你可能觉得这是个标题党,不过我敢拍着胸脯说,这篇通讯可以帮你增加至少20点智商。具体为什么,我会在接近文末的地方说。我们开始吧!
小时候参加奥数班,同桌很聪明,似乎没有什么题能难倒他。有一次课上,老师给了一个不是很难的题,连我都做完了,他还在埋头苦干。以至于我都开始怀疑题里是不是有什么陷阱。到时间后老师请同学上去板演。他的举手被选中了,在黑板上他写出了三种解法。对此我印象深刻,之后的一段时间里,班里也有不少同学效仿,我也不例外。在那之后的人生里,在不同的情境下,但凡有余力我都会试着“一题多解”。
前不久我看到一篇讲如何理解事物的文章,它的作者也说到了他一个聪明的同学有“一题多解”的习惯。我不禁想,这背后是不是存在着某种一般规律呢?在一番研究后,我找到了两类文献,一种是基于历史和经验的书籍,一种是认知科学领域的论文。这篇文章便是对两类材料的归纳和思考。
“聪明”可以指两种东西,一种是品性、习惯;一种是智力、脑力。看似不相关的两种聪明,可它们之间却有着很多相似之处,当然这是我在研究中发现的。
品性
聪明跟诚实、正直、勇敢一样,是一种人格特质。事实上当我们说起聪明人的时候,多数都是指这种品性。毕竟智力很难通过人的外部特征判断,而且我们觉得智力是没法后天提高的,没法有长进的事儿我们自然也就不较劲了。
流传甚广的盲人与大象的寓言故事起源于古印度次大陆。它讲述的是一群从未遇到过大象的盲人,通过触摸大象,了解和构想大象样子的故事。每个盲人都只能摸到一个部位,但部分各不相同。然后,他们根据自己有限的经验来描述大象,这些描述自然也各不相同。在一些版本中,他们会怀疑其他人不诚实,于是他们就发生了冲突。这个寓言的寓意是,人类有一种倾向,即根据自己有限的主观经验宣称绝对的真理,因为他们忽略了其他人有限的主观经验,而这些经验可能同样是真实的。
从多个角度去观察事物才能更接近真理,各领域的大佬们深谙这个道理。本杰明·富兰克林(Benjamin Franklin)说要多读书变得博学;查理·芒格(Charles Munger)说要向富兰克林学习,而且不光多读书还要积累普世智慧、运用跨领域知识;瑞·达利奥(Ray Dalio)说要学会跟优秀的人三角交流;连史蒂夫·乔布斯(Steve Jobs)这么嘴硬的人还是会用行动告诉我们要吸纳别人的想法。聪明的人之所以聪明,是因为他们知道如何接近真理。“多角度”说起来容易,但很显然,能成为大佬的人很少,因为它背后有一系列困难,能克服的人很少。
查理·芒格喜欢用逆向思考的方式解题,如果要明白人生如何得到幸福,查理首先是研究人生如何才能变得痛苦;要研究企业如何做强做大,查理首先研究企业是如何衰败的;大部分人更关心如何在股市投资上成功,查理最关心的是为什么在股市投资上大部分人都失败了。他的这种思考方法来源于下面这句农夫谚语中所蕴含的哲理:
我只想知道将来我会死在什么地方,这样我就不去那儿了。
我想,如果能分析出这一系列的困难因素,并在自己的人生中克服那些困难便可以“变聪明”。
困难1:透视关系
那些聪明人告诉我们要多角度观察,可是他们没有提及多角度观察的直接目的——找到透视关系。比方说我们要观察的东西是一个魔方,我们上下左右的观察便是多角度的。在这个过程中我们不仅仅了解了每一面有什么色块,我们还理解了某个色块跟相邻平面色块的关系,我们看到了各个色块是如何在空间中彼此关联的,这种空间中的关联就是透视关系。
一题多解其实是单人寻求多角度的方法。还记得我们初高中用纯数和纯形以及数形结合的方式做证明题吗?每一种证法都与另一种证法有着某种关联。各种证法间的关联便是目标问题的透视关系。为什么要找到这种透视关系呢?因为它使我们更能把握住事情的本质。Paul Graham 在他的随笔黑客与画家(Hackers and Painters)中,通过拿编程和作画对比找到共性、发现了透视关系而获得启发,这种思考中饱含了真知灼见。就像画素描一样,如果透视错了,细节画再好也觉得别扭。
困难2:内驱力
不管是多读书、多跟朋友交流、还是“一题多解”,都需要很强的内部驱动力。聪明的人不愿接受自己不能理解的答案。物理学家、发明家、诺贝尔物理学奖得主 William Shockley 很喜欢谈论“思考的意愿”(the will to think)。他从核物理学家 Enrico Fermi 那儿学到了这四个词的短语并谨记于心。他认为对于严肃思考的人来说,动机之于方法的重要性,是有过之而无不及的。在任何领域成功的基本要素就是"思考的意愿"。而思考的意愿是由“理解的意愿”(the will to know)驱动的,或者也可以说是好奇心。
这种意愿不仅仅是你腾出精力去多角度思考,它更意味着你对不理解的东西或思考中的漏洞寝食难安。所以我在本章开始就说聪明跟诚实、正直、勇敢一样。就像正直的人无法对自己撒谎,你也没法放任“理解的意愿”不管。
