前两天还跟朋友聊到这个话题，未来的机会将会不断涌现，人工智能、5G、万物互联、虚拟现实、无人驾驶、生命科学……这些东西，都跟知识挂钩。以前那种胆大就能挣钱，站在风口就能挣钱的方式，现在已经行不通了，未来你的对手都是认知极高的人。而与此对应的，就是强大的学习能力，大学能教你的东西很有限，更多的知识需要靠你自学。我认为，首先要对学习方法建立起一个底层的大框架，有了这个大框架，我们就能有针对性地去寻找最合适的学习方法。而这篇文章，就是我对学习方法的大框架的思考之一，分享与你，与君共成长。很长一段时间，我一直在思考这样一个看起来很傻，又很大的问题。熟悉我的人都知道，我这个人有个癖好，就是喜欢读书，而且自己读书还不解气，还喜欢拉别人入坑，基本上我的朋友都被我安利了个遍。他们给我的理由也很简单：“我是个务实的人，比起读书，我更相信自己的经验，你看我现在这么牛逼，不是因为我读了多少书，而是因为我做事厉害。”这个回答很犀利，表面上看起来漏洞百出，可实际上并不好反驳。首先，事实证明，有些书籍确实无法帮你立马获得成功；第二，经验证明，他没有读书，但是他也成功了，而且小有成就，这说明不读书也是可以的。很长时间我都在思考这个问题，跟着这个问题随之而来的是另一个更大的问题「我们为什么要学习，学习与实践之间的关系是什么」。对于一个研究学习方法的人来说，如果这个大前提错了，如果学习没有意义，那么学习方法本身也就失去了意义。可能有读者看到这里就会觉得有点荒谬了，学习方法当然重要啦，学习当然重要啦，这不傻子都知道的事实吗？可是，你去看，事实上大部分人并不喜欢看书，也不买什么知识付费，他们真的就是彻彻底底的经验主义。这就是王阳明讲的知行合一，如果你没有真的懂这件事，你是不会真的做到的，知与行是同步的。直到后来我写熵增定律时，接触了信息熵这个词，一切豁然开朗。这个世界，这个宇宙，有三种基本事物——能量、物质、信息，它们组成我们现在的一切。中学的时候，我们在物理学中学了能量与物质，却唯独没有学习信息，所以忽视了它的重要性。实际上信息至关重要，今天所有的一切科技，像是通信、互联网、电脑、手机、支付、交流、文章、短视频……这些都为一件事而存在，那就是信息。天才数学家、信息论的创始人、信息熵的引入者香农给信息下的定义是「信息是消除不确定性的东西」、「信息是创建一切宇宙万物的基本单位」。翻译一下：假如一个人要做某事，这件事对这个人的不确定性叫做熵，消除这种不确定性的事物叫做信息。不论是通过读书来让自己变得更强大，还是从实践中、从做事中获取经验来让自己变得更强大，其本质都是为了获取信息，以消除未来将遇到的一切不确定性。比如，你学穿搭知识，是为了不再搭配老土；你学理财，是为了在投资中大赚特赚；你学管理，是为了让团队高效运作；你学学习方法，是为了减少大量的无用功……这背后的一切，不论是通过读书来完成，还是自己去亲身实践获取经验来完成，其本质都是为了获取信息，以消除某种不确定性。因为，我发现一个很病态的现象，读书的人和做事的人，他们总是互相看不起。读者群里就有这样情况发生，某人分享了某某知识到群里，群里有点阅历的大佬就会出来指正，平时少看点有的没的，没屁用，经验才是王道；某人分享了一些做事的经验，读书的人就会觉得，啊，这人格局不够，说话很粗鄙。这个事如果被香农知道了，一定会揭棺而起：“别吵了别吵了，无论是从经验中总结得到的信息，还是从书本中学到的信息，它们的本质都是信息，并无任何区别，它们是平等的。”就像《独立宣言》里强调的人人平等一样，学习也是平等的，我叫它信息平等。从信息熵的角度来说，信息平等比人人平等还要平等，它是绝对的平等，是真理。
