文章目录:
一、机器可以学得更快，那人类还要学什么
二、为什么你有这么多信息，却还是不会解决问题
三、知识体系到底是如何建立起来的
一、机器可以学得更快，那人类还要学什么
不再局限于现有知识，而更多是深度思考未来的能力：既然机器可以帮我们记忆过去，或许我们可以有更多精力去思考未来；
不再局限于知识本身，而更多是这些知识可以解决何种问题：机器承担了单调乏味的工作，但我们需要懂得，可以用机器来做何种工作；
不再局限于某个领域，而更多是知识之间的联系：机器更专业，那我们能做的，就是了解这些专业之间的联系。
然而，深度思考、解决问题、理解知识之间的联系，这些如何才能做到呢？
二、为什么你有这么多信息，却还是不会解决问题
学习无外乎三个方面：知识、能力、价值观。
知识的学习：具体某个领域的、用来阐述道理或解释事情或完成任务的相关信息；
能力的学习：这里的能力是广义的，既包括特定领域的技能，比如打篮球、写程序、画插画，也包括超越具体的领域的通用能力，比如思维、沟通、计划等；
价值观的学习：整体的心智模型和价值体系，也就是，对事物的判断。
这三者的区分对于学习和信息获取非常重要，但我们常常连这个分类都没有弄明白，以致于陷入低效学习的误区：
1、知识零散化，导致信息过载，难以进行深度思考。
2、只学价值观，忽略知识和能力，所以难以解决问题
3、将知识与能力割裂，所以难以建立知识间的联系
三、知识体系到底是如何建立起来的
如何能够避免上面这些低效学习误区，做到深度思考、解决问题、建立知识之间的联系呢？唯有建立知识体系。
一个完整的知识体系，应该包括三个特征：有知识架构、有知识内容、内容之间有联系。
根据这三个特征，我们建立知识体系，可以遵循以下方法：
1、明确自己的学习背景
当你刚开始学习一个领域的时候，首先要明确：你为什么学习这个领域？将来打算如何应用？这个领域跟你现有的其它知识是什么关系？
我曾经提到，如果你学习的东西不能用到，你会没有动力去学，而且就算学了也很快会忘记。
不仅如此，如果你不知道学习这个领域是为了什么，你就很难建立起适合自己的知识体系。
总之，如果没有明确的学习目的，是很难建立起知识架构的，因为你很难知道，这个知识是用来解决哪个领域的问题、跟你的个人目标到底有什么关系。
2、通过各种可靠信息渠道建立架构
明确了学习目的之后，你可能会想：在我对这个领域不了解的时候，我要如何建立起这样的架构？答案是：通过高质量信息渠道，找一个已有的体系，而不是自己搭建。
那么，在建立知识架构的时候，什么是靠谱且高质的信息源呢？专家、专业网站、经典书。
专家：你摸索数月而不得入门，可能还不如专家跟你讲1个小时收获更大，因为他/她研究很多年了。
通过专家跟你讲，你可以直接借用他们的知识体系。至于说，去哪里找专家，在行、知乎、行业聚会等等，都是很好的渠道。
专业网站：如果你找不到专家，那你可以在知乎、Quora、Wikipedia或者其它专业类网站，找到相关领域的信息，比较体系化。
经典书：你可能会喜欢读科普类、趣味性的文字，然而，如果你不是为了解决某个小问题，而是真的想系统学习这个领域的知识，那么，经典教材不读，很难建立起架构。
3、不断修正自己的知识架构
4、在架构中填充知识
现在，我们有了架构，那么如何填充知识内容呢？
我建议的一个方法是：
首先，把你看到的任何有价值的信息，都记在手机里，可以用Evernote或其它任何工具，甚至直接用手机自带的记事本。记的时候不需要组织语言，记关键词就可以，这样最快。如果是微信文章里的，你可以直接截图保存。
其次，每天对当天的知识进行整理，分门别类地列到Evernote里面（跟上一条里的信息，分开不同的文件夹）
最后，定期回顾，如果是重要的知识，再记入到知识架构里，作为知识体系的一部分。
用这种方式，即便是碎片化信息，也能够进入到知识体系。
5、将知识之间、知识与问题之间进行关联
很多人都觉得：我明明学了很多知识，为什么解决问题的时候还是没有任何思路？为什么有人学一个知识，就可以轻易举一反三解决很多问题？
之所以在解决问题的时候想不起用什么知识，是因为知识和问题之间是脱节的。那么，如何让知识和问题链接起来呢？答案是：两边都向对方靠。
知识向问题靠：每看到一个知识的时候，就去思考这个知识可以用来解决什么问题。
问题向知识靠：遇到任何问题的时候，不要抛开过去的知识坐着苦想，而是回到你的知识体系，去查看哪个能帮你解决问题。多次之后，你就知道某类问题该用哪类知识解决了。
