当我们在谈论知识时，我们在谈什么？

2021-08-09 18:26:00

编辑导读：我们每天都在不断吸收新的知识，做出的每一个行为都是受知识影响。但是，知识究竟是什么？当我们在谈论知识时，我们在谈什么？本文作者对此进行了分析，与你分享。

你是销售部负责人，下属业务员总能完成销售目标，总能按时收回客户尾款，但你对他们完成这些业绩的手段一无所知。比如，是不是跑人家里泼红油啥的……如此，你晚上能睡的安稳么？

知识与我们的关系与此类似。

你是老板，你拥有的知识是你的雇员。

你让知识替你解决问题，利润自然属于你，但万一捅出什么篓子，锅也得自己背……同样让人不安的是，我们对知识如何运作一无所知。

它是不是靠作奸犯科、依赖兴奋剂“完成业绩”，甚至它们根本就没办成事情，而是一直对你欺上瞒下、坑蒙拐骗？我们一无所知。

不要欺骗自己，偶尔主动“细思极恐”未必是坏事，尤其是它能让你消灾弭祸的时候。

那么，知识究竟由哪些“类型”的员工组成？它们是如何彼此协作替我们解决问题？

当然了，最重要的是，知识什么时候有效，什么时候失灵，我们该如何确保它别关键时刻掉链子？

讨论这个问题前，咱得先对“知识是什么”达成共识。

一、知识与信息熵

下面哪一项更符合你心目中「知识」的形象？

20年车龄的出租车师傅
自动驾驶的算法

我猜多数人心中的选项是B。

可怜的老司机，就因为收入低（相比算法工程师），所以不被认为与「知识」沾边么？

这或许是部分原因，更大的原因在于，人们普遍认为：客观、逻辑、可复制才是知识的特征。

此处应感谢学校常年诲人不倦的教学成果。但要我来说，出租车师傅才更适合作为「知识」的代言人，相比算法。

答案不是显而易见么？“算法”可不会开车。

自动驾驶算法能够顺利“开车”的前提是，它得被部署在服务器中，得拥有一整套海量的环境数据、行为规则数据、不间断的传输网络，当然，它也得拿到“驾照”（政策允许），这可比你考驾照难多了。

我们反观老司机，“算法”该有的他也有——完整的驾驶规则、应变模式，区别不过是，前者的知识储存在脑海中，后者的知识储存在服务器中。

我得说句公道话，算法所依赖的大量“数据”其实老司机也需要，只不过司机已经事先储存在大脑（生物神经元）中罢了。

当然了，你可以说人类司机的驾驶能力不太稳妥，比如水喝多了（内急）、接了个自动驾驶算法工程师（大谈出租车师傅下岗风险），都会影响他的驾驶水平……但，难道“算法”实际跑起来的时候就不存在它们的“情绪”问题么？黑客入侵、核心元器件故障、通讯干扰……

结论是，在不考虑数据量的前提下，“司机驾驶知识”涵盖了：驾驶算法+行驶模式（实时动态）+环境数据（实时动态）

简而言之，自动驾驶算法的类别虽然更接近传统教育里告诉我们的“知识”， 但它只是“现实知识”的一个组成部分——如果你认同知识的“原初”定义，即有助于我们解决特定问题的「信息」。这也是知识的广义定义。

“信息”这个词没有传达我这里想表达的意思，上面这句话的「信息」，涵盖诸如控制你的手指移动的神经元协作、生化能量传输等等一切“信息”。

如果你想更优雅的概括，李少加认为，我们可以借助克劳德·香农（Claude Shannon）信息熵的概念，就能最接近“知识”的广义陈述：

有利于“消除不确定性”的任何信息皆为知识。

我们举几个例子，你就会发现这个定义很好用，而且有很强的解释力。

先从我们最熟悉的认知类知识说起。

一个幼童看到一飞行的“东西”，能辨识出它是“鸟”，这很大程度消除了其他可能，比如风筝、飞机、蝴蝶之类；

一个成年人看到，能看出是“大雁”，这又进一步消除了其他鸟类的不确定性；

而一个鸟类学家看到，能进一步辨识出是“白额雁”……

鸟类学家最精确的辨识该“飞行物”，即最大限度消除了不确定性，这意味着他拥有最多“该飞行物”的知识。

再谈一个综合类知识。

一游客想要30分钟内到底A地，他可以随机漫步，此时能到达A的不确定性最大，意味着他（在该城市）的出行知识接近于0；

当然，他可以打开导航软件，摸索着找过去，但耗时久，准时到达的不确定性大，所以这种方式的出行知识也不算高；

他还可以叫一辆出租车，司机会根据城市当前路况，选择最佳路线，借助驾驶技术，将乘客快速载到A点。

就游客的问题情境（准点到A地）来说，司机消除了大量不确定性，意味着（在该城市）司机拥有极高的出行知识。

*该“知识”涵盖了司机在该城市的图景、路况信息、驾车经验等等。

显然，面对同一事物（问题），消除不确定性的程度是衡量一类知识优劣的标准。

比如，你乘宇宙飞船去火星，用牛顿定律能估算出旅程时间，误差是分钟级，但如果你用广义相对论，能精确到毫秒。这说明在宇宙尺度，相对论比牛顿力学消除的不确定性水平更高。

