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来源：远读重洋
你肯定听说过“1万小时定律”，这个定律认为：一个人只要在某个领域专注学习、实践1万个小时，那他就会成为这个领域的专家。
1万个小时，按比例计算，如果每天花3个小时，那就是差不多10年的时间；每天花6个小时，就是差不多5年的时间。
这个1万小时定律，最早是在1993年，由瑞典心理学家安德斯·埃里克森提出来的，他研究总结出来了一个“10年定律”：在所有学科、所有领域，只要花费10年时间，你就可以称为顶尖专家。
不过这个定律被人熟知，还要等到2008年。
当时，加拿大的畅销书作家马尔科姆·格拉德威尔出版了一本叫《异类》的畅销书，里面就引用了这个观点，并且把它改造成了我们现在熟知的“1万小时定律”。
“1万小时定律”出现之后，马上就引起了人们的共鸣。很多人也开始用这个定律，来鞭策自己学习、训练，试图通过“1万小时定律”让自己成为一个专家，获得更好的人生。
也有人使用这个定律，来教育自己的孩子，希望他能早日成为某个领域的专家，赢在起跑线上。
不过，有一本书，却提出了一个完全不同的观点。
这本书的名字叫“Range”，直译过来就是范围、广度；副标题是：Why Generalists Triumph in a Specialized World，翻译成中文就是：为什么通才能够大获全胜？结合这两个标题，我想把书名翻译成《广度制胜》。
这本书的作者叫大卫·爱泼斯坦，是美国华盛顿的一位资深记者和撰稿人。
他在这本书里提出：通过“1万小时定律”等方法，让一个人尽快“专业化”，在过去可能有用，但是现在已经跟不上时代了。
在今天和未来，想要取得成功，不在于尽早、尽可能深入地进行专业化训练，而在于尽可能广范围地进行学习。
· 01 ·
国际象棋大师的不同结局
作者为什么要这么说呢？我先给你看两个故事，你可以看看自己能不能看出点什么。
第一个故事：
上个世纪，匈牙利有个叫拉兹洛·波尔加的男青年，他在大学期间，认真研读了很多伟大人物的传记。
拉兹洛·波尔加
从这些伟大人物的经历中，发现了一个规律：这些伟大人物，大多数都是从小就开始学习和训练的，所以很早就成为了一个方面的专家。
根据这个发现，他得出了一个结论：如果自己也采用“早期专业化”的方式育儿，那他就能把任何新生儿都变成天才。
为了验证这个结论，他还开始在自己的孩子身上做实验。
波尔加的第一个女儿苏珊出生的时候，国际象棋很流行，于是他决定把女儿培养成国际象棋的冠军。在苏珊4岁的时候，波尔加就开始对她进行象棋培训。
苏珊·波尔加
他为苏珊制定了严格的培训计划：早上先起床锻炼身体，等10点吃完早饭后，剩下的时间就全是漫长的象棋训练。
为了方便下棋，在苏珊到了该入学的年纪，波尔加也没把她送去学校，而是选择在家进行教育。同时，波尔加自己也会深入研究国际象棋，以便能够给苏珊提供最好的辅导。
等他自己的水平不足以辅导苏珊之后，他又给苏珊请来了资深的国际象棋教练。总之，在下象棋这件事上，苏珊很小就开始执行“1万小时定律”。
在这样的训练下，苏珊也确实取得了很大的成功。
11岁的时候，苏珊就赢得了国际象棋锦标赛少年组的冠军；17岁的时候，她成为了世界上第一个有资格参加“世锦赛男子象棋”的女性。
当时的国际象棋比赛，还不允许女性参赛，但在苏珊取得这样的成就之后，国际象棋联合会就特意修改了规则，允许女性参加。
就在规则修改之后的第二年，国际象棋奥林匹克比赛举行了，这是世界最高水平的国际象棋团体赛。
匈牙利派去参赛的四名队员中，有三名都是女性，这三名女性还都出自同一个家庭：没错，她们都是波尔加的孩子。
波尔加三姐妹
除了训练苏珊，波尔加也按照同样的方式，对她的两个妹妹也进行了严格的国际象棋培训，把她们也都培养成了国际象棋高手。
就这样，苏珊三姐妹一起代表匈牙利，参加了这次的国际象棋比赛，而且帮助匈牙利取得了最终的胜利，打败了已经连胜11届的国际象棋强国苏联。
第二个故事：
这个故事也是一个国际象棋大师的故事，他的名字叫卡斯帕洛夫。