也许迫于大班教学的课时安排,我们没法慢慢消化某些知识;也许前辈懒得把问题讲透;也许问一些低级问题的时候会使自己显得很蠢。但这种内驱力赋予了我们慢慢想、刨根问底和虚心求教的勇气。
困难3:信源
麦克·法拉第有个习惯,在评估别人理论的时候,不管多麻烦他都要重现一遍实验,有时甚至还要在原有基础上加以延展。久而久之就产生了直觉,这种直觉引导他探索出了很多非常重要的发现。比如,虽然法拉第很欣赏安培的关于通电导线和周围磁针间力的假说——磁针的运动是它和导线之间排斥和吸引的结果,但他还是感觉有点不对。随后他便设计了一个实验1,发现了通电导线周围的空间会产生圆形磁场。
通过这个例子我想说,我们接触的原始数据越多越细,就越容易产生准确的直觉。虽然我们并没有明确去想一些问题,大脑还是会在后台进程里处理那些一手信息和原始数据。因此在一个对伸手党友好、过滤气泡包裹得越来越紧、假新闻满天飞的世界里,我们应当格外注意我们的信源。如果能亲自做一些力所能及的实验和研究当然最好,但如果不可能也可以优先选择那些信息密度高、有很多原始数据的材料,比如论文或高等学府出版社的出版书籍。尤其在研究一个新课题时,应该尽量避免一开始就阅读通俗读物和大众传媒,比如泛非虚构类畅销书和连线、大西洋、经济学人这样的杂志。
战地摄影师 Robert Capa 有句名言:
If your photographs aren't good enough, you're not close enough.
如果你的照片不够好,是因为你不够近。他并不是在说要用长焦镜头特写人,而是说摄影师应该更靠近被摄者,参与到战争中,跟战士们一起在战壕里,成为他们的一员。我想“更近”也适用于作为信息采集者2的我们。
困难4:地图
学会了从多角度观察和思考,逐渐我们便会形成自己的心智模型和世界观。可喜可贺。但是当现实一次次肯定我们的认知时,我们要注意不要掉入确认偏误的陷阱里。最重要的是,当现实打脸的时候要放下自我,好好地研究是哪儿出了错。
我见过的最好的心智模型的比喻就是地图。试想绘制一张1:1全信息的精确地图,它的用处反而降低了,因为这样的地图就是真实世界的复刻,该迷路的人还是会迷路。地图是对地形、地貌的描述,是对真实地形的简化。心智模型也一样,它们简化了问题。
既然地图跟心智模型如此相似,很多制图学下发现的问题可能也同样会在心智模型的使用中出现。比如,地图有时效性,它需要间歇性更新,心智模型也是。任何一个复杂而动态的环境都需要定期更新对它的认识。就拿人类社会来说,我们发现了每个世代都有其独特的人格特质,这些特质取决于他们从出生到成年的那一段历史时期。之前我分享过从Z世代开始,女孩的自残自杀率陡增3,那是因为父母还没有意识到社交网络对孩子的影响如此之大——我们以往被认为可行的抚养方式已经过时了。
国家的兴衰存亡取决于政治和文化的变迁。我们往往把社会和国家联系起来,认为国界反映了身在其中的每个人的共同身份。然而,正如历史学家 Margaret MacMillan 所指出的那样,民族主义是一个非常现代的产物,在某种意义上,它是与确定国家形状的地图一起发展起来的,而不是在地图之前。随着工业化的发展、学科的细分,我们的心智模型也被割裂,甚至政治也会插一脚。对地理学家来说,地貌就是地貌,国界是毫无意义的。我想,在讨论科学、心智模型的时候,我们应该也是用类似的态度。去年我听了一个讲座,其实就是把十二音律和色彩科学通过震动频率这个媒介串起来的发现。统一成一个系统后,音乐理论和色彩理论便可以互相借用。这就是一个无视音乐理论和色彩科学“国界”的例子。
地貌决定了地图,地图同样也可能反过来影响地貌。这个问题是 Jane Jacobs 在其开创性著作 Death and Life of Great American Cities 中提出的核心论点之一。城市规划者深陷在他们精心设计的城市模型中,却没有注意到城市的实际运作。在他们试图按模型建造/改造城市时,那些努力往往带来的负面影响。Jacobs 的书在一定程度上有一定警示作用,它讲述了当对模型的信念影响了我们在这个领域的决策时,当我们盲目将简化的过程强加于复杂的现实时,会发生什么。
智力
以上都是从历史和经验的角度来说“聪明”的,下面我们来看看关于智力的科学研究。说到智力,我想先说一说智力的分类。1963年心理学家 Raymond Cattell 首先提出了流动智力(fluid intelligence)和固定智力(crystallized intelligence)的概念,之后他和他的学生 John Horn 对这个概念一起做了深入研究。流动智力是指最基本的推理和思考能力,这种能力极少地依赖于教育和文化传统。而固定智力是指已经学习过的程序和知识。为了便于理解,Horn 举了一个例子,说:
医院共有100位病人,其中有偶数位独脚病人,他们都穿着鞋。剩余的病人中有一半光着脚。请问总共有多少只鞋?
