來源：遠讀重洋
你肯定聽說過「1萬小時定律」，這個定律認為：一個人只要在某個領域專注學習、實踐1萬個小時，那他就會成為這個領域的專家。
1萬個小時，按比例計算，如果每天花3個小時，那就是差不多10年的時間；每天花6個小時，就是差不多5年的時間。
這個1萬小時定律，最早是在1993年，由瑞典心理學家安德斯·埃裡克森提出來的，他研究總結出來了一個「10年定律」：在所有學科、所有領域，只要花費10年時間，你就可以稱為頂尖專家。
不過這個定律被人熟知，還要等到2008年。
當時，加拿大的暢銷書作家馬爾科姆·格拉德威爾出版了一本叫《異類》的暢銷書，裡面就引用了這個觀點，並且把它改造成了我們現在熟知的「1萬小時定律」。
「1萬小時定律」出現之後，馬上就引起了人們的共鳴。很多人也開始用這個定律，來鞭策自己學習、訓練，試圖通過「1萬小時定律」讓自己成為一個專家，獲得更好的人生。
也有人使用這個定律，來教育自己的孩子，希望他能早日成為某個領域的專家，贏在起跑線上。
不過，有一本書，卻提出了一個完全不同的觀點。
這本書的名字叫「Range」，直譯過來就是範圍、廣度；副標題是：Why Generalists Triumph in a Specialized World，翻譯成中文就是：為什麼通才能夠大獲全勝？結合這兩個標題，我想把書名翻譯成《廣度制勝》。
這本書的作者叫大衛·愛潑斯坦，是美國華盛頓的一位資深記者和撰稿人。
他在這本書裡提出：通過「1萬小時定律」等方法，讓一個人儘快「專業化」，在過去可能有用，但是現在已經跟不上時代了。
在今天和未來，想要取得成功，不在於儘早、儘可能深入地進行專業化訓練，而在於儘可能廣範圍地進行學習。
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西洋棋大師的不同結局
作者為什麼要這麼說呢？我先給你看兩個故事，你可以看看自己能不能看出點什麼。
第一個故事：
上個世紀，匈牙利有個叫拉茲洛·波爾加的男青年，他在大學期間，認真研讀了很多偉大人物的傳記。
拉茲洛·波爾加
從這些偉大人物的經歷中，發現了一個規律：這些偉大人物，大多數都是從小就開始學習和訓練的，所以很早就成為了一個方面的專家。
根據這個發現，他得出了一個結論：如果自己也採用「早期專業化」的方式育兒，那他就能把任何新生兒都變成天才。
為了驗證這個結論，他還開始在自己的孩子身上做實驗。
波爾加的第一個女兒蘇珊出生的時候，西洋棋很流行，於是他決定把女兒培養成西洋棋的冠軍。在蘇珊4歲的時候，波爾加就開始對她進行象棋培訓。
蘇珊·波爾加
他為蘇珊制定了嚴格的培訓計劃：早上先起床鍛鍊身體，等10點吃完早飯後，剩下的時間就全是漫長的象棋訓練。
為了方便下棋，在蘇珊到了該入學的年紀，波爾加也沒把她送去學校，而是選擇在家進行教育。同時，波爾加自己也會深入研究西洋棋，以便能夠給蘇珊提供最好的輔導。
等他自己的水平不足以輔導蘇珊之後，他又給蘇珊請來了資深的西洋棋教練。總之，在下象棋這件事上，蘇珊很小就開始執行「1萬小時定律」。
在這樣的訓練下，蘇珊也確實取得了很大的成功。
11歲的時候，蘇珊就贏得了西洋棋錦標賽少年組的冠軍；17歲的時候，她成為了世界上第一個有資格參加「世錦賽男子象棋」的女性。
當時的西洋棋比賽，還不允許女性參賽，但在蘇珊取得這樣的成就之後，西洋棋聯合會就特意修改了規則，允許女性參加。
就在規則修改之後的第二年，西洋棋奧林匹克比賽舉行了，這是世界最高水平的西洋棋團體賽。
匈牙利派去參賽的四名隊員中，有三名都是女性，這三名女性還都出自同一個家庭：沒錯，她們都是波爾加的孩子。
波爾加三姐妹
除了訓練蘇珊，波爾加也按照同樣的方式，對她的兩個妹妹也進行了嚴格的西洋棋培訓，把她們也都培養成了西洋棋高手。
就這樣，蘇珊三姐妹一起代表匈牙利，參加了這次的西洋棋比賽，而且幫助匈牙利取得了最終的勝利，打敗了已經連勝11屆的西洋棋強國蘇聯。
第二個故事：
這個故事也是一個西洋棋大師的故事，他的名字叫卡斯帕洛夫。
卡斯帕洛夫
卡斯帕洛夫從7歲開始訓練西洋棋；13歲，就從少年世錦賽中脫穎而出；15歲，就贏得了世錦賽的冠軍，成為這個級別賽事上最年輕的棋手。
