如何真正把你的知识体系建立起来?3000字就给你说清楚

文 | 程驿

为什么喜欢学习知识的人,都渴望建立一个知识体系呢?

从某种意义上来说,我们做很多事,其实是不需要体系的。

比如我们不必把所有食物尝一遍,才决定吃什么东西;去一个新的城市,也不必把整个城市规划理解清楚才上街。

但是为什么,喜欢看书的人,就都渴望建立知识体系呢?

这个问题我整整想了两天,总结出来是这四个字——「复杂定位」。

在生活中,绝大多数的问题,是可以通过「简单定位」来决定的。

比如你路过一个路边水果摊卖樱桃,买or不买,那尝一个就知道了。“好吃”→“买”,“不好吃”→“不买”,这就是简单定位。看到哪家餐馆顺眼,就走进去吃东西,这也是简单定位。

生活中的事,为什么多数都是「简单定位」?

其实是因为你身后的社会秩序帮你解决了大部分“不确定性”。你不用担心餐馆会突然遭受恐怖袭击,也不会担心卖樱桃的小贩会骗你。

但如果我们去探索陌生领域。比如你如何创业?如何去开始写作?如何规划自己升职?如何去寻找人生意义?

这些问题充满了各种“不确定性”,其中任何一个因素都需要你自己解决。

比如创业,你需要关心产品定位、如何营销、团队管理、市场竞争等等因素吧,甚至你会担心员工哪天心情不好,导致工作滞后。所有这些因素组合起来才能决定你的创业路径。这就是「复杂定位」,这时你就需要一个体系。

喜欢读书的人,始终都是那些想去解决更大问题的人。如果把知识体系比作地图,普通人在城市穿梭不需要地图的。而少数人就像是在丛林探险,那肯定就需要一张详细的求生地图。

那么,我们该如何建立知识体系呢?核心有三个,缺一不可。

| 广泛收集「启发性知识」

知识体系的建立路径,应该是一条“微笑曲线”。如图,刚开始从广度去摄入知识,中途从某一个纵深去建立框架,最后又根据框架填充和丰富整棵知识树。

为什么第一步需要从广度去摄入知识呢?原因有两个:

一是因为知识体系是一张网,没有足够的知识点,是很难形成网状的。

二是知识点需要不断验证,必须通过大量输入。相互之间才有连接和验证。

比如你想搞清楚什么是情商,只看戈尔曼的理论可能不够,你可以从更丰富的心理学,认知神经学去了解。

在第一步中,你主要的任务就是收集「启发性知识」,就是你看到一个知识,有一种“原来是这样啊”的感觉。

比如“人为什么会有情绪呢”,《罗辑思维》有一期就解释了:

其实情绪是人脑系统的“快捷方式”。比如我们爱吃甜食,吃到甜食会愉悦,那是因为甜食的热量高,能帮我们补充能量。再比如恐惧,看到老虎,转身就跑,是为了躲避危险。原始丛林中如此复杂,我们必须要产生许多人脑“快捷方式”来帮我们迅速作出反应。

再比如你去理解“故事”的重要性,你就可以看看犹太人是怎么说:

“真理”来到村里,一丝不挂,所有人都很害怕它,不敢直视。

后来,智慧老人把“真理”请回家里,给它披上衣服。这个时候,真理就化名“故事”。

“故事”走到村里,所有人都很喜欢它。

你在收集一个个「启发性知识」时,你会非常享受其中。

一般来说,一个「启发性知识」是由两部分构成,即「理论」 「案例」。有些知识的理论部分更有启发,比如“情绪是人脑的快捷方式”。而有些知识的案例部分更好,比如上面提到的犹太人讲“真理”和“故事”的差别。

搜集「启发性知识」最重要的,是今后可以搜索和随意调用出来。尤其当你有几千上万条信息时,你得思考用一种什么样的方法。

比如我的办法只有两步,就足以保证我可以想起其中任何一条信息:

1、一句话理论陈述。比如刚刚说到的“情绪是人脑的快捷方式”。这让我知道这是在讲什么的。

2、贴上标签。上面的标签肯定就是“情绪”,以后我在写所有关于“情绪”相关的话题时,一搜索就可以看到它了。

实际上,当启发性知识越来越多时,你的大脑都不自主去把各种知识联系起来,这就是我们的第二步了。

| 深度建立一个「知识框架」

第二个步骤是“微笑曲线”的最下端,就是当你知识有一定积累后,你就需要在某一个领域,深度建立一个框架。

比如我一直对哲学、心理学等认知类学科很感兴趣,之前也搜集了很多诸如“依恋机制”、“潜意识”、“斯多葛学派”、“人格理论”等知识点。现在我就需要努把力,大致建立一个个心理学的框架起来。

还是强调,先有知识点,后建立框架。这个过程就像你听一首歌,反反复复对句子都很熟悉了,有一天想全部把歌词记下来就很容易。

「知识框架」听起来很高大上,但其实需要你用到最简原则。即“奥坎姆剃刀原则”——如果你在同一个问题上遇到多个不同版本的解释,选择最简单实用的那一个。

比如你每天在地铁站,或电梯间里看到各式各样的海报,觉得复杂吧。曾经一个读者向我透露想去做平面设计师,但是看很多理论解释都觉得太复杂。

然而无印良品首席设计师原研哉曾经提出一个概念,就可以让你一下就看懂平面设计。

原研哉说,“无论多么复杂的平面广告设计,都靠三层建立:背景层,图形层,信息层。好的设计作品,一定在三层中有其所长。”

