大改变!不要再进行自嗨式努力了,从现在开始,让学习变得简单有效

这篇文章应该会刷新你对学习的认知,或者会让你对学习有个全新的认识,全篇4900多字,建议找个空闲的时间阅读。

我们常说学习要有效果才叫学习,没有效果的学习就是笨或假努力,甚至有时会被无情的贴上低能和虚伪的标签,没办法,谁让这是个对结果情有独钟的世界呢?

那在这样的环境中我们如何才能让学习有效呢?或者说有效的学习应该如何被衡量?

你可能第一时间想到的就是参加考试吧,看考试成绩的高低从而决定谁学的好?这是可以的。

在高中毕业之前,这样的衡量方式的确是最直观的,同时也有人力物力的允许,但成年人的世界,谁会浪费时间经常去考你呢?

那到底有没有一个衡量的标准来确定学习是不是有效的呢?

有,而且很简单,只是大多数人忽略了它,它的名字叫泛化。用通俗的话来讲就是会举一反三,就是因为常常挂到耳边所以才会对它视而不见。

让我们从生命进化的角度,看看这东西究竟有多大的本事。

生命以什么样的方向进化?

如果在一个小尺度上看,生命的进化可能是随机没有方向的,但如果从大尺度上看,从生命的诞生到现在的21世纪大约几十亿年的时间,可以看出生命演化的方向是从简单到复杂,即便生物变异是随机,但自然选择却呈现出了由简单到复杂的总体趋势。

为什么会这样?

如果生命的演化符合熵增定律,也就是从有序变无序,那就可以解释这种现象。

但有个疑问,生命本身就是一个减熵的系统,从生命是个有序的稳定的系统就可以看出,也就是说生命是个与熵增完全相反的形式,难道说生命的产生是熵增定律的一个特例?它不符合熵增定律吗?

不是这样的,生命虽说靠减熵来维持形态,可就是这一维持形态的过程恰恰需要对外界进行熵增。

生命靠减熵来维持形态,但代价确实不断增加环境的总熵

从一个大的系统(地球)上来看,生命的产生反而加速了熵增的进程,而生命从简单到复杂的进化正是环境熵增等级的进化,这也就解释了为什么生命为何会越来越能掌握高级的大型能量。

从当初被动的依赖光能,到食物链产生以食用周边生物以获取能量,再到火的利用简单的制造能量,再到现在核能这种蕴含巨大能量的利用,能量的流通以越来越巨大的形式进行着,同时能量的耗散也以越来越巨大的形式进行着,熵增时时刻刻都在进行。

生命的进化不仅符合熵增定律,甚至可以说生命的进化是熵增定律所设计出来的。

生命进化的表现

生命进化的表现就是智能的增大。智能的增大的方式除了加强个体,比如某些生命力极其顽强能够抵抗极端恶劣环境的单细胞生物,另一种增大智能的方式就是以许多小的个体组成一个更大的个体进行。我们人类是以第二种形式进行进化,所以对第二种进行解释:

举个例子理解,我们每个人体内都有一种细胞叫做全能干细胞,它具有高度的分化性以及分化成任何类型细胞的潜力,单个的这种细胞没有什么作用,但如果有许多这种细胞并以一个系统进行分化时,他就能演变成各种器官和组织,从而在形态和功能上就有了质的变化。

动物的智能进化就是以类似这种以若干小个体组成大个体进行的,像从最初的单细胞组成简单多细胞,再从简单多细胞组成复杂多细胞……

生命进化的过程就是与环境相适应的过程。

生命能够维持其形态的长期存在的唯一原因就是与环境相适应,只要生命进化的速度能赶上甚至快过环境变化的速度,这个生物就可以长期的存在。

从上面这句话就可以看出,生命能够存在的两个特征:稳定性,差异性

为何是这两点?

因为稳定性是生命适应了环境后能够长期存在的保证,而差异性是生命能够进化的前提,如果生命都是完美的复制上一代,那就没有了进化可言,差异性反而为进化提供了各种可能性。

而同时满足这两个特征的进化方向就是有性生殖。

有性生殖既能够允许生命以一个大整体为个体进化,同时又能通过有丝分裂进行基因交流,这样既保证了大个体的稳定性,又能通过基因交流实现差异性。

有性生殖出现了,但进化的问题又出现了,不能大范围移动的个体只能选择相近的个体进行交配,而相近的个体并不能提供更大差异性的进化可能,因为它们所处的环境相似,基因基本相似,产生的后代并不具有更大的差异性,甚至和上一代几乎相像。

那么要想保持较大的差异性,就必须需要大范围的移动,然而问题又出现了,能够大范围移动的生命适应不了这种变化及其迅速的环境,因为移动范围越大,其接触的环境的复杂性和不确定性越大。

如何为保证差异性进行较大范围的移动,同时又能在短周期内应对复杂的环境和不确定性呢?

