就是把一個生活在若干年前的人帶到我們現(xiàn)在的生活環(huán)境，他將被現(xiàn)在的交通、科技、生活狀況給嚇尿，那么這個若干年就是我們這個世紀的“嚇尿指數(shù)”。
比如，將一萬年前，剛剛會使用火的智人，帶到1000年前的宋朝，他就會被那時候富麗堂皇的宮殿，絢麗奪目的服飾，人們生活所使用的各種器具給嚇尿；
再比如，將200年前的嘉慶皇帝，帶到如今的時代，他會被滿街的汽車，天上的飛機，每個人手中的手機，甚至是機器人，VR，AR等各種高科技給嚇尿。
但是，他們?yōu)槭裁磿樐蚰兀渴且驗榭吹教冗M的科技，害怕了嗎？
你設(shè)想一下100年后的世界：
我們可能都活在一個虛擬世界里，每天在玩游戲；
我們和機器人共同生活，他們已長得和我們一樣；
我們和機器人甚至結(jié)合在了一起，并且可以永生；
我們能輕易地進行太空旅行，生活在多個星球上；
我們把科幻電影里看到的場景，都搬到了現(xiàn)實中。
但，面對這樣的場景，你真的會被嚇尿嗎？我看未必！
你可能會說：哇，好厲害，和電影中的一樣呢。
可為什么說200年前的人，如果穿越到今天，肯定會被嚇尿呢？那是因為他的知識結(jié)構(gòu)，和眼前的這個世界，斷層了！
什么意思？剛才說的這些高科技，我們可能從未親眼見過，只是電影里看到，或者是腦海里想象出來的，但是我們至少能理解他們。
無非就是人工智能更先進了，用上了更快的網(wǎng)絡(luò)，萬物互聯(lián)了，虛擬世界和物理世界融合了，發(fā)現(xiàn)了新材料，航天技術(shù)得到了空前的發(fā)展……
而200年前的嘉慶皇帝，如果來到今天，他可能完全無法理解眼前的這個世界。
你告訴他這個叫手機，那個叫ipad，路上跑的叫汽車，手機里說話的那個女人叫Siri……
他完全無法理解，甚至都聽不懂你說的普通話。
那怎么辦呢？有什么辦法可以讓嘉慶皇帝他老人家學習、理解我們這個世界呢？
為了回答這個問題，我們先來看一下學習這個過程，到底是如何完成的？
本文作者謝春霖，富研社創(chuàng)始人，創(chuàng)業(yè)教練。轉(zhuǎn)載自微信公眾號“富研社”(id:dontletmeplay)，用一年的時間，和我們一起進化自己。
比如你看了一篇文章，讀了一本書，聽了一場講座，你感覺收獲很大；或者你通過不斷練習學會了游泳。
這份感受與收獲，以及學會的游泳姿勢，到底在你的大腦里到底發(fā)生了什么變化？
是多出來一些細胞嗎？還是細胞的樣子發(fā)生了改變？
如果都沒變化，那這些新的知識和技能，是如何儲存在你大腦中的呢？
著名心理學家巴甫洛夫，曾經(jīng)用狗狗做了一個實驗，來研究這個學習的過程：
飼養(yǎng)員每次給小狗送食物的時候，小狗都會流口水，這個當然并不奇怪。
但是時間一長，當飼養(yǎng)員剛打開門，還沒有進來，狗糧還沒有出現(xiàn)的時候，小狗就已經(jīng)開始流口水了。
這就有點奇怪了，開門和狗糧這兩個完全不相關(guān)的事物，為什么讓小狗產(chǎn)生了同樣的反應？
巴甫洛夫就猜想，是不是因為狗糧、開門、飼養(yǎng)員這幾件事總是同時出現(xiàn)，慢慢地，小狗就將他們聯(lián)系到了一起。
當開門這個事件發(fā)生，小狗就認為狗糧馬上就要出現(xiàn)？這不就是學習嗎？
于是，為了進一步驗證這個猜想，巴甫洛夫開始測試其他的方式，分別使用鈴鐺、口哨、音樂、一句特定的話等和狗糧一起出現(xiàn)。
結(jié)果，這些都能讓這只可憐的小狗開始分泌唾液。這證明小狗確實會學習！
這個巴甫洛夫的狗的著名實驗，似乎觸及到了學習的本質(zhì)：所謂學習，就是把原本不相關(guān)的東西聯(lián)系在一起的過程。
幾十年后，心理學家赫布，提出了解釋該現(xiàn)象的理論模型：如果大腦里兩個神經(jīng)細胞總是被同時激發(fā)，那他們之間的連接就會變得更強。
