像狐貍一樣學習

當今時代，學習的方式正在發生巨大的變革。我們正在經歷從“考試式學習”向“破案式學習”的過渡。

過去的學習，知識的門類是固定的，問題也是清晰的。不管是一個數學方程的解法，還是相對論到底在講什么，所有問題都很明確，而且這些知識都已經被體系化，以文字的方式確切地寫在經典著作里，你只要去學就可以了。

因此，你的求知方式應該是勤奮、專精、系統化地學習，而學習效果由各種各樣的考試來衡量。這種學習模式被稱為“考試式學習”。

英國哲學家以賽亞·伯林有個著名的“刺猬與狐貍論”：刺猬之道，一以貫之（一元主義）；狐貍狡詐，卻性喜多方（多元主義）。傳統社會顯然更需要刺猬式的專家，一生只做好一件事就夠了。好比你是一名數碼工程師，業余愛好是下圍棋?？蓢逑碌迷俸?，對你的職場競爭力有什么幫助呢？搞不好，還落得個玩物喪志的罵名。

但是今天，傳統的學習模式正在遭遇巨大的挑戰。原因很簡單：第一，人類的知識總量已經太大了，大到任何一個人，用任何一種方式都無法消化，哪怕只是一個門類的知識；第二，知識的確定性正在喪失，知識本身在頻繁更新，今天還是共識，明天可能就不是了。越來越多的知識，處于學科之間的模糊地帶。問題越來越多，但是確切的答案越來越少。因此，“考試式學習”就難以為繼。

那怎么辦？美國作家威廉·龐德斯通在《知識大遷移》這本書里，提出了一個辦法：你要當一只知道很多事的狐貍，而且一知半解就好。除了專長，你要盡可能多地、碎片化地掌握一些知識的皮毛，不用系統，不用深入。這也許是未來最好的學習方法。

龐德斯通洞察到了一個關鍵性的變化：知識和學習者之間的關系變了。過去的知識是固化的，學習者跟知識的關系，像人和財富的關系，是占有關系，占有得越多越富有。但是現在，知識多到你根本占有不過來。

打個比方，過去水很少，而自己這個容器很大，往自己這個容器里裝水，當然是裝得越多越好。而現在，水已經多得像大海，你就別想往自己身體里裝水了，學會在水里面游泳就好。

知識不是用來占有的，占有一知半解的、不確切的知識干嗎？不管什么知識，都成了你踏入未知世界的踏板。一個片段的知識，會成為你求知路上的援兵，是不知道什么時候會起作用的接應。它雖不是答案，卻是幫你找到答案的線索。

還記得那個愛下圍棋的數碼工程師嗎？過去，下圍棋只是他的業余愛好，但是現在，正因為他對兩邊都懂一點，所以，擊敗人類棋手的人工智能阿爾法狗可能就是他研發的。

在這個時代，有知識的“盲點”不可怕，可怕的是有知識的“盲維”。那些一鱗半爪的知識，孤立地看可能沒有用。但正因為它們分散、碎片化、不成系統，所以在知識的網絡效應里，它們極有可能在機緣巧合下，填補一個你認知世界的空白維度，讓你的一個認知盲維突然透進一絲亮光。

一個著名的例子，是福爾摩斯第一次見到華生時，他馬上判斷出華生是一名剛從阿富汗回國的軍醫。為什么呢？因為華生有醫務工作者的風度，且還有軍人氣概。左臂動作僵硬，說明他剛剛受過傷。那么當時什么地方剛剛打完仗，并有可能讓一名軍醫受傷呢？阿富汗。所以，結論就出來了。

你看，福爾摩斯只需要一個片段的知識——阿富汗剛打完仗，就足以讓他完成一整套推理。他并不需要深入細致地了解這場戰爭。

這就是“破案式學習”。過去的學習，是面對已知的學習；現在的學習，是面對未知的學習。人人都是福爾摩斯。比如，你想創業，你想知道自己的創業計劃靠不靠譜，上哪兒去找答案？你每次遇到的都是不同的案情。在未知的海洋里，任何一根小樹枝都是救命稻草，你有一些微茫的小線索，哪怕不精確，也沒關系，利用互聯網工具，利用線索和線索之間的交叉關系，并不難找到答案。

《知識大遷移》里有一個關于收入的調查結論很有意思：在專業能力相當的情況下，誰知道的亂七八糟的雜事越多，誰的收入就越高。像地理知識、歷史常識、冷門的體育術語，知道的人比不知道的人年收入要高出幾萬美元。

憑什么？這就是因為人家手里通往陌生領域的鑰匙更多嘛。

（秋水長天摘自“得到”App，畢力格圖）