技能提升指南

作者：Justin Skycak (@justinskycak) 2025 年 1 月 12 日

关于坚持、技能、自律、刻苦、历程、团队、使命、动机与学习的建议。

自 2024 年夏天以来，我围绕技能提升这个主题写了大量零散的文章。最近我将它们整理修订，汇编成了这本小册子。

这在某种程度上仍是一部未完成的作品，未来我还会不断扩展和完善它，但我感觉它已经将许多先前零散的文字整合成了某种更具系统性的整体，做得还算不错。

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坚持

你不是懒，只是没养成习惯

如果你难以坚持那些要求严苛的练习方式，那么不妨暂时忘掉效率，先从一些效果稍逊但更有趣的练习方式入手，培养起习惯。尽管最终目标是高效训练，在有限的训练时间内取得尽可能大的进步，但这会让人感觉很累，一开始你可能不想练得那么辛苦——这并非因为你天生懒惰，而是因为你还没养成习惯。你最终的目标是让提升表现成为首要关注点，而乐趣则居于次要地位，但在起步阶段为了培养习惯而优先考虑乐趣是完全可以的。

以力量训练为例。如果你刚刚起步，但一想到要举起那些重得要命的杠铃就发怵，没关系！你暂时不必去举它们。你的首要任务（#1 focus）应该是先踏进健身房，随便做点什么勉强算得上是锻炼的活动。比如，先投投篮玩上一周，之后你或许就有动力尝试一些自重训练了——再下一周，也许可以试试轻量级举重，再过一周，你可能就准备好通过给杠铃加上可观的重量来挑战自己了。

其他任何事情也是如此——比如学习数学。如果你提不起劲去解决大量足以让你绞尽脑汁的难题，没关系。你可以先从观看数学科普视频和浏览维基百科开始。下一周，或许可以每天尝试做几道「数学梗图题」（看看评论区核对答案），再下一周，或许每天做些简单的算术或代数题（就是那些你还挺熟悉但有段时间没碰过的知识）。到那时，你就已经进入了象征性的「举重室」，开始做些轻量练习，并准备好给杠铃加上真正的重量了。这时候，你就该开始学习系统化的课程，进行高强度的练习，从而在练习时间内尽可能多地吸收知识。

一旦你达到了这个阶段，你就养成了习惯，并且需要竭尽全力去维持它。如果想休息一天，那就快速练上 10 分钟——做些感觉微不足道但能让习惯得以延续的事情。习惯是一道心理保护屏障，能帮你抵御各种试图打消你训练念头的负面情绪。

总结：你不是懒，只是没养成习惯。所以从简单的开始，任何能让你开始行动的事情都行。（不过，如果你明白这个道理，却仍然不愿意培养习惯……好吧，那你确实是懒。）

没有热爱？那就去培养一个。

保持自律，建立习惯，复利复利复利。与你所做之事建立联结，在无聊时投入额外时间，在需要情感宣泄时投身其中。相信随着你投入大量时间去练习、去培养真正的专长，你会逐渐爱上它，它也会融入你的身份认同，成为你的一部分。

这就像建立一段亲密的人际关系。起初你可能与对方没有深厚的联结，但一开始你们「还算」合得来，随着时间的推移，你们越来越了解彼此，共同经历了风风雨雨，最终变得形影不离。

而且不必过于担心长远未来。那个后来成为你挚友的人，你遇见他们的第一天大概率并不知道未来会如此。你可能只是日复一日、月复一月地加深对他们的了解，直到某个时刻，你意识到生活中已不能没有他们。培养热爱也是同理。只要你持续取得短期的进步，长远的目标自会水到渠成。

让习惯易于重复

别把习惯搞得太「隆重」了，搞得你今天做了，明天就望而生畏。你知道那些把新年减肥计划定为每天健身 3 小时的人结果如何吗？他们只来一天，然后就再也不来了！所以别那么干。相反，从一个足够小的练习量开始，小到你不会害怕第二天再做一次。

哪怕这个每日练习量小得不足以在预期时间内实现你的长远目标，也没关系。最终，随着习惯的养成，你的身心会逐渐适应你所做的事情，你会感觉逐步增加练习量变得更加容易，直到你达到一个能让你稳步迈向长远目标的节奏。

所以，起步阶段不必担心总练习量。只需专注于坚持。随着习惯的养成和你的适应，你会发现增加练习量变得更容易。而当这个习惯内化为你的身份认同，你甚至会主动想要增加练习量。

最难的部分仅仅是开始

大多数技能都可以通过训练提升。但严格的训练通常并不轻松，所以大多数人不会去做。这并不意味着训练这些技能没什么好处，只是说明许多人不愿意付出努力来抓住这些好处。

但关键在于，最难的部分永远都只是开始。如果你写作很糟糕，那就每天坐下来写上 15 分钟。从你那团乱麻似的思绪中搜寻连贯的想法，将它们提取出来，再转化为文字，这个过程可能令人不快。但这并不意味着以后一直都会如此。

随着你反复练习，久而久之就会感觉越来越轻松。而当你感觉更轻松时，你就能腾出越来越多的脑力去发现可以改进的地方。然后你就会进步。你会成为世界一流的作家吗？谁知道呢。大概率不会。但你会因此获得以前不曾拥有的机会吗？很有可能。

再说，谁能断定训练过程就一定会令人不快呢？当你对训练心生抗拒时，你可能会觉得这种负面情绪会在（身体或脑力）锻炼过程中加剧，但往往它刚开始 5 分钟就消散了，你反而感觉很棒。拖延会累积恐惧感，但只要开始行动，恐惧感往往就会消散。

不要对不顺利的日子反应过度

即便你做出了正确的决定，也仍然可能遇到不顺利的日子。因此，重要的是要坚持下去，不要让一次糟糕的结果就让你偏离轨道。

是的，这在心理上可能很难做到。我们倾向于规避风险，容易对负面结果反应过度。但是，试着放宽视野，从更长远的时间维度来看待你的进步，这或许会有所帮助。

然而，与此同时，你不能以此为借口，逃避衡量进展并对其进行批判性反思。每当出现糟糕的结果时，你都必须反问自己，是否能从中吸取任何教训以备将来之用。

有时，问题出在推理上的缺陷。有时，则是假设上的漏洞。或许你一开始并未掌握全部关键信息，本应做更周全的调研。又或许，有些信息是在你做出决定后才显现或发生变化，而你未能及时应对。

为错误而苛责自己并不值得，除非那是你一再重复犯的错误。一次性的错误不会阻碍你长期的进步，但反复犯错则会。

追求良性循环

事物会产生复利效应，这是生活的常态。你改善了生活的某一方面，这会产生连锁反应，影响到其他方面，而其他方面的改善又会带来新的连锁反应，如此循环往复。

重要的是要利用这些反馈循环，并引导它们朝着积极的方向发展。因为如果它们不推动你向好，那它们就在拖拽你向坏。不存在所谓稳定的平衡状态。

无论你是否愿意，你都会被卷入某种自我强化的循环之中。因此，务必竭尽所能，让自己进入良性循环，而非恶性循环。

技能

硬核技能的重要性

硬核技能是改善个人生活乃至整个社会的最大瓶颈。无论你更关注哪一方面（个人提升还是社会进步），硬核技能始终是关键所在。

许多人都渴望产生巨大影响力，极大地改善世界（以及他们自己的生活）。但光有愿望是不够的。你通常无法成就大事，除非你具备高超的技能。我用「通常」这个词，是因为确实有些人非常幸运，生于合适的家庭、合适的地点、合适的时机，即便自身技能积累不多，也能享有超乎寻常的影响力——但即便是对这些人而言，其影响力是相对较大（与他人相比）还是绝对巨大（达到「在宇宙中留下印记」的程度），最终仍取决于技能的培养。

培养硬核技能也是提升社会阶层的最有效捷径之一。即使你家境普通、人脉不广，也可以通过掌握真正的技能来弥补。诚然，相比那些人脉广的人，你需要掌握更多技能才能获得同等的机会，并且在培养这些技能和找到进入舞台的门路时，你得到的指导会更少——可一旦你进入了竞技场，那些额外的技能将为你带来丰厚的回报。

「外星人级别技能」妙招

拥有强大的技术实力可能是一个巨大的加成，让你脱颖而出。你能够提供他人无法企及的价值，并因此获得认可。当你用「外星人级别」的技能武装自己，为「地球人」解决问题时，情况就是如此。

但阻碍人们利用这一妙招的原因之一，是他们不愿投入精力去构建广博的技术基础。例如，一个反对构建广博数学基础的常见论调是：「为什么不等找到一份数学相关领域的工作后，在工作中遇到具体问题时，再按需补充学习所有相关的数学知识呢？」表面上看，这似乎能减少培养「外星人级别」数学技能（以助你脱颖而出、推动职业发展）所需的工作量。然而在实践中，这种「按需补充」的方法会极大地降低你成功利用「外星人级别技能」妙招的机会。原因如下。

如果你在一个数学相关领域工作，但缺乏深厚的数学背景，那么：

1）你会低估涉及数学的任务出现的频率。即便真的遇到了，由于缺乏足够的数学背景，你可能意识不到它对数学的要求有多高。

2）即便你确实遇到了一个你知道需要运用数学的任务，你很可能因为数学背景不足，甚至无法判断需要采用哪种数学方法来完成任务（即，你需要应用或快速学习并掌握哪些具体的数学知识）。

3）即便你确实知道需要采用哪种数学方法，这个任务也可能被转交给数学背景更深厚的人（因为他们能更快地掌握知识并解决问题）。

4）即便没有其他人来抢走这个任务，如果时间紧迫，你可能根本没有时间去真正实施那个需要数学的方法。这可能通过以下几种方式体现：

退而求其次采用笨拙的方法：「我们没时间等你现学数学来找到理想方案，产品必须立刻交付！用你目前掌握的知识，在一周内尽力做到最好，就算不够完美也行。后续出现任何问题我们再想办法修补，哪怕补丁很复杂。」
错失解决这个问题的机会：「如果我们有人能足够快地解决这个问题，这本会是个绝佳的机会。但我们不能在这上面耗费太多时间，所以很遗憾，我们只能放弃，转而专注于那些更符合我们当前能力范围的事情。」

最后，我补充一点说明：根据你打算进入的领域，你通常可以进行合理程度的范围缩小。例如，如果你想从事机器学习/人工智能（ML/AI）方面的工作，那么你可能不需要学习抽象代数。但与此同时，仍然有海量的数学知识能让你受益匪浅。微积分、线性代数以及概率论与统计学中的许多主题就经常出现。

这其中需要把握好平衡；存在一个适当的范围界定。一方面，你可以跳过那些与你所在的数学相关领域基本无关的数学知识——但是，对于那些在你领域内普遍会用到的数学知识，如果你缺乏广博的了解，你将很难成功施展「外星人级别技能」这一妙招。你可以缩小范围，舍弃那些在你领域内用不到的数学知识，但是，如果你想成功施展「外星人级别技能」妙招，就不应进一步缩小范围，舍弃那些在某个具体问题中似乎暂时用不上的数学知识。

