产品人深思(4):产品经理如何学习新知识/领域?(附方法)

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产品经理这个职业需要对前沿技术有一定的理解,学习能力就成了人人都要掌握的必备能力。具体如何学习?文章作者从学习的本质出发,对这个问题进行了拆解分析,与大家分享。

无论是想要当PM的新手还是在职五六年的老鸟,包括俞军也在书中也有写,大家都默认产品经理需要具备强大的学习能力。学什么?学习未来互联网行业高速变化的新知识。

难道学习就是每年看100本书?听100节付费课?还是写完3本学习笔记?习惯性持续看资讯看paper?对于过去几年的经历我产生怀疑。

很不幸,惨痛的亲身经历告诉我,这些答案都不是,这些都是「被动学习」。

作为产品经理,必须习惯于深度思考。惯例,对待长期问题,把How问题转变为What和Why问题自动开启深度思考,用基础学科解决问题。

  • HOW:如何学习新知识/领域?
  • WHAT:知识是什么?学习的关键是什么?成功学习新领域的关键是什么?人脑学习的机制是什么?
  • WHY:人为什么要学习新知识?

01 “知识的本质是什么?”

“什么是知识?”、“学习知识的关键是什么?”

通过「神经学」能够了解到,人脑是可以先后分为3个阶段:「爬行动物脑」——>「边缘系统」——>「新皮层」。重点讲「新皮层」,换个名字也叫「理性脑」。大约在1亿年前,哺乳动物逐渐演化出了新脑皮质,演化至今,这玩意占据了人类大脑三分之二,也帮人类从万物中脱颖而出。神经学家麦克里恩戏称新脑皮质为:「抽象思维之父」

无论是「认知心理学」还是「哲学」都会将人脑的感知分为:知觉、感性、理性。其中理性是人独有的,也可以说知识是人类独有的。

在新皮层发育之前,人类和其他动物一样,都只有知觉和感性去解释世界、定义世界,不难理解知觉和感性的目标都是「生存」。经过「自然选择」,那些大脑突变新增基层新细胞的哺乳动物反而更好地生存了下来。

于是,新皮层/理性脑被遗传了下来,帮助人类更好地生存,人类知识库慢慢开始搭建。

有句话很生动:人类就像是蜘蛛,活在各种抽象理念的网上。少了这张网,人类难以生存。所以:知识是理性脑的产物,知识本质就是人类自己定义出来的信息。

既然知识是人类定义的信息,而信息又越来越多。就产生了2个问题:1)信息在我们脑中的组织形式是什么? 2)有效知识是哪些?

针对问题一。如下图,在「认知心理学」中,目前较被推崇的是:「联结主义理论」(建立在信息在理性脑中的表征方式的基础上):信息是由分布在网络中的激活表征。

简而言之就是:基于大脑神经网中的神经元和神经突触。外部会刺激输入单元,输入单元将信号转给隐藏单元,最后传给输出单元。其中关键的就是「联结权重」,联结权重决定信号向下传递时增强还是减弱其激活程度。

而联结权重的调整是通过「学习」形成的,错误的学习通过「反向传播」将错误信号传回给隐藏单元,修正联结权重,最终经过多次调整,联结网络得到了合适的联结权重。对人工智能稍微了解的同学应该已经发现了,计算机的神经网络、深度学习也是基于此设计。

对于一个Input(问题),由于每个人信息网络的联结权重不同,会做出不同的思考和判断。在多元决策模型 |“我该如何更有效执行?”中提到,执行/行动,我们能让思维有序化,而这个有序化就是调整「联结权重」的过程。

所以:知识本质是信息,「有效知识」必定是联结权重较大的信息,所以才能指导/改变人行动。而提高权重的唯一办法是通过执行去调整增强/减弱权重。

02 “学习新知识的关键是什么?”

