《刻意练习》推荐序

在中国互联网上,流传一个错误概念:一万小时定律。它是如此深入人心,有媒体人用其创办视频节目;有鸡汤写手用其创办改变自我的会员计划。然而,它真的错了!2013 年,我实在看不下去部分科普写手的歪解,因此在豆瓣上发了一篇文章:《心智工具箱(12):刻意练习》。 时隔三年,「刻意练习」概念的原创作者,认知心理学家艾利克森(Ericsson)2016 年写了一本大众科普书 Peak 正本清源。 华章本月出版简体中文版,译为《刻意练习:如何从新手到大师》。我在今年五月份应邀修改老文,作为此书推荐序。我写的封底推荐语如下:

在中国互联网上流传着一个错误概念:1 万小时定律。它是如此深入人心,然而,它真的错了!“刻意练习” 概念的原创者、心理学家艾利克森首部中文图书问世,告诉你如何从新手到卓越专家。

Deliberate Practice Book


在提升自己技能,不断精进的道路上,没有人能否认练习的作用。但一万小时定律有一些什么样的问题?原作者艾利克森(Ericsson)的本意是什么?成人如何更好地学习?

##超越一万小时定律

如何习得专业技能,没有人能否认熟能生巧的意义。生性懒惰的我们,总在寻找借口,试图回避练习。有一天,畅销书《异类》作者格拉德威尔(Gladwell)告诉你:「人们眼中的天才之所以卓越非凡,并非天资超人一等,而是付出了持续不断的努力。只要经过一万小时的锤炼,任何人都能从平凡变成超凡。」

只要练习一万小时,就有了成为领域内领先者的希望,无论天赋、无论出身。你是不是怦然心动——平凡的人生终于可以开始逆袭——立即购买作者的图书,并且报名参加各类一万小时练习小组。

然而,真相是,从来不存在一万小时定律,它仅仅是畅销书作家对心理科学研究一次不太严谨的演绎而已。

一万小时定律,它的来龙去脉是什么?让我们回到诺奖得主西蒙那里。

1973 年,即将在 1978 年拿到诺贝尔奖的赫伯特 · 西蒙,与合作者威廉 · 蔡斯(William Chase)发表了一篇关于国际象棋大师与新手的比较论文。在这篇论文中,西蒙他们发现,通过长期训练,虽然工作记忆容量相差不大,但是国际象棋大师,在摆盘、复盘等实验上都显著强于一级棋手、新手。其中,国际象棋大师、一级棋手、新手三类人能记忆的组块分别是:7.7、5.7 与 5.3。 西蒙在文中首次提出专业技能习得的十年定律(10 year rule),西蒙推测,国际象棋大师能够在长时记忆系统中存储 5 到 10 万个棋局组块,获得这些专业知识大概需要 10 年

这就是西蒙的十年定律。当时间来到 1976 年,一位瑞典心理学家移民美国,他就是艾利克森(Ericsson)。艾利克森参考西蒙论文的十年定律,两人在国际象棋领域的专业技能习得领域再次合作发表论文。

随着西蒙老去,艾利克森在专业技能领域,积累的证据越来越多。1993 年,他发表论文,阐释了对一个音乐学院三组学生的研究结果。这就是被格拉德威尔引用,以致演绎出一万小时定律的实验:

把学院学习小提琴演奏的学生分成三个组。第一组是学生中的明星人物,具有成为世界级小提琴演奏家的潜力,第二组的学生只被大家认为「比较优秀」,第三组学生的小提琴演奏水平被认为永远不可能达到专业水准,他们将来的目标只是成为一名公立学校的音乐教师。…… 实际上,到 20 岁的时候,这些卓越的演奏者已经在他的生命中练习了 10000 个小时,与这些卓越者相比,那些比较优秀的学生练习的时间是 8000 个小时,而那些未来的音乐教师,他们的练习时间只有 4000 个小时。

有趣的是,格拉德威尔丝毫没有提及西蒙的贡献,是故意忽视还是真的没有读到?从论文标题到实际内容,艾利克森的研究报告强调的也仅仅是刻意练习(Deliberate Practice)而已,而非一万小时这个魔术数字。心理科学史上从来不存在一个所谓的一万小时定律。2012 年 10 月,艾利克森在捍卫刻意练习观念时,提到了格拉德威尔的演绎,这一错误演绎使得自己的研究经常被当作一个稻草人,遭受心理学界的批评。对于格拉德威尔没有提及刻意练习,他也略有微词。

一万小时定律究竟有哪些问题呢?