具备前置知识的重要性

打好基础，天壤之别：有些东西原本看似令人困惑、难以企及，打好基础后却发现：「喔……原来就这么回事？」。当你其实只是缺乏必备的前置知识时，很容易误以为自己学习能力不行。学习能力的差异确实存在，但人们常常将其与是否具备前置知识混为一谈。（警惕：同理，当你其实只是比同伴掌握了更多前置知识时，也很容易误以为自己学得飞快。）

更普遍地说，要想「解锁」那些让你感觉遥不可及的事物，方法就是巩固你的基础能力。这不仅适用于学习任务，也适用于机遇。人人都知道「机会垂青有准备的人」，但较少人明白，如果你不具备抓住机会所需的基础能力，你很可能压根儿就注意不到机会的存在。想一想，因为缺乏必备的前置知识，你对多少从眼前飞速掠过的机会视而不见。

务必夯实基础

要想在任何复杂领域拥有足够的脑力资源去深入思考，你必须对基础知识掌握得炉火纯青。如果你所需的基础知识已接近你能力的极限，这是不可能做到的。当然，你可以在能力极限边缘运作……但无法轻松自如，而这正是关键所在。你的高层次思路会不断被需要处理的底层细节所打断。你会陷入只见树木不见森林的困境。

要想将基本功锤炼到运用自如的程度，不仅需要进行大量的基础练习，还需要在基础之上叠加大量更高级的技能，这很有帮助。

以花样滑冰为例。是的，花滑选手滑冰技艺精湛，部分原因是他们练习量很大，但这并非全部。还因为他们不断地在基础之上叠加更高难度的跳跃和旋转。仅仅在冰场上滑行，能让你的基本滑冰技巧达到不错的熟练度，但能够完成跳跃和旋转，则会迫使这些底层技巧达到一个全新的稳健性和容错性水平。这就像那些机器人测试演示，工程师们围成一圈推搡机器人。仅仅测试机器人能否按预定路线行走是不够的，你得折腾它一下，确保它有足够的复原能力。

这一切都归结为强化底层技能的结构完整性。当你在一个系统之上构建高级功能时，这些功能有时会以某种方式失效，从而暴露出底层结构中先前未知的结构性弱点。这会迫使你去加固底层结构，以便系统能在不损害自身完整性的前提下容纳新元素。而当你通过加固系统来成功执行高级任务时，它执行起更简单的任务就会变得轻松自如。更重要的是，加固底层结构往往需要提升其（知识结构的）条理性和精妙性，这在知识领域，正是深刻理解和洞见的来源。

主动实践是获得竞争优势的关键

主动实践（相对于被动接收信息）不仅是高效学习的关键，更是获得竞争优势（即 Alpha）的关键。

许多人只是被动接收。较少人会主动实践。尝试挑战性事物的人则更少。而能为成功完成这些挑战性事物打下必要基础技能的人，更是凤毛麟角。

更重要的是：竞争优势会产生复利效应。当你成功完成一件难事时，你所获得的学习成果和资源将为你成功挑战更难的事情创造条件，从而获得更大的竞争优势。换言之，你的优势会越用越强，而非越用越钝。

全面发展至关重要

硬技能与软技能、宏观思维与细节导向思维、技术能力与创造能力……所有这些都极具价值。

我们每个人都有长处和短处，但要取得最佳成果，需要在上述所有方面都达到扎实的水平，并在我们天赋异禀的领域达到世界一流。

要充分发挥你的长处，也要努力弥补你的短板。你追求的是整体能力的乘积最大化，而非各项能力简单相加。每一个方面都很重要。

要将你的天赋才能发挥到极致，意味着你必须同时防范那些可能拖后腿的弱点。就像在橄榄球比赛中，跑卫需要奋力冲锋，阻挡队员也必须全力掩护。

自律

为什么要训练？

大多数技能都可以通过训练提升。但严格的训练通常并不轻松，所以大多数人不会去做。

如果你写作很糟糕，那就每天坐下来写上 15 分钟。从你那团乱麻似的思绪中搜寻连贯的想法，将它们提取出来，再转化为文字，这个过程可能令人不快。

但这并不意味着以后一直都会如此。随着你反复练习，久而久之就会感觉越来越轻松。而当你感觉更轻松时，你就能腾出越来越多的脑力去发现可以改进的地方。然后你就会进步。

你会成为世界一流的作家吗？谁知道呢。大概率不会。但你会因此获得以前不曾拥有的机会吗？很有可能。

你苦寻的魔法，就在你刻意回避的全力以赴之中

每周 4 天，进行 30 分钟全身心投入的刻意练习，足以让你在大多数学习或健身目标上取得实质性进展。但前提是必须全身心投入——付出「百分百的努力」——并且随着能力的提升，要不断提高挑战的难度。你的努力强度必须足够大，以至于每次训练结束都感到精疲力竭。这意味着，要么你感觉大脑如同浆糊，要么感觉身体瘫软如泥。

有人在学习或健身上未能取得像样的进展，并将其归咎于时间不足时，他们通常是错的。问题往往不在于缺少时间，而在于不愿在持续加大的挑战面前付出百分百的努力。

如果你只是敷衍了事，那么最多只能收获四分之一的效果。这正是导致所谓的「没时间」的原因。想要达到 30 分钟全力以赴的效果，你至少需要投入 2 个小时敷衍了事，而你很可能确实抽不出这么多时间。或者，你投入 30 分钟敷衍了事，只得到相当于 7.5 分钟全力以赴的效果，这样的进展速度不足以让你在合理的时间内达成目标。你苦苦追寻的奇效，其实就隐藏在你刻意回避的全力以赴之中。

到了某个临界点，直面难关将易于把困难变容易

让自己行动起来的条件很简单：只需内在意志力 ≥ 外在阻力。如果这个条件不满足，那么让它满足的方法就是降低阻力和/或提升意志力。

把这想象成平衡收支会很有帮助：意志力好比你的收入，阻力好比你的支出。如果收支不平衡，首先要做的就是砍掉不必要的消耗。你的周遭环境是否存在某些愚蠢的因素导致了不必要的阻力？消除它们。你的生活就像一个庞大的代码库——如果你在某个方面难以实践新行为，那就重构那部分代码，让后续的开发更容易。

但与此同时，降低阻力也是有限度的。总有一些基本开销是你必须承担的。让代码库易于添加新功能的程度也是有限的。无论你怎么重构，新事物本身总会带有一定程度的固有复杂性。

诀窍在于，要对自己诚实，认清何时你降低环境阻力的努力开始收效甚微。到了一定程度，直面困难本身反而比想方设法让困难变得更容易要来得更简单。这时候，你就必须鼓足意志力去克服剩下的阻力。这时候，你就得对自己说：「重构得够多了，该锁定目标，攻克这个难关了。」这时候，你就必须把重心从降低阻力转向提升内在意志力。

在任何旅程中，你都可以规划一条更轻松、更高效的路径，但总会有一些艰难的跋涉无法回避。

如何培养自律

当有些事你明知该做，却无法驱动自己去做时，这意味着有某种习惯在拖你的后腿。因此，你需要做的是破除这个无效习惯，并培养一个替代习惯，让后者的力量最终变得足够强大，完全压倒原有的习惯。你要努力打断坏习惯的惯性，并为好习惯建立势头。虽然你可能无法一蹴而就，但你可以逐步迭代改进，一次一小步地实现平稳过渡。

这里有一个具体例子，也许正好适用于你，也许不适用，但希望能借此阐明核心观点。假设你难以养成每天锻炼的自律习惯。第一个问题是：是什么阻碍了你锻炼？也许你计划下班后锻炼，但总有各种事情冒出来，让你找到不锻炼的借口。好吧，那就在早晨第一时间锻炼。可为什么你现在没有这样做呢？假设是因为你习惯了在离家上班前 15 分钟才起床，根本没时间锻炼。

这个习惯正在阻碍你实现每日锻炼的目标。所以，你需要逐步用一个更有效的习惯来取代它。或许，你可以不等到上班前 15 分钟，而是提前到 20 分钟起床，一离开床就花 5 分钟做开合跳。（如果 5 分钟让你望而生畏，那可以先从 1、2 分钟开始，逐渐增加到 5 分钟。）当你坚持足够多天，习惯了早起 5 分钟做 5 分钟开合跳后，你就建立了一个「新常态」的早晨例行活动。然后你会发现自己有能力再早起 5 分钟，用 10 分钟跑步代替原来的 5 分钟开合跳。

你就这样朝着这个方向不断前进，逐步破除那个「赶点起床」的旧习惯，同时建立起一个越来越早起、并利用额外时间进行越来越多锻炼的新习惯。最终，你会达到理想的健身计划目标，然后只需将这个习惯保持下去即可。

专注于那块难啃的硬骨头

人们会进行令人难以置信的自我辩解，试图说服自己：做一件与他们「所谓」的目标无关的、轻松愉快的事情，不知怎地比做一件与该目标直接相关的、困难且令人不快的事情更能带来实质进展。

如果你想在某个目标上取得进展，就必须将精力直接聚焦于该目标。你可能会在做其他事情、履行其他职责或推动其他目标上耗尽精力——但归根结底，每个目标都需要各自的努力去推动，单纯的疲惫感并不意味着你在任何特定目标上取得了实质性的进展。

这可能是个残酷的事实，尤其是对于那些身负繁重责任、且这些责任与他们的远大理想毫不相干的人而言。但实现这些抱负目标的唯一途径，就是设法找到内在动力去直接推动这些目标本身。别无他法。

刻苦

提升技能很难，但这恰是其价值所在

提升技能需要付出努力。这本身就是其特点，而非缺陷。提升技能能够增强个人的能动性，而这种超乎寻常的能动性，最好掌握在那些懂得付出超常努力为何物的人手中。我们都清楚懒惰者掌握权力会带来什么后果。提升技能需要付出努力这一事实，本身就是对其的一种制衡力量。

最优越的训练方法

在人才培养领域，关于何为最优越的训练方法，是毫无争议的。那就是「刻意练习」：针对那些恰好处于个人能力极限边缘的表现任务，进行有意识的重复练习。刻意练习的核心在于，每一次重复都要做出旨在提升表现的调整。任何单次的调整或许微不足道，带来的表现提升也有限——但当你通过海量的「行动-反馈-调整」循环将这些微小的改变积累起来时，最终将实现巨大的改变和显著的表现提升。

刻意练习优于所有其他训练方法。这在人才培养的学术领域是已有定论的问题，其确定性几乎堪比物理定律。已有大量研究证实：在众多不同的天赋领域中，顶尖水平表现者之间个体表现差异的最大单一影响因素，正是累积的刻意练习总量。（其次是遗传因素，且刻意练习与遗传因素的相对贡献度在不同天赋领域可能存在显著差异。）