而這個時候，如果再激發(fā)其中一個細胞，那么另外一個細胞，就會被同時激發(fā)。
這個就是著名的赫布定律，他的這個猜想也在之后的科學實驗中被證實。
可能這樣說，你還是不太能理解，這就像兩個素不相識的男女，在公司活動中經(jīng)常被安排在一起做活動，他們兩人之間的連接就會被加強，然后成為朋友，甚至產(chǎn)生愛慕，最終走到一起。
所以，學習的過程，并不是我們通常認為的，是將虛擬的知識存入到大腦里的這樣一個過程。
而是將不同事物彼此聯(lián)系到一起，并在大腦中產(chǎn)生與之相對應的神經(jīng)細胞之間的連接強度的變化。
比如，你眼前放了一個紙袋，今天是你第一次見到它，在沒有其他人給你解釋的情況下，請問你是如何理解它的？
你大腦里會憑空冒出來一個概念叫做“紙袋”嗎？
不會。
我猜你理解它的過程大致是這樣的：
看，我們理解一個新事物的過程，并不是憑空冒出來一個概念的，而是找到已有的相關(guān)概念，并把它們連接起來，組合成一個新概念。
如果我們把這個過程再往下推，看看是不是這樣的：
同樣地，你還可以試試其他事物，回憶一下，你學會它的過程是不是也發(fā)生了類似的連接？
學習的過程，其實就是建立新連接的過程。可以連接已有的概念，也可以連接你看到的、聽到的、聞到的某個信息。
我們經(jīng)常說某個人口才好，能把一個復雜的概念講明白，那一定是因為這個人用了一個你熟悉的概念作為起點，幫助你連接到這個新概念上，這樣你就能一下子聽明白了。
為什么會有嚇尿指數(shù)？
200年前的嘉慶皇帝來到今天這個社會，為什么會被嚇尿呢？你把一個iphone手機放在他的面前，他會怎么理解它？
玻璃？瓷器？鐵器？銅器？畫？西洋文？
這個畫怎么會自己動呢？誰在講話？匪夷所思。
他已經(jīng)找不到該用什么原有知識來理解它了！
并不僅僅是我們現(xiàn)在的科技進步了，而是我們現(xiàn)在用的產(chǎn)品，所使用的技術(shù)要素已經(jīng)完全脫離了他當時的知識存量，知識結(jié)構(gòu)發(fā)生了斷層，導致他找不到可連接的點，現(xiàn)實變成了他不能理解的夢境空間。
人是在已有認知上，建立新的連接，來理解新事物的。
如果缺少了相關(guān)的背景知識就無法理解眼前這件事。
反過來說，如果你的知識存量越多，你能理解的新知識也就越多，理解速度會越快，這就是我們看書會越看越快的原因。
可關(guān)鍵是，我們?yōu)槭裁磿挥?？這不是很奇怪嘛！
如果將來不會用，我們干嘛要學習？我們辛辛苦苦學知識，是為了顯得自己很有學問嗎？還是顯得自己很努力？很愛學習？
都不是吧！
為了通過考試？確實，國人很多小伙伴都是因此而學習的，比如有些同學高考結(jié)束后，就把書給扔了、燒了。
為什么會這樣？因為他們都把學習當成了目的本身。
高考結(jié)束，大學畢業(yè)，或者考證通過，就是這個目的的終點，一旦跨過終點，我為什么還要學習？考完之后，我為什么還要用這些知識？
目的已經(jīng)達到啦，書和知識當然可以扔了啊！
很多時候，我們很多人，都在為了學習而學習，為了考試而學習，全然忘記了學習的真正目的！
學了不用，是因為把學習的目的搞錯了。那學習的真正目的是什么？
學習知識，是為了能更高效地解決問題！目標錯了，姿勢怎么可能正確？
就像基于地心說發(fā)展出來的任何理論，都不可能正確！
如果目標變成了解決問題，那么學習就變成了過程，知識就變成了解決問題的要素。
那么，只要你在生活、工作中依然需要面對問題，學習就不會停止！只要問題需要被解決，你為此學到的知識，就一定會被使用！
這就是我們常聽到的“帶著問題去學習”，這句話竟然還被當成了金玉良言，這不應該是理所當然的嘛！不帶著問題去學習才是動機不純嘞！
那么，我們應該怎么運用知識來解決問題呢？比如，問題：7×8=？你會如何解決這個問題？