我们获取新信息,相当于在网络中增加新节点,起初新节点的权重是无差别激活,意味着可能会错误修正权重,也可能正确增强权重。而只有那些最终权重较大的新信息变成了我们脑中新的「有效知识」。因此学习新知识有2个关键(1)激活(2)高权重

每年看100本书、听100节课、看100个b站视频,看100份paper…..whatever,这些都是新信息罢了。能否形成新知识,或者能否进入新领域,关键是有多少信息通过执行之后,变成了脑中的高权重节点即「有效知识」,大部分的信息要么没被激活过(如何激活在下文提及),要么被验证权重低,最终沦为「无效知识」。

我们学习新知识,无非是为了得到更多「有效知识」,那些能够改变我们的行为的知识。

于是问题二自然出现。一个领域知识那么多,哪些是「有效知识」?

「网络科学」「物理学」两个角度找答案,结果竟是相同。

既然信息在脑中是以网络的形式组织,看「网络科学」:之前反复提到了的「无标度网络」(scale-free)——现实世界的网络大部分都不是随机网络,少数的节点往往拥有大量的连接,而大部分节点却很少。与之对应的是「随机网络」:节点拥有的连接是随机平均的。

无标度网络分布方式的背后就是「幂律分布」(如下图-右),也俗称为二八定律。已经得到证实的是在互联网、细胞、传染病、社会人员结构等等复杂系统背后都遵循幂律分布。

在《链接》一书中有提到19世纪后半段,不少物理学家和数学家已经证明,在各类的开放复杂系统中,幂律的出现通常都标志着从无序到有序的过渡。换句话说,「无标度网络」的形成过程就是「负熵增」即有序化过程。

试问,从小时候父母教我们说话开始,脑中信息的网络开始形成,十多年的教育下来,不断有新知识加入到网络中。但问题是:二十出头的人普遍感觉自己脑中浆糊,面对问题时也不知道怎么办。

为什么?就是知识网络结构节点数太少、且没有明显的中心节点,依然是「随机网络」并非「无标度网络」,混乱无序。

“人为什么要学习新知识?”

其目的之一就是开放系统,引入新节点进行有序化。理想化最终达到仅20%的节点能够解决我们80%的问题。获取新信息,并通过「学习」将信息转化成权重高的知识。

哪些信息最终可能成为这关键的20%,帮助我们解决80%的问题呢?

在「认知心理学」里对人类解决问题有所研究,大量实验证明人类在现实中极擅长「类比问题解决」:将目标问题迁移到一个「源问题」上,通过类比来解决目标问题。且类比迁移能够提高问题的解决可能性。

我在一个悟了2年的「多元决策模型」提到,人类所有知识是演进的,像树一样。每个学科都有其母学科,每个学科都在致力于解决本学科几个大问题。所谓的「源问题」其实大概率就是某一门学科的设立追问。

由此得到答案:一些「科学原理」是解决「源问题」的钥匙。是最可能成为那20%的高权重节点。而剩下约80%的节点在解决日常20%的中短期问题足矣。

继续深挖。

假设我们广泛学习,刻苦练习。最终「联结主义理论」已经符合「无标度网络」的特征。那么可推断「网络科学」已证明的6条原则也适用于知识

  1. 六度理论:任意两个节点通过最多6次就能触达
  2. 无标度网络:真实网络按照幂律分布(二八定律)
  3. 富者越富:新的节点加入网络,优先连接已有的大节点。
  4. 致命缺陷:一旦大节点被破坏,网络瘫痪,如机房停电
  5. 枢纽力量:枢纽节点能迅速传播信息,如传染病
  6. 群体组织:团体内强连接与团体间弱连接

前两条不赘述。

  • 「富者越富」:新信息的加入会先连接那些重要知识/科学原理。如果原先的知识更具奠基性,新信息依然无法超越原有知识。
  • 「致命缺陷」:一旦某个重要知识/科学原理被证伪,直接破坏相连的知识。
  • 「枢纽力量」:一个问题被类比到重要知识/科学原理,能被广泛传播到其他知识,解决问题。
  • 「群体组织」:相似知识会“抱团”,连接更紧密频繁,不同类别知识间有弱联系,正是这些弱联系帮助人们进行类比。

总结:大部分“知识”都是信息,0权重没用处。真正的「有效知识」是信息网络中的高权重节点,是可以指导人行动和解决问题。找到知识而非信息加入网络,能够有序化自己的大脑,且知识网络也符合6条网络原则。

03 方法论

“产品经理如何学习新知识?” 注意不是新信息!

