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流水线是对原材料、流部件进行深度加工的一种生产方式，我们对知识的吸收也应该建立这样一条深加工的流水线，只有经历过深加工的知识才能在自己这里变成具有生产力和竞争力的东西。当我们学到一个知识、概念、规律或思维模型时，不能仅仅满足于“知道”，更不能仅仅满足于“感觉知道了”，因为“知道”到“记住”、“内化”、“做到”、“产生结果”还有很长的距离要走。
我们应该为自己打造一条知识的流水线，对学到的东西进行深加工，我初步规划的知识流水线如下：
1、用写作的方式用自己的话从新表述。写作是将网状的思想转化成树状结构，然后将树状结构的思想转化为线性文字的过程，没有经过这种处理的知识，如同电影院放完电影，所有人一下子起来互不相让地要出门，混乱和无序性其实是相当大的，而写作就是让混乱的人群排好队一个个出门的过程，这个过程一旦完成，对一个知识的理解就更清晰有序了。
写作的过程是清晰表达一个概念的过程，写作中经常出现两种现象，一是很多东西自以为清楚了，但一动笔就发现其实还很模糊甚至理解是错误的，另一个现象是我们写着写着把原来不太理解的东西想明白了，也就是说，不写出来，我们就不能发现这些问题，这些知识也不可能产生实际的生产力和竞争力。
2、用图形化的方式从新表述。图形化可以更简洁地表述一个知识，因为视觉化、更直观等特点，所以也更容易形成对知识更深刻、更牢固的理解和记忆。
用图形化的语言来简洁表述一个规律这还是一个提升自己创造力的过程。
最后，这还是一个伴随着发现的过程，我们会发现某些图形一再出现，与这些图形所对应的就是一些最底层的逻辑和思维模型，没有这样做的人，可能根本意识不到这些模型在宇宙社会人生中普遍存在着，高频使用着。
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3、举一反三。学到一个抽象的理论，最好能用这个理论解释多个现实的案例，举一反三的过程就是不断理论结合实际的过程，当例子足够多时，就能看到不同事物背后相同的规律，对一个理论模型所适用和所不适用的边界有更清晰的认知。
如果例子不够多，我们对理论的理解就是干瘪的，没有生命力的，很难再现实生活中用上这些理论和工具，因为没有建立足够多的感性认知，感性大脑还没有吸收这些东西，很难快捷地使用——学会一个东西，并且想要这个东西在以后的生活中像说话一样自然而然地用上，单单理性大脑理解是远远不够的，我们还需要在理性脑和感性脑之间建立足够强的快捷键。
4、举一反N。举一反N就是要将所学的东西做进一步的抽象和拔高，让这个规律具备普遍性，这个过程是让一个普通知识或观念升华的过程，一旦实现这种升华，这些观念和知识就将极大地提升一个人的思考深度，因为TA看到了普遍性，看到了原来没有联系的东西居然是一个东西，看到了更为宏观的图景。
5、类比。就是打比方，打比方是一个让人直接触碰事物核心本质的方法，思维深度足够的人都很善于打比方。
6、批判。不动笔墨不读书，不能批判也不要轻易接受。
查理芒格说，除非我比任何人都能对一个观点进行反驳，否则，我不配拥有这个观点。
批判性思考是大部分人都不具备的，他们的做法往往与批判性思维相反，他们会拼命证明自己是正确的，而不是拼命探究事情的真相。
7、运用。学到一个规律，一定要想办法在生活和工作中进行某种运用，让知识产生某种“现实改变”的作用，否则，容易学成书呆子。
一般人学习重视理解，觉得理解了就了事了，这可能是应试教育留下的后遗症，但真正对知识和学习有信仰的人，真正相信“知识就是力量”的人，会把重心放在运用上。
学以致用的过程也同样需要举一反三和举一反N的精神，有用的东西就一直不停地使用，但是这个过程也要小心形成某种路径依赖或经验依赖。
要学以致用的另一个原因是，只有可以运用新的思维模型，才能逐渐替代掉原来旧有的、一般而言也是不够好的思维模型，如果不经过不断运用，那么我们还是不会有太大的改变，因为思维方式并没有被更新，这个替代过程往往需要我们进行大量的练习才能做到。
8、凡事背后必有规律。举一反三是从抽象的规律到具体的事情，这条原则则是从具体的事情到抽象的规律，当一个人对那些司空见惯的事情有着理论解释的执念时，他就能看得比一般人更透彻。
刘润说任何事情背后，必有其商业逻辑，这是训练自己商业思维的一个强有力的心法。
当我们养成凡事找理论时，我们看问题和做事就更能跳出自以为是的、现象层面的东西，看到事物背后更深的机理。
9、针对一个问题搭建系统性的思考框架。形成这种思维习惯和意识，思考能力几乎能瞬间上一个台阶，这也是查理芒格推崇的多元思维模型的思考方法。
这个过程类似玩拼图游戏。
10、广泛联系其他理论。学到一个知识，需要有意识地将这个知识和其他相关的规律进行联系，这种联系越多，所学的知识和与之关联的知识就越鲜活，否则，知识就是死的，没有开光。
11、多角度说同一个东西。同样一个知识，我们应该想方设法用更多的说法去诠释它，虽然说的都是同一个东西，但诠释的方式越多，我们对这个知识的理解就睡越深刻，很多时候，这个操作还能带来意料之外的、更为深刻的和其他规律模型的联系。 |
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发表于 2020-6-15 12:16:35
