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大自然告訴你:成長進化才是自我認知迭代的必經之路
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大洋一號 2017-10-27 18:48:16 1 樓
這個夏天會安慶老家時感覺我把一輩子的蓮蓬都吃了,水嫩清香,每次吃的起勁時,我總會不由自主的想為什么蓮花總是出淤泥而不染呢?念頭一閃過,也沒做太多的探索,今天收到《當自然賦予科技靈感》這本書,忽然在這本書里就找到了答案,感覺就像收到上帝的禮物一般妙不可言。



作者瑪特·富尼耶教授在《當自然賦予科技靈感》文中這樣描述:“蓮花表面在顯微鏡下是最粗糙的,與人們通常的印象正好相反,想要干凈,表面不光滑更好。在納米級別,蓮花的葉子是由不規則的粗糙表面所覆蓋,就好像上面散布者許多突起,這些突起使得水無法停留只要有一顆水珠與葉子的表面發生接觸,它就會滾起來,而不能浸潤。

事實上,蓮花的葉子之所以能夠自潔,首先是因為它具有疏水性水珠在滾動時,就帶走了葉片上的灰塵。”

看完有種豁然開朗的感覺,大自然像是有一種神秘的魔力把它的魔法施加到每個植物、動物、微生物上,我們通過觀察再去模仿出的科技更神奇,而且科技也在隨著對自然界認識的加深在不斷的進化。

因為這種蓮花效應最初被模仿用于生產建筑的涂料和涂層,這樣的建筑物能通過雨水保持顏色和潔凈,再也不需要除垢劑,永保干凈清新,重要的還環保,還有令人驚喜的是瑪特·富尼耶教授在介紹自然界生物時,在畫冊的右下角還有一個想象仿生學,不知道是不是期待著未來的科學家們的模仿和創新。



比如介紹蓮花的想象仿生學:畫家和建筑師呂克·史奇頓從仿生學出發想象未來的城市。他用到蓮花的外形美學被用于建筑和城市建設,葉子的疏水能力用于房屋的涂層,創建了蓮花城,連花朵的開合系統都被大規模應用于收集有機廢物所產生的甲烷,這讓我想起了小時候看的一個動畫片,名字早已經模糊,但是那個故事里的小姑娘住在花朵里的屋子,晚上入睡時,花瓣合起來像是一個小屋子,伴著螢火蟲的光入睡,早上醒來的時候,花瓣自動向外慢慢舒展開,小姑娘從花瓣上滑下來。

那時候我就想擁有一個這樣花朵屋子,沒想到呂克·史奇頓已經從功能和實用性去試著想象這樣的蓮花城。想想未來也許是屬于仿生學的,因為它模仿的是大自然。

仿生學的這種模仿,是多學科的糅合,更是實踐的不斷認知迭代,這種實踐上的認知迭代提醒著你,讓你感受到知識邊界的危機感。在很多時候,我們除了自己的專業范圍內的知識,感覺一無所知。更可怕的是,大多時候我們覺得無所謂,用“術業有專攻”這樣的句子來迷惑自己。還好,我們遇到了這本書,仿生學的方方面面都在警醒著我們對能力圈外的知識有多貧乏。

這讓我想起了巴菲特的導師查理•芒格,他是伯克希爾 哈撒韋公司51年間19.2%復合增長率的奇跡締造者,他為什么能創造這樣的奇跡,在《窮查理寶典》上我們了解到查理能夠熟練的運用許多學科的知識。我們可以從他推薦的閱讀書目中看出一些端倪。《槍炮、病菌與鋼鐵》《自私的基因》《冰河世紀》和《達爾文的盲點》都有一個共同的主題關注前面提到的“競爭性毀滅”問題,研究為什么有些事物能夠適應環境,存活下來,甚至在經過很長的時間之后占據統治地位。

當這個主題被應用于投資選擇時,芒格偏愛的企業就出現了。有些是通過消滅競爭對手而達到繁榮的企業(就像《自私的基因》里面描繪的),有些是通過合作而興旺的企業(《達爾文的盲點》)。就是因為他熟練的掌握多種學科,所以他在投資時能夠考慮到許多普通人不會考慮的因素。

