人类社会只有发明了发明的方法之后才能发展，人们只有学习了学习的方法之后才能进步。 ——查理·芒格
常言道：“一万小时出天才”，然而事实证明，常言未必正确。“一万个小时”这个理论最早是在格拉德威尔的《异类》一书中被提出，并随着这本书的畅销而红遍大江南北。这个理论告诉了人们一个道理：人人都能成为天才，只要你好好练习上一万个小时。可是，对于一个努力上进的年轻人来说，一个片面夸大训练时长而忽略训练方法的理论很可能一点帮助都没有。事实上，这一理论存在两个缺陷：首先，对于不同的行业，想要达到顶尖水平所需要花费的时间是不同，其次，一万个小时的训练指的是刻意练习，与一般练习存在着本质的不同。要想了解刻意练习，我们得先知道我们人类的大脑是怎么掌握一个技能的。
人脑是如何习得技能的？
可能看过《黑客帝国》的人会希望有朝一日，人类科技足够发达，能够像电影当中那样，无需经过长时间的学习就能直接将技能下载到人脑当中。不过电影是电影，现实归现实，实际上人脑对技能的习得很可能不是一个软件过程，而是一个……硬件过程。伦敦大学学院的研究人员们发现，如果大脑想要掌握一项新技能，仅依靠神经元细胞的参与是不够的，还必须依赖于另一种细胞——少突胶质细胞的参与。研究人员设计了这样一个实验[1]，他们准备了两组实验小鼠，其中实验组为正常成年小鼠，对照组则为在成年后去除髓鞘调控因子的小鼠。其中，髓鞘调控因子负责调控少突胶质前体细胞的分化，使之形成少突胶质细胞，而少突胶质细胞则能够分泌髓磷脂，并包裹在神经细胞轴突上形成髓鞘。接着，研究人员对小鼠平时运动用的跑轮进行了改造，拆除了其中部分横杆，使其变成了一种间隔不规律的跑轮。小鼠在这种跑轮上奔跑时，由于眼睛看不到后爪前面的“路况”，会时不时一爪踩空。通过让两组小鼠进行长时间的奔跑，并观测两组小鼠的运动表现来判断两组小鼠的学习能力。最终实验结果表明，正常组的小鼠在经历多次后爪踏空后，逐渐学会了新的奔跑方式，即每次都把后爪跨到前爪所踏上的横杆上，这样就能避免后爪踩空，而对照组的小鼠始终无法适应这种新的跑轮，奔跑的速度远远比不上实验组小鼠。之所以会有这样的实验结果，是因为在小鼠学习新的技能时，需要对相应的神经回路进行刺激，而髓鞘的形成正是对这一长期刺激应激性反馈。髓鞘不仅能够对神经元上起到绝缘的作用，使神经元上的电位信号能够更快更好地传导，而且还能形成突起，延伸至临近的轴突并将其包裹起来。想象一下，如果把神经元看成是一条条的导线，那么髓鞘不仅是导线外面的绝缘皮，而且还能把相关的导线捆成电缆，把信号传递的羊肠小道变成高速公路！所有被我们熟练掌握并且运用自如的技能都是“长”在我们脑子里的！不仅如此，研究人员还发现尽管中枢神经的髓鞘化过程大多发生年少时，但在成年后的相当长一段时间内，个体仍存在大量的少突胶质前体细胞细胞，在不同的情况下分化出少突胶质细胞，形成新的髓鞘，并且这种分化能力会随着年龄的增长而减弱。这也从一个侧面解释了为什么学习能力会随着年龄的增长而降低。事实上，我认为，未来脑科学发达到能从细胞层面观测到大脑的不同，也许科学家们就能够爱因斯坦的大脑中发现天才之谜。
少突胶质细胞[图片源于网络].png
刻意练习与15.87%
如果要问近年什么学习理论最火，那答案一定是刻意练习。我们前面所提到“一万个小时”法则中的一万个小时，最早便是由安德斯·埃里克森在1993关于柏林小提琴学生的研究报告中首次提出。不过，埃里克森对于格拉德威尔片面强调时间而忽略方法的做法颇有微词，他在《刻意练习》一书当中指出，获得杰出表现的关键不是练习的时间长短，而是练习的方式是否正确，而刻意练习正是检验练习方式是否正确的不二法门。总的来讲，刻意练习是一套学习理念，而不是一套学习方法，它主要包括了以下四个方面：
①、选取恰当的目标和任务
②、对学习内容有针对性地进行分块，对每一小块进行大量的重复练习。
③、建立完善的即时反馈机制，一有错误马上纠正
④、练习时要求注意力高度集中，全力以赴，并要注意劳逸结合。