好，现在咱暂时刷新了「知识」的定义。再强调一遍，有利于“消除不确定性”的任何“综合信息”皆为知识。

这个知识的定义立足现实，更优于教育体系中的狭隘定义。

为便于你直观理解，我们可以参考下哲学家迈克尔·波兰尼的认识论观点。

波兰尼老爷子本就是物理化学家，科学实战跟理论实力皆“硬核”（是我了解过的知识实践最丰富的人），因而他对知识的认知特别有参考价值。

在波兰尼的认识论中，知识可分为三类：

第一类：个人特质/经验

源自我们的成长环境、本能、主观经历、体验、意识，这些知识“存储”在我们的身体中（大脑为主，基因为辅，身体细胞之间也有大量“记忆”），数据量极大。

这类“知识”我们无法直观把握、更无法用语言描述。

面对一些陌生领域的问题时，有些人会产生“熟悉感”、“对问题敏感”、“直觉很准”，这通常就是这类知识在发挥作用，但我们的意识层面无法捕抓到它。

第二类：不可言传的知识

即各类实践技能，包括身体、思维、与问题情境的互动反馈交融等综合活动。科学家做思想实验、企业家运作公司、作家写作、运动员训练、品鉴师评鉴……几乎所有智识活动中的“体悟部分”都属于这类。如名称所言，这类知识“只可意会不可言传”。

比如，张怡宁哪怕手把手指导福原爱一个通宵，倾囊相授再双手奉上自己的弱点，第二天一场比赛下来，多半还是落个11比0的结局。

为什么呢？因为这部分知识无法言传，能且仅能在实践中逐渐炼成。

如果你想深刻感受“不可言传的知识”有多难“直接传授”给他人，你可以尝试在自己擅长的领域，选个悟性极高但没相关经验的徒弟，全力以赴去指导他，你就能明白了——你会看到他进展维艰、动作拙笨。

第三类：可言传的知识

这是我们最熟悉的那类狭义知识，即我们通常说的定义、理论、经验总结等等，它来源于生活经验的观察归纳，或者科学体系（猜想+实验），也就是上述第一、二类知识高度“压缩”的结果。

我起初叙述这篇专题，是想依此分类展开探讨，后来发现这样无法进行下去，为什么？

因为分类容易给人一种幻觉，让人误认为各类别之间“彼此互斥”。但如你所见，上述三个类别的知识显然存在盘根交错的动态演化关系。

许多人耗费一辈子“终身学习”的知识，往往是辜负我们最多的知识。原因正在于人们过度重视第三类知识——可言传的知识（即狭义的知识），但狭义知识要在现实中真正发挥效力——消除不确定性，需要跟个人的第一、第二类知识协同运用、反复磨合，而后者往往为人们所忽视。

那么，知识究竟如何运作？

咱接着剖析上述三者的“关系”（知识发挥作用的微观进程），它是解开谜题的关键。

二、知识是动态过程

我在知乎被邀请过一个提问，“能力远跟不上思想的深度怎么办？”。相比该题主的“深度思想”，这个问题本身才更有启示，它恰到好处的概括了人们对第三类知识的高估程度。

为什么人们容易高估“可言传的知识”？

我们一窥它的“制造过程”就能找到答案。

我们不妨从最原始的情境中说起。

在史前文明，人类先祖也面临跟我们今天攒钱供房类似的难题，不过他们的问题略微刺激点——如何避免成为大型猎食动物的口粮。这是问题情境。

先祖们为此进行了大量试探（此时他们反复运用了第一、二类知识），直到有某位艺高人胆大的先祖，现实版的普罗米修斯，尝试着驾驭“火”来驱赶其他猎物，惊喜发现这卓有成效。

注意，此时“使用火的知识”仍是他个人独有的第二类知识。直到他将保留火种、驱赶野兽的方法进行“总结”，并付诸语言（此时才转化为第三类知识）告知其他部落成员……

以一个缺乏想象力与同理心的现代人眼光来看，上述过程异常简单，但它其实是“人类历史的一大步”。时至今天，人们“创造第三类知识”的过程也仍与之类同：

遇上问题（问题情境）
匹配自身的“知识库”（第三类知识）
试探、践行、解决问题
优化、归纳个人经验库（第二类知识）
将经验辅助语言、文字

*这仅是简化描述，实际更为复杂。

人类有别于其他物种的标志，是我们能将经验进行“符号化处理”——把实践经验“抽象”、“压缩”成语言、文字，从主观经验压缩成了客观符号，跨越个体进行复制、交流、改进，俗称“发扬光大”，充实人类知识库（宏观）。

然而，因此庆贺却也言之过早。正如历史的巨浪从未顾及个体的感受，类似社会财富，人类知识库的急剧增长也不意味着「个人知识」也跟着水涨船高。

人类“创造第三类知识”的过程中，为了权衡知识的“通用性”“交流性”、“传播性”必须大幅度“压缩”个体知识——包括忽视问题语境、个人主观状况（即一、二类知识）等等。

