【如何学习最基础而重要却被忽略的…

【如何学习最基础而重要却被忽略的知识？】如何发现自己的临界知识？

如何找到有价值的临界知识？前面说过，临界知识其实是对事物更底层规律的总结。如果我们要找临界知识，就要去它可能出现的地方寻找。

哪些地方比较容易产生临界知识呢？那便是可信度比较高、适用面比较广的重要硬学科裡，比如数学、物理、化学、生理学等。

看到这裡，你会不会有些疑惑：数学？物理学？生理学？这些课程我们都学过，可是除了加减乘除等基本常识，似乎其他知识和我们日常生活没什么关系啊？我们从来没有发现生理课的知识能给买菜或谈判带来什么帮助。是不是要在数学和物理这些专业裡，学习更加高深的知识才能明白呢？

当然不是。相反地，我们要学习的反而是最基础而重要的规律，这样的规律适用面才广泛。当然，不是说其他软科学不能产生有用的临界知识，但是要更加谨慎，多考虑适用条件，比如心理学、经济学和社会学的概念，我们往往需要深刻理解其原理和前置假设才能应用。

【那么，为什么这些可信度高、适用范围广的结论更容易产生临界知识呢？】

这个问题，要从临界知识的本质特徵说起。其实临界知识的思想，核心是用更加可靠学科的研究方法、思想和结论来处理没那么可靠的领域的问题。简言之，就是解决问题最稳妥的办法，是拿可信度更高的方法去处理问题。

比如房价高这个经济学现象，可以有很多解释：如温州炒房团，比如丈母娘经济，比如对比国际大城市房价等。但这些解释的立足根基其实并不怎么牢靠。那么怎么办呢？临界知识的思路是不用这些「现象原因」解释问题，或者说不用这些非常具象、未经严谨验证的推测解释问题，而是借助可靠度更高的原理解释，比如供需关系、不均衡分布以及规模效应等基础知识。这样的解释未必对，但是显然可能更可靠，也相对容易检验。

所以，找到可靠的知识学科就容易找到临界知识。比如数学，就是一个逻辑推演的学科，数学方法是建立在几个基础假设以及逻辑分析之上的。因为数学不依託于真实世界存在，所以只要在它的假设范围内，几乎所有的推论都是正确的，那它的知识就很可靠。再比如，物理学。虽然比起数学而言，物理学差那么一点点，毕竟还是有一部分结论是基于实验归纳推测的。这么多年来，尤其是现代物理学的发展，使得这门学科的可靠度相当高。而物理研究物质规律，我们很多生活决策都有物质参与，那么物理学的结论也就很重要了。

而最热门的经济学，很多结论其实是不太可靠的。早些年人们甚至不承认经济学是一门科学。直到现在，经济学内部对很多重要问题都没有共识，更不要说有可靠的真理了。不过，也不是说经济学的结论都没有用，比如查理．蒙格很推崇的规模效应，以及与之相关的边际效应，就是非常重要的临界知识，也是经济学原理。

而心理学知识，总的来说同样也不是那么可信，本来社会学对结论的要求标淮就比较低：只要结论大多数下情况成立就可以，甚至只要在特定情况下成立就可以。这不像自然科学，有一个反例就推翻一个定理。不过，心理学的一些研究成果还是很有价值的，虽然不能百分之百在每个人身上每次都起作用，但是做为一个概率判断的工作，还是有很大的决策帮助，比如从众效应、权威效应等。总体而言，只要瞭解其限制条件，是可以当做重要的工具使用的。

因此，对我们而言，找临界知识的过程，就是寻找对我们有用的、适用范围广的可靠知识的过程。那具体怎么找呢？我个人的经验是：

1. 从自己感兴趣的领域入手，学习这个学科的重要知识。

感兴趣的领域，无论是行销、企划、谘询、金融、法律、贸易等都可以。我们此前说过，所有现象层面的知识研究到底层之后，都会联繫起来。所以，从自己感兴趣的领域入手去阅读经典的书籍，从中寻找最重要的原理和知识。具体做的时候，要多留心，看似习以为常的事情，背后是否应用了我们已有的规律。

比如，很多年轻人都喜欢看TED演讲，我们会被演讲中的科技进步感动，也会因为一些感人的事蹟而心绪起伏。可是，【你有没有思考过，为什么那些演讲会吸引人呢？如果只是一个演讲打动人心，那可能是个人能力原因，如果很多演讲都能打动人，那背后很可能有规律。而对这个习以为常的事情探寻原因的好奇心，就是发现事物背后规律的第一步】。事实上，有人就专门研究和总结了这个规律，写出《TEDTalk 十八分钟的祕密》这样的畅销书。

