擅长学习 = 擅长优雅失败
很多人都以为「擅长学习」是指擅长背诵、理解书本上的知识,但实际上,如果给「擅长学习」找一个更精准的同义词,我会选择「擅长失败」。
为什么?
因为学习的本质,从来不是单纯记忆或模仿,而是一场不断试错、不断迭代的优化过程。换句话说,学习最快的路径,同时也是最快的「失败路径」。如果能学会在安全阈值内高效犯错,以最快速度找到问题所在,并进行调整优化,成果自然会快速显现。
这种学习方式,其实与机器学习中的「梯度下降法」如出一辙:
- 步长太长,追求大成功或大失败,容易造成长期难以挽回的错误。
- 步长太短,谨小慎微,只在可见范围内寻找最优解,成长迭代速度慢,容易陷入局部最优。
- 步长合适,则可以用最少的迭代次数达到最好的效果,收敛到全局最优。
再进一步类比,引用吴军老师在《谷歌方法论》中的一段话:
「为了加快机器学习的收敛速度,最好先用标注过的高质量数据寻找方向,这比完全没有数据输入,全靠计算机自适应学习快得多。那些标注过的、正确无误的数据,其实就是人类总结出来的、或见到的成功经验。没有这些成功经验,计算机也能收敛到正确的模型,但要走非常长的弯路。如果你给计算机输入噪音(错误信息),计算机即使最终能回归到正确的模型,也要花费极大代价。」
同样的道理也适用于人的成长。
高质量的信息输入源,就像机器学习中的标注数据,能够大幅减少我们的试错成本,加速我们收敛到目标状态。反之,低质量的信息输入,或者说「噪声」,会让我们的学习曲线变得异常曲折。
这也解释了一个看似残酷但真实的事实:一个人的成长速度,不仅取决于他多努力,更取决于他所处的信息环境与圈层密度。
生活在资源丰富的圈子里,你早早便被输入「高质量标注数据」,直接跳过了无数的试错阶段,迅速走向高效成长;而资源匮乏的圈子,却只能通过频繁试错、不断遭遇失败,缓慢摸索最优解。这种差距,不仅仅出现在学习领域,同样也体现在职业选择、投资决策甚至人生道路上。
因此,「擅长学习」从根本上讲,不只是个人勤奋的问题,更是如何聪明地收集「标注数据」、高效管理「试错成本」的问题。
也就是说,你的成长速度,本质上取决于你能否快速识别和利用错误,在不断迭代中实现梯度下降,并最终收敛到你期望达到的那个最优模型。