自从上次学习了临界知识的概念以后，我就在任何工作学习中都会有意识的去寻找临界知识。虽然有时候寻找临界知识还有困难，但是已经有了这个良好的意识。
那今天我们就来分析一下如何找到临界知识？又怎样能够把临界知识真正应用起来，实现知行合一呢？
作者的经验是：
1. 从自己感兴趣的领域入手，学习这个学科的重要知识
作者举了一个TED演讲的例子，我也深有感触。TED演讲这几年一直非常火爆，我相信有很多人都和我一样，每次看完都感到收获颇丰，但是我们大多数人都没有再进一步思考和总结。而同样是看TED演讲，有的人不但学习到了演讲的内容，更重要的是总结出了演讲的体系，挖掘出了演讲背后的规律。很快就写了诸如《TED演讲的秘密：18分钟改变世界》这样的畅销书。而我则是看完了TED，又看这本书，没有深度思考的人只能一直进行知识输入，总是跟着别人走。
2. 找到最重要的知识和原理的原始出处
这个步骤非常重要，也是大多数人在学习研究的时候容易忽略的一个环节——找到重要的结论是怎么来的。这样你才能对这个结论的可能适用范围和可能的局限有更清晰的认识。
3. 尝试用更加基本的原理来解释这个知识
这一步工作就到了寻找和建立临界知识的关键步骤。这一步骤，其实是寻找问题的第一性原理。所谓第一性原理就是能够用更加底层、通用的规律解释，就不用新的假设。而这一点，正是科学研究的方法之一。
作者再次用一万小时天才定律举例，为什么刻意练习非常重要，因为生理学上有一个结论：学习知识和行为之间的密切性与对应的神经链强弱有关，神经链越强，学习掌握得越牢靠。而要强化神经链，就要反复训练。所以，持续高强度练习是提升能力的必由之路。
在这个过程中，我们就开始用更底层的知识，来解释新学到的一万小时天才定律，也理解了这个定律的局限所在。
4. 没有解释的时候，想办法寻找或者自己创造一个假设，并验证
有时候，我们对一个领域的解释并没有相关的储备知识，找不到更底层的解释那么解决方案就有两个：要么我们想办法查询相关领域的书籍，看看有没有别人的研究结论可供参考；要么自己给出一个可能的合理化假设，然后想办法验证自己的假设是否合理。
你可能疑惑，怎么会自己创造假设呢？其实，这个过程正是科学研究的过程：发现问题，解释问题，没有现成的答案就建立一个假设。一旦这个假设被大量的检验验证为真，那么新的规律就被发现了。
以上就是作者的寻找临界知识的方法。可能有人会觉得非常难，感觉在做一道很复杂的数学题，又需要假设，又需要证明的。但其实学习知识的过程本身就不是一个轻松的过程，都需要刻意练习才能达到顺其自然，寻找临界知识的过程，就是要把科学研究的严谨方法引入日常的生活思考决策中。
如何应用临界知识
当我们获得临界知识以后，下一个问题又出现了，如何将临界知识应用到解决实际问题上呢？应用规律要比总结规律难度更大。
作者举了一个特别形象的例子：好比是参观一座非常具有美感的建筑，你可以通过分析研究这座建筑之所以美的原因，总结出一套令建筑具有美感的设计方法。可是，如果反过来，告诉你方法，让你自己建造一座美的建筑，那可就很困难了。
总结规律和应用规律之间的难度区别就在于此。从某种意义上讲，这也是“知道”与“做到”之间的一个差别。我们要解决的最核心问题是:怎样把临界知识真正应用起来，解决知行合一的问题？
作者给出的答案就是：刻意练习。刻意练习我们学到的临界知识，是我们真正掌握它的关键。而这里指出的刻意练习，并不是做练习题那样，对同一类问题不停地记忆，而是要有重点的重复：对此作者提出了两个关键点
在不同的场景中，重复应用同一个临界知识
在不同的时间里，重复应用同一个临界知识
这两条说起来容易，做起来都很难，没有现成的资料，执行起来成本也很高。但是应用临界知识没有捷径可以走。唯一算是捷径的，就是要在分散的书籍里找到这些临界知识。这样需要我们阅读大量书籍，留心其中涉及的不同场景和技术解释，自己慢慢积累。