卡斯帕洛夫
卡斯帕洛夫从7岁开始训练国际象棋；13岁，就从少年世锦赛中脱颖而出；15岁，就赢得了世锦赛的冠军，成为这个级别赛事上最年轻的棋手。
22岁，卡斯帕洛夫击败当时的世界冠军，成为史上最年轻的国际象棋世界冠军。之后，他保持这一纪录长达30年。
所以，我们说他是世界上最厉害的国际象棋手，一点也不为过。
可就是这位史上最厉害的国际象棋手，却在1997年的一场比赛中输了。输给了谁呢？输给了深蓝（Deep Blue），这是IBM研发的超级计算机。
卡斯帕洛夫对战深蓝
这还是在1997年，人工智能技术远不如今天。以现在的人工智能水平，不要说国际象棋了，就连棋类游戏中最复杂的围棋，也已经被人工智能攻陷了。
谷歌的智能机器人AlphaGo，在2016年以5:0击败了欧洲围棋冠军范辉；同年，以4:1战胜世界顶级围棋选手李世石；在2017年，又以3:0再次战胜围棋世界冠军柯洁。
柯洁输给AlphaGo
你发现没有，如果说在棋类游戏中，取得世界冠军就是成功的话，那人类几乎已经不可能成功了。
· 02 ·
为什么说“1万小时定律“已经过时
不知道你从上面的两个故事里看出了什么，作者的看法是：
上面的第一个故事，发生在20世纪70年代，那时候并没有人工智能，所以波尔加的专业化训练看上去非常成功；
而第二个故事，发生在20世纪90年代，那时候人工智能刚刚起步，就封死了国际象棋的天花板。
现在又过去了20年，人工智能已经变得更加强大，但是人类的“专业化”训练能达到的水平，依然跟过去差不多。
如果把波尔加的故事放在今天，那他就会悲哀地发现，自己不管在孩子身上花多少时间，他的孩子都不可能拿到真正的世界冠军了，因为人已经在这方面干不过机器人了。
这就是作者认为“专业化”训练已经过时的主要原因，因为你再怎么努力，再怎么遵循“1万小时定律”，你都已经赶不上人工智能发展的速度了。
你花1万个小时，真的掌握了一个新技能，成为了这方面的专家。
但是第2天，可能就会横空出世一个新软件，它比你掌握的技能更厉害，比你知道的知识更丰富，可以瞬间让你这个“专家”发挥不出应有的价值。
那你进行这1万个小时的训练，还有什么意义呢？
比如，有人花1万个小时学会了五笔打字法，结果发现现在的拼音输入法越来越智能，以后还可能还有非常准确的语音输入法，那学习五笔打字法的意义何在呢？
当然作者这么说，并不是否定学习的意义，而是说，你的学习方法应该要跟上时代的变化。
以前的社会，可能比较需要那种“专业化”的深度学习，也有足够多的“1万个小时”让你积累、蜕变。
但是现在这个社会，新技术日新月异，你没必要，也没时间去使用“1万小时定律”。
真正对这个社会有用的，是另一种学习方式，那就是拥有战略思维的“广度学习”。
· 03 ·
这么做，才能避免被“人工智能”抢饭碗
事实上，广度学习也是人类面对人工智能的竞争优势。
你可能不知道，在人工智能领域有一个悖论，叫莫拉维克悖论。
这个悖论指出，机器人虽然很擅长解决一些很复杂的问题，但是对一些简单的问题却出奇的笨拙。
比如说，机器人在下棋上很牛，但是却很难做到像人类一样双足行走。用两条腿走路，一个三四岁的小孩就能轻松掌握，但是世界上至今还没有研究出能够平稳地，用双腿走路的机器人。
这个悖论说明，人工智能和人，有着完全不一样的优势和劣势。
人工智能很善于战术层面的学习，比如计算能力、推理能力等等，这些能力只要通过重复的练习，就能够获得。
但是同时，人工智能在战略层面的学习能力却很差，因为这种能力是一种复合型的能力，也就是说你要把很多知识综合起来应用。
这种能力是无法通过单纯地重复练习而掌握的。比如说，如何处理人际关系；如何运作企业等等，这些能力依然是人类比较擅长。
换句话说，在“专业化”训练、深度学习方面，人工智能拥有压倒性优势；但是在“战略思维”训练、广度学习方面，人类拥有绝对优势。
所以，如果你现在还迷信“1万小时定律”，想把自己打造成一个专家，那你就是在拿人类的劣势，和人工智能的优势在比拼。
大多数的专业化训练和刻意练习，其实本质上都是在学习战术。而这恰恰是最容易被人工智能取代的部分。
