在雙羅《長談》中，羅永浩說：“任何群體里，20%優秀的人帶動80%相對沒那么優秀的往前走。”

在成為優秀的20%的路上，有人故意制造成長焦慮，有人瘋狂購買課程，有人大量訂閱，也有人加入各種成長社群，有人開始反思學習是否重要？

學習是我們值得一生追求的事情，但成長卻經常遲到。或許我們無法成為世界上頂尖的1%，但是我卻有好的方法讓大家更少的付出、更快的成長！

01像文件歸檔一樣學習

我們先想象平日里總是一股腦兒的把衣物丟在衣柜中，從來不分春夏秋冬裝。但突然有一天重要的約會，需要你好好打扮，結果打開衣柜，全部亂七八糟放的。可想而知，這時候要找到一套合適的衣服有多么困難。

但如果平日里各季節服裝歸類擺放整齊，需要使用的時候自然順手拈來！

我們在學習的時候，其實和上面的情況是一模一樣的，如果在學習時過很輕松的把知識塞進了大腦，當我們要提取相關知識的時候就會十分困難。

而最新的認知學研究表明：記憶存儲與提取呈現負相關，記憶存儲過程越容易，記憶提取過程越困難；反之如果儲存的越困難，提取卻會變得很容易。解決問題依賴于你提取相關的知識而非存儲相關的知識。

什么叫像文件歸檔一樣學習？

比起前面說的衣柜，我們的大腦存儲信息的方式更像是一個文檔管理機器，如果我們想要更加高效的利用這個管理機器，我們需要注意的是：

第一，建立歸檔目錄：文件需要放在正確的目錄下，而知識需要放在正確的知識樹里。建立歸檔目錄就是構建一個人的知識樹或者說自己的知識體系，當你閱讀或者學習到某個內容的時候，光靠Mark、轉發或收藏是完全不行的，在你完成一個內容的閱讀或學習的時候，就應該迅速把內容放置到相關的知識體系里。

第二，經常清理文件：由于文件的大量產生，垃圾文件也會隨之增加，經常清理文件降低存儲空間以及提高查找效率。對于學習而言也是一樣，我們在學習過程中需要不斷刪除舊認知，提升新認知。

02像人工智能一樣練習

如今是人工智能崛起的時代，而人工智能的產生都依賴于從輸入到處理再到輸出的過程。如果類比人類獲得經驗模型的過程，我們會發現這兩個過程極其相似。

其實人工智能在原理上是模擬人類，從歷史數據中獲得一個相關模型，然后再用模型判斷和預測新的數據。

由于內隱知識與技能的培養是一個難以用準確模型去描述的過程，不同以往我們在學校的學習有標準模型可以去套用。在生活或者工作中，我們往往面臨著更加復雜的情況，而處理這些問題的能力依賴于我們像人工智能一樣進行練習。

那如何像人工智能一樣練習呢？

第一，在輸入端我們要獲得更真實的數據，減少垃圾信息的輸入。輸入端其實就是我們的練習材料，為了掌握更好的問題處理模型，輸入的問題越貼合真實情況，我們能得到的模型也越貼近真實情況。

第二，不斷訓練才能不斷優化的經驗模型。雖然練習一次兩次就可以讓我們獲得一個經驗模型，但是只有不停的訓練才能產生優秀的模型。

第三，通過模型驗證問題的結果并進行反饋。當我們通過自己的模型解決相關問題或者完成了相關訓練之后，應該得到反饋，這樣才便于我們進行更好的調整。

03像孩子一樣創造

畢加索曾說過：“孩子天生就是藝術家，問題是他們長大后如何保持自己的藝術家天份。”

對于一個孩童來說，他們對世界充滿了好奇，所以他們敢于探索、發掘和接受新事物。當我們沉浸在一個模式當中越久，我們越難脫離這樣的模式。就連一個類型的人工智能也只能解決一個相關問題。

對于工作經驗豐富的老鳥而言，在工作中已經掌握了足夠的工作處理的模型，處理工作游刃有余，甚至對他們來說工作沒有任何挑戰。但是正是由于掌握的模型的單一，導致他們不敢跳出模型，不愿接受改變。

什么叫像孩子一樣創造？

第一，不懼怕失敗。我們可能會由于害怕失敗而不敢嘗試，擔心出錯自動忽視了更好的解決方法。不害怕失敗是成人獲取創造力的第一步！

第二，保持好奇心。我們應該對這個世界保持好奇心，嘗試接觸更多未知的領域，不斷突破個人的認知邊界。

第三，任意聯想。孩子充滿了想象力，他們會把完全不相關的內容聯系在一起，沒有原因也沒有合理性。但也正是這樣的聯想能力，才能讓孩子富有創造力。

——一起成為優秀的20%！