- 学会别人手把手教的技能
- 学会书本上教的技能
- 学会没有人教的技能
那么我们要如何一点点突破呢？
练会更重要
我想，很多人和我一样，不太愿意和那些觉得自己知道，但是做不出来东西的人合作，虽然我以前就是那样的人。另外一方面，我自己的原则是绝对不能说：「你连这都不知道啊」，「只要那么那么做就可以了」之类的话来显得自己好像知道一样。困难是别人要面对的，自己不能在行动上帮忙就不要瞎指挥，连提出建议也最好在别人明确表示自己希望得到帮助的情况下。
我这么选择，是因为很多东西我也只是知道，而不是做到过。我们都知道做出一家 Alibaba 能挣钱，但我们都没做出过 Alibaba，所以千万别给别人这样的建议：「想挣钱，做出一家 Alibaba 就行了」。
这个例子可能有点极端，但生活中这样的例子挺多的。关于工作的，关于婚姻的，感觉自己知道的人挺多的，真正有高度的建议可能是很少的，更别说有意义的指导了。
所以我希望和大家探讨的是「如何练会书上的知识」。不过，我们先来看看第一个阶段：学会有人手把手教的技能。
如何练会别人手把手教的技能
有人手把手教的技能其实很多，在 google 上输入这样的关键词，比如how to cook jiaozi，how to make noodles 都可以搜到很多手把手的教程，甚至还有手把手的视频；百度上这样的内容也不少。甚至，很多更有难度的技能也有手把手的教程，比如编程，弹吉他之类的。
如何学会这些有人手把手教的技能呢？我的个人经验是，老老实实练到手熟。
选择那些看起来最靠谱的教程（流量越多的教程可能越靠谱），或者花钱买来更靠谱的作者出版教程，然后放下自己的各种情绪：觉得老师太啰嗦啊，觉得自己很聪明之类的。老老实实的按照教程做一遍，纯模仿。一遍练不熟，就练 3 遍，5 遍。
我给出这样的思路是因为我自己的学习经历。
编程这样看起来需要思考才能下手的事情，怎么能靠纯模仿（甚至是死记硬背的模仿），来学会呢？
举个例子。现在（2018年4月）非常热门的两个科技创业方向是：区块链和人工智能。我曾在一段时间以前听一个在区块链行业里开交易所的老师，一个被很多人视为大咖的人说，现在进入人工智能领域已经没什么机会了（他建议进入区块链行业）。当时他没有解释为什么，但我想这在很多人看来是错误的判断。我现在在一家做计算机视觉（和 AI 沾边）的公司工作，了解到这个行业中比较成熟的 AI 技术不过是语言识别和计算机视觉等，更多 AI 技术的问题其实还没有解决，比如自动驾驶，比如大数据医疗。怎么会没有机会呢？
其次是，入门的时候不要太贪婪。很多领域都有几十年甚至几百年的历史，这期间又有无数比我们聪明的人为这个领域创造了大量的知识，我们不应该期待自己一两天就消化了这样大量的积累。
更重要的是，入门时也没必要贪婪。
以编程为例，很多人可能知道int a = 1;这句话是在给 a 赋值，但如果问：为什么计算机会把这行代码理解为给 a 赋值，以及计算机是怎么给 a 赋值的，如何检查计算机真的给 a 赋了值；这些问题对刚刚入门的我来说是没法回答的。然而，这并不影响我继续使用 int a = 1; 这样的代码，写出我预期的结果。这就好像很多人并不知道感冒时怎么发生的，也不知道感冒药是怎么治疗感冒的，但是知道吃感冒药能解决自己的不适。
这或许就是传说中的「先用起来再说」，或者用英语说 heuristic。在刚刚入门一个领域的时候，如果奢求自己什么都要一下搞懂，那更有可能实现的是不是从入门到精通，而是「从入门到放弃」。
当然，那些「为什么是这样」的思考其实很有价值，只不过他们的价值在学习的初期阶段体现不出来。如果我们能把他们记下来，其实有助于我们突破第二阶段的学习。
从手把手中进阶
正是在改正这些错误的过程中，我们学到了做出产品的基本逻辑：哪部分的工作和另外一部分的结果是有因果关系的。
