引言:思考的力量

当一个问题抛出来的时候,有些人看不明白,有些人则一眼可以看到答案,甚至可以提出完整的解决方案。并不是后者比前者更聪明,而是比前者有更好的思考能力。那么思考能力如何锻炼呢?

首先看下面的一个问题:

7×8=?

若想明白这个问题,必须拥有小学2年级的数学知识,明白7,8数字和乘号,等号代表的含义。可能会遇到下面三种情况:

  • 第一种情况,不明白各符号的含义,因此大脑一片空白;
  • 第二种情况,明白各符号的含义,但是不会被乘法口诀表,只能把题目转换成一个七行八列的点阵图,然后一个个的来数点点;
  • 第三种情况,你会乘法口诀表,就可以直接给出答案。这个数学题是你计算出来的么?不是,是你从记忆中翻出来的答案。

再看一个问题,你研发了一款产品,现在思考推广它。如何思考呢?

  • 第一种情况,你没有推广的相关背景知识,对推广一无所知,大脑里就会一片空白;
  • 第二种情况,对推广有一定的认识,比如知道自媒体矩阵,淘宝直通车,网红直播,抖音短视频,公众号沉淀池,朋友圈微商,地铁公交广告等等,你会从中找一些出来,作为问题的答案;
  • 第三种情况,你有了一套完整的推广方法论,你会考虑到To C与To B产品的异同,考虑产品能力,获客成本,内容/影响力,利用什么渠道,使用自有媒体还是付费媒体,设置传播点,提高价值感,集中资源择优投放等等,因此你很快有了一套完整的方案。

与此类似的,还有项目管理的问题,需求分析的问题,架构设计的问题,方案编撰的问题,计划制订的问题……对于一些看上去不假思索直接可以得到答案的人来说,整个思考都是从记忆中获取到基础知识,并且在已有知识的基础上进行创新和批判性思维的过程。

思考的过程

我们看一下这个思考过程的两个步骤:

  • 第一步,连接相关的背景知识。 我们拿到问题,首先会在自己的知识库中搜寻与此相关的背景知识,若能连接到的背景知识很少,就无法进行有效的思考,甚至无法读懂题目的意思;若搜寻到的知识越多,可用于思考的要素就越多,那最终给出的解决方案就越全面。
  • 第二步,梳理这些背景知识。 你搜索到的要素可能很零碎,需要根据问题重新排列组合,梳理成一条比较完整的逻辑链,这样就能给出答案了。 有点类似玩乐高积木,最后的成果一个取决于积木(要素)的数量和质量;另一个取决于你拼接(方法,方法论)的技巧和创意。

如何提高自己的思考能力?

那么基于这个特性,我们该如何提高自己的思考能力呢?

  • 第一步,增加背景知识的广度和深度。 看上去我们是在思考问题,但是大部分时间,我们都是在回忆相关的背景知识。当你面对一个问题,若背景知识过于少,大脑就会呈现空白,甚至连问题都看不懂,更谈不上思考了。若掌握的知识量比较少,则思考就会变得比较片面,所有的问题都会归结到一个方法论上,这就是手里拿了一把锤子,看什么都像钉子的状态。

    增加知识量的目的不是为了显得有学问。这样做可以在面对问题时,依靠充足的背景知识迅速找到并选择最佳的解决方案。

  • 第二步,加强知识之间的连接。 知识的积累像是搜集乐高积木,而真正的思考则是如何将这些积木组合成有意义的结构。这需要我们不断地通过实践、讨论和反思来加强知识之间的联系。例如,通过案例学习,我们可以看到理论在实际中的应用,这有助于我们理解抽象概念并将其应用于新的情境。

  • 第三步,批判性思维的培养。 批判性思维是一种高级思考技能,涉及对信息和论点的分析、评估和重构。它不仅帮助我们识别和挑战潜在的假设,还能提高我们的决策质量。

    积极提问,即对信息源的好奇心和质疑精神是批判性思维的核心,在接收任何信息时,都应提出如“这个信息的来源是什么?”,“存在哪些可能的偏见?”以及“有没有更可靠的替代信息?”等问题。这种提问习惯可以帮助我们避免盲目接受信息,促进深入分析。

    辩论是锻炼批判性思维的有效方式。通过在辩论中支持或反对某一观点,我们可以学习如何构建有说服力的论据,同时也会挑战自己的思维模式,看到问题的多个面。

    记录自己在特定情况下的思考过程和决策理由。回顾这些反思日志可以帮助我们识别自己的思维习惯和潜在偏见,进而改进思考方式。

    现在最好的工具是利用AI,让他充当苏老师,来和我们讨论话题。

如何像专家那样去思考?