如果你赞同了这一点，那么不论是读书，还是从做事中汲取经验，我们最终都是为了达成同一个目的——消除信息熵带来的不确定性。简而言之，我们不应该争论说，到底经历有用还是读书有用；我们应该争论的是，如何才能获取到更多信息，从而减少一些不确定性。所以，现在的关键在于，通过读书获取的知识和通过做事获取的知识，它们各自都有哪些缺陷？谁更重要谁是次要？是不是只读书就可以或者只做事就可以？不论是从书本中获取的信息，还是从做事中获取的信息，它们都是信息，是平等的。接下来更重要的问题是，它们各自有什么优缺点，我们如何取长补短，让学习的效率达到最高？事实上，香农也曾经思考过这个问题，信息这个概念是人为抽象出来的，就像时间一样，看不见，摸不着，无法被度量。香农不愧是天才数学家，他从热力学的熵增定律中得到启示，事物总是从有序到混乱，而信息又是消除不确定性的东西，也就是让事物从无序变得有序的东西。于是引进了熵的概念，用来度量信息，并取名为信息熵。我们不研究信息论，不需要弄懂这个公式，我只要懂这个计算思维就好。
假设你现在要去做某件事，要做成这件事的有很多不确定性，消除这些这些不确定性的东西叫做信息。假设这些信息为1，也就是100%，如果你掌控了100%的信息，你就100%能做成这件事。
所以你的终极目的就是在最短的时间内，不断获取信息，以达到100%，不论是通过读书，还是通过做事，不管，反正都是信息，只要你到达100%，你就能做成功这件事。
那么现在的问题来了，只读书能够获得100%的信息吗？只做事能够获得100%的信息吗？答案是：读书无法获取100%的信息；做事可以获取100%的信息，但是比较慢。这就是为什么做事的人，不读书也能小有成就的原因，所以他们觉得不读书也可以，于是看不起读书人；而读书的人笑他们蠢，因为这种方式获取信息的速度只能用龟速来形容。①语言是有边界的。语言只能传达宏观套路，无法传达微观体感；而且每个人的表达能力受限。佛语「不可说，一说即错」，老子语「道可道，非常道」，说的就是这个意思。②宏观套路所包含的信息量远远大于微观体感所包含的信息量。这就是为什么要读书的原因，从做事中获取的信息太小，成长太慢。可能你从做事中10年悟得一个道理，解决了50%的不确定性；但是人家花一天时间看完一本书，就获得很多道理，解决了70%的不确定性。可以看到，两种学习方式，缺点都很明显。一个信息有获取缺失，一个信息获取速度慢，所以它们要取长补短。你可以简单的理解为，静态学习是从“读书”中获取知识，动态学习是从“做事”中获取知识。静态学习能够让我们在极短时间掌握大量信息，缺点是永远无法达到100%；动态学习能够让我们掌握100%的知识，缺点是信息的获取速度慢得抠脚。为了更精确的理解静态学习和动态学习，更好、更快的获取信息，帮助我们逆天，我发明了狭义的静态学习和动态学习。既然静态学习能够在短时间内掌握大量的信息，那么我们肯定首选静态学习，这部分学习被称为狭义的静态学习；而剩下的那些无法通过读书获取的信息，只能从做事中获取信息，我们别无选择，只能去做事，我把这部分学习称为狭义的动态学习。广义的动态学习和狭义的动态学习的区别是：广义的动态学习指一切从“做事”中获取信息的学习；狭义的动态学习指除去静态学习，剩下那部分只能通过“做事”获取信息的学习。下文为了表达的需要，偶尔会把狭义的动态学习，称为绝对动态。假设你现在想做成一件事，需要的信息为100%，你想在最短的时间内获取到100%的信息。你想到了站在巨人的肩膀上前行——读书，但是由于语言的限制，巨人最多只能传达80%的信息给你，这80%的信息就是你在这件学习上的静态学习，剩下那20%的信息巨人无法传达给你，只能你自己去实践中感悟，叫做动态学习。