你花1万小时熟练掌握的技能，人工智能可能不到几分钟就学会了，而且比你掌握得还好，你说你怎么跟它比。
而且作者认为，就算我们不考虑人工智能的问题，刻意练习的学习方式也会变得越来越无效。为什么这么说呢？
因为刻意训练最大的特点，就是通过不断地重复和反馈，让自己对某个技能变得越来越熟练。
也就是说，你在练习这个技能的时候，你得知道自己做得对不对。它是有固定规则的，你要做的，只是通过重复来掌握这种规则。
但是随着社会的发展，很多非常重要的技能，都不再有清晰的规则了，比如说沟通能力、领导能力、创新能力等等。
这些技能对未来的发展，有很重要的作用，但是你显然无法通过重复练习来提升它们。
它们不仅没有清晰的规则，而且每次的问题也不会重复出现。
比如说，你每次沟通的对象都会变化，那你用同样的沟通方式，可能用在一个人身上有效，但用在另一个人身上就失效了。
所以在未来，我们需要学习的不是对某一个确定技能的掌握，而是要拥有战略思维，让自己能够在快速变化的社会中做出更灵活的反应。
· 04 ·
战略思维需要的“两种能力”
作者认为，想要拥有战略思维，至少得掌握两个方面的能力：
一、抽象思维能力
抽象思维的能力，就是指你从具体的事件和物品当中，提取背后的运行规律，以及抽象概念的能力。
比如说，给你一组不同颜色的物品：有红色的围巾、白色的棉花、蓝色的水、白色的衣服等等，这时候你就很容易通过颜色把这些东西区分开，这其实就是使用了抽象思维能力，把具体的白色棉花、白色衣服，通过“白色”这个抽象概念给区分了出来。
作者认为，这种抽象思维能力，对现代社会的人尤其重要。因为有这种能力，你就可以举一反三，运用规律灵活处理各种问题。
但是如果没有这种能力，那你就只能依赖于过去的具体经验，处理问题的手段就会非常单一。
心理学家曾经在苏联做过一个研究，当时的苏联还有很多地方都是原始部落，所以心理学家就想研究一下，原始部落的人在思维上跟现代人有什么不同。
于是，心理学家就让不同地区的人，参与了一个相同的游戏。这个游戏非常简单，就是将不同的物品放到一起，然后让人们从里面挑出一个最不同的物品。
比如说，有这样一组物品：锤子、锯子、斧头和木头，这四种东西里面哪一种最不一样呢？
左右滑动
你可能会觉得这很简单，答案不就是木头吗？锤子、锯子、斧头这些都是工具，只有木头不是。
但是，原始部落的人可不这么看，他们根本想不通，为什么锤子、锯子和斧头能组成一个团体，因为在现实生活中，它们三个放在一起一点儿用都没有。
反而是锯子可以锯木头、斧子可以砍木头，所以在他们眼里，这三个才是一伙儿的，而锤子才是其中最不一样的东西，因为锤子没办法用在木头上。
那为什么原始部落的人会这么想呢？这其实就是因为他们没有抽象思维的能力，在他们的意识里没有“工具”这个概念，所以他们只能根据生活经验里的用法，来解决这个分组的问题。
二、类比和迁移能力
类比和迁移能力就是指，你要能够把你从一个东西上抽象总结出来的规律，灵活运用在其它事情上。
类比和迁移能力，其实就是指，你要能够把你抽象出来的规律，灵活运用在其它事情上。如果你能同时掌握抽象思维能力和类比迁移能力，那你解决问题的思路就会多很多。
不信的话，我给你出一道思考题，你可以试着解答一下。题目是：
有一种射线可以摧毁肿瘤，如果射线的强度足够高的话，就可以杀死肿瘤。
但是问题是，如果直接用高强度的射线照射肿瘤，那健康的组织也会同时被杀死。如果采用强度很弱的射线，虽然对健康组织没伤害，但同时对肿瘤也没法起作用。
那请问：用什么样的方法，才能让射线在杀死肿瘤细胞的同时，又不破坏健康的组织呢？
怎么样，你能想出什么好办法吗？是不是一点儿提示也不给你的话，你觉得就是一头雾水呢？
题目都已经说了不可能既保护好健康组织，同时又杀死肿瘤了，怎么可能还有办法呢？
别急，一开始想不出办法没关系，等我给你一点提示，看看你能不能在看完提示之后，再想出办法。
这个提示，是一个故事：
有一个将军，要攻打一座城池。如果所有的士兵一起上，那将军就能轻易把城池拿下。不过，因为通往城池的路很窄，大部队没办法一起上。
