現代人的5個元技能

美國人的基礎教育中，有3Rs的說法，認為人從小要掌握的3個基本能力是：

• 閱讀（reading）
• 寫作（writing）
• 數學（arithmetic）

到了互聯網時代，人們都意識到了軟件的重要性，于是又加入了編程（programming）。

在信息時代，還應該再加入一個能力，叫做調研（research）。

這5個能力，構建起了一個現代人的基礎，我們稱之為元技能。

01

關于閱讀

我們的基因和大腦發展了數10萬年。大腦的基本運作方式是針對圖片處理的，而不是針對文字處理的。很多人都有閱讀困難症，因為閱讀本來就是一件逆本能的事情。有一句話說，一圖勝千言，就是這個意思。

大腦對圖片的理解更快更深入。

在我們的大腦皮層中，有75%的神經元用來處理圖像的信息。這個現象叫做圖片優勢效應（picture superiority effect）【1】。

圖像比文字也更容易記憶。

大腦處理影像的時間大約是13毫秒，而處理一個詞語呢，需要10倍的時間【2】。

有研究發現，動物圖片的視覺保留率超過90%，比文字信息的保留率高出近40%。

在另一項實驗中，對比文字闡述保險和用圖片方式，結果也是差異巨大。和文字相比，圖片的關注度高27%，興奮感高697%，情緒效價高100倍，同時還減少了25%的認知幹擾。

但是，今天，大部分知識的載體還是文字，還需要我們用閱讀的方式獲取。

文字從出現到今天，不過5000年的時間。人類的大腦還不足以進化出閱讀的能力。但是，也别小看了大腦。我們的大腦是個資源利用的高手。

我們都知道，很多盲人或者失聰的人，其他的感覺能力會變強，比如觸覺。

科學家做過實驗，經常進行盲文閱讀的失明者，他們指尖的觸覺要遠遠高于視力正常的研究對象。他們可以感受到輕柔得多的觸碰。

比如，讓你閉上眼睛，然後用很纖細的羽毛觸碰你的手指尖，可能你幾乎沒有任何的感覺。但是，對于經常“閱讀”盲文的失明者，他們就能感受得到！研究者們使用功能型核磁共振儀，在失明者進行閱讀盲文的時候，對其大腦進行了觀察。結果令人驚訝！這時，參與活動的大腦區域，不僅僅是控制手指的區域，還有本來應該控制視覺的視覺皮層！

普通人，隻有在處理視覺信息的時候，這部分視覺皮層才會有活動。對于這些進行盲文閱讀的失明者，視覺皮層居然轉換了功能，幫助他們解讀指尖接觸到的突起的小點的含義！也就是說，我們可以調用空閑的大腦區域來完成甚至與其功能不同的任務！打個比方，這就像是當我考上大學離開了家，我爸就把我原來的卧室改造成了家裡的健身房。

法蘭西學院教授、歐洲首屈一指的認知神經學專家迪昂（Stanislas Dehaene），提出了一個閱讀的神經借用假說，他說，人類可以借用視覺和語言的神經回路來掌握閱讀技巧。【3】

所以，閱讀，是一項能力，是一項通過練習可以越來越熟練的能力。

你的閱讀練習，最終幫助你“生成了”專門用于閱讀的神經網絡。

02

關于數學

如果不是為了考試和科研，我為什麼要學數學？小學學的那些四則運算就足夠日常生活和工作了，我學其他的數學知識幹嘛？

數學不是做題，數學是一種思維方式。數學本身是抽象的，而我們日常是靠着經驗感知世界的，這個抽象教會了我們通過現象看到本質。

想想我們在上學的時候，有一種數學題叫做應用題。這種題，就是在訓練抽象思維。

現在很流行一種說法，比如在總結馬斯克的成功時，人們喜歡說，他在用第一性原理做指導。還有人總是喜歡說，這件事的底層邏輯是什麼，或者說，這件事本質上是個什麼問題。

有一句在網上流傳很廣，号稱是電影《教父》中的經典台詞叫做：

“花半秒鐘就看透事物本質的人，和花一輩子都看不清事物本質的人，注定是截然不同的命運。”【4】

這種快速找到本質的思維方式，說起來一點也不複雜，其實就是我們在做應用題的時候，從題目中給出的已知，分析應該是哪種題型的過程。找對了題型然後再尋找解題方法，那就簡單多了。

