“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。
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。
「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！
