學習與生產力所有文章自我成長閱讀筆記 《跨能致勝》讀後心得: 擔心你的技能被AI取代嗎? 「跨領域」是你不被淘汰最好的解方 by 鼠叔 2023-11-11 by 鼠叔 2023-11-11 383 🔍 刻意練習的必要性刻意練習的成果被AI取代跨領域的三大思考步驟繞了圈子才解鎖成就不要陷入水平壕溝的陷阱 有一個男孩,父親早早發掘孩子的天賦,從小就訓練他打高爾夫球,三歲就在沙坑學怎麼救球,你可在youtube上看過他小時候的影片,簡直就是神童,未滿十歲就參加高爾夫球賽,在史丹佛大學就已成名,他是天才。1997年,才21歲的他以12桿的差距勇奪美國名人賽冠軍。 另一個男孩,母親是個教練,但從來沒有訓練他,他跟從小就喜歡各種運動,假日跟父親打壁球,還跑去學滑雪、拳擊、滑板、打籃球、手球、網球跟足球,長大後他認為正是小時候接觸各種運動,鍛鍊出極佳的運動能力和手眼協調能力。長大後還是喜歡其他興趣,例如上音樂課、拳擊課或足球課,因為可以跟朋友玩在一起,當他終於放棄其他運動專心於網球上,日後稱霸球壇,堪稱史上第一。 一個男孩是高球名將 老虎・伍茲,一個男孩是網球球王 費德勒,不得不說兩人都非常有天賦,只是發展路線大不相同,老虎伍茲堪稱是贏在起跑點的模範,相對來說,費德勒小時候並沒有特別去訓練網球,反而是接觸各式各樣的運動之後,發現網球才是最愛,才開始專心練網球。 今天要介紹的書叫做《跨能致勝》,作者大衛・艾波斯坦是紐約時報的暢銷作家,也曾擔任過運動畫刊的記者,前一本《 運動基因》,探討運動表現對於先天條件和後天培育可能發揮怎樣的作用? 本書一開頭就在探討「一萬小時法則」,這是加拿大暢銷作家葛拉威爾於2008 年的著作《異數》中所提出的概念,葛拉威爾認為培養任何一項世界級的才能,都需要進行至少一萬小時的訓練才能成功。 於是受到「一萬小時法則」的啟發,許多父母擔心孩子輸在起跑點上,紛紛實施所謂的天才教育或是菁英教育,期待未來孩子能成龍成鳳,只不過本書提到了一個問題:想要成就卓越,真的要贏在起跑點嗎? 刻意練習的必要性 為了要解答這個問題,大衛研究了許多頂級的運動員,他發現許多頂級運動員就像球王費德勒一樣,並未在小時候就開始刻意練習,反而是在長大之後經過「多方探索、多方嘗試」,甚至嘗試跟運動無關的領域,最後才確認興趣,開始大量刻意練習。 乍看之下老虎伍茲跟費德勒,兩人似乎有所差異,但是撇除小時候的訓驗不談,兩者的成功絕對離不開刻意練習,其差異在於發現天賦的早晚,老虎伍茲是從小較早發現天賦,費德勒則是多方嘗試各項運動,最後才決定了專攻網球,成年之後來看頂級運動員絕對不乏大量練習,但時間拉回兒時,他們可能都還在多方探索。 所以關鍵其實並非提早學習,反倒是立定志向後的大量刻意練習,一萬小時定律才會發揮作用,這個感覺就很像是小時候家長、老師叫我們要好好讀書,但是你對於為什麼要念書?,根本就沒有想法也沒有概念,大概就是你現在好好讀書,以後找個好工作賺大錢等等說法,等出社會之後才發現,工作根本就不是你的興趣,只剩餬口飯吃的功能,自然而然你也不會把你的工作、技能磨練到極致,套句玩遊戲的概念就是,這個帳號你練了一個你不喜歡的角色,最好你會想把他練到全伺服器第一。 刻意練習的成果被AI取代 剛才提到打球,另外舉下西洋棋為例,西洋棋若要精通成為大師,除了大量練習對奕、還要記住各種不同的棋局,可是在1997年,IBM超級電腦深藍打敗棋王卡斯帕洛夫,深藍每秒可以計算兩億步棋,人類可沒這麼厲害,一夕之間人類最引以為傲的智慧,在此刻似乎被電腦追上了,未來真的會像電影「魔鬼終結者」一樣由電腦統治人類嗎? 