光是「多練習」不夠，還要「刻意練習」

有「21世紀的彼得．杜拉克」之稱的麥爾坎．葛拉威爾（Malcolm Gladwell）引用了艾瑞克森的研究，在其暢銷著作《異數》一書提出廣為人知的「1萬小時法則」：「人們眼中的天才之所以卓越非凡，並非天資超人一等，而是付出了持續不斷的努力。1萬小時的錘鍊是任何人從平凡變超凡的必要條件。」

並舉英國披頭四樂團和比爾．蓋茲為例：披頭四在1960年代初期於國漢堡演出時，花了大約1萬小時練習、比爾．蓋茲也大約花了1萬小時撰寫程式，從中發展出的技能助他建立微軟帝國。

葛拉威爾認為「1萬小時法則」適合用於任何領域，這個成功法則一出，人人趨之若鶩，1萬個小時按比例換算，只要練習8個小時，一星期練5天，那麼5年後就能成為專家了。但天底真有這麼便宜的事嗎？

艾瑞克森在《刻意練習》中矯正了這個觀念。他曾以柏林藝術大學的小提琴學生為研究對象，並在1993年發表研究結果。艾瑞克森的論文曾提及：頂尖小提琴家在20歲以前，平均會花1萬個小時獨自練習。而葛拉威爾引用的便是這個數據。

但葛拉威爾卻忽略了一點：艾瑞克森強調的練習方法與一般練習法是有區別的。以致於後來人們都把重點放在練習的「時數」，而非練習的「方法」。披頭四在漢堡的長時間演奏，使他們有機會得到各方的回饋意見，設法改進缺失，並非只是單純的重複練習。

所以，想成為專家，光有練習的「量」不夠，還要兼具「質」的提升，而所謂的「質」指的便是「刻意練習」，也就是艾瑞克森一再強調的「目標練習法」。

一個人在學習新技能時，會先設定一個大概的目標，然後看書、上網或請教專業人士基本的操作方式，然後持續不斷地練習，逐漸達到自己滿意的程度，享受新技能帶來的樂趣，下意識地認為長此以往，技能自然會愈來愈進步。

但其實不然，當你的動作習慣成自然，就表示不會再進步了。時間久了，你可能會發現這一點，譬如學桌球，無論你練得多頻繁，和球友打得再痛快，有些技巧性的球你就是無法回擊，讓你十分錯愕無措，偏偏你又不知道原因，情況也不常出現，使得你根本沒有機會刻意去改進。

從一個健康的人會有穩定的心跳、血壓、體重等來看，人體其實喜歡一切穩定、運作正常。

可即使如此，一旦身體發生劇烈變化，被逼出了平時所處的舒適圈，細胞還是會有所因應，選擇打開或關閉某些特定的基因，而這些被活化的基因又會啟動細胞內的各種生化系統，在全身細胞的通力合作下，改變了細胞的行為，人體的行為也就改變了。所以為什麼長期運動的人，肌耐力會逐漸加強，就是這個道理。

舒適圈很安全，但缺乏挑戰，唯有走出去，人才能進步。而大腦也跟身體一樣，只要稍稍被逼出舒適圈外，別離舒適圈太遠，那麼大腦就會設法重塑神經網絡，加速大腦的記憶、思考、動作控制等功能，做到以前做不到的事。

在學習新技能時，運用目標練習法刻意練習，給予大腦適當的刺激，使之走出舒適圈，便能逐漸強化大腦的適應力，人的敏感度和判斷力也會跟著提升，自然學什麼都能學得又快又好。

一般人都認為成年人的大腦細胞數量已經固定，大腦結構和神經網絡也都成形了，不像身體可以經由鍛鍊增強適應力，讓體能愈來愈好。

其實不然，因為潛能的開發，靠的是神經與神經之間的連結，跟腦細胞的數量多寡無關。更不用說大腦組織跟肌肉纖維一樣，會因為練習而增大了，大腦的適應力絕對比你想像的更好。

倫敦的計程車司機執照應該是全世界最難考的執照了。欲考照者得先熟記「知識大全」，其中詳細記載了上萬條街道，以及所有街道的分布位置，光是考前的培訓就要花3到4年的時間，才有資格參加嚴格的考照測驗，但最後往往只有一半的學員拿到營業執照。

2011年12月8日，倫敦大學學院惠康基金會神經造影中心教授艾莉諾．馬奎爾（Eleanor Maguire）發表了一篇觀察倫敦計程車司機大腦的研究報告。研究團隊以磁振造影技術觀察16位倫敦計程車司機的大腦。

他們發現：比起年齡相近、職業不同的男性汽車駕駛人，倫敦計程車司機腦中的海馬迴後緣部負責處理資訊的神經細胞的灰質比較多，而且計程車開得愈久者，海馬迴後緣灰質就愈多。

這些司機的大腦為了容納大量交通資訊，腦部結構受到了影響而產生變化。也證明了大腦能因長時間訓練而有所改變，就像人體肌肉纖維一樣，會因為練習而增大。

如此說來，能否學會新技能跟年齡並無絕對關係，艾瑞克森就曾在書中舉一位78歲的瑞典男子培爾．赫姆洛夫為例。他69歲才開始學空手道，還立志要在80歲時拿到黑帶。為了這個目標，他每星期接受5、6個小時的空手道訓練，以及10個小時慢跑和健身。

為了進步，他開始找教練做個人指導。皇天不負苦心人，培爾74歲時晉級藍帶，本來打算參加棕帶考試，但因搬家無法繼續上空手道學校而作罷，但他每天仍會持續練空手道，做各種運動及健行。

正是因為培爾的刻意練習，而發展出一組有效的心智表徵，在沒有老師的指導和意見回饋時，心智表徵就擔任了監督和判斷對錯的角色。這也是大腦被鍛練出來的能力之一呢！

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