#如何怎么挽回前男友前女友前任#成年人的世界,绝没有“容易”二字,不管是光芒万丈的明星,还是平平无奇的普通人。

“人生就像升级打怪,过了这一关,还没来得及喘息多久,又有新的难题在等着你。但那些困境总要自己来面对,如果停下脚步,没有人会帮你。”

你能做的,唯有自己擦干眼泪,暗自咬牙坚强,因为身后,空无一人。

1⃣️我实名表扬如梦美眉,真的太搞笑了她。背着3万块钱的包说不想背扔给我,我嫌沉又扔给她,她背上之后还把标朝着自己身体,说不要太高调[允悲][允悲][允悲]但是我今天穿的就像个拎包的
2⃣️我又加班加出新高度,晚上十二点半才下班[允悲],还是team leader开车把俺送回来的[胖丁微笑]
3⃣️最近换了main building后每天上班都很快乐,大厅里有两个投影仪,六个电视机,有放篮球赛 足球赛 棒球赛 橄榄球赛的,我还看到了万达的广告[good]
4⃣️Happy birthday America.

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为什么学了很多知识,仍然过不好这一生?

我们总觉得,那些「看上去什么都懂」的人,总是能审时度势,作出准确的判断和明智的决策,但实际上呢?他们犯的错误、做的「蠢事」,却一点都不少。
所以才会有这么一个问题:为什么读了很多书,懂了很多道理,却仍然过不好这一生?
原因其实很简单:因为单纯积累知识并没有什么用,它并不能帮你解决问题。能做到这一点的,是思维方式。

你一定还记得我在以前的文章里,提到过的「DIKW模型」,它把学习分成四个层次,分别是:数据(Data),信息(Information),知识(Knowledge)和智慧(Wisdom)。
这其中,知识的定义是什么呢?是「有意义地联系起来的信息」—— 它是对你脑海中已有碎片信息的联结和整合。
而智慧的定义是什么呢?是利用已有的知识,去处理和应对新问题的能力。

「DIKW模型」这6个字符,就是「数据」;
你知道它表示什么含义,这是「信息」;
你知道这个模型的背景,应用范围,学术界对其的讨论、态度等,这是「知识」;
而当你遇到问题时,懂得如何应用这个模型去思考、去应对新的情境,这才是「智慧」—— 也就是我提到的「思维方式」。
简而言之,知识是静态的,它聚焦的是「过去」。而思维方式是动态的,它聚焦的是「未来」。

知识重不重要?当然重要,它是思维方式的基础。没有知识的积累,空谈智慧和思维方式,无异于空中楼阁。
但如果单纯积累知识,而忽略了思维方式的构建和完善,那么,你就只是一个知识的「仓库」而已。
你所做的,只不过是在「复读」别人的观点。

他们只是把知识「囤积」起来,却从来没有真正利用过它。
但在这些数量的背后,真正被吸收、内化、应用的,又有多少呢?

第三层,是追求「记忆」。
为什么呢?很简单。单单只是知识的积累,只能说明,你永远停留在「过去」。
但我们要面对的,永远是全新的、陌生的情境和问题。

让这些停留在「过去」的记忆,成为你的根基,在它们之上生长出新的萌芽:一些针对全新情境的假设,猜想,推论和判断。再依据它们,去做出行动,修正行动,利用这些知识来指导你的行动。

这就是我所强调的:不要囤积知识,而是要让知识流动起来。

跨越从「已知」到「未知」的界限,打破从「旧」到「新」的屏障。


那么,什么是「流动」?
简而言之:我不会把一个知识点「复制」下来,再存放到仓库里,囤积起来,等待可能哪一天的使用;而是会通过一套流程,从思考到联想、提问、行动、记录,等等,让这个知识点在流动中创造价值,最终落地。

这些,都是非常简单的做法,但它们能有效地帮助你,把重心从囤积转移到流动,让知识流动起来。

在这个过程中,最重要的是什么呢?两点。

1)抽象储存

如同我所说:大脑是用来思考的,不要拿来记忆。我不会去记录知识点的细节和结构,甚至,如果你问我某个领域的问题,我也不一定能给你巨细靡遗地讲清楚。

但我能够知道,它在我的知识网络里大致位于哪个位置,跟其他哪些节点有联系,它们合起来构成了一幅什么样的图景,我从这幅图景中可以归纳、整理出什么,它能应用到什么样的新问题里面。

2)问题导向

如前面所说:任何一个知识点,最终都是要落地,跟「问题」建立联系的 —— 这样才能发挥它的价值。

试着用你已经掌握的知识,去塑造你看待事物的视角,思考问题的框架,分析问题的路径和方法……利用这些「旧」知识作为依据,不断去补充、完善、修正,乃至于推翻和重构自己的观点 —— 这才是学习的要义。

