我們總在說(shuō)，光靠努力是不夠的，方法很重要，那么，什么樣的是正確的方法呢？

如果真的希望獲得比別人更強(qiáng)的能力，要超級(jí)勤奮，Work Super Hard。

方法論重不重要？非常重要，但當(dāng)你的方法論精進(jìn)到極致之后，你還是得回到最最根本的勤奮，甚至是可怕的勤奮！

那做到可怕的勤奮就夠了嗎？依然是不夠的。

可能我們只是在原地打轉(zhuǎn)，一直在努力做些事倍功半的事。

所以，我們還得再加上兩個(gè)字——“高效”，高效而可怕的勤奮。

01

前兩天，教育部一則新增 35 所高?！叭斯ぶ悄堋北究茖?zhuān)業(yè)的消息，引發(fā)了社會(huì)的廣泛關(guān)注。

這意味著人工智能將以更快的速度和更猛烈的勢(shì)頭，融入我們生活的方方面面。

大多數(shù)人對(duì)于人工智能的認(rèn)識(shí)，應(yīng)該是從 AlphaGo ——那個(gè)讓棋手們咬牙切齒的機(jī)器人開(kāi)始的。

AlphaGo 把“高效而可怕的勤奮”體現(xiàn)得淋漓盡致，大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，讓它建立了每一步都有反饋的學(xué)習(xí)機(jī)制。

如果你了解到更多 AlphaGo 的“成長(zhǎng)歷程”，可能你也會(huì)跟我一樣，從嘆為觀止，到不寒而栗。

02

2016年4月，AlphaGo 戰(zhàn)勝李世石；2017年5月，AlphaGo戰(zhàn)勝柯潔。

▲柯潔說(shuō)：它下出了令我絕望的一步棋，我知道那盤(pán)棋我不可能贏

出現(xiàn)在柯潔面前的 AlphaGo早已今非昔比，這一年里，它從 1.0版進(jìn)化到了2.0版。

差別在哪里？

1.0 版戰(zhàn)勝李世石的AlphaGo，先學(xué) 10 萬(wàn)局棋譜，把全人類(lèi)的經(jīng)典棋譜盡收眼底。然后，分析棋局定式和得失，最后生成了自己的策略算法。

但是后來(lái)，開(kāi)發(fā)AlphaGo的公司DeepMind 覺(jué)得這還不是最強(qiáng)形態(tài)。

就算是把人類(lèi)的10萬(wàn)局棋譜學(xué)過(guò)來(lái)，只不過(guò)相當(dāng)于古今中外所有圍棋高手合戰(zhàn)一人罷了。

可以下贏一個(gè)李世石，但也注定比李世石高不到哪兒去。

如果對(duì)手無(wú)比強(qiáng)大，可能一擁而上再多人也不是對(duì)手。

于是，有了后來(lái)的 AlphaGo 2.0。

AlphaGo 2.0 與之前最大的不同是：沒(méi)有棋譜喂養(yǎng)。

工程師們只告訴 AlphaGo 最基本的圍棋規(guī)則。大概就是黑先白后、交替落子，怎么算輸、怎么算贏……然后，找兩個(gè)這樣的 AlphaGo 圍棋寶寶，開(kāi)始對(duì)弈。

從0開(kāi)始學(xué)，從0開(kāi)始下，下了多少盤(pán)？

第一天嘛，先下100萬(wàn)盤(pán)，試試水。

就這樣，每天100萬(wàn)盤(pán)……

2.0版本的AlphaGo，不再跟人類(lèi)學(xué)怎么下圍棋，而是跟自己學(xué)。

這時(shí)的 AlphaGo肯定不知道什么是相思斷、無(wú)憂(yōu)角……

但它們知道誰(shuí)輸誰(shuí)贏，甚至還能復(fù)盤(pán)棋局，為每一步打分，推測(cè)哪一步對(duì)、哪一步錯(cuò)、哪一步可以更好。

