谈成长 | 埃隆马斯克:身价从0到200亿,我只专心做这一件事

实现财富自由,是有方法论的

文/得一

去年夏天,我漫步在西湖边上。在古色古香的建筑里,有家特斯拉的店面显得很是独特。一直听说,却从未真正关注过、体验过。

这次直接坐进车里,全方位地体验了下。

科技感十足

能看到的、触摸到的,都是颠覆。也就是从那个时候起,埃隆.马斯克这个名字不断地颠覆我的认知。

毫无疑问,埃隆.马斯克可以说是继乔布斯之后硅谷最闪耀的极客,没有之一。

埃隆.马斯克

美国的硅谷,是个全新的物种聚集地。埃隆.马斯克属于其中之一,他进入了非常多的领域,比较熟悉的有:太空探索(SpaceX)、电动汽车(特斯拉)、清洁能源(太阳城),每一个领域都是深耕深扎,全面发力,也几乎是每一个进入领域的颠覆者与领跑者。

全世界的人,都给他贴上了一个同样的标签:

专家型通才

也是这项本领,让马斯克的身价涨到200亿。

这个概念,似乎跟我们从小到接受到的传统教育大相径庭,我们听到的是什么?

成熟一点,专注一个领域。

不要什么都懂,但什么都不精。

如果你跨领域学习,你只能学习到一些表面的知识,无法精通。

这些思维定势,无形中扼杀了我们更多的可能性。

有的人,东学一点西学一点,看起来都会一点,实际属于业余性的庸才

还有的人,只坚信刻意练习的法则,深耕一处,期待有一天,自己能够成为某个领域的大师。但这个数据,我们需要看看:

刻意练习能够让人在游戏领域的表现提高26%,在音乐领域的表现提高21%,在体育领域的表现提高18%,在教育领域的表现提高4%,在专业领域的表现提高1%。

所有方法论都有局限性

刻意练习很重要,但并不像人们所认为的那么重要。刻意练习在一成不变或变化缓慢的领域内可以帮助你取得成功,但在科技和商业等日新月异的领域内却作用极小。

那么,我们未来的出路到底在哪里?还要不要深挖自己的专业?能不能跨领域学习?能不能成为马斯克那样的人?

换句话说,普通人,能否一步步地成为专家型通才?

我的观点:

不仅能,而且要把成为“专家型通才”作为个人的终生奋斗目标。


一、什么是专家型通才?

面对这个新概念,我们不妨先做减法,后做加法。

1.什么是专家?

基本解释是,在学术、技艺等方面有专门技能或专业知识全面的人,特别精通某一学科或某项技艺的有较高造诣的专业人士。

有点拗口,不如换个角度。判断一个人是不是专家的依依据清单有哪些?

特定范围内试过足够多错误的人

能在日常工作中知道如何去避免错误

出现错误之后如何处理和解决

可以通过一些细节提前发现错误

专家,是要在某个领域深耕多年,把有限的精力放到所专注的领域上,精通这个领域。

其实我们身边多数人都是这样,把大量的时间用来学习自身行业的知识。

做销售的,在销售技巧上花大量的时间和精力;做程序员的,在计算机语言上去下功夫;做金融的在学习金融知识上花费大量精力。

成为专家,是很多人追求一生的目标,但与卓越仍然有差距。

没有其他学科知识支撑的专家,充其量只能成为1型人才,有很多的狭隘性,在很多地方无法突破,瓶颈来的也比较明显。

2.什么是通才?

通才的基本解释是,学识广博、具有多种的才能。从人才学、教育学的角度将具有通才的人称横向型人才。

不管是斜杠,还是多维度打磨自己,成为通才,应该是所有年轻人需要追求的。

罗振宇在“时间的朋友”演讲里,讲到一个动车组的思维

每节车厢都在跑

以前是火车跑得快全靠车头带,现在是每节火车上都有轮子,每节车厢都在动,所以整个火车的速度更快。

如果是个体呢,在多个维度上都有一点能力的话,从整体来看就比单维度的要更厉害。

《三体》这部小说里面,讲到有一个降维攻击,就是我在三维四维的空间里面,我打不过你,那我在一维里面可以打的过你。

每个维度上的精进,都在帮你提速,而且不用担心哪个维度会被淘汰,这种速度和持续价值是你无法想象的。

所以斜杠的核心概念也是这样,不是兼职,是多维度的学习成长,成为通才。

3.什么是专家+通才?