固定智力解法会用我们小学学过的代数方程,y = x + 1/2(100 - x)*2
,其中x
是独脚病人数,y
是鞋子总数。x
被消掉,于是鞋子总数为100。
而流动智力的解法是纯推理的方式,解题人可以完全没有代数知识,比如 Horn 就是请一个没有学过代数的小朋友来解的。解题过程大致像这样:
如果一半有双脚的病人穿鞋,那就相当于这群双脚病人都只穿了一只鞋,再加上那些独脚病人的每人一只。那鞋子的总数应该跟人数一样多。
跟本文相关的一个点是,Horn 还指出,固定智力是流动智力和文化信息结合沉淀的结果。
对智商的世俗之见是被动和悲观的,人们普遍认为智商在出生时就已决定。好在2008年的一篇论文打破了这个局面——Jaeggi、Buschkuehl、Jonides、 Perrig 合著的 Improving Fluid Intelligence with Training on Working Memory(即《训练工作记忆以提高流动智力》,其中工作记忆也被称为短期记忆)。
他们在研究中,对受试者进行了一种叫做“双 n-back”的训练。在继续解释这种训练之前我还要再多说一个概念,近些年教育研究领域流行一种“多模式学习”(multimodal learning)的理论。简单来说就是通过多信道刺激和互动可以帮助学习材料的记忆,比如有听觉、视觉的刺激就比单单看书更容易记住内容,跟老师同学的互动讨论又比仅有听觉、视觉和书本更有效等等。这种多信道刺激的方式是不是跟开篇说的“多角度”有异曲同工之妙呢?仅用多模式教育的方法,心理学家和认知神经学家 Andrea Kuszewski 得以帮一位非典型自闭症的小男孩儿在3年内提高了20点智商。
接着说 Jaeggi 他们的研究,双 n-back 训练就用了两个信道——视觉和听觉。双信道增加了所需的工作记忆,难度便提高了。而 n-back 测试的规则就是将一连串刺激信息依次展示给测试者,测试者在当前展示的信息和n
个之前一致时,应作出反应。n
可被调节。下图就是双 2-back 的例子,双信道视觉和听觉刺激同时进行;n = 2
,所以测试者应在当前信息跟2个之前的信息相同时作出反应。每组刺激时长500毫秒,组间间隔2500毫秒。图中标注为“视觉目标”和“听觉目标”的地方就是应该作出反应的地方。
相信我,这个测试非常难……不信的同学可以来玩玩看:传送门
他们对志愿者进行了1到2周的训练,不出所料,训练后的人确实在最终测试里表现得更好,而且测试结果也表现出训练越多流动智力的提升越大。
然而研究并没有止步于此,他们还想看看这种训练会不会增强其它认知方面的能力。你猜怎么着?志愿者在这个训练过程中获得的智力提升真的在其它认知力方面的测试里体现了出来,换言之,这种训练所得的流动智力提升有转移效果和全局性。这是个突破性的发现!再结合之前 Horn 的发现,我们可以得到结论:流动智力和固定智力都可以通过这种训练获得增长。
我们当然可以做这种无趣的训练去提高智力,但是考虑到这么难、要花这么多时间和精力,恐怕没多少人愿意真的一直坚持做吧。其实我们生活中还是有很多类似双 n-back 训练,且有意义的事情是可以被用来当作训练的——只要抓住烧脑且多模式这俩重点就好了。
我想多模式是很容易实现的,现在我们可以在网络上找到任何东西的多媒体材料,也可以轻松通过互联网找到相关社群去做交流。因此只要有这个执行意识就可以了,重点还是怎么定义“烧脑”。
五大人格特质4里,只有开放性与智商正相关。这里的开放性是指对新鲜事物的开放程度和好奇心。而新鲜事物可以是新的信息、新的活动或新的学习,宽泛地指代任何给你的生命带来新鲜感的体验。
下面我们就来看看寻求新鲜体验在脑神经科学里意味着什么。首先,新事物的刺激会使突触产生新的连路,脑神经会更活跃。新的连路会建立在已有连路之上,与更多不曾相连的区块连接,这也就是“学习”的过程。