要回答這個問題,我們一樣回到西洋棋上,1998年棋王卡斯帕洛夫舉辦第一屆「進階西洋棋大賽」,每位選手都和一部電腦搭檔,選手負責下戰略,戰術則由電腦代勞,這感覺就是叫老虎伍茲去玩高爾夫球電玩與其他電競選手一較高下,棋王長年的練習與經驗根本派不上用場,他說「電腦抵消了我的優勢」。 西洋棋王加里·基莫維奇·卡斯帕洛夫 2014年在阿布達比舉辦自由搭配棋賽,獎金是兩萬美元,選手可以自由選擇要搭配電腦,還是純粹使用電腦代勞,最後獲勝的隊伍是四人搭配數台電腦,負責主要決策的隊長是英國工程師安森・威廉斯,他說「這種棋賽考驗多種整合能力,有時候跟棋力毫無關聯」,他必須斟酌隊友和數台電腦的建議,然後迅速決定要讓電腦深入計算哪些特定的棋步,就像帶領特種部隊,決定何時要深入?何時要誘敵犯錯? 然後一舉進攻取得勝利。 人類搭配電腦的棋賽下,創意顯得更加重要,人類負責戰略、電腦執行戰術,在特定規則的環境下,電腦執行的比人類更好更快。 以近期最紅「ChatGPT」還有去年爆紅的「Midjourney」為例,ChatGPT可以撰寫各式各樣的文案,例如像是歌詞、文章摘要、翻譯、甚至寫程式也不在話下,Midjourney則是可以生成各種圖像,只要你描述的夠清楚,就算你不會畫畫也可以輕而易舉得到你想要的圖片,你所要做的就是訓練AI,讓AI協助你執行各種重覆性高的任務。 不過具體來說AI是如何訓練的呢? 簡單來說AI模型的建立是其實有點像是在訓練寵物或是小朋友新技能的感覺,人腦或著是說動物的大腦神經,其實就是一整個完整的網路,你必須要輸入再觸發輸出完成動作。 訓練AI也是類似的玩法,我們輸入關鍵字,AI會根據大數據輸出結果,一開始結果一定是錯的,但是隨著我們不斷修改關鍵字或是敘述的更加精確,AI會學習與比對這些錯誤的結果,再次修正下回遇到類似的關鍵字應該要輸出什麼結果。 你有沒有覺得似曾相識,人類學習不就是透過不斷的刻意練習、從錯誤中學習新技能,只要在特定的規則下,我們可以教AI學會重複的動作或是規則,問題是在規則不明、或是狀況不明的環境下呢? 以股市為例,當你大量研究練習各種線型,叫AI幫你做了大量回測,你就一定敢準確預判未來的股市走向嗎? 真的這麼厲害你早就是世界首富了,因為過去的經驗根本只能拿來參考,無法準確的預判。 所以越考慮到宏觀戰略的狀態下,人類能發揮的空間越大,我們最大的優勢就是在於廣泛整合的能力,過去各種專家專業的經驗與技巧,只要是在固定規則下,有重複性、再現性,AI通通可以取代,但是跨領域整合能力,規則不明的領域,AI就像特定的專家一樣並無法發揮優勢,需要一個跨領域的人利用AI運用AI,人類負責思考去制定策略,把運算留給電腦,推測模擬電腦運算的結果可不可行、有沒有執行的必要,這個人機一體的狀態才是未來培育人才的關鍵之一。 跨領域的三大思考步驟 那想要學會跨領域,也許我們能從觸類旁通開始,例如說今天我們有一萬顆核桃要去殼,要怎麼做? 問題在我們只要內核,外殼是我們不要的,但是一顆顆去剝跟過於費時費力,有一個在1968年的專利「青椒去籽」,將青椒置入密閉容器內,將壓力提高後,迅速降壓,而讓種子分離,這招也適用於核桃剝殼, 如果你只是單一領域的專家,很難去聯想到其他領域早已慣用的方法,必須觸類旁通才能聯想到,以下是書中提到跨領域思考的三種步驟,大家不妨可以嘗試看看。 1️⃣ 類推思考 許多問題受限於當時的技術或是知識,根本就無法直接去解決,而且越是超前的領域就越是如此,像是研究宇宙、量子力學等等領域,根本就超出目前人類現有的技術,到底要怎麼解決問題? 這時就需要類推思考,簡單來說類推思考,就是你把新事物變的熟悉,把舊事物變的新奇,幫助人思考陌生的、不明朗的各種疑難雜症。 