你是销售部负责人,下属业务员总能完成销售目标,总能按时收回客户尾款,但你对他们完成这些业绩的手段一无所知。比如,是不是跑人家里泼红油啥的……如此,你晚上能睡的安稳么?

知识与我们的关系与此类似。

你是老板,你拥有的知识是你的雇员

你让知识替你解决问题,利润自然属于你,但万一捅出什么篓子,锅也得自己背……同样让人不安的是,我们对知识如何运作一无所知

它是不是靠作奸犯科、依赖兴奋剂“完成业绩”,甚至它们根本就没办成事情,而是一直对你欺上瞒下、坑蒙拐骗?我们一无所知

不要欺骗自己,偶尔主动“细思极恐”未必是坏事,尤其是它能让你消灾弭祸的时候。

那么,知识究竟由哪些“类型”的员工组成?它们是如何彼此协作替我们解决问题?

当然了,最重要的是,知识什么时候有效,什么时候失灵,我们该如何确保它别关键时刻掉链子

讨论这个问题前,咱得先对“知识是什么”达成共识。

一、知识与信息熵

下面哪一项更符合你心目中「知识」的形象?

  1. 20年车龄的出租车师傅
  2. 自动驾驶的算法

我猜多数人心中的选项是B。

可怜的老司机,就因为收入低(相比算法工程师),所以不被认为与「知识」沾边么?

这或许是部分原因,更大的原因在于,人们普遍认为:客观逻辑可复制才是知识的特征。

此处应感谢学校常年诲人不倦的教学成果。但要我来说,出租车师傅才更适合作为「知识」的代言人,相比算法

答案不是显而易见么?“算法”可不会开车

自动驾驶算法能够顺利“开车”的前提是,它得被部署在服务器中,得拥有一整套海量的环境数据、行为规则数据、不间断的传输网络,当然,它也得拿到“驾照”(政策允许),这可比你考驾照难多了。

我们反观老司机,“算法”该有的他也有——完整的驾驶规则、应变模式,区别不过是,前者的知识储存在脑海中,后者的知识储存在服务器中。

我得说句公道话,算法所依赖的大量“数据”其实老司机也需要,只不过司机已经事先储存在大脑(生物神经元)中罢了。

当然了,你可以说人类司机的驾驶能力不太稳妥,比如水喝多了(内急)、接了个自动驾驶算法工程师(大谈出租车师傅下岗风险),都会影响他的驾驶水平……但,难道“算法”实际跑起来的时候就不存在它们的“情绪”问题么?黑客入侵、核心元器件故障、通讯干扰……

结论是,在不考虑数据量的前提下,“司机驾驶知识”涵盖了:驾驶算法+行驶模式(实时动态)+环境数据(实时动态)

简而言之,自动驾驶算法的类别虽然更接近传统教育里告诉我们的“知识”, 但它只是“现实知识”的一个组成部分——如果你认同知识的“原初”定义,即有助于我们解决特定问题的「信息」。这也是知识的广义定义

“信息”这个词没有传达我这里想表达的意思,上面这句话的「信息」,涵盖诸如控制你的手指移动的神经元协作、生化能量传输等等一切“信息”

如果你想更优雅的概括,李少加认为,我们可以借助克劳德·香农(Claude Shannon)信息熵的概念,就能最接近“知识”的广义陈述

有利于“消除不确定性”的任何信息皆为知识

我们举几个例子,你就会发现这个定义很好用,而且有很强的解释力。

先从我们最熟悉的认知类知识说起。

一个幼童看到一飞行的“东西”,能辨识出它是“鸟”,这很大程度消除了其他可能,比如风筝、飞机、蝴蝶之类;

一个成年人看到,能看出是“大雁”,这又进一步消除了其他鸟类的不确定性;

而一个鸟类学家看到,能进一步辨识出是“白额雁”……

鸟类学家最精确的辨识该“飞行物”,即最大限度消除了不确定性,这意味着他拥有最多“该飞行物”的知识。

再谈一个综合类知识。

一游客想要30分钟内到底A地,他可以随机漫步,此时能到达A的不确定性最大,意味着他(在该城市)的出行知识接近于0;