这将是你最好的学习方式，也将是你学习任何东西的最底层框架。以后你所有的学习都要做到既有静态学习，也要有动态学习。如果你去看那些真正巨牛逼的人，他们一定不是极端者，他们都是既博览群书，又躬身入局。比如比尔盖茨、马斯克、查理芒格、巴菲特、稻盛和夫、马化腾、程维、张一鸣、任正非、张瑞敏……因为经验主义者和书呆子的缺陷都很明显，前者成长缓慢，认知眼界有限，后者信息不足，容易做错事。这也是我为什么要一直保持创业者身份的原因，因为我知道自己的缺陷在哪里，就是读书太多，动态学习缺陷，所以我总是尽可能是让自己躬身入局，一旦有做事的机会，立马扎进去。我把它总结为一个思维模型，叫做「终身学习，躬身入局」。现在我们来解决最后一个大的问题“如何成为最厉害的学习者”。前面我们已经达成共识，我们的终极目的，就是在最短的时间让自己所掌握的信息接近100%。基于此，我们发现“静态学习+动态学习”是唯一最好的方式。有眼尖的读者会发现，我在那张静态学习与动态学习的概念图里，还标了一个东西——信息错误。静态学习虽然是最快速的方式，但是它有两个缺陷，一个就是前面讲的信息缺失，另外一个就是信息错误。没有哪个巨人敢说，我写的东西是绝对正确的，每个巨人都或多或少会出现信息错误，包括我写的每篇文章。这种错误，可能来自语言的表达能力有限，也可能来自巨人本身的认知错误。所以，我们的学习不是单纯的“静态学习+动态学习”，我们还需要留意信息错误这个问题。基于静态学习的两个大缺陷，我试着提出一个全新的学习体系，也是第三期训练营的大框架：1、动态学习：去实践中验证，看看这个理论哪些地方对，哪些地方不对；并且补充信息缺失。2、费曼学习：通过教的方式发现自己的盲区，那些无法自圆其说的地方可能就是有问题的地方，这是最强大的方法。3、主题阅读：这是最简单粗暴的方式，让巨人去验证巨人，巨人去批判巨人；同时在极短的时间内补充信息缺失。动态学习对应刻意练习；饱览群书是静态学习的核心，对应知识树；最后加一个费曼学习，直面盲区，查漏补缺。因为每个巨人认知程度的差异，过往经历、所学知识的差异，以及语言表达能力的差异，所以他能表达的静态知识也会出现极大的差异。比如巨人A能传达30%的静态知识，巨人B能传达50%的静态知识，巨人C能传达70的静态知识。但是它们可以互补，A+B+C，可以传达90%的静态知识。因为每个人所传达的静态的知识都不一样，主题阅读可以让巨人互相补充，以弥补信息的缺失；同时让巨人互相验证、互相批判，看看哪些信息是错误的。比如你再把D加进来，可能A+B+C+D只有91%的静态知识；你再加E、F……效果会越来越低，最终达到100%的静态知识。这是第一把大剑，它的核心是静态学习的方法，即模型树，这里不展开讲了。即通过刻意练习，验证哪些信息是对的，哪些信息是错的，并且补足信息缺失。因为绝对动态的存在告诉我们一个道理，无论你读了多少书，有部分信息是你永远无法弥补的。通过教的方式，直面盲区，发现错误信息，补足信息缺失。到今天为止，动静学习法也已经是第三次迭代，它变得更简洁了，最后只剩三把学习大剑——模型树+主题阅读、刻意练习、费曼学习。其中费曼学习最简单；刻意练习需要一生践行；模型树是整个学习的基石工具，也是最难学的，里面包含了巨人思维、结构思维、检索练习、思维模型、新旧知识的联系、第一原理……这些我会在接下来的文章中，逐一为大家揭开它们的面纱。当然，部分精髓无法通过语言传达的部分，只能通过社群+实操的形式，和大家一起来学习。
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