也是让知识「流动起来」的核心。



心理学对智力有一种分类方法,即分为「晶体智力」和「流体智力」。

什么意思呢?晶体智力,指的是我们储存、建构和应用「经验和知识」的能力,简单来说,就是我们大脑中已有的知识量和有序程度。知识越丰富,结构越有序,晶体智力越高。

而流体智力,指的是在混乱中发现意义的能力,亦即针对新异环境进行思考、推理,发现新问题、解决新问题的能力。

一般认为,晶体智力随着年龄增长逐渐提升,到60岁前后到达峰值,随后缓慢下降(亦即开始遗忘)。

而流体智力会在成年后几年内达到峰值。随后,如果你勤于锻炼,它会保持平稳的水平,直到老年才开始下降;但如果你疏于锻炼,它会保持稳步的回落。

当然,这两者是相辅相成的:我们通过流体智力解决的问题,会成为我们的经验,亦即晶体智力的一部分。而晶体智力的发展,又能够促进和刺激流体智力,帮助我们更好地理解外部世界。

有一个例子可以很好地帮你理解这两者:在我们学生时期,为什么有些人总是能不费吹灰之力解出数学题呢?他们这种能力,或者说「数学天赋」,到底来源于什么?

实际上,这种能力需要两步:第一步是熟记各种定理和类型题;第二步,是需要培养「将新问题转化为旧问题」的能力。

也就是说,数学天赋好的人,其实都有一个共性:他们能够一眼就分辨出,这道题目可以转化为哪一种「基本类型」,跟哪几种定理能够产生联系。

这种将「未知」和「已知」结合起来,去探索全新情境的能力,正是我们许多人,慢慢疏于练习、任其荒废掉的能力。

为什么?因为我们这个社会,本质上是需要秩序去维系的。它并不需要你不断地去面对新异环境,去锤炼头脑和智力 —— 它只需要你安分守己,循规蹈矩,在自己的位置上面,做好该做的事。

用一个拟人的说法来讲:这个世界不希望太多人去思考,因为思考是一种熵 —— 一思考,就会产生许多麻烦。

那么,它就需要耗费更多的能量,产生更多的无序和代谢产物,去抹平这些麻烦。

一切都有安排,外在的力量会逼迫你服从「圈层」的规训和安排,不越界。

你会希望构成你身体的细胞有自己的自由意志和思想吗?肯定不会,对吧?

这是宏观角度。

而从微观角度出发,也是一样的。

我们在工作和生活中,几乎每时每刻都会受到两种力量的影响和诱惑:一种叫做「求新」,亦即涉足新领域,尝试新的挑战,用新的方法解决问题;一种叫做「守旧」,亦即遵循过往的习惯和行为模式,在单位时间内获得性价比更高的收益。

大多数人的选择都是后者。原因很简单:我们每一个人,几乎都是风险规避和损失厌恶者。

我们不愿意舍弃已有的收益,不愿意面对充满未知和不确定的风险,不愿意让自己成为「越界者」。

这就导致了,我们最终都会走到同一个「最舒适」的点上面,停下不动。

成为同质化的人。



说得有点远了,宕回来。

那么,如何让知识从「囤积」到「流动」,培养这种应对新情境的迁移能力呢?

我将它分成三个层级,分别对应知识的储存、识别和调用。

1)储存

「囤积者」的知识储存方式,是树状结构,采用的方法是分类和层级:知识点 A 可以分成 A1,A2,A3 三个部分,A1 又进一步可以分成 A1.1,A1.2……诸如此类。

他们所追求的,是「有序」,每个知识点都有其位置,严丝合缝,一丝不苟。

「流动者」的知识储存方式,则是网络结构。他们不会去储存知识的细节,而是会对其进行「抽象」,提炼出一些关键的特征和要素,并通过这些特征和要素,把它跟其他知识点「联系」起来。

这就是我一直所说的「知识网络」:它不仅仅是对信息的组织方式,更是对信息的理解、储存和提取。它不追求「分类」,而是追求「联想」和「相关」。

2)识别

囤积者发现一个新问题时,往往会对其「贴标签」,将其归类为已知的某一类问题。亦即,试图从已有的知识体系中,找到一个最接近、最相似的元素,将其「套用」到新问题上面。

而流动者发现一个新问题时,会注意到其新异之处和不同点,并聚焦于:它跟旧的问题有哪些不同?从旧的问题可以如何延伸、变换出这个新问题?这其中有哪些特点,是不能用以往的方式去对待的?