比如說原子看不到要怎麼理解概念,電流摸不著要怎麼理解,但是你只要類推成撞球,或是類推成水流,就更能幫助我們能理解,一理通萬理通,很多問題基本上是很類似的。 1930年代心理學家卡爾・鄧克提出一個假設問題,卡爾假設你是位醫生,如果病人罹患胃癌,但是不能動手術,可是不切除腫瘤病人就會喪命,現在有某種放射治療法可以摧毀腫瘤,一定強度下全部照射到腫瘤,絕對可以摧毀腫瘤。 但問題來了,放射線強度太強了,會連正常的細胞一起殺死,如果要降低強度,是不傷害正常細胞沒錯,不過就沒辦法殺死腫瘤了,有沒有什麼方法可以殺死腫瘤,又不傷害健康組織呢? 這個問題就在與放射線既不能太強,也不能太弱,該怎麼辦? 在你思考的時候,講個小故事給你聽, 從前有個將軍要攻打一個重要的城堡,軍隊同時包圍城堡,一定可以攻得下來,但是通往城堡的路上有好多條,每一條都放置了地雷,大部隊通過肯定會觸發地雷。 於是將軍想了一個方法,每條路都派遣小部隊通行,小心翼翼避免觸發地雷,並且約定每個小部隊對時,統一時間到達城堡外圍集合,最後將軍就順利攻下城堡了。 另外一個故事是有一天鎮上失火了,消防隊到了現場要滅火才發現沒有消防栓,消防隊擔心不趕快滅火怕會延燒到一旁的住家,好在旁邊有一座湖,很多居民已經提水桶在滅火了,不過水桶的水太少了,根本就滅不了火,這是消防隊長當機立斷,請所有居民都先停下來,通通去湖邊把水桶裝滿,大家聽了很是奇怪,等大家裝回來之後,消防隊長教大家圍住火場繞成一圈,數到三,一起把水潑出去滅火,於是成功滅火。 聽到這裡,你該知道怎麼救人了嗎? 這個答案就是強度過強的放射線,會同時殺死腫瘤與正常組織,但是我們用低強度的放射線從不同角度照向腫瘤,只聚焦在腫瘤上,這樣放射線有足夠強度殺死腫瘤,又不會傷害到健康組織,就像將軍把大部隊分成小隊同時進攻,或像是消防隊長叫居民圍成一圈同時潑水。 也就是說類推思考,幫助你了解根本看不見的問題 。 2️⃣ 分類思考 不知道你的分類習慣是什麼? 假如有一副牌,牌上面各自描述一種真實世界的現象,例如經濟泡沫、北極融冰、油價、聯準會升息、烏俄戰爭、Covid-19等等狀況,一張牌有兩種類別可以去分類,一種是領域性、另一種則是結構性,你會偏向怎麼分類? 領域性的分類方式就是把相同領域的牌放在一起,例如經濟類別如經濟泡沫、聯準會升息等等,生物類別像是Covid-19、北極融冰影響北極熊生存等等。 結構性的分類方式則是依「通則」來分類,比如說經濟泡沫和北極融冰放在一起,兩者相似之處在於股票上升,會吸引更多的人來購買進而推動價格上升到泡沫為止;融冰融化會讓地球變暖進而融化更多的冰,直到融冰消失為止。 我自己的習慣也是以領域去分類,所以過往解決問題的習慣,還是會以單一領域的專業去思考,想要學會跨領域思考,就必須習慣打破領域的僵固,回到事物的本質去類推,去把相同的概念相互連結。 這讓我想到目前很流行的卡片盒筆記法,筆記顧名思義本身就用一張張的卡片,紀錄的是你的想法與概念,筆記本身如果概念相通是可以相互引用的,如果我們分類是依造邏輯性、結構性去分類卡片,自然而然就會去觸類旁通不分領域拿出來應用。 3️⃣ 水平思考 假設今天要會舊技術找出新用途,應該怎麼做? 這裡提到水平思考的概念,因為人類會習慣性就物件的熟悉用途進行考量,這種本能稱為「功能固著」,例如想到磚塊,你會想到什麼用途? 砌牆、門檔、武器? 除了這些用途還能用來幹嘛? 回到磚塊的本質是什麼? 有重量、外型方正、堅固,有這些特質的物品能拿來做什麼? 當紙鎮、丟到馬桶節水,這需要天馬行空的想像才能讓舊技術能有新用途。 