基于規(guī)則和輸贏，AlphaGo建立了反饋體系，根據(jù)每天的 100萬(wàn)盤(pán)，AlphaGo開(kāi)始不斷優(yōu)化算法。

就這樣，每天下、不斷學(xué)……

直到柯潔出現(xiàn)，這時(shí)，AlphaGo 跟柯潔早已不是同一量級(jí)。

或者說(shuō)，它已經(jīng)超越了整個(gè)人類(lèi)的圍棋水平。

聶衛(wèi)平講過(guò)一句話：

AlphaGo 最可怕的地方在于——它終于讓我們知道，人類(lèi)其實(shí)根本就不懂圍棋。

過(guò)去，人類(lèi)對(duì)圍棋的理解，從一開(kāi)始，可能就被我們有限的知識(shí)框定了。

基于反饋機(jī)制的學(xué)習(xí)，才是真正的高效而可怕的學(xué)習(xí)。

03

我們?cè)賮?lái)看幾個(gè)AlphaGo 的學(xué)習(xí)片段，看看什么是高效而可怕的學(xué)習(xí)能力。

AlphaGo 誕生之后，為了檢驗(yàn)它的學(xué)習(xí)能力，DeepMind 做過(guò)一個(gè)測(cè)試。

讓它挑戰(zhàn)簡(jiǎn)單的電子游戲——打方塊。

很多人小時(shí)候玩過(guò)這游戲，屏幕下方有一個(gè)小球拍，球掉下來(lái)時(shí)，你要控制球拍把球擋回去。

屏幕上方有很多磚塊，用小球把磚塊一個(gè)個(gè)打掉，全打完就算贏了。

這游戲的規(guī)則和輸贏標(biāo)準(zhǔn)特別清楚，先跟 AlphaGo明確了底層反饋體系。

與下圍棋一樣，一旦建立了規(guī)則和反饋體系，根本不用教它“應(yīng)該”怎么玩，反正你就去玩吧！

接下來(lái)，我們觀察他的學(xué)習(xí)方式。

這是它玩了100局的結(jié)果——

這個(gè)階段，球拍在AlphaGo的控制下，顯得特別的木訥，都不知道該往哪動(dòng)，很多球接不起來(lái)。

然后，它自我學(xué)習(xí)了200局之后——

你是不是明顯感覺(jué)到它的身法靈活多了？它逐步開(kāi)始對(duì)球的落點(diǎn)有了判斷。

繼續(xù)進(jìn)步，這是400局練習(xí)之后——

每個(gè)球都能接起來(lái)，非常棒！

好，時(shí)間來(lái)到了第600局，可怕的事情發(fā)生了——

你看出什么沒(méi)？

從來(lái)沒(méi)有人教過(guò)他這種打法，可能就連你以前也沒(méi)這么玩過(guò)。

但是，玩著玩著，因?yàn)橛幸惶椎讓臃答仚C(jī)制，AlphaGo最后自己建立了一套策略。

這個(gè)策略是，它發(fā)現(xiàn)打開(kāi)一個(gè)缺口之后，把球彈上去，球在中間不斷的彈彈彈……效率是最高的、移動(dòng)次數(shù)是最少的。

第一次看到這個(gè)視頻的時(shí)候，我覺(jué)得特別“可怕”，不寒而栗。

AlphaGo 擁有了我們過(guò)去認(rèn)為只有人類(lèi)才會(huì)擁有一種東西，叫做智慧。

之所以人工智能在今天如此強(qiáng)大，是因?yàn)樗鼡碛械?strong>深度學(xué)習(xí)能力——基于策略的不斷反饋、持續(xù)優(yōu)化。

更可怕的是，它不光比我們會(huì)學(xué)習(xí)，還比我們更勤奮——高效而可怕的勤奮。

04

怎樣把這個(gè)邏輯運(yùn)用到人的身上？

其實(shí)就是我們經(jīng)常說(shuō)的——刻意練習(xí)。

刻意練習(xí)，不能重復(fù)地做過(guò)去一直在做的、自動(dòng)完成的動(dòng)作。

而是要建立一套反饋體系，幫助我們做到高效而可怕的勤奮。

有一本很著名的書(shū)，書(shū)名就叫《刻意練習(xí)》，可能你也看過(guò)。

書(shū)里介紹了 3 個(gè)建立反饋的方法，特別生動(dòng)形象。

第一個(gè)建立反饋的辦法，我們稱(chēng)之為音樂(lè)模式。

什么叫音樂(lè)模式？

鋼琴水平是怎么練出來(lái)？我身為一個(gè)外行，認(rèn)為肯定是對(duì)著琴譜彈唄。

可琴譜可能早在幾百年前就寫(xiě)好了，所以鋼琴家們不斷練的是什么？

是鋼琴的演奏表演的能力，練的是手法、是節(jié)奏。

鋼琴家們會(huì)用錄音，發(fā)現(xiàn)練習(xí)中的錯(cuò)誤，然后糾正。

刻意練習(xí)中的音樂(lè)模式，就是把這一小段琴譜，切割成一個(gè)個(gè)小段，每個(gè)段落循環(huán)練習(xí)。

還有哪些能力，是用這種方法來(lái)訓(xùn)練出來(lái)的？

最具代表性的，就是演講能力。

你必須要能站在臺(tái)上張口去講，講完每一場(chǎng)，結(jié)合大家的反饋?zhàn)龀稣{(diào)整優(yōu)化。

甚至架個(gè)攝像機(jī)，把你演講的過(guò)程拍下來(lái)，然后你一看視頻回放，發(fā)現(xiàn)——

• 我的腿為什么一直在顫抖啊……
• 我的身體怎么一直往后躲啊……
• 我怎么說(shuō)了那么多“然后”啊……

這些是平時(shí)感覺(jué)不到的，就必須通過(guò)觀察和反饋，不斷糾正。

發(fā)現(xiàn)了不足怎么辦？下次再講，再錄一遍，不斷重復(fù)這種練習(xí)。

我曾經(jīng)寫(xiě)過(guò)一篇文章，是關(guān)于我從高中開(kāi)始學(xué)習(xí)辯論和演講的故事，年少的我誤打誤撞，進(jìn)入了刻意練習(xí)的音樂(lè)模式。