擺一個7行8列的點陣，然后數(shù)一下有幾個點？
哪怕你用的是這種方式，還得有個前提：
就是你得看得懂7、8這兩個數(shù)字；得看得懂×這個符號代表什么意思；還得知道用行、列組成的點陣來解決乘法的問題。
這些數(shù)字、符號代表的意思，就是知識，沒有這些知識，你連題目都看不懂。
當然，如果你在小學背過乘法口訣表，你根本不需要搞這個點陣圖，直接可以寫出答案：56。
這個乘法口訣表就是知識。
剛才這個過程，就是解決這個問題的思考過程，我們發(fā)現(xiàn)，擁有不同背景知識的人，思考這個問題的過程和方法、速度是不一樣的：
看不懂數(shù)字和符號的人：一臉懵逼；
看得懂數(shù)字和符號，但是不會乘法口訣的人：列出點陣圖，一個個數(shù)；
會乘法口訣表的人：瞬間給出答案！
所以，知識是如何幫助你解決問題的？知識并不是直接解決問題的，而是提高了你解決這個問題的思考質(zhì)量！
這樣，一個清晰的脈絡(luò)就浮現(xiàn)在我們眼前：
所以，學習的真正目的，是為了提高思考質(zhì)量。
這是一個非常重要的轉(zhuǎn)變。什么意思？
原來，學習是你的目標，現(xiàn)在目標變成了如何提高思考質(zhì)量，學習知識變成了達成這個目標的一個關(guān)鍵步驟！
目標不同，姿勢當然就會有變化。那么，我們應該如何通過學習，提高思考質(zhì)量呢？
首先，你得先了解一下，思考到底是一個怎么樣的過程，思考是怎么回事？
我們回到前面7×8=？這個問題，你再回憶一下，剛才你是如何思考的？
看不懂，一臉懵：
看懂了，列成點陣圖，然后一個個數(shù)：
背答案：
這答案是計算出來的嗎？不是，是在記憶中找到的。
背景知識中，沒有宣傳這個概念：
冒出很多相關(guān)信息：
一想到宣傳，腦子里就蹦出非常多成功案例：
朋友圈做微商吧，宣傳效果好，我一個朋友現(xiàn)在辭職干這個，一個月幾萬塊灑灑水。
做淘寶直通車吧，雖然費用不小，但是流量穩(wěn)定啊，有人就靠直通車，一個月賺幾十萬呢。
開微信公眾號吧，先發(fā)發(fā)文章，等粉絲有了，想宣傳什么宣傳什么，有人用公眾號月入100萬。
做抖音短視頻吧，最近可火了，當下風口，流量超多，有人用這個方式賺大錢了，這就是10年前的淘寶啊。
擁有一個有關(guān)宣傳的方法論：
產(chǎn)品做宣傳，可以從3個方面來考慮：
營銷文案：投放渠道之前，你應該先把時間花在設(shè)計一個好文案上，它是你推廣的核心，營銷文案沒寫好，投再多廣告都是打水漂；
選擇適合自己的宣傳渠道：宣傳渠道有三類：付費媒體、自有媒體、贏得媒體，分別適用于土豪、網(wǎng)紅和爆款產(chǎn)品。我們的產(chǎn)品體驗非常棒，應該將投入重點放在贏得媒體，在產(chǎn)品中嵌入傳播點，讓朋友圈為我們刷屏！再撥一點預算，適當?shù)赝斗乓恍└顿M媒體，提升短時間內(nèi)的用戶觸達率；
計算流量成本：先小范圍測試投放渠道，每日緊盯轉(zhuǎn)化率、分享率等等數(shù)據(jù)，計算流量成本，找到更優(yōu)質(zhì)的投放渠道，加大投放力度。
基于這些概念和方法論，可以展開一整套解決方案，這里就不做贅述了。（如果你沒有相關(guān)的背景知識，可能這段方案，你并看不懂。）
這個方案，是思考得來的嗎？不是，也是在記憶中找到的。
連接相關(guān)背景知識。我們首先會根據(jù)問題，在自己的知識庫中搜索相關(guān)的背景知識，可以是概念，方法論，或者別人的經(jīng)驗，或者自己的所見所聞的信息，也可以是其他行業(yè)的知識。
總之，在這個過程中，大腦中會冒出很多與問題相關(guān)的各種信息。
如果能連接到的背景信息很少，我們就無法有效地思考，甚至都不能理解題目的意思。
而你掌握的背景知識越多，可用于思考的要素就越多，最終給出的方案也會越全面。
