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学习与人生

动机

要讨论“学习能力”,首先要讨论【学习的动机】。

学习的类型

“学习”大致可以分为两类:主动学习 or 被动学习。

先来说“被动学习”,这种现象很常见。比如现在的小孩子,课余时间都被各种补习班占满了。如果你问现在的小孩子,到底喜不喜欢上这些补习班?绝大部分人发自内心的回答都是【否定】的。这就是典型“被动学习”——他们受到强迫才去学习。

再来说“主动学习”,这类还可以继续细分为——“功利因素”or“非功利因素”。

以“学习编程”为例:

假设某人听说程序员比较好找工作,于是去学习某门编程语言——这属于“功利因素”。

假设某人本来就喜欢编程这项活动,于是去学习某门编程语言——这属于“非功利因素”。

“被迫学习”与“基于功利因素的学习”有一个共同点——其动机是【外在】的。

这就说到了本小节的重点:【动机】的“外部性”与“内部性”。

如果某人学习的动机是【外在】,这个动机【未必】能持久,一旦外部环境变了,其动机可能就消失了。

反之,【内在】的动机比较能持久(不会轻易受到外部环境的干扰)。

内在的动机——好奇心

关于“内在的动机”,首先来聊聊【好奇心】,很多人的求知欲望就源于它。

【好奇心】这个特质具有“普遍性”,同时又具有“脆弱性”。这话咋理解捏?

所谓的“普遍性”指的是:大部分学龄前儿童天生就有这个特质;

所谓的“脆弱性”指的是:这个特质很容易被摧毁,且很难被重建。

比如很多学龄前的儿童都喜欢问各种奇奇怪怪的问题——这其实是好奇心的体现。家长和老师如果善于引导,有助于保持(甚至强化)【好奇心】这个特质;反之,有些家长不善于引导(甚至以粗暴的方式对待)这种“爱提问的行为”,就容易摧毁这个特质。

内在的动机——思维的乐趣

“好奇心”意味着你有一种知道更多东西的心理倾向。而“思维的乐趣”指的是“爱思考”的心理倾向。

这两种倾向不太一样。有“好奇心”的人不一定“爱思考”;“爱思考”也不一定有“好奇心”。当然啦,两者皆有更好。

学习的过程总要依靠某种类型的思维。所以,那些能享受到“思维乐趣”的人(相比没有这种乐趣的人),学习的动力会更强。

俺个人认为:“思维的乐趣”【不】具有普遍性(大多数人没能从思维过程中获得乐趣)。

内在的动机——兴趣

如果某个人对某个领域有兴趣,自然有动力去学习该领域的知识。

自从2015年写了那篇关于“兴趣”的博文之后,一直有读者在问:“如何找到自己的兴趣点”?

关于这个问题,俺还没有完全想好,所以还没有针对该问题写专门的博文。但在这里,俺可以稍微透露一招:如果你去尝试和体验足够多的领域,有助于你发现自己的兴趣点。

对比一下中外的奥数选手

为了说明“中国的教育体制存在严重问题”,跟大伙儿聊聊“奥数金牌&奥数选手”。

咱们中国堪称“国际奥数金牌大国”,从上世纪80年代到现在,不论是“奖牌总数”还是“金牌总数”都远超很多欧美国家。是不是感觉很牛逼?

但是咱们中国出了这么多“国际奥数金牌”,这些人里面,有谁后来在数学界作出重要贡献?好像没听说嘛。是不是很尴尬?

要评价某个数学家的贡献,最有说服力的当然是【菲尔兹奖】。

插播一个小知识

由于诺贝尔奖没有设“数学奖”,通常把“菲尔兹奖”称作“数学界的诺贝尔奖”。其实它的难度比诺贝尔奖大多了

其一,诺贝尔奖【没有】年龄限制;“菲尔兹奖”只颁发给【40岁以下】的人士。

其二,诺贝尔奖每年都评;“菲尔兹奖”每【4年】才评一次,每次只选出2~4人。

“菲尔兹奖”从1936年开设到现在,没有一个获奖者是中国国籍。也就是说,中国出了这么多国际奥数金牌,没有一个人能搞定数学界最牛逼的奖项“菲尔兹奖”。

作为对比,再来看看其它国家的奥数选手——

陶哲轩

“菲尔兹奖”虽然没有中国籍的得主,但有2个【华人】得主。其中之一就是他(出生于澳洲的华裔神童)。说他是神童一点不夸张——他在1988年拿国际奥数金牌时才【13岁】。到目前为止,他依然保持着“最年轻的国际奥数金牌得主”这个世界记录。

