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當我們在談論知識時，我們在談什么？

李少加

2021-07-29

3 評論 3498 瀏覽 6 收藏

23 分鐘

編輯導讀：我們每天都在不斷吸收新的知識，做出的每一個行為都是受知識影響。但是，知識究竟是什么？當我們在談論知識時，我們在談什么？本文作者對此進行了分析，與你分享。

你是銷售部負責人，下屬業務員總能完成銷售目標，總能按時收回客戶尾款，但你對他們完成這些業績的手段一無所知。比如，是不是跑人家里潑紅油啥的……如此，你晚上能睡的安穩么？

知識與我們的關系與此類似。

你是老板，你擁有的知識是你的雇員。

你讓知識替你解決問題，利潤自然屬于你，但萬一捅出什么簍子，鍋也得自己背……同樣讓人不安的是，我們對知識如何運作一無所知。

它是不是靠作奸犯科、依賴興奮劑“完成業績”，甚至它們根本就沒辦成事情，而是一直對你欺上瞞下、坑蒙拐騙？我們一無所知。

不要欺騙自己，偶爾主動“細思極恐”未必是壞事，尤其是它能讓你消災弭禍的時候。

那么，知識究竟由哪些“類型”的員工組成？它們是如何彼此協作替我們解決問題？

當然了，最重要的是，知識什么時候有效，什么時候失靈，我們該如何確保它別關鍵時刻掉鏈子？

討論這個問題前，咱得先對“知識是什么”達成共識。

一、知識與信息熵

下面哪一項更符合你心目中「知識」的形象？

20年車齡的出租車師傅
自動駕駛的算法

我猜多數人心中的選項是B。

可憐的老司機，就因為收入低（相比算法工程師），所以不被認為與「知識」沾邊么？

這或許是部分原因，更大的原因在于，人們普遍認為：客觀、邏輯、可復制才是知識的特征。

此處應感謝學校常年誨人不倦的教學成果。但要我來說，出租車師傅才更適合作為「知識」的代言人，相比算法。

答案不是顯而易見么？“算法”可不會開車。

自動駕駛算法能夠順利“開車”的前提是，它得被部署在服務器中，得擁有一整套海量的環境數據、行為規則數據、不間斷的傳輸網絡，當然，它也得拿到“駕照”（政策允許），這可比你考駕照難多了。

我們反觀老司機，“算法”該有的他也有——完整的駕駛規則、應變模式，區別不過是，前者的知識儲存在腦海中，后者的知識儲存在服務器中。

我得說句公道話，算法所依賴的大量“數據”其實老司機也需要，只不過司機已經事先儲存在大腦（生物神經元）中罷了。

當然了，你可以說人類司機的駕駛能力不太穩妥，比如水喝多了（內急）、接了個自動駕駛算法工程師（大談出租車師傅下崗風險），都會影響他的駕駛水平……但，難道“算法”實際跑起來的時候就不存在它們的“情緒”問題么？黑客入侵、核心元器件故障、通訊干擾……

結論是，在不考慮數據量的前提下，“司機駕駛知識”涵蓋了：駕駛算法+行駛模式（實時動態）+環境數據（實時動態）

簡而言之，自動駕駛算法的類別雖然更接近傳統教育里告訴我們的“知識”， 但它只是“現實知識”的一個組成部分——如果你認同知識的“原初”定義，即有助于我們解決特定問題的「信息」。這也是知識的廣義定義。