查了下,“专家型通才”这个概念,由贝恩咨询公司董事会主席Orit Gadiesh最先提出。

专家型通才是指那些具备能力和好奇心去掌握并收集来自不同学科、行业、技能、专业、国家和议题等知识的人。能利用多学科知识来识别模式,并将多个不同学科领域的的点连接起来。能深入一个领域钻研并完善思考。

如果解构一下,专家型通才的基本组成单位是T型人才,涉猎越多、扎得越深,T字越多,至于能有几个T,看个人天赋和努力程度。

专家型通才的基本组成单位是T型人才

T型人才,用字母“T”来表示知识结构特点。“—”表示有广博的知识面,“|”表示知识的深度。两者的结合,既有较深的专业知识,又有广博的知识面,这类集深与博于一身的人才。这种人才结构不仅在横向上具备比较广泛的一般性知识修养,而且在纵向的专业知识上具有较深的理解能力和独到见解,较强的创新能力。

从实际事例来看,专家加通才有着1+1>2的效应。

智能时代到来,还有个恐怖的事实我们不得不提前预计到:

机器人在崛起,人工智能在崛起,大多数人正走在越来越没用的路上。

十年二十年以后,很多工作岗位根本不需要我们了。

想想看,你连机器人都不如

你会的,机器人都会,关键他还不知道累。那个时候,我们怎么体现自身价值?

但有些事情,是机器人做不到的。比如创意写作、美地奇效应、想象艺术等等,需要人的灵感和大脑高度运作的事情。

这些事情,都在逼着我们,为了将来自身的价值,人人都需要成为专家型通才,广泛涉猎,深度学习,增强思维能力,至少这是个目标吧?


二、专家型通才的优势是什么?

在讨论专家型通才的优势前,不妨先来看看专业化的劣势是什么?

第一个反对专业化的,是美国建筑师,人称无害的怪物:Richard Buckminster Fuller(这个人,值得写一本书去介绍)。

Richard Buckminster Fuller

对于专业化的劣势,他这样讲到:

我们所处的这个时代,普遍认为越狭隘,越专业,越有逻辑性,但同时,我们已经失去了综合理解能力。专业化让人孤立、困惑、徒劳无功。个体缺乏思考和社会责任感,造成偏见,最终造成恶性循环,导致国际性意识形态不一致,甚至引起战争。

富勒的见解很独到,一针见血。他特别提到了综合理解能力、狭隘、偏见等字眼,放到现在和将来,个体专业化的劣势很明显:

要找到掌握一项技能的人变得非常容易。你说你会编程,全球有几百万名程序员;你说你会写作,非常容易就能找到成千上万名写作者;你说你会起草法律文书,依然有很多人在和你争抢工作机会。另外,人工智能已经开始学会写作、创作歌曲、下围棋了,机器也在开始与人在争抢工作机会。


那么,专家型通才的优势是什么呢?

