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天才假象 以及通往卓越之路

天才假象 以及通往卓越之路

作者: 卡卡读书 | 来源:发表于2018-05-06 21:41 被阅读45次

    “龙生龙,凤生凤,老鼠的孩子会打洞。”这句流传甚广的俗语,说出了绝大多数人看待成功的心态——想获得成功,天赋最重要;没有天赋,你将一事无成。用一个词来说,就是“天赋决定论”。持这种心态人的眼中,这世上是存在“天才”的。爱因斯坦能成功,因为他大脑先天就比别人大;莫扎特能成功,因为他天生就具备完美音高;隔壁小胖比我成绩好,是因为他更聪明……

    但实际情况真是这样的么?在《天才假象》这本书中,作者马修·萨伊德对“天才”的论调嗤之以鼻。他通过大量的事例和本人的经历,彻底驳斥了“天赋决定论”,天才不过是一种假象。

    马修·萨伊德是谁?他凭什么谈论成功?凭什么谈论天才?百度一下你就会发现,他还真有资格这么说。马丁·萨伊德是英国首屈一指的乒乓球运动员,曾雄踞英国乒坛近十年,并两次参加奥运会。他不仅是个体育生,还是个“超级学霸”,仅凭自学就考入了牛津大学,同时攻读政治学、经济学和哲学,并以一等成绩毕业。如今,他是《泰晤士报》的知名专栏作家,还写出了经典畅销书《黑匣子思维》。而且,马修·萨伊德像诸多成功者一样,从小就被称为“天才”。“天才”跳出来驳斥“天赋决定论”,还有比这个更令人信服的吗?

    那么,我们就有了一个新问题,如果“天赋决定论”不足为凭,那到底是什么造就了耀眼的成功呢?在《天才假象》这本书中,马丁·萨伊德为我们指出了通往卓越的路径:一万小时以上的刻意练习、成长型思维以及好的外在环境。


    天才是一种假象

    为什么天才是一种假象?马修·萨伊德在书中举了两个心理学上的著名例子。

    第一个例子是史蒂夫的数字记忆训练。我们没有经过训练的人,一般只能记住7个左右的随机数字,但一个叫史蒂夫的大学生却能很快记住82个随机数字,在普通人眼中,这就是不折不扣的记忆天才了。但真相是,史蒂夫是训练出来的,他经过230个小时的艰苦训练。

    第二个例子是柏林音乐学院小提琴学生的例子。这些学生都是8岁开始练琴,求学计划、学习环境也都一样,可到了20岁,水平已经明显地分出了上、中、下三等。经过统计后发现,水平上等的学生,也就是有望成为大师的学生,比水平中等学生多练习两千个小时,比水平下等的学生多练了六千个小时。

    这两个例子说明,优异的表现是建立在大量练习的基础上的。马修·萨伊德还举了自己的例子,他从五六岁开始,每天就要练习几个小时的乒乓球。

    或许你会说,上面事例说的都是凡人,历史上可是有“神童”存在的,比如莫扎特,5岁能谱曲,6岁弹得一手好琴。可专家们研究莫扎特的生平后发现,莫扎特6岁时,音乐方面的练习时长就超过了3500个小时。从这个角度来看,莫扎特还是神童么?相似的例子还有高尔夫球大师泰格·伍兹,他两岁就开始打球,十五岁时训练时长过万;还有网球大师阿加西,很小的时候,每天就要打2500个球……

    书中还有一个有趣的反证。一位心理学家,为了证明“天赋决定论”是错的,“练习成就卓越”对的,竟拿自己三个女儿做实验。结果,他把三个女儿都培养成了国际象棋大师。

    马修·萨伊德用“冰山错觉”来解释“天才”现象。就像海上漂浮的冰山之露出海面一角,人们只看到了“天才”的辉煌成功,却没看到他们的刻苦练习。“台上一分钟,台下十年功”,这句话或许才是“天才”二字的最好注脚。

    那么,爱因斯坦大脑异于常人,该如何解释呢?难道爱因斯坦也不是天才么?哎,这里卖个关子,下面我们会回答这个问题。


    通往卓越之路

    在《天才假象》这本书中,马修·萨伊德总结了通往成功的路径:一万小时的刻意练习、成长型思维模式以及好的外在环境。

    1.刻意练习

    我们先说一万小时的刻意练习。“刻意练习”不同于我们大多数人习惯的练习方式,刻意练习是目的明确、专门针对短板、寻求自我超越的练习。

    为了解释一下刻意练习,我们引入一个“心理舒适区”的概念。心理舒适区是指一种状态,人处在这种状态中会感到轻松惬意毫不费力。比如,我们可以一边开车一边听音乐,这就是个特别典型的心理舒适区。

    刻意练习就是要走出舒适区,设定一个超出自己能力,但努力又能达到的目标,并在这个区域内努力练习,这个区域叫“学习区”。一旦目标能熟练完成,学习区就将成为新的舒适区,需要再走出舒适区,如此反复,持续超越自我。理解了舒适区这个概念,我们就能明白,为什么开车十年的老司机也没法成为赛车手,就是因为他始终处在舒适区中。

    想要成为大师,必须得刻意练习。比如,菲尔普斯训练时,教练啥也不干,就想方设法给他捣乱,以此让他适应比赛中可能遇到的各种意外状况;比如,泰格·伍兹练习时,故意把球踩进沙子里,以此来提高击球难度。

    这种刻意练习要多长时间呢?专家们统计了多个领域,得出了一个差不多的结论:十年。换算成小时的话,大概是一万个小时。

    那么,为什么必须得刻意练习才能够成为大师呢?这背后的原理是什么呢?

