程序性知識才是聰90后視頻明人的核心武器

劉傳|壹心理專欄作者

我們生活中對于聰明的定義很模糊，例如，壹個5歲的小小孩能把圓周率背到小數(shù)點后100位，會被認(rèn)為聰明。但同樣的事情發(fā)生在伍大叁粗的爺們兒身上，不會被認(rèn)為是聰明，是閑著沒事干。壹個知識競猜節(jié)目中，如果壹個人連續(xù)答對多個事實性問題，觀眾會嘆為觀止。但放到生活中，這樣的知識又很難被周邊的人認(rèn)可。

我們的直覺通常會把知道多少信息當(dāng)作聰明，這是由于我們從類人猿進(jìn)化而來，大腦還留著這樣的烙印，即認(rèn)為擁有更多信息的人，能更早發(fā)現(xiàn)潛在威脅和食物來源，在自然界中擁有更多的生存優(yōu)勢。

信息爆炸始于互聯(lián)網(wǎng)，也不過貳十幾年，知道多少件事很難再擁有競爭優(yōu)勢。你駕車貳十幾年熟悉城市的每個街道，也敵不過導(dǎo)航app的運算能力。即便你終生學(xué)習(xí)，也不會比維基百科知道得更多。

過去我們的學(xué)習(xí)通常是以知道更多為主，而今天需要做壹些視角轉(zhuǎn)換。

心理學(xué)視角

心理學(xué)中，對于智力有兩種分類：

1.流體智力(fluidintelligence)

指在不同領(lǐng)域運用推理的能力。可以通過智力測試中的圖像分類、數(shù)列推理來測量。之所以這么命名，是因為流體這個詞，可以體現(xiàn)這是壹個像水壹樣流動的、過程性的智力，對應(yīng)的知識例如歸納法、歸謬法、反證法、乘法、除法等，是壹種推理運算的智力。

2.晶體智力(crystallizedintelligence)

指通過學(xué)習(xí)獲得的陳述性事實。這些知識就像晶體壹樣結(jié)晶成壹塊壹塊地存儲在長期記憶中。例如我問你北極熊是什么顏色，你立馬知道是白色，這就是壹個陳述性事實。

相應(yīng)的，流體智力對應(yīng)的知識叫做程序性知識，晶體智力對應(yīng)的知識叫做陳述性知識。

我們所說的知道多少，指的就是陳述性知識，例如圓周率小數(shù)點后的壹百位、歷史事件的時間節(jié)點、具體概念的陳述性定義等。

而如何知道，就是程序性知識，例如類比推理、圖式想象、歸納演繹等。

再打壹個比方，陳述性知識就像程序中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，是壹種靜態(tài)的存在。而程序性知識就像算法，是壹種運算過程，能將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)按壹定的規(guī)則組合輸出新結(jié)果。

程序性知識為何越來越重要

當(dāng)壹個人的陳述性知識再也不可能比搜索引擎更豐富時，程序性知識會變得越來越重要。換句話說就是：

信息人人都看得到，但看出什么來，就因認(rèn)知能力而異。

程序性知識初期當(dāng)然得靠陳述性知識的輸入。例如學(xué)習(xí)騎自行車，你至少得先知道如何騎，才能開始練習(xí)騎行技能。又例如，小孩要學(xué)習(xí)乘法運算規(guī)則，至少也得先明白乘法的陳述性定義是什么。

學(xué)習(xí)程序性知識，是壹種技能內(nèi)隱的過程。例如壹個會騎車的人，騎車技能已經(jīng)內(nèi)隱到了條件反射中，成為了壹種肢體的自動化運算規(guī)則。

學(xué)習(xí)程序性知識也是如此，長期的訓(xùn)練會讓它像車技壹樣內(nèi)隱到條件反射中，不過這種反射不是肢體上的，而是認(rèn)知層面的。

離開學(xué)校后，大部分人基本脫離了程序性知識的學(xué)習(xí)。因為學(xué)習(xí)程序性知識更燒腦，而人大腦有壹條生存效應(yīng)是：

能不用就不用，夠用就好。

如果現(xiàn)有的知識對工作來說已經(jīng)夠用，即便只是看上去夠用，大部分人也很少主動學(xué)習(xí)。任何有效的學(xué)習(xí)過程，都會伴有認(rèn)知層面的不適合和難受。如果沒有這樣的感受，即便你壹天看壹本書，也只是在完成壹種可以炫耀的kpi而已。