他在2006年得菲尔兹奖,主要成就是数论领域,分别证明了“格林-陶定理”以及“埃尔德什差异问题”。

格里戈里·佩雷尔曼 (Grigori Perelman)

这位是1982年的国际奥数金牌,当时是苏联国籍。他的牛逼程度超过了陶哲轩——在所有国际奥数金牌得主(甚至是所有奥数奖牌得主)里面,无人能与之比肩。

他能成为传奇是因为他证明了“千禧年7大难题”之一的【庞加莱猜想】。这7大难题是从数学的各个领域中精挑细选出来的,具有代表性的超级难题,而且配有高额赏金。从2000年悬赏到现在,已经过去 1/5 世纪,只搞定了一个难题,就是他搞定滴。

更令人惊讶的是,他并没有直接去证明“庞加莱猜想”,而是证明了一个【更强】的命题“几何化猜想”。“庞加莱猜想”是“几何化猜想”的特例,当他证明了“几何化猜想”,也就等价于证明了“庞加莱猜想”。这么牛逼的成就,毫无悬念被授予“菲尔兹奖”。

彼得·舒尔茨 (Peter Scholze)

这个德国佬又是一个罕见的天才级牛人,连续参加4次国际奥数竞赛,拿3金1银。此人高中就自学完成“代数几何”的教材(注:“代数几何”是数学中一个很难的细分领域,不要理解为“代数与几何”),然后用3个学期完成本科课程,再用2个学期完成硕士课程。他的硕士论文是如此的牛逼,直接破格授予博士学位。24岁的时候,成为全德国最年轻的正教授(授予他正教授的波恩大学数学系在数学界很有名)。这家伙2018年拿了菲尔兹奖。

弗拉基米尔·德林费尔德 (Vladimir Drinfeld)

这位也是神童,来自苏联(乌克兰),1969年的奥数金牌,年仅15岁,创了世界记录(他的记录保持了将近20年,然后被陶哲轩破了)。

他在1990年得菲尔兹奖,主要研究领域:数论&代数几何。

让-克里斯托夫·约科兹 (Jean-Christophe Yoccoz)

这位是法国佬,1974年的国际奥数金牌,1994年的菲尔兹奖得主。主要研究领域是:动力系统。

蒂莫西·高尔斯 (Timothy Gowers)

这位是英国佬,1981年的国际奥数金牌,1998年的菲尔兹奖得主。主要研究领域是:泛函分析&组合数学。

洛朗·拉福格 (Laurent Lafforgue)

这位是法国佬。说起来,这家伙还不如咱们天朝的那些奥数金牌得主——因为他只拿到国际奥数的【银牌】。

但人家在2002年拿了“菲尔兹奖”,主要研究领域是:数论&代数几何。

马克西姆·孔采维奇 (Maxim Kontsevich)

这个家伙就更是弱爆了——连国际奥数奖牌都没拿过,只拿过“全苏联奥数竞赛二等奖”。

但人家在1998年得了菲尔兹奖(与前面那个英国佬是同一届)。他的主要研究领域是微分几何。

如何【摧毁】学习的内在动机?

汇总了这么多奥数金牌得主,俺想说明啥捏?

能够拿国际奥数金牌,首先智力水平肯定不低吧?对数学至少也算有点兴趣吧?那为啥别国的奥数金牌中,出了这么多学术牛人,拿了这么多“菲尔兹奖”;而咱们天朝这么多的奥数金牌得主,却没有一个上得了台面。这到底是为啥捏?

