知識大遷移，人人都是福爾摩斯

  過去的學習，是面對已知的學習；現在的學習，是面對未知的學習。人人都是福爾摩斯。

  我們這個時代，學習的方式，正在發生一次巨大的變革。簡單總結成一句話，我們正在經歷從考試式學習，向破案式學習的過渡。

  這話怎麼講？

  過去的學習，知識的門類是固定的，問題也是清晰的。不管是一個數學方程怎麼解，還是相對論到底在講什麼，所有的問題都很明確，而且這些知識都已經被體系化，以文字的方式確切地寫在經典中，只要去學就可以了。

  學習方式應該是勤奮、專精、系統化的，學習效果由各種各樣的考試來衡量，我把這種學習模式稱為考試式學習。

  塞亞·伯林有一個著名的類比，狐狸和刺蝟。刺蝟只知道一件事，而狐狸知道很多。傳統社會顯然是更需要刺蝟式的專家啊。像狐狸一樣東張西望的人，雖然樣樣都通，但是樣樣稀鬆。傳統社會並不鼓勵這種學習方式。比如一個數碼工程師，業餘愛下圍棋。但是圍棋下得再好，對他的工資和職業競爭力有什麼幫助？搞不好，還落得個玩物喪志的罵名。

  本章節來源於𝖇𝖆𝖓𝖝𝖎𝖆𝖇𝖆.𝖈𝖔𝖒

  但是在現代社會，這個學習模式正在遭遇巨大的挑戰。原因很簡單，兩條：第一，人類的知識總量已經太大了。大到任何一個人，用任何一種方式都無法消化，哪怕是一個門類的知識。專精這個目標本身已經不可能實現。第二，知識的確定性正在喪失。知識本身在頻繁更新，今天還是共識，明天可能就不是。越來越多的知識，處於學科之間的模糊地帶，本身也面目不清。問題越來越多，但是確切的答案越來越少。考試式的學習方式當然就難以為繼了。

  那怎麼辦？《知識大遷移》這本書中就提出了一個非常開腦洞的辦法。簡單說就是，我們要甘心去當一隻知道很多事的狐狸，而且一知半解就好。

  沒錯，這本書的主張就是，除了專長之外，要儘可能多地、碎片化地掌握一些知識的皮毛。一知半解就好，不用系統，不用深入。這就是未來最好的學習方法。

  要接受這個結論，還真是需要一點勇氣，它對價值觀的挑戰有點大。

  《知識大遷移》這本書的作者，是美國頂級暢銷書作家龐德斯通，他曾經寫過著名的《無價》。這樣的人，他即使拋出一個驚世駭俗的觀點，也一定是持之有據的。我們來看看，作者憑什麼這麼說。

  作者洞察到了一個關鍵性的變化：知識和我們這些學習者之間的關係變了。

  過去的知識，是固化下來的。我們跟它的關係，有點像人和財富的關係，是占有關係，占有得越多越富有。但是現在不行了，知識多到我們根本占有不過來。

  打個比方，過去水很少，而自己這個容器太大。往自己這個空桶里裝水，當然是裝得越多越好。而現在，這水已經多得像大海，就別想往自己身體裡裝了，學會在水裡面游泳就好。學習這件事的本質當然就發生了變化。

  說到這兒，我們就理解作者為什麼說一知半解的知識很重要了。

  知識不是用來占有的，占有一知半解的、不確切的知識做什麼？不管什麼知識，都可以成為我們踏入未知世界的踏板。一個片段的知識，會成為我們求知路上的援兵，它是不知道什麼時候就會起作用的接應。它不是答案，但它是通向答案的鑰匙。

  我們剛剛嘲笑的那位圍棋下得好的數碼工程師，過去，圍棋只是業餘愛好，但是在這個時代，正因為他對兩邊多少都懂一點，擊敗人類棋手的人工智慧Alpha Go就有可能是他開發的。

  想特別強調一個概念，知識的「盲點」不怕，可怕的是知識的「盲維」。

  《知識大遷移》這本書提出的這個奇葩觀點，就是在教我們怎麼掃除「盲維」。一知半解、一鱗半爪的知識，它作為知識，當然是不精確、不系統的，甚至不正確，孤立地看沒有用。但正是因為它分散、碎片、不成系統，在知識的網絡效應里，它就極有可能在機緣湊巧的時候，填補形成一個我們認知世界的維度，讓我們的一個認知盲維突然透進了一絲亮光，這就是它價值連城的地方。

  舉一個著名的例子。福爾摩斯第一次見到華生的時候，馬上判斷出他是一個從阿富汗回國的軍醫。為什麼呢？華生有醫務工作者的風度，同時還有軍人氣概，所以他肯定是個軍醫。左臂動作僵硬，說明剛剛受過傷。當時什麼地方剛剛發生完戰爭，有可能讓一個軍醫受傷呢？阿富汗，結論就出來了。福爾摩斯只需要一個片段的知識就夠了，他並不需要深入細緻地了解這場戰爭就足以讓他完成一整套判斷。這就是片段知識幫助我們完成判斷升維的案例。一對情侶到女孩的閨密家做客，男孩說自己是初次登門。結果，進門之後，男孩的手機Wi-Fi居然自動連上了。Wi-Fi連上了，這本來是個極小的碎片化信息，但是對女主人公來說，這是對一個全新維度的提醒，它作為鑰匙，打開了一個隱秘空間的大門。說到這裡，我們前面說的那個詞的含義才浮出了水面，就是從「考試式學習」到「破案式學習」。

  過去的學習，是面對已知的學習；現在的學習，是面對未知的學習。人人都是福爾摩斯。比如，想創業，想知道自己的創業計劃靠不靠譜，我們去哪裡找答案？每次遇到的都是不同的案情。在未知的海洋裡面，任何一根小樹枝都是救命稻草，一些微茫的小線索，哪怕不精確，利用現在的網際網路工具，利用線索和線索之間的交叉關係，找到答案並不難。一個破案的偵探是不會在乎線索大小的。反過來說，這個線索正是因為小，才被罪犯忽略，遺漏在現場。一知半解的知識是不是比我們原來想像的要重要得多？