既然如此，为何仍有追求高水平技能的人会采用刻意练习以外的方法呢？答案或许就蕴含在整个人才培养研究领域最一针见血的两句话中：「……刻意练习需要付出努力，其本身并非是令人愉悦的。个体之所以有动力去练习，是因为练习能够提升表现」（引自 Ericsson, Krampe, & Tesch-Romer, 1993, in *The Role of Deliberate Practice in the Acquisition of Expert Performance）。换言之，最佳表现并非最大化其他因素（如乐趣、舒适度、便利性及练习的轻松程度）后自然而然的产物。事实上，追求最佳表现与其中某些因素是相互冲突的。必须有所牺牲。

许多人不愿为了进行刻意练习而做出牺牲——这无可厚非，属于个人价值判断。但问题在于，这些人中有许多仍然声称自己在尽最大努力发展才能。他们通常会在刻意练习的两个核心要求——「有意识」和「重复」——的某一方面偷工减料，然后抵制任何形式的客观、可量化的表现评估，因为这种评估会暴露他们练习的低效。

刻意练习并非盲目重复。如果你只是日复一日地做同样的事情，那你就搞错了刻意练习的真谛。刻意练习的关键在于每一次重复都要做出旨在提升表现的调整。任何单次的调整或许微不足道，带来的表现提升也有限，但当你通过海量的循环将这些微小的改变积累起来时，最终将实现巨大的改变和显著的表现提升。如果你只是盲目地重复做同样的事而不进行调整，这一切都不会发生。

同样地，即便你在练习过程中保持了专注和思考，如果不能保证足够的重复次数，也不能称之为「刻意练习」。每一次刻意练习都必须包含大量的「行动-反馈-调整」循环。否则，复利效应就无从谈起。任何限制了这些循环发生频率的活动，都不能算是刻意练习。

教育领域的许多激烈争论都源于对刻意练习的这些误解。盲目重复，即一遍又一遍做同样的事却不进行旨在提升表现的调整，并非刻意练习。同样，任何限制「行动-反馈-调整」循环频率的活动（例如，难度过高的问题，或是「思考-配对-分享」之类的活动）也并非刻意练习。

少废话，就是干！

如果你想掌握过硬的技能，就必须进行高强度、高消耗的训练。业余爱好者有时会编造各种借口，妄图说明这条规则不适用于自己，但真正的专业人士从不试图耍滑头逃避艰苦的付出。

你觉得自己太了不起，不屑于干那些基础的苦活累活？自作聪明，听不进教练的反馈？那你还等什么——放手去干吧，看看凭你现在的状态能否单枪匹马取得成功。要么证明你天生就多么了不起，要么就去经历失败，被现实狠狠教训几次，直到你学会谦逊为止。

说到底，你要么浪费时间跟教练争论训练方案，要么就利用那段时间埋头苦干。一种选择让你成为专业人士；另一种则会让你余生都被束缚在业余水平。选择权在你手中。

想要获得超乎寻常的成就？那你就必须付出超乎寻常的努力。成就、专长、卓越——随便你怎么称呼它——这些都不是自然而然发生的。它是将自己从普通转变为非凡，从而获得竞争优势的过程。这其中没有任何捷径可言。

非凡的成功需要非凡的努力

你想做些与众不同的事情，让自己脱颖而出吗？那你将不得不比大多数人更努力。没有捷径可走。如果你认为不付出超乎寻常的努力就能取得非凡的成功，那么你将永远无法实现目标，因为你永远无法将自己塑造成一个有能力实现目标的人。

而且你猜怎么着？仅仅努力是不够的。要取得非凡的成功，关键不仅在于投入足够的时间和精力，还在于要高效地工作。你必须既努力，又聪明地努力。此外，还要朝着你具备某种竞争优势（或者至少不处于劣势）的方向努力。这种努力的一部分，就包括积极参与那些能最大化你获得幸运垂青可能性的活动。你必须努力去扩大你的「幸运接触面」。

蜕变伴随着不适

如果你不迫使自己跳出舒适区去表现，你的表现就不会提高。道理就这么简单。为什么？因为表现的提升源于你的身体对额外压力的适应过程。没有付出，就没有收获。

压力可能令人不快。它消耗精力，让你感到疲惫。如果你正在训练像数学这样的智力技能，你甚至可能感到自己很弱、缺乏天赋，或者很笨。但这种压力是完全必要的。逃避压力的感觉，就是逃避适应的过程，因而也就是逃避表现的提升。

你所需要的是一个压力与适应的持续循环。这在体育竞技中是真理，在体育之外的领域也同样适用。锻炼时你感到虚弱，但恢复后你会变得更强壮。学习时你感到自己笨拙，但学成后你会变得更聪明。学习时要记住的是，你正在从生理上改变你的大脑，使其能够执行更复杂的认知任务。从根本上说，这和举重或练习体操没什么两样。有效训练的关键要素是相通的，训练时的感受也是如此。

蜕变的过程是令人不适的。但请记住，虽然不适是提升表现所必需的，但不适本身并不总意味着你正在进行能提升表现的活动。你还需要有能力去克服那个引发不适的挑战。可以这样理解：把一个重达 500 磅的杠铃直接放到新手举重者的肩上，这既不会让他舒服，也毫无益处。他会被压垮，力量得不到任何增长，从这次经历中学到的唯一东西就是他对力量训练的厌恶。对于难度过高的数学题、乐曲也是同理……你明白我的意思。

乐趣是次要的优化目标

如果你追求最大化单位练习时间的学习效益（即最高的「性价比」），那么乐趣就是一个次要的优化目标，并且它常常与首要优化目标——也就是刻意练习——相冲突。刻意练习的一个关键特征在于，它要求持续不断地在个人舒适区之外进行练习，而这往往更加费力，乐趣也更少（正如人们通常认为的那样，根据定义就不舒服的事情自然不会太愉快）。

如果你想最大化学习效率，那么：1）进行刻意练习；2）尽可能让刻意练习变得愉快（或者说，尽可能减少其不愉快程度）。按照效率高低排序，完整的谱系是：愉快的刻意练习 > 不愉快的刻意练习 ⋙ 远优于其他愉快的训练形式 > 其他不愉快的训练形式。

当然，这并非是说乐趣不重要。如果某人觉得刻意练习毫无乐趣，那么其他一些愉快的活动有时也能起到提升动力、缓解刻意练习所带来的不适感的作用。但关键是要认识到，乐趣对于刻意练习而言，是补充，而非替代品。

此外，尽管刻意练习本身会带来不适感，但你可以通过反复接触来逐渐习惯它——而且一旦你开始看到微小的进步累积成巨大的长期收益时，它也能带来满足感。正如那句老话所说：「成功是更大的成功之母。」

能力是培养出来的，而非解锁出来的

教育领域最具误导性的迷思之一是：能力似乎是靠好奇心和兴趣就能轻易「解锁」的东西，而非需要通过刻意练习才能艰难「培养」出来的东西。想象一下，如果这话出自一位体育教练之口，该有多滑稽：「你想打好篮球？别搞什么基础训练了——你天生就是打球的料；要想释放你内在的篮球天赋，你只需要摆正心态，去公园打打野球就行了。」

这并非是说好奇心和兴趣不重要，只是它们本身并不能培养能力，无法直接带来进步。它们的作用是激励人们去进行刻意练习，而刻意练习才是真正直接培养能力的途径。打个比方，好奇心和兴趣能「给轮子上油」，但它们并不能实际驱动轮子转动。

最高效的训练是何种感觉

人们对于最高效训练应该带来何种感觉的预期，与实际感受之间，有时存在认知偏差。人们普遍认为，最高效的学习过程理应得到最大程度的辅助支持，全程一帆风顺、轻松无比。

虽然这种看法大体上没错，但它忽略了一个重要的细微之处：最高效的训练应该提供恰到好处的辅助支持，使得学习任务既有挑战性，又能在合理的时间内最终达成。当你以最高效率提升技能时，你实际上是在最大化训练任务的难度，但这必须以确保你最终能及时克服这些困难为前提。

一个值得注意的推论是：在这种情况下，你同时也在最小化你（在任务进行中）对于自己能否完成训练任务的自信心（同样，前提是你最终能及时成功地完成它们）。

这样一来，自信更多地变成了一种「事后」的感受，而非「当下」的感受。如果你在进行最高效训练时感到自信，那并非因为眼前的任务相比你的能力显得轻松，而是因为你过往的经验表明：即使面对那些感觉极具挑战性的任务，你最终总能设法成功克服它们。

先啃透具体实例，再上升到抽象层面，此乃必要之举

许多学习者未能领会的是，通过大量具体实例进行磨炼能让你获得直觉，而如果你直接跳去研究最抽象的概念，这种直觉是无法获得的。

如果你直接探究最抽象的概念，那你基本上就像一个读了名人名言录就自以为洞悉了人生全部奥秘的孩子。真正理解人生，并非仅靠阅读格言，而必须依靠实实在在积累大量的生活经验。年轻时你或许自认为读懂了那些格言，但随着阅历的增长，你会意识到当初的理解是何等幼稚肤浅，自己当时根本不知道在说什么。

任何学科皆是如此——即便是信息可以被打包成逻辑清晰、可被证明的定理的数学。通常而言，一个抽象概念的意义和力量在于它能高度概括大量纷繁复杂的具体实例。但如果你未能先建立起这个实例「动物园」，你就无法体会到这种力量。如果你只研究定理，却回避去解决那些棘手、具体的实际问题，那么你永远无法获得那种能让你真正搞懂自己在说什么的深刻直觉。

要甘于做枯燥的工作

要想真正把握问题的关键所在，你必须先能全面地把握问题，这通常需要你亲自动手实践，完成足够多的基础手工杂活，从而培养出直觉和敏锐的感知。

许多人以枯燥乏味为由，为自己逃避这些基础工作辩护，并自认为在脑子里已经把一切都想通了，却没意识到他们脑海中问题空间的形态与现实情况并不相符。

他们的推理过程往往看似合理，但问题出在他们的假设上。现实问题中的某些部分并没有被他们纳入考量。有时，他们将重要的事情视为微不足道；有时，又将微不足道的事情看得过重。

别低估提高努力程度的价值，但也别高估最后那一点提升

人们常引用「遗憾最小化」原则，来为自己离开舒适区、为了某个不确定且短期内困难重重的人生转折而艰苦奋斗提供理由。这听起来像是按下一个开关，进入 100% 全力奋斗模式，像西西弗斯一样不断推着巨石上山。但重要的是要记住，「遗憾最小化」是一把双刃剑。是的，要刻苦、刻苦、再刻苦，但同时别忘了休息，花时间陪伴你在乎的人，尤其是在重要日子前后，或者当你们将有一段时间无法见面时。

如果你和我一样，总是感觉有个念头在耳边唠叨，觉得你应该把 100% 的时间都用来推进「那件重要的事」，那么思考一下相对速度的提升或许能帮你为休息找到理由：如果你投入 X% 的时间来推动目标进展，那么你可能错失了多少潜在的速度倍增效益呢？