22歲，卡斯帕洛夫擊敗當時的世界冠軍，成為史上最年輕的西洋棋世界冠軍。之後，他保持這一紀錄長達30年。
所以，我們說他是世界上最厲害的西洋棋手，一點也不為過。
可就是這位史上最厲害的西洋棋手，卻在1997年的一場比賽中輸了。輸給了誰呢？輸給了深藍（Deep Blue），這是IBM研發的超級計算機。
卡斯帕洛夫對戰深藍
這還是在1997年，人工智慧技術遠不如今天。以現在的人工智慧水平，不要說西洋棋了，就連棋類遊戲中最複雜的圍棋，也已經被人工智慧攻陷了。
谷歌的智慧機器人AlphaGo，在2016年以5:0擊敗了歐洲圍棋冠軍範輝；同年，以4:1戰勝世界頂級圍棋選手李世石；在2017年，又以3:0再次戰勝圍棋世界冠軍柯潔。
柯潔輸給AlphaGo
你發現沒有，如果說在棋類遊戲中，取得世界冠軍就是成功的話，那人類幾乎已經不可能成功了。
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為什麼說「1萬小時定律「已經過時
不知道你從上面的兩個故事裡看出了什麼，作者的看法是：
上面的第一個故事，發生在20世紀70年代，那時候並沒有人工智慧，所以波爾加的專業化訓練看上去非常成功；
而第二個故事，發生在20世紀90年代，那時候人工智慧剛剛起步，就封死了西洋棋的天花板。
現在又過去了20年，人工智慧已經變得更加強大，但是人類的「專業化」訓練能達到的水平，依然跟過去差不多。
如果把波爾加的故事放在今天，那他就會悲哀地發現，自己不管在孩子身上花多少時間，他的孩子都不可能拿到真正的世界冠軍了，因為人已經在這方面幹不過機器人了。
這就是作者認為「專業化」訓練已經過時的主要原因，因為你再怎麼努力，再怎麼遵循「1萬小時定律」，你都已經趕不上人工智慧發展的速度了。
你花1萬個小時，真的掌握了一個新技能，成為了這方面的專家。
但是第2天，可能就會橫空出世一個新軟體，它比你掌握的技能更厲害，比你知道的知識更豐富，可以瞬間讓你這個「專家」發揮不出應有的價值。
那你進行這1萬個小時的訓練，還有什麼意義呢？
比如，有人花1萬個小時學會了五筆打字法，結果發現現在的拼音輸入法越來越智能，以後還可能還有非常準確的語音輸入法，那學習五筆打字法的意義何在呢？
當然作者這麼說，並不是否定學習的意義，而是說，你的學習方法應該要跟上時代的變化。
以前的社會，可能比較需要那種「專業化」的深度學習，也有足夠多的「1萬個小時」讓你積累、蛻變。
但是現在這個社會，新技術日新月異，你沒必要，也沒時間去使用「1萬小時定律」。
真正對這個社會有用的，是另一種學習方式，那就是擁有戰略思維的「廣度學習」。
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這麼做，才能避免被「人工智慧」搶飯碗
事實上，廣度學習也是人類面對人工智慧的競爭優勢。
你可能不知道，在人工智慧領域有一個悖論，叫莫拉維克悖論。
這個悖論指出，機器人雖然很擅長解決一些很複雜的問題，但是對一些簡單的問題卻出奇的笨拙。
比如說，機器人在下棋上很牛，但是卻很難做到像人類一樣雙足行走。用兩條腿走路，一個三四歲的小孩就能輕鬆掌握，但是世界上至今還沒有研究出能夠平穩地，用雙腿走路的機器人。
這個悖論說明，人工智慧和人，有著完全不一樣的優勢和劣勢。
人工智慧很善於戰術層面的學習，比如計算能力、推理能力等等，這些能力只要通過重複的練習，就能夠獲得。
但是同時，人工智慧在戰略層面的學習能力卻很差，因為這種能力是一種複合型的能力，也就是說你要把很多知識綜合起來應用。
這種能力是無法通過單純地重複練習而掌握的。比如說，如何處理人際關係；如何運作企業等等，這些能力依然是人類比較擅長。
換句話說，在「專業化」訓練、深度學習方面，人工智慧擁有壓倒性優勢；但是在「戰略思維」訓練、廣度學習方面，人類擁有絕對優勢。
所以，如果你現在還迷信「1萬小時定律」，想把自己打造成一個專家，那你就是在拿人類的劣勢，和人工智慧的優勢在比拼。
大多數的專業化訓練和刻意練習，其實本質上都是在學習戰術。而這恰恰是最容易被人工智慧取代的部分。