    我们以上面提到的、能记住82个数字的史蒂夫为例来说明一下。史蒂夫并不是硬记这些数字,而是把这些数字与平时喜欢的跑步结合起来。当听到“9462”时,他会想象为9分46.2秒,大约可以完成两英里的赛跑;听到“4131”时,他会想象为4分13.1秒,能跑完一英里。也就是说,史蒂夫把陌生的信息和熟悉的记忆联系起来了。

    心理学上,把这个策略叫做“组块”。专家之道,就是把大量陌生信息编码、组块,以掌握规律,快速决策。就像福尔摩斯大脑中的“记忆宫殿”,不管什么案件,他都能与“宫殿”中的记忆对比分析,所以,在他眼中,根本没有新鲜的犯罪。

    大量刻意练习的好处就在于,练习越多,编码进组块的信息就越多。最终,海量信息能够让大师们仅凭直觉就能做出最优决策。比如网球大师费德勒,能凭借对手一个微小动作,判断对手球路并先发制敌,就像有第六感一样。

    说到这儿,我们可以回答爱因斯坦大脑异于常人这个问题了。科学家们经过反复研究后发现,大量的刻意练习,可以让大脑再次发育,大脑传递信号更快,特定区域会生产更多的灰质。比如,伦敦出租车司机大脑中的特定部分,就别正常人灰质更多,因为伦敦街道太复杂了,实在是浪费脑力。爱因斯坦大脑异于常人,或许不是天生的,而是后天练习造成的。

    刻意练习要求每个小时,每一分钟,甚至每一秒钟都要全神贯注,学有所得。一万个小时的刻意练习,不但时间超长,而且过程也非常艰苦。所以,虽然明知这么做有好处,可真正能坚持下来的人,那是少之又少,大师也就凤毛麟角了。

    2.成长型思维

    这就又有一个新问题,为什么有的人能坚持下来,有的人坚持不下来?是单纯的毅力问题么?

    当然不会这么简单。在《天才假象》这本书中,马修·萨伊德指出,人有两种思维模式,一种是固定型思维模式,一种是成长型思维模式。固定型思维模式的人,遇到困难,往往会以“我不擅长这个”或者“我不够聪明”为理由放弃;而成长型思维模式的人,则会视失败为学习的机会,认为失败是通往成功的阶梯。

    著名的花样滑冰运动员荒川静香,在冰上摔倒两万次。如果她认为摔倒是一种失败,她能两万次从冰面上站起来么?事实上,她每一次从冰面上站起来,都心情愉快,因为她又从摔倒中学到了新东西,这将让她更加接近卓越。

    世上有两条路,一条通往平庸,一条通往卓越。卓越之路上,注定无数的艰难险阻,因为你想超越自己,想更上一层楼,必将面对无穷无尽的失败。成长型思维与卓越之路匹配,因为只有成长型思维,才能坦然面对失败,以正确的态度从失败中学习,并最终超越失败。

    那么,怎么培养成长型思维模式呢?很简单。只表扬努力,不表扬聪明。持续表扬努力,永远不表扬聪明,直到大脑中的思维模式被改变为止。

    作者萨伊德以中国乒乓球队为例。在训练大楼里,不管什么梯队,多大年龄,教练永远在鼓励队员们,努力,努力,努力!中国乒乓球队能长时间称霸世界,这种成长型思维模式是原因之一。

    3.外在环境

    除了刻意练习、成长型思维,萨伊德还认为,外在环境也是一个人成功的关键原因。

    这个你听了可能会不舒服,因为我们从小到大,接受的教育都是“人定胜天”,要发挥主观能动性。

    萨伊德提到外在环境,当然不是宣扬“环境决定论”。他的意思是说,我们要想办法为自己创造更好的环境。

    萨伊德举了个自己的例子。他长大的街区叫银谷街,20世纪80年代,银谷街涌现出的乒乓球顶尖运动员比英国其它地方的总和还要多。是这片土地有魔法么?当然不是。真相是银谷街的小学中有个叫彼得·查特斯的体育老师,他是英国乒乓球资深教练。他培训了街区的孩子们,并把打得好的孩子送到更高级别的俱乐部接受进一步的训练。银谷街出现这么多乒乓球运动员,是因为有查特斯这样的伯乐。假如萨伊德住在下一个街区,无法进入银谷街的小学,他的命运就会因此改变。

    所以,对我们自己而言,上学时找个好学校,上班时找个好单位,生活中遇到个好朋友,对个人成长都能起到事半功倍的效果。中国古代的经典故事“孟母三迁”不也是强调环境的重要性么?


    说到这儿,《天才假象》就说完了。这本书给我们的启示有两条:第一,所谓“天赋决定成就”都是屁话。如果成功只是天才们的事儿,那我们凡人为什么要花费时间和精力追求进步呢?既然收益都不存在,我们为什么要做出牺牲呢?既然我们永远都不能成功,为什么要费劲巴拉地从“舒适区”走出来,到“学习区”刻苦训练呢?

    第二,努力永远比天赋更重要。你努力了没有成功,或者是练习方式不对,或者是思维模式不对,或者是外在环境不好。总之,从现在开始,信仰努力,刻意练习,总有一天,我们会摆脱平凡,走向卓越。

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