成长进化才是自我认知迭代的必经之路
来源:   发布时间:2017-09-14 15:54:25

大自然告诉你:成长进化才是自我认知迭代的必经之路。

Cissy育儿思考 评论 当自然赋予科技灵感   2017-09-07 23:03:26

这个夏天会安庆老家时感觉我把一辈子的莲蓬都吃了,水嫩清香,每次吃的起劲时,我总会不由自主的想为什么莲花总是出淤泥而不染呢?念头一闪过,也没做太多的探索,今天收到《当自然赋予科技灵感》这本书,忽然在这本书里就找到了答案,感觉就像收到上帝的礼物一般妙不可言。

作者玛特·富尼耶教授在《当自然赋予科技灵感》文中这样描述:“莲花表面在显微镜下是最粗糙的,与人们通常的印象正好相反,想要干净,表面不光滑更好。在纳米级别,莲花的叶子是由不规则的粗糙表面所覆盖,就好像上面散布者许多突起,这些突起使得水无法停留只要有一颗水珠与叶子的表面发生接触,它就会滚起来,而不能浸润。 事实上,莲花的叶子之所以能够自洁,首先是因为它具有疏水性水珠在滚动时,就带走了叶片上的灰尘。” 看完有种豁然开朗的感觉,大自然像是有一种神秘的魔力把它的魔法施加到每个植物、动物、微生物上,我们通过观察再去模仿出的科技更神奇,而且科技也在随着对自然界认识的加深在不断的进化。 因为这种莲花效应最初被模仿用于生产建筑的涂料和涂层,这样的建筑物能通过雨水保持颜色和洁净,再也不需要除垢剂,永保干净清新,重要的还环保,还有令人惊喜的是玛特·富尼耶教授在介绍自然界生物时,在画册的右下角还有一个想象仿生学,不知道是不是期待着未来的科学家们的模仿和创新。

