高效而可怕的勤奮,刻意練習的3種模式

職場精進 丨 作者 / 劉潤 整理 / 哲濤

這是劉潤公眾號的第389篇原創(chuàng)文章

如果真的希望獲得比別人更強的能力，要超級勤奮，Work Super Hard。

方法論重不重要？非常重要，但當你的方法論精進到極致之后，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字——“高效”，高效而可怕的勤奮。

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，讓它建立了每一步都有反饋的學習機制。

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

▲ 柯潔說：它下出了令我絕望的一步棋

我知道那盤棋我不可能贏。

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

差別在哪里？

1.0 版戰(zhàn)勝李世石的 AlphaGo ，先學 10 萬局棋譜，把全人類的經(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，開發(fā) AlphaGo 的公司 DeepMind 覺得這還不是最強形態(tài)。

就算是把人類的 10 萬局棋譜學過來，只不過相當于古今中外所有圍棋高手合戰(zhàn)一人罷了。

可以下贏一個李世石，但也注定比李世石高不到哪兒去。

如果對手無比強大，可能一擁而上再多人也不是對手。

于是，有了后來的 AlphaGo 2.0。

——

AlphaGo 2.0 與之前大的不同是：沒有棋譜喂養(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，找兩個這樣的 AlphaGo 圍棋寶寶，開始對弈。

從 0 開始學，從 0 開始下，下了多少盤？

第一天嘛，先下 100 萬盤，試試水。

就這樣，每天 100 萬盤……

——

2.0 版本的 AlphaGo ，不再跟人類學怎么下圍棋，而是跟自己學。

這時的 AlphaGo 肯定不知道什么是相思斷、無憂角……

但它們知道誰輸誰贏，甚至還能復盤棋局，為每一步打分，推測哪一步對、哪一步錯、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 萬盤，AlphaGo 開始不斷優(yōu)化算法。

就這樣，每天下、不斷學……

直到柯潔出現(xiàn)，這時，AlphaGo 跟柯潔早已不是同一量級。

或者說，它已經(jīng)超越了整個人類的圍棋水平。

聶衛(wèi)平講過一句話：

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

過去，人類對圍棋的理解，從一開始，可能就被我們有限的知識框定了。

基于反饋機制的學習，才是真正的高效而可怕的學習。

---

很多人小時候玩過這游戲，屏幕下方有一個小球拍，球掉下來時，你要控制球拍把球擋回去。

屏幕上方有很多磚塊，用小球把磚塊一個個打掉，全打完就算贏了。

這游戲的規(guī)則和輸贏標準特別清楚，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“應該”怎么玩，反正你就去玩吧！

接下來，我們觀察他的學習方式。

這是它玩了 100 局的結(jié)果——

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

然后，它自我學習了 200 局之后——

你是不是明顯感覺到它的身法靈活多了？它逐步開始對球的落點有了判斷。

繼續(xù)進步，這是 400 局練習之后——

每個球都能接起來，非常棒！

好，時間來到了第 600 局，可怕的事情發(fā)生了——

你看出什么沒？

從來沒有人教過他這種打法，可能就連你以前也沒這么玩過。

但是，玩著玩著，因為有一套底層反饋機制，AlphaGo 最后自己建立了一套策略。

這個策略是，它發(fā)現(xiàn)打開一個缺口之后，把球彈上去，球在中間不斷的彈彈彈……效率是高的、移動次數(shù)是最少的。

——

第一次看到這個視頻的時候，我覺得特別“可怕”，不寒而栗。

AlphaGo 擁有了我們過去認為只有人類才會擁有一種東西，叫做智慧。

之所以人工智能在今天如此強大，是因為它擁有的深度學習能力——基于策略的不斷反饋、持續(xù)優(yōu)化。

更可怕的是，它不光比我們會學習，還比我們更勤奮——高效而可怕的勤奮。

---

刻意練習，不能重復地做過去一直在做的、自動完成的動作。

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，書名就叫《刻意練習》，可能你也看過。

書里介紹了 3 個建立反饋的方法，特別生動形象。

第一個建立反饋的辦法，我們稱之為音樂模式。

什么叫音樂模式？

鋼琴水平是怎么練出來？我身為一個外行，認為肯定是對著琴譜彈唄。

可琴譜可能早在幾百年前就寫好了，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。

鋼琴家們會用錄音，發(fā)現(xiàn)練習中的錯誤，然后糾正。

刻意練習中的音樂模式，就是把這一小段琴譜，切割成一個個小段，每個段落循環(huán)練習。

還有哪些能力，是用這種方法來訓練出來的？

最具代表性的，就是演講能力。

你必須要能站在臺上張口去講，講完每一場，結(jié)合大家的反饋做出調(diào)整優(yōu)化。

甚至架個攝像機，把你演講的過程拍下來，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……我怎么說了那么多“然后”啊……

這些是平時感覺不到的，就必須通過觀察和反饋，不斷糾正。

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

我曾經(jīng)寫過一篇文章，是關于我從高中開始學習辯論和演講的故事，年少的我誤打誤撞，進入了刻意練習的音樂模式。

一次次，一段段提高能力，你的水平才會真正的提高。

演講、唱歌、表演……這些技能只有借助音樂模式的反復訓練，才會變成你的能力。

——

第二個建立反饋的方法，叫做國際象棋模式。

簡單地說，在這個模式下，能力是可以通過找到對手、學習高手來獲得的。

以下棋為例，人類學習下棋，水平提升的快慢，很多時候取決于陪練的水平。

所以，研究高手的棋譜，是棋手們常用的訓練方法。

比如辯論這種能力，如果沒有對手跟你真刀真槍地戰(zhàn)個痛快，可能很難練出來。

再比如說商業(yè)，也是當你找到了對手、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)常在說百戰(zhàn)歸來再讀書。

你只有在戰(zhàn)爭中，才能學會戰(zhàn)爭。

——

第三種建立反饋的模式，體育模式。

體育模式需要我們對單項技能反復練習。

比如說游泳，有個運動員非常厲害，叫菲爾普斯。

你想過一個問題沒有，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？

如果沒有的話，那奧運冠軍豈不是都沒有教練？

但真相是，不論一個運動員多么厲害，旁邊都要有個教練。

既然教練的比賽成績不如運動員，那他們的工作是什么？是基于運動項目的方法論和訓練產(chǎn)生的反饋體系，來幫助運動員不斷提高。

踢足球時，什么位置的任意球要怎么發(fā)？長跑或短跑時，每個階段的步子邁多大？騎自行車時，什么時候站著什么時候趴下？

所有運動項目的背后，都是行之有效的邏輯和方法。

不是去跟游泳最快的人學游泳，而是要在單項上，用專業(yè)方法訓練自己，借助教練的專業(yè)知識和經(jīng)驗給自己反饋，這是體育模式給我們的啟發(fā)。

---

每個領域最杰出的人，往往是刻意練習時間最久的那個人。

▲ 你最適合的模式，是音樂？象棋？還是體育？

在 AI 時代，很多我們曾引以為傲的能力，被“初生”的人工智能碾壓，這也讓我們變得愈發(fā)焦慮和不安。

但每個時代都不乏“天才”，當下更是如此。

找到你的激情和夢想，擁有百折不回的堅毅，掌握刻意練習的方法……

然后，千萬千萬記住，還有勤奮、可怕的勤奮，甚至是高效而可怕的勤奮。

這樣，你會離目標更近一些。

與你共勉，祝你周末愉快！

-End-

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