直接上图——「信息-知识」循环法

1. 获取信息

有效知识的前身还是信息,因此第一步是获取信息——获取信息的“ID Card”

信息在化为已用之前,也是有其类别的。比如:本体论属于哲学、Python属于编程、认知偏误属于心理学、熵增定律属于物理学、无标度网络属于网络科学等等。

如果你连这些都无法判断,说明你尚不知「学科地图」和「学科关键词」:

「学科地图」:针对一门学科,简单的了解其发展背景、分支学科,尤其是各分支所研究的大问题是什么。了解已有学科在外部世界中的地图,是未来获取信息识别信息的大前提。这幅地图无法解决你的问题,但是能帮新信息定位。

「学科关键词」:每门学科领域都有重要的原理、定义、理论等。如同地图中的图示,如果不理解这些图示,即无法读懂地图,同样没用。因为学科大部分的信息都是基于这些原理、公理、定义「关键词」推导

在获取信息这个阶段,并非是刷抖音、看知乎、学B站、听个书就是get了信息。只有知道该信息大概所属什么分支学科、是解决什么大问题、基于哪些原理才算是真正的获取信息的ID Card。

所谓慢,可以多多略读该学科经典书籍,尤其是那些豆瓣8.5以上的教材书。磨刀不误砍柴功,Slow is fast,fast is slow 。

例如:我从0自学心理学时,先百科一下心理学分支,找到3~5本心理学经典书来扫读。如《社会心理学》《认知心理学》《心理学与生活》《心智探奇》《天生不同》等等。建立学科地图、掌握学科关键词,之后再获取心理学相关信息时就很容易定位。

2. 信息加权

如果已经掌握一个学科的地图和关键词。如同掌握信息的“ID Card”,可以迅速识别信息身份。且边际成本逐渐降低,识别速度越快。

有“ID Card”的信息,可以顺利进入大脑的门禁,即一个「新节点加入网络」

信息如何加入大脑?——「连接」「绑定」

「连接」:根据「富者越富」原则,优先将新信息与已有的知识、大节点连接。孤立的信息、知识是无用的。只有不同的知识相连接起来,才会涌现出超越单个信息点总和的「系统性」。

「绑定」:根据「群体组织」原则,将信息与各种相似知识对比、抱团存放。如图,人有群体小结构,信息也有。可以理解为「主题」or「分类」,将同个主题相关的知识Binging。

通过「连接」和「绑定」,弱连接和强连接,最终新信息在脑中“安家”。

当我们面对问题时,可以在某「主题」内通过相似知识来找答案,也可以通过弱连接思考到「科学原理」通过源问题来找答案。

例如:我最近在研究效果广告机制,我会把「竞价机制」与「经济学」连接,并且把「竞价机制」与「博弈论」捆绑抱团。未来我在面对「多方竞争」到目标问题时,我就会思考到博弈论和广告中到竞价机制,其实还有社会心理学到「从众效益」,同时我还可以引申到经济学找源问题来解决。

3. 验证信息

这一步是分水岭。

虽然本文没提,但是碍于「记忆」的工作机制信息会丢失。可以说不进行第3阶段,学习只能叫输入,而知识对你而言永远只是信息。

因为大部分的信息会被遗忘,会被闲置,而结果就是权重为0或者无法变成知识,压根不能改变你的行为。你需要「激活」这些信息。

如何做?2个方法:对外「类比应用」、对内「反思审视」

「类比应用」:在第2步里,将新信息Binging,实际上这是一个假设的过程。假设A主题的问题也能用新信息类比。在深度思考|“如何更有效执行?”中我说执行的本质是有序化的反馈机制,因此,信息必须经过执行才能在脑中获得联结权重。我们可以「刻意练习」,针对老问题迁移新信息进行类比解决,其中「类比」是最符合人类解决问题的方法,「输出」是我推荐的形式。