说来也简单，刻意练习的原则就这么四个，要检验你的方法到底科学不科学，对号入座逐一判断便可。然而这个办法对第一条原则可能不那么好使，因为刻意练习要求你适当地脱离舒适区，进入学习区学习。如果把舒适区的内容看成是你已经掌握的旧知识，而把学习区的内容看成是你尚未掌握的新知识，那么新旧知识之间的比例要怎样才能算得上“适当”？对于这个问题，亚利桑那大学和布朗大学的研究者们给出了他们的答案，它有一个数值上的最优解——15.87%。研究者先通过数学模型进行理论计算，接着又利用了一个AI神经网络学习算法和模拟生物大脑的神经网络模型进行了模拟实验，结果得出了这样的一个精确解。现在人工智能的神经网络学习算法学习一项新的技能和我们人类学习过程有点类似，研究者不断地给神经网络输入数据，并让神经网络先做出自己的预判，随后数据再给出反馈。如果预判结果错误，那么调整神经网络的相关参数；如果预判正确，则加深当前已有的参数。如果研究人员“喂食”的数据太过简单，神经网络每次预判都正确，那么这显然不是一个学习的过程，而是一个巩固已有知识的过程；如果“喂食”的数据太难，神经网络每次预判结果都错误，那么就会导致神经网络的参数东变一下，西变一下，神经网络变得无所适从，学习速度肯定快不了。研究者们对比测试了不同的错误率，得出如下的实验结果：
错误率与训练次数的关系[图片来源于《The Eighty Five Percent Rules for Optimal Learning》].png
其中，图A中的横坐标代表错误率，纵坐标代表训练次数，而色温代表学习效果，颜色越暖，学习效果越好。从图A中我们可以看出，当错误率ER大概为0.16左右的时候，相同训练次数下训练出来的神经网络进行预判的准确度最高。而图B当中，横坐标代表训练次数，纵坐标代表训练的相关准确度，实线代表理论计算的结果，而虚线则表示模拟实验后得出来的实际结果。从图B当中，我们不仅可以看出这个理论结果和实际结果高度接近，而且在错误率ER为0.16时，相同训练次数下训练出来的神经网络相关度提升最快也最高。这给了我们一个启示，那就是所学知识太容易，你学不快，所学知识太难，你学不好。当你所学知识中，84%为旧知识，16%为新知识的时候，你能学得又快又好。
学习上的刻意练习
正如上面所提到的那样，刻意练习是一种练习理念，更多的是一种心法，而不是一种算法。那么，要怎样利用刻意练习来指导自己的学习呢？对于这个问题，我稍微做了一些调研，目前一些有较为成熟的研究理论的学习方法主要有交错式学习法与间隔学习法。所谓的交错式学习法，就是指将一段技能或者一种新的知识，分拆成若干个部分，在各个部分之间交错学习的一种方法。对于这种学习方法，有一个关键，那便是所交错的内容之间必须要在某种程度上存在一定的关联。如果你练习网球，你最好交错式地练习发球，截击，扣杀和步法，而不是交错式地练习发球，花式溜冰，背诵英文单词和用Java语言写代码。交错式学习法要求学习者克服不同知识之间的相互干扰，更加关注所学知识之间的异同，既有助于促进知识的保持与迁移，又能帮助你将当前知识与其他相关知识相联系，建立起完整的知识网络，是一种经过大量研究证明的有效的学习策略。
所谓的间隔学习法，则是一种基于间隔效应和考试效应的学习方法[4]。简单来说，在学习的过程中，将知识分成几个部分，每个部分之间间隔一定的时间来学习所获得的学习效果要优于在一大段时间内将知识全部学完的效果，这种现象在心理学上被称之为“间隔效应 (Spacing Effect)”。以背诵单词为例，相较于一次性背30分钟的单词，将其分成早晚2次，每次各15分钟，你的记忆效果会更好。另外，有研究指出，人的记忆并不是单独存在的，而是与记忆时的一些情景一起被编码进大脑，因此在背诵的时候多尝试切换一些不同的学习环境会使你的背诵效果更好。而所谓的考试效应(Testing Effect)则是指在学习的过程中，通过考试的形式进行学习的知识往往会容易被编码成为长期记忆，而这也是符合刻意练习的原则，一方面你越是通过回忆运用的方式进行主动学习，那么就越容易记住你所学的知识，另一方面，考试也能为你的学习情况提供及时反馈，帮助你调整自己的学习策略。因此，结合间隔效应和考试效应，完整的间隔学习法应当是这个样子的：
1、将知识拆分成多个部分，并且将多个部分的学习间隔到一天当中的不同时间段内
2、如果有条件，尽可能多尝试切换记忆场景
3、每次学习的过程当中，只记关键词，而在学习结束后，通过回忆的方式及时将笔记补充完整
4、随时进行测试，一旦出现错误，及时纠正，并将错过的题目添加到未来的试题当中。
事实上，分隔式学习对于记忆型的学习任务效果非常好，而交错式学习由于需要关注相关知识之间的异同，对理解型的学习任务效果较好。我个人认为在交错式学习当中也可以运用考试效应，通过自我测试来驱动学习，强化学习效果。甚至，还可以将分隔式学习和交错式学习结合起来。毕竟，兵无常势，水无常形，在学习的这个问题上没有通用大法，对应不同的学习任务应当采用适当的学习策略。
37%背诵指南
