英国侦探小说作家阿瑟·柯南·道尔用4篇中篇、56篇短篇小说构造出福尔摩斯这位历史上最知名的大侦探，许多普通侦探一筹莫展的案件他不用到现场就可以指明侦破的方向，对于复杂的案件在现场的勘查中，福尔摩斯总能够发现别人忽略掉的蛛丝马迹和各类线索，然后利用他强大的演绎和推理能力结合法律知识让真相大白。
小说讲述了许多让人脑洞大开的破案故事，同时也说明白了福尔摩斯为什么这么牛的原因，除了他出神入化的观察能力、演绎推理能力外，他合理的知识结构是之所以如此的基础。
福尔摩斯的知识结构：
Ø 文学知识--无。说明福尔摩斯不是文艺青年；
Ø 政治学知识--浅薄。说明福尔摩斯是专业人士，对于政治不感兴趣。；
Ø 植物学知识--不全面。在19世纪植物学是显学，福尔摩斯虽然也掌握部分内容，但并不追求系统性和全面性；
Ø 地质学知识--实用，但有限； 这个破案也会用到，但福尔摩斯学习这些知识都以破案为目的；
Ø 化学知识--精深； 我国的传统小说和故事里面杀人也经常用到化学，譬如“大郎，把这碗药喝了吧”中的各类毒药都需要化学知识，这也是为什么福尔摩斯化学知识精深的原因；
Ø 解剖学知识--准确，不系统。 对人体的极度熟悉才能知道各类杀人的方法；
Ø 惊险文学--广博。开拓视野，知道常见的、匪夷所思的害人方法，大脑里有大量的可能性的储备，才可能有效的去发现和推导；
Ø 英国法律--充分。侦探是手段，目的还是让凶手得到应有的惩罚，这就需要用到法律。
那问题来了？
一个专家级的发动机工程师的知识结构应该是什么样子的，一名专家级的物流经理的知识结构是什么，你的岗位的知识结构应该是什么？
知识结构通常是指一个经过专门学习培训实践后所拥有的知识体系的构成情况与结合方式。合理的知识结构既需要有精深的专门知识，又需要有广博的知识面，具有岗位发展实际需要的最合理、最优化的知识体系。
通俗点说，就是如果想将任何岗位和专业做到极致，都不仅仅需要掌握一个领域的知识，而是需要多个维度上的，只不过需要掌握的水平层次不同。譬如一小学数学老师这个岗位，在普通人的眼里觉得很简单，因为大部分人都掌握小学数学的知识内容，但并非你掌握这些数学知识就能做一个好的数学老师。按照美国教育心理学家李·舒尔曼（LeeS.Shulman）的观点，他认为教师必备的知识至少应包括7种： 学科内容知识、一般教学法知识、课程知识、学科教学法知识（学科内容知识与教育专业知识的混合物）、有关学习者的知识、关于教育情境的知识、有关教育的目的、目标、价值、哲学与历史渊源的知识。
曾经是美国科技领域职位最高的大陆华人、后来成为百度高管的陆奇在《如何成为一个优秀的工程师》演讲中提到：一个做计算机科学的工程师，要卓越必须学习其他行业和领域，他认为好的IT工程师必须学习经济学，因为经济学的建模模式跟计算机科学不一样，而且可以用到IT领域。同时还必须要学习产品的知识，有产品思维：“如果不懂产品，你不可能成为一个最好的工程师。真正要做世界一流的工程师不光要懂产品，还要懂整个商业，懂生态。因为你的工作的责任，是能够看到将来，把技术展望到将来的需求，把平台、把开发流程、把你的团队为将来做准备。”陆奇还认为，要想将深度学习真正搞清楚，“必须把物理重学一遍，把生物学看一遍，再把进化论再看一遍。因为深度学习跟这些东西完全相关，自己肯定想不清楚，要彻底想清楚，必须学。”
其实陆奇说的这些，都属于工程师的知识结构问题。新手通常紧盯着自己手上的工作，如何完成任务和项目是重点，但当你从新手走到胜任、走到高手和专家的时候，就会发现，需要学习的东西还有太多太多，而且很多时候是“功夫在诗外”，八竿子打不着的地方才是最需要深入理解的东西。