如果你以前就瞭解演讲的方法，那么你在看TED演讲的时候就会提醒自己：「看，他在用『坡道』技巧。」你发现了一个已知的规律在新场合中被应用的实例。

如果你过去并不知道一个好的演讲背后有什么方法，那么你可能会看1000场TED演讲，进行比较、总结，写出一本书，那你就从事情中总结出新的假设规律。

这两种能力对我们发现和掌握临界知识都很重要。

2. 找到最重要的知识和原理的原始出处。

儘管我们可能发现了事情背后的规律，但是这往往还不够，还要进一步寻找这个规律的原始出处。这个步骤非常重要，也是大多数人在学习研究的时候忽略的一个环节—找到重要的结论是怎么来的。

比如你可能接触过1万小时天才定律，大多数人学习这个方法，就是记住这个结论。然而，你要深入研究这个知识的出处是哪裡。仔细找一找，就会发现结论来自心理学家对小提琴手的研究结果。当你知道这个结论的原始出处，你对这个结论的可能适用范围，和可能的局限就会有更清晰的认识。

3. 尝试用更基本的原理来解释这个知识。

这一步工作就到了寻找和建立临界知识的关键步骤。这一步骤，其实是寻找问题的第一性原理。

前面我们提过，伊隆．马斯克说自己做每一项事业都是用第一性原理思考。实际上，寻找和建立临界知识的过程，也是用第一性原理思考：能够用更加底层、通用的规律解释，就不用新的假设。而这一点，正是科学研究的方法之一。

拿1万小时天才定律举例，对培养大师的现象，作者给出新的结论：高强度训练1万小时。但是透过溯源到心理学实验，我们会发现刻意练习很重要。而刻意练习为什么重要，可从几个更基本的原理解释。

比如，生理学上的结论：学习知识和行为之间的密切性与对应的神经链强弱有关，神经链越强，学习掌握得越牢靠。而要强化神经链，就要反覆训练，这一点巴甫洛夫做了很好的证明。所以，持续高强度练习是提升能力的必由之路。同时，对于刻意练习的目的性，我们还可以与第二章「刻意练习」那一节中提到的心理表徵联繫起来—只有构建提升心理表徵，才能把练习从低水淮重複提升到更高层次。

在这个过程中，我们就开始用更底层的知识，来解释新学到的1万小时天才定律，也理解了这个定理的局限所在。

4.没有解释的时候，想办法寻找或自己创造一个假设，并验证有时候，我们对一个领域的解释并没有相关的储备知识，找不到更底层的解释。

那么解决方案就两个：要嘛我们想办法查询相关领域的书籍，看看有没有别人的研究结论可供参考；要嘛自己给出一个可能的合理化假设，然后想办法验证自己的假设是否合理。你可能会感到疑惑，怎么会自己创造假设呢？其实，这个过程正是科学研究的过程：发现问题，解释问题，没有现成的答案就建立一个假设。一旦这个假设被大量的检验验证为真，那么新的规律就被发现了。

让我们再举一个例子说明这个过程。前一段时间影音网站酷6网创办人李善友在罗辑思维替罗振宇代班，讲了一集关于「不连续性」的话题，大意是：我们这个世界是非连续的，连续性只不过是我们大脑的一个假象罢了。听完这个节目时，我发现这个观点和我所知道的另外两个案例有关联。（从感兴趣的内容入手）

第一个案例是罗辑思维首席执行官脱不花在混吨研习社的一次分享内容，大意是罗辑思维要砍掉现在十分赚钱的业务—「卖货电商」这个品项，迎接新的事业。第二个案例是，克里斯汀生在《创新的两难》中提出的「两难」问题，即为什么成功企业管理者做出的每个决策都是正确的，最后却会导致企业陷入困境。

这两个案例，都描述了我们这个世界中存在的一种不连续性现象。假设李善友教授提出的不连续性观点是正确的，且我瞭解的两个案例都印证了这种现象的存在，那么我的问题是：为什么会出现这种不连续性现象？（李善友老师在他的混吨研习社中给出了自己的证明，但我们不是要找一个答案，而是要培养自己找出答案的能力。）