这导致第三类知识并不能做到“即插即用”，无法与新的使用者“无缝衔接”。

通常，越是专业复杂的第三类知识，越需要使用者预先大量学习、践行，“纸上得来终觉浅、绝知此事要躬行”就是对这种情况的绝佳描述。

实际上我现在就面临“无法将上述知识过程”（属于我的第一、二类知识）直接“传达”给你们的困惑。我刚才尝试画了几张图片，都会产生这样那样的误导，所以我只能尝试用类比的方式，让读者们在思维想象中去“体悟”：

你可以把“第三类知识”看作我们电脑上存储的“硬盘文件”（姑且称之为静态知识）。

运用某知识时，我们首先根据问题情境，匹配调用较相关的“第三类知识”置于“大脑内存”中，综合运用你的第一二类知识（这是无意识过程）进行“逆向解压”。

这个“逆向解压”其实就是我们通常说的“践行”、“思辨”、“体悟”、“动手”等等，逆向解压后的结果，本质上就属于第一、二类知识的综合，咱姑且称之为动态知识，而我们尝试利用这个“动态知识”去“消除问题情境的不确定性”。

如果问题情境的不确定性仍无法让我们满足，我们通常会尝试探寻外部的第三类知识（研究相关书籍资料或向他人请教），再重复上述步骤。

最终，无论你是否对结果满意，你动态解压知识的活动都将改变你最初的“第三类知识”（针对该问题情境），这个过程，我们称为「学习」。

至于它是变得更“好”，还是更“差”，取决于你在整个解决问题过程中的投入程度。

谈论至此，我们可以尝试回答教育哲学的一个基础问题：教育到底是什么？

我的回答是：教育是培养我们学会独立转化动、静态知识的能力。

静态知识用于交流、动态知识用于践行。

三、常识不足，概念过度

我耗费了这么多笔墨勾勒知识的骨骼、捕抓知识的动态过程，而你也投资了不少时间阅读思考，现在，是收获的时候了。

通过上述对知识“常识”的探讨，我们得以纠正许多学习、求知的“常识”。

顺带一提，探索下述问题答案的过程，也是“解压”本专题知识的过程。我建议你可以先自行思考，收效更佳。

常见问题：为什么我学了很多，但能力也不见得变强？是因为没有将知识“体系化”么？

所谓“能力强”，指的是“解压后的动态知识”消除问题不确定性的水平高，这更多的是需要“体悟”来提升。

就好比写作，你看再多写作技巧，不动笔也是枉然。我们通俗意义上的学习，更多的是对静态知识的学习，这类学习唯有回归常识，也就是将之“解压”至问题情境中践行才有价值。

记住，任何知识都应当作为一个「动态整体」来把握。

常见问题：学习一定要将知识“体系化”么？

没必要。如前所述，知识转化成能力的关键是多在问题情境中“解压”，让它“动起来”，而不是刻意在静态知识间做加法，从概念来到概念去，静态知识越是“臃肿”，它的解压难度越大，对能力的提升只会起反效果。

顺带一提，对某一领域的知识践行的足够多，“体系化”自然水到渠成，无需刻意为之。我从未见有哪位真正的专家强调要主动“体系化”什么知识。

常见问题：如何科学运用他人的知识经验？

如果是兹事体大、或是高频使用的知识，我们有义务对其追根溯源，了解该知识诞生的问题情境。所以“历史”总是很有价值，你可以不懂史，但你应该培养历史思维。

对于“历史不明朗”的知识，大可作为“启发思维”使用。

比如，“批判性思考”是近年被滥用最广的“他人知识”。它负面影响较大，我将之作为典型谈下：

批判性思考源于古希腊哲学的思辨技巧，适用于学术研究或对知识精确性有高要求的问题情境，说直白点，它适合该领域的专家或至少是有相当积累的人。现在很多人在求知时竟也在“批判式阅读”，在学习新知识这种语境中，“获得启示、获取新知”才是我们的目标，而不是“低层次批判”，知识本就不是真理，为批判而批判没有意义。

常见问题：学习新知识，一定是能“输出”内容才意味着“掌握”了么？

真正有价值的学习，是获得“动态知识”，即将知识回归常识，在反反复复“压缩、解压”知识的活动中才能真正“体悟”该知识，这才是我们学习的目标。然而这个过程的“成果”多数时候看不见摸不着。

你追求“输出”内容，就会无意中用“静态知识”的多寡来衡量学习的成效，反倒会轻视真正有价值的“知识过程”（其成果只可意会不可言传）。

因此，书面学习，若把“输出内容”当成学习的目标弊远大于利。实际上，知识永远是一个动态过程概念。不存在我“掌握”了某知识，只有我对某知识的认知变得更“深刻”了。

学习完成后，能“压缩”输出第三类知识自然无妨，但更多时候，“压缩不出”多少内容才更为平常，无需刻意为之。

真正为你所用的知识，永远是无法彻底“捉摸得透”的，这是我们一辈子与知识的相处模式，是我们大脑神经元的运作方式决定的，要习惯这种关系。