如果你投入 25% 的时间，那么投入 100% 的时间将带来 4 倍的速度提升。4 倍的加速意味着原本需要十年的工作，可能只需几年就能完成。
如果你投入50%的时间，速度倍增系数降至 2 倍。至少对我而言，这仍然意味着错失了许多潜在收益。
如果你投入 80% 的时间，倍增系数降至 1.25 倍。你已经相当接近最大化利用时间了。
如果你投入 90% 的时间，倍增系数仅为 1.1 倍。这基本上就是最大化利用了，只剩下一点点「舍入误差」。

当然，如果在你的奋斗过程中遇到了成败攸关的关键时刻，那么暂时将努力程度调至 100% 以抓住机遇或许是值得的。但从长远来看，在这些特殊情况之外，将努力程度从 90% 提升到 100% 这最后一点点，并不会改变最终的整体结果——它只会让你在生活的其他方面徒增遗憾。而且这种遗憾并不会仅仅停留在外部。即便你试图强行将其隔离，它也会找到途径渗透到你的整个身心，削弱你的动力和效率，最终暗中作祟，导致你提前偏离轨道。

失败并非成功之母

人们过分强调失败是成功之母。学习才是成功之母。失败之所以能引导你走向成功，仅仅是因为你从中吸取了教训。

你永远不应因同一个原因失败两次。纠正错误会让你更接近成功，但一而再、再而三地犯同样的错误，只会将你锁定在失败的循环中。

过于困难问题的弊端

人们很容易认为，要提升技能，就应该专注于最难的训练题。但关于那些需要你「苦思冥想，挣扎许久，偶尔能解出来，但通常还是得看答案」的问题，真相是：它们或许能给某类人带来乐趣，但绝非有效的学习方式。

在尚未熟练掌握基础子技能的情况下就去挑战难题，就好比还没学会运球和投篮就去打篮球赛。或许感觉挺好玩，但结果只会是错失每次投篮机会，球轻易就被断走。你可能整场比赛侥幸上篮得手一次，并因此沾沾自喜，但这训练量微乎其微。

这就如同去健身房举重，结果在整个训练过程中只勉强完成了一次反复动作。要想变得更强壮，你需要完成更多次的反复动作，而要做到这一点，唯一的办法就是使用适合你当前水平的重量。

少凭感觉，多关注可衡量的进展

任何了解刻意练习的人都知道，将练习时间投入在自身能力边缘是何等重要。但你如何真正判断自己是否处于能力边缘呢？大多数人能轻易判断练习何时过于简单——当你能毫不费力地完成任务，甚至还能分心想别的时。但练习何时又过于困难了呢？这往往不那么明显。练习本就该具有挑战性，但多难才算太难？

我的经验法则是：少凭感觉，多关注可衡量的进展。当你的练习难度过高时，你很可能只是在原地踏步，无法取得多少可衡量的进展。

想想看，如果你试图举起一个远超你能力的重量会发生什么。是的，你或许能感觉到它异常吃力，但真正暴露问题所在的是：尽管你拼尽全力，你还是举不起那个重量。而且你不仅举不起来，也丝毫没有在「举起它」这个目标上取得任何进展。

同理，如果你钻研一个太难的数学题或编程项目，也会发生类似情况。你的大脑超负荷运转，你投入了大量时间，但就是无法取得任何实质性进展。你解决不了问题，也说不出在这个过程中到底掌握了哪些具体技能。

因此，如果你想进行有效的练习，以下几点至关重要：1）设定某种具体的方法来衡量你的进展；2）确保你所做的练习确实在推动进展；3）确保进展的速度足够快，能让你在合理（且切合实际）的时间内达成目标。

顺便一提，如果你的目标确实非常远大，那么「合理的时间」可能仍然是一段相当长的时间——长到让你难以判断自己的进展速度是否足够快。因此，如果你有一个宏伟的长期目标，我同样建议将其分解为一系列较短期的目标，这样一来，你是否能按时达成下一个短期目标，其进展速度是否足够快，就会变得显而易见。

历程

才能培养的三个阶段

在不同的才能领域，培养高水平才能的历程遵循着相似的普遍过程，大致可划分为三个阶段。这是本杰明·布鲁姆（Benjamin Bloom）在 20 世纪 80 年代通过研究来自 6 个才能领域（钢琴、雕塑、游泳、网球、数学和神经学）的 120 位世界级杰出人才的成长背景时得出的发现。以下是各阶段的概要：

阶段一：充满乐趣与兴奋的玩乐探索期。 学生刚开始对该才能领域有所认识并产生兴趣。教师会给予大量的积极反馈和肯定，并鼓励学生去探索领域内任何他们觉得最有趣的部分。学生因其付出的努力而非取得的成就获得奖励，很少受到批评。
阶段二：高强度、高要求的技能发展期。 学生全身心致力于提升表现水平。教师的角色转变为教练，或由教练接替。教练专注于设计以提升表现为唯一目的的训练练习。这些练习的要求非常严苛，教练会提供建设性的意见，帮助学生正确地完成练习。只有在取得成就时才会获得积极反馈；付出努力被视为理所当然。
阶段三：形成个人风格，同时拓展领域前沿。 学生已精通该才能领域的所有基础技能。他们极度投入，无论付出何种牺牲，都将整个生活重心放在该领域，并且通常会与该领域的世界级专家合作。专家会帮助学生识别并充分发挥其个人强项，使他们能够达到超越常人所能及的卓越水平。

我们都曾遇到过那些试图走完这段历程却中途受阻的人。以下是几种常见的失败模式：

失败模式一：永远的学生（Permastudent）。 「永远的学生」总是回避向创造性产出阶段的跨越，反而选择进行「横向拓展」，去学习那些并非其核心才能领域所必需的基础技能。
失败模式二：急于求成者（Wannabe）。 「急于求成者」在基础技能尚未扎实时就操之过急地进行创造性产出。他们构建的作品集缺乏实质内涵，并且因为缺乏基础知识而显得浅薄。这不仅令人难堪，其机会成本也十分高昂，因为这些时间本可以更好地用于真正打好所述的基础。
失败模式三：浅尝辄止者（Dilettante）。 「浅尝辄止者」的成长之路甚至比「永远的学生」更为短暂——他们甚至从未能超越玩乐探索阶段，从未在任何领域致力于严肃的基础技能培养。「浅尝辄止者」将所有时间都耗费在边际效益递减的区域，在众多才能领域中永远停留在玩乐探索阶段。

才能培养没有捷径

当有人进步神速，让你觉得他们「必定」是走了捷径时，实际情况其实是他们极速打牢了基础。要么如此，要么就是你高估了他们的真实能力（很可能是因为他们利用了某些信号来误导你）。

人们如何能极速打牢基础呢？凭借更高效的训练环境、有利于更快掌握技能的个体天赋差异，或是投入了远超常人的训练时间。顶尖高手通常是这三者结合的产物。

若你频犯低级错误，就需加强练习

在像数学这样的技能层级上攀升，不仅关乎概念理解，更关乎可靠的执行力。如果你总是犯「低级错误」，那么答案很简单：你需要更多练习。

如果你不清除在低阶技能上的低级错误，那么最终你会撞上瓶颈：无论你多么努力，由于构成高级技能的各项基础技能中低级错误累积出现的概率，你都无法可靠地施展高级技能。

想想体操：如果你「差不多」能完成后空翻，这固然不错——但与此同时，你还远未准备好尝试任何包含后空翻的组合动作。即便只是一个低级错误让你无法稳定完成后空翻，你也必须彻底纠正它。

而且这还是最乐观的情况。有时，低级错误恰恰反映了更深层次的概念误解，这种误解你甚至意识不到，直到你被要求必须纠正这些错误时才恍然大悟。

不劳则无获

如果你不去衡量自己的表现，也不采取行动加以改进，那么你就不是在进行严肃认真的训练，你只是在玩票而已。

当然，在起步阶段随便玩玩，搞清楚自己喜欢什么、不喜欢什么，愿意为哪些方面投入训练，这完全没问题……但到了某个时候，你需要成长，明白吗？

世界会回报那些付出努力训练的人。不劳则无获。如果你不想有所收获，那当然可以永远玩下去，但当最终一无所获时，也别抱怨。

为何要鞭策自己

为何要鞭策自己？因为前方的路永远比你目之所及的更长远，你能走多远，决定了你能收获多少回报。

鞭策自己并非为了冲向某个终点线，而是为了避免停滞不前。它是为了高效地提升技能，并不断利用这些技能去体验新的成长。

这才是充分发挥潜力的方式。任何偏离此道的做法，都意味着未能完全发挥你的潜力。

你如同一辆车

你如同一辆车。在平坦大道上，你飞驰前行；在泥泞之地，则会陷入困境。

升级你的引擎（强化长处），让它尽可能更快、更强，同时尽量行驶在平坦大道上，避开泥泞区域。（将你的强项训练成超能力，并围绕它们调整你的环境和目标。）

但与此同时，别让一点泥泞（弱点）就让你的旅程偏离轨道。寻找泥泞最少的区域，尝试从那里通过；如果仍然不行，那就升级你的轮胎。（弥补你的短板，以免它们阻碍你长处的发挥。）

遭遇瓶颈（天花板）时该怎么办

在许多才能领域，技能提升到了某个阶段，对任何人而言都会变得困难重重、不再凭直觉就能掌握，而且这个阶段因人而异。以数学为例：有些人可能在代数阶段就开始感受到明显的认知阻力，有些人是微积分，有些人是实分析，有些人是代数拓扑学，还有些人则是在研究级别的数学上遇到困难，甚至在研究级别的数学问题内部也存在这种层级差异。这种阻力并非制造了一个硬性天花板——一个让人突然完全无法再进步的水平；它更像是一个软性天花板——一个让你若想取得进一步进展所需投入的时间和精力开始急剧增加的临界点，以至于朝那个方向继续提升技能实际上已不再是有效的时间投入方式。

有时，人们因为采用了无效或不连贯的练习方法而过早遭遇瓶颈。但即便你练习得既有效又持续，瓶颈依然存在。这就像体育运动：很少有人能通过足够有效且持续的练习来完全发挥其运动潜能，而且一个不争的事实是，即便进行 100% 有效且持续的练习，大多数人也无法成为职业篮球运动员。你无法百分之百确定自己是否已触达天花板，但如果你练习得既有效又持续，却长时间停滞在平台期，并且即便是接受了教练或导师的一对一训练也无法助你突破，那么触达天花板的可能性就很大了。