3)调用

囤积者调用已有知识和经验时,会追求「还原」和「准确」,执着于通过既定的路径去检索和复述信息。故而,他们会重视记忆力,会追求「博闻强识」、不出错,追求信息的完全匹配。

而流动者的思维方式,则是通过提炼要点,为已有的知识建构一个个高维度的、不同的「模式」。再通过对「模式」和「特征」的匹配,在节点之间进行跳跃,来检索和提取信息。

这些模式和特征,其实就是「思维方式」

在这个过程中,后者一定会遇到错讹、偏差,但这没有关系 —— 如果过度追求「不出错」,那就没有办法创造任何新的东西。我们要追求的,是「满意解」。

这三点,是流动者与囤积者的不同,其实也是大脑的优势所在。

大脑之所以比现在的电脑更高级,并不在于运算速度、储存空间和精确性 —— 这几个指标,电脑的效率千万倍于大脑 —— 而在于两点:大脑能进行模糊处理,以及高并发计算。

模糊处理可以帮助我们,「抹掉」那些不重要的信息,「凸显」那些重要的、关键的信息;高并发则可以充分利用我们的脑力,对这些关键信息进行匹配,高效地调用资源。

因此,面对一个飞来的网球,我们不需要计算风速、角度、速度,也能大概作出反击;面对一个复杂的棋局,我们无需像 AlphaGo 一样,对每个落子点进行胜率计算,也能依据过往千百局对局的经验,知道落在哪里会更好。

(当然,这些技巧正在被人工智能科学家们应用到电脑上面。未来,科学家能否用电脑模拟出人脑?很难说 —— 这是题外话了)



最后,提几个建议,帮助你锻炼「流动」和「迁移」的能力。

1. 拆解信息的逻辑

小时候,我们往往喜欢通过拆东西,去了解一样事物的构造 —— 男生应该很有共鸣。

但这种习惯慢慢地消失了。如今,我们更倾向的是什么呢?是接受别人告知我们的信息,按照作者的思路和脉络走,接受「作者在说什么」而非「我想要什么」。

所以,一个简单的做法就是:对获取到的信息进行拆解,去分析信息背后的逻辑 —— 它是如何构成的?每一部分之间如何连接?每一个结论和断言背后的支撑是什么?整体的结构是否稳固?

不妨去试着问这么几句话:

它可以分成哪几部分?各部分之间是什么关系?

它的关键特征是什么?是什么使得它跟别的事物区分开来?

它的每一部分为什么成立?是否有足够的论据和说服力?

我可以从中得到什么?它对我的意义和价值是什么?

这可以非常有效地提升你的思维能力,帮助你提取信息的要点,以及提升面对新问题的分析能力。

2. 不断尝试新事物

前面讲过,知识的「流动」,是对新问题的迁移解决。但前提是什么?你总得有「新问题」,对吧?

为什么说好奇心很重要?就是因为,好奇心可以帮助我们尝试和探索新事物,在已知中创造出未知,推动我们面对新情境和不确定性。

所以,我有一个心态:无论多困难的挑战,只要是没有接触过的,我都会很乐意去尝试一下。很可能做不好,也可能付出一些成本,但这可以迫使我去面对新情境,放弃以往的固有思路和路径依赖,更有效地调用自己的能力。

在这个过程中,你会被迫去找到问题、发现问题、思考问题 —— 这才是你能力的体现和提升的机会。

尝试新事物,从新事物中发现问题,调用自己的知识和经验去攻克问题,获得反馈完善自己,拥有更大的自信去探索新事物 —— 这就构成了一个正反馈的回路。

3. 锻炼网络思维

我一直笃信一点:万事万物,都是有其内在联系的。

所以,无论是积累知识,还是分析问题,永远都不要孤立地去看待事物 —— 不妨试着从整体、联系的角度,用网络的视角去思考。

这里有一个重点:我们并没有必要把所有的知识完整无误地记录下来,关键在于,我们通过某一个节点,能够联想和激活其他哪些节点,它们整合起来,能够「涌现」出怎样的系统性 —— 这才是最重要的。

大家平时在生活中,不妨多做做联想练习,这会有助于思维的活跃和创造力。

4. 理性行动

前面讲的这些,都属于认知和思维的内容。但还有至关重要的一点,就是执行。

很多时候,我们都会面临「道理都懂,但就是做不到」的窘况,以及「我当时就应该怎样怎样」的懊悔,其实问题往往就出在执行的心态上 —— 我们难以主宰自己的大脑,反过来被情绪所控制,从而作出种种不理性的行为。

相关的内容,我在旧文中讲过很多。非理性的思维模式,比如启发式,损失厌恶,锚定……情绪相关的内容,包括如何与情绪和解,夺回大脑的掌控权,等等。可以阅读以前的文章,在这里就不多赘述了。

一个小小的建议是:平时多做复盘,思考并记录「我为什么会这么做?」「我当时的心态是什么?」这样,可以有效地帮你监测自己的思维过程,更好地控制它。

也希望每一个人,能真正实现「知行合一」。


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