学习行为是因为这个原因才诞生。

生命在进化过程中演化出了学习行为,通过学习来构建模型来识别和预测从未见过的情况,用环境给出的有限的信息来应对无限的情况,这就是泛化能力,用我们平常所说的话就是举一反三。

放到我们现在的学习上,泛化是能够利用学习所构建的模型来解决从未遇到的问题。

比如高三的刷题,通过输入大量的信息来构建模型,并通过模型来解决高考试卷上的问题,高考的试题基本都是最新的基本都是从未遇到的问题,考试就是考你的泛化能力,看你是否构建出了模型并利用它解决新问题。

这里光说模型,到底什么是模型呢?用数学函数很好理解,比如:3x+2y=z,这就是一个函数,也就类似于模型,类似在哪里?

比如我给出一个输入:x=1,y=2(这个输入在环境中就类似于环境给予生物的刺激)那么你就可以得到一个输出:z=7(输出在生物上的表现就是作出反应),

如果输入是:x=2,y=1,那么输出就是:z=8,只要有对应的输入,我可以用这个模型解决无限个形况,只要它符合这个模型!

举个例子,比如某个生物遇到一个坑,这是环境给予它的输入,那他的反应不是迈过去,就是绕过去,这是对应的输出,可到底是迈过去还是绕过去呢?

于是生物开始了学习,先迈过去,迈得过去就迈,迈不过去就在坑里栽了个跟头,于是经过多次的试错,生物知道了自己什么时候迈过去,什么时候绕过去,这就是模型的构建,这个模型就是对自己迈不迈得过去的判断,有了这个模型就可以应对无数种遇到坑的情况。

生物能够利用构建的模型去解决各种各样类似的情况的能力就是泛化的能力。

然而生命也会遇到这种情况,就是泛化能力出现了问题。

还是拿前面那个生命举例,比如这个生命遇到了10厘米的坑它迈过去了,遇到了30厘米的坑他也迈过去了,遇到50厘米的坑它没迈过去,但遇到20厘米的坑的时候,他不知道自己能不能迈得过去,遇到60厘米的时候也不知道自己能不能迈得过去。

那咱们就替它算算,既然30厘米的坑能迈过去,那20厘米的坑当然也能,既然50厘米的坑迈不过去,那60厘米更迈不过去。

就是说它只能记忆自己经历过的坑,但如果自己没经历过就不知道怎么办,也就是说它总结不出一个模型来判断自己是不是能迈得过去,这就是缺乏泛化能力。

比如学生在做题的时候,只会做自己做过的题,但遇到了相同类型的题他就不会做,这就是没有从做过的题中提炼出共性的部分,也就是所说的模型,这就是泛化能力有问题。

这种情况还算好的(更糟的情况是记都记不住),至少他能记住自己经历的情况,只要它经历了无限的情况就能根据自己这些情况一一作出反应,比如一个人背九九乘法表,就算他根本不知道什么是乘法,总结不出乘法的性质,也能根据背的去解决81种情况。

但生命的进化并不允许有这样多的试错机会,否则生命早就死光了,所以生命的进化要增强这种泛化能力,同时抵制这种只记特殊情况而不会泛化的行为,于是生命学会了遗忘

举个例子,比如当一个人看到马云和李嘉诚创业成功赚大钱,如果他只学习这两个例子那么他得出一个模型:创业能赚大钱,如果他真这样做可能就真完了,因为99.9%的创业的人都失败了,只有那0.1%才是成功者。

但如果他继续学习更多的例子,那么他可能会构建另一个模型:创业成功赚大钱的几率很低。

生命就是在不断学习的过程中构建一个个模型,经常用到的同时有效的就会得到强化,相应的你就会记得更牢。

相反的如果一个模型基本不用或者无效那么它就会被弱化,并渐渐的被遗忘,从而为更多有用的模型腾出空间,也避免了在思考时一些没用的模型的干扰。

所以为什么你在学生时代背单词会经常忘呢?因为你根本没用它,但如果我说thanks你一定会认得,因为这个单词你应用了不知多少回了。

过目不忘并非绝对的有效学习。人群中就有一种极端情况:就是拥有过目不忘的能力但没有一点点的泛化能力,这种人群属于雨人(一种病人)的一个分支,你可以到百度上搜一下,这样的人生活不能自理。