1.能够掌握海量信息优势。

由于大多数人只聚焦于单一领域,而专家型通才在跨领域学习中,能够获得大量的信息优势,同时能将众多知识解构为若干基本原理,然后将基本原理在新领域重构应用。

信息优势

这种超级能力(也叫迁移学习,后面会专门分析),为大多数专家型人才所不及,埃隆·马斯克(Elon Musk)就是这样的通识天才。

再比如,如果你在生物行业,但是你同时还了解人工智能,那么你将比其他只懂生物的人更具备信息优势。

换句话说,我们跨界学习的每个领域,都能使我们可能将之与现有领域产生联结,并且打开另一个世界。

2.具有更多突破性的想法。

专家型通才,能把在某个领域已经行之有效的方法应用到还没有尝试过的领域里。

达·芬奇在这方面做到了极致。

他在绘画、音乐、解剖学、数学、天文、建筑、物理等多个领域都有很高的造诣,横跨自然科学与社会科学,并且能够在两大学科之间来回自由切换。

达芬奇画作

举世闻名的肖像画《蒙娜丽莎》足以证明达·芬奇在绘画上的艺术造诣,但通才达·芬奇将其绘画天赋与对人体解剖的研究相结合,画下了240幅人体解剖图,他笔下的小腿,比起CT显示的图像更易于理解。

3.能建立更开放的关系网和更公正的立场。

如果你是专家型通才,你能够成为不同领域内的人之间的的联接者。还有个好处,就是能与不同类型的人建立更加深入的联系,能理解不同类型人的立场。根据关系网络的科学研究:

有一个开放的关系网是成功的第一前提。

人脉结构洞

4.竞争力会更强。

你越能娴熟地运用掌握多学科知识,你会发现懂得采用同样方法的人越来越少。当深入钻研一个特定领域时,竞争通常是非常激烈的。换个说法,就是你每精进一个领域,就相当于筛选了一部分人,筛选的越多,你的竞争对手越少。当然,我讲的前提是精进,不是泛泛通识。

能够跨越不同学科知识之间的鸿沟的人,正变得比以往任何时候都更有价值,因为世界上的知识量和其碎片化的程度还在持续加剧。

5.看待世界更加客观准确。

专家型通才,往往不受偏见和某个特定领域内流行的先入为主的假设的影响。这方面的典型人物,要数大师查理芒格了,他是一位极致的专家型通才。


这个人,无需介绍

查理芒格没有单一地研究投资理论,而是广泛且深入的学习包括微观经济学、心理学、法律、数学、生物学和工程学等在内的多领域知识,进而将其对这些领域的洞察应用到投资领域。

比尔·盖茨谈起芒格时这样说:

他的确是我所认识的最博学的思想家,从商业原理到经济学原理,从学生宿舍的设计到双体船的设计,真的是无人能敌。我们最长的一次通信是关于裸鼹鼠的交配习惯和人类能够从中得到怎样的启示。


三、普通人如何一步步成为专家型通才?

我始终相信,白日梦可以做,但不能停留在我想、我要是等层面。

只要是可行的目标,都会有科学的方法论,成为专家型通才虽耗时耗力,但这并不代表我们普通人无法靠近,取乎其上得乎其中,成不了专家,跨领域多学点核心知识和技能,总归是好的。

第一步,深耕一个领域,成为“1型"专才

这是我们进入职场、进入社会人人必须的吧?也算是最低标准:成为某个领域的技术小达人、骨干。

1.确定目标,不管是当前工作需要的,还是为将来做准备的,先确定目标,才有靶标,大海捞针地学习技能,怎能行?

2.找资料(书、知乎、微信、搜索引擎等等),略读大量相关资料,初步有个印象,主要目的是把主题学习的东西确定下来。

3.专题研究,形成初步体系。只有成体系的学习,才是真正的掌握。要给自己建立一个有系统、带框架的、信息管理有序的“大脑”,并且不断的进行系统更新,辅助自己更好地内化知识。

不提炼总结、不深入思考,就不会变成自己的能力

李笑来的话一针见血:

谁见过捡硬币捡成富翁的?不要在没有系统的地方寻找系统。

4. 找师傅、找大咖,求指导。

5.初步形成个人在该领域的知识体系。

第二步,广泛涉猎,成为“T型”人才

前面讲过,专家型通才的基本组成单元是T型人才。就像一块转,房子能砌多高多大,就看这些砖了。

不妨学习曾国藩的“扎营寨,打呆仗”的方法。不要盲目冒险,到一个领域、学深一个领域,扎好营寨,谨慎出兵,精准科学地去试错,去探寻新的适合自己的领域。在这阶段,重要的是拓宽T上面的那条横线。