在下期的分享中，我们会用一些例子来解释和说明这两点，看看作者是如何在不用的场景和时间里，重复应用同一临界知识的。
如何进行刻意练习
那么如何进行刻意练习呢？作者认为有两个方法，一是要抓住问题的本质进行练习，二是要进行大量的持续练习。
作者举例品牌命名，网上有各种方法：比如品牌命名十大方法，四大原则等等。但其实如果我们只学到了这些，就只是提升技术效率，而没有提高认知效率。什么才是认知效率呢？比如同一问题，小马宋老师就曾经说过：品牌命名的关键是降低传播成本。是不是一招胜十招？原理是小马宋老师的是源头，是根本，其他的招式都是从这一个源头衍生出来的。
《学习之道》的作者乔希.维茨金说过：我们能成为顶尖选手并没有什么秘诀，而是对可能是基本技能的东西有更深刻的理解。
临界知识与预见性认知
临界知识的应用场景还包括对问题的预测。掌握临界知识，对提升我们的预见性认知、提升我们对未来的预测能力更重要。
作者举了一个关于《引爆点》《异类》作者马尔科姆.格拉德威尔的母亲乔伊斯小时候的故事。这个出生在牙买加普通家庭的孩子想去英国读书，但是家里的资金无法供她读完大学。乔伊斯的爸爸采取了保守的处理问题的方法，婉拒了孩子的请求。而她的妈妈则选择了想办法支持。也正是由于这个选择，才最终有了这个被《时代周刊》评为全球最有影响力的100位人物之一的马尔科姆.格拉德威尔。
虽然我觉得作者把乔伊斯父母做出的不同选择，归结为对未来的预见性认知，进而认为起到关键作用的是临界知识的这一结论有些以偏概全和牵强附会，但也不可否认这是原因之一。
作者通过这个故事进一步指出预见性认知的障碍：
应激性反应与单因果思考方式
应激反应是当我们需要抉择时，思考与决策受情绪和感受简单左右的过程。当年马尔科姆的姥爷在面对财务压力和完全不确定的未来时，他的大脑一定会应激性的发出没有钱很危险，要安全，要安全的声音吧。
其实这种应激性反应我们都会经常遇到。当我们生活进入到一定轨道，就会逐渐习惯保持同一频率和节奏运转，慢慢的上班就真的变成了朝九晚五，每天重复做同样的事情，可能是以每天为周期重复，也可能是以每月为周期或者按项目为单位的重复，晚上回到家真的就成了看电视剧的时间。我们慢慢的把一年过成了一天，日复一日。而在这个轨道里，当出现一件有可能打破你节奏的事情，你都会在第一反应的时候去抗拒它。比如当我已经很习惯了现在公司里做培训的方式，我们一直都是请外面的讲师来公司讲课，我只需要安排讲师和培训的组织工作。而当突然有一天，老板找到我说，每年一两次的员工培训远远不够，希望能由我亲自进行员工企业文化等方面的培训时，我脑子里出现的第一声也是：天哪，太难了。我又不是讲师！
单因果思考方式则是对单个事件本身做出反应的方式，它会进一步影响到我们生活中的其他决策，逐步促使我们形成了单因果的思考方式。也就是，我们在思考得失时，很容易陷入细节的问题或表象的问题里。
哈佛大学森德希尔.穆莱纳德的热门研究“穷人思维”中指出的：穷人的思维带宽被眼前的危机占满了，他们没有多余的空间来考虑长远。
其实，我们大多数人也都有这种窄带宽的穷人思维、单因果的思考方式，只不过在物质资源更紧缺时，我们会不由自主地进一步强化这种现象。
结构性反应与系统化思考方式
与应激性反应相对应的是结构性反应。
结构性反应是指我们在做选择时，不仅要根据接触到的现象做出反应，还要思考导致这个现象的系统结构是什么。结构决定走向，走向决定未来。所谓结构，是指任何一件事情都可以看作一个系统。而任何一个系统，都有多个元素组成，这些系统组成元素之间的关系形成了结构。
