學習力(二)深度學習的技術書評分析(2)：理解力│1. 相鄰可能性

作者：楊大輝，為4think的創辦人。

上一篇提到記憶的限制，作者提醒我們不需要拘泥於記憶本身，在我的學習歷程，我一直就是個金魚腦，很不喜歡考試，但我面對現實的問題，我會很積極的去學習解決，這個過程可以很明顯感受到我自身的成長，我知道很明白技術可以幹嘛、這個理論可以怎麼學習，這個過程很有挑戰，但克服後也很有成就感，例如：在我的學習領域中，我很喜歡心理學，因為這些知識實實在在的可以幫助我在分析人類行為背後的動機，以及日常人際溝通上的技術，對我來說是可以解決生活問題的知識，這樣的學習才會有意義。近期我也在思索學習的方法，我自己的學習過程，包含了吸收、理解、應用，我會盡力的將知識實際應用，因為能夠實作的話，就能夠清楚自己對這個知識的掌握程度，是否能夠解決問題？如果碰到問題，就可以刺激我回頭檢視自己吸收和理解的不足。

這過程就呼應到此書的理解力和重組知識的能力，我會在接下來的文章中整理了書中的兩個部分：懂和網，懂的部分帶出，我們在提高理解力上的五個條件，並延伸網的概念，我們可以利用哪些方法去檢視自己對知識的掌握，並重新組合成自己的工具，並真的成為一門屬於自己的技術。

此篇先著重在理解力的訓練。

學習的第一層：懂及網

我們在學習的本質是什麼─就是要解決問題而學習的，首先解決問題前，一定要理解問題，再來才是運用知識去解決問題。

所以，這也是為什麼人會有專業上的差別，因為有些人光是問題是什麼就不知道了，在職場就有了很大的差別，原因就是每個人理解能力不同，而要如何強化理解能力，作者提出五大條件。

相鄰可能性Adjacent Possible是生物學家斯圖亞特·阿蘭·考夫曼Stuart Kauffman在他的著作《Reinventing the Sacred：A New view of science, Reason and Region》(重新定義神聖：科學、理性與宗教的新觀點。目前沒有中譯版)提到，他是一個美國理論生物學家和複雜系統研究者，主攻領域為地球上的生命起源。(引自維基)，他在著作提出一個理論：The Theory of Collectively Autocatalytic Sets集合自催化系統理論(我的不專業翻譯，非學術正式中譯)，相鄰可能性就是這個章節裡頭很重要的觀點。

這個理論是做為深入了解地球和宇宙中生命起源的可能性和途徑，藉由（1）一組化學分子，（2）一組分子之間可能發生的化學反應，（3）分子之間的反應（4）分子集合中的分子種類數量，哪些分子的分佈催化哪些反應，隨著系統中分子多樣性的增加，計算出具有自動催化的可能性是多少？

他們在做的就是利用化學和數學的理論基礎去讓不同分子之間在不同環境(高溫高壓等)進行反應，經過時間更迭出多樣化的有機分子，最後得到一個「集體(Cluster)」能夠自動催化的系統。各位讀者可能聽不太懂，說得太複雜，簡言之他在試圖如何讓有機物變成生物，了解生物初次出現的機制。

Stuart‧Kauffman 也將生物學的概念解釋經濟學。

第十一章節提到人類經濟學中，人類的商品從全球經濟已經從五萬年前的一百種商品激增至一千種，如今已發展到估計有100億種，正好與生物圈有類似的演化發展，早期地球上只有少量的有機化合物，也許有一百或一千種不同的化合物，但如今，大約一億種生物中包含著數百億種不同的有機化合物，都是由簡單幾個因子經過時間更迭，逐漸形成複雜多變的結果。

Stuart‧Kauffman將生物學的相鄰可能性移植入人類經濟學中，也是非常合理的，畢竟人類也是一種生物，我們的行為也符合生物適應演化的途徑。

他提到一個大關鍵─從簡單到多樣複雜的機制，我整理出相鄰可能性的特性有三：