狗耳周五:大卫·爱泼斯坦的《范围:为什么多面手在专业化世界获胜》
“你拿着_____的学位想做什么?”
这个问题毁掉了许多大学生的感恩节大餐。这不仅仅意味着对学生职业目标的单纯兴趣。这是一种指责:“你在研究一些我觉得没用的东西。”
有人问:“你想拿_____学位做什么?”让人不禁要问:“你为什么还不长大?”你为什么不集中精力实际的田地?”
感谢大卫·爱泼斯坦和他的新书范围:为什么多面手在专业化的世界中获胜,本科生现在有了这个问题的答案。在一个不能接受一个“薪水不高”或“意义不大”的专业的社会里,爱泼斯坦提供了关于为什么要学习的硬数据如何思考能比学习更赚钱吗什么思考。
在他2008年的书中离群值,马尔科姆·格拉德威尔推广了“10000小时规则”大学、公司和青年体育组织都根据格拉德威尔的发现调整了它们的运作方式。对于那些没有听说过这一原则的人来说,这一原则基本上是说,为了掌握某一领域的知识,一个人必须首先为这一目标投入10000小时的深思熟虑的练习。很显然,这一点并不重要大多数现代机构都接受这一原则:大学、实体组织、职业体育运动都强调时间的数量而不是质量在那些时间里。
爱泼斯坦基本上把这个想法搁置了范围;如此之多,以至于格拉德威尔为这本书写了一个宣传语:“出于我无法解释的原因,大卫·爱泼斯坦设法让我完全享受被告知我所想的一切都是错的的这一经历。我爱你范围”。
范围是一本伪装成自助书的微妙的社会评论。爱泼斯坦对半途而废的现状感到沮丧,他个人生活的细节阐明了他的同情心所在:几年后,作为哥伦比亚大学环境科学和天文学专业的毕业生,爱泼斯坦作为一名记者为《体育画报》撰文。2019年,他写道范围,一本与环境科学、天文学和体育几乎无关的书。然而,这本书显然是他所有多样化经历的结果。
格拉德威尔和爱普斯坦的共同之处在于,他们都看到了世界上尚未开发的潜力,因为社会拒绝改变它的想法。格拉德威尔本人是历史专业的学生,他以将科学论文和历史案例研究应用到世界其他地方,从而对整个人性做出评论而闻名。爱泼斯坦会说,格拉德威尔的风格和兴趣不在于专长,而在于泛化。格拉德威尔范围。
为什么泛化有用?
尽管在LinkedIn的求职板上浏览时看起来可能不是这样,但在未来50年内,职业发展将需要更多的泛化和更少的专业化。
爱泼斯坦定义了两种解决问题的方法:“邪恶的”和“善良的”。这些分类来自心理学家加里·克莱因(Gary Klein)和丹尼尔·卡尼曼(Daniel Kahneman),他们都专门研究人类判断模型。
“善良”的问题解决是可以重复的,这是“一门科学”。爱泼斯坦将高尔夫和国际象棋称为“善良的世界”问题。下棋10000小时的人会比下棋10小时的人表现得好很多。爱泼斯坦断言,在一场普通的高尔夫或一场普通的国际象棋比赛中,玩家只能看到有限数量的结果和可能的情景。因此,一个经常玩游戏的人开始发展模式识别。爱泼斯坦断言,10000小时规则是关于小提琴手和外科医生的,但它不一定适用于其他领域。
花10000个小时学习如何解决“类”问题的问题在于,计算机恰好非常擅长模式识别。由于可能性的范围有限,因此可以为计算机制作一个模拟这些字段重复性的公式。爱泼斯坦写的是一位著名的国际象棋大师,他输给了IBM的沃森。(如果你认为这个理论不适用于高尔夫,看这个视频一个机器人打了一个洞)。简而言之,对于“善良的”世界问题解决者来说,就业市场正在萎缩,给那些知道如何在“邪恶的”世界中导航的人留下了很多空间。
“邪恶”问题是没有公式的问题。看看科学:是的,科学中有“一门科学”;但这仅仅是为了让我们意识到我们以前学到的东西。科学的创新者打破了规则,他们第一次从不同的角度看待事物。爱泼斯坦写道,诺贝尔奖获得者“作为业余演员、舞蹈家、魔术师或其他类型的表演者(比普通公众)参与演出的可能性至少高22倍。”爱泼斯坦说,这绝非巧合。这些科学家锻炼他们大脑的创造性部分,因此他们更善于创造性地解决问题。伟大的知识,加上创造性的解决问题的能力,使科学家势不可挡。
如果这部分还不能说服你,请阅读以下内容:
“一个[…]国际研究小组分析了50多万篇研究论文,并将一篇论文归类为“小说”,如果它引用了另外两种以前从未出现在一起的期刊的话。只有十分之一的论文进行了新的组合,二十分之一的论文进行了多次新的组合。该小组跟踪研究论文随时间的影响。他们发现,具有新知识组合的论文更有可能在声望较低的期刊上发表,也更有可能在发表时被忽略。他们在世界上起步缓慢,但三年后,具有新知识组合的论文超过了传统论文,并开始从其他科学家那里积累更多的引文。发表15年后,在被引用最多的论文中,进行多种新知识组合的研究更有可能名列前1%。”
我在书中的这段话下面划了线,写了“美丽”其次。没有什么比这更能说明现代世界是如何运作的,特别是在学术界。新奇有趣的想法被人看不起,但它们给了我们iPhone、互联网和治疗世界上最具破坏性的疾病的方法。对某个领域的专家来说,新想法没有价值,因为它们无视传统;它们不安全且未经测试。但这正是赋予新想法价值的原因。我们的现代经济奖励赛斯·戈丁(Seth Godin)称之为非凡的想法,字面意思是“值得注意”。将你的头埋在一个领域很难获得新想法。
正如爱泼斯坦在第51页所写,“在一个复杂、相互关联、快速变化的世界中,一个好的工具是远远不够的。正如历史学家和哲学家阿诺德·汤因比(Arnold Toynbee)在描述技术和社会变革时代的世界时所说,“没有一个工具是万能的。”
专家的问题是:
现代世界是由科学驱动的。要相信某件事,我们首先必须有确凿的数据来支持它。在很多方面,这是一件好事,因为我们积累了更多关于这个世界的信息,这增加了我们突破改变生活的可能性。
然而,一个问题是,当意见需要时,我们往往过于依赖数据来表达意见理解大量的数据。人们很容易认为,只要有专家站在他们一边,他们就是万无一失的。也许有些时候是这样的,但爱泼斯坦指出,在有些时候,专家们过于狭隘地寻找事实,以至于忽略了情况的基本真相,有时会带来灾难性的后果.