例如,原研哉亲自设计的2005日本世博会的海报,背景层使用了浅灰色,图形层创作了兔子,森林与形状的组合图形,信息层创作了一个接近金色的文字组合。这三层以下、中、上的顺序排列起来,形成了一幅大作。

你接下来用“背景层,图形层,信息层”的概念去看你身边的海报,就会发现自己对平面设计一下就入门了。

所以你会发现,在「知识框架」建立的时候,是需要建立在大量知识储备和理解基础上的。

这一步的核心原则是对大量知识点不断组合和拆分,你可以想象这是一个玩乐高积木的过程。你可以参考别人的结构图,但尽量需要你亲自拼接一遍。

比如上一篇文章《与人交流时,如何能做到对答如流》中,其中探讨该如何自我介绍呢?我就把“角色”、“经历”和“价值观”拼接成一个自我介绍的框架。

拼接的结构可以是简单并列,也可以按一定逻辑,其中的关系按具体知识点的不同来建立。

| 形成「知识体系」

到这里你应该明白了:

第一个步骤收集「启发性知识」,其实是你在收集各式各样的乐高积木块;

第二个步骤建立「知识框架」,则是用积木块搭建一个一个小的结构,比如小房子、一座桥等。

第三个步骤形成「知识体系」,则是在各种结构和知识点的基础上,形成一个巨大的乐高城市。

第三个步骤又回到广度了,在这个过程中,知识体系才算真正形成。但乐高城市的扩张最好基于之前建立的「知识框架」。这个过程也很像一棵树,在树干基础上开枝散叶。所以很多人,比如埃隆·马斯克把自己的知识体系称为「知识树」

一个“乐高城市”或一棵“知识树”该形成什么样子,这是随机演化出来的,每个人都不一样。

但这个过程有一个非常重要的原则,就是一定要结合自己的工作和生活,形成「输出」。

我见过很多讲学习效率的文章,都会把美国学者埃德加.戴尔(Edgar Dale)提出的学习金字塔(Cone of Learning)理论搬出来。也就是「输出」是最好的学习效率,学习知识,如果能够输出,大致可以对原知识掌握90%以上。

但却从来没有人说到,到底为什么,一定要「输出」?

原因来自这五个字,「重新结构化Reconstructed」。

举个例子,假设你是一个女生,最近新交了一个男朋友,然后你们发展非常迅速,男朋友让你搬到他家里去住。

因为他家是一套别墅,家里有20多个房间,其中至少有上万件物品。而他很想你成为女主人,他工作太忙,你可以帮他打理这个家。刚开始你是陌生的,你如何熟悉一切呢?

没人蠢到一件一件物品去进行记忆,而是你应该住进去,不断收纳和对物品重新排序。只有经过自己建立的结构,才能很快记住。

所谓知识,无非就是对文字排序。大家写过论文都知道,知识点都是别人的,论文的价值就在于你如何对这些知识进行排序。

这就像乐高的积木块原本价值不大,花钱就可以买到(很多知识还不用花钱)。但如果你组合成一个独一无二的乐高城市,这个价值就很大。乐高公司说不定会出上万美元给你买下来。

再比如iPhone4开创了一个时代,但它所使用的IPS硬屏显示技术,触摸屏交互,App的生态系统,极简设计美学等等知识原本在各自领域都默默无闻,但相互组合成了iPhone,就有巨大价值。

「输出」就是一个重新结构化的过程,比如写作就是重新组合知识材料,创业就是重新组合你的想法、资源配置以及各种能力。

比如我之前从事过数据分析和信息管理,又做过产品经理,同时又一直在建立知识体系。三者的结合就让我可以想到了组成一个知识体系的产品出来。

很多人以为学习就是为了记住更多知识,但这是对学习最大的误解。所以多数学习效率之低,却找不到原因。

唯一正确的方式,是根据自己的情况,深挖和重构知识之间的联系。比如我十分想弄清楚“人”这个基本概念,这就会涉及大量广泛的知识信息。构建这个体系的过程,是极其让人兴奋的。

| 结语

怎么样,建立知识体系很简单吧。

最有效的方法从来都是简单的。把事情搞得很复杂,要么就是为了显得自己很厉害,要么就是没有把问题想通透。

记住有且只有三步:

1、收集乐高积木块,也就是广泛收集「启发性知识」。这个过程,我们可以建立社群,大家用指数级速度来成长。

2、搭建小结构,即深度建立一个「知识框架」。这个过程,我可以给大家作很多引导,一起来建立。

3、形成乐高城市,这里的核心是要「输出」。最直接的就是写作,当然每个人都可以建自己的体系,这是个伟大的过程。

《超体》这部电影中曾经说了一个概念,人类的大脑大致只开发了5%-10%,女主角露西因为嗑药而开发到了100%,就成为无敌的存在。

这个概念我们从小就听说,从大脑神经学上的角度来看,这是一个伪概念,因为人脑在思考很多事件时,大脑就被监测都处于100%活动状态。

但从知识连接的角度来说,“人脑只开发了5%,还有巨大潜力”这个概念是真实存在的。

实际上,我们现在对大脑中所学知识的连接效率很可能还不到0.1%,想想如果这个效率提升到20%,甚至50%,那将是一个多么可怕的局面!

End.


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