快速掌握知识，构建学习的正向循环：试试费曼学习法的增强回路之道

刘润在《底层逻辑》一书中，提到了两个概念，一个是因果链，即像一个线段一样，将一个事情的因导致另一个事情的果，最终形成了一个链条，但是线段从头传到尾，就结束了。如果能够再把尾接上头部，这样就形成了闭环，我们也可以称之为回路。而作者说:

回路有两种，一种叫作增强回路，另一种叫作调节回路。

其实我们可以从大脑的构造去理解这个概念，大脑中的神经元之间传递的信号就分为两种:增强信号和抑制信号，当然，这不是两个绝对值，而是在一个连续变化的区间内的。因为有两种信号状态，所以就能够出现两种回路，回路就是反馈，将输出再传回到输入源那边以进行反馈调节，人工智能中的反向传播算法就是模拟的这一个过程。然后作者举了一个例子:

你越有知识，积累新知识的能力就越强。积累新知识的能力越强，你就越学富五车、才高八斗，就更能理解新知识。如此不断增强，这就是一条正向增强回路。

但是一味增强，会走向极端，需要适时地调节，来保持平衡。所以作者也说:

增强回路，追求极端；调节回路，回归平衡。

对于持续接收新知识，要如何调节呢，在我理解，就是要把学习到的知识用浅显易懂的方式讲出来、或者写下来，并分享出去，以期让不懂该领域知识的小白也能看懂，接受反馈，输出再倒逼输入，调节输入，即调节该看什么，或者应该再把之前看过的再看一遍，因为上一次看可能没理解透彻，这种学习方法，就是著名的费曼学习法，这是大物理学家理查德·费曼自创的一种学习方法。费曼学习法可以分为四个步骤： 

1. 选择一个你想要学习的主题。

2. 将这个主题以自己的语言解释给一个完全不了解这个主题的人。这可以是朋友、同学、家人或任何对该主题没有背景知识的人。

3. 当你解释给别人时，注意你使用的语言是否准确、简单明了。尽量避免使用专业术语和复杂的表达方式.

4. 如果在解释给别人的过程中遇到了困难或者发现自己无法准确解释某个概念，那就回头重新学习并查漏补缺，直到你能够简单、准确地解释给别人为止。

你发现没有，这就是一个先通过学习知识增强回路，再通过输出调节漏洞，再修补漏洞再增强的一个过程。这也是我近一年在实践的，有时候分享出来后，得到不少书友的反馈，调节我的观点，要么解释清楚，要么发现之前逻辑有漏洞，需要改正。所以也推荐大家用这个办法学习起来，有输入也有输出，形成回路闭环。在《底层逻辑》中，也强调了闭环的重要性，并有精彩配图:

思维有闭环，思考有逻辑，且能在高层次形成逻辑闭环，并始终保持不断打碎自己的开放心态。大量吸收新知识，无论风吹雨打从不间断，不断地去学习别人的逻辑框架，然后不断地下沉，往外延伸。在吸纳海量的新知识之后，不断迭代逻辑层次，不断复盘，不断进行结构调整。

闭环就是以终为始，这也是《高效能人士的七个习惯》中的一个重要原则，
感兴趣可以一起探讨。