書中還有提到任天堂前研發長橫井軍平,喜歡成熟技術的水平思考,他認為水平思考就是新背景之下,讓舊點子出現新用途,然後充分利用所謂的「成熟技術」,也就是發展成熟,甚至近乎淘汰的技術去開發新的可能性。 這些技術因為成熟所以穩定,拿來開發利用不僅降低生產成本,同時也保證了產品的穩定性。 所以任天堂開發遊戲機較少使用最先進的技術,以SWITCH為例,沒有最先進的顯示技術4K 60p顯示,但是家機可以像是掌上型遊戲機一樣方便攜帶,無論何時都可以享受遊戲的樂趣,這個創舉實在是極富創意,可拆卸式的手把一樣能體會到過去WII主打的體感遊戲,讓家機的樂趣能帶出門與朋友互動,畢竟我們玩的是遊戲,遊戲性才是我們想玩遊戲的初衷。 這讓我想起在業界遇到一個案例,原本研發部門評估某個清洗機台,其功能很強大,對於細微線路的清潔效果絕佳,能解決污染的問題避免客訴,但問題是單價過高,經評估後要滿足現有產能需要30台,這個投資金額過於龐大。 有個製程經理觀察了這個機台發現,關鍵是在他的噴嘴是特殊噴嘴,能有效滲入細線路的部分,新機台貴是貴在他採用機械手臂一片片取放料,因為晶圓易破所以才用這個方案,但是目前的產品底板很強壯,根本不會破,於是這個製程經理把目前舊有的機台上的噴嘴,更換成新式噴嘴。 就用最低成本解決掉這個問題。 原本需要30台新機台,將舊的機台稍微改造後一台就搞定了,也幫公司解決品質的問題。 所以說水平思考打破固有心理,讓舊技術也能有全新發明。 說到這裡,我認為這三大步驟,其實有點像以前接觸到TRIZ方法,TRIZ是俄國人阿舒勒分析了超過20萬件專利,他發現很多專利都具有類似的規律,他把共通的規律,統計出來40項發明原則,後續開發遇到類似的問題,便可以參考這些原則。 我自己的理解是有點像是遇到問題的時候,可以利用伊隆馬斯克最愛使用的第一性原理,將問題層層分解分離後,這時可以應用「類推思考」去定義問題本質為何? 接著將問題的本質進行「分類思考」,利用「水平思考」看看舊技術或其他領域的技術能否應用的上,不然只會限入到原本的觀點跳脫不出來,書中的形容這種狀況是在挖「水平的壕溝」,解決的方法可能會出現在其他壕溝裡,但你不斷地加深自己的壕溝,挖再深也找不出答案。 繞了圈子才解鎖成就 說到大器晚成的案例,如梵谷、高更、近代有哈利波特的作者 JK羅琳,也許他們的人生繞了一大圈,但過去的經驗成為新工作的養分。 我們多數人不可能一開始工作就找到一生志業,轉換不同的工作中,最重要是保持開放的心態,每個新工作就像嶄新的旅程,保持開放心態,才能從這份經驗中學習到東西。 要記住大部分的人根本就不知道自己與所學的契合度為何,只有做了才知道適合不適合,過往的經驗也不會消失不見,總是會在你需要的時候出現,就像是日本漫畫之神手塚治蟲,早年學的是醫科,雖說最後轉行去創作漫畫,正因為有過醫學背景,日後才能創作出膾炙人口的「怪醫黑傑克」。 著名數學物理學家、提出戴森球結構的弗里曼・戴森曾說過: 科學研究必須同時注重天上飛鳥與地上青蛙,鳥類翱翔天際看的又廣又遠,他們喜好統整思維的概念,從不同的景象集結多元問題,青蛙住在地面泥濘,只看到附近的花卉,他們喜好研究特定事物的細節,而且一次只解決一項問題。但因此要說鳥比青蛙更優秀是不公平的,這個世界既深又廣,所以我們需要鳥與青蛙共同合作,探索世界。 這個意思是說我們需要專才也需要跨領域的通才共同合作,一起去解決各式各樣的難題,關於這點,我想套句RedBull的廣告台詞, Redbull給你一雙翅膀 專業的青蛙如果要想飛翔,學習如何跨領域思考,就像裝了一雙翅膀,即便不如鳥兒,但是不是能學會更開放的眼界、更多元的視角去看世界呢? 