对于个人成长而言，这里面其实是有一个陷阱的：就是你处于较低层次的时候（新手、胜任），其实根本不知道要成为这个领域的专家需要学习哪些内容，换句话说，你对于这个领域专家的知识结构处于“不知道自己不知道”的状态，你根本不知道要想卓越还需要去学那些内容。譬如大部分人可能根本不知道学深度学习需要了解物理学、相对论和生物学，所以也不大可能去学习。
怎么办？
通常大部分管理水平较高的机构里会有各个岗位的胜任力模型，告诉你要能够胜任这个职务需要掌握什么领域的内容，但关于高手到专家这个层次的知识结构，则很少有人告诉你。
这主要是高手和专家本身就少，需要了解这些内容的也比较少，所以很少专家愿意去提炼、整理、构建这个知识结构的模型。这个时候，找到愿意指导你的专家就十分重要，这也是贵人相助最有价值的原因。
另一个方法是，通过互联网遍历后，发现自己缺乏的地方，及时补充，最后也会构建出专家级的知识结构。
是什么区隔了中世纪和文艺复兴时期？工业革命时代和信息时代的真正区别又是什么？是目不暇接的科技进步？是改头换面的宏伟建筑？还是耳目一新的政治理念变革？如果只是翻看历史书，我们当然容易得出类似的结论，那些人类文明金字塔尖端的变革，支撑着世代进步的动力。
然而，当我们把目光下放到这千百年间的个体上，关注到历史长河中每个细微而鲜活的生命时，我们对于“人类进步”当然会有不同的体悟。实际上，作为个体真正容易感受到的，不是金字塔尖的上延，而是我们生而为人，作为社会的平凡一分子，无论在物质还是精神生活上的“下限”都在不断提升。
文艺复兴时期让人类终于可以真正关注自己，把精力从“神、安拉、佛祖、上帝”们那里分回来一点，让曾经的痴迷与盲从让位于人类自体的境遇，从而得以促使科技与文艺的爆炸式进步。信息时代最大的神迹，不止是计算机和原子能，更是多种超级疾病在全世界范围内的绝种，新生儿死亡率奇迹般下降，人类预期寿命几乎直线上升。
要知道，巴菲特口中的“卵巢彩票”，在一些落后到可怕的地区，是一种不折不扣的“卵巢判决”。在相当长一段时间里，这些地区的母亲只能对自己的孩子说“生而为人，我很抱歉”。
因此可以说，每个世代的进步对于个体而言最重要的，就是提升了我们的生活下限，进而消灭曾有的不平等——转基因技术让更多落后地区的人们得以吃上新鲜便宜的食物、疫苗和抗生素的普及让非洲小国的孩子也可以健康长大。
然而信息时代的到来，却产生了新的不平等，而且这种不平等是更加隐性和严重的——即，认知上的不平等。
最近有一篇刷屏的文章，叫《有63%的农村孩子一天高中都没上过，怎么办》。里面提到的一个问题就是，很多西部贫困地区的孩子在接受完九年义务教育之后，就不再上学了。科技进步足以供给他们粮食衣服和住所，但还没来得及让这些生命也可以升级自己的认知能力，他们也注定会被创业或创富热潮所遗忘，无法跻身时代的快速列车。
其实，即便不看教育年限，很多欠发达地区的孩子，在人生成长关键期也远比一线城市孩子所能得到的认知资源为少。这其中包括信息量、信息处理能力、与其他信息处理者的交流等等。
不难看出，这种认知不平等是伴随终身的，起步阶段的劣势在信息时代将会被指数级放大。然而这种不平等却很容易被忽略，我们总是嘲笑父母像缺心眼一样转发那些傻文章，总是奇怪那些明显的骗局为什么还有人上当，总是不解一些明显落后于时代的产品（俗称智商税）为什么销量依然爆表。这其实就原自认知上的不平等，这种不平等甚至造就了阶层之间的裂痕，某种程度上加剧了阶层固化。
那么，我们应该怎样改进这样的不平等？没错，和我们的祖先一样，等待下一个世代的来临就可以了。
你可能会说，那还要多远啊？实际上，这一天并不遥远。下一个世代就是AI世代，人工智能如同我们在体外构建了一个新的思维系统，让“机器之心”成为我们的外包商，帮我们更便利地整理庞杂信息，获取认知盈余。每个脑力劳动就业者，都可以在AI的加持下，迅速抹去信息鸿沟，将精力专注于更有创造性的工作上去。