由此可以看出,遗忘并不是一定是无效的学习,它反可能为有效的学习提供了更好的条件。

多说几句,从上面可以看出人有两种记忆方式,第一种是机械记忆,就是记住所有的情况,第二种就是模型记忆,就是记住一个可以推导出所有符合模型情况的模型。

这两种记忆方式各有优点也各有缺点。

机械性记忆拥有更快的输出,但并不能应付多种情况,只适合小范围的记忆。

模型记忆能够应付更多的情况,但需要一个带入模型的过程,所以得到输出较慢。

比如说我让你在心里算24*4=?你会运用乘法法则这个模型进行计算,但如果你背过了所有100以内的乘法结果,你会立马得到答案,这两种方法的优缺点你会在这个例子上得到一个大致的感知。

有一个情况不知你有没有注意到,那些你死记硬背的东西到现在你差不多还在记着,比如语文课上你死记硬背的某首诗,或政治课上你死记硬背的某个段落,当时的你张口就来,到现在你仍然可以背上几句。

但那些你曾经理解着记忆的诗,或者公式,你现在还记着吗?机械式的记忆可能拥有更长的记忆周期,不过前提是你的机械式记忆已经达到了不用思考,张口就来的程度。

所以根据这两种记忆特点你可以制定不同的背诵方案:

小范围的、时间允许的、需要快速反应的记忆采用机械式记忆;而大范围的、需要短时间记忆较多情况的、不需要快速反应的记忆采用模型记忆。

用泛化能力来理解智慧

什么是智慧?哲学、科学、宗教等都有各自的解释,百科上说:

智慧是人类的一种高级的综合能力,包括感知、知识、记忆、理解、联想等多种能力的综合。智慧可以让人深刻地理解人、事、物、社会、宇宙、现状、过去、将来,拥有思考、分析、探求真理的能力。

再看前面对泛化的定义,泛化是能够利用学习所构建的模型来解决从未遇到的问题。

当我看到智慧的解释的时候,我感觉这分明就是在说泛化能力:通过学习过去与人、事、物、社会、宇宙接触得来的经验来构建模型,从而对未来作出判断,并在当下作出行动,原来生命自始至终都在寻求智慧。

如何提高泛化能力?

如果说泛化能力约等于智慧,那可以用提高智慧的方法来提高泛化能力,古人有太多提高智慧的方法了,比如静心来使自己明心见性提高智慧,或通过打坐冥想来提高智慧。

另一种办法就是刻意训练自己的自己的泛化能力,从前面可以体会到,泛化能力的重点其实就是构建模型的那部分,所以通过学习各种模型来训练自己的泛化能力,比如亿万富翁巴菲特的黄金搭档:查理芒格。

他曾提出过多元思维模型,就是通过跨学科的学习,学习各个学科的精华模型,从而达到从不同的维度来观察事物分析问题的效果。

单单只是把这里面差不多100多个思维模型学会了,就足以获得普世智慧,像里面的比如心理学的铁锤人综合症,双轨分析原则,逆向思维模型,误判心理学…….

经济学中的沉没成本,非连续性模型,生物学学科中的自然选择,递弱代偿,物理学的临界点模型,数学的复利模型,化学自我催化模型...

幸运的是,只需要掌握里面最重要的几十种思维模型,就可以比较准确的看透问题的本质。

而我们日常经常会使用思维模型可能就十几种,所以通过多元思维模型来提高自己的泛化能力是最好的方式。(查理芒格的100个思维模型的介绍以及重点模型已经整理到了我的公众号:城北有个徐公,回复【模型】领取。

最后梳理一下文章的思路,全文是围绕什么是有效学习展开的,从有效学习的核心:泛化概念的引出,到利用生命进化来深刻理解泛化概念,同时介绍了遗忘机制的产生以及它对有效学习的影响。

之后又引申介绍了两种记忆方式以及这两种记忆对应的运用策略,之后用泛化来理解智慧,从而通过更高层的智慧来对泛化能力有一个整体感知。

再往后就是如何提高泛化能力,一种是通过古人的方法,一种是通过学习多元思维模型的方法。

整篇文章4900多字,应该是介绍的比较详细了,如果你差不多能听懂,希望你能在评论区反馈一下(公众号里没有了留言功能,可以在对话框中留言,我仍可以看到)以后我写文章就以这种程度的方式来写,如果有不懂的地方可以留言提问。

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