不过，将军知道很多条小路，都可以到达这座城池。于是，他就把部队分成了一小队一小队，然后从不同的道路出发。最后，所有的士兵一起来到了城池下，把城池攻了下来。
看完这个故事之后，你有没有想到解决癌细胞的方法呢？如果你还是想不到，那我再给你一个提示。
这个提示依然是一个故事。
有一座房子着火了，正好这座房子的旁边有一个湖泊。所以周围的邻居就都拿着水桶，从湖里面提水，一桶一桶地给房子灭火。
但是火太大，一桶水不顶事，所以灭火的效果不太好，火一直没有扑灭。
这时消防队员站了出来，他让所有邻居拎完水以后，先别急着泼，而是围着房子站成一个圈。然后等他一声令下之后，再一起泼水。就这样，泼了几次水之后，火就被扑灭了。
怎么样？现在你有没有想出杀死肿瘤的办法呢？
可能有的人已经想到了，那就是用很多束低强度的射线，从不同的方向一起来照射肿瘤。
这么一来，这些低强度的射线，就能合力把肿瘤杀死，但是每一束射线又不至于破坏健康的组织。
其实上面的这个题目和两次提示，都是心理学家设计的一个实验。目的就是检验一个人的抽象思维能力和类比迁移能力强不强。
心理学家在做这个实验的时候，一开始只有10%的人能给出正确答案；但是听完第一个故事之后，就有30%的人想到了答案；等听完两个故事之后，80%的人就都给出了答案。
这就是因为人们在听后面的两个故事的时候，抽象出了一个“分兵包围”的策略，然后把这个策略平移到了对付肿瘤上。
· 05 ·
只有“广度学习”，才能拓宽人生的广度
如果你想要增强抽象思维能力和类比迁移能力，应该怎么办呢？作者给出的办法，就是我们在前面说的“广度学习”。
也就是说，我不花1万个小时深度学习一个技能了，我把1万个小时分开，1个小时学1个新知识，这样总共就可以学1万个知识，然后我从这1万个不同的知识里找规律、找联系，总结出一些抽象的策略和方法。
这样说不准哪天，就能把以前总结好的策略和方法，类比迁移到遇到解决当下的问题上了。
作者在书里面，还举了一个乔布斯的例子。乔布斯在大学的时候，旁听了很多课，比如说书法课、音乐课等等，虽然这些课他学的不是很深入，跟他的专业也毫无关系。
但是后来在他创业的时候，这些课却都派上了用场。
比如，苹果手机里的很多字体，其实就是乔布斯把大学书法课里学到的东西，类比迁移到了苹果手机里，这才设计出来的。
如果当时他没有上这些课的话，那他很可能就没法创造出这些字体了。
另外，除了可以增强抽象思维能力和类比迁移能力之外，广度学习还能应用在规划人生上。
很多人可能都曾经说过这样的话：我以前有梦想，不过现在被现实打击的没有了。
但是这么想的人，他的梦想真的是被现实打击没的吗？他以前的梦想，就真的是他可以追求一生的梦想吗？
其实，都不是。这些人失去梦想，并不是因为现实的打击，而是因为他们以前的梦想没法和自己真实的人生完全匹配。
他们以前的梦想，也从来不是他们真正能够追求一生的梦想，他们在以后的人生里，其实发现了这一点，所以才不得不放弃了以前的梦想。
只不过因为在人生中积累的太少，没办法找到新的梦想，所以就只能怀念旧的梦想而已。
而大多数真正有梦想的人，其实都是在人生经历积累到一定程度，拥有一定的“人生广度”之后，才找到自己真正的梦想的。
研究表明，大部分的成功人士，找到自己真正梦想的时间，大多都在中年时期，甚至还有人是在晚年时期。
这就是因为，在这个年纪，他们的梦想才能真正和自己的人生相匹配了。
当然，虽然这本书一直在强调“广度”的重要性，但是这并不代表深度就完全不需要了。在你找到自己真正的梦想之后，还是需要在深度上下功夫钻研的。
最后，我想把数学家弗里曼·戴森写的一段话送给你：
鸟儿在高空中飞翔，遥望广阔的大地；青蛙住在地下的泥土里，只能看到附近生长的花朵。科学领域里的青蛙越来越多，他们只局限在一个狭窄的专业领域。但这个世界既宽广又深邃，所以我们需要鸟儿和青蛙共同探索。
希望你的人生，既能看到广阔的大地，也能看到附近的花朵，既拥有广度，也拥有深度。
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