我的写作目的：帮更多人不再拖延

今天是我分享的第370篇文章

我们过去学过的东西会困住我们，对我们产生障碍。

比如在学校学习的时候，上课老师翻开课本，一般第一节课就是告诉我们，这一堂课我们即将要怎样去讲，有哪几个章节，哪几个部分，它们之间是什么关系，这是概论部分。

然后，再一节课一节课的上，我们对于目前上的课在整个体系里面处于什么位置无比清楚，心里特别有数。

后来，我去做任何事情，学习任何东西，都采用这种方式，因为我喜欢这种掌控感。

在深入了解一个东西的时候，先从全局上把握大体轮廓，再对轮廓的每个细节去做完善。

这么一说，画画好像也是先画轮廓，再填充细节。

但是，有没有别的方式呢？

其实轮廓就是边界，如果一个知识没有边界，或者你目前还没法看到边界呢，自然就不适用了。

古人说：

一生二，二生三；

杰彬老师也给我们说过：

任何问题都有三种解决方案；

自然是有别的学习方式的。

这里说我的两个案例：

案例一：做算法的事情（没法看到边界）

我之前做的算法，在任何地方都是找不到相关资料的，因为研发出来的公司都把它当作公司的核心资产，严格保密。

而且当时国内没有，只有国际上有个大公司的大部分利润都来自于这个东西。

用他们的产品，看到的只是外壳，里面的算法是黑盒子。

而我就是通过别人给我描述外壳，告诉我他想要怎样使用这个外壳，而要把这个算法做出来。

这个算法如果公开了，自然是有边界的。但是对我来说，给到我的时候，它是未知的，而且没有参考资料。

没人告诉我算法有什么框架。

我拿到的信息都是碎片的，而且并不主动告诉我信息，我只能在最开始的一点有限的信息里面开始找突破口，然后去各个部门问问题，去尝试挖掘一点新信息。

一开始我是在做加法，尽可能收集更多信息，来找到里面的一些线索。

找到任何线索，我就开始尝试，当然我是有算法基础，所以是基于我的基础之上的尝试。

有些尝试无用，有些信息无用就抛弃了，继续那些有用的尝试，这是做减法。

这个时候我对于算法会成长为什么样是没有概念的，只能在我能接触到的有限范围内，尽最大努力去活动。但是我在不断尝试过程中，无时不刻不在努力寻找算法最终框架的线索，这个是做乘法。

尝试和努力是有效的，因为越尝试线索越多，越能够看到异同，框架也能慢慢浮现。

在摸索出算法框架以后，依然在简化框架，这件事我做了两年，因为完美主义（这里我对完美主义又有了新的看法，不是一开始就想做一个完美的东西，一开始想着做出来就不错了，而是在做出来了以后才想着要更完美），这是在做除法。

当我把一个最简单的算法呈现出来以后，这个时候，随便找个人来，他就可以按照先了解框架再了解细节的方式来学习了，其实变成了传统学习模式，就可以很快了。

但是这个时候又会有一个新的问题，对方无法相信我费那么大劲做出来的东西，别人当宝贝一样的东西，那么多人觉得很难的东西，竟然如此简单。

他们一方面对他自己产生怀疑，说自己肯定学不会的，另一方面对我产生怀疑，我有没有全部教给他；

任我说N遍：这个东西其实很简单，我能快速教出一个人来。他们都不相信，说我是做过了才这么想。

想到这一点，突然觉得有点熟悉。

南山老师给我们讲智慧的模型：一二三四五六八，的时候，有没有这种熟悉的感觉：

真的只有这么简单几个字能概括吗？ 我能学会吗？ 他有没有全部教给我呀？

案例二：学智慧的事情（没有边界）

在学智慧的时候，我也体验到了那种无法掌控的感觉。

古人说：

大象无形

智慧有边界吗？

没有

那么没有边界的智慧能在一开始就用一个框架框起来吗？

这是我很多次想要尝试去框它，最后失败以后，得出来的初步结论。

但是大象无形，有可能只是相对的。

比如蚂蚁在大象的脚下，看一只大象看不到全貌，这是因为受自身所限；

而如果蚂蚁站的足够高，也可以做到看到大象全貌；

但如果一只蚂蚁，在大象脚下，成天就想着看大象的全貌，并且因为一开始看不到全貌，就觉得我肯定无法了解大象，而不是去爬高，那么就无能为力了。

能用自己认知里面的框框住的，也只是自己认知范围内的东西；而我们更多追求的，其实是突破认知范围，那么就不必一开始就要求看到全貌。

而是，在一步一步在做的过程中，扩大了认知范围以后，再一次去框的时候，发现自己的框更大了；然后继续扩大，发现又大了；

慢慢的，也许我们自己一辈子也无法达到认知范围能够框住智慧的全貌，但是我们依然可以享受认知范围不断扩大的那种突破的顿悟感觉。

但是如果一开始就追求把整个智慧能够框住，结果就是肯定框不住，而且还浪费了时间在无效的思考上，却没有用行动体验扩大自己认知。

更多：算法解释

刚刚又想到了算法，按照算法的逻辑：

如果前面一种学习方式是自顶向下的固定算法； 那后面的学习方式就是自然生长的自适应算法；

这里先说说自适应算法的几个特点：

可以用于解决复杂问题（复杂问题是指数学上无解的问题）； 对于复杂问题，只能找到无限接近最优解的次优解，不能找到最优解； 时间是算法的变量之一（迭代次数），时间越长，越接近最优解；

可以看到，对于这类学习方式，时间是特别宝贵的，而且这个时间是要切切实实去做的时间。

比如，我们只有几片碎片，而且在拼的过程中还会掉出新的碎片，而且不知道最终拼成的是什么东西。

很多人说，为什么不知道最终拼成的是什么东西呢？

其实世界上很多问题都是这样的，比如前面举出来的两个例子。

在我们看到它最终成为一个正方形的镜子之前，它有很多次迭代：

这些迭代伴随着加法，减法，乘法，除法。

如果你勤勤恳恳做，这件事只耗时间； 如果你纠结不已，这件事情不只耗时间，还耗神；

-End- ——————

◾️总结提要

1.学校的学习方式是，自顶向下的固定算法学习方式；

2.如果你开启了自适应算法学习方式，那下一个要面临的问题就是时间不够的问题；

3.很多学习到最后，都会变成时间不够的问题，因为自适应学习方式是和自然相关的（更符合道的）学习方式；

◾️下一步行动

1.谈一谈你在学习上有哪些知见障

2.你打算怎样破除这些知见障？

欢迎在留言区写出你的行动结果……

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我是卢悦丹，战胜拖延就找卢悦丹；

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