经验篇04-为什么学了很多知识/读了很多书却没用

本文主要是介绍经验篇04-为什么学了很多知识/读了很多书却没用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前言

以下内容是参加古典老师的写作训练营，古典老师分享的视频课程，对于喜欢阅读或者学习的人来说，可以揭开【学了很多东西却没用】这个问题的神秘面纱，我个人收获非常大，结合了一些自己的理解，形成此文，分享一下给大家。

1. 错误的知识观-出租车知识

爱因斯坦出去演讲，他的司机说，你每天讲的东西我都知道，这一次我来讲吧。爱因斯坦说，好。然后司机确实讲得不错(那时候信息传递慢，很多人不知道爱因斯坦长什么样)，结果别人针对演讲问了一个具体问题，司机说这个问题很简单，有请我的司机(爱因斯坦)来为你解答。所谓的出租车知识指的是只会引述或转述，但是不会使用它来解决实际问题。很多人觉得知识无用或者读书无用的根源就在这里，我们只是掌握了出租车知识。

出租车知识其实就是一种拾人牙慧，只会机械地重复他人的知识，而没有自己独特的见解或者没有学以致用。我发现我看了那么多书📚，好像还没达到出租车知识的水平，大部分知识都散落在大脑的海马体，连完整地复述都有点困难。这是需要反思的点，以后知识学慢一点，多思考，多关联，多运用。

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2. 正确的知识观-知识内化

知识内化就是将新知识通过链接旧概念和旧体验来吸收和消化，如果你没有过去知识的链接，你的新知识就会散落风中，早晚被遗忘。而检验知识有没有被内化最直接的方式就是能否用自己的话跟别人讲出来，或者写出来。

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3. 最重要的知识-元知识

人的知识并不是如大纲平铺，而是如网状链接。读书核心目的就是用新知识去勾连旧知识创造回路，形成枢纽知识。知识增量是新接触的知识，而元知识就是与以往N多知识点有过勾连的知识，有点像城市最拥挤的枢纽站，如上海和武汉的2号线地铁，你基本去哪都会乘坐它。

知识是网状式存储而非大纲式存储，这个很好地说明了新知与旧知之间的关联性，而在众多网状结构中关联性最强的就是所谓的元知识，也就是第一性原理。这个不得不佩服古典老师对知识的关联性运用。我曾经学过脑科学方面有关记忆的存储方式，知道我们的知识都是靠关联和画面才记得更牢固，也看过很多第一性原理的视频和文章。但是把这两个知识点结合起来来阐述知识存储方式以及什么是元知识，只能说太优秀了。果然所谓的创新并不是创造新知或者新概念，而是把各种旧知进行组合就是创新了。
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4. 如何打造元知识-检阅知识深度的6个步骤

① 刷过，能发圈的知识叫数据=>
② 读懂，引好奇的知识叫信息=>
③ 链接，能应用的知识叫知识=>
④ 感悟，能写文的知识叫洞察=>
⑤ 开悟，能写书的知识叫智慧=>
⑥ 能单点击穿的知识叫元知识。也称第一性原理或者道，道生一，一生二，二生三，三生万物，如塔勒布的反脆弱，一个概念击穿以前所有文字；爱因斯坦的相对论用光速统领了所有时间和空间。再比如上面提到的城市枢纽2号线，你去哪都可以先去2号线，然后转m号线，然后再转n号线，或者从m号线/n号线再到2号线，再转x号线，最后转y号线，就这样通过2号线，你可以到达任何地方。

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5. 大师们的知识观-学以致用

彼得·德鲁克–读书不等于知识
现代管理学之父德鲁克认为：知识是人类特有的资源。书上没有知识，书上只有信息，知识是在特定的工作和行动中运用信息的能力。

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香农–知识用来消除不确定性
信息论的发明者香农认为：知识，是有利于“消除不确定性”的任何信息。
这个观点跟我以前对如何区分普通人和专家这个问题的答案有些异曲同工之处。在我看来它们的区别就在于对知识颗粒度的划分。就像古典老师视频里说到，专家喝红酒🍷可以准确说出红酒年份，产地，甚至夸张点说，知道这杯酒是那个酒庄那颗葡萄🍇酿造出来的。但是我们普通人，只知道红酒兑雪碧。所以专家喝酒收钱，我们喝酒花钱。

再比如假设我问如何提升沟通技巧？相信群里的大部分人可以写出100-200字的文案，而专家能写出一本书，从当下大众的沟通现状分析到沟通不畅导致的不良后果，再到沟通分类，不同的人沟通方式不一样，最后到具体的沟通技巧等等。这就是知识颗粒度的细分。

再比如问普通人酒驾要判刑吗？判多少年？普通人的回答可能是：应该要判刑吧，判1-2年？2-5年？5-10年？而专业的律师会准确无误地告诉你判多少年，来自什么法的第多少页或者第多少条。为什么要判刑，不判刑的后果是什么，会导致出现什么样的社会矛盾等等。

所以知识就是用来消除不确定性，就是对某个领域的特定知识有极其细致的颗粒度划分。而普通人对知识的判定往往陷入非黑即白的二元思维，这种简单粗暴的划分方式就会导致决策不够严谨或者决策失误。而我们每个人的一生就是由大大小小不同的决策构成，关键时刻的决策构成了人生的关键节点。爱因斯坦的名言，古典老师也说过，如果一件事可以有1个小时进行决策，我会花55分钟搞清楚这个问题在问什么，剩下5分钟给出结论。这55分钟的时间里，我想就是用来对某个知识进行颗粒度的细分，尽可能地消除不确定性。

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