舉個簡單的例子。

假如你是一位銷售經理，到年底了，你發現你手下有一位銷售工程師，業績不好。定的指标是500萬，隻完成了300萬。這時，請問你該怎麼辦？

這時，你可以将這個問題抽象成一個簡單的銷售業績的公式。

C=A*B%

其中:

• C是銷售業績；
• A是這一年中跟蹤了多少數量的銷售機會或者銷售線索；
• B%是該銷售的成功率。

然後，再回到上面的問題中，我們要看看這位銷售是銷售機會的數量不夠，還是銷售的成功率不足。

如果是A，也就是銷售機會不足，那麼，再具體去看是因為不夠勤奮；還是經濟大形勢不好；還是找銷售機會的方法有問題等等。

如果是B%，也就是成功率，那麼看看這位銷售往年的成功率如何，公司其他類似銷售的成功率是什麼樣的，然後可以判斷是不是成功率的問題。而銷售的成功率背後是銷售能力的問題。那，就可以更詳細的分析，到底是哪一塊的能力不足所導緻的。

對我們而言，不是要去學習那些複雜的數學知識，去證明1+1=2；而是要善于利用數學知識，使用邏輯推導，發現問題做出判斷，指導行動。

比如，數學上有個公式叫做貝葉斯定律。

貝葉斯定律是個數學上的定律，是概率論的重要公式，和現在的人工智能算法有關。貝葉斯是一位18世紀的蘇格蘭神父，他提出了一個計算條件概率的公式，長下面這個模樣：

在認知科學領域，貝葉斯定律經常被大家解讀為貝葉斯推算或者貝葉斯方法，說白了，就是我們的觀點要随着事實發生改變。

比如，我第一次跟你見面，我不了解你，對你一無所知，但是我對人類有點了解。我先入為主的看法就是壞人和好人三七開，七分好三分壞。那我跟你打交道，我就假設你也是三七開，我們在一起聊了一個小時的天，我給你多打一分，就變成二八開了；我們共事了一年，我覺得你特别棒，就變成一九開了。

沒有數學思維，我們就可能會執拗于某個觀點，成為觀點的奴隸。

03

關于寫作

哈佛大學有一門全校必修的課程，也是唯一的一門，就是寫作課。

很多人會覺得，我不想靠寫書為生，也不做記者發言人什麼的，寫作能力與我何幹？其實，仔細想想，不管我們從事哪個職業，都需要寫作。

首先，我們在工作中有很多需要寫作的地方。比如，工作總結，發言彙報，電子郵件，簡曆，甚至微信都是在寫作。

好的寫作能力會幫助你和别人更有效的溝通。

其次，寫作可以訓練我們的思維。寫作是将網狀的、樹狀的思維進行線狀表達，通過邏輯進行展開的過程。同時如果可以用更容易被别人接受的語言表達出來，那麼用處更大。

你看，那些善于寫作的人，說話也會更有邏輯性，和這些人溝通，既輕松又愉悅。

寫作的過程就是一個幫助我們把問題思考清楚的過程。一方面，寫作可以幫助自己“斷點續傳”。将一個思路寫下來，就算現在因為什麼事情被打斷了，等有時間了，我們還是可以沿着上一次的思考走下去；另一方面，寫作可以讓發散的思維聚合起來，更加線性化，更深入。

第三，寫作，是個擴展影響力的高效率的方式。寫作可以在同樣的投入時間成本下，影響到更多的人。話說出去了，飄散在空中；文字寫下來了，成為白底黑字，廣為流傳。

練習寫作的重點在于：

寫什麼比怎麼寫更重要，而比寫什麼更重要的是開始寫。

開始寫，最重要。這時想些什麼寫什麼。你可以寫讀書筆記，記錄今天的工作内容，讓自己産生情緒波瀾的事情，不管是什麼，寫就好。

寫了一個階段之後，你自己就會找到路徑，你會發現你在自覺不自覺的構建結構。最簡單的結構就是我們經常說的：是什麼，為什麼和怎麼樣。一件事，從這三個角度描述了，一般都能說的很清楚。

