1.
周末发生了两件事情，让我对“学习”这件事情，又有了新的感悟。
第一件事是在上鸡尾酒调酒体验课的时候，老师把调酒这个工作一句话概括为一个“平衡”的过程：如何把不同风味的酒、饮料、果汁、新鲜果蔬、甚至是调味料混搭成全新的饮品，同时还要在口感上达到最佳平衡。
比如像果汁这种我们经常喝的东西，大部分人都觉得没什么特别的，但你真的了解你在喝的果汁吗？如果现在要求你把橙汁、番茄汁、西柚汁、柠檬汁和蔓越莓汁按照酸性程度来排个序，你能排出来吗？（这个问题问出来的时候，在场的人的确是面面相觑，不知道怎么回答）。
同样，在挑选其它调酒原料的时候，首先要考虑的也是：我选择加这样东西，是为了给这杯鸡尾酒带来什么样的风味？
第二件事发生在跟朋友一起参观梵高画展的时候。其他人都是走马观花，找到那些名画拍个照、发个朋友圈就算到此一游了，唯有一个朋友在仔细观察完每幅作品后，都能准确说出梵高这幅作品的创作时间和艺术价值，并且还能从构图、笔触、取景等方面给出理由，比官方介绍讲解得还要全面。
起初我以为是因为这个朋友学过一点油画，所以有美学鉴赏的基础。后来跟她聊天之后才知道，她为了这次画展特地看了几部相关的纪录片，有关于梵高生平的、有关于艺术史的、有关于浮世绘的（梵高受到过浮世绘很深的影响），做足了功课才来。
对于我们这些跟风来看画展的人来说，唯一的收获就是“亲眼见到了那些课本里的名画”。但对于那位做足了功课的朋友来说，她的知识储备让她能够把自己还原到当时的历史情境中，从最本源的部分来了解这位伟大的艺术家。
这两件事情让我认识到：我们习以为常的东西，其实根本就不了解它们的本质，也不了解使用它们的真正目的；一旦了解，就能从更高、更广阔的维度来看待事物，得到的收获也就远远超过普通人。
2.
在我看来，学习可以分为两类：技能型学习和认知型学习。
技能型学习包括学习乐器、外语、下棋、书法、编程等等，即使是再复杂的技能，只要掌握了该技能的核心准则，刻意练习20小时就能使该技能达到“够用”的程度，继续练习1万个小时就能成为顶尖高手了。
也就是说，想要习得这类技能并不难，只要掌握了合适的方法，接下来只是时间积累的问题。难的是第二类：认知型学习。
为什么说认知型学习难呢？首先，“认知”是一个很概念化的东西，无法呈现出一个具体的结果：学摄影可以拍出好看的照片、学化妆可以让自己提升自己的颜值、学PPT制作可以赚外快，这些都是很直观的结果。
但认知型学习往往需要跨越几个知识领域，所以需要积累的时间更长、见效也慢，短期之内不免会让我们陷入“学这些有什么用”的纠结中去。
更难的一点在于，认知升级其实就是一个不断打脸的过程，我们需要不断地更新那些已经过时的知识、系统、甚至是自己的价值观。要不断地去否定过去的自己，本身就是一件非常艰难的事情。
3.
偏偏这个时代更需要的，是认知型学习。既是刚需，也是被迫。
混沌研习社的李善友教授说过：“成年人学习的目的，应该是追求更好的思维模型，而不是更多的知识。在一个落后的思维模型里，即使增加再多的信息量，也只算低水平的重复，而不是有效学习。”
在信息量爆棚的今天，信息迭代的速度越来越快、需要学习的东西也越来越多，可一天就只有24小时，哪里学得完。真.超级斜杠青年柳比歇夫如果活到今天，就算时间表记录得再详细，估计也没法达到《奇特的一生》的成就，更别提后面还有人工智能在虎视眈眈 -- 阿尔法狗自己进化了几个月，就可以战胜围棋世界排名第一的天才少年柯洁，人脑的学习能力，如何能拼得过不眠不休的机器呢？
我们现行的教育制度，是为了配合工业时代而形成的：学生经过几年的学习，被打造成工厂流水线上的螺丝钉，一毕业就可以开始发挥生产功能了。但进入了后工业时代，很多工业时代需要的技能已经可以由机器来代替。
《未来简史》里就预测过，50年之后，大部分人都会被人工智能所支配，只有极少的一部分“神人”，可以最终超越人工智能，成为金字塔顶端的主宰。
认知型学习，大概是能让我们超越人工智能的最靠谱的一条路了。
4.
如果说技能型学习的关键词是“技能拆解”+“刻意练习”，那么认知型学习的关键词，就是“挖掘本质”+“整体性思维”。
这两者之间最大的不同，在开头提到的故事里就可以提现出来：了解各个果汁的酸性程度，就是在“挖掘本质”；添加果汁的时候以“要给这杯鸡尾酒带来什么样的风味”作为思考的方向，就是“整体性思维”。
至于摇杯摇多长时间可以将酒和果汁混得最匀、学美式调酒还是英式调酒，更多的属于技能型学习。
“挖掘本质”这一点，是很多大咖都在使用和强调的。巴菲特的合伙人查理.芒格把这个方法称为“归因法”，特斯拉的创始人马斯克总结为“第一性原理”，诺贝尔物理学得奖者费曼称作“费曼技巧”。
至于“整体性思维”，在《翻转式学习》一书中解释地最为透彻：将当前需要解决的问题看做一个小系统，把这个小系统放置到更大的一个系统中，并识别出小系统在大系统中所具备的功能。简单点来说，就是“站得高、看得远”。
想要在后工业时代脱颖而出，我们能做的，就是不断学习、终生学习。
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