重新定义学习

序

一

2017年5月25日，世界围棋大师柯洁对战人工智能“阿尔法围棋”（AlphaGo），第三局中，柯洁冲出对局室，在一个没人的角落泣不成声。他无法面对AlphaGo下出的“神之一手”，也无法面对自己注定失败的命运。

在前一天的较量中，柯洁也输给了AlphaGo，虽然在前期布局时他处于优势地位。当晚，柯洁彻夜未眠，他思考着第二天在第三局对弈中如何才能反败为胜，哪怕只是依靠运气赢上一局。但是现在，一切都成了泡影，AlphaGo完美的落子，让柯洁感到了彻骨的寒冷，情绪失控的他在对局室外度过了难以承受的20分钟。那啜泣的20分钟应该是他人生中最重要的时段之一。

零比三，战败的消息连同柯洁拭泪的照片很快就传遍了世界。它挑拨着人类的神经，不论是专业棋手还是普通观众，人们都如柯洁一样怀着复杂的心情。一方面，人们为新的科技已经超越了传统技艺而感到自豪；另一方面，被机器征服的忧虑也悬在人们心头，“阴魂”不散。伴随着机器人应用的增加，后一种情绪更是与日俱增。

其实这已经不是人类第一次意识到自己将被计算机取代了。每一次人工智能技术的飞跃，都伴随着争议。20世纪90年代，IBM的“深蓝”计算机战胜了人类国际象棋大师卡斯帕罗夫，人们第一次陷入了对人工智能的恐慌。甚至在此后相当漫长的时间里，关于机器人发展出自我意志的科幻片也成了好莱坞最卖座的电影类型之一。

如果你看过2017年火遍世界的美剧《西部世界》，那剧中不甘遭受人类奴役而奋起反抗的机器人一定给你留下了深刻印象。

故事终究还是故事，到目前为止，人工智能还不具备人类的智慧和情感。学界普遍认为，人类恐慌的那一幕不论是在现阶段还是在可预见的未来，都还不会到来。机器带给人类的不是大规模失业，而是一个人类和机器共存、协作完成各类工作的时代。被机器征服或是背叛，只是停留在文艺作品中的幻梦而已。

不过人无远虑，必有近忧。在技术革命时代，我们又应该如何学习和发展，才能不被时代所抛弃？

二

在回答这一问题之前，我们可以先回顾一下人类和机器的学习过程。

人类是如何学习的呢？不同领域的科学家有着不同的解释。从神经科学角度出发，学习被定义为将经验进行编码转化成记忆的过程。人在学习过程中，大脑对外部环境进行感知，注意机制对感兴趣的信息保持关注，然后新知识通过记忆在既有知识的基础上通过检索被快速建立起来，最后通过神经元进行加工整理，形成难以被遗忘的长时记忆。

人类不断地从生活经验中建立并整合知识，从而学会处理复杂的任务。在这一过程中，知识不断被检验利用，也使得人类可以通过少量训练快速学会新的任务。所谓“1万小时学习”定律实际上便是人类不断获取知识和修正知识的过程。

如果抽象来看，这一学习过程实际包含这两个方面的内容：一是在长时记忆中建立一个可检索的知识库；二是在交互过程中持续不断地更新知识库。

以学习英语单词为例。我们学习apple这一单词时，会反复观看这一单词的写法，听它的发音，通过记忆，学会这一词的意义和用法。当下次再看到或听到apple时，大脑便会自动进行识别，对外输出。在与外界交互的过程中，我们又不断修正关于apple的知识，直到形成长时记忆。

机器学习认字的原理也与此类似。计算机先把每一个字的图案反复学习多次（训练数据集），然后区别出某一些图案不同方面的属性和特性，并在计算机的“大脑”里，总结出相应的规律来（建模）。这之后，当计算机再次“看”到类似的图案，只要符合此前总结的规律，便可明白图案所要表达的意思。从训练数据集，到建模，再到学会识别文字的过程，便是“机器学习”。

AlphaGo在击败人类冠军棋手之前，便这样学习了人类上千年的围棋经验和棋谱，击败人类也是意料之中。但是，以此判断机器人即将代替人类还是言之过早。计算机判断事物要基于建模经验，这就决定了它的判断无法像人类思维那样灵活，往往“知其然不知其所以然”。比如让计算机观察水沸腾的现象，可能会把“水沸腾顶起壶盖”这一结论作为“知识”储存在自己的“记忆”里，它不会由此联想发现蒸汽机的原理，更不会发明蒸汽机。

李开复在《人工智能》一书提出“5秒钟准则”，即一项原来由人从事的工作，如果人可以在5秒钟内对工作中需要思考和决策的问题作出相应决定，那么这项工作有非常大的可能被人工智能技术取代。这是一个基于经验主义的判断，虽不精准，但是可以看出，人工智能技术对于需要缜密思考、周全推理和复杂决策的学习和工作还“力不从心”。

鉴于此，我们可以把工作和学习的模式分为两种，一种是复杂的机械学习。比如一块瑞士表，其构造非常复杂和精密，但只要钟表工熟悉了它，就能照葫芦画瓢把它重新组织起来。比起人类，机器更擅长这样重复性的工作。而另一种则是创造性的系统学习，其特征是动态的、生生不息的，如泉水一般不断涌现。它虽然有着自己的规律，但是又不像机械运动那样可以被轻易掌握，它在不确定的世界中具备不可控性。

