文/田志刚 摘自《卓越密码：如何成为专家》
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人工智能时代知识库建设与运营能力提升训练营
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在钱钟书先生的小说《围城》里面，描述了一条大学里针对不同专业的鄙视链：
“因为在大学里，理科学生瞧不起文科学生，外国语文系学生瞧不起中国文学系学生，中国文学系学生瞧不起哲学系学生，哲学系学生瞧不起社会学系学生，社会学系学生瞧不起教育系学生，教育系学生没有谁可以给他们瞧不起了，只能瞧不起本系的先生。”
在二十世纪八九十年代的时候，中国曾经有一句话叫“学好数理化，走遍天下都不怕”，今天的大学里大致也有类似的状况，大部分人读大学的核心目的在于找到一份好工作。
在这个鄙视链的背后，其实是以所学专业的效用为划分的标准的：理工科学生毕业后可以直接从事生产解决问题，而文学、哲学等则离应用稍远一些。
如果在十八世纪，可能这个鄙视链的顺序正好相反。
无论是东方还是西方，在早期的时候，知识跟实践都是割裂的，有知识的人本身就是较高阶层，也是智慧、道德的代表，用知识来解决问题甚至会被鄙视。
苏格拉底将知识与道德紧密联系在一起，他认为一切罪恶的根源在于无知，没有人会自愿的、有知的犯错。而且苏格拉底所指的知识更多的成分是对自我的认知，即了解自我。其后的柏拉图和亚里士多德虽然对于知识的认识进行了发展（譬如亚里士多德就认为既要知道什么是道德，更要去践行道德，从而引出了实践智慧的概念（对比与哲学智慧）），但有知识的人还是离实践比较远。
在中国漫长的封建社会中这种状况更甚，即便到了民国时期，仍是重视“学而优则仕“，混的好的人通过科举制度的选拔去当各级官吏，混的不好的人则沦落为”
百无一用是书生
“，被人耻笑。
儒家的传统观点认为：知识分子是修身齐家治国平天下，当没有平天下的机会时，大部分人转入自我的完善和修炼。
而庄子哲学则更是强调人的完善不来自于外部，甚至主动隔绝与外部的关联，拒绝探索客观世界，大部分时间重在内求自身。
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知识真正被广泛运用于实践中的时间并不长，从工业革命开始，知识包括技术先是被广泛应用于生产工具（蒸汽机）中，然后是应用在生产过程和产品中，在二十世纪开始阶段，从泰勒的科学管理到福特的流水线生产和大规模制造，知识才被广泛用于工作管理中，并掀起了一波生产力的革命。
按照德鲁克的说法，第二次世界大战后“知识被用于知识本身”，再伟大的智慧，如果不能应用在行动上，也将只是毫无意义的资料。
“不管是外科医生还是市场研究人员，只有自身的专业知识作为技能的基础并加以运用才会产生绩效和成果。今天能够肯定的全部东西就是应用已经成为知识的核心，并成为知识工作的核心。
换句话说，作为知识工作者其价值核心就在于解决问题，在解决问题的时候会用到个人所拥有的知识。
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同时，通过解决问题的实践也验证知识工作者所掌握的内容是否与客观情况相符合，并在这个过程中提升知识的深度和广度，以便解决更加广泛
的
问题。
工作多年后的人都有一个体会，原来
自己大学里面学的东西是真的有用的
：只有在他们用来解决问题后才发现这些知识的价值，甚至这个时候会后悔当时没有好好学习。
但学校最大的问题是，因为不知道这些学到的内容在哪里会用到，就成了为学知识而学知识，所以通常动力不足。
不仅学会知识的过程需要练习和实践，即便你真正学会了，到能够在现实中利用这些内容解决问题，也需要练习和实践。
因为通常情况下知识最后都表达得抽象而非具体，概括性强但并且超越普遍的实践，例如模型、框架、方法，三原则四步骤或者五个注意事项，这些内容要发挥作用还需要与具体的需求和场景结合起来才可以。
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对于致力于成为专家的人而言，不经由广泛和而深刻的实践就无法对客观事物拥有深刻、全面的认识，仅仅只有间接经验和理论甚至称不上掌握了知识。没有复杂困难的实践，也不可能产生真正有价值的创新，所以解决问题、完成各类任务和项目是在专业领域真正达到顶尖水平的必然路线。
中国教育经常被诟病的是题海战术，整个中学里面学到的知识点其实并不是很多，但中考和高考作为选拔性考试要求的却是学生的熟练程度、一次正确率。
为了提高这些指标，大部分学校都会耗费大量的时间用来做练习题目、各种大小的考试模拟。
大部分人都知道，
从认为自己明白一个知识点，到能够将这些知识点恰当、准确的用在解决练习和考试的题目中，这中间有很长的路要走。
假设高考某一学科需要掌握100个知识点，但用到这些知识点的问题可以设计出10000个甚至更多，理论上讲，设计的某一道题可以用到一个知识点也可以用到一百个知识点（难的问题通常是涉及知识点数量多、对知识点理解的要求深），这就会造成一个问题：