“信息”這個詞沒有傳達我這里想表達的意思，上面這句話的「信息」，涵蓋諸如控制你的手指移動的神經元協作、生化能量傳輸等等一切“信息”。

如果你想更優雅的概括，李少加認為，我們可以借助克勞德·香農（Claude Shannon）信息熵的概念，就能最接近“知識”的廣義陳述：

有利于“消除不確定性”的任何信息皆為知識。

我們舉幾個例子，你就會發現這個定義很好用，而且有很強的解釋力。

先從我們最熟悉的認知類知識說起。

一個幼童看到一飛行的“東西”，能辨識出它是“鳥”，這很大程度消除了其他可能，比如風箏、飛機、蝴蝶之類；

一個成年人看到，能看出是“大雁”，這又進一步消除了其他鳥類的不確定性；

而一個鳥類學家看到，能進一步辨識出是“白額雁”……

鳥類學家最精確的辨識該“飛行物”，即最大限度消除了不確定性，這意味著他擁有最多“該飛行物”的知識。

再談一個綜合類知識。

一游客想要30分鐘內到底A地，他可以隨機漫步，此時能到達A的不確定性最大，意味著他（在該城市）的出行知識接近于0；

當然，他可以打開導航軟件，摸索著找過去，但耗時久，準時到達的不確定性大，所以這種方式的出行知識也不算高；

他還可以叫一輛出租車，司機會根據城市當前路況，選擇最佳路線，借助駕駛技術，將乘客快速載到A點。

就游客的問題情境（準點到A地）來說，司機消除了大量不確定性，意味著（在該城市）司機擁有極高的出行知識。

*該“知識”涵蓋了司機在該城市的圖景、路況信息、駕車經驗等等。

顯然，面對同一事物（問題），消除不確定性的程度是衡量一類知識優劣的標準。

比如，你乘宇宙飛船去火星，用牛頓定律能估算出旅程時間，誤差是分鐘級，但如果你用廣義相對論，能精確到毫秒。這說明在宇宙尺度，相對論比牛頓力學消除的不確定性水平更高。

好，現在咱暫時刷新了「知識」的定義。再強調一遍，有利于“消除不確定性”的任何“綜合信息”皆為知識。

這個知識的定義立足現實，更優于教育體系中的狹隘定義。

為便于你直觀理解，我們可以參考下哲學家邁克爾·波蘭尼的認識論觀點。

波蘭尼老爺子本就是物理化學家，科學實戰跟理論實力皆“硬核”（是我了解過的知識實踐最豐富的人），因而他對知識的認知特別有參考價值。

在波蘭尼的認識論中，知識可分為三類：

第一類：個人特質/經驗

源自我們的成長環境、本能、主觀經歷、體驗、意識，這些知識“存儲”在我們的身體中（大腦為主，基因為輔，身體細胞之間也有大量“記憶”），數據量極大。

這類“知識”我們無法直觀把握、更無法用語言描述。

面對一些陌生領域的問題時，有些人會產生“熟悉感”、“對問題敏感”、“直覺很準”，這通常就是這類知識在發揮作用，但我們的意識層面無法捕抓到它。

第二類：不可言傳的知識

即各類實踐技能，包括身體、思維、與問題情境的互動反饋交融等綜合活動?？茖W家做思想實驗、企業家運作公司、作家寫作、運動員訓練、品鑒師評鑒……幾乎所有智識活動中的“體悟部分”都屬于這類。如名稱所言，這類知識“只可意會不可言傳”。

比如，張怡寧哪怕手把手指導福原愛一個通宵，傾囊相授再雙手奉上自己的弱點，第二天一場比賽下來，多半還是落個11比0的結局。

為什么呢？因為這部分知識無法言傳，能且僅能在實踐中逐漸煉成。

如果你想深刻感受“不可言傳的知識”有多難“直接傳授”給他人，你可以嘗試在自己擅長的領域，選個悟性極高但沒相關經驗的徒弟，全力以赴去指導他，你就能明白了——你會看到他進展維艱、動作拙笨。

第三類：可言傳的知識

這是我們最熟悉的那類狹義知識，即我們通常說的定義、理論、經驗總結等等，它來源于生活經驗的觀察歸納，或者科學體系（猜想+實驗），也就是上述第一、二類知識高度“壓縮”的結果。