作者举例说，比如一个家庭对孩子的教育如果总是倾向于让孩子留着父母身边，不要去外面受苦，基本上可以预见这个家庭的社会地位在未来不会有太大的突破性提升，因为把家庭未来地位的发展情况看作一个系统的话，这个系统的重要组成元素一定包括接触新机会的可能性。而在一个让孩子留着身边的系统结构里，机会因素被极大弱化，所以可以预见，从长期看这种结构就降低了家庭跨越式发展的可能性。如果你看到一个公司总是把赚钱放在第一位，而不顾用户价值，那么你也能预见这个公司不会变得多伟大。
你掌握的结构越多，对未来的了解就越多。如果我们把各种结构的作用以及这些结构之间的互动效应当做一个整体来考虑，那么我们就形成了完全不同于“单因果思考方式”的“系统化思考”：单因果思考，是对问题本身做出反应；而系统化思考，是将问题背后的推动因素纳入一个整体进行思考。
解释问题的三个层次
对《异类》作者马尔科姆.格拉德威尔的母亲和外婆的故事分析还没有结束，作者再次进行深入分析，引申到解释问题的三个层次。这一部分的分析我觉得很精彩，值得我们继续加深思考。
作者对培养“预见性认知”的能力，给出了一个等式：
对问题的预见性认知=影响问题发展的结构 （基础规律）+获得具体信息的数量与质量
其中基础规律也就是临界知识，而预见性认知的质量，很大程度上取决于我们对问题的界定：我们面临的问题究竟是什么？
不同的人，面临同样的情况，界定的问题是完全不一样的。比如乔伊斯入学事情，她父亲界定的问题是:我们的存款够不够？而母亲界定的问题是：怎样让女儿离开牙买加？问题不一样，答案也就不一样。
我们生活中经常会出现这样的情况，同样的事情发生在大家面前，但是大家的想法和决策可能相差甚远，有的时候甚至在讨论同一件事情都讨论不到同一个点上。这不能都归结于能力和性格，很多时候是认知深度和对问题界定的角度不同造成的。
作者进一步剖析，我们对问题的界定往往由于我们对问题解释的深度来决定的。而大体上，解释问题可以分为三个层次：现象解释、技术规律解释和通用规律解释。
这里作者举了个关于"得到“App 为什么能够快速崛起的问题，可能就会有三个层面的解释：
1.现象层面：
因为有罗辑思维这个900万用户的公众号导流，所以发展速度快！
2.技术规律层面：
在内容方面：有罗辑思维多年内容制作的基础，所以内容质量很高。
在支付方面：因为支付宝、微信等移动自付的成熟，为内容付费的技术壁垒被打破。
在时机方面：正赶上互联网内容创业的风口，受关注度高。
3.底层规律层面
用户价值第一：知识对经济的推动作用越来越大，同时免费的信息极度泛滥，这反而使获取有价值信息的成本越来越高。因此，用户产生了通过付费获得优质内容、节约时间提升竞争力的需求。
品牌效应：罗辑思维为新创立的“得到”品牌提供了重要的质量背书，这为吸引种子用户起到了重要作用。
规模效应：采用音频而非罗辑思维传统的视频节目形式，极大地降低了内容制作的难度并缩减了生产周期。这一变化使“得到”在用户快速增长后，仍能较好地应对大家对节目数量需求的增加，进一步发挥规模效应。
从众效应：当用户规模达到一定边界后，就会引发从众效应。如果这一趋势增强，将使“得到”本身的品牌效应进一步放大。
边际成本低：采用标准化的内容生产方式（订阅、说书、说课等），再加上几乎无售后和线下环节，使用户增长的边际成本几乎为零，这能够进一步支持和放大规模效应。
综合效应：以上几个效应相互作用，共同影响着“得到”业务的发展。
通过这个例子，我们可以看到：现象解释主要是应激性反应，直接对表面的现象做解释；技术规律则要更深刻，能够找到这个专业领域的重要规律；而底层规律则跨越了专业限制，用更加基本的知识来解释现象----用户价值第一、品牌效应、规模效应、从众效应、边际成本等知识，其实就是作者指的临界知识。
不知道你阅读完今天这部分，对于寻找和应用临界知识是否有了启发和帮助呢？欢迎给我留言。
下一期，我会分享作者成甲是如何寻找和使用临界知识的，看看他在不同场景中是如何重复应用同一临界知识。
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