首先,不同专业领域的技能习得时间与练习时间并不存在一个一万小时的最低阈值。如,优秀专业演员的专业技能习得往往是 3500 小时;记忆类专家技能的习得也并不是需要一万小时,而是数百小时。

Hacker News 读者们已经整理的证据表明,不少互联网公司创始人专业技能习得同样不是一万小时。在本书中,艾利克森使用的数据也非一万小时定律,从事音乐教育的学生在 18 岁之前,花在小提琴上的训练时间平均为 3420 小时,而优异的小提琴学生平均练习了 5301 小时,最杰出的小提琴学生则平均练习了 7401 小时。

其次,成功与练习时间并不完全成正比。天赋,虽然在其中不起决定性作用,却也会是一大影响因子。如心理学家平克指出,优秀科学家的平均智商在 125 以上。同样,1997 年一篇研究报告表明,医生、律师、会计的智商多数位于中上水平。一些体育项目,更是会对身高和身材有要求,这一类身体特点上的差异,更不是时间和简单的练习可以弥补的。

再次,练习的成果并不与时间呈正相关。这一点,也取决于练习方法。艾利克森就在书中举到很多例子,我们身边也不乏一些看似努力,其实没有成就的人。练习时,我们是用采取阶段性进步,随时间和效果改变和调整策略,有针对性,有技巧性;抑或是机械地每日花上几小时,只为达成「一万」这个目标,却始终没能发现更为有效的训练方法,不能辨别练习中的漏洞,去弥补,已取得进步?这其间的差别,最终便是高级新手、胜任者和专家的区别,也便是后文中,刻意练习的部分。

最后,驳斥一万小时定律可以玩一个巧妙的思想游戏,这就是哲学家 Eubulides Miletus 提出的沙堆悖论(Sorites paradox)

1 颗沙子不是堆,如果 1 颗沙子不是堆,那么,2 颗沙子也不是堆;如果 2 颗沙子不是堆,那么,3 颗沙子也不是堆;以此类推,如果 9999 颗沙子也不是堆;因此,1 万颗沙子还不是堆。

「破解」沙堆悖论时,我们经常不得不设定一个固定的边界。如果我们说「一万颗沙粒是一堆沙」,那么少于一万颗沙粒组成的就不能称之为一堆沙。那么这样区分 9999 颗沙和 10001 颗沙就有点不合理。这样不得不设定一个可变的边界,但是这个边界是多少呢?我们现在并不知道。那么最初设定的那个「一万颗沙粒是一堆沙」作为知识的价值被削减。

同样,在沙堆悖论的视野下,一万小时定律的价值也就这样被消解。正如真实的心理科学研究表明,成为专家的时间往往随着不同专业技能领域而变化

刻意练习的本质

熟悉写作技巧的畅销书作者们,常常会用一个清晰的行动规则,如:练习一万小时成为专家、二十一天养成好习惯等来激发你的行动。但是对于究竟有多少人能够坚持一万小时?一万小时是否真的引向成功?坚持一万小时的关键节点?以及一万小时练习的本质?却是置之不理。这些畅销书作者略过不谈的细节,恰恰是科学着墨最多,也是对人们提升自我最有帮助的地方。

事实上,艾利克森的刻意练习核心观点是,那些处于中上水平的人们,拥有一种较强的记忆能力:「长时工作记忆」(Long-term working memory)。长时工作记忆正是区分卓越者与一般人的一个重要能力,它才是刻意练习的指向与本质

那些卓越的专家,能够将工作记忆与长时记忆对接起来,在进行钢琴、象棋等自身熟悉的专业活动时,能够调用更大容量的工作记忆。如同西蒙等在 1973 年那篇开创性研究报告所指出的一样:国际象棋大师在长时记忆这款硬盘中存储了五万到十万个关于棋局的组块

如果说专家和准专家们,已将自己的大脑升级了,工作记忆内存条可以同时调用一块 SSD 硬盘来当虚拟内存用;那些专业领域的新手们往往还是在使用小内存跑。

幸运的是,进化给一般人留了条路。这种长时工作记忆能力,艾利克森认为是领域相关的,并且通过他所说的刻意练习,可以习得。只要你努力,砸锅卖血,做上苦力几十小时到成千上万小时不等,就能买来那款可以被工作记忆内存条调用,当虚拟内存使唤的 SSD 硬盘——长时工作记忆。

一般人怎样才能买得起那块硬盘?刻意练习的任务难度要适中、能收到反馈、有足够的次数重复练习、学习者能够纠正自己的错误。

其中,多数不靠谱的成功学在于选择了错误的练习方式,虽说喊的口号是刻意练习但实质不是刻意练习,因为没有激活长时工作记忆能力。比如,下象棋的次数毫无作用,十个一万小时,也成不了国手。但是,如果看着已经发表的棋谱,然后推测国手下法,这种刻意训练方式,就是往长时记忆硬盘里面攒 SSD 硬盘:存储关于象棋棋谱的组块