当然,他可以打开导航软件,摸索着找过去,但耗时久,准时到达的不确定性大,所以这种方式的出行知识也不算高;

他还可以叫一辆出租车,司机会根据城市当前路况,选择最佳路线,借助驾驶技术,将乘客快速载到A点。

就游客的问题情境(准点到A地)来说,司机消除了大量不确定性,意味着(在该城市)司机拥有极高的出行知识。

*该“知识”涵盖了司机在该城市的图景、路况信息、驾车经验等等。

显然,面对同一事物(问题),消除不确定性的程度是衡量一类知识优劣的标准

比如,你乘宇宙飞船去火星,用牛顿定律能估算出旅程时间,误差是分钟级,但如果你用广义相对论,能精确到毫秒。这说明在宇宙尺度,相对论比牛顿力学消除的不确定性水平更高。

好,现在咱暂时刷新了「知识」的定义。再强调一遍,有利于“消除不确定性”的任何“综合信息”皆为知识

这个知识的定义立足现实,更优于教育体系中的狭隘定义

为便于你直观理解,我们可以参考下哲学家迈克尔·波兰尼的认识论观点。

波兰尼老爷子本就是物理化学家,科学实战跟理论实力皆“硬核”(是我了解过的知识实践最丰富的人),因而他对知识的认知特别有参考价值。

在波兰尼的认识论中,知识可分为三类:

第一类:个人特质/经验

源自我们的成长环境、本能、主观经历、体验、意识,这些知识“存储”在我们的身体中(大脑为主,基因为辅,身体细胞之间也有大量“记忆”),数据量极大。

这类“知识”我们无法直观把握、更无法用语言描述

面对一些陌生领域的问题时,有些人会产生“熟悉感”、“对问题敏感”、“直觉很准”,这通常就是这类知识在发挥作用,我们的意识层面无法捕抓到它。

第二类:不可言传的知识

即各类实践技能,包括身体、思维、与问题情境的互动反馈交融等综合活动。科学家做思想实验、企业家运作公司、作家写作、运动员训练、品鉴师评鉴……几乎所有智识活动中的“体悟部分”都属于这类。如名称所言,这类知识“只可意会不可言传”。

比如,张怡宁哪怕手把手指导福原爱一个通宵,倾囊相授再双手奉上自己的弱点,第二天一场比赛下来,多半还是落个11比0的结局。

为什么呢?因为这部分知识无法言传,能且仅能在实践中逐渐炼成

如果你想深刻感受“不可言传的知识”有多难“直接传授”给他人,你可以尝试在自己擅长的领域,选个悟性极高但没相关经验的徒弟,全力以赴去指导他,你就能明白了——你会看到他进展维艰、动作拙笨。

第三类:可言传的知识

这是我们最熟悉的那类狭义知识,即我们通常说的定义、理论、经验总结等等,它来源于生活经验的观察归纳,或者科学体系(猜想+实验),也就是上述第一、二类知识高度“压缩”的结果

我起初叙述这篇专题,是想依此分类展开探讨,后来发现这样无法进行下去,为什么?

因为分类容易给人一种幻觉,让人误认为各类别之间“彼此互斥”。但如你所见,上述三个类别的知识显然存在盘根交错的动态演化关系

许多人耗费一辈子“终身学习”的知识,往往是辜负我们最多的知识。原因正在于人们过度重视第三类知识——可言传的知识(即狭义的知识),但狭义知识要在现实中真正发挥效力——消除不确定性,需要跟个人的第一、第二类知识协同运用、反复磨合,而后者往往为人们所忽视。

那么,知识究竟如何运作

咱接着剖析上述三者的“关系”(知识发挥作用的微观进程),它是解开谜题的关键。

二、知识是动态过程

我在知乎被邀请过一个提问,“能力远跟不上思想的深度怎么办?”。相比该题主的“深度思想”,这个问题本身才更有启示,它恰到好处的概括了人们对第三类知识的高估程度。

为什么人们容易高估“可言传的知识”?