自学

下面开始来聊【自学】的相关话题。

领域的差异——弱耦合 VS 强耦合

这里所说的“耦合”,可以通俗地理解为“依赖性”。

弱耦合的领域,其各个组成部分之间的依赖性很小;反之,强耦合的领域,其各个组成部分之间的依赖性很大。为了帮助大伙儿理解,俺找2个典型的栗子给大伙儿瞧一瞧。

【弱】耦合的例子——烹调

“烹饪”属于低耦合的领域。你会不会做“番茄炒蛋”不影响你学习做“土豆烧牛肉”;反之,你会不会做“土豆烧牛肉”也不影响你学习做“番茄炒蛋”。

【强】耦合的例子——粒子物理学

“粒子物理学”(也称“高能物理学”)是典型的强耦合领域。该领域中最重要的玩意儿称作“标准模型”。

“标准模型”依赖于“量子电动力学”(QED) & “量子色动力学”(QCD)。

而“QED & QCD”又都依赖于“量子力学”。

你要学习“量子力学”,终归会碰到“薛定谔方程”,这是一个“偏微分方程”。也就是说:“量子力学”依赖于“偏微分方程”。

你要搞定“偏微分方程”,你首先要明白啥是“微分方程”。

你要明白“微分方程”,你先要明白啥是“微分”。

你要明白啥是“微分”,你先得具备“微积分”的基础知识(比如:极限、无穷小、等等概念)。

......

上述这个连环套,俺称之为某个“依赖路径”。“依赖路径”上的环节越多就说明:依赖的层次越深(通常也就意味着更高的学习门槛)。

为了让大伙儿体会到“粒子物理学”的依赖关系很复杂,再补充一下:

上述的举例,只描述了“标准模型”的其中一条依赖路径。比如说:“量子色动力学”除了依赖于“微分方程”,它还间接地依赖另一个重要的数学工具“群论”——而这又会牵扯出另一条层次很深的“依赖路径”。

在这个小节,俺特意挑选了两个极端的例子,以加深大伙儿的印象。大部分领域的依赖关系既不象“粒子物理学”那么复杂,也不像“烹饪”那么简单。

复杂领域 VS 简单领域

为了叙述方便,俺把那些依赖层次很深,依赖路径很多的领域,称之为“复杂领域”;反之则是“简单领域”。

“复杂领域”的依赖关系,不仅仅有【学科内】的依赖,还有【跨学科】的依赖。

比如:刚才提到“标准模型”依赖于“量子力学”,这个属于物理学内部的依赖关系;而“标准模型”间接依赖于“微分方程 & 群论”,这个属于“物理学”对“数学”的依赖。

说了这么多,与“自学”有啥关系捏?

当你要自学某个领域,你首先要大致了解该领域的依赖关系。然后评估一下:你对被依赖的那些更基础的领域,掌握的程度如何?

一般来说,只有当你对那些被依赖的基础领域,掌握得比较 OK 了,你去学习更高层的领域,才会比较顺畅。

有些同学会问:在没有掌握某个领域之前,如何了解该领域的依赖关系捏?

俺认为【至少】有如下几个方法:

  1. 看该领域的通俗读物
  2. 看关于该领域的维基百科介绍(擅英文的,建议看维基百科)
  3. 询问某个熟悉该领域的人士

媒介形态

关于“媒介形态”这个概念,以及“媒介形态对认知过程(学习过程)的影响”,俺已经写过如下好几篇博文。此处不再唠叨。

对那些依赖很少的“简单领域”,你采用哪种媒介形态,问题不大;但对于那些依赖很多的“复杂领域”,媒介形态就很关键啦。

对于【复杂领域】,你需要评估媒介形态的两个维度:

【碎片化】的维度

碎片化越严重的媒介形态(比如“微博客/microblog”),越不利于你学习“复杂领域”。

【主动/被动】的维度

(注:关于“主动/被动”的定义,参见提到的那几篇谈“媒介形态”的博文)

主动型的媒介,【不利于】你学习复杂领域——当媒介是主动的(视频 or 音频),你就处于被动的状态。为了跟上媒介的播放速度,你将损失深度思考。

作为对比,当你阅读书籍或文章,你可以随时放慢阅读速度,甚至停下来思考。

为啥推荐“书籍”这种媒介形态?

