嘿，朋友！你平常思考真的用腦子了嗎？

大腦是用來思考的，從小我們都被如此教育，以至於這條準則近乎於常識。

然而，一旦脫離教育體系，無人指導，需要靠自己去甄別信息、學習知識的時候，這種常識卻成為了思維底層最大的盲區。

一、大腦運行的基礎原則

來看一道小題：傑克正看著安妮，而安妮整看著喬治。傑克已婚，喬治未婚。請問是否有一位已婚人士正在看著一位未婚人士？

A、是

B、不是

C、無法確定

你的答案是哪個？

研究發現，人們在這道題目上的錯誤率高達80%。很多人選擇了C，正確答案應該是A。要回答本題，需要對所有可能性進行分析排除。這種析取推理是系統性且速度較慢的處理方式。

有趣的是，當被告知需要用這種方法去解題時，絕大部分人都可以答對，但是很多人在遇到問題時都不會自動進行分析處理。心理學家Susan Fiske和Shelley Taylor將這種思考方式稱之為認知吝嗇鬼(cognitive miser)。

大衛.赫爾在《科學與選擇：生物進化與科學哲學論文集》寫到：

人類大腦所遵循的準則是：能不用，則不用，該用腦時也不用。

除非認知環境符合一定的要求，否則我們會儘可能地避免思考。

比如，對於一個老司機，駕駛中的動作幾乎不需要思考，開車的同時還能聊天、聽音樂、思考工作。

我們生活中有大量的問題，看上去是在思考，實際是在做記憶檢索。我們會優先在記憶中尋找解決方法，很多時候這樣做很有效，比起思考來說更省力。事實上，人們利用記憶解決問題的次數比你預期的要多。

研究發現，世界上最好的象棋選手之間的差距，其實並不是他們思考能力的差異或能否走出一次妙棋，而是他們熟悉的棋局多寡。

根據以上，大腦總是避免思考的。我用自己的話來概括：大腦運行遵循最小行動、最經濟的原則。

那麼，這樣的一個大腦，記憶工作的方式是什麼呢？

二、經濟的大腦如何記憶

大腦記憶的簡化模型

工作記憶(working memory)，簡單來說，就是我們當前正在意識、思考的區域，比如你正在看這篇文章，這篇文章的信息以及你正在思考的內容，都在你的工作記憶中。

長期記憶(long-term memory)，顧名思義。我問你，你的初吻給了誰？你頭腦中立馬出現的那個人(搞不好是條哈士奇)，這個過程就是信息從長期記憶提取到工作記憶的過程。在我問這個問題之前，這個信息沒有在你的工作記憶中，它在你的長期記憶里。

我們的工作記憶容量有限，只能同時容納7±2個有意義的信息組塊(chunk)。例如，你可以嘗試用5秒記憶這一串字母，然後遮住嘗試複述：

XCN，NPH，DFB，ICI，AMC，AAXA

大部分人能記住7個左右的字母。換一組試試：

X，CNN，PHD，FBI，CIA，NCAA，X

相信這一句你能記得更多，因為出現了CNN、FBI等有意義的組塊。

那麼，我們的記憶模型如此工作，對於學習有哪些有價值的啟發呢？

三、事實性知識先於技能

根據工作記憶的原理，我們很容易發現，事實性知識是多麼的重要。

以上述的字母表為例，如果你的事實性知識中沒有CNN、FBI、CIA這樣的概念，你無法對信息進行組塊(chunking)。

一些研究者認為「四年級掉隊」現象的原因在此。該現象指的是社會經濟背景較差的學生，在學前班到四年級之前閱讀能力均表現正常，但在四年級後突然無法跟上同齡人，之後幾年愈加嚴重。

因為四年級前的閱讀指導重在發音，而四年級之後則轉向理解。這時，社會經濟條件較好的學生反而具有了極大的優勢。相比其他孩子，他們的家庭條件讓他們有更廣的視野和知識面，根據工作記憶的原理，他們在學習新事物時，能更好地識別有意義的組塊，學習記憶的能力當然更強。