這時，你會發現，上面提到的第一個能力：閱讀，會給你很大的支撐。同時，你的寫作也會成為你閱讀的支撐。當你開始刻意提升自己的寫作能力一段時間之後，在閱讀的時候，你會自然不自然的發現你所讀内容的行文結構是怎麼設計的，每一章的邏輯脈絡是什麼，作者想表達什麼思想等等，這又可以幫助你對文章理解的更透徹。你仿佛在和作者面對面的聊天，聽他/她娓娓道來文章背後的設計和構思。

有句話說，種一棵樹最好的時間是十年之前，其次是現在。練習寫作能力也是這種類似“種樹”的事情。

04

關于編程

Office，是職場人士默認要會的工具；未來，編程也是每個職場人士需要掌握的能力。

别誤會，我們不是說大家都要成為程序員。就像不是作家我們也在用word寫東西。我們不需要成為程序員，但是需要具備編程的能力，可以寫一段程序來幫助我們解決問題。

寫作，編輯的是字詞，将其連成句子，連成文章，表達一個意思；編程，編輯的是程序，是一個個的“if…… that…… ”，完成一個個任務，連成一個解決問題的工具。

在你原來的專業基礎上，加上編程能力，将帶給你極大的競争力。

李笑來，曾經被譽為中國比特币首富，講過一個關于他自己是如何寫自己的第一本書的故事。他說，自己第一桶金就源自這本書。

2003年，李笑來在新東方當老師的時候，打算寫一本單詞書。他的做法和别人的英語老師不一樣，因為他會編程。

他的做法是通過程序算法對所有TOEFL詞彙進行出現頻次的排序，找出真正高頻的詞彙來，這樣就把2萬多的詞彙量集中到2000多。

然後，就寫成了一部《TOEFL核心詞彙21天突破》。他說，這本書帶給他的稅收收入超過了100萬，而且至今還有版稅收入呢。

這一切源自他小時候，花10塊錢報過的一個計算機班。

05

關于調研

和調研相關的一個基礎能力，叫做搜索。

對于現代人，搜索是個基本功。這裡有兩層含義。

第一層，如果可以搜索到答案的問題，那就最好不要問别人，這有點不禮貌。這給别人的感覺是，你想占我的便宜，自己不搜，驅使别人去幹。

第二層，生活中，很多我們遇到的技術問題在網上都有答案。比如我買過一個二氧化碳發生瓶，在網上就能搜到完整的教程告訴你一步步應該如何安裝。

搜索，這是現代人應該具備的基本意識和基本能力。以前我們基本方法是想想看我要找的那個東西在哪裡，然後去哪裡找這個東西。現在新的做法應該是，直接搜。

搜索改變了知識。以前，隻有你知道的才是你的知識，現在知識還包括你知道可以從哪裡找到的，或者是你可以搜到的。如此看來，所有的知識，幾乎都是你的知識了。

搜索還改變了一個事情，那就是學習。很多東西不需要我們強行再去記憶了，甚至不需要去學習了。當我們掌握了一個基本的技能之後，在用到的時候，直接搜索攻略，拿來就用。

如非必要，勿增實體。

這也透着一種邏輯上的美感。搜索，重新定義了知識，重新定義了學習。我們要學的不再是那些所謂的事實，更多是如何找到這些事實，如何分辨事實，如何組織和利用事實。

調研開始于搜索，但是高于搜索。

調研——從手頭的線索開始，深入挖掘和線索相關的内容，解答問題，構建觀點。

抽象的解釋一下。當你遇到一個問題的時候，你需要先找到和這個問題相關的你手頭有的信息。以此作為線索，開始在互聯網上進行搜索。在搜索的過程中，你可能會發現和這個問題相關的領域内的某個權威專家的一些内容。下一步，你需要看看，這位專家的觀點是一家之言還是代表着這個領域這個問題的當前科學共識。這時，如果可以回答這個問題，調研告一段落。那，如果上面的内容隻是否定了一個觀點，那麼有沒有其他解決問題的方法，這需要接着進行研究。