「反思审视」:反思的实质是对假设进行校正。对外我们追求太多信息摄入,却极少整理自己的大脑,看100本书、听100节课又如何?缺少应用和反思其实都是无用功。反思不是总结。反思是跳脱出自我,审视自己的所作所为、所思所想。结果不重要,重要是我为什么这样做,我作出的假设正确吗?

对外类比应用,对内反思审视。比较推荐的方法就是「输出信息」和「定期反思」。输出可以是写文章、讲给别人、运用到工作中等,因人而异。反思可以是写日志、冥想、纯思考。

例如:我写的这篇文章主题就是关于「学习/知识」,对我而言,里面涉及一些老知识如「网络科学」、「熵增定律」还有我前几篇文章内容。同时还有最近摄入的新信息「三位一体脑」、「联结主义理论」,我写文章的首要目的是进行「输出」,通过不同知识的类比来解决一个问题,最后发现确实有关联,我的脑就会增加新信息的权重,逐渐变为知识。另外我会每个工作日晚上10点钟写下我的反思,进一步验证自己对知识的假设。

4. 变成知识

新信息得到验证之后,权重增加,变为有效知识。到此为止了吗?显然不是,知识还需要化为「方法论层」「更新迭代」

前面我定义过:有效知识是能改变行动的。

也就是很多人关注的How,而知识是Why和What。当知识被频繁调用后,经验积累后所谓的方法论就能出来,例如:我总结的这套「信息-知识循环」就是典型的How层面方法论,可以在日常中使用,但是背后却是很多元知识在支撑。

方法论很重要,在「认知心理学」中成为「图式」,大白话就是你认知世界和理解解释世界的套路。多个元知识最终能形成一套自己的方法论来应对问题,才算是真正掌握了新知识。

最后,为什么这个方法是个循环?为什么要「更新迭代」?

因为「致命缺陷」原则:一旦某个重要知识/科学原理被证伪,直接破坏相连的知识。

之前就说过,世界没有真理也无需追求真理。新知识不是真理,是更适合生存的规律。尤其是科学,本身就是可证伪的,每过几年或十几年,新科学必然会推翻老科学。这基本是科学的常识和规律,也是科学的魅力。

因此除了开放系统外,学习新知识的另一个目的就是「更新迭代」自己的网络。

听起来很容易,其实这个「更新迭代」才是最难的一步。在心理学很多方面都有证明,人类会「思想禁闭」,意味人会自以为正确、会自我防卫、会捍卫尊严。凡是与我理念不符的观点,会自动滋生反驳想法。生理上也是如此,新节点很难挑战高权重节点。

也就是说,人类很难把「我」和「我的知识」分开。出于自尊保护的本性,人会在接收相反信息时认为在攻击「我」而非攻击「我的知识」。

乔布斯说他喜欢和聪明人共事,指的就是聪明人会把自尊和自己的知识分离开。

我目前也在锻炼当中。我正在用的方式是「破二元对立」,即把反驳我知识、和我意见不符的观点也认真学习。接纳这两者都合理,试图发现能够包容二元对立的新知识。

不要问我文章中为什么都在用基础学科的知识。而没提及需求、B端产品、技术、社交产品等等。我在之前的3篇文章中都有提及核心原因。

最后,再回顾一下这张图,用了几年时间沉淀出来且基于科学的方法论:「信息-知识」循环。

 

作者:朱鲁斌,公众号:字字朱心。每周深度思考一个问题,不稳定的世界里找到一份笃定。

本文由@朱鲁斌  原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash, 基于CC0协议。

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评论
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  1. 打开了大门,感谢!

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  2. 输出的很棒,受教了!

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  3. 不行,比较菜

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