事實性知識使得信息組塊成為可能，換一句話說，事實性知識實際上擴大了我們的工作記憶容量。比起技能來說，事實性知識作為知識增長的基礎，重要性不言而喻。

四、記憶是思考的殘留物

根據大腦記憶的簡化模型，信息必須先進入工作記憶才有機會進入長期記憶。你的記憶不是你想要記住或你嘗試記住的事情，而是你所思考的事情。大腦總是避免思考，而學習是要對抗這個趨勢。

「必要難度」理論指出：記憶的存儲與提取呈負相關。存入記憶容易，提取出來會不容易；反之，如果你有些吃力地存入，那麼，提取會更牢。這也證明了，只有在工作記憶中進行深度加工過的知識，才能有效存儲在長期記憶。

學習後若出現「認知力竭」的狀態，能說明：至少你是在學習區學習，知識有在工作記憶進行過深度加工。工作記憶容量有限，知識進行深度加工時，會耗費你的所有心智資源。出現認知力竭，恰好證明你動用了所有的工作記憶資源，這是有效學習的典型標誌。否則，你的學習僅僅是停留在舒適區。

以此來看，我們生活有不少人的看書只是消遣娛樂，當然這無可厚非，但冠以學習名義，就名不符實。如果明白認知力竭這個道理，並且能恰當運用，即便是看電影、打德州都是在學習。

那麼，除了認知力竭，衡量學習有效性還有沒有其他標準呢？

五、學習是原有經驗的遷移

學習科學中，遷移的定義是，把一個情境中學到的東西遷移到新情境的能力。Tesla的CEO馬斯克將物理學的思考原理，用于思考商業問題，就是一種遷移能力。查理芒格一直推崇跨學科的學習方式，將各個學科的理論框架混合應用處理投資問題，是一種遷移能力。

不少文章曾提到新手與專家的差距，取決於刻意練習的程度。此話正確，但我不敢苟同，因為缺少條件的限制。研究表明，當一個科目在單一而非複合情景中傳授時，情境間的遷移就相當困難，知識尤其容易受情境制約。

對於自學者來說，同樣的情況也會發生，如果長期在單一情景中進行刻意練習，該情景下的知識技能當然會極其熟練，但其遷移能力被極大的限制。

例如，一個理論實戰知識極其豐富的營銷人，如從未在泡妞時有意識地使用營銷理論，他恐怕很難將泡妞和營銷理解為同一件事。同理，如果他的營銷理論，沒有在戀愛、求職、工作等情景中進行，他也很難將這些事情用一個視角看待。

那麼，如何促進大範圍的學習遷移呢？有三種方法：

1、解決具體案例，然後收集其他相似的案例，目的是為了抽象出能幫助我們進行彈性遷移的一般性原理，這可以理解為歸納法。

2、在具體情境中學習，然後加入到「如果——怎麼辦」類問題解決中來，或者問自己："如果改變問題的這一部分，怎麼辦？」。

3、嘗試思考不僅能解決單一問題，而且能解決整個相關類群問題的方法。例如，思考如何做好自己的公司，不如思考如何同時做好十家公司。

總之，要使知識產生大範圍遷移，必須在更高的抽象層面上表徵問題。

六、學習如何學習

查理芒格在近期最新的問答中談如何減少錯誤：

我和巴菲特做了兩件事(去減少錯誤)。

第一，我們花很多時間思考，我的日程安排並不滿，我們坐下來不停地思考。從某種意義上說，我們更像學者而不是生意人。我的系統總是坐下來靜靜的思考幾個小時。我不介意在很長的時間裡沒有任何事情發生。巴菲特也是如此。

那麼，當我們停下來思考的時候，思考必然會出現錯誤。這時，又得靜下來，思考自己如何思考，這是為了避免生活中出錯的二階操作。學習如何學習亦是如此，學習的目的是減少不確定性，如果學習本身方法不對，再怎麼勤奮都是浪費。

我很喜歡李笑來的理念，學習學習再學習，第一個學習是動詞，第二個學習是名詞，第三個學習是動詞。連起來的意思是，學習如何學習，然後再去學習。

——END——

木木博客（ID：mumuseo）

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