最近發(fā)現(xiàn)一個現(xiàn)象：牛人都有一個共同的特征贷祈，就是知識遷移能力滓侍。成長會的Scalers狈醉，股神巴菲特廉油，《從0到1》的作者彼得蒂爾，“第一性原理”的主講人頂級的物理學家張首晟苗傅，在對他們的輸出和內(nèi)容進行深入思考的時候抒线，會發(fā)現(xiàn)他們都是對一個非常基本的概念或者原理渣慕，在不同場景嘶炭、不同領域的反復試驗、思考和應用逊桦，最終形成自己的一套理論體系或者投資方法眨猎。

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對于“復利”這個概念，本質上是在穩(wěn)定增長率下隨時間周期的一個指數(shù)結果强经。Scalers用在成長模型上面睡陪，強調(diào)持續(xù)穩(wěn)定的行動和輸出積累，會隨著時間的增長有指數(shù)增長效應；巴菲特則用幾十年的投資回報曲線兰迫，來證明了復利的價值信殊；而彼得蒂爾在創(chuàng)業(yè)公司投資理念上，也強調(diào)在一定時間的沉寂期后逮矛，一些具有高增長價值的公司會給投資帶來可觀回報鸡号。這3種都是對同一知識的在不同場景下的遷移。

對于“系統(tǒng)”這個概念须鼎，在知識理解上鲸伴，強調(diào)構成系統(tǒng)的元素、元素間的關系或者說規(guī)則晋控、系統(tǒng)復雜度汞窗、系統(tǒng)變化（涌現(xiàn)）。當你對這個底層概念理解足夠深入的時候赡译，會發(fā)現(xiàn)仲吏，世間萬物都是系統(tǒng)。社群蝌焚、企業(yè)裹唆、國家、生物界只洒、經(jīng)濟等许帐，都可以用這個系統(tǒng)的視角去做觀察和分析，這個過程毕谴，就是在對知識做遷移應用成畦。

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那么，如何才能達到這種“知識遷移”的境界呢涝开？

首先循帐，你必須搞懂基本原理。

比如：對于正態(tài)分布和冪律分布這兩個概念舀武。通常來說拄养，大量事物是符合正態(tài)分布的規(guī)律的，它呈現(xiàn)了一個中間多兩頭少的一個分布形態(tài)银舱。比如人的身高衷旅，年齡分布等大部分由自然情況造成的分布。而冪律分布顯然不是如此纵朋，用通俗的話來講，就是我們常說的長尾理論茄袖，或者馬太效應操软。你只有真正理解這些概念的底層含義，才知道在什么情況下宪祥，使用哪種知識去解釋一個現(xiàn)象聂薪，分析預測可能發(fā)生的結果家乘。

其次，在學習過程中需要刻意鍛煉這種知識遷移能力藏澳。

《如何高效學習》里講了一個麻省理工學生一年修完33門課的學習方法仁锯。他所提出的知識結構+知識聯(lián)系方式，本質上就是對核心理論的知識遷移翔悠。比如對于馮諾依曼計算機系統(tǒng)的深入理解业崖，可以讓他在其它需要系統(tǒng)化知識的部分之間套用這套模型。

《從0到1》里面彼得蒂爾舉了惠普公司從20世紀90年代一個極具創(chuàng)新力的公司蓄愁，一直衰落到市值幾十億美金的科技服務公司双炕，是科技行業(yè)衰落的典型。背后的原因撮抓，彼得蒂爾把它歸結為一個財務專家型領導對技術和業(yè)務的壓制妇斤，大家關注的是如何把財報做好，而不是對未來增長的思考丹拯。對這個現(xiàn)象和分析做遷移站超，我們會發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)很多科技公司也是這樣乖酬。如果再拿這個觀點去做公司財報分析死相，看下哪些公司是財務主導的，再進一步分析這個公司在創(chuàng)新上面的投入和結果剑刑，就可以很好的評估未來這個公司的發(fā)展趨勢媳纬。

因此，在學習的過程中施掏，千萬不能求快钮惠，而應該更多的驅使自己去把所學到的知識更多的遷移到一些經(jīng)驗和現(xiàn)象的解釋上面，也就是所謂把書讀薄的過程七芭。

第三點素挽，則是要在不同領域廣泛學習。

一些非常頂級的科學家狸驳，都是快領域學習者预明。計算機大牛，同時也是數(shù)學耙箍、物理的大神撰糠，甚至是藝術家、哲學家辩昆。這種現(xiàn)象并非偶然阅酪，真正基礎的知識和理論，是在多個領域共通和可解釋的。

最近還在看一本書叫做《大國大城：當代中國的統(tǒng)一术辐、發(fā)展與平衡》中國城市的發(fā)展砚尽，可以結合美國這種發(fā)達國家的發(fā)展軌跡去預測，同時也需要結合政治經(jīng)濟學中一些理論去理解辉词。這個時候必孤，考驗的其實就是你對多種領域知識的理解和遷移應用能力。如果只是一味的認為外國的經(jīng)驗就是最好的瑞躺，而不是結合具體實際的情況去分析敷搪，最后只能邯鄲學步。多學科隘蝎，多領域购啄，多角度的學習，是知識遷移和知識應用的重要前提嘱么。

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在理解知識的基礎上狮含，盡可能多的讓自己的大腦主動去思考，去關聯(lián)曼振、去遷移几迄，是我認為最有效的學習路徑。只有這樣冰评，才能把知識內(nèi)化映胁，才能真正領悟事情的本質。