笨问题，是最佳的学习策略。

honesty is the best policy。

老有人问要不要给孩子上这个课那个课。说实话，我认为现在的孩子，五行早已不缺课，往里灌的太多而不是太少。

按道理讲，养猪和养人应该存在着本质的区别。具体不一样在哪呢？养殖有明确的投入产出比，饲料量能换算出增膘量，那么KPI当然是高效填喂。而养人，众所周知，投入和产出比存在巨大的个体差异，课程啦知识啦，你尽可以往里塞，但不等于塞得越多，产出越大。

大家都上差不多的课，为什么产出的分数差异很大？ 问题是分数，但根子是主动思考的能力和习惯 。人的头脑需要主动关联理解概念，把书本上课堂上的静态结论变成解释这个世界的活的思想模型，从而灵活迁移应用解决问题。更重要的是需要建立起对自己头脑的自信态度，面对问题，我总能够拿出思考方案，能够探索出解释。

一句话：让主动思考变成不自觉的习惯。

上课听懂了吗，读书读懂了吗

大人老忍不住想给孩子上课，成吨给孩子教知识，是因为我们不信任大脑正在自主学习。毕竟思考是一个黑箱运作的过程，你没法撬开脑壳，控制那个毛绒绒的脑瓜里在进行的事情。

他到底有没有在理解？到底有没有学会？上课时老师讲的都听懂了吗？

除了课堂学习，大人对孩子课外读书也是如此。如果一个小孩沉迷阅读，大人心里也会忍不住惴惴不安： 这到底读懂了没啊！别是无效读书浪费时间吧？！

那怎么办呢？要不要看到小孩看书，就把他拉过来考一下，看到底读懂了多少？如果大人总是想控制孩子的学习过程， 动不动拿着书进行指导和考问，恨不得每本书都来个家庭研讨课 ，力求“学到“更多知识。但求知的乐趣本来就是无目的探索，假如读书带有强烈的目的性，谁还会想读书啊拜托。更主要是，想不通大好的人生，我为啥不能多躺一会儿，而要去当一个讨嫌的家伙。

每天思考一个笨问题

无为而治不等于放任自流，最低程度的反馈，还是必要的。最近我发现一个 神奇的办法，哪怕躺着也能感知到娃的大脑内部是否处于激发活跃的状态 。我跟小孩提议：

我们每天问彼此一个问题，当然刹不住也可以多问几个。

问题不必提得多么严谨高深，最好是源自肉眼可见的真实生活、自主观察。

不用担心”笨问题“，每天提一个笨问题，思考一个笨问题。 其实日常生活枯燥重复的表象之下，充满了无法意料、猝不及防的深刻规律 。家人之间，基于真实生活相互随机提问，最能激发思考的乐趣，迫使大脑主动提取和激活已有知识。

但是问题提出后，答案在哪里？怎么知道不是胡说八道？毕竟，反馈需要具体，才能引向更深的认识。

过去 ，要想回答这种随机的问题，家里得有万卷藏书，父母要惯用谷歌搜索，才能给出全面的解答。查资料日常操作起来，时间精力成本过高，很难持续。

现在 ，有了GPT，瞬间天堑变通途，很容易每天坚持。还可以将问题记录在N次贴上，标记好日期，日后可以继续追加新的知识，也应该会逐渐形成自己的体系。这个游戏进行了一段时间，效果显著，确实感到有激活娃的好奇心和脑子活跃度。

笨问题1：房间里物体温度的差异

某天早上，被儿童责怪没有6：30叫醒她，之后她就去看书了。我再赖五分钟，手摸到床头木板，又摸到被单，脑子里出现 一个笨问题 ：

为什么不同的东西，比如木头和金属，触摸起来温度不同？用温度计去测，是不是都等于室温？

跑去问小孩。我们在她乱七八糟的房间里一顿翻，好不容易找出这个烘焙用探针温度计。

小孩拿着到处点，测了不同物体表面，说同等室温下，金属和木头差距大致在 0.7 度。

小孩看了太多百科全书，立刻给出了一个解释：手感温度不同是因为不同材质导热不一样。金属的原子排列更规则，导热更好，而木头，塑料这些材质排列不规则，所以导热不好。

然而我还是无法理解为什么规则的排列，导热就好，不规则的导热就不好。热不是粒子不规则运动的程度吗？金属明明更坚固，难道金属里的粒子震动得更厉害？我没办法在脑子里“看到”导热这件事到底怎么发生的。脱离制式解释，多的娃也说不上了，于是去问 GPT：

金属的结构并不是中学课程里的模型那样，是戳在小棍上的球。金属的电子自由流动形成电子海，增强了原子的结合力，而结合更紧密的原子间的微振动，能更高效传递能量。金属正是由于高度有序的紧密的晶格结构，热的传递才更快；微观结构疏松、无序的，导热慢。有画面了。

笨问题2：真假随机数

第二天早上是周六，一家人慵懒地咀嚼早餐翻看youtube上的知识视频。小孩最爱的Primer频道很久没更新了，以前不想看的那几集现在成了仅存的珍宝。点开了《如何用数学方法抓老千》（how to catch a cheater with math）。

视频讲的是概率，用计算机模拟小人抛硬币。

我说，等一下，我有个问题：

这不是要用计算机模拟抛硬币，让人理解概率吗？问题是，计算机抛硬币只能是假抛，怎么能展现真实的概率分布呢？

队友哈哈哈大笑之：审计师做抽样时一直用excel 生成随机数，你现在跟我说那些不是随机数？不过队友总是头脑开放的：你说为什么计算机给数字不能是随机的？

理科渣仗着下象棋赢过两回长出来那一点胆子，提出了自己的想法：

我觉得只有在物理世界才有真正的随机。

影响硬币落在哪一面的因素有许多，比如你的手指肌肉在抛出硬币瞬间抽抽了一下，硬币在空中时，你家猫跳下来气流扰动了一下，这些才是不可预测的根源。

计算机只能假装随机，比如拿π来充当随机数，但假如你拿着π的一串数字对着看，就能知道下一个数字是什么，那不就又可预测了吗？所以计算机生成的不是真的随机数，只是凑合一下能用的假冒随机数。

孙策临终前对孙权留遗言：内事不决问张昭，外事不决问周瑜。现在， 不论内事还是外事，人类都应该问问 ChatGPT ：

最后一句话说，计算机可以通过特定的物理过程生成“真正的随机数字”。不懂，再追问一下：

到底什么物理过程？如何生成？

虽然youtuber没说他怎么让小人做到随机抛硬币的，但看来计算机也是可以生成真随机数的。

英谚云，“ 诚实是最好的策略（Honesty is the best policy） ”。这句话是培根说的，然后被富兰克林用《穷理查年鉴》发扬光大，成为全世界（不蠢不坏的）真·聪明人的一致选择。

我们把这个思想迁移到学习这件事上：“ 笨是最好的策略 “。具体一点，提出并思考笨问题，是最好的学习策略。

当你足够笨，就能仔细地、慢慢地思考基本的细节，更好地搞清楚一个事情到底是如何运作的。乔布斯说 stay foolish，应该也是这个意思吧。