在本书中,艾利克森在辩驳一万小时定律时同样提到:

随着训练方法的改进和人类的成就达到了全新的高度,在任何一个人类付出努力的行业或领域,一直都在持续不断地找到变得更加卓越的办法,以抬高人们认为可以做到的「门槛」,而且,并没有迹象表明,这样的「门槛」将不再抬高。每当人类发展至新的一代,潜力的界限也随之扩张和提高。

「长时工作记忆」的培养要点主要有:

  • 赋予意义,精细编码:(准)专家们能非常快地明白自己领域的单词与术语,在存储信息的时候,可以有意识地采取元认知的各项加工策略。
  • 提取结构或模式:往往需要将专业领域的知识,提取结构或者模式,以更好地方式存储。比如,专家级别的开发者善用设计模式;
  • 加快速度、增加连接:通过大量重复的刻意练习,专家在编码与提取过程方面比新手都快很多,增加了长时记忆与工作记忆之间的各种通路。

所以,刻意练习的指向是去买 SSD 硬盘,而不是纯粹卖苦力,更不是帮畅销书作者们营销,喊喊热血口号:一万小时,今天,你坚持了吗?

隐性知识

目前对刻意练习最大的批评是,艾利克森关于刻意练习的证据多在「认知复杂性」较低的活动,如象棋、钢琴、篮球、出租车驾驶、拼写。但是,对于「认知复杂性」较高的活动,如销售、管理等作用有限。怎样练习一万小时成为一名卓越销售与卓越 CEO,从哪里练起?怎么练?练什么?认知复杂性高与认知复杂性低的学习活动很大程度上,差异在于隐性知识的多少与比重。 隐性知识需要往情景中去寻。

认知复杂度(cognitive complexity )是指你建构「客观」世界的能力。认知复杂度高的人具有高度复杂化的思维能力,更善于同时使用互补与互不相容的概念来理解客观世界。真实世界,黑白对错并非截然分明。

仍然是西蒙,他认为人是「有限理性」,体现在学习中,就是「情境理性」。「在哪里用,就在哪里学」。人的学习受到情景制约或者促进。你要学习的东西将实际应用在什么情境中,那么你就应该在什么样的情境中学习这些东西。 比如,你要学习编程,就应该在 GitHub 里学习,因为你以后编程就是通过 GitHub。再如,你要学习讨价还价的技巧,就应该在实际的销售场合学习,因为这一技巧最终是用在销售场合的。

刻意练习虽然并没有否认情景的重要性,但是在畅销书中,那些已经被学习科学证实的主流方式被放在一个不起眼的角落。与学习密切相关的隐性知识被忽略了。学习科学大量研究表明,成人的最佳学习方式并非独自练习,而是在情境中学习。有效学习是进入相关情景,找到自己的「学习共同体」,然后学习者刚开始围绕重要成员转,做一些外围的工作,随着技能增长,进入学习共同体圈子的核心,逐步做更重要的工作,最终成为专家。

这就是学习科学日益主流的观念:从「情景学习」出发,当一名「认知学徒」,它的要点有:

  • 找到学习共同体:因为大量知识存在于学习共同体的实践中,不是书本中,所以有效的学习不是关门苦练,而是找到属于自己的学习小团体。如程序员在类似于 GitHub 这样的网站练习编程。
  • 隐性知识显性化:隐性知识是使人们有能力利用概念、事实以及程序来解决现实问题的知识。一般也称之为策略知识;
  • 模仿榜样:榜样可以是现实生活中的导师,也可以是网上的导师;
  • 培养多样性:在多种情境中实践,以此强调学习广阔的应用范围。如,裁缝出师并不是已经练习了一万小时,而是能够缝制出足够好的衣服。

##小结

图灵奖得主 Richard Hamming 谈到如何成为卓越,他认为练习时间并没有那么重要也无法精确无法明示,他写道:

在许多领域,通往卓越的道路不是精确计算时间的结果,而是模糊与含糊不清的。没有简单的模型成为伟大。

即使是格拉德威尔拿来当作一万小时定律例子的比尔盖茨也谦虚地谈到,

The 10000 hour rule helps. But to be achieved, it needs persistence and passing through a lot of cycles.

这或许才是西蒙的十年定律对我们真正的启发:耐心地、谦虚地保持大时间周期的刻意练习

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