我是如何组织自己的知识体系的

shuddkk

极强的目的性

和大部分人一样，我对知识的获取分为两种：

• 出于兴趣。例如文学、设计、脑科学等等。
• 明确服务于未来的目标。
  

我观察到我和其他人不太一样的地方在于第二点，有些人会有着“不知道学了有什么用，反正先学着”或者“听说很有用，学了可能自己能变得更厉害”等比较“模糊”的动机。我没有这种模糊的动机，我的动机都是直接服务于更长远的目标。

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形成这种状态的原因是：

出于自己的成长际遇的影响，我一直在寻找自己生存的意义，思考想要如何活着，一刻也没有停止过。我从来没有过“安于现状”的状态，这个状态对我说来就跟死一样可怕。

在这种状态下，短期和长期的目标会自然地不断具象化，达到可以指导当前自己的行动的程度，包括指导学习。因此至少在这个程度，我不需要刻意地去组织知识，它们就已经在“目标”这个维度上形成联系了。

这个联系非常重要，因为“目标”往往就是“问题域”，你自然地就会需要去了解学科的历史、发展来确认“问题域”。同时也会非常在意“解决域”是否能真正达成你的目标。

这种“为了为我所用”的方式，比“学完了再考虑如何为我所用”要高效得多。比尔盖茨有个访谈讲过类似的学习方式，其中提到自己新学的东西必须能和自己已有的体系发生联系，这样才能“内化”，效率最高。否则的话学了也可能很快忘记、或者没有真正领悟。

具体到实施细节上，所有的学习我都会非常认真地去读综述、前言。如果还是无法确定是否与目标匹配，那么再通过目录自己做个阅读框架翻着读。当然这种情况极少，绝大部分值得读的都有传承、都有较好的综述可以找到。

另外在读的过程中，我的目的是内化，不是读完，因此常常会读到一定程度就先放手边。等自己慢慢用新学到的观点解决自己的问题侯再接着读。有时甚至会故意放慢速度，因为往往读着很顺、很认同的东西，很可能是出于你没有足够背景知识，你看到的证据都是书里提供的，当然会认同他的结论。或者是本来就希望结论如此，因此更加容易认同。我会刻意慢下来甚至停下来检查逻辑，补充证据，识别自己的“主观愿望”和客观事实。

往上不断抽象、往下不断泛化

我的工作在另一个层面上也为知识体系的建立提供了非常好的日常训练。对于任何具体问题，我都习惯于上升一个维度去考虑，这样建立的系统适应性更强，能直接帮助我写更少的代码。

同时抽象的过程本来就是不断地归纳，再推演泛化进行确认。这个过程中我逐步发现了抽象到一定程度后，就和某些学科相通了，于是又进一步加深了自己“体系”内的联系，而且往往能带来新的升华。

这个抽象的过程有一个我使用了很多年的方法，就是不断对问题“扩大范围、加定语”来识别它的普适性和独特性。例如“某某平台的文章现在需要做一个访问权限”的功能。可以把其中的“文章”、“访问”等先扩大范围再加定语，变成“平台中的（定语：用户创作的、文章类型的）内容”、“用户（获取文章类型内容的）行为”。
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于是在这个场景下，你就会从“普适性”的角度去考虑：

• 是否还有其他内容形式也要限制？
• 是否还有其他用户行为也要限制？
  

从“独特性”的角度去考虑：

• 平台内可能混合这平台本身和用户创作的两种类型，用户创作的是不是需要私密性保护得更好？默认开启访问限制？
• 文章类型的内容易于被机器识别，是否需要做个机器人自动扫描其中的敏感信息，防止用户错误地打开了访问限制？
  

依此方法，就从单纯地在用户访问文章的接口处加个限制代码，变成了思考权限系统的问题。至少至少又会了解到 ACL、RBAC 等不同策略。

更进一步，权限还可以进一步抽象为“网络中的，单一节点授信”问题，就会考虑到当“既需要广泛传播、又需要通过权限控制传播范围”时，应该如何处理？由作者每个用户独立授权会忙不过来。通过某一链接授权，但链接被泄漏后又无从追溯。那么是否可考虑每个已信任节点都能再往下授信的方式呢？如果有某个节点出现了违规行为，例如分享到了外部，那么网络应该如何惩罚授信节点？

适应性更广的学科知识是不断抽象的基础，同时能带来适应性更广、逻辑性更强的解决方案。日常的抽象训练也能不断加深对这些知识地理解和联系。我所遇到的几乎任何问题，编程、产品设计、商业模式等等等等都能依此方法实践，我在其中受益良多。这也是我不断强调体系化地学习的原因。

cichishia

往上不断抽象、往下不断泛化