在各种媒介形态中,最好的形态是【书籍】。这里所说的书籍包括“电子书 or 纸质书”,但【不】包括那些“有声读物”——因为“有声读物”属于【主动型】媒介。

某个领域越复杂(耦合性越强),那么在学习该领域的过程中,【书籍】所起的作用也越大。

系统性学习

这个小节是重点。

越是依赖关系很复杂的领域,越是需要通过【系统性学习】才能搞定它。

从“费曼学习法”到“双赢博弈”

这十几年来,俺已经写了很多跨领域的博文,其实就相当于在践行“费曼学习法”。在这个过程中,帮助了读者,也帮助了自己。上个月刚发了一篇《博弈论入门教程》,套用“博弈论”的术语,这是典型的“双赢博弈/正和博弈”。

权衡与取舍

在如今这个【信息爆炸】的时代,需要学的东西越来越多,而每个人的时间/精力都是有限滴。该咋办捏?

实践

说完“如何自学”,再来说说“如何实践”。

理论 VS 实践

为了避免歧义,先界定一下术语:

本文后续部分所说的“理论”指的是——【学会】某些知识。

本文后续部分所说的“实践”指的是——【运用】某些知识。

三种不同的领域

各色各样的领域,大体可以分为三类:有实践无理论、有理论无实践、理论与实践并重。

为了帮助大伙儿理解,分别举例:

有实践,无理论

骑自行车是典型的“有实践无理论”。没有哪个学骑车的人会先去学习牛顿运动定律或者重心理论之类的东东。

每个学骑车的人,都是通过不断地实践,自然而然就会了。

有理论,无实践

哲学中的“形而上学”这个领域属于“有理论无实践”——没有哪个地方可以让你运用“形而上学”的知识。

(某些理论物理学家看不起搞“形而上学”的人,其中一个原因大概就在于此)

理论与实践并重

大部分领域都属于这类。

对于这个类别,有些领域【实践】的比重更大一些;还有一些领域则是【理论】的比重大一些。

“做题家”的局限性

思维定势

应试教育的一大特色就是:老师会针对各种题型,整理出对应的解题套路。面对“题海战术”,学生只是在不断地运用这些固定的套路去解题。

但到了实际工作中,并【没有】固定的套路可以照搬,“做题家”就傻眼了。

更糟糕的是,长期使用这种解题套路,难免形成【思维定势】,反而让人的思路变得僵化。

知识面狭隘(不善于解决跨领域的问题)

应试教育的目标很明确,一切为了考试。所以,老师只教“考纲”范围之内的东西。“超纲”的内容一概不提。

应试的科目本来就不多,每个科目又受限于“考纲”的约束,如此培养出来的“做题家”,知识面怎么可能很广?

收敛性思维(不善于解决发散性问题)

在“题海战术”中,大部分题目都有【标准答案】。甚至连主观题都有标准答案(当年上中学政治课的时候,老师把【问答题】都整理出标准答案)。

在这种场景中培养出来的“做题家”,他们擅长的是【收敛性】思维;而在现实生活中,大部分问题【没有】标准答案,需要的是【发散性】思维。

一元化思维

聊到“收敛性思维”,俺顺便又想起了“一元化思维”(这两者有某种相关性)。“做题家”不光会养成“收敛性思维”,也容易形成“一元化思维”。

“一元化思维”这个话题,俺专门写过一篇《各种一元化思维的谬误》。这里就不重复了。

如何摆脱“做题家”的困境?

简单说几个点,供那些“做题家”参考:

  1. 为了避免知识面过于狭窄,你需要通过【自学】扩展知识面。
  2. 为了扩展知识面,你首先要提升【学习能力】。学习能力强的人,学啥都比较快,也掌握得比较透彻。
  3. “学习”属于某种【认知过程】。显然,“认知心理学”很重要。
  4. (前面说了)大部分领域是“理论与实践并重”,因此你不光要【学】,还要【用】(把知识付诸实践)。
  5. 不要企图“速成”。应试教育花了十多年才把你打造成“做题家”,你别妄想用几个月甚至几周就摆脱