你花1萬小時熟練掌握的技能，人工智慧可能不到幾分鐘就學會了，而且比你掌握得還好，你說你怎麼跟它比。
而且作者認為，就算我們不考慮人工智慧的問題，刻意練習的學習方式也會變得越來越無效。為什麼這麼說呢？
因為刻意訓練最大的特點，就是通過不斷地重複和反饋，讓自己對某個技能變得越來越熟練。
也就是說，你在練習這個技能的時候，你得知道自己做得對不對。它是有固定規則的，你要做的，只是通過重複來掌握這種規則。
但是隨著社會的發展，很多非常重要的技能，都不再有清晰的規則了，比如說溝通能力、領導能力、創新能力等等。
這些技能對未來的發展，有很重要的作用，但是你顯然無法通過重複練習來提升它們。
它們不僅沒有清晰的規則，而且每次的問題也不會重複出現。
比如說，你每次溝通的對象都會變化，那你用同樣的溝通方式，可能用在一個人身上有效，但用在另一個人身上就失效了。
所以在未來，我們需要學習的不是對某一個確定技能的掌握，而是要擁有戰略思維，讓自己能夠在快速變化的社會中做出更靈活的反應。
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戰略思維需要的「兩種能力」
作者認為，想要擁有戰略思維，至少得掌握兩個方面的能力：
一、抽象思維能力
抽象思維的能力，就是指你從具體的事件和物品當中，提取背後的運行規律，以及抽象概念的能力。
比如說，給你一組不同顏色的物品：有紅色的圍巾、白色的棉花、藍色的水、白色的衣服等等，這時候你就很容易通過顏色把這些東西區分開，這其實就是使用了抽象思維能力，把具體的白色棉花、白色衣服，通過「白色」這個抽象概念給區分了出來。
作者認為，這種抽象思維能力，對現代社會的人尤其重要。因為有這種能力，你就可以舉一反三，運用規律靈活處理各種問題。
但是如果沒有這種能力，那你就只能依賴於過去的具體經驗，處理問題的手段就會非常單一。
心理學家曾經在蘇聯做過一個研究，當時的蘇聯還有很多地方都是原始部落，所以心理學家就想研究一下，原始部落的人在思維上跟現代人有什麼不同。
於是，心理學家就讓不同地區的人，參與了一個相同的遊戲。這個遊戲非常簡單，就是將不同的物品放到一起，然後讓人們從裡面挑出一個最不同的物品。
比如說，有這樣一組物品：錘子、鋸子、斧頭和木頭，這四種東西裡面哪一種最不一樣呢？
左右滑動
你可能會覺得這很簡單，答案不就是木頭嗎？錘子、鋸子、斧頭這些都是工具，只有木頭不是。
但是，原始部落的人可不這麼看，他們根本想不通，為什麼錘子、鋸子和斧頭能組成一個團體，因為在現實生活中，它們三個放在一起一點兒用都沒有。
反而是鋸子可以鋸木頭、斧子可以砍木頭，所以在他們眼裡，這三個才是一夥兒的，而錘子才是其中最不一樣的東西，因為錘子沒辦法用在木頭上。
那為什麼原始部落的人會這麼想呢？這其實就是因為他們沒有抽象思維的能力，在他們的意識裡沒有「工具」這個概念，所以他們只能根據生活經驗裡的用法，來解決這個分組的問題。
二、類比和遷移能力
類比和遷移能力就是指，你要能夠把你從一個東西上抽象總結出來的規律，靈活運用在其它事情上。
類比和遷移能力，其實就是指，你要能夠把你抽象出來的規律，靈活運用在其它事情上。如果你能同時掌握抽象思維能力和類比遷移能力，那你解決問題的思路就會多很多。
不信的話，我給你出一道思考題，你可以試著解答一下。題目是：
有一種射線可以摧毀腫瘤，如果射線的強度足夠高的話，就可以殺死腫瘤。
但是問題是，如果直接用高強度的射線照射腫瘤，那健康的組織也會同時被殺死。如果採用強度很弱的射線，雖然對健康組織沒傷害，但同時對腫瘤也沒法起作用。
那請問：用什麼樣的方法，才能讓射線在殺死腫瘤細胞的同時，又不破壞健康的組織呢？
怎麼樣，你能想出什麼好辦法嗎？是不是一點兒提示也不給你的話，你覺得就是一頭霧水呢？
題目都已經說了不可能既保護好健康組織，同時又殺死腫瘤了，怎麼可能還有辦法呢？
別急，一開始想不出辦法沒關係，等我給你一點提示，看看你能不能在看完提示之後，再想出辦法。
這個提示，是一個故事：