一个自然而然的问题是：当你遭遇瓶颈时该怎么办？通常来说，当你在生活中感觉自己撞上了天花板时，典型的解决方案是转换方向，调整赛道，进入一个天花板更高的领域。例如，许多量化软件工程师的经历是这样的：1）从小热爱数学，梦想成为数学家；2）在本科或研究生阶段，意识到与那些同样志向远大的数学同行相比，自己已失去了优势；3）同时发现自己有编程的天赋，并对某个应用领域感兴趣，而且该领域需要解决的问题归根结底是些有趣的数学问题，而软件行业的大多数人缺乏解决这些问题所需的数学功底；4）于是，他们转向了这个天花板更高的方向。

让自己有能力承担风险

在寻找适合的职业方向时，一个常被低估的因素是：积累足够的储蓄，让自己有能力去追求那些回报不确定的机会。

人人都知道学习和提升技能是职业成功的关键要素，但承担风险的能力同样至关重要。

这也是一项巨大的竞争优势：如果你无法承担风险，那么无论你多聪明、技能多高超都无济于事。

在寻找人生使命期间，如何分配精力

如果你尚未找到那个值得你倾注全部精力的单一使命，而你正在思考如何分配精力以追求多种兴趣，同时又避免过于分散，那么我推荐以下分配方式：

一个主攻方向（投入精力相当于一份全职工作），
一个次要焦点（投入精力相当于一份兼职工作），
其余所有事项作为爱好，利用你剩下的时间。（你剩余的精力带宽大约相当于另一份兼职工作，所以根据「其余所有事项」的数量，你可能培养少量需要较多投入的爱好，或是涉猎大量轻松随意的爱好。

理由如下：

你不想让自己的精力过于分散。你至少需要在一个方向上——即你的主攻方向上——保持有竞争力的前进速度。
次要焦点好比一个「准备区」，用于培养那些你希望最终能融入主攻方向的事物。为了成功实现融合，你必须在次要焦点上达到相当水准的专业知识，因此它不能仅仅是一个轻松随意的爱好。
爱好主要是为了乐趣，但它们也可以作为备选项：当你将当前的次要焦点成功融入主攻方向后，某个爱好便可以升级为新的次要焦点。

团队

若想拜师，开口求师就错了

提升成果产出的首要途径，是被一位经验丰富的前辈「激发」出来——这位前辈要求严苛到近乎不近人情，却又给予你难以置信的支持，并让你由衷敬佩。即便你自认已经足够努力，这样的人也能通过为你指明最高效的方向，激励你以超乎自己想象的速度和耐力去冲刺，从而让你的成果产出呈数量级地加速提升。

但诀窍在于：要想找到这样的人，要想值得他们投入时间，要想让这种额外的成果产出被激发出来，你通常必须首先是那个极其勤奋且富有才华的人，已经能够稳定地产出像样的成果。如果你只是在得过且过，是不可能遇到这种贵人的。你得先凭自己把努力程度从 1 档调到 10 档，并保持一段时间，然后才可能遇到那个能助你将努力程度提升到 100 档的人。

如果你开口请求某人做你的导师，那你就做错了。这层关系，与其说是他们帮你，不如说是你帮他们。它始于你能为对方带来价值。你是他们试图解开的谜题中缺失的那一块。只不过，起初你并非完美匹配，只是在某种程度上填补了某个空白，并展现出能继续成长以填补其余空白的潜力。而他们看到了这一点，所以才愿意投入时间助你成长为完美匹配的那一块。

随着你的成长，你还会拓展到拼图的其他空白之处，或许是一些你未曾预料到的，甚至是一些你的导师也未曾预料到的地方。你不断成长，也填补了那些空白。最终，你覆盖了拼图足够多的部分，自己也成长为一位寻找拼图碎片的拼图大师。循环就这样得以延续。

一个关键启示是：当你联系你希望追随共事的前辈时，务必非常清晰地传达以下三点：1）表明你理解他们正在致力于解决什么难题（「拼图」）；2）说明你认为自己能填补该难题中的哪块「缺失碎片」；3）阐述你有哪些证据能证明自己可以填补这块碎片。

用高效表现「逼迫」上司给你更多重任

最优越的职业发展妙招之一——尤其对职场新人而言——就是高效且出色地完成你的工作，以至于给你的上司带来「压力」，使他不得不给你安排更多的工作。这会让你的项目在规模、复杂度和职责上不断增长。

当你工作效率极高时，你的上司不可能一直花费时间向你传达极其详尽的规格说明，因此他们必须逐渐放手，将更多「明确任务范围」的工作交给你负责。你将获得更大的自主权，在更少的指导和监督下执行项目，并由此建立起上司对你执行能力的信任。

而当你持续高效执行，「迫使」上司不断为你寻找新的任务时，你的上司最终会这样想：「我没时间给他们规划更多工作了，因为我自己还得完成 X、Y 和 Z……嗯，对了，X 和 Y 的难度有点高，但我敢打赌，只要稍加指导，他们就能帮我搞定 Z。」

基本上，你通过高效工作给上司施加了足够大的压力，让他不得不为你寻找任务，以至于他开始将自己近期需要完成的工作交给你——而这恰恰正是最能推动你职业发展的那类工作。

（注意：这里有一个前提假设，即你的上司和组织环境是适合员工快速职业成长的。如果这个假设不成立，那么首要任务就是先设法进入一个能让这个假设成立的环境。）

加入正确的团队

当你身处正确的团队时，你的努力工作会激励队友们也提升自己的表现。而在错误的团队中，你的努力工作反而会导致队友们选择懈怠、减少付出，让你来填补他们留下的空缺。

如果你想带来真正的改变，那么你需要加入一个正确的团队。你可以是这个星球上最尽职尽责、能力最强的「老黄牛」，但如果你所在的团队不对，你唯一能改变的只是团队内部的工作分配格局（即，你做得更多，而其他人做得更少）。

你需要加入这样一个团队：你付出的额外努力能带来团队集体效能的超额提升。为什么说是「超额」？因为当你在正确的团队中，你提升自身表现的同时，也会激励你的队友们同样提升他们的表现。

竞争：一种协作方式

竞争与协作听起来似乎是对立的，但实际上，在某种意义上，竞争可以被合理地视为一种协作方式。那就是当你与那些你志同道合且彼此关心的人进行良性竞争时，目的是相互激励，共同进步。

这有点像你在一个专业的运动队里所期待的场景。训练时，队员们会相互比拼，努力营造一种高强度的训练氛围，以便让彼此变得更强。他们甚至可能会说些轻松、打趣式的「垃圾话」，来激发彼此的斗志，激励对方拿出最佳表现——当然，绝非恶意中伤，只是刚好能让对方回应道：「哼，让我给你看看我的真本事！」

但关键在于，这种竞争的意义甚至不在于输赢本身，而在于成长与进步。竞争只是一种手段，帮助你进入一种能激励自己努力奋斗、最大化发挥潜能的心理状态。

在这种类型的竞争中，看到对方领先并提高标杆，实际上是一种积极的体验。核心理念在于，你希望对方能提高竞争的门槛并超越你，这样你就有动力立刻奋起直追，并反过来超越他们。这就像共同创造一个电子游戏：每当一人超越另一人，就解锁了新的关卡和挑战。每个人都在游戏中乐此不疲，渴望达到更高的级别。

你甚至可以称之为团队合作：作为一个团队，你们通过激发每个成员在各自相对水平上的竞争，来最大化团队的整体绝对水平。

你的目标不是证明自己聪明，而是解决问题

当你在团队中工作时，你的首要目标不是为了证明你有多聪明，而是为了解决问题，让问题消失。

诚然，你知识越渊博，就越有能力解决问题。但如果你的主要关注点在于炫耀你的才智，那么你非但不能解决问题，反而会制造出新的问题。

为了炫耀聪明而没事找事，不会为你加分。把简单问题复杂化，也不会为你加分。这些行为反而会让你失分。

真正能为你加分的是：接手一个问题，然后让它「嘭」的一声彻底消失——问题得到完全解决，后续易于维护，无需任何人再为此费心。

使命

选择一个值得投入的好问题

你应该投入什么问题？起初，这并不重要。只需着手解决任何你感兴趣的「练手问题」，以便你能培养技术能力、积累领域知识。这个问题最终是否解决、以前是否有人解决过、或者它有多大影响力，这些都不重要。然而，一旦你开始涉足那些需要投入多年全职工作的复杂问题时，选择一个好问题就变得至关重要。这正是初创公司和研究实验室所处的领域，其中的许多从业者常常懊悔自己投入的大量时间和精力未能换来相应的回报。

就我个人而言，我早期研究的大多数「练手问题」都属于糟糕的问题。但这没关系，因为我从中学到了很多，也掌握了不少技能——这正是「练手问题」的意义所在——但这也让我痛切地意识到两种导致问题变得糟糕的失败模式。

失败模式一：缺乏可行的解决方案构想。 具体来说，你所需的某些资源（例如数据、算法、算力等）实际上尚不存在，并且你也没有获取这些资源的可行计划。

这意味着问题难度过高，你很可能无法解决。根据我的经验，许多复杂系统建模问题都属于此类，例如创建实用的人脑或宏观经济预测模型。举个例子，我曾一度对模拟人脑很感兴趣，并将其构建为一个基于时间序列数据集的回归问题，该数据集需包含大脑中所有单个神经元的活动和连接权重。我花了好一段时间才意识到，我想要的数据集根本不存在，要创建这样的数据集需要几代人的时间和湿实验室神经科学（wet-lab neuroscience）领域的革命性突破（而我对湿实验室工作并不感兴趣）。

值得注意的是，有时失败模式一也表明，你真正感兴趣的，可能并非你原先以为的那个领域。就我而言，我曾以为自己对神经科学感兴趣，但后来发现，我真正感兴趣的是许多恰好出现在神经科学领域中的概念：多尺度建模、联结主义、人类学习/智能等等。最能直接涵盖所有这些兴趣点的似乎是构建生物大脑模型，但这并非唯一途径。我现在所做的事情就涵盖了我列出的所有兴趣点，并且无需任何湿实验室工作。当然，我仍需亲身投入到大量的教学和内容创作中，但这些都是我乐在其中的事情。

失败模式二：问题本身无人问津。 人们对这个问题并不关心，不愿意用你所看重的任何「货币」（金钱、引用次数、他人的时间/关注度等）来为解决方案买单。

这意味着即便你解决了问题，也无法获得任何回报。根据我的经验，理论建模问题就容易陷入这种困境，尤其是当问题建模时抽象掉了某些关键细节，这些细节虽然使问题难以处理，但对实际应用至关重要。

有人可能会辩称，如果你超前于时代，那么失败模式二就不适用于你。然而，这种说法存在两个问题。首先，你很可能并没有超前于时代。「超前于时代」本身就极为罕见、无法验证，却又极易让人信以为真——这简直是导致判断失误的温床！其次，即便你真的超前于时代，如果超前得太多，那么回报将在你的人生中来得太晚，以至于让你觉得当初的牺牲不值得。你甚至可能活不到亲身体验的那一天。

（话虽如此，我确实遇到过一些人，他们似乎完全满足于探索求知欲本身，并不期待在有生之年获得任何外部回报或产生外部影响。这些人或许是失败模式二的合理例外情况。但对于绝大多数人来说，仅仅满足求知欲是远远不够的。）