人类想要不被机器代替，必须将更多的精力放在第二种学习模式上，在变幻多端的时代中重塑自己的学习能力。

三

不论是与人竞争，还是与机器竞争，抑或是与时代竞争，复杂的机械学习方式，已经不能满足当今社会的需要。特别是在商业领域，当下的企业家群体，普遍有一种与以往完全不同的焦虑学习焦虑。

为什么会这样？原因是多方面的。比如，当你在某个行业做得很成功，形成了一套自己的打法时，同行业内新的商业模式却在不断涌现，竞争对手往往更加年轻、思维更加开放、模式更为先进、盈利能力更为迅速。又或者，在组织结构上，职业经理人的流行模式在短短的几年间，又转变为股权激励和合伙人制。以往，一套行之有效的制造工艺、管理模式可以沿用几十年，但是如今，三五年甚至更短时间就会出现新的模式。

面对这些变化，不论是普通员工、经理人还是企业创始人，无时无刻不处在焦虑之中。这种焦虑，催促着人们构建新的学习能力。管理大师德鲁克指出，现有企业领导者虽然知道如何管理，但是他们有必要学习如何成为一个企业家，如何去创新。每个企业家都面临着巨大挑战，那就是需要学习、再学习。如其所言，商场没有分秒精准的钟表，只有奔腾不息的激流。作为企业家，需要练就的不是按部就班地组装技能，而是游泳者搏击风浪的应变能力。面对学习带来的挑战，企业应该将其视为一种机会并加以利用。

TCL集团创办人兼主席李东生也曾有过类似的经典论述。他表示，在变革加速的新时代，产业互联网、人工智能、区块链，一个又一个新科技、新理念正在冲刷大脑。企业家到底要靠什么来披荆斩棘、驾驭风险？李东生认为，只有改变自己才能够适应环境和市场的变化。

企业掌舵者要有颠覆过去的勇气、信念和行动，依靠自己的正确判断与行动直指核心，确保自己的思想、战略和决策能够符合市场的趋势和企业发展的要求。唯有如此，人类才能拥有未来。

四

我们重谈学习模式，重谈认知革命，不是为了赶时髦，而是真切感受到了这种急迫性和必要性。强调认知革命，归根结底还是为了让我们重新认识自己和急剧变化的新时代，当这种认知发生革命性变化时，我们就能在时代变迁中建立起强大的学习力，寻到新商机并取得新胜利。

本书颠覆传统知识理念，对知识赋予了新的定义。认为知识是有时间价值的，在进入市场时会发生“蜜糖效应”，新的市场商机需要从知识的时间差中找寻。

首先，知识是有时间价值的，会随着时间的流逝贬值。市场在时间、空间上的不对称性信息需求，使当时的知识总比未来的知识更重要、更具有经济价值，知识创造是越早越好。而将掌握不对称供需知识的人与生产、创造新产品知识的人连接在一起，也更能转化出“知识经济”。

其次，知识似蜜，最后是水。知识刚进入市场时，像蜂蜜一样，只有少数人能够尝到，随着时间的推移，它会流淌到更广的范围，让更多人分享到甜美的味道。在这个过程中，蜂蜜的价格将会被抬高。最终，知识会像水一样均匀地覆盖大众。它的价格自然会降低，趋于平稳。商机就出现在蜂蜜流淌的过程中，往往和需求相伴而生，需求差带来商机，带来机会。所以，越早获得知识价值差的人，越能获得胜利。

最后，知识从“获得”到“应用”也有时间差，将知识转化为产品的过程，并非越早越好。产品生产会受到市场环境、企业内部环境、国家政策环境等宏观因素影响，造成市场商机的变动，在这个过程中，知识的应用转化就需要有时间差的判断。快一步是“先烈”，快半步是英雄，这是商业领域的一条“自然规律”。

那知识的价值如何体现？我们可以从两方面切入阐述：

一是知识的保护规则知识产权。企业家只有了解了知识产权，才能认识到知识创造与应用的平衡点，才能对一时兴起的市场概念背后的规则进行考量判断，利用规则努力让自己站在最先尝到蜜糖的地方，以获取最大的时间价值。

二是企业创新的两大路径。主要体现在纵向创新和横向创新两方面：纵向创新强调知识产权的厚积薄发，要求企业要重视专利的研发保护；横向创新强调突破传统思维，重视用技术发掘更多应用场景进行产品转换。企业家只有了解创新路径，才更容易理解如何利用知识创造全新的客户需求，找到发展新道路。

本书每一章的内容都是以变革为背景，如果没有变革，本书也就失去了意义。在具体结构上，第一章从知识的演进开始，追溯知识的源头，了解知识的发展脉络及其与商业发展、经济发展之间的密切关联；第二章聚焦商业学习力，探讨什么是主动学习，为什么要系统学习等；第三章探讨在变革的时代里，领导者应该学什么、如何学；第四章从组织学习的角度，讲明组织学习对于未来企业的重要性，以及应该如何打造学习型组织；第五章通过讲述永续学习、学习成本、学习误区、学习习惯等重要话题，展开关于未来学习变与不变的讨论。