为什么有些复杂问题,有些专家能瞬间给出答案?

是他们比一般人更聪明么?不是,是这个问题所用到的背景知识,对于他们来说已经形成了条件反射——问题出现,相关的解决方法或者答案就瞬间在脑中形成,那么他要做的只是把答案说出来,根本用不上思考。在你看来,他很聪明,反应很快,而在他看来,只是背了一遍答案而已。那么如何像专家一样思考呢?

  • 第一步,学习更多的背景知识。 基于上面讨论了的思考的过程、提高思考能力的步骤,这里花点篇幅来阐述一下什么是学习。

    学习过程中,我们需掌握的内容分为两种:信息和知识。

    信息是相对具体的,因为它只描述一个情况,比如中国的国庆节是10月1日。掌握信息时,我们的目标是重现旧信息,用于达成这一目标的行为,叫做记忆。

    知识描述的不是个别情况,而是一类问题的所有情况,包括未曾提及的新情况。这要求使用概括性词语来描述共同特征,因此内容通常较为抽象。比如偶数是能够被2所整除的整数,这个知识所描述的并不是2、4、6、8这些具体的偶数,而是所有偶数的共同特征。掌握知识时,我们的目标是生成新信息,解决从未记忆过的新情况,达成这一目标的行为叫做学习。学习包括了理解和泛化两个步骤。理解是掌握抽象概念的过程,泛化是将抽象的特征应用到新的情况的过程。

    我们小学的内容主要是信息,以记忆能力为主;初高中后,主要是知识,以学习能力为主。这就解释了,为什么很多人小学时成绩很好,而到了初高中后,成绩下降——用记忆方法来应对知识,而不是去用学习方法。而到了大学后,课程内容也都以知识为主。所以我们现在,面对的更多的都是知识,需要用学习方法来应对。

    你每次了解到了新的概念,新的方法,不是把他放到收藏夹里,以便下次使用时调用出来,这个是记忆方法;而是需要用学习方法,让他们与你已有的知识产生连接——我们需深入理解新信息,并有效地与已有认知结合,以提升泛化能力。

  • 第二步,深化认知。 这里简单描述一下深化认知的过程,即重复再重复,从刻意练习到条件反射的四个步骤。

    1. 刻意练习

      刻意练习是一种有目的、有反馈、旨在超越当前水平的训练方法,是通往专业精通的金钥匙。不同于漫无目的的重复,刻意练习要求我们不断挑战自我,跳出舒适区,在失败中寻找成长的契机。正如钢琴家一遍遍攻克高难度曲目,医生一次次分析复杂病例,每一次挑战都加深了神经网络的连接,让技能更加根深蒂固。

    2. 模式识别

      随着刻意练习的深入,模式识别成为我们解决问题的强大工具。大脑开始捕捉并存储模式,让我们在遇到类似情境时,能迅速调动相关知识,做出准确判断。无论是科学家识别实验数据中的规律,还是企业家洞察市场趋势,模式识别能力都是其卓越表现背后的重要推手。

    3. 知识自动化

      知识自动化,意味着将复杂的知识或技能转化成近乎本能的反应。通过反复练习,我们构建起强大的神经通路,使得在特定情境下,无需过多思考就能做出反应。如同驾驶老司机在繁忙的交通中自如穿梭,或是运动员在比赛中本能地做出最佳动作,这些都是知识自动化带来的高效表现。

    4. 条件反射

      当我们经历足够多的重复练习后,大脑建立起条件反射,将特定刺激与相应反应紧密关联。这种机制使专家能够在瞬息之间做出决策,仿佛是医生面对紧急情况时的迅速判断,或是棋手在千变万化的棋局中找到致胜一招。

      刻意练习、模式识别、知识自动化以及条件反射,共同构成了从新手到专家的进阶之路。每一次重复,都在为我们的大脑铺设更宽广、更坚实的神经高速公路,让我们在各自领域内展现出色的表现。

  • 第三步,建立知识的结构。 在增强知识的结构性方面,有系统化学习、心智模型、跨领域链接、定期重构、工具辅助、深度阅读、教学相长、和实践与反思等八个关键点:

