想擺脫窮忙 「學習力」是你該培養的第一技能

“The future is already here — it's just not very evenly distributed.”「未來已經來臨,只是它沒有被好好的平均分配」 -- William Gibson

Personal computer、Internet、smartphones、big data、cloud、artificial intelligence、blockchain、deep learning⋯ 在過去短短 40 多年間,科技飛快的進步,從商業市場到社會生活,科技已經對人類造成不能回頭的影響。

科技的進步加速了社會「汰弱留強」的過程。這個影響在商業社會最為明顯。從 2016 年開始,全球市值最大的五家美國上市公司,都是科技產業:Apple、Alphabet (Google 母公司)、Microsoft、Amazon 與 Facebook 這些「科技新貴」,把傳統的「巨無霸」企業,如石油,銀行等一一淘汰。

美股市值最高的企業,從過去的銀行、石油業,如經已經被科技業取而代之。
Source: TechCrunch

同樣的現象也發生在個人經濟上。科技是放大個人生產力的工具,在工業革命時代,人與人之間的生產力不會有太大差距。但現在透過科技,一個人就可以營運一個營業額千萬以上的電商網站。當 Facebook 以美金 190 億收購 WhatsApp 時,WhatsApp 只有50 多位員工,但全球有近六億用戶。

在美國,貧富差距已經到一個前所未有的程度。如圖中顯示,在過去 50 年,美國收入最高 20% 的家庭的收入成長,遠遠超過其他組群。據另一統計,美國收入 Top 1% 的人,佔了全國 40% 的資產。貧富差距愈來愈嚴重這件事,除了在美國,也不斷在其他國家發生。

過去半世紀以來,美國收入前 20%的家庭收入大幅成長,但前 40%的中產階級、後 40%的家庭的收入卻少有成長,顯示貧富差距越來越大。Source: Bookings

「學習能力」比任何技能都重要的世代

《世界是平的》 (The World is Flat) 一書的作者 Thomas Friedman 在訪談 Google 神秘的 X Research Center 的 CEO Eric "Astro" Teller 後,畫了以下這張圖:

這張圖代表的是,科技的進步的速度已經超過我們人類能適應環境的能力。不管我們接不接受,科技只會繼續影響我們的工作與生活。而 Friedman 看到唯一能不被淘汰的方法,就只有是讓一般人「更快的學習」(learn faster) 與政府部門「更聰明的管治」 (govern smarter).

21 世紀被喻為是「知識經濟」(knowledge based economy) 的世代。知識經濟的特點, 是對有高度科技能力人才產生龐大的需求,然而,科技進步與改變的速度讓我們難以適應。唯有不斷的增強我們的學習能力與動力,才是在這個時代不受淘汰的關鍵。

智商決定一切嗎?

許多人認為一般智力 (intelligence) —— 或稱智商 (IQ) 是決定我們學習的能力與工作上的成就。雖然智力是一個重要因素,但經過多年的研究發現,它只是眾多因素之一。更重要的是,運用技巧可以提高學習效率

Terrence Sejnowski 教授是聖地亞哥加州大學生物學教授,研究領域橫跨腦科學以及電腦科學。他在 Coursera 上的熱門課程「Learning how to Learn」向大眾揭開學習與到哪運作的神秘面紗。

過去的學說和理論認為,大腦一旦完成發育,我們的大腦裡的神經元的連結( Synapses )雖然可以透過學習去強化,但無法改變它們的連結方式。

Sejnowski 教授表示,越來越多的腦科學研究已證實,腦神經元的連結是可以動態產生和消失的,即使我們的腦發育完成了,在學習新知識和技術的同時,我們的腦神經元仍可以建立新的連結方式,意味著我們終其一生,我們學會的新技能可以在大腦中深化。

Sejnowski 教授也說明,睡眠的時候,腦會強化連結,讓我們醒來的時候,有了一個升級版本的大腦。因此充足的睡眠對於學習成效非常重要

接下來,我們將介紹兩種從根本上完全不同的思考方式:專注與發散。

只要你稍微了解自己的腦如何運作,在學習上會更輕鬆,也會降低學習上的障礙。

善用「專注」和「發散」兩種思考模式

「熟能生巧」的背後原理是,在練習過程中,新的知識從短期的「工作記憶」放入「長期記憶」,強化記憶在腦神經元裡的連結。

但練習並非拼命就有效,有效的練習必須符合腦神經元運作的模式:

如果你一天練習 20 次寫數學公式,這個效果不會很好!

但如果在 7 天內抽出 5 天,每天進行 4 次練習,效果會比一天練習 20 次好!

除了學數學,這個概念也可以應用在學程式等其他技能。透過善用大腦的「專注模式」以及「發散模式」,我們將能有效增進學習成效!

專注模式( Focused Mode )

當我們在專注處理一些手邊的工作如:寫程式、畫設計圖、烹飪、清洗車子時,我們的思緒較為「集中」在少部分的神經元上。這些少數的神經元,隨著大量使用,神經元之間的連結會變強,我們會開始熟悉這一系列的操作,開始成為這一方面的專家。

發散模式( Diffuse Mode )

「發散模式」與「專注模式」最大的不同在,這種模式能處理較大規模且抽象的問題。

打個比方:如果今天你是一位歌手,練習歌唱技巧是屬於「專注模式」。但舉辦一場演唱會,需要用到場地、器材、人力、財務、行銷...多面向的知識和經驗。

這時,你需要思考很多沒有直接相關(連結)的事情(對於腦神經元來說),因此需要進入「擴散模式」,讓思緒在腦神經元裡遊走以思考出各種方法。

人腦在一個時間,只能處在「專注」或「發散」其中一種模式。所以,大家若在思考問題時打結,不妨先緩一緩,你或許需要的是「放鬆」的發散模式。

那到底該如何有效學習呢?

學好程式需要大量練習,進入「專注模式」,讓神經元之間的連結變強,讓記憶和經驗深化到腦神經元裡去,

接著,每隔一段時間,休息片刻,從練習的「專注模式」中抽離,去散步、跑步、接觸世界、讓腦神經元進入「發散模式」。這種切換思考模式可以深化腦神經元的連結,為什麼呢?

還記得「發散模式」適合思考什麼類型的問題嗎?沒錯,是抽象類型的問題!

在練習到一定階段,適當的放鬆,反而能幫助腦神經元理解抽象的課題,所以不要一直不斷的練習,適當地讓自己放鬆,也是提高學習成效的方法之一。

藉由反覆地進行「專注」與「發散」的切換,能從更宏觀的角度看待程式,也能和生活的具體經驗結合!

總而言之,當你學習新技能時,記得專注一段時間後,讓自己暫時放鬆。輔以充足的睡眠以及規律的練習頻率,你將能夠顯著提升學習成效!