當別人還在理解問題的時候，你可能已經(jīng)連接到一個方法論，并開始侃侃而談了。
梳理這些背景知識。想到的這些背景知識可能會很零碎，你需要結(jié)合問題，把他們重新排列組合一下，梳理成一條完整的信息，形成最終的結(jié)論。
這個梳理的過程包括篩選、整理、重組、縮放等等。
不管怎么樣，這個結(jié)論都是基于你掌握的背景知識，重新組合起來的新應用，而不是憑空產(chǎn)生出來的空中樓閣。
你說不對啊，還有想象力啊，我們可以想象并不存在的東西。
真的是完全不存在嗎？
我們所有的想象，都是基于已有知識的重新排列組合，或者某個特性的放大或縮小，比如：
獅身人面像，就是將人頭和獅身重新組合在一起；
蜘蛛人，就是把蜘蛛的特性和人組合在一起，并放大了能力。
組合的要素，放大的基礎(chǔ)，都是我們已有的認知。太陽底下沒有新鮮事，排列組合就是創(chuàng)新！
我們并不能想像一個完全脫離于自有認知的東西，就像200年前的康熙帝，不可能在200年前想象出iPhone這么個玩意兒。
當別人還在思考問題中的名詞是什么含義時，你已經(jīng)開始給建議了；
當別人還在零碎地給建議時，你已經(jīng)可以把完整方案拋出。
所以，思考的過程，有點像玩樂高積木，決定你思考質(zhì)量的，一個是你擁有的積木數(shù)量和種類，一個是你拼接的技巧和創(chuàng)意。
知道了我們的大腦是如何思考問題的，要提高思考能力就有了具體的方向：
思考的基礎(chǔ)是背景知識擁有量。增加背景知識量，就是增加樂高積木里的積木數(shù)量和種類。
看似我們是在思考問題，其實大部分時間，我們是在回憶。
當你的大腦里沒什么可連接的時候，大腦就會呈現(xiàn)出一片空白；你甚至連問題都看不懂，更談不上思考了。
就像我讓你用樂高積木拼出一個房子，可是你手上連一塊積木都沒有，你當然什么也搭不出來。
而如果你掌握的背景知識量太少，你的思考就會比較片面，以偏概全；
或者所有問題，都連接到一個方法論，比如用供需理論解釋一切，這就像拿著一把錘子，眼里都是釘子。
所以，提高思考能力的第一步，并不是讓大腦變得更聰明，而是增加自己的知識量。
這并不是為了讓你顯得更有學問，而是幫助你在面對問題的時候，有足夠的背景知識量可供你連接，讓你擁有思考的基石。
連接強度，就是指熟悉程度，就像我讓你用樂高積木搭出一個房子，你能瞬間想到需要用到哪些積木，而不需要在一大堆積木里，一個個比對，一次次嘗試。
為什么有些專家，當你的問題剛拋出，他的答案也幾乎可以馬上脫口而出？
是他擁有一顆超級大腦嗎？還是思考速度能快出天際？
并不是。
而是你的問題所需要用到的這些背景知識，對于他來說，已經(jīng)成為了條件反射級的連接強度。
他需要做的只有一件事：根據(jù)你的問題，把瞬間出現(xiàn)在腦海中的解決方案說出來而已，根本用不到思考。
你無法那么迅速的找到相關(guān)的背景知識，當然也可以在自己的筆記本里查閱，通過搜索引擎尋找，但是那樣效率太低，你資料還沒收集齊全，對方已經(jīng)開始執(zhí)行方案了。
第一步：建立初次連接。學習的過程是連接，而不是記憶。
所以你每次學習了一個新概念、新方法，并不是把他背出來，或者存入收藏夾，而是讓它和你的舊知識發(fā)生連接，用舊的知識來理解這個新概念，讓這個新概念從你的原有知識里長出來。
比如，今天你學習了背景知識和思考區(qū)域這兩個新概念，它們是什么意思呢？
不要死記硬背定義，那樣很快就會忘記，因為沒有發(fā)生連接，我們可以用我們熟悉的其他知識來理解它，比如電腦里的硬盤和內(nèi)存：
背景知識就相當于電腦中硬盤里儲存的信息，平時一般不用，等有個程序需要用到這個信息的時候，這個信息就會從硬盤進入到內(nèi)存里進行工作，這個內(nèi)存就是思考區(qū)域。
你看，像這樣，將兩個原來并不相關(guān)的知識連接一下，是不是印象更深刻，也更容易理解了？