我起初敘述這篇專題，是想依此分類展開探討，后來發現這樣無法進行下去，為什么？

因為分類容易給人一種幻覺，讓人誤認為各類別之間“彼此互斥”。但如你所見，上述三個類別的知識顯然存在盤根交錯的動態演化關系。

許多人耗費一輩子“終身學習”的知識，往往是辜負我們最多的知識。原因正在于人們過度重視第三類知識——可言傳的知識（即狹義的知識），但狹義知識要在現實中真正發揮效力——消除不確定性，需要跟個人的第一、第二類知識協同運用、反復磨合，而后者往往為人們所忽視。

那么，知識究竟如何運作？

咱接著剖析上述三者的“關系”（知識發揮作用的微觀進程），它是解開謎題的關鍵。

二、知識是動態過程

我在知乎被邀請過一個提問，“能力遠跟不上思想的深度怎么辦？”。相比該題主的“深度思想”，這個問題本身才更有啟示，它恰到好處的概括了人們對第三類知識的高估程度。

為什么人們容易高估“可言傳的知識”？

我們一窺它的“制造過程”就能找到答案。

我們不妨從最原始的情境中說起。

在史前文明，人類先祖也面臨跟我們今天攢錢供房類似的難題，不過他們的問題略微刺激點——如何避免成為大型獵食動物的口糧。這是問題情境。

先祖們為此進行了大量試探（此時他們反復運用了第一、二類知識），直到有某位藝高人膽大的先祖，現實版的普羅米修斯，嘗試著駕馭“火”來驅趕其他獵物，驚喜發現這卓有成效。

注意，此時“使用火的知識”仍是他個人獨有的第二類知識。直到他將保留火種、驅趕野獸的方法進行“總結”，并付諸語言（此時才轉化為第三類知識）告知其他部落成員……

以一個缺乏想象力與同理心的現代人眼光來看，上述過程異常簡單，但它其實是“人類歷史的一大步”。時至今天，人們“創造第三類知識”的過程也仍與之類同：

遇上問題（問題情境）
匹配自身的“知識庫”（第三類知識）
試探、踐行、解決問題
優化、歸納個人經驗庫（第二類知識）
將經驗輔助語言、文字

*這僅是簡化描述，實際更為復雜。

人類有別于其他物種的標志，是我們能將經驗進行“符號化處理”——把實踐經驗“抽象”、“壓縮”成語言、文字，從主觀經驗壓縮成了客觀符號，跨越個體進行復制、交流、改進，俗稱“發揚光大”，充實人類知識庫（宏觀）。

然而，因此慶賀卻也言之過早。正如歷史的巨浪從未顧及個體的感受，類似社會財富，人類知識庫的急劇增長也不意味著「個人知識」也跟著水漲船高。

人類“創造第三類知識”的過程中，為了權衡知識的“通用性”“交流性”、“傳播性”必須大幅度“壓縮”個體知識——包括忽視問題語境、個人主觀狀況（即一、二類知識）等等。

這導致第三類知識并不能做到“即插即用”，無法與新的使用者“無縫銜接”。

通常，越是專業復雜的第三類知識，越需要使用者預先大量學習、踐行，“紙上得來終覺淺、絕知此事要躬行”就是對這種情況的絕佳描述。

實際上我現在就面臨“無法將上述知識過程”（屬于我的第一、二類知識）直接“傳達”給你們的困惑。我剛才嘗試畫了幾張圖片，都會產生這樣那樣的誤導，所以我只能嘗試用類比的方式，讓讀者們在思維想象中去“體悟”：

你可以把“第三類知識”看作我們電腦上存儲的“硬盤文件”（姑且稱之為靜態知識）。

運用某知識時，我們首先根據問題情境，匹配調用較相關的“第三類知識”置于“大腦內存”中，綜合運用你的第一二類知識（這是無意識過程）進行“逆向解壓”。

這個“逆向解壓”其實就是我們通常說的“踐行”、“思辨”、“體悟”、“動手”等等，逆向解壓后的結果，本質上就屬于第一、二類知識的綜合，咱姑且稱之為動態知識，而我們嘗試利用這個“動態知識”去“消除問題情境的不確定性”。