6.这里需要用到刻意练习。

心理学家Ericsson的研究发现:决定伟大水平和一般水平的关键因素,既不是天赋,也不是经验,而是『刻意练习』的程度。


滚出舒适区

刻意练习是指为了提高绩效而被刻意设计出来的练习,它要求一个人离开自己的熟练和舒适区域,不断地依据方法去练习和提高。

比如足球爱好者只不过是享受踢球的过程,普通的足球运动员只不过是例行惯事地训练和参加比赛,而顶尖的足球运动员却不断地发现现有能力的不足,并且不断以自己不舒服的方式挑战并练习高难度的动作。

7. 不断修正提炼优化。

8. 由繁到简,厚积薄发。

9. 打磨该领域新知识体系。

到这一阶段,可以说是某个领域的大拿了,总结梳理就显得更加重要。与此同时,急需扩大新领域的学习面,掌握尽可能广泛的知识,同时在你的专业领域内深入钻研。

花时间学习不同领域的核心概念,并且经常把这些概念联系到日常生活和真实世界,那么不同领域间的迁移将变得更简单而快捷。

第三步,迁移学习,成为“π型”通才

迁移学习,是指把学校中或者书本中学到的精髓应用到“真实世界”中,把在一个行业学习到的内容应用到另一个行业。

这里提供一个马斯克的重要学习方法:

把知识解构为若干基本原理。

把知识当作一棵语义树——确保你理解基本原理,正如树干和大的分枝,再寻求树叶/细节,别让它们就无处挂靠。这样把知识转化为更深层次的,抽象的原则,促进学习迁移。

找出树干,而非树叶

这个方法论,和成甲讲的临界知识不谋而合。

迁移学习,实际上需要我们刻意培养自己的深度认知能力:

在分析问题的时候,能够跳出问题本身思考更普遍的情况,在寻求答案的时候,能够根据理由可信度判断是否接受这个结论。

就是我们经过自己的深度思考以后,要找出具有普遍指导意义的规律和定律。

这些规律和定律,就是基础原理、首要原则和底层规律,他们说法不一,其实是一个东西。

接着,要做的就是把自己找到的基础原理在新的领域重构。

再次讲讲马斯克。

他就是把在人工智能、科技、物理和工程学中学到的基础原则在不同领域进行了重构:

在航空航天界,创立美国太空探索技术公司(SpaceX);

在航空界,设计可垂直起飞降落的电动飞机;

在汽车界,发明具备自动驾驶功能的特斯拉(Tesla);

在火车界,设计超回路列车(Hyperloop);

在科技界,发明可与大脑交互的神经带(neural lace)、创立贝宝(Paypal)、联合组建开放人工智能(OpenAI),遏制未来可能出现的消极人工智能。

迁移学习,是打通自身任督二脉的关键。

当思想立足于不同领域交叉点上,你可以将现有的各种概念联系在一起,组成大量不同凡响的新想法。

这就是专家型通才的奇妙之处。

关于成为专家型通才的方法论,暂时就讲到这里,这条路异常艰辛,正因如此,收获才大。

我也在实践中,自己的工资在2年里涨了三倍,有些方法必须自己试过了,才能继续分享给大家。

考古式学习法

好了,洋洋洒洒几千字,讲清楚一个概念,不知道谁能真正看的下去,不过这也不重要。毕竟咱们不是为了博得眼球是吧?

因为从某种意义上讲,光是一字不落地阅读别人的文章这件事,就已经甩开90%的人了,可悲的是,很多人竟然不知道自己有多落后。

可悲的是,这些人总是落入这样的情景:

见到别人牛逼就眼馋,轮到自己吃苦就抱怨。


我是得一,用简洁朴素的文字,记录知识和经验:

什么是财富自由?

99.99%的人都会掉进这3个大坑里,看看你在不在里面

用钱能买到的才是最便宜的

到底该不该换工作?

安全感:是阻碍我们成长的沉重枷锁

这项技能,让我重生了一次

掌握这个变量,你的学习会根本停不下来

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