在讨论这个问题之前，我们先来看一个现实例子，假设你是一个居住在北京的年轻人，你正准备买一所房子。按道理来讲，认真思考，仔细斟酌是一个理性消费者所具备的基本素质，然而北京异常激烈的房地产市场却没有给你留下任何考虑权衡的机会，一所房子你现在不要，转身就被下家给买走了。不仅如此，房地产市场的价格还会随着时间的增长而上涨。在这种情形下，你陷入了一个两难境地，一方面，如果直接上来就买房子，那么有非常高的可能会对这所房子后悔。另一方面，如果你一直处于观望状态，那么你又极有可能会错过让你满意的房子，甚至最后你连不满意的房子都买不起。在这种情况下，你作为一个理性消费者，你应当采取什么策略？显然这两种极端都不可取，比较好的策略应该是这两种策略的折中，先观望一段时间，等到时机成熟，该出手时就出手。那么问题来了，什么时候才算“时机成熟”？现在，数学家告诉我们，这个时机问题不仅是有解的，而且还是有最优解的。在数学上这被称之为“最优停止(optimal stopping)”问题，它为我们提供了一个指导，即在不收集足量数据就无法做出理性决策，而过多收集数据则会影响决策的情况下，你应当花多少时间来收集信息，花多少时间来进行选择。具体的做法是，假定你在一年以内必须要把房子买下来，否则房价会涨到你无法接受的地步，那么你应当先花四个半月(12*37%=4.44个月)作为观望期。在这段时间内只是尽可能地看房子而不做决策，一旦观望期结束，接下来看的房子中只要有一个比观望期中最好的房子一样好，甚至还要更好，不要犹豫，立刻将其拿下。当然，这种方法不能保证你一定拿到最好的房子，但在所有可能的策略当中，这种做法让你找到足够好的房子的概率是最高的。
买房问题[图片源于网络].png
现在回到我们的背诵问题上，如果你现在要背诵一篇课文，你只有一个小时的时间，你要怎样分配“记”和“忆”的时间？要知道，如果你上来就直接背，一个小时过去你很可能背不了多少，如果花大量的时间记，导致背诵的时间大大缩短，你的背诵效果肯定也大打折扣。在1917年时，哥伦比亚大学的心理学家阿瑟·盖茨就做过一个关于“记”与“忆”在时间分配上的最佳百分比的实验。他招募了一批学生，并要求他们按照事先约定好的不同的时间配比进行背诵。最终的实验结果表明，对于低年级学生，取得最佳背诵效果的“记”与“忆”的时间配比大约为40%，而对于高年级学生而言，取得最佳最佳背诵效果的“记”与“忆”的时间配比大约为33%[8]。考虑到背诵问题与买房子问题之间虽然有相似性，但还是有些许不同，最佳分割点在33%到40%之间波动还是可以接受的。因此，如果你只有一个小时来背诵课文，你最佳的做法应当是这个样子：
1、先花大约22分钟(60*36.5%=21.9分钟，其中36.5%为33%与40%的平均值)进行熟读，也就是“记”的过程
2、一旦过了22分钟，直接脱离文本进行回忆背诵，实在背不下去了就瞄一眼文本，然后接着背。
3、一旦你能够把课文完整的背出来，哪怕磕磕绊绊，只要没有遗漏和错误，结束此次背诵。
4、间隔一段时间后，通过回忆背诵的方式进行巩固复习
参考资料:
[1] 学习新技能，只靠神经元可不够 https://www.guokr.com/article/439351/
[2] Robert C. Wilson et al., The Eighty-Five Percent Rule for Optimal Learning, doi: https://doi.org/10.1101/255182
[3] Cody Kommers, How Wrong Should You Be? blogs.scientificamerican.com, January 14, 2019.
[4] The Spacing Effect: How to Improve Learning and Maximize Retention. https://fs.blog/2018/12/spacing-effect/
[5] 《刻意练习：如何从新手到大师》 —— [美] 安德斯·艾利克森（Anders Ericsson） / 罗伯特·普尔（Robert Pool）
[6] 《如何学习》—— [美]本迪尼克特·凯里
[7] 《科学学习：斯坦福黄金学习法则》 —— [美]丹尼尔 L. 施瓦茨（Daniel L. Schwartz） / 杰西卡
[8] 《算法之美：指导工作与生活的算法》 —— [美]布莱恩·克里斯汀 / [美]汤姆·格里菲思
[9] 这个实验的最终结果被发表在杂志《心理学档案》(Archives of Psychology)上，文章名称为《以背诵为记忆要素》(Recitation as a Factor in Memorizing)，作者为Arthur Gates
更多文章欢迎关注公众号：佳炜的精进之路
网友评论