    1. 系统化学习

      利用系统化学习来构建知识框架。

      想象你的大脑是一个图书馆,每本书代表你学到的知识点。要让这个图书馆有序且高效,就需要将书籍分类、编目,建立清晰的索引系统。

      系统化学习要求我们将新知识融入既有的知识框架中,通过归纳总结,形成逻辑严密、层次分明的体系。这样,当需要调用某项知识时,你能够迅速定位,准确提取。

      金字塔原理就是一种有效的组织思维和表达思想的方法,要求先给出结论,然后逐步展开细节。这种方法有助于构建稳固的知识结构,使信息更易于理解和记忆。

    2. 心智模型

      心智模型是理解与决策的利器。

      心智模型是我们在大脑中构建的现实世界的简化版本,它帮助我们理解和预测环境,做出明智的决策。比如,四人帮的23个设计模式,Martin fowler的分析模式,再比如经济学中的供需模型、心理学中的情绪调节模型,都是心智模型的具体体现。培养多样化的心智模型,意味着我们能从更多维度审视问题,促进创新思维。

    3. 跨领域链接

      跨领域链接可以激发创新火花。

      在不同领域间建立横向链接,是提升创造力的有效途径。比如,将熵这个物理学概念引入社会学和管理学中,将生物学中的进化理论应用于产品设计,或借鉴音乐节奏感于编程算法中,这样的跨学科思考往往能产生意想不到的灵感。同时,深入挖掘某一领域的纵向知识,构建专业知识结构,也是成为领域专家的必经之路。

    4. 定期重构

      定期重构是对知识的动态管理。

      知识并非静止不变,随着时间和经验的积累,我们需要定期对知识结构进行重构,剔除过时的信息,补充新的洞见。这就像修剪树木,既要保持树干的健康,也要适时剪枝,让树冠更加茂盛。比如,起初了解量子力学的夸克概念后,觉得世界是离散的;后来发现是自己理解错了,夸克只是人们认识世界的理论极致,而不代表世界的极致,时间和长度有可能还是连续的。

    5. 工具辅助

      常见的概念图和思维导图是可视化思考的有力工具,它们帮助我们清晰地展现知识之间的关系,促进理解和记忆。

      绘制概念图时,中心主题位于中央,相关概念围绕其周围,通过线条连接,直观展示知识的层级和关联。

      思维导图则更注重发散性思维,以中心词为起点,向外辐射分支,涵盖更多细节。

    6. 深度阅读

      深度阅读以获取高质量信息。

      在《事物的本质——自律》中,我提过“知识快餐是零食,深刻文章是点心,经典书籍是正餐。” 在海量信息中筛选出有价值的内容,深度阅读显得尤为重要。它不仅仅是浏览文字,而是批判性地分析、吸收并整合信息。选择权威来源的书籍、学术论文和专业文章,可以帮助我们构建坚实的知识基础。而不是“让不会深度思考的,看上去会深度思考。与其说追求知识,不如说追求谈资。”

    7. 教学相长

      教是最好的学。

      通过教授他人,我们可以清晰地整理自己的思路,发现知识体系中的漏洞。分享知识的过程促使我们深入思考,从不同的角度解释概念,这不仅是对他人有益,更是自我提升的过程。无论是通过写作、演讲还是日常交流,分享都能加深我们的理解,促进知识的内化。

    8. 实践与反思

      最后,不进行反思和实践,知识就是无源之水。

      将所学知识应用于实际场景,通过动手做来检验理解程度,是巩固知识的最佳方式。同时,定期回顾和反思,检查知识结构的完整性与合理性,是持续成长的秘诀。

结语

在这个信息爆炸的时代,优秀的思考能力成为了区分个人能力的关键因素。通过系统地培养和提升我们的思考能力,我们不仅能更有效地解决问题,还能在复杂多变的环境中做出更明智的决策。我们讨论了背景知识的积累、知识间的连接、批判性思维的培养,学习与记忆的差异,深化认知和建立知识结构,这些都是构建强大思考能力的基石。

现在,我鼓励每一位读者开始行动起来。从今天起,尝试将这些策略应用到你的日常学习和工作中,无论是通过阅读深度文章,参与讨论,还是通过写作和教学来整理和分享你的知识。记住,思考能力的提升不是一朝一夕的事,它需要持续的努力和实践。让我们一起努力,逐步成为更好的思考者,为未来的挑战做好准备。