好的調研能力，背後是三個技能。

第一個技能是提問的能力。問題不是提問。這是一個我們經常混淆的概念。感覺自己哪裡沒做好這是一個問題，但是這不是一個提問。你需要把這個問題翻譯成提問才行。

比如，有個客戶找你來咨詢，他問你：“為什麼這麼好的産品銷售得卻如此慘淡？”這就不是一個可以用來進行調研的提問。想要開始調研，你需要把問題這個翻譯成提問。比如：市場上是否有類似的産品？你的産品和同類産品在性能、銷售渠道、定價和促銷方式上，有何異同？這就是可以進行調研的問題。提問，是将隐性問題顯性化的過程，看似很簡單，實際上需要洞察力。

第二個技能是搜索的技巧。如何搜索有很多具體的技巧，比如想要搜一位名叫馬丁的教授，結果出來的基本上都是著名影星馬丁，這該怎麼處理？

第三個技能是科學探索的技能。這裡最基本的要求就是學會尋找這個領域内，或者針對這個答案的當前科學共識的技巧。截止到現在，學術界對某個問題，給出了最好的，共識性的結論和觀點。有了搜索引擎，專家就是你的謀士。

好的調研需要滿足三個要求。

第一個要求是，要形成認知閉環。關于“是”的問題，一個認知閉環要搞清楚，這個事情是什麼，為什麼是這樣的，具體怎麼操作，操作中需要注意哪些問題，什麼情況下不能這樣用。關于“不是”的問題，除了上面提到的那些内容，還需要弄清楚，如果這樣“不是”，那麼，如何才能“是”。

第二個要求是可信。可信的意思是你給出的信息和資料必須要有來源，這個來源是經過科學驗證的，最好是已經成為這個領域内的當前科學共識的。從信息的來源上，不同的來源有不同的可信度。

• 第一級，網友說的，隔壁張大哥說的。
• 第二級，記者、網絡上的内容發布者等等。
• 第三級，主流媒體的記者、好的專欄作家等。
• 第四級，書籍。
• 第五級，學術論文。
• 第六級，當前科學理解。

所以，當看到某個信息的時候，一定要關注這個信息的來源。

第三個要求是，你需要一個好的表達。調研的結果，不管是不是給别人看，都需要有一個好的表達。所謂的表達，其實就是要有一個内部的邏輯。有了這個邏輯，不僅僅可以更好的讓别人理解，更重要的是，你可以對這次調研有一個結論，以後再遇到這類問題，自己就會很清晰，不會感覺似是而非。

英文中有個詞頭meta-，中文翻譯為“元”，比如現在極為火爆的元宇宙，Metaverse。

深度學習領域的 “meta-learning”，即 learning about learning，元學習。

認知領域有個詞叫做Metacognition，元認知，關于認知的認知。

元，意思是為首的，第一的，本源的，基本的。

這所以将這五項技能稱之為元技能，是因為我們其他的技能，都能在這5項技能的基礎上長出來。

我們不知道未來更需要哪些技能，但是有了這些元技能，未來将是你的舞台。

參考文獻：

【1】[美] 克裡斯托弗·莫林,[美] 帕特裡克·任瓦茨著,李婷婷,施芒素譯.銷售腦科學：洞悉顧客，快速成交.人民郵電出版社.2021:88.

【2】[美] 邁克爾·S. A.格拉齊亞諾著,張嶺譯.我的腦袋裡有個雷達：人腦如何演化出神奇的空間監測系統.後浪出版公司.2021:34.

【3】《腦的閱讀：破解人類閱讀之謎》

（ Reading in the Brain：The New Science of How We Read ）.

【4】
/quotes/best-godfather-quotes-about-family-friendship-business/#
Godfather_Quotes_about_Life_and_Time.