有论文指出神经可塑性是个体智力差异的一个重要影响因素。可塑性是指神经元之间建立的连接数量,已有的连接如何影响后续的连接,以及这些连接的持久性。换句话说,可塑性就意味着你能接收多少新的信息,能够保留多少信息,使你的大脑发生持久的变化。不断让自己接触新事物,有助于让你的大脑处于学习的活化状态。
新事物还能触发多巴胺的释放,这不仅能增强内驱力,而且还能刺激新神经元的生成,这也进一步为学习做好准备。一个后续的研究显示,经过5周时间14小时的工作记忆训练,大脑前额叶和顶叶区域的多巴胺D1结合电位(binding potential,不太确定这样翻译对不对)增加。这种特殊的多巴胺受体D1型,与神经生长发育等有关。简单说就是新事物刺激能提高认知功能。这就产生了一个正向循环,你仅仅需要给你大脑提供更多高质量的新东西。
可是事情没那么简单。Richard Haier 在他的研究里发现,他的研究对象们在玩一个自己从没玩过的游戏数周后,他们的大脑皮层变厚了,大脑皮层的活动也变多了,这是从该区域的葡萄糖量增加看出来的。变厚的地方就是更多新神经连接的地方。这些都跟我们上面说的内容相符,不过研究也发现在经过认知力爆发式增长之后,皮质厚度又再度变薄了,葡萄糖消耗也变少了,不过志愿者们此时的游戏水准并没有降低,事实上他们产生了直觉,就跟法拉第一样。也就是说,神经元们探索出了更优化的连接,消减了那些效率低下的,从而提高了总体效率。
听起来很棒啊,可在认知增长方面,效率不是什么好事儿。为了让大脑不断建立新的连接,并保持它们的活跃性,一旦我们在所从事的活动中达到掌握的程度,就需要不断地转向另一个具有挑战性的活动。
人不应该追求那些容易实现的目标,ta应该产生一种本能,追求那些必须通过自己最大努力才能勉强实现的目标。
——阿尔伯特·爱因斯坦
就像爱因斯坦的这句名言中所暗示的那样,不断地处于轻微的不适状态,努力勉强实现你所要做的任何事情,才能真正意义上让你的大脑保持清醒。因此学一个乐器、报个艺术班儿、去逛逛博物馆、阅读科研新动向、做任何认知上挑战自己的事情,都能算是“烧脑”。当然订阅透明盒子计划也是。
透视关系
至此,可能你已经发现,我在用本文所介绍的方式去研究和撰写本文。我们已经从多角度讨论了如何变聪明,认知和脑神经科学印证了基于经验的普世智慧。这些多角度间的透视关系可以用几个关键词勾勒:
多角度/多模式(multimodal)
内驱力/好奇心
第一手数据与直觉/神经元的自优化
对自己认知的正确评估/避免认知偏误
前三点我想前文已经表现得比较明确了,最后一点其实需要借用第二篇通讯里的观点,大脑很多时候是启发式的(heuristic technique),不管是品性还是脑力上的聪明,都需要有意识去防范这一点。
这篇通讯隔了很久才发出来,我必须承认要持续输出又不折损内容质量是很难的事情。在写内驱力那一节的时候我意识到了我应该慢下来,好好咀嚼、慢慢想,水一期对所有人都没有好处,当然还是质量更重要。另一方面最近也确实遇到了很多大事情,必须要先应付那些和整理好心情。
希望喜欢的朋友点赞、评论和分享给自己的朋友;如果你不喜欢的话还请来信告诉我哪儿做得不好,并分享给你讨厌的人😜
下次再见,祝大家顺利变聪明。
严肃并需要思考的内容总是不那么容易传播,但是对于需要他们的人来说真的是价值无比的富矿,尤其是作者在文章中体现的研究问题的方法和态度。内驱力那块其实有很多可以展开来讲,尤其是如何找到内驱力可能对大多数人有现实意义,最近刚好找了马斯洛的动机与人格,还有自我决定论的公开课打算研究一下。
I am impressed by the way you have written this article , quite much influenced by your skills , keep it up.