自律

前面聊了这么多,最终能否做到,都取决于一个关键点——你是否足够自律(是否有足够强的自制力)。

某个心理学实验的启示

有一个很知名的心理学实验,可能很多读者已经听说过。这个实验大致是这样的——

找一群小孩儿(学龄前儿童),每人分一个糖果。然后告诉他们:如果10分钟内【不吃】这个糖果,就可以得到第二个糖果;如果10分钟内吃掉这个,就没有下一个。

把这群小孩儿单独留在一个房间,心理学家通过单向镜观察他们的行为——有些小孩轻易地就克制了诱惑,有些很努力才克制诱惑,有些则抵挡不住诱惑。

在几十年之后,再来对照这些小孩的成长过程——“能抵制诱惑的”VS“无法抵制诱惑的”,成长轨迹有很大不同。

俺曾经推荐过一本书《少有人走的路》,专门谈【心理成熟】这个话题。其开头部分讲到了【推迟满足感】对于心智成熟的重要性。

回顾刚才那个心理学实验可以看出——那些能够抵挡住诱惑的小孩儿,他们更善于【推迟满足感】

为啥有些人能轻易做到“推迟满足感”,有些人却不行捏?关键在于【自控力/自制力/意志力】(这几个名词,本质上是同一个东西)。

“自律”与“思维能力”的关系

“自律”的难度

如何提升自律的能力?这方面的书已经有很多。有必要提醒一下:“心灵鸡汤”类型的书,多半【不】靠谱。比较靠谱是那些——由专业的心理学家写出来的书,并且有充足的实验数据作为支撑。《自控力》

现在来聊一下“自律的难度”。

任何一本告诉你如何提升意志力的书,包括那些很靠谱的心理学家写出来的书,都属于前面所说的【理论】。

要想提升你的意志力,光靠“理论”显然不够,更重要的是你的【实践】——你能否运用学到的这些知识?

提升意志力的书(那些靠谱的书),很多人都看过。但很多人看过之后,还是【没能】改善自己的意志力 😦 为啥捏?

这就要提到一个怪圈,关于【意志力的怪圈】——

要想采取某些措施来改进自己的意志力,你首先要具备一定的意志力。换句话说,如果你的意志力非常差,你就难以把那些改进意志力的措施付诸实践。

马太效应

因为有上述这个怪圈,【马太效应】的威力再次显现——

那些意志力比较强的人,他们就更有可能运用某些心理学的措施,来进一步提升自己的意志力;

而那些意志力很差的人,即使知道这些改进措施,也没法付诸实行。

自然而然地,就在“意志力”这个维度形成严重的两极分化——其中一小撮人有很好的意志力;而绝大多数人缺乏意志力。

互联网进一步强化上述的马太效应

那些原本意志力就比较强的人,就更有可能抵御各种 SNS 平台的诱惑;而意志力比较差的人,当然就抵御不了。

一个人如果把时间都花在消遣性内容,此人也就长期停留在【心理舒适区】。而“心理舒适区”具有【成瘾性】。或者说,这种成瘾性会消磨掉你的意志力

所以,那些意志力差的人,长期停留在心理舒适区,他们的意志力处于【递减】的状态——这也就是本小节的标题所说的“互联网进一步强化上述的马太效应”。

小结:“自律”也就是“战胜自我”

前面关于“自律”的讨论可能会让某些读者觉得很悲哀,但事实就是如此。

要做到“自律”,你必须克服自身的某些弱点。有时候也称作【战胜自我 or 超越自我】。这个过程只能依靠你自己,任何其他人(包括外部环境),都【无法】代替你去完成这个过程。

如果你能够不断战胜自我,就可以有越来越强大的自我。

有一句出自《道德经》

知人者智 自知者明

胜人者有力 自胜者强

成长

如果前面那几个章节所说的,你都能做到,那你在某个领域的能力就会有提升。

能力提升的两种模式——渐进 VS 跃迁

很多人存在一个误解:以为“能力的提升”类似于“线性的变化”。

这种类型的变化只是其中一种,称之为【渐进】;另一种类型的变化,称之为【跃迁】(此处借用了量子力学关于“能级跃迁”的术语)。

这两者的差异如下:

渐进——这种模式的能力提升,你始终处于【同一个】level

跃迁——这种模式的能力提升,可以让你达到一个【更高】的 level

《成为技术领导者》

《你的灯亮着吗》

《系统化思维导论》

为了得到更高的分数,他必须放弃以前熟悉的【低】难度技巧,转而尝试某种【高】难度技巧。在练习高难度技巧的过程中,他的分数会跌得比原先更低(也就是截图中下凹的低谷)。经过了一段时间的练习,当他掌握了高难度技巧,他的游戏得分就突然飞跃到一个新的 level。

更激进的跃迁——【死而后生】模式

出自《孙子兵法》

投之亡地然后存

陷之死地然后生

关于这个模式,简而言之:你刻意让自己处于某个高度危险的境地,如果你没有挂掉,你的能力会暴涨;当然啦,如果你的能力不够 OK,你可能就挂掉了。

【死而后生】模式 & 反脆弱

说到“死而后生模式”,某些聪明的读者会联想到尼采的那句名言:那不能杀死我的,使我更强!(What does not kill me, makes me stronger.)。

时间

能力曲线

不要把本章节所说的“能力曲线”与前一个章节讨论的那个“阶梯曲线”搞混淆。上个章节的“阶梯曲线”指的是:你在某个具体事务上的能力随时间变化的曲线。而本章节的“能力曲线”是【综合】能力随时间变化的曲线。

能力曲线的变化趋势

如果本文前面几个章节的内容,你都能搞定,你就有更大的可能性达成“能力曲线”的边际【递增】。

请注意:

上述所说的【边际】指的是“斜率的变化”(套用微积分的术语是“二阶导数”)。考虑到很多读者是文科生,俺尽可能通俗地解释一下:

直线的斜率是固定的(常数),如果某个直线的斜率大于零,这根直线的走势朝上(函数值越来越大);如果斜率小于零,直线朝下(函数值越来越小);如果斜率正好为零,这是水平线(函数值不变)。

一般来说,“能力曲线”不太可能正好是直线,它通常是弯曲的。简单列几种常见的情况:

  1. 斜率大于零且斜率变大(边际递增)——此时函数在递增,且函数上升的趋势越来越快(函数加速上升)。
  2. 斜率大于零且斜率变小(边际递减)——此时函数在递增,但是递增的速度在减慢。到了某个时候,斜率减少到小于零,函数的趋势转变为递减(函数先上升再下降)
  3. 斜率小于零且斜率变小(边际递减)——此时函数在递减,且函数下降的趋势越来越快(函数加速下降)。

时间站在哪一边?

巴菲特有句名言,大意是:如果你善于利用“复利”这个工具,时间站在你这边。

把这句名言稍微改一下:

如果你的能力曲线是边际递增(斜率变大),时间站在你这边(时间是你的朋友);

如果你的能力曲线是边际递减(斜率变小),时间站在你的对立面(时间是你的敌人)。

除非发明时间机器,否则没人能战胜时间。所以,时间站在哪一边至关重要。

在如今竞争越来越剧烈的社会中,很多人遭遇“中年职场危机”,其根源就在于——他们的能力曲线增长太慢(甚至不增长),而人又逐渐衰老,家庭负担还逐渐变大。

对“起跑线”的迷思

最近20年,流行一句“不要让孩子输在起跑线上”。这句话【忽悠】了很多人(尤其是中产阶级父母),也间接催生了庞大的“早教行业”。在这个场景中,大伙儿可以再次体会到:无处不在的【智商税】😃

为啥说“起跑线”是忽悠捏?

如果你理解了前面关于“能力曲线”的讨论,所谓的“起跑线”相当于“函数初始值”,它根本【不重要】。 【斜率】才是关键因素!!!

稍微有点数学基础的人应该明白:一个(底数大于1)的指数函数,终归会超越一个线性函数。哪怕线性函数的初始值非常大,也改变不了它必然被超越的命运。

根源在于——指数函数的斜率递增(边际递增),而线性函数的斜率是恒定滴。

当很多家长用各种各样的补习班,把小孩子的课余时间全部占满。这种做法不但没能提升斜率,反而在【降低】斜率(如果你没想明白“为啥会降低斜率”,请再次复习本文开头关于“动机”的章节)