我们一窥它的“制造过程”就能找到答案。

我们不妨从最原始的情境中说起。

在史前文明,人类先祖也面临跟我们今天攒钱供房类似的难题,不过他们的问题略微刺激点——如何避免成为大型猎食动物的口粮。这是问题情境

先祖们为此进行了大量试探(此时他们反复运用了第一、二类知识),直到有某位艺高人胆大的先祖,现实版的普罗米修斯,尝试着驾驭“火”来驱赶其他猎物,惊喜发现这卓有成效。

注意,此时“使用火的知识”仍是他个人独有的第二类知识。直到他将保留火种、驱赶野兽的方法进行“总结”,并付诸语言(此时才转化为第三类知识)告知其他部落成员……

以一个缺乏想象力与同理心的现代人眼光来看,上述过程异常简单,但它其实是“人类历史的一大步”。时至今天,人们“创造第三类知识”的过程也仍与之类同:

  • 遇上问题(问题情境)
  • 匹配自身的“知识库”(第三类知识)
  • 试探、践行、解决问题
  • 优化、归纳个人经验库(第二类知识)
  • 将经验辅助语言、文字

*这仅是简化描述,实际更为复杂。

人类有别于其他物种的标志,是我们能将经验进行“符号化处理”——把实践经验“抽象”、“压缩”成语言、文字,从主观经验压缩成了客观符号,跨越个体进行复制交流改进,俗称“发扬光大”,充实人类知识库(宏观)。

然而,因此庆贺却也言之过早。正如历史的巨浪从未顾及个体的感受,类似社会财富,人类知识库的急剧增长也不意味着「个人知识」也跟着水涨船高

人类“创造第三类知识”的过程中,为了权衡知识的“通用性”“交流性”、“传播性”必须大幅度“压缩”个体知识——包括忽视问题语境、个人主观状况(即一、二类知识)等等。

这导致第三类知识并不能做到“即插即用”,无法与新的使用者“无缝衔接”。

通常,越是专业复杂的第三类知识,越需要使用者预先大量学习、践行,“纸上得来终觉浅、绝知此事要躬行”就是对这种情况的绝佳描述。

实际上我现在就面临“无法将上述知识过程”(属于我的第一、二类知识)直接“传达”给你们的困惑。我刚才尝试画了几张图片,都会产生这样那样的误导,所以我只能尝试用类比的方式,让读者们在思维想象中去“体悟”

你可以把“第三类知识”看作我们电脑上存储的“硬盘文件”(姑且称之为静态知识)。

运用某知识时,我们首先根据问题情境,匹配调用较相关的“第三类知识”置于“大脑内存”中,综合运用你的第一二类知识(这是无意识过程)进行“逆向解压”。

这个“逆向解压”其实就是我们通常说的“践行”、“思辨”、“体悟”、“动手”等等,逆向解压后的结果,本质上就属于第一、二类知识的综合,咱姑且称之为动态知识,而我们尝试利用这个“动态知识”去“消除问题情境的不确定性”。

如果问题情境的不确定性仍无法让我们满足,我们通常会尝试探寻外部的第三类知识(研究相关书籍资料或向他人请教),再重复上述步骤。

最终,无论你是否对结果满意,你动态解压知识的活动都将改变你最初的“第三类知识”(针对该问题情境),这个过程,我们称为「学习」

至于它是变得更“好”,还是更“差”,取决于你在整个解决问题过程中的投入程度。

谈论至此,我们可以尝试回答教育哲学的一个基础问题:教育到底是什么?