我们知道，人们可以接受花10年培养一位职业冰球选手，却无法接受最新的癌症治疗方法没有在第一时间被普及使用；50岁时成为“寿司之神”绝对是个值得炫耀的成就，然而华尔街往往需要30岁就声名鹊起的天才操盘手。或者说，随着后信息时代和消费升级的全球化，有很多职业或领域压根不会给其从业者“一万小时”锤炼自己的时间或机会。
比如，对于律师、记者、基金经理、咨询师、市场营销经理、主治医师……这些人来说，“一万小时定律”基本是空中楼阁，工作往往会要求他们在24小时或更短的时间内，迅速了解一个完全陌生的领域，并且拿出资深专家一般的解决方案。
上述行业的特点是，每一次接手的案例可能都是全新领域的，其瓶颈在于短时间超量的信息摄入。而另一些行业的特点是，虽然所处领域不变，但每一个项目都需要倾注大量的创意与灵感，事实上造成了另一种“短时间成为陌生领域专家”的事实。
所以你会发现，法律、金融、医疗行业里的精英，往往有家族传承，如果没有经年累月的耳濡目染，一般人是很难在这些行业出类拔萃。
不过，AI已经带来了一些改变。
举一个非常现实的例子，很多人不愿意购买保险，是觉得太麻烦。的确，保险业的条款都是精算师经年累月的推演后得出的，非常冗长、复杂、不易读，专业壁垒极高，普通人很容易被绕进去。然而，IBM的人工智能系统Watson正在改变这一状况，Watson能够学习各种保险条款、理赔流程、评估标准等相关专业知识，帮助保险理赔员快速地对理赔做出合理评估，使保险公司的理赔效率提高了25%。可以想象，当这一功能面向公众开放后，将大大降低普通人做出保险购买决策和进行理赔的难度，这就是消除认知不平等。
再比如说，养老是一个非常体现认知不平等的事情。每年都有很多老年人错信虚假养生信息，误判病情，导致遭受钱财和健康上的双重损失。目前，IBM 中国实验室联合知名药厂及著名专科医院，运用认知风险分析模型发现27个新的风险因素，将预测中风发生的准确率显著提高60%，每年至少帮助120万人躲避中风的危害，同时也减少了过度治疗。此外，IBM已经将Watson认知肿瘤解决方案引入到中国，并通过本土合作伙伴在全国多家医院进行部署，为国内的癌症患者提供认知诊疗服务。而据资料，IBM对皮肤癌诊断的正确率高达97%，已经超出了人类专家的平均诊断水平（85%）。
我们过去总以为AI离我们很遥远，先进的计算能力只能运用在国防重工大飞机这些领域，然而实际上，AI能够帮助每个人获取并利用指数级增长的有效“知识”，使之与指数级增强的技术力量相结合，最终收获指数级增长的价值。正如我们之前总结的那样，世代变更的真正福祉，就是提升每个个体的人生处境下限。
在未来，我们或许可以看到，那些来自不发达地区的人们，也可以通过Watson这样的AI系统，快速感受到金融、医学或一切技术领域的先进认知盈余，即便他们并不掌握相关知识，也缺少和拥有类似经验者沟通的机会。但只需要他们表达自己所求，AI都可以帮助他们从浩如烟海的信息库中探寻出规律和答案。互联网时代，我们或许能更容易得到信息，而人工智能时代，我们已经可以更轻松地了解如何找到答案，作出最明智的判断。
可能你会问，AI都做了，那我们人类做什么呢？当然是去做更有创造力更独道运用个人天赋的事情了。比如影视文学创作，艺术设计或者情感交流，AI可以告诉我们武侠小说是否还有读者群，但AI暂时可写不出来岳不群。
这样看来，在某种意义上，AI不正在努力为我们开创一个更高效、更有创造力、更公平的未来吗？
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