把这种做法称之为【反向努力】——这些家长为了达到“望子成龙”的目标,付出了很多努力,花了很多钱,结果使得自己离目标越来越远。是不是很讽刺 😃

对“速成”的迷思

与“起跑线”这个忽悠类似的,还有一个对“速成”的忽悠。

比如说:很多“成功学”和“心灵鸡汤”都会包含这类忽悠。如果有人向你推销某种“速成”的东西(产品、课程、方法论......),很可能是在赚你的【智商税】。

人生

这篇博文已经写得很长了,终于聊到本文的最后一个主题【人生】。

2020年的一个网络热词是【内卷】,本章节来讨论与之相关的话题(包括“如何摆脱996工作制”)。

“古人类学”的启示

在即将上线的“科普类电子书”里面,有一本书叫做《人类的起源》,作者是古人类学领域的学术权威理查德·利基(Richard Leakey)。

熟悉古人类学的读者应该知道:如今世界上几十亿的现代人,都是源于几万至十几万年之前的某个很小的种群。有越来越多的【分子生物学】证据支持这一论点。或者这么说,在人类(Homo)的进化树上,有很多不同的分支,其它分支都灭绝了(比如尼安德特人),只剩下现代人(智人)这个分支。而且其它种群的灭绝(很大可能)不是因为天灾,而是因为种群之间的竞争(上述这本书中提到了相关的考古学证据)。

总而言之,你可以通俗理解为:一个人类种群在扩张的过程中,把其它种群全都灭掉,然后占据整个欧亚非大陆,后来又迁徙到美洲&澳洲。

为啥会出现这种情况捏?如果你深刻地理解了【马太效应】,自然就明白这点。

俺费了这么多口水聊这些,不是为了说明“马太效应”(这个效应前面已经说过了)。俺是为了引出【种群竞争的数学模型】。

理查德·利基在他的这本书中提到了如下这段话:

纽约州立大学的人类学家埃兹拉·朱布罗(Ezra Zubrow)就寻求这样一个替代假说。他发展出一种各群体互相影响的计算机模式,其中一个群体对另一个群体具有稍大的竞争优势。他用这样的模拟能够决定一个优等群体需要什么样的有利条件才能很快地取代另一个群体。答案是【反直观】的:一个群体只要有 2% 的优势就能导致在1000年内消灭另一个群体。

(注:对于古生物学的地质年代,【1000年】就像是短短的一瞬间,所以作者才说这个结论是【反直观】的)

上述案例有啥启发意义捏?

即使是一个微弱的优势,只要这个优势长期保持,【累积效应】也将非常惊人。

就好比说,平时不看娱乐新闻,也不使用各种 SNS。单单这个习惯,每天就比别人多节省出1到2小时(可能还不止)。保守计算,如果每天比别人多1小时,用来看书。一年下来可以看多少书?可以提升多少能力?

如何跳出“996怪圈”?

“996怪圈”的关键是【时间】

“996工作制”最致命的点在于——剥夺了你的业余时间。因此也就剥夺了你通过业余时间进行自学的机会。

如果你难以进行自学,也就难以提升自身能力;如果你无法提升自身能力,你就无法提升自己的【议价能力】;在缺乏议价能力的情况下,你就只好默默忍受这种工作制的压榨。

时间的突破口

就算你待在一家很变态的公司,你还是有可能挤出少许时间。比如说:每天的上下班通勤时间;比如说:吃中饭的时间;比如说:每年的国定假日;......

每天挤出的时间不需要很多,哪怕半小时到一小时,足矣。这里的关键在于【坚持】,“坚持的重要性”参见前面的小节“古人类学的启示”。

如果你能坚持每天挤出“半小时到一小时”用来自学(具体如何自学,前面章节已经聊得很多了),大约1到2年时间,就会有效果——你的能力就会有提升。(再次提醒:【不要】期望“速成”)

提升自己的能力,是摆脱这个怪圈的第一步。

钱 VS 时间

当你的能力提升了,你的议价能力也跟着提升了。“议价能力”既可以用来跳槽,也可以用来跟你的上级谈条件(当你要运用“自身的议价能力”,这篇《博弈论入门教程》或许有点用)。

这时候你有两个选项:

  1. 利用你的议价能力,在同等工作强度下,获得更多报酬
  2. 利用你的议价能力,在获得同等报酬的情况下,降低工作强度