而驰，超出了人们的学习舒适区，表现在外，就是：难、难、难。

深度学习，难在需要你发现深层次的因果联系。马奇（JamesG.March）将人类从经验中获取智慧的模式分为两种：

低智学习：在不求理解因果结构的情况下，直接复制与成功相连的行为；

高智学习：努力理解因果结构并用它指导以后的行动。

先看低智学习的案例：一位大叔看到路边大妈烧饼卖得不错，于是跟风卖烧饼。大妈卖烧饼多放一个鸡蛋，导致大家都爱买，他跟着也多放一个鸡蛋。可惜大叔没看到大妈还有个漂亮女儿站在摊位前。这类行为，被马奇称为低智学习。

再看高智学习的案例：芒格（CharlieMunger）通过综合对历史人物、投资公司的失败案例分析，以及各类心理学与数学知识，总结出人类误判心理大全与投资清单，试图理解因果结构，分析人是怎么失败的，用它指导今后的投资行为。这被马奇称为高智学习。

深度学习，难在需要你将知识内化为本能。为什么你是新手而不是专家？作为新手，你与专家最大的区别在于他们掌握了大量内隐知识。

什么是内隐知识？很多人小时候都学过骑自行车，一旦熟练掌握这项技能，你就可以在骑车时一心两用，这就意味着骑自行车的技能已经变成你的一种内隐技能，不需要再调用你的大脑为它进行额外的付出。专家的效率比一般人高很多，就是因为他掌握了该领域大量的内隐知识，很多技能已经自动化了。

跟内隐知识相对应的是外显知识。拿编程举例，如果你是第一次接触编程，你会了解到一种语言包含哪些知识点，该如何背诵、拆解、调用这些知识点。这就是外显知识。

专家不仅仅掌握了上述知识点，还拥有一整套行为规范。比如，专家级工程师明白怎么更好地与人沟通，怎样更好地表达自己的需求，怎么去输出产品，这些都是内隐知识，是通过不断学习而习得的自动化反应与条件化反应，这些自动化的模式更容易进入大脑的自主心智的部分，不再挤占“算法心智”当中狭小的“工作记忆”。

深度学习能让你掌握内隐知识，培养更多自动化模式，从而让大脑认知负荷更小。然而，深度学习有相当大的难度。借助主题学习，你可以快速掌握任意一个学科的要义。但此时你拥有的知识往往是“低智学习的知识”“外显的知识”，或者众人皆知的知识，它们难以构成你的核心竞争力。步入学习深水区，你将遭遇很多平台期，别无他法，需要硬扛着过去，如此循环往复，慢慢地，你的学习能力才会提升。

在这样的路上，你常常是孤独且不自信的。你不清楚自己是做对了还是做错了。看畅销书，容易；坚持看学术专著，难。刷朋友圈，容易；坚持输出，难。选择人人都走的路，容易；与众不同，难。

但是，众人选择的路，开始轻松，后面难。为什么在年轻时要绕开那些表面名利双收的差事，专选较难的事情做？因为前者需要加上那么多名和利，才能与选择你喜欢的事情打成平手。

乔布斯说，你们的时间有限，所以不要浪费时间活在别人的生活里。很多人听演讲时很激动，却不能按他说的去做。不是因为不懂，而是不知道自己过的是别人的生活。当世界变得越来越复杂，就越来越不太可能有跟你一样的人。寻求同理很难，寻求认同更难。你需要将自己从别人的期望中抽离出来；你需要返回自身，体悟道心，让好奇心、乐趣本身成为学习最好的奖赏。