有一個將軍，要攻打一座城池。如果所有的士兵一起上，那將軍就能輕易把城池拿下。不過，因為通往城池的路很窄，大部隊沒辦法一起上。
不過，將軍知道很多條小路，都可以到達這座城池。於是，他就把部隊分成了一小隊一小隊，然後從不同的道路出發。最後，所有的士兵一起來到了城池下，把城池攻了下來。
看完這個故事之後，你有沒有想到解決癌細胞的方法呢？如果你還是想不到，那我再給你一個提示。
這個提示依然是一個故事。
有一座房子著火了，正好這座房子的旁邊有一個湖泊。所以周圍的鄰居就都拿著水桶，從湖裡面提水，一桶一桶地給房子滅火。
但是火太大，一桶水不頂事，所以滅火的效果不太好，火一直沒有撲滅。
這時消防隊員站了出來，他讓所有鄰居拎完水以後，先別急著潑，而是圍著房子站成一個圈。然後等他一聲令下之後，再一起潑水。就這樣，潑了幾次水之後，火就被撲滅了。
怎麼樣？現在你有沒有想出殺死腫瘤的辦法呢？
可能有的人已經想到了，那就是用很多束低強度的射線，從不同的方向一起來照射腫瘤。
這麼一來，這些低強度的射線，就能合力把腫瘤殺死，但是每一束射線又不至於破壞健康的組織。
其實上面的這個題目和兩次提示，都是心理學家設計的一個實驗。目的就是檢驗一個人的抽象思維能力和類比遷移能力強不強。
心理學家在做這個實驗的時候，一開始只有10%的人能給出正確答案；但是聽完第一個故事之後，就有30%的人想到了答案；等聽完兩個故事之後，80%的人就都給出了答案。
這就是因為人們在聽後面的兩個故事的時候，抽象出了一個「分兵包圍」的策略，然後把這個策略平移到了對付腫瘤上。
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只有「廣度學習」，才能拓寬人生的廣度
如果你想要增強抽象思維能力和類比遷移能力，應該怎麼辦呢？作者給出的辦法，就是我們在前面說的「廣度學習」。
也就是說，我不花1萬個小時深度學習一個技能了，我把1萬個小時分開，1個小時學1個新知識，這樣總共就可以學1萬個知識，然後我從這1萬個不同的知識裡找規律、找聯繫，總結出一些抽象的策略和方法。
這樣說不準哪天，就能把以前總結好的策略和方法，類比遷移到遇到解決當下的問題上了。
作者在書裡面，還舉了一個賈伯斯的例子。賈伯斯在大學的時候，旁聽了很多課，比如說書法課、音樂課等等，雖然這些課他學的不是很深入，跟他的專業也毫無關係。
但是後來在他創業的時候，這些課卻都派上了用場。
比如，蘋果手機裡的很多字體，其實就是賈伯斯把大學書法課裡學到的東西，類比遷移到了蘋果手機裡，這才設計出來的。
如果當時他沒有上這些課的話，那他很可能就沒法創造出這些字體了。
另外，除了可以增強抽象思維能力和類比遷移能力之外，廣度學習還能應用在規劃人生上。
很多人可能都曾經說過這樣的話：我以前有夢想，不過現在被現實打擊的沒有了。
但是這麼想的人，他的夢想真的是被現實打擊沒的嗎？他以前的夢想，就真的是他可以追求一生的夢想嗎？
其實，都不是。這些人失去夢想，並不是因為現實的打擊，而是因為他們以前的夢想沒法和自己真實的人生完全匹配。
他們以前的夢想，也從來不是他們真正能夠追求一生的夢想，他們在以後的人生裡，其實發現了這一點，所以才不得不放棄了以前的夢想。
只不過因為在人生中積累的太少，沒辦法找到新的夢想，所以就只能懷念舊的夢想而已。
而大多數真正有夢想的人，其實都是在人生經歷積累到一定程度，擁有一定的「人生廣度」之後，才找到自己真正的夢想的。
研究表明，大部分的成功人士，找到自己真正夢想的時間，大多都在中年時期，甚至還有人是在晚年時期。
這就是因為，在這個年紀，他們的夢想才能真正和自己的人生相匹配了。
當然，雖然這本書一直在強調「廣度」的重要性，但是這並不代表深度就完全不需要了。在你找到自己真正的夢想之後，還是需要在深度上下功夫鑽研的。
最後，我想把數學家弗裡曼·戴森寫的一段話送給你：
鳥兒在高空中飛翔，遙望廣闊的大地；青蛙住在地下的泥土裡，只能看到附近生長的花朵。科學領域裡的青蛙越來越多，他們只局限在一個狹窄的專業領域。但這個世界既寬廣又深邃，所以我們需要鳥兒和青蛙共同探索。
希望你的人生，既能看到廣闊的大地，也能看到附近的花朵，既擁有廣度，也擁有深度。