一次次，一段段提高能力，你的水平才會(huì)真正的提高。

演講、唱歌、表演……這些技能只有借助音樂(lè)模式的反復(fù)訓(xùn)練，才會(huì)變成你的能力。

第二個(gè)建立反饋的方法，叫做國(guó)際象棋模式。

簡(jiǎn)單地說(shuō)，在這個(gè)模式下，能力是可以通過(guò)找到對(duì)手、學(xué)習(xí)高手來(lái)獲得的。

以下棋為例，人類(lèi)學(xué)習(xí)下棋，水平提升的快慢，很多時(shí)候取決于陪練的水平。

所以，研究高手的棋譜，是棋手們常用的訓(xùn)練方法。

比如辯論這種能力，如果沒(méi)有對(duì)手跟你真刀真槍地戰(zhàn)個(gè)痛快，可能很難練出來(lái)。

再比如說(shuō)商業(yè)，也是當(dāng)你找到了對(duì)手、甚至是宿敵，你才能被激發(fā)，真的頓悟。

這就是為什么，很多人經(jīng)常在說(shuō)百戰(zhàn)歸來(lái)再讀書(shū)。

你只有在戰(zhàn)爭(zhēng)中，才能學(xué)會(huì)戰(zhàn)爭(zhēng)。

第三種建立反饋的模式，體育模式。

體育模式需要我們對(duì)單項(xiàng)技能反復(fù)練習(xí)。

比如說(shuō)游泳，有個(gè)運(yùn)動(dòng)員非常厲害，叫菲爾普斯。

你想過(guò)一個(gè)問(wèn)題沒(méi)有，菲爾普斯都是世界上游泳最快的人之一了，還有人有資格做他的教練嗎？

如果沒(méi)有的話，那奧運(yùn)冠軍豈不是都沒(méi)有教練？

但真相是，不論一個(gè)運(yùn)動(dòng)員多么厲害，旁邊都要有個(gè)教練。

既然教練的比賽成績(jī)不如運(yùn)動(dòng)員，那他們的工作是什么？是基于運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目的方法論和訓(xùn)練產(chǎn)生的反饋體系，來(lái)幫助運(yùn)動(dòng)員不斷提高。

• 踢足球時(shí)，什么位置的任意球要怎么發(fā)？
• 長(zhǎng)跑或短跑時(shí)，每個(gè)階段的步子邁多大？
• 騎自行車(chē)時(shí)，什么時(shí)候站著什么時(shí)候趴下？

所有運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目的背后，都是行之有效的邏輯和方法。

不是去跟游泳最快的人學(xué)游泳，而是要在單項(xiàng)上，用專(zhuān)業(yè)方法訓(xùn)練自己，借助教練的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)給自己反饋，這是體育模式給我們的啟發(fā)。

最后的話

很多人號(hào)稱(chēng)自己有 10 年工作經(jīng)驗(yàn)，其實(shí)，他只是把 1 年的工作經(jīng)驗(yàn)，重復(fù)了 10 次而已……

重復(fù)，不帶來(lái)進(jìn)步，真正的進(jìn)步，來(lái)自“刻意練習(xí)”。

所謂的“刻意練習(xí)”，是因?yàn)椴粩喾答?、調(diào)整，每一次都比上一次有進(jìn)步。

每個(gè)領(lǐng)域最杰出的人，往往是刻意練習(xí)時(shí)間最久的那個(gè)人。

在 AI 時(shí)代，很多我們?cè)詾榘恋哪芰Γ弧俺跎钡娜斯ぶ悄苣雺?，這也讓我們變得愈發(fā)焦慮和不安。

但每個(gè)時(shí)代都不乏“天才”，當(dāng)下更是如此。

找到你的激情和夢(mèng)想，擁有百折不回的堅(jiān)毅，掌握刻意練習(xí)的方法……

然后，千萬(wàn)千萬(wàn)記住，還有勤奮、可怕的勤奮，甚至是高效而可怕的勤奮。

這樣，你會(huì)離目標(biāo)更近一些。

與你共勉！

-End-

作者：劉潤(rùn)，公眾號(hào)：劉潤(rùn)（ID：runliu-pub）

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