Epstein引用了Ellen Cousins的话,她是一位研究审判律师欺诈的研究员。“狭隘的专家是一种无价的资源,”她告诉我,“但你必须明白,他们可能是盲目的。所以我试图从他们那里获取事实,而不是观点。”
当爱泼斯坦与多产科学家阿图罗·卡萨德瓦尔(Arturo Casadevall)交谈时,这一观点得到了证实。卡萨德瓦尔的真菌发现导致了我们今天最重要的艾滋病治疗方法。卡萨德瓦尔被纽约市阿尔伯特·爱因斯坦医学院聘请来改革他们的课程。毫不奇怪,他正试图通过开设“哲学、历史、逻辑、伦理、统计、沟通和领导力”等课程,为医学院学生提供更多的学习空间。卡萨德瓦尔认为,如今的科学家并没有学会如何思考,而只是学会思考:“有人在手机上到处走动,带着所有关于人类的知识,但他们不知道如何整合这些知识。我们不训练人们思考或推理。”(第277页)
你更愿意由谁来领导你的团队?一个了解大量事实的人?还是一个知道如何有效地综合这些事实的人?
对高等教育的影响:
在阅读范围内,我忍不住看到了爱泼斯坦披露的数据与现代教育之间的相似之处。在高中,学生应该有激情。这就是大学想要看到的,学生对某件事充满激情,他们投入了大量的时间,无论是小提琴还是篮球。然后学生上了大学,如果他们还没有专业化,那么当他们在第一年被迫选择专业的时候,他们会很快进入大学。
甚至在大学毕业后,雇主们还在沿用这种陈旧的观念,认为公司的最佳人选是那些在自己的领域上过最多课程的人。如果他们要招聘市场营销人员明显地为他们做得最好的人是参加过最多市场营销课程的候选人。对于一个入门级职位来说,这可能很好,因为企业需要的是一个不会不可挽回地搞砸的人。但如果这些公司在寻找创新者,他们可能会错过机会大卫奥美(没有上大学),赛斯·高汀(计算机科学专业),以及Tim Ferriss(东亚研究)。也许这种雇佣模式就是原因平均每个美国人在50岁之前会有11份工作.
新西兰研究人员兼学者詹姆斯·弗林(James Flynn)的研究给我留下了特别深刻的印象,他专门研究智商。大学,尤其是文科大学,经常通过让学生学习不同学科的核心课程来宣扬他们在让学生“批判性思考”方面的成功。不过,弗林表示,情况并非如此:
“即使是最好的大学也没有培养批判性智力,”他告诉我。“他们没有给学生提供分析现代世界的工具,只是在他们的专业领域。他们的教育太狭隘了。”他的意思并不是说每个计算机科学专业都需要一门艺术史课,而是每个人都需要允许他们跨学科跳舞的思维习惯。”
弗林的观点得到了他的研究的支持:
“弗林进行了一项研究,他将美国顶尖州立大学(从神经科学到英语专业)的高年级学生的平均成绩与他们在批判性思维测试中的表现进行了比较。这项测试衡量了学生将经济学、社会科学和物理科学的基本抽象概念以及逻辑应用于常见现实场景的能力。弗林困惑地发现,广义概念思维测试与GPA之间的相关性约为零。用弗林的话说,“取得好成绩的特质并不包括任何广泛意义上的批判性能力。””
这是有道理的,对吗?如果你从专家那里学到了一些东西,你将对这个主题有一个一维的理解。专家们往往看不到全局。拿他是麻省理工学院物理学专业的毕业生,不知道如何用电池点亮灯泡作为一个例子。他们在高尚的物理概念上花了太多的时间,以至于忘记了最基本的东西。这虽然很幽默,但也很吓人。很多时候,科学创新来自于对科学基本原理的重新记忆。因此,我们错过了多少创新?
这并不是说专业化是不必要的。如果我做了扁桃体切除术,我不会在意外科医生是否读过尼各马可伦理学; 我想要一个上过医学院并且做过很多扁桃体切除术的人。
专业化在社会中有一席之地,但我认为,我也相信爱泼斯坦的想法,专业化在我们的机构中占据了太大的位置。在技术创新方面,我们需要创新者,需要能带来很多东西的人。正是这些人,有能力的人,将能够利用科学创新,并用它来改变生活。
正如生物学家E.O.威尔逊所说,“我们淹没在信息中,但渴望智慧。”
我们可以采取哪些步骤使智慧和信息和谐地协同工作?
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