为什么追求最好的学习方法反而限制你成长？

活到老，学到老一日，和友人聊天，我询问他最近的学习进展：

「你上次说的学习编程，现在怎么样啦?」

「嗯……那个不着急，我在寻找最好的学习方法」

「啊?」

「就是我只要找到最好的学习方法，无论学什么都很快的，这样比较高效」

看到这个回复，我突然有点明白，他为何经常在朋友圈号称要学习很多东西，但却始终无法有任何成效。

其实，这位朋友犯了一个非常大的错误，他本就不应该去寻找什么所谓的「最好学习方法」这回事。为什么呢?

01 人类自身的局限

人类受限于自身，许多事情无法解决。

举个例子，假设你有一个如图所示的密码锁，你忘记了密码，在不破坏锁的情况下，如何打开呢?一个十分有效的「笨办法」是穷举——也就是一个个去试。

从 001 开始，一直试到 999，总能找出那个被遗忘的正确密码，锁也就相应打开了，于是你擦擦满头的汗，揉了揉有点酸疼的指尖，感慨自己多么机智。

但你是否想过，如果是密码是 4 位呢，你试验的时间理论上需要乘以 10，而如果密码是 5 位甚至更多呢?如果不仅仅有数字，而是像键盘一样有 26 个字母，字母区分大小写以及有种种符号呢?

这就是密码学里面的一个基础理论，通过添加密码位数和每一位的可选项，让「一个个去尝试」这种破解密码的方式变得不那么容易。

以现代计算机的性能，破解这种加密方式对计算机来说已经算不得什么，但对于人类来说，复杂程度一高，穷举这个方法基本上就等同于作废，最终也只能是请个开锁师傅，破坏了事。

这个例子中，人类因为在体力、精力、耐心等等方面的局限，导致没有办法像计算机那样「穷举」，而人类自身的局限，也远不止这些，其中比较重要的，是思维层面的局限。

认知科学家斯坦诺维奇 (Keith E.Stanovich)认为，人类仅仅依靠智商是不够处理现实世界中的事物的，所以会犯下很多看起来「很傻」的举动。

比如他在《超越智商》中提到，一位数学家在毫无利好消息的情况下，大量买入持续下跌的股票，最终输掉所有积蓄。

斯坦诺维奇认为，这是因为这些人虽然有比较高的智商(按照常理来说，一位数学家的智商是会超越平均数的)，但他们的「理性」是不够的。

而心理与经济学家西蒙 (Herbert A. Simon)也指出，即便是那些有理性的人，他们的理性也是「有限理性」 (bounded rationality)。

赫伯特·西蒙图片来源：百度百科

也就是说，在现实世界中，人类自己所能掌握的信息、知识和能力有限，能够考虑的方案也很有限，所作出的判断、决策也仅仅是基于自己知道的那一点点东西而已。越是博学的人，越是觉得自己的无知，就是这个道理。

看到这里，你大概已经明白，我的那位朋友他犯的错误，就是他即便最终找到了「最好」，但这个「最好」本身就是基于自身局限得出的判断，自然也就不太可能是真正的「最好学习方法」了。

02 最好的学习方法?不存在的

不仅是寻找过程，其实「最好的学习方法」这个说法本身也有问题。

寻找「最好」是人类天性，因为「最好」意味着可以用最小的时间、精力、成本来达成目标或者获得比较大的收益。

在学习中，我那位朋友寻找「最好的学习方法」也是为了可以缩短学习时间，降低学习成本。但这种寻找需要一个前提——那就是这个「最好」是存在的。

大师中的大师马奇 (James G. March)在《经验的疆界》中指出，学习在三个层面同时发生：

第一是学习做什么：寻找好的(或者最好的)技术、战略或合作伙伴等等;第二个是学习如何做：精炼并改进在某技术、战略或合作伙伴上的胜任力;第三个是学习期盼什么：调整绩效目标。

詹姆斯·马奇图片来源：百度百科

此处马奇说的是组织如何学习，但是应用到个人学习也是同理。

第一是学习做什么：寻找能够达成你目标的技能、知识等;

第二是学习如何做：通过什么样的方式学习才能更好掌握;

第三是学习期盼什么：学习过程中你会发现原有的学习目的可能产生变化，要树立新的目标。

但马奇指出，同时追求这三个目标是不现实的，因为「在学习选择较好技术的同时，还要学习如何让这项技术发挥作用、如何调整对这项技术的期望值，三个层面的适应相互干扰。」

还是拿那位朋友来分析，他要学习编程，首先会去寻找什么样的编程语言是最好的;然后他会去寻找学习这门语言的最好的教程、老师或者方法是什么，此时会发现，最好的那个老师讲的语言并非最好。

等好不容易确定了学什么和怎么学之后，在学习的过程中，他发现原本的认知发生了变化，产生了新的评判标准或者学习目标，又需要再次寻找。这样，永远没有一个三方「最好」的选择。

所以说，学习在这三个层面上同步进行，不仅寻找「最好」的过程有问题，连「最好的学习方法」本身也是不断变化的。

03 无法找到最优，那么应该如何学习呢?

回答这个问题，我们不妨换一个思路，从另一个角度来看待这件事情——企业的招聘条件。当你搜索一家公司的招聘说明的时候，会发现在给出的要求中通常有这样一条：有 X 年相关工作经验。

人类所学习的知识，一部分是可以通过文字、图表、音视频等等呈现出来的「形式知识」 (formal knowledge)，另一种是无法言喻的「暗默知识」 (tacit knowledge)——它是植根于个体经验的个人知识，涉及个人信念、视角及价值体系等无形要素」。

企业招聘有相关经验的职业人士，除了因为他们「老马识途」，可以解决企业具体的问题，我想，一大部分原因，在于这些人有更多的「暗默知识」吧。

因为这些知识的存在，他们不仅可以有效地完成具体的任务，更能传递出一些相应的价值体系和不同的视角。

暗默知识这个概念最早可以追溯到 1958 年。当时，英国哲学家波兰尼 (Michael Polanyi)在其著作《个人知识》 (Personal Knowledge)中首次提出了这个概念，之后大量学者对此作了相关研究和拓展，比如知识管理学家野中郁次郎(Ikujiro Nonaka)认为：

知识是一种创造力量，它不仅存在于一个人的身上，也存在于通过各种相互作用与他人共享情境的、动态的「场」之中。

也就是说，形式知识可以管理，但暗默知识难以管理，它更多依赖创造者所处的「场」来生成。

简单来说，这指的是你要学习的东西将要在哪种情境中应用，你就应该在哪种情境中学习，这样，你可以掌握大量难以用言语表达的「暗默知识」。

所以，假设我那位朋友放弃寻找「最好的学习方法」，而是直接开始学习编程的话，那么我会推荐他在 GitHub 中学习——因为那里有程序员的「场」。

04 小结

活到老，学到老，学习是一件终身的事情。人生起伏转折颇多，只有一些比较合乎当下的学习原则，并没有什么「最好的学习方法」。

寻求「最好」，本质上不过是想给自己的偷懒找借口罢了。放弃寻找最好，安心进入具体的「场」中去学习，才是你我应该做的事情。