我的思考是：创新者之所以遇到困境，一个重要的原因就是不愿抛弃既有利益，拥抱新价值。你可能会觉得，这些管理者太顽固了，因循守旧，如果换了我，肯定会选择朝阳产业和未来的希望，怎么会继续守旧？

可是想像一下，你的公司现在出售的产品广受市场欢迎，一年给公司带来5000万元的利润，你的房子、名车、陪爱人出国度假的资金都主要来自这个产品。这个时候，有客户找你，说想做一个新产品，但他的需求很少，一年只有50万元。

如果你答应他的要求，这将占用你现在的生产线，造成主力产品生产停工。这可能导致公司收入下降到1000万元，这个时候你会怎么办？放弃赚钱业务，去做这个50万元的项目？如果你这么想，那我再告诉你一个事实，你几乎每週都会见到这样的新客户，说自己的需求代表未来的主流。可谁是真正的未来，没人知道。

设身处地想一想，你会发现，这个世界不会自动标注出哪个客户或产品未来一定会成功，你可以勇敢地投入，但一切都是不确定的。而与此同时，我们眼前的高收入、大房子、出国度假和美食，却是明确的、可感知的。你能放弃这些确定的幸福享受，而去做一个不知道未来在哪裡，也不确定到底会不会是「新希望」的新专案吗？

我相信，大部分人不会。为什么我这么肯定？因为心理学研究早就证明了，人有「及时享乐」「厌恶风险」和「只能根据感知到的认识做判断」的心理特质。人的这些特徵，使得我们对存量敝帚自珍，而难以拥抱充满风险的增量，这是人性使然。打江山容易，坐江山难。（用更基础的道理解释）

我们容易守著既得利益的存量，却很难放弃已有利益去迎接变革的增量；很多人换一份工作都没有勇气，更不要说赌上整个公司命运投入一个未知的领域了。这样一来，既得利益的公司，就会被那些新创立的没有包袱的创业者打趴，在最终结果上看起来就是非连续性的。（成功的创业公司是无数创业者试错及失败之后的倖存硕果，但大公司没有那么多资源进行如此多的试错，所以转身并不容易。这也是大公司愿意花大钱收购有潜力的新公司的原因。）

你看，现在我们用查理．蒙格提到的重要学科—心理学的知识解释了一个企业管理的问题。这就是临界知识的威力—可以普及地解释问题。

不过，我们还可以把这个思考继续深入。前面提到的非连续性都是现象层面的，换句话说，表面上看，我们企业的产品和战略需要一直变化，所以对管理者提出了很高的要求。但问题是，我们为什么要一直变革和改进呢？

我们之所以变化，恰恰是因为「变化的原因」不变，即企业存在的理由不变—为用户创造价值是企业存在的基础。其实「用户需求是第一位」的要求一直没有变，只不过我们的企业必须不断克服自己的弱点，改变自己、挑战自己，才能满足这个使用者需求不变的底层要求。

这让我想起了一个段子：有个男人一辈子喜新厌旧在换老婆，表面上看起来他一直都在变，可是仔细研究发现，他的底层需求一直没变，每次都是娶20岁的女孩子！这就是在看似变化的现象背后，是一个不变的底层规律—满足使用者需求不变！（构建自己的假设）

现在，我们又发现了新的临界知识—真正满足客户的需求，是企业决策第一原则！

当我们真正理解这个临界知识之后，会在创业、带团队等需要做管理的时候时刻警醒自己，因为我们知道，这个定律是和我们的人性相悖的！（客户需求第一，这其实是一个大家都知道的很「旧」的概念，但是我们重新理解了这个概念，当我们能够以新的角度理解旧的概念并应用它解释很多新事情的时候，旧概念就成了我们的「新武器」。）

你看，我们通过这种不断思考，又提出了自己认为重要的临界知识假设。你可能会好奇：我们提出的这个临界知识新假设，一定是正确的吗？确实，答案是：不一定正确。我们提出每个临界知识假设，都是一个假设而已，是需要被验证和可能被推翻的。但是，这不重要。

【重点是，当你具备了这种不断质询、反思探索的学习能力时，在持续的发现和自我否定中，你的临界知识假设会进化得越来越可靠，越来越有解释力！】

上面的案例说明了我一直寻找临界知识的方法，其实说白了也很简单：【把科学研究的严谨方法引入日常的生活思考决策中。如果你坚持这样训练，也能找到自己的临界知识！】

《精淮学习：「罗辑思维」最受欢迎的个人知识管理精进指南》成甲）