我相信大多數人的答案就是1萬小時定律,也就是在任何一個領域想要成爲大師級別的人,要至少有1萬小時的刻意練習時間。

於是在1萬小時定律指引下,過度的在專業內練習越來越成爲主調。但是我們也會發現這樣一個現象,在自己的領域裏非常基本的常識,但是到了別的領域就會成爲認知壁壘。反之亦然,這其實就是過度專業化帶來的知識鴻溝。

專業化的出現是必然,因爲事實證明在大部分的時間裏,依靠專業化的確能解決大部分的難題,而且效率高。但是在有些未知區域或者是不確定的區域,專業化的侷限也日漸顯露,依靠以往的經驗並不能解決所有的問題,甚至經驗可能會成爲解決問題的累贅。

心理學家卡爾·維克發現,當面對失控的森林大火時,犧牲的消防精英手中反而一直緊握着他們的工具,其實很多時候,只要他們放下手中的工具就能做快速撤離挽回生命,但是出乎意料的是,他們都忘記了這一點。對於普通人來說放下工具撤離是本能,而對這些消防精英來說卻成了最困難的事情。堅守自己最熟悉的領域,當不熟悉的突發狀況來臨時,就會變得無所適從。

和當前過度強調專業化的大環境相比,這本《成長的邊界》給我們敲響了一個警鐘。作者大衛·愛潑斯坦是《紐約時報》的暢銷作家,也在非盈利新聞調查網站PROPUBLICA擔任調查記者。在他看來我們不應該侷限於自己的專業,這個社會也更需要通才。我們只有不斷拓寬成長的邊界,人生纔會有更多的可能。

過度的專業化也伴隨着侷限

在書中,作者也承認在友好型的環境裏,專業化的優勢的確明顯。

所謂友好型環境指的是問題和解決方法會重複出現的環境。通過刻意練習,不斷的熟悉這個環境之中的流程和套路,就能得到非常好的學習效果。

高爾夫選手老虎·伍茲從還沒開始走路就開始拿推杆。兩歲的時候獲得了人生中第一個錦標賽的冠軍。三歲的時候,當別的孩子還在玩泥巴,他就已經確定了以後要成爲高爾夫運動員。老虎伍茲的成功也證明了“贏在起跑線”的的優勢。

高爾夫球場和手術室都是這種友好型環境,只要在專業內深鑽,就能掌握所有的套路和程序。

然而值得注意的是,過度的專業化極容易形成“內部視角”。我們長時間在自己的一畝三分地不斷深耕,很容易就對專業以外的世界視而不見。

想象一下流水線的工人,過度的專業化使得我們每一個人就像流水線上的工人,每個人只負責自己手中的那一個零件。這樣毫無疑問效率最高,產量最多,但是如果說誰能改進工作線,肯定是那個對整個工作線都有了解的那個人。

所以在不確定的環境中,這種依靠以往經驗的學習方式就不堪一擊了,比如網球場上。和高爾夫球相比,網球這種運動帶有更多的不確定性。網球界首屈一指的巨星費德勒最開始的時候就是從足球開始的。他在孩童時期嘗試了大量的球類運動,當他終於決定專注網球時,他的同齡人早已開始了職業化訓練。但是20座大滿貫冠軍獎盃證明,較晚地確定自己的職業方向,不會影響到以後的成功。他以前在別的球類運動裏獲得的經驗,讓他對網球有更好的理解。

涉獵多領域的通才,纔是這個時代真正需要的人才

我們會發現那些在自己領域做出重大發現的人,一定不會僅僅侷限於自己的領域,也就是說跨界更容易出人才。

蘋果創始人喬布斯認爲在裏德學院的書法課程讓他體驗到了藝術和美的奧妙。在他以後的所有的產品中,科技必定是和完美的設計、外觀、手感結合在一起的。

看起來毫無關聯的兩個領域,有時都能找到概念的相似性,進行類比思考。醫學上通過多條低強度射線同時射向腫瘤,和戰爭中大軍分成多個戰隊攻取堡壘,都是相同的思維模式。同樣喬布斯也是把書法的美感帶到了手機上。

從這點來說,涉獵多領域不僅不會阻礙我們的專業性,還會幫助我們在本領域精益求精。多個領域建立起來的類比思考,讓我們在看待問題時會從不同的角度進行,避免“內部視角”。

在《成長的邊界》中,作者愛潑斯坦則認爲訓練的廣度則意味着轉型的廣度。學習者學到的背景內容越多,其創造的抽象模型就越多,他們對特定的具體例子就依賴越少。

如何拓展成長的邊界

在人工智能崛起的時代,機器能夠代替我們做很多事,而且效率更高。以往的“鐵飯碗”早已不復存在,我們要做的就是不斷拓寬邊界,不斷髮掘自身更多的可能。

不用說每個人都感受到了這種不確定性,人工智能能夠做的工作越來越多,包括那些專業性很強的崗位,但是類比思考能力卻是機器無法取代的,這是綜合多領域才能擁有的能力。

人生先廣度再深度,事業先業餘後專業,思維先類比後遷移,這纔是這個時代對通才的要求。

先涉獵後鑽研:我們每個人都是由無限個可能性組成的。也就是說我們需要通過不斷的實踐,不斷的涉獵,來發現這些可能性。

多方嘗試:走進自己完全不熟悉的領域,放棄以前的經驗,以新手的姿態重新學習。

橫向類比面對:已經熟悉的事物,思考類比思考賦予我們全新的視角,進而推理那些陌生環境中出現的問題。

堅持自我發現的能力:我們每個人都不是一成不變的,大多數人也只有依靠生活才能發現自我,而不是過去。

不斷的嘗試和涉獵多個領域,看起來走了很多彎路,但是這些不同的領域會帶給你多方位的視角看待問題。多個領域嘗試找到真正適合自己的舞臺,不再受到專業化內部視角的桎梏,而且也比機器更靈活,更有競爭力,這纔是我們讀完這本書的收穫。

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