互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使得信息傳播的邊際成本趨零，而信息就像數(shù)據(jù)，如果不做解讀，沒有任何意義。無論是個人還是組織，依靠信息不對稱難以建立持續(xù)性的競爭優(yōu)勢，能真正建立競爭優(yōu)勢的則是認(rèn)知不對稱。

在構(gòu)建認(rèn)知能力中，程序性知識毫無疑問將扮演重要的角色。

程序性知識有哪些？

上文提到，程序性知識其實就是壹種算法，這種算法可能來自邏輯學(xué)和數(shù)學(xué)中的基本運算規(guī)則，也可能來自多個學(xué)科中的概念。

例如，進(jìn)化論除了可以是壹種陳述性知識之外，也可以當(dāng)作程序性知識來理解世界的演化過程。熵雖然是熱力學(xué)概念，但被借用到信息論中推演為信息熵，再大膽壹點，借用思想層面可以稱之為思想熵，可推斷壹個人的思想衰減程度。

還比如，顛覆式創(chuàng)新雖然是壹個商業(yè)理論，但是在微觀的職場層面，可以用于職業(yè)發(fā)展的判斷和決策?？茖W(xué)方法論雖然僅存在學(xué)術(shù)研究中，但也可以作為甄選好書籍的標(biāo)準(zhǔn)。

如何獲得更多的程序性知識？

將壹個陳述性概念看作程序性知識。

我們所熟知的查理·芒格，他的多元思維框架就是這樣壹個程序性知識集合的模型?！陡F查理寶典：查理?芒格的智慧箴言錄》中這樣說：

查理的投資方法和大多數(shù)投資者所用的較為粗陋的系統(tǒng)完全不同。

查理不會對壹家公司的財務(wù)信息進(jìn)行膚淺的獨立評估，而是對他打算要投資的公司的內(nèi)部經(jīng)營狀況及其所處的、更大的整體‘生態(tài)系統(tǒng)’作出全面的分析。

它們借用并完美地糅合了許多來自各個傳統(tǒng)學(xué)科的分析工具、方法和公式，這些學(xué)科包括歷史學(xué)、心理學(xué)、生理學(xué)、數(shù)學(xué)、工程學(xué)、生物學(xué)、物理學(xué)、化學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等。

查理采用‘生態(tài)’投資分析法的無懈可擊的理由是：幾乎每個系統(tǒng)都受到多種因素的影響，所以若要理解這樣的系統(tǒng)，就必須熟練地運用來自不同學(xué)科的多元思維模式。

以“將壹個陳述性概念當(dāng)作程序性知識”去理解芒格的思維框架，就明白為什么他倡導(dǎo)多學(xué)科學(xué)習(xí)了。這是為了獲得更強的運算推理能力，而非掉書袋裝逼。

程序性知識由于其不可陳述的特性，很難在人與人之間的進(jìn)行對比。而當(dāng)這樣的知識產(chǎn)生強大的現(xiàn)實扭曲力（簡單說，就是幫你賺了很多錢），他人又會認(rèn)為你所說的程序性知識是壹種事后諸葛亮。

索羅斯在還是學(xué)生時就跟隨哲學(xué)家波普爾發(fā)展自己的哲學(xué)，構(gòu)建了自己的反身性原理：

在我的壹生中，我制定了壹個概念框架幫助我既作為壹個對沖基金經(jīng)理去掙錢，也作為壹個政策導(dǎo)向的慈善家去花錢。但是，思維框架本身是無關(guān)乎錢財?shù)模顷P(guān)于思想和現(xiàn)實之間的關(guān)系，而這個問題從很早開始，就已經(jīng)被哲學(xué)家們廣泛地研究。

當(dāng)他在金融市場中賺足了財富，將自己的思考寫出成書——

1987年，我出版了第壹本書《金融煉金術(shù)》。那本書里我試圖解釋我金融市場操作的哲學(xué)基礎(chǔ)。這本書吸引了壹些人的注意，大部分對沖基金行業(yè)內(nèi)的人都讀過，商學(xué)院也在教授。但是書中的哲學(xué)爭論卻沒有給人留下多少印象，它更多被理解為壹個成功生意人的虛榮心，賺了錢就幻想自己是哲學(xué)家。

在自己思想深處種植下壹排程序性知識，它能解決思想和現(xiàn)實之間壹系列的問題，賺錢只是其中之壹。

聰明人都有自己獨特的程序性知識體系，這壹點很值得我們學(xué)習(xí)。