如何找到能避开这两种失败模式的问题？ 你需要找到（或创造）你自己兴趣/天赋、可行性范围以及外部世界需求三者之间的交集。不幸的是，这个交集在何处往往并不明显。所有条件似乎天然就不利于这种交集的存在：你无法选择自己的兴趣或天赋所在，无法选择外部世界关心什么，而且，如果你对某个领域兴趣浓厚/天赋异禀到想要投身其中解决问题，那么你对此感兴趣的原因很可能不为外界所普遍认同。

那么，你该如何找到（或创造）这个交集呢？对我而言行之有效的方法是：过着两种平行的生活——在一种生活中，你解决自己感兴趣的问题；在另一种生活中，你解决外部世界感兴趣的问题。然后，你不断努力让这两种平行生活逐渐靠近、融合，最终找到将它们合而为一的方法。

「进步等于压力」公式

多数人都明白，要成就硬核事业，必须掌握硬核技能。然而，许多掌握了硬核技能的人却仍未意识到，你还需要保护自己不被那些「技术陷阱」（nerd-sniping）分散精力（xkcd.com/356）。

当你掌握了硬核技能，你能够做的事情的范围（接触面）也随之扩大——但其中许多不过是些虽引人入胜却分散精力的干扰项。如果你任由这些「支线任务」窃取你的注意力，它们就会削弱你技能的力量。

取得进展的关键在于对问题施加压力：将你技能的力量（力）施加于特定的问题领域（面积）（压力 = 力 / 面积）。提升技能固然能增强你的力量，但若想将其转化为对问题施加的更大压力，你就必须像激光般聚焦于你试图攻克的那个特定领域。

热爱你所做的事

如果你渴望获得非凡成功，并认为这样的人生才算不虚此行，那么你必须热爱你所做的事。这是必经之路。如果你渴望非凡的成功（而非仅凭彩票中奖），那么你必须投入海量的工作，甚至让它占据你的整个生活。而如果你的生活被一件你不热爱的事情所占据，那么你的人生就算是被荒废了。

这并非是说你必须热爱某项活动才能将其精通。有效的练习能让你在任何事情上做得更好，即便你不热爱它。但如果你不热爱，你投入的有效练习总量，将永远无法与那些真正热爱的人相提并论。你永远无法在努力程度上超越他们。

爱，是永无止境的硬核付出。这不是一种描述，而是一个定义。爱，就是持续保持硬核状态。说父母爱孩子，就意味着父母在抚养孩子这件事上持续投入极致的努力。意味着孩子时刻牵动着他们的心，他们总是竭尽全力去抚养孩子。如果你对一件事物没有持续的硬核投入，你就算不上爱它；而如果你不爱它，你也不会持续地为之硬核投入。这是一个双向条件，一个定义。

持续保持硬核状态的人，通过非凡的行动取得非凡的成果；这些行动超越常规，常常被视为疯狂。用爱的视角来看，这就很好理解了：人人都知道，爱会让人做出疯狂之举。

做一个建设者，而非仅仅是一个斗士

一旦你掌握了硬核技能，新的职业机遇随之而来时，要尽量避开那些让你与其他硬核技能者进行零和博弈的场合。你应当致力于创造新的价值，而非仅仅争夺现有价值。实现这一目标的途径，是去构建能够解决人们尚未解决的问题的基础设施。做一个建设者，而非仅仅是一个斗士。

动机

为何外在动机同样重要

人们通常认为「为了学习而学习」优于「为了达成外在目标而学习」，但我认为并非如此。那些动机完全源于内在的人，有时会优先处理「引人入胜的干扰项」，而非那些对其长远幸福更具生产力的事情，这在某种意义上是他们自己给自己设下了「技术陷阱」。

最佳的动机状态需要内在与外在因素的平衡。内在动机让你能以独特的视角投身于有趣的事物。外在动机则能确保你的长期目标不偏离轨道，并防止你沉溺于那些迷人的干扰项。

此外，「内在 vs 外在」是一个错误的二元对立。并非你的动机总量有限，需要将其在内在和外在因素间进行分配。认为这是此消彼长的百分比分配是错误的看法。事实恰恰相反：你在每个类别中可以积累的动机因素数量并无上限，相应地，你能获得的动力强度也没有上限。

因此，关于内在与外在动机，有两条基本原则：1）平衡来自两者的动力源，优于将同等总量的动力集中于单一来源；2）总的来说，动力越多越好。

如何成为超级生产者

实现超级生产力的首要诀窍，是穿插安排各种你乐在其中的生产性工作。如果你长时间局限于单一维度的工作，你会感到疲惫、厌倦，效率也会降低。

解决方案是，让自己进入这样一种状态：你的生产函数拥有多维度输入，并且所有这些输入都具有同样高数量级的偏导数。你通过在这些构成活动之间循环切换，来沿着该空间中的梯度方向前进。这些活动是正交的，因此，每当你因长时间专注于单一维度而感到疲惫、厌倦、效率低下时，你只需切换到另一项不同的活动，沿着另一个维度前进即可。

话虽如此，务必牢记，「穿插安排各种生产性工作」不同于逃避问题。如果你在某项活动上遇到了瓶颈，而你切换任务仅仅是为了逃避处理那个问题，并且这种情况已经反复出现数次，那么你就已经超越了「稍作休息、恢复精力」的范畴，你真正需要做的是沉下心来埋头苦干，奋力突破这个平台期。

如何缓解「智识形象失调」

将你当下的能力与过去的自己相比较。这应该能让你的成长显而易见。应该有些事情，你过去曾对其感到非常困惑（甚至可能曾自信满满却是错的），而现在则清晰了许多。或者，有些事情过去需要付出巨大努力才能完成，而现在则会容易得多。

另外——也许这个方法不那么「高尚」——一旦你达到了足够高的技能水平，你可以不时地将自己与那些技能明显不如你的人进行比较。并非要说些让他们难堪的话，甚至不是在心里看轻他们，仅仅是留意那些证明了你在正态分布曲线上的百分位排名已经改变的证据。

当然，你不能在这种状态中停留过久。你短暂地沉浸其中是为了重拾自信，然后就要迅速抽身，回到那些足以让你再次感到吃力的「重物」上去。

学习

终极教育妙招：提前学习

为什么要提前学习？因为它能让你规避众多学业风险，为你开启各种职业机遇的大门，并让你能更早地把握这些机遇（这反过来又让你能在整个职业生涯中取得更多成就）。

你知道吗，上语言课的时候，总有那么几个在家里就说这门语言的孩子，觉得课程简直易如反掌？这种方法同样适用于其他任何科目。当你在学校或大学正式上课前预习了课程材料，你几乎可以确保在这门课上拿到 A。

你能让自己免受各种风险的困扰，比如课程进度过快、概念一带而过、讲解含混不清、假定你已掌握重要却又经常被忽略的预备知识、不提供足够的练习机会……一门课可以被上百种不同的方式教得很糟糕，而大多数课程至少在其中某几个方面存在问题。这一点在大学里尤其有用，因为大学的讲座往往不适合作为某个主题的入门介绍。但如果你提前预习了材料，你就不必依赖老师的讲解，这意味着即便是最糟糕的教学也奈何不了你。

当然，一个自然而然的疑问是：「那你上课不会觉得无聊吗？」——但如果你在高级课程中表现优异，尤其是在大学里，这就能为你打开获得各种推荐的大门，比如实习机会、与教授合作的研究项目等等。无论你是靠课堂学习还是靠提前学习取得优异成绩，这都不重要。

当你在某门课上表现惊艳（blow a course out of the water），并且积极与教授互动时，这就为你赢得一封极佳的推荐信奠定了基础——这不仅对申请大学的高中生至关重要，对于申请暑期研究项目和研究生院的大学生来说同样关键。此外，这还可能为你带来与教授合作研究项目的机会，或者让他们通过人脉网络为你对接工作、实习以及其他机会。

基本上，你可以利用提前学习来开启一个良性循环。即使你并非天才，在他人眼中你看起来也像个天才，结果就是，你能获得那些通常只为顶尖学生保留的机会的入场券。那些获得并善用这些机会的学生，能够将自己送入那些最有趣、最有意义、最赚钱，但又以极难进入而著称的职业领域。

而且，为什么要止步于提前一年学习呢？持续前进、不断加速是值得的。前方的道路总是比你眼前所见的更加宽广绵长，你能走多远，你的回报就有多大。

以数学为例。许多人认为微积分就是数学学习的「终点站」，就算你提前很多年学完也无所谓。但这远非事实！微积分之上的大学水平数学课程，甚至比高中阶段微积分之下的课程还要多。

学完单变量微积分课程（如 AP Calculus BC）之后，大多数认真对待学业、主修量化类专业（如数学、物理、工程、经济学等）的学生，都必须学习核心的「工程数学」课程，包括线性代数（Linear Algebra）、多变量微积分（Multivariable Calculus）、微分方程（Differential Equations）以及概率论与数理统计（Probability & Statistics）（指基于微积分的高阶版本，而非像 AP Statistics 那样基于代数的简化版本）。在这些核心「工程数学」课程之外，不同的专业还包含大量各具特色的专业课程，它们向各个方向延伸分支。

这些课程数量如此之多，以至于一个学生即便每年都超负荷选课，也无法在标准的四年本科学习中全部修完——然而，学生能够完成的这类课程越多，未来向他们敞开的学术机会和职业大门就越多。（而且，尽管在计算机科学、医学等领域找到一份基础工作，学生所需的数学知识或许不必远远超出代数，但这些领域中同时掌握高等数学知识的人才，会具有额外的价值且备受青睐，因为他们能够胜任那些需要结合领域专长和数学知识的项目。）

当学生提前掌握了大量高等数学知识时，他们就解锁了深入探索各种专业领域的机会，而这些领域通常是为具备扎实数学功底的毕业生所保留的。这能让他们更快地发现自己的热情所在，在相关领域培养宝贵的技能，并在职业生涯早期就做出专业贡献，这最终会带来更高水平的职业成就。

我在此并非夸大其词——这实际上有研究作为支撑。平均而言，你加速学习的进程越快，你的职业生涯就能越早起步，你在整个职业生涯中取得的成就也就越多。例如，在一项针对数千名数学早慧学生、长达 40 年的纵向研究中，研究人员 Park、Lubinski 与 Benbow (2013) 得出了以下结论：

「职业生涯起步年龄与成年后的生产力之间的关系，尤其是在科学、技术、工程和数学（STEM）领域，在整个上个世纪一直是若干研究人员关注的焦点 (Dennis, 1956; Lehman, 1946, 1953; Simonton, 1988, 1997; Zuckerman, 1977)，一个普遍的发现是，职业生涯起步越早，与整个职业生涯中更高的生产力和成就相关。在所有其他条件相同的情况下，通过[学业]加速实现的更早职业起步，将使个体能够在成年早期投入更多时间进行创造性产出，这将带来个人整个职业生涯中更高水平的成就。