如果問題情境的不確定性仍無法讓我們滿足，我們通常會嘗試探尋外部的第三類知識（研究相關書籍資料或向他人請教），再重復上述步驟。

最終，無論你是否對結果滿意，你動態解壓知識的活動都將改變你最初的“第三類知識”（針對該問題情境），這個過程，我們稱為「學習」。

至于它是變得更“好”，還是更“差”，取決于你在整個解決問題過程中的投入程度。

談論至此，我們可以嘗試回答教育哲學的一個基礎問題：教育到底是什么？

我的回答是：教育是培養我們學會獨立轉化動、靜態知識的能力。

靜態知識用于交流、動態知識用于踐行。

三、常識不足，概念過度

我耗費了這么多筆墨勾勒知識的骨骼、捕抓知識的動態過程，而你也投資了不少時間閱讀思考，現在，是收獲的時候了。

通過上述對知識“常識”的探討，我們得以糾正許多學習、求知的“常識”。

順帶一提，探索下述問題答案的過程，也是“解壓”本專題知識的過程。我建議你可以先自行思考，收效更佳。

常見問題：為什么我學了很多，但能力也不見得變強？是因為沒有將知識“體系化”么？

所謂“能力強”，指的是“解壓后的動態知識”消除問題不確定性的水平高，這更多的是需要“體悟”來提升。

就好比寫作，你看再多寫作技巧，不動筆也是枉然。我們通俗意義上的學習，更多的是對靜態知識的學習，這類學習唯有回歸常識，也就是將之“解壓”至問題情境中踐行才有價值。

記住，任何知識都應當作為一個「動態整體」來把握。

常見問題：學習一定要將知識“體系化”么？

沒必要。如前所述，知識轉化成能力的關鍵是多在問題情境中“解壓”，讓它“動起來”，而不是刻意在靜態知識間做加法，從概念來到概念去，靜態知識越是“臃腫”，它的解壓難度越大，對能力的提升只會起反效果。

順帶一提，對某一領域的知識踐行的足夠多，“體系化”自然水到渠成，無需刻意為之。我從未見有哪位真正的專家強調要主動“體系化”什么知識。

常見問題：如何科學運用他人的知識經驗？

如果是茲事體大、或是高頻使用的知識，我們有義務對其追根溯源，了解該知識誕生的問題情境。所以“歷史”總是很有價值，你可以不懂史，但你應該培養歷史思維。

對于“歷史不明朗”的知識，大可作為“啟發思維”使用。

比如，“批判性思考”是近年被濫用最廣的“他人知識”。它負面影響較大，我將之作為典型談下：

批判性思考源于古希臘哲學的思辨技巧，適用于學術研究或對知識精確性有高要求的問題情境，說直白點，它適合該領域的專家或至少是有相當積累的人?，F在很多人在求知時竟也在“批判式閱讀”，在學習新知識這種語境中，“獲得啟示、獲取新知”才是我們的目標，而不是“低層次批判”，知識本就不是真理，為批判而批判沒有意義。

常見問題：學習新知識，一定是能“輸出”內容才意味著“掌握”了么？

真正有價值的學習，是獲得“動態知識”，即將知識回歸常識，在反反復復“壓縮、解壓”知識的活動中才能真正“體悟”該知識，這才是我們學習的目標。然而這個過程的“成果”多數時候看不見摸不著。

你追求“輸出”內容，就會無意中用“靜態知識”的多寡來衡量學習的成效，反倒會輕視真正有價值的“知識過程”（其成果只可意會不可言傳）。

因此，書面學習，若把“輸出內容”當成學習的目標弊遠大于利。實際上，知識永遠是一個動態過程概念。不存在我“掌握”了某知識，只有我對某知識的認知變得更“深刻”了。

學習完成后，能“壓縮”輸出第三類知識自然無妨，但更多時候，“壓縮不出”多少內容才更為平常，無需刻意為之。

真正為你所用的知識，永遠是無法徹底“捉摸得透”的，這是我們一輩子與知識的相處模式，是我們大腦神經元的運作方式決定的，要習慣這種關系。