比如介绍莲花的想象仿生学:画家和建筑师吕克·史奇顿从仿生学出发想象未来的城市。他用到莲花的外形美学被用于建筑和城市建设,叶子的疏水能力用于房屋的涂层,创建了莲花城,连花朵的开合系统都被大规模应用于收集有机废物所产生的甲烷,这让我想起了小时候看的一个动画片,名字早已经模糊,但是那个故事里的小姑娘住在花朵里的屋子,晚上入睡时,花瓣合起来像是一个小屋子,伴着萤火虫的光入睡,早上醒来的时候,花瓣自动向外慢慢舒展开,小姑娘从花瓣上滑下来。 那时候我就想拥有一个这样花朵屋子,没想到吕克·史奇顿已经从功能和实用性去试着想象这样的莲花城。想想未来也许是属于仿生学的,因为它模仿的是大自然。 仿生学的这种模仿,是多学科的糅合,更是实践的不断认知迭代,这种实践上的认知迭代提醒着你,让你感受到知识边界的危机感。在很多时候,我们除了自己的专业范围内的知识,感觉一无所知。更可怕的是,大多时候我们觉得无所谓,用“术业有专攻”这样的句子来迷惑自己。还好,我们遇到了这本书,仿生学的方方面面都在警醒着我们对能力圈外的知识有多贫乏。 这让我想起了巴菲特的导师查理•芒格,他是伯克希尔 哈撒韦公司51年间19.2%复合增长率的奇迹缔造者,他为什么能创造这样的奇迹,在《穷查理宝典》上我们了解到查理能够熟练的运用许多学科的知识。我们可以从他推荐的阅读书目中看出一些端倪。《枪炮、病菌与钢铁》《自私的基因》《冰河世纪》和《达尔文的盲点》都有一个共同的主题关注前面提到的“竞争性毁灭”问题,研究为什么有些事物能够适应环境,存活下来,甚至在经过很长的时间之后占据统治地位。 当这个主题被应用于投资选择时,芒格偏爱的企业就出现了。有些是通过消灭竞争对手而达到繁荣的企业(就像《自私的基因》里面描绘的),有些是通过合作而兴旺的企业(《达尔文的盲点》)。就是因为他熟练的掌握多种学科,所以他在投资时能够考虑到许多普通人不会考虑的因素。 拥有最多比特币财富的李笑来也在财富自由专栏提到自己的多维竞争力,也就是培养自己的多种能力,他英语学的还行,统计学的也一般,也懂点程序,每样单看上去都很平平,但他就是用了这三种学科能力的组合,用程序统计出最适合托福考试的2000个核心词汇,这比市场上卖的那些1W+托福词汇来说,学生太喜欢了,因为背的少,又是核心词汇,于是这本书的畅销给他带来了他十年生活所有开销的费用,而且还在持续带来利润。 我们又该如何去开展自己的多学科学习呢?可以借鉴下斯科特•扬的《如何高效学习》里提到的方法,因为他实践成功了,他用1年时间完成麻省理工学院4年33门课程,我们来看看他的套路: 大量的阅读,获取知识; 深入思考,理解这些知识; 运用横向思维、纵向对比等将这些知识连接起来; 通过练习发现自己掌握这些知识的盲点,发现理解的误区; 最后就是要活学活用。 看上去无比简单,实践起来如果坚持的话是无比困难。很多人在第一步就已经卡死了,很多时候,我们不理解一个事物或理解太肤浅,其实都是阅读量不够,你根本都没有不同学科的积累,哪里谈得上什么思考。思考来思考去,都是你那有限的知识圈,根本谈不上什么洞见。所以归根结底,还是要大量的阅读做基础。 看到另一个牛人的日语自学N1贴,他的方法和斯科特•扬的不谋而合,管他什么语法和词汇,一口气坚持从日语基础书一路学到最高级别,就像爬楼梯,先努力上到最顶端,才能去领略风景。学到最高级,再回过头看初级那些知识,比如那些原来不懂的语法和结构,就更加容易理解了。因为放在你眼前的就不是一个画卷的某个部分,而是整个清明上河图。 要想完成多学科的融合,先完成第一步大量阅读。查理•芒格曾说“我见到的聪明人,没有一个不是每天不阅读的,一个都没有”。的确如此,飞机上的头等舱乘客没有一个不是在看书,经济舱乘客都是在刷屏和看电影。难到真是经济实力的不同吗?你有没有想过跟头等舱乘客的差别到底在哪里?这个问题留给你。 多学科知识的大量积累后,你要去思考。苏格拉底曾说“未经思考的人生不值得一提”,没有思考,你就永远在浑浑噩噩当中,每天忙得跟蜜蜂,一年到头却都不知道自己在忙些什么。学会思考的第一步就是学会提问,思考事情之间的因果联系。比如说你教育孩子的时候,你有没有想过你这样的方式是想培养出孩子未来什么样的行为准则,是事事听你的话,还是拥有自己独立思考的能力。 运用横向思维、纵向对比等将这些知识连接起来。知识体系像是一张网,信息都是可以彼此流动和归类的。天才物理学家费曼有个特别厉害的技巧,不管是什么学科的术语,只要你向他简单的去描述,他就一定等得出同样的结果。这个技巧因此被称为费曼技巧,他是这样运用的:选择要学习的概念,设想你是老师,正在试图教一名新生这个知识点,当你感到疑惑的时候,就返回去,不断的简单化和比喻直到你自己完成内化过程。其实这就是整体性学习的技巧,越早实践,收益越多。这个方法论也在被大量的运用到如今音频文章的录制中,比如得到里“每天听一本书”用的就是费曼技巧,把复杂的东西简单讲给你听。 通过练习发现自己掌握这些知识的盲点,发现理解的误区。说到和做到差距太大,理解的太多,不去练习你根本发现不了这里面的世界大着呢。无论在什么情况下,都要积极的去练习,因为工作能够给你提供的视野非常有限,大量练习能让你有更多的体会和认识,很多事情不是光看就能明白的。 最后就是要活学活用。很多有智慧的人知道具体情况具体分析,而这是很难的一种能力。因为我们绝大多数人希望能够有固定的方法解决所有问题,这其实是不现实的。因为变化因素太多,我们要考量的因素也要很多,所以才需要我们具体情况具体分析,能够活学活用。 《当自然赋予科技灵感》中很多学科的融合都在我们的知识和视野之外,这就是一个很好的契机,让我们感受原来那么有魅力的仿生学其实背后是需要大量的积累,而成长进化则是我们自我认知迭代的必经之路。


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