…

[在本研究中] 与智力水平相当但未跳级的同龄人相比，跳过级的数学早慧学生更有可能攻读高等学位、在 STEM 领域取得成就，更早地达成这些目标，并且在 STEM 领域积累了更多的论文引用和高被引论文。」

学习究竟在何时发生？

学习，是指你在执行具体的、可重复实践的技能方面获得点滴的进步。如果你没有获得这些进步，那么你并未在学习。

想象一下，你报名参加了由私人教练指导的网球课。学习究竟在何时发生？不是在你付钱给教练时。不是在你观看教练示范动作时。而是在你真正开始做到那些你以前做不到的事情时。是在你尝试一个动作，教练纠正你的姿势，然后你再次尝试该动作并取得更好效果的那一刻。

任何其他领域也是如此。体育、音乐等领域有效训练的关键，与任何其他技能领域（例如数学）有效训练的关键并无二致。仅仅吸收信息是行不通的。你必须积极地练习你渴望掌握的技能。

世上没有轻松的学习

能力培养需要付出努力——不是一点点努力，而是大量的努力。关于这一点，在能力培养领域是毫无争议的共识。你能想象去请求一位体育教练，让他用那些既不会让你疲惫也不会让你流汗的训练方法，来帮你成为明星球员吗？无论训练何种技能，提升表现永远是一个需要付出努力的过程。

学习科学领域的一个共同主题是：有效的学习过程，感觉就像在私人教练指导下进行锻炼。它应当以刻意练习（deliberate practice）为核心，这是一种主动学习方式，其特点在于：专门选择个性化的训练活动，通过重复和逐步完善，来提升特定方面的表现。这些练习活动的目的完全是为了挑战自身极限、提升表现；因此，它们往往更费劲，乐趣也更少。

不幸的是，学习科学领域的另一个共同主题是：人们对学习效果的感知，往往与实际可衡量的学习成果相悖。当采用有效的学习策略时，学生在测试中表现更佳，但主观上可能感觉自己学到的东西反而更少。为什么？因为有效的策略提升了认知活动的水平，虽然学生感觉更难了，但学习效果确实增强了。这就像举重——最强壮的人总是举起那些让他们感到吃力的重量。

许多类型的「训练」方法效果甚微，但因为它们不怎么费力，所以即便对于那些意愿良好、非常勤奋的学生也可能显得颇具吸引力，因为这些方法会制造一种「理解了」的错觉。例如看笔记、重读课程材料、划重点等。

在进行需要努力的练习之前，先熟悉教学材料是有益的；如果在尝试进行这种练习时遇到困难，回过头去查阅这些材料也是有益的——但是，真正的学习，只有在进行需要努力的练习时才会实际发生。熟悉教学材料类似于锻炼前的热身：热身本身并不能提升力量或耐力，但它有助于在锻炼过程中最大限度地发挥表现并避免受伤。

上世纪学习科学最伟大的突破

上世纪学习科学最伟大的突破在于阐明了大脑学习的机制。学习的核心，在于工作记忆和长期记忆之间的相互作用。一旦理解了这一点，你就能——从基本原理出发——推导出有效的学习方法。

学习的目标是提升你长期记忆中概念和技能的数量、深度、提取便捷性以及知识迁移应用的能力。从生理层面来看，这相当于在神经元之间建立起策略性的连接，使得大脑能够更轻松、更快速、更准确、更可靠地激活更精密的神经元模式。这个过程被称为「巩固」（consolidation）。

但问题在于：信息在能被巩固进入长期记忆之前，必须先经过工作记忆的处理，而工作记忆的容量是极为有限的。大脑的工作记忆容量反映了它能在多大程度上将注意力（激活）集中在相关的神经模式上，并持续维持这些模式的同时激活。

大多数人的工作记忆只能同时容纳大约4个有内在联系的信息组块，且只能维持约 20 秒。这还是在不需要对这些信息进行任何心智加工的前提下——如果需要进行加工，那么由于要争夺有限的加工资源，能容纳的信息组块数量还会减少。

有限的容量使得工作记忆容量成了信息向长期记忆转移过程中的瓶颈。当一项学习任务的认知负荷超出了你的工作记忆容量时，你就会经历认知超载，无法完成任务。即便没有达到完全超载，过重的负荷也会降低你的表现、拖慢你的学习速度，并且这种困难并非我们所追求的合意困难。

然而，一旦你将某项任务练习到足够熟练的程度，工作记忆容量对任务表现的影响就会减弱，因为执行该任务所需的信息处理过程已经被转移到了长期记忆中，可以被工作记忆调取，而不会增加工作记忆本身的实际负担。

因此，对于每一个你想学习的概念或技能：

它需要在相关的前置知识被掌握之后才引入（这样调用这些前置知识时就不会额外占用工作记忆资源）；
它需要被分解成足够小的、易于处理的小单元，确保每个单元都不会让工作记忆超载；
你需要针对每个单元进行足够的练习，直至掌握（所需的练习量可能因具体的学习任务而异）。

但是，即便你完美地做到了以上所有步骤，你仍然需要应对遗忘问题。长期记忆中的信息表征如果不被使用，会随着时间推移而逐渐衰退，变得更难提取，从而导致遗忘。

解决遗忘的方法是复习——而且不仅仅是被动地重新接收信息，而是要主动地、在没有外部提示的情况下，从长期记忆中提取信息。每一次你成功地主动提取出有些模糊的信息时，你实际上就在刷新和加深大脑中相应的神经表征。但如果你仅仅是通过感官被动地重新接收信息，而不是主动从长期记忆中提取，这种强化效果就不会发生。

「跟得上」不等于真学会

人们普遍认为「跟得上」就等同于学习——比如，如果你能跟上视频、书本、讲座等内容而不感到困惑，就说明你在学习。尽管这可能「感觉」像是在学习，但事实并非如此。这种感觉完全是虚假的。

轻松流畅地接收信息，并不能代表你真的学会了。学习是长期记忆发生的积极改变，除非你能持续地再现你所接收的信息，并运用它来解决问题，否则你就不算学会。仅仅「跟得上」，哪怕你完全理解了内容，也无法实现这一点。你在「跟得上」时感到的那种轻松流畅，源于相关的背景信息已经充斥在你的脑海中——你无需从长期记忆中提取它。

当你感觉自己在被动跟随时正在吸收信息，你感知到的信息只是暂存于你的工作记忆中，而非长期记忆。如果你想检验信息是否已进入长期记忆（即你是否真的记住了它），你就必须在它并非唾手可得时，主动尝试去提取它。你必须将自己置于信息不在工作记忆中的境地，迫使自己只能从长期记忆中将其调取出来。

如果你不练习从记忆中提取信息，信息会迅速且几乎完全地消散。你是否有过这样的经历：对某个地址、电话号码或路线方向等信息，尽管反复接触，却总是记不住，因为你习惯性地自动查阅参考资料，而不是尝试从记忆中提取？这种尴尬的情况在我身上发生过很多次。还有你读过的书、看过的电影——你唯一能清晰记得细节的，是那些你会周期性地回想并在脑海中重演情节的。如果你只是一味接收而不尝试再现，你几乎会忘得一干二净。我记不清有多少次，看一部电影直到 20 分钟后，才因为某个场景似曾相识而意识到自己以前看过。即便如此，对于电影剩下的部分，我也几乎什么都记不起来，只剩下一点模糊的熟悉感。

「提取」（Retrieval）是指将信息从长期记忆调入工作记忆的行为。在有挑战性但尚能应对的条件下（例如，当记忆变得模糊或启动效应（priming）较弱时）练习提取，才能提升你记忆和运用信息的能力。每一次你成功回忆起一段模糊的记忆，它在再次变得模糊之前，保持清晰的时间就会更长。每一次你在启动效应较弱的情况下成功回忆起一段记忆，未来它的回忆对启动效应的依赖性就会降低。

但如果你不练习提取，这一切都不会发生。信息会迅速消散。它只在你脑中短暂停留——刚好长到足以让你误以为它会一直伴随着你，而实际上它正悄然溜走。当然，如果你不去实际检验它是否还在，你根本不会注意到它已经消失了。

只接收信息而不练习再现，当信息暂存于工作记忆并被处理时，会产生一种虚假的流畅感。但由于缺乏提取练习来延长信息的存留时间，这些信息会很快消失。信息存在于工作记忆这一事实，可能会让你误以为它会长久驻留，但事实并非如此。

一旦信息消失，如果不从外部参考资料中重新加载，你能将其回忆起来的唯一途径就是从长期记忆中提取。但如果你不练习提取，你就无法成功提取。当你所做的仅仅是接收信息时，你就将自己置于这样一种境地：将信息重新加载到工作记忆的唯一方式，就是再次去接收它。这就是为什么学习的真正意义在于提升你在没有外部帮助的情况下，从长期记忆中回忆信息的能力。这种能力可以通过在难度逐渐递增的情境中反复进行提取练习来培养，就像力量训练一样。

此外，学习者在接收信息时，通常并不会处理（理解并吸收）所有的关键信息，但他们对此浑然不觉，直到他们尝试回答某个问题或解决某个需要从记忆中提取关键信息的难题时才意识到。在那一刻，他们才发现自己从一开始就从未真正处理过那部分信息，必须回过头去查找并进行恰当的处理。这一点同样适用于知识的迁移应用（generalization）：学习者通常不会完全将在特定情境下学到的知识迁移应用到新情境中，但他们对此也浑然不觉，直到尝试回答那些需要他们进行理解迁移的问题或解决相关难题时才意识到。

要避免这个问题并最大化你的学习效果，方法就是在接收了「最低有效剂量」的信息之后，立刻切换到主动解决问题的模式。我知道这可能让你感觉有些突兀，似乎拖慢了你的进度，但它实际上并没有减慢你的学习速度——它只是暴露了一个事实：你对学习进度的感知并不能准确反映真实的学习效果。说真的，它其实在加速你真实的学习进程，唯一被「减慢」的，只是你对学习进度的「感觉」而已。

这时，你可能会说：「可我已经学了很多，掌握得滚瓜烂熟了，结果一集中精力去解决某个问题，就全忘了。」但问题在于，如果在思考了其他事情或者将注意力聚焦于某个具体问题之后，你不能立刻（at the snap of a finger）从记忆中提取出那些信息，那就意味着你其实并没有真正掌握得滚瓜烂熟（down pat）。

遗忘的恶性循环

遗忘令人沮丧。在付出了努力学习之后，谁愿意浪费时间稍后又重新学习呢？为了减轻遗忘的影响，边看参考资料边解决问题似乎是个有用的办法。

但问题在于：当你不断地回头查阅参考资料时，信息并不会真正进入你的大脑（长期记忆）。信息只是暂存在短期记忆里，一旦你的注意力转移，它很快就会消散。参考资料变成了你的「拐杖」，离开它你就寸步难行。你可能觉得需要花更多时间复习参考资料，但实际上，你只需要采用正确的复习方式——从记忆中提取信息。