第二步：重復，再重復，形成條件反射級的連接。
還記得開頭我們講的巴甫洛夫的狗的實驗嗎？
狗狗聽見鈴鐺就流口水，并不是馬上就能學會的，而是要鈴鐺和狗糧同時出現(xiàn)的成百上千次后，他們兩者之前的連接才會被逐漸增強，最終變成了條件反射。
知識也是一樣，經(jīng)常用到某個知識，就會切實改變大腦中神經(jīng)細胞彼此的連接強度，當強度到達一定程度后，就會呈現(xiàn)出條件反射級的連接。
比如運動員，刻意訓練某個動作，強化到一定程度，做動作就不需要再經(jīng)過大腦。
比如說開車，向右轉(zhuǎn)彎，要先打右轉(zhuǎn)向燈，同時松離合，換擋，方向盤往右打，踩油門……如果你還在這樣心里默念，那么你還在考駕照，如果你是個老司機，這個過程是不需要思考的。
比如：產(chǎn)品賣不出去怎么辦？
別人能連接到的背景知識是：激勵銷售員、降價促銷、增加廣告投放渠道等等這些零碎的點；
而你就可以直接連接到企業(yè)能量模型這個結(jié)構(gòu)化的知識，然后分別從產(chǎn)品、營銷、渠道這三個方向，九個常用解決方案里挑選幾個適合的，幾乎在瞬間給出一套完整的優(yōu)化方案。
這就像讓你用樂高積木搭房子，你不需要一個個尋找積木，再拼接它們了，直接就拿出一個拼好了的房子，簡單調(diào)整一下即可。
第四步：提高對背景知識的梳理能力。
有了這些背景知識，那么我們該如何做篩選、整理、重組、縮放等操作呢？
我們還是參考如何玩樂高積木（你看，我總是用樂高積木的案例，就是用熟悉的認知來理解新事物的方法，這樣方便你理解和加深印象）。
你可以隨意搭配。就是拿著這些積木，隨意排列組合，沒有什么規(guī)則，根據(jù)自己的喜好，想怎么搭就怎么搭。
就像你面對問題，冒出了很多背景知識，你把他們隨意地組合，就能產(chǎn)生一些不錯的想法和建議。
這種方式往往可以用于創(chuàng)新，就是嘗試把原本并不相關(guān)的幾樣東西，結(jié)合在一起，看看能不能組合出新的樣貌，探索一些新的可能性，結(jié)果常常會出人意料。
你還可以按套路搭配。就是你搭建的目標，是有一定規(guī)則和秩序的，比如你想搭一個房子，想搭一輛小汽車，在說明書上是有說明的，用哪幾種積木，分別用多少，步驟是如何的，都寫的很清楚。
你按規(guī)定的步驟，一步步組合相關(guān)的積木，最終就能出現(xiàn)想要的房子、車子等。
在我們思考方法中，也有組合這些背景知識的各種套路說明書，比如：
整理背景知識的：MECE法則。
提升溝通效果的：SCQA結(jié)構(gòu)化表達。
用于策略選擇的：SWOT分析。
正向演繹推理的：三段論。
用于創(chuàng)新思考的：加減乘除排列組合。
這些都是已經(jīng)成型的思考說明書，面對特定的問題，使用特定的步驟，重新組合背景知識，就能得到你想要的思考結(jié)果。
當你能夠熟練的運用多種套路，并且熟悉每塊積木的使用范圍，那么下一步，你就能站在這些巨人的肩膀上，開始更有章法的創(chuàng)新，探索新的可能，設(shè)計出自己的藝術(shù)作品了。
對了，在梳理這些背景知識的時候，你還可以借助一些腦圖工具：
比如Xmind，這能將你整理這些背景知識的過程可視化，提高你整理思維的效率。
當你遇到問題沒思路，大腦一片空白，不是因為你笨，只是因為你平時太懶了，沒有足夠的知識存量；
學了許多知識卻沒有用，并不是因為知識對你沒幫助，而是因為你只顧著記憶忘記連接了，沒有連接，學習就不曾發(fā)生；
沒有連接，你的思考也無從開始。
當你有了足夠的背景知識量，你與他們之間也能擁有了條件反射級的連接強度，那么在思考具體問題的時候，你已經(jīng)比別人快出了一大截，別人還沒理解的時候，你就已經(jīng)開始梳理答案了。
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