學習像拼圖，像出遊，像畫圖，像蜘蛛網
今天想整理我讀了五本書的心得(高手學習、深度學習的技術、大腦喜歡這樣學、超速學習、躍遷)來討論學習這件事，
篇幅很長，所以分成三段，分別是學習的本質與特性、成為專才、成為天才與通才，另有番外篇：套用在我自己身上的學習計畫
學習的本質
學習是為了解決問題而誕生，
此乃動機，
而越複雜的問題越有價值，因為要解決越困難，所以要學習一個複雜技能，必須先看懂它的輪廓，
此乃視野，
最後再找出解決的方式，此乃方法。
想像一下，你要拼圖之前，要先買才能開始拚對吧？那為什麼想買？這就是動機，買回來之後是先看盒子上面的圖，還是直接開始拚？這就是視野；怎麼拚比較有效率？這就是方法。
道理大家都懂，放到學習上就完全不一樣了，
我要學英文，為什麼？感覺以後用的到阿，先學發音、文法、型態？先從字典的Ａ開始背單字拉；
我要學寫程式，為什麼？因為大家都在學阿，整體架構是什麼？不知道，先print一個hello world出來再說。
誤以為努力一萬小時就可以成功，自以為時間跟意志力是無限的資源。
再從另外一個角度看學習，就像一張網，每個知識是一個點，許多關聯知識變成一條線，再跟其他相關知識連成一張網，就像拼圖一樣，每個知識獨立來看就像一小塊無意義的拼圖，當跟它附近的拼圖組在一起時，你才看懂那是什麼，當整張拼圖組起來，你才看懂這又是什麼。
知識的基礎是記憶。
但大腦會自動把無意義的雜訊忘記，要讓知識變得有意義，就要先理解。
而促使人花費大量體力與腦力去理解的原因，便是運用。
然而，運用也不過就是走別人走過的路，但傳奇、大師的厲害之處，就在於創造，把一幅拼圖拼完，就是一張你早就知道的圖，那要怎麼創造出一個全新的圖畫，當然是把別張拼圖拿來用，Switch就是把遊戲機結合樂高結合手機傳感器而成的全新創造。
學習的特性
不同的目的與領域自然有不同的特性，看似不同，卻又互相關聯。
- 對數增長技能 V.S. 指數增長技能：
對數增長技能例如開車，一開始進步很快，但學會之後，開五年跟開十年，進步的幅度不大，指數增長技能如賽車，一開始過彎速度突破不了，來不及煞車產生碰撞，後來突然飛躍成長，成為傳奇。明明都是開車，為什麼差這麼多？差別在於刻意練習，其實學開車一開始也有經歷一段指數增長期，也就是從駕訓班畢業到剛上路這段期間，一開始進步緩慢但開了一個月突飛猛進，但接下來三五年進步趨緩，時間是成為高手的必要因素，但絕不是主要因素。 - 內隱知識 V.S. 外顯知識：
內隱知識聽起來很生澀，其實就是大家說的自然而然，語感就是將語言這項外顯知識內化成內隱知識，沒辦法清楚說明，只能透過不斷練習而得。所有知識一開始都是外顯知識，直到你內化了，才變成內隱知識，如武俠小說中所說的，無招勝有招。 - 規則與變因象限：
規則少，變因少的知識：例如文書處理、拼圖
規則多，變因少的知識：例如寫程式、國考
規則少，變因多的知識：例如打籃球、做電商
規則多，變因多的知識：例如寫演算法、造電動車
越往下越難被機器取代，因為機器擅長的是規則與記憶，不會理解與創造。 - 軟技能 V.S 硬技能：
軟技能需要掌握的是感性，硬技能需要掌握的是理性，但凡越理性的工作，越容易被機器取代，例如律師處理合約、醫生判斷病因。
規則越多，變因越多，越需要感性的工作，越難被替代。
小結
認知學習的本質可以使你套用於每個想學習的領域，就像出遊總要先看地圖再出發一樣，本質即是看地圖，以後想學習什麼新的東西，請先看地圖；
而認知學習的特性，可以讓你明白你想學的領域是否處於競爭激烈的賽道，就像出遊的行程內容一樣，越有趣越有深度的行程越有其價值。
從底層的角度出發，便也可以了解機器的威脅在哪，什麼樣的工作容易被取代，
因為機器學會了記憶，學會從變因找關聯性，但還不懂的理解因果，還不懂的創造，這正是人的價值，但也僅限於目前。
最後，要用一句話總結這篇的話，我想就是＂大處著眼，小處著手＂吧。
下一篇會介紹要怎麼走最快抵達目的地，快不代表走馬看花，快代表的是有效，不走彎路、不堵車。