即使是那些对学习非常认真的学生，有时也会陷入这种遗忘的恶性循环。他们可能做了非常详尽的笔记，然后总是翻看笔记，而不是尝试从记忆中提取信息。

关键在于，如果你试图通过做可以随时查阅的详尽笔记来「留住」信息，这恰恰阻碍了你真正记住这些信息。这听起来可能违反直觉，但道理其实显而易见。是什么将信息转移到长期记忆中？是「从记忆中提取」这个动作。当你做了详尽的笔记并频繁查阅时，你恰恰没有在做什么？你没有在「从记忆中提取」。

提取，并非随便将信息加载到大脑中。提取是一个特定的动作：将信息从大脑的一个区域（长期记忆）「提取」到另一个区域（工作记忆）。这就像你的大脑在举起一个重物，将它从长期记忆的「地面」举到工作记忆的高度。记忆越模糊，这个「重物」就越沉——但正如举重一样，通过练习举起更重的重量，你的力量会增强，也就是说，你的大脑激活代表该信息的神经元模式的能力会变得更强。

如果你通过查阅参考资料，而不是从长期记忆中提取，来将信息加载到工作记忆，那么你并没有在强化记忆。这就好比你去健身房举重，却只是装装样子，让你的安全员（spotter）帮你举起重量。这样是练不出力量的。你最终会让自己陷入遗忘的恶性循环：

你不断回头看参考资料，因为你记不住。
你记不住，因为你没有将信息存入长期记忆。
你没有存入长期记忆，因为你没有练习从记忆中提取。
你没有练习提取，因为你总在回头看那该死的参考资料！

当你陷入这个遗忘的恶性循环时，你的整个学习过程会彻底瓦解。你学得更慢，忘得更快，并且错失建立知识连接、加深理解的机会。

打破这个遗忘恶性循环的唯一方法，就是进行提取练习。起初，这似乎是个悖论：「如果我都提取不出来，还怎么进行提取练习呢？」但这根本不是悖论。回到举重的例子——你只需要把参考资料当作安全员。你先拼尽全力尝试举起重量，如果实在举不起来，安全员才作为最后一道防线介入，只提供让你刚好能完成动作的最小帮助。保护者的目标是尽可能少地提供帮助，同时确保你能勉强完成一次成功的重复动作（rep）。

同理，每当你要查阅那些你见过、并希望牢记在大脑中的信息时——一定、一定、一定要先尽力从记忆中回忆。绝不能下意识地就去查阅。如果你尽了最大努力仍无法回忆起来，那么可以瞥一眼你的参考资料，但只能作为最后的手段。

只瞥一眼——看一点点，获取最细微的启动提示（priming），仅限于你正试图回忆的那一小块特定信息，其余的绝不看——然后立刻合上参考资料，再次尝试从记忆中提取信息，并在不再次查阅的情况下，依靠记忆继续前进，走得越远越好。绝不、绝不照抄参考资料。你的大脑在举重，参考资料是你的安全员——它只在你实在举不起来时作为最后手段帮你一把，并且援助必须控制在绝对必要的最低限度。

目标是逐步摆脱对参考材料的依赖，尽可能少地使用它，直到完全不再需要。如果你一直依赖参考材料这根「拐杖」，这个过程可能极具挑战性，但这是跳出恶性循环的唯一途径。

你知道什么有助于摆脱「拐杖」吗？让它不那么唾手可得。只要你在忘记信息时，有合理的途径可以查到它，那么就不值得为了图方便而优化查找途径。你恰恰希望查找的过程让你感到麻烦，这样你才有动力尽量避免去查。而且，如果你进行了恰当的提取练习，你根本不需要花费太多时间去查阅资料。

情境过载的恶性循环

最低效的学习方式之一，就是从一开始就直面最具挑战性的「真实」或现实世界的问题情境。这会造成一个恶性循环：

你因额外的复杂性而在问题上苦苦挣扎；
你花的时间过长，以至于面临着要转向新内容的压力；
由于未能通过足够的重复练习掌握前置技能，你在新内容上更加吃力；
然后这个循环从第（1）步开始往复。

效率高得多的做法是：将技能分解，置于最简单的情境中，进行一定量的重复练习，然后逐步增加情境的复杂度。当你恰当地搭建起这种（学习的）脚手架时，由于挑战与你的技能水平相匹配，你可以相当快速地完成每一次重复练习，最终反而能更快地攀登技能树，同时打下坚实的基础。

先修基础，免得翻车

在技能训练中，超出自身能力范围是个大问题，因为这会让你的学习进度陷入停滞。学习停滞，不是像火车晚点出发，而是像火车根本就没开动。火车甚至可能在倒退：如果你远远超出了自己的能力范围，在新技能面前只是手忙脚乱地瞎折腾，那么你很可能无法对先前学过的基础技能进行充分的隐性复习，结果就是遗忘它们。

让火车重新前进的唯一方法，是退回到适合自己能力的层级去练习。你需要让自己处于能够成功应对新挑战的状态。否则，局面会演变成恶性循环，不断恶化。你面对新技能时，准备一次比一次更不充分，也越来越力不从心。

当你跳过前置技能或者未能完全掌握它们时，你就无法自动化地、不假思索地运用这些技能。于是，在尝试运用依赖这些基础的新技能时，你会耗尽所有注意力和精力，仅仅是为了勉强执行这些基础技能。你或许能集中全部精力勉强应付单个基础技能，但无法同时并行处理多个基础技能，更不用说从宏观层面监控和驾驭整个复杂的操作了。

唯一的解决方案是，反复锤炼你的基础技能，直至它们变得坚如磐石、运用自如。这样，执行任何单个基础技能都不会占用你过多的注意力和精力，你就能在把握全局的同时，并行处理多个基础技能，并进行高层次的策略思考。

高效学习循环

你在学习过程中所吸收的每一条信息，解决的每一个问题，都伴随着时间成本。因此，投入必须值得。

如果你追求最大化学习效率，那么你所需要的是：

精简的指导（「开门见山，直击要点」的解释），
将大部分时间投入到主动解决问题上；
在指导和解题之间快速、持续地切换，确保切换频率足够高，让你的注意力不会耗尽。

这是一个持续的最小有效剂量循环：

接受最小有效剂量的精简、「开门见山，直击要点」的指导；
紧接着进行最小有效剂量的问题解决练习；
然后回到最小有效剂量的指导，为应对稍具挑战性的问题做准备；
随后针对这些稍难的问题进行最小有效剂量的练习；

如此循环往复。

学校教育 vs 才能培养

有效训练的基本原则在各个领域是相通的。但只有当你真正以优化（学习）表现为目标时，才能看清这一点。这正是才能培养领域所做的事：以个体表现最大化为目标，因此练习中所采用的方法，都是那些能最有效地将努力转化为表现提升的方法。但在教育领域的其他地方，常态似乎是以优化乐趣和娱乐为目标，同时，把「满足某个让学生浅尝辄止地学习一些表层基础技能的低标准」当作次要目标。

学校教育和才能培养是截然不同的两回事。在学校教育中，学生主要按年龄而非能力分班，每个班级所有学生按统一进度学习课程。班里的每个成员在同一时间做同样的任务，其预期结果是不同学生对技能的掌握程度各不相同。

在才能培养中，学生根据自身情况以不同速度掌握技能，但要求达到相同的表现水平（掌握程度）。衡量他们进步的标准，不是看他们完成了哪个级别的课程，而是看他们能以足够熟练的程度运用多高阶的技能。这需要通过完全个性化的指导来实现。学习任务根据个体学生的具体需求来选择，每个学生必须将一项技能练到足够精通的水平，才能继续学习更高级的技能。

学校教育与才能培养之间的这种对比由来已久。研究人员几十年前就已意识到这一点。例如：

「学校似乎不太能容忍那些学习进度与其他学生不一致的学生。」——本杰明·布鲁姆（Benjamin Bloom）, 1985
「总的来说，学校学习强调集体学习以及要学习的学科或技能。才能培养则通常强调个体及其在特定活动中的进步。」——布鲁姆（Bloom）与索斯尼亚克（Sosniak）, 1981

归根结底，核心差异在于：在才能培养领域之外，教育界的许多人并不认同「最大化学习效果」这一前提。而在才能培养领域，个体表现最大化是目标，因此练习中所采用的方法，都是那些能最有效地将努力转化为表现提升的方法。

举一个具体的例子。一方面，「测试」和「重复」在教育界几乎成了「贬义词」。然而，测试练习（practice testing）和分布式练习（distributed practice，也称间隔重复，spaced repetition）却被研究人员公认为两种最有效的练习技巧。此外，刻意练习——已被证明是造成个体（包括极具天赋的顶尖精英在内）表现差异的最显著的潜在因素之一——其核心正是通过重复性训练活动，来打磨那些对提升学生整体表现最关键的技能。

那么问题出在哪呢？为何像测试和重复这样有科学依据的学习技巧会引发争议？因为教育界的许多人不认同「最大化学习效果」这一前提。争论的焦点并非「测试」和「重复」是否是有效的学习技巧，而是教育本身是否应以最大化学生的学习效果为目标。

在才能培养领域之外，教育的典型做法是优先考虑最大化其他方面，如乐趣和娱乐，同时，把「满足某个让学生浅尝辄止地学习一些表层基础技能的低标准」当作次要目标。我得承认，当学生不被期望取得高水平成就时，将才能培养放在次要位置，结果也还过得去。例如，如果在体育课上，并不期望每个学生年底都能完成后空翻，那么现有的教学方式或许可行——因为期望值是如此之低，以至于达标并不需要进行严肃的才能培养。

但严肃的技能培养则完全不同。以数学课为例。学生通常被期望在数学上达到相对较高的成就水平：学习多年难度递增的课程，最终至少达到代数水平，通常是预备微积分（pre-calculus），很多时候是微积分，有时甚至更高。因此，在数学领域，将能力培养放在次要位置就会导致严重问题。当学生们在数学课上进行着相当于「玩躲避球」（指轻松娱乐而非严肃训练）的活动，却期望他们在年底能完成相当于数学上的「后空翻」（指高难度技能）时，学生自然会感到困难重重，并普遍产生负面情绪。

检验学习方法有效性的灵魂拷问

每次学习时，不妨想象一下：死神会在学习结束后现身考你所学的内容，只要有一道题答不上来，你就死定了。无论你在那种生死攸关的情况下会采用何种学习方法，你最好现在就在使用它们。

（需要强调的是：偶尔犯错是完全正常且在预料之中的。这个思想实验的重点在于学习行为本身，而非结果：真正最优的学习策略应当是始终如一的，即便在理论上风险最高的情境下也应保持不变。当一个高风险、高责任的情境迫使你改变学习方法时，这恰恰暴露了你之前的学习方法犹如「皇帝的新衣」。）

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