我的回答是:教育是培养我们学会独立转化动、静态知识的能力

静态知识用于交流、动态知识用于践行

三、常识不足,概念过度

我耗费了这么多笔墨勾勒知识的骨骼、捕抓知识的动态过程,而你也投资了不少时间阅读思考,现在,是收获的时候了。

通过上述对知识“常识”的探讨,我们得以纠正许多学习、求知的“常识”。

顺带一提,探索下述问题答案的过程,也是“解压”本专题知识的过程。我建议你可以先自行思考,收效更佳。

常见问题:为什么我学了很多,但能力也不见得变强?是因为没有将知识“体系化”么?

所谓“能力强”,指的是“解压后的动态知识”消除问题不确定性的水平高,这更多的是需要“体悟”来提升

就好比写作,你看再多写作技巧,不动笔也是枉然。我们通俗意义上的学习,更多的是对静态知识的学习,这类学习唯有回归常识,也就是将之“解压”至问题情境中践行才有价值。

记住,任何知识都应当作为一个「动态整体」来把握

常见问题:学习一定要将知识“体系化”么?

没必要。如前所述,知识转化成能力的关键是多在问题情境中“解压”,让它“动起来”,而不是刻意在静态知识间做加法,从概念来到概念去,静态知识越是“臃肿”,它的解压难度越大,对能力的提升只会起反效果

顺带一提,对某一领域的知识践行的足够多,“体系化”自然水到渠成,无需刻意为之。我从未见有哪位真正的专家强调要主动“体系化”什么知识。

常见问题:如何科学运用他人的知识经验

如果是兹事体大、或是高频使用的知识,我们有义务对其追根溯源,了解该知识诞生的问题情境。所以“历史”总是很有价值,你可以不懂史,但你应该培养历史思维

对于“历史不明朗”的知识,大可作为“启发思维”使用。

比如,“批判性思考”是近年被滥用最广的“他人知识”。它负面影响较大,我将之作为典型谈下:

批判性思考源于古希腊哲学的思辨技巧,适用于学术研究或对知识精确性有高要求的问题情境,说直白点,它适合该领域的专家或至少是有相当积累的人。现在很多人在求知时竟也在“批判式阅读”,在学习新知识这种语境中,“获得启示、获取新知”才是我们的目标,而不是“低层次批判”,知识本就不是真理,为批判而批判没有意义。

常见问题:学习新知识,一定是能“输出”内容才意味着“掌握”了么?

真正有价值的学习,是获得“动态知识”,即将知识回归常识,在反反复复“压缩、解压”知识的活动中才能真正“体悟”该知识,这才是我们学习的目标。然而这个过程的“成果”多数时候看不见摸不着

你追求“输出”内容,就会无意中用“静态知识”的多寡来衡量学习的成效,反倒会轻视真正有价值的“知识过程”(其成果只可意会不可言传)。

因此,书面学习,若把“输出内容”当成学习的目标弊远大于利。实际上,知识永远是一个动态过程概念。不存在我“掌握”了某知识,只有我对某知识的认知变得更“深刻”了。

学习完成后,能“压缩”输出第三类知识自然无妨,但更多时候,“压缩不出”多少内容才更为平常,无需刻意为之。

真正为你所用的知识,永远是无法彻底“捉摸得透”的,这是我们一辈子与知识的相处模式,是我们大脑神经元的运作方式决定的,要习惯这种关系

四、结语

最后的问题:“最想要的东西”是能“想清楚”的么?

成功人士指导迷茫青年最喜欢的一句话是“想清楚你要的到底是什么?”这年头人们都不爱细品,以至于没人察觉其中的重大缺漏,“内心的愿景”真的是能够“想”“清楚”的么?

“真正想要的东西”,是个动态概念,它不像是“考上清华北大”那类静态概念。所谓动态,就是它会随着你每天的行为、阅历的变化而不断变化,更类似一个“创造”的概念,一种Being。

我写作也是这样,整个专题的思路,大都不是“规划”出来,而是漫无目的写着写着“涌现”出来,这听上去有点“玄妙”,但这恰是我们人类思维的品性——动态创生。

知识永远是动态过程的存在,而不是一堆静止的概念。知识动态与你的人生体验纠缠在一起,唯有体验的丰富与深刻,才能使你的知识充满生机

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