不要陷入水平壕溝的陷阱 一萬小時成為專家的說法流傳已久,但時代在變化,AI出現之後,你磨練多年的本事,如專門化的單一技能與知識,即將會被AI取代,未來會需要能跨領域的人才,跨領域的人才就像鳥一樣看的寬廣,專門的技能與知識可以依靠AI協助來解決問題,進入到「人機一體」的新時代,人類需要專精在跨領域思考,或是設定策略,執行就給AI或電腦就好。 另外書中提到一個美國野火消防員的故事讓我印象深刻,大意是這樣的,美國野火消防員殉職調查發現,許多人面對野火不是來不及逃離,而是放不下手邊的工具,因為設備太重跑不快才殉職的,這讓我反省自己工作上是不是有一樣的思考慣性,遇到疑難雜症老是拿慣用的工具出來,要是有效解決早就搞定了。 這本書提醒我解決問題的方法不是只有一種,可行的方法也許其他領域早有答案,一直鑽牛角尖也不是辦法。 最後這本書推薦給卡關的朋友,不管是學業卡關還是工作卡關也好,也許這時候要退後一步,或是借鑒其他領域的方法。 如果我們把人生比作一段旅程,成功是旅途的終點的話,我們沒人能保證一開始起跑的方向是正確的,像是老虎伍茲算是運氣不錯的,一開始全力衝刺就發現方向沒有錯,所以繼續衝刺抵達終點,但像是籃球之神麥可喬丹,走到一半繞路跑去打棒球,後來發現不適合又回到籃球之路上。 也許試著跨領域學習看看,偶爾繞繞遠路,路上一定會有不一樣的風景在等你,反正最後有抵達終點就好。 《 公益活動 》讓「閱讀」幫助自己也幫助他人。 「台灣展臂閱讀協會」是由一群熱血的醫療人員,想要推廣「兒童閱讀」「親子共讀」「偏鄉外展服務」,讓弱勢家庭有平等閱讀與醫療的機會。 若你喜歡《跨能致勝》這本書,可以透過此連結購買,本站獲得回饋金將全數捐贈給「展臂閱讀協會」,並將金額公布在網站與粉絲專頁,希望你我的閱讀除了開拓視野,更能幫助他人,這個社會需要更多正向的力量。 或您可以直接到「台灣展臂閱讀協會」,捐贈您的善款,您可以選擇一次性捐款,也能定期定額捐贈善款。 若您有圖書欲捐贈,書寶二手書店也有提供「捐書助公益」的活動,您可以將家中圖書委託書寶二手書店代售,書寶會將銷售金額轉為愛心善款,捐贈給與書寶合作之公益團體。 不論捐款的形式如何,就讓閱讀幫助自己,更能擴大幫助他人,做個快樂的分享者。 歡迎大家留言分享 學習自我成長 0 FacebookTwitterLinkedinLINEEmail 鼠叔 歡迎光臨倉鼠人生實驗室,我是鼠叔,一隻不想當倉鼠的倉鼠, 這是一個追求自我成長,持續學習,實驗各種成長方法的頻道。 美國文學家愛默生曾說過: 「人的一生就像一場實驗,你嘗試的越多就做的越好」 每週我會分享各種新知、書評、影評、觀點與思維, 請大家跟鼠叔一起玩實驗,希望你嘗試的越多,生活就過的越好, 最後讓我們一起打造夢幻的第二人生吧。 previous post 《鼠辣觀點》持續買進是為了更好體驗人生 next post 《諾貝爾經濟學得主的獲利公式》生命週期投資法,分散風險增加報酬。 You may also like 不挑買點也無需看... 2024-10-05 50正2有哪些標... 2024-09-27 從22K交易員賺... 2024-09-25 人生進化的真相!... 2024-09-21 翻轉人生靠走路,... 2024-09-18 《零股獲利術》一... 2024-09-14 工作疲於奔命嗎?... 2024-09-11 《花掉的錢都會自... 2024-09-07 《1分鐘終結慣性... 2024-09-04 財富自由靠買房?... 2024-08-28