擁有最多比特幣財富的李笑來也在財富自由專欄提到自己的多維競爭力,也就是培養自己的多種能力,他英語學的還行,統計學的也一般,也懂點程序,每樣單看上去都很平平,但他就是用了這三種學科能力的組合,用程序統計出最適合托福考試的2000個核心詞匯,這比市場上賣的那些1W+托福詞匯來說,學生太喜歡了,因為背的少,又是核心詞匯,于是這本書的暢銷給他帶來了他十年生活所有開銷的費用,而且還在持續帶來利潤。

我們又該如何去開展自己的多學科學習呢?可以借鑒下斯科特•揚的《如何高效學習》里提到的方法,因為他實踐成功了,他用1年時間完成麻省理工學院4年33門課程,我們來看看他的套路:

大量的閱讀,獲取知識;

深入思考,理解這些知識;

運用橫向思維、縱向對比等將這些知識連接起來;

通過練習發現自己掌握這些知識的盲點,發現理解的誤區;

最后就是要活學活用。

看上去無比簡單,實踐起來如果堅持的話是無比困難。很多人在第一步就已經卡死了,很多時候,我們不理解一個事物或理解太膚淺,其實都是閱讀量不夠,你根本都沒有不同學科的積累,哪里談得上什么思考。思考來思考去,都是你那有限的知識圈,根本談不上什么洞見。所以歸根結底,還是要大量的閱讀做基礎。

看到另一個牛人的日語自學N1貼,他的方法和斯科特•揚的不謀而合,管他什么語法和詞匯,一口氣堅持從日語基礎書一路學到最高級別,就像爬樓梯,先努力上到最頂端,才能去領略風景。學到最高級,再回過頭看初級那些知識,比如那些原來不懂的語法和結構,就更加容易理解了。因為放在你眼前的就不是一個畫卷的某個部分,而是整個清明上河圖。

要想完成多學科的融合,先完成第一步大量閱讀。查理•芒格曾說“我見到的聰明人,沒有一個不是每天不閱讀的,一個都沒有”。的確如此,飛機上的頭等艙乘客沒有一個不是在看書,經濟艙乘客都是在刷屏和看電影。難到真是經濟實力的不同嗎?你有沒有想過跟頭等艙乘客的差別到底在哪里?這個問題留給你。

多學科知識的大量積累后,你要去思考。蘇格拉底曾說“未經思考的人生不值得一提”,沒有思考,你就永遠在渾渾噩噩當中,每天忙得跟蜜蜂,一年到頭卻都不知道自己在忙些什么。學會思考的第一步就是學會提問,思考事情之間的因果聯系。比如說你教育孩子的時候,你有沒有想過你這樣的方式是想培養出孩子未來什么樣的行為準則,是事事聽你的話,還是擁有自己獨立思考的能力。

運用橫向思維、縱向對比等將這些知識連接起來。知識體系像是一張網,信息都是可以彼此流動和歸類的。天才物理學家費曼有個特別厲害的技巧,不管是什么學科的術語,只要你向他簡單的去描述,他就一定等得出同樣的結果。這個技巧因此被稱為費曼技巧,他是這樣運用的:選擇要學習的概念,設想你是老師,正在試圖教一名新生這個知識點,當你感到疑惑的時候,就返回去,不斷的簡單化和比喻直到你自己完成內化過程。其實這就是整體性學習的技巧,越早實踐,收益越多。這個方法論也在被大量的運用到如今音頻文章的錄制中,比如得到里“每天聽一本書”用的就是費曼技巧,把復雜的東西簡單講給你聽。

通過練習發現自己掌握這些知識的盲點,發現理解的誤區。說到和做到差距太大,理解的太多,不去練習你根本發現不了這里面的世界大著呢。無論在什么情況下,都要積極的去練習,因為工作能夠給你提供的視野非常有限,大量練習能讓你有更多的體會和認識,很多事情不是光看就能明白的。

最后就是要活學活用。很多有智慧的人知道具體情況具體分析,而這是很難的一種能力。因為我們絕大多數人希望能夠有固定的方法解決所有問題,這其實是不現實的。因為變化因素太多,我們要考量的因素也要很多,所以才需要我們具體情況具體分析,能夠活學活用。

《當自然賦予科技靈感》中很多學科的融合都在我們的知識和視野之外,這就是一個很好的契機,讓我們感受原來那么有魅力的仿生學其實背后是需要大量的積累,而成長進化則是我們自我認知迭代的必經之路。
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