以煮饺子为例，我以前煮的饺子经常会黏在锅底；在我看来，别人煮饺子都是把饺子放进沸水锅里，然后等一会就熟了，然后就可以吃了，从来不沾锅底；但后来我知道，在把饺子放入锅里之后，需要用大勺子轻轻搅动一下饺子，让沉在锅底的饺子浮起来；这个搅动的含义简直太隐蔽，谁会第一次就知道那个大勺子伸进锅里是为了让饺子浮起来呢？我看到的只是大勺子伸进了水里，然后出来了，中间埋下了什么伏笔，完全不清楚；直到自己煮的时候真的犯了错误，就有了机会能学习到这个因果逻辑。
但手把手的学习到这里还没有结束，手把手的教程中还有更多可以挖掘的东西：自己主动改变一些示例作品中的组件，看看会有什么结果（或者错误）。从中你可能会遇到更多问题，也会从这些问题中学到更多的因果逻辑。
当我们尝试着跳出教程中设计的示例时，会有更多未知的问题等待着我们。不断解决这些问题同时，你的学习简直就是超速行驶；虽然有些问题真的会难到我们，但这就是学习的过程，痛并快乐着。
如何练会书本上教的技能
看书，绝对是超越自身感觉的一种很好的途径。
上文提到，我们在不断模仿经典案例的过程中，可能会发现一些因果关系；在以后的实践中，我们就可以通过控制不同的因，来实现不同的果。
但通过模仿学到的所谓「因果关系」中，可能有很大一部分其实是「相关关系」，而不是真正的因果律。
我在统计学中学到过一句话：
Correlation does not imply causation
中文意思是说「相关性不等于因果律」。如果我们把相关性误以为是因果律，下次再想通过控制因来得到果，却不知道某些未知的变量已经发生变化时，结果就会出乎意料。这是一个很重要的概念，但我们的主题不是讨论它。我们想讨论的是如何学习到更深层次的知识，来让自己把握更接近真实的因果律。
把那些小知识放到大的项目中去用！
现在，我可以告诉你，我读完的那本工具书叫做《Ruby 基础教程》。它里面讲的都是 Ruby 这门编程语言中的一些基本语法：如何赋值，如何操作字符串等等。看这种书其实是大多数想学编程的人的选择，但这些同学应该都会遇到一个问题：看完了，然后呢？
可能很多人都踩过这样的坑：知识点都看过了，甚至背下来了，但是不知道怎么应用。更重要的是，因为不知道怎么实践工具书中的这些知识，所以对这些知识的理解总是停留在知道的层面，无法深入。
有些人学习这些工具性知识的条件比较好。他们可能正在做某个工程，带着工程中的问题去学习这些知识，会很有动力，也很有目标的去实践这些知识。但另外一些人可能没有这样的场景，甚至会遇到这样的尴尬：比如我在找工作的时候发现，要想找到工作，从而获得在工程实践中学习的机会，需要先学会那些通过工程实践才能学会的知识。
最后，我们要能够从讲述原理的书中学习。不过，让我们先来定义一下什么是「讲述原理」。
物理学家费曼，在他的物理学讲义中提到这样一件事：假如人类毁灭，而地球人只能给以后的世界留下一句话的时候，他选择留下的是「这个世界是由原子构成的」。在他看来，整个世界都是运行在原子和原子的互相作用之上的吧，而原子就是这个世界最底层的原理。
然而，对于单独一本讲述原理的书，几乎不太可能一路深挖到原子在其中如何作用。因为那样的话，这本书几乎是写不完的，甚至连科学家都已经过世了，都还没有写完。根据我的观察，大多数探讨原理的书，都会假定某些更底层的概念已经是正确的，然后以这个假定为基础，探讨具有一定深度的原理，而不是无限深度的原理。
更进一步，他们会假定读者已经理解了那些更底层的概念，但是，事实并不是这样的。我就经常是那个并不理解更底层原理的读者。如果按照作者的建议先看那些更底层的原理，我们可能会发现，理解那些更底层的原理需要更更底层的原理。这样无限循环，一本书是看不完的，甚至连读者都已经过世了，一本书还没看完。
为了突破这个窘境，我们可以选择冒着一定风险，先接受那些更底层的原理是正确的，只对那些原理做一个大概了解，就在原来的书中继续探索下去。
另一方面，根据我们一开始提到的原则，「练会」在这个阶段依然是最重要的，尽管他们是原理，看起来和实践无关。但我们也要自己给自己设计方法，让自己刻意的用。设计不出来怎么办？和之前提到的方法一样，搜索一下别人是怎么用的。
后话
当然，还有第三个阶段：学会没人教，甚至没人能教的技能。我目前对此也是无能为力，希望能够和朋友一起探索吧。