孩子对于知识点是掌握的，如果你告诉他用哪个知识点去解决这个问题他大致就能做出来（题目不会做，但看一眼答案就恍然大悟就属于这种情况），但真正解题的时候用哪些知识点却是一个黑箱，没有人明示，只能靠学生从考试题目提供的蛛丝马迹中去发现线索，去假设用到何种知识点，然后再去验证。
同时，在做题目的过程中也加强对于知识点的理解。
学习知识后，都需要去做适当的练习，这无可厚非，也只有经过适当的练习和实践才能够真正掌握知识。
题海战术的问题在于这种考试要求练习的数量做到变态的程度，因为从设计题目的角度来说，这些题目数量可以是无限的，并且这些场景跟实际的社会中存在的问题关联度很小，即便熟练掌握除了应付考试，过量的练习对于真正应对社会的挑战价值也不大。
而且应该有更好的办法，
掌握知识不应该仅仅靠海量做题才能搞定
！
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在成为专家的过程中，学习很重要，但如果没有实践的验证和提升，真正的学习无法发生；思维方式也很重要，但思维能力的提升除了来自于学习，更来自于分析问题和解决问题的过程。
所以，如果没有承担大责任、参与负责复杂困难项目和任务的机会，即便你再努力，对于大部分领域而言都会欠缺“临门一脚”的提高，无法做到顶尖水平。
对于知识工作者而言，持续的学习是一种基本意识和能力，但这种学习一定是要将学习与实践结合起来，更强调实践和解决问题。
要明白，
真正的学习一定包括实践，而实践是更重要的学习，学习是为了更好的干活、完成任务、解决问题
，干活、做任务和解决问题才是根本和王道。
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“纸上读来终觉浅，绝知此事要躬行”，不去真正完成多个任务做几个项目，学得再多其实也没学会，像油和水一样：你是你，知识是知识。分别工作十年和工作二十年的两个人，能力差别会很大。这里面原因很多，在工作过程中解决了许多问题是造成差异的根本原因之一。
最后能成为专家的，他们首先一定是解决问题的行家：
在他们的职业生涯里面，一方面是曾经解决过大量复杂困难的问题，同
时
他们也具备解决未来新出现问题的能力。
这种能力的获得，需要学习但一定是在实践中摸爬滚打来得来的，一定是通过不断地干活才能具备的。离开了大量、困难复杂的实践，没有人可以成为专家。
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工作多年后的人都有一个体会，原来自己大学里面学的东西是真的有用的：只有在他们用来解决问题后才发现这些知识的价值，甚至这个时候会后悔当时没有好好学习。
但学校最大的问题是，因为不知道这些学到的内容在哪里会用到，就成了为学知识而学知识，所以通常动力不足。
不仅学会知识的过程需要练习和实践，即便你真正学会了，到能够在现实中利用这些内容解决问题，也需要练习和实践。
因为通常情况下知识最后都表达得抽象而非具体，概括性强但并且超越普遍的实践，例如模型、框架、方法，三原则四步骤或者五个注意事项，这些内容要发挥作用还需要与具体的需求和场景结合起来才可以。
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很多努力但没成就的人，问题在于梦里走了很多路，醒来还是在床上。
要成为高手需要大量的学习，需要考虑学什么有合理的知识结构，需要对所学内容进行抽象提炼建立知识体系。
高手还要有较高的思维水平和能力，积极主动正能量，擅长分类、概念、结构化、客户化思考等。
但最最核心的是，要成为专家级选手，必须去经过实践的验证和锤炼。
对于在职场的人而言，这个实践还不是所谓的刻意练习而是必须真正去解决具体的问题完成相应的任务做很多复杂困难的项目，没有这个阶段你
的
所学所思可能都只是个人的一种感觉而已。
所有高手都是干出来的，
不经历大量项目和任务历练的所谓专家是骗子，不会解决复杂困难问题的所谓专家是书呆子
。
真正的长进在干活后，只会干活的是“操作工”，不会总结提炼干多少活都没用。
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关于解决问题与实践，有以下的11条，供参考。
1. 干活是成为高手的终极武器，任何领域的专家都曾经搞定过很多困难复杂的问题，也干过不起眼的工作。
在这个过程中，他们掌握了解决陌生问题的能力并具备了对大部分问题的直觉。
2.知识是前人经验的总结和提炼，都具备客观性、普遍性和抽象性，要真正的掌握必须经过实践这个环节去验证。
仅仅看懂了或者会做练习题了都不算掌握，因为具体的工作和问题场景多变，你还需要去掌握这些情景的知识，知道在什么情境下用到什么知识。
3.思维能力也只有在完成任务和解决问题中被检验和提升，你想的对不对需要实践检验，在这个过程中人也学会修正自己的思维方式和技术，离开实践的思考就是空想。
