《好好学习：个人知识管理精进指南》摘录
史铁生曾经写过一句“政治特别不正确”的话：“人与人之间的差别，大于人与猪的差别。”任何一个人和人和一头猪之间的基因差异是恒定的、可量化的，但是，人与人之间的差异则会大到完全超乎你的想象，乃至无法预测。
人与人的差异主要在思想上的差异，同一件事情每个人都会有不同的理解，然后会有不同的做法，导致了不同的结果，久而久之，这种量变到质变的差距就造成了。不过好处是，思想上的差异是可以可以改变的，它不像物质上的差异，你没办法让猪通过学习变成人，但人可以通过一些方法来让自己变得更加优秀。
人与人之间，会因种族、文化、性格、价值观等等产生诸多区别，但我更愿意把这些区别都归因于一点：认知差异。因为认知的不同，事实上人们是生活在各自的平行世界里。《人类简史》的作者赫拉利提出了“想象的共同体”的概念，它在本质上也是“认知的共同体”：认知水平趋同的人，更有可能结成虚拟“社区”，在生活方式、个人成就和社会关系中表现得更为接近。
《人类简史》这本书还没看过，但已经看到好多地方都推荐了这本书，这本书将是我下本早晨起来阅读的书籍，关于想象的共同体的概念，也正好在原著里面好好的学习一下。人们会因为不同的认知，对同一件事件产生相似的结果，量变到质变，类似的结果让你们相遇的几率变得更大，人以群分可能就是因为这样子。是什么决定的？说到底还是你的大脑，你的思维，我们的生活就是我们思维具像化的结果。
我们为什么要学习“学习方法”本身呢？因为这个世界太大，而我们的智慧有限。只有掌握了更有效率的学习方法，才能在极为有限的时间里，把自己的认知水平比别人多往前推进一厘米。
在有限的条件下，发挥无限的力量，效率是非常重要的。从第一次工业革命，到第二次工业革命，到第三次信息革命，再到现在马上面临的人工智能革命。归根结底都是效率的极大提升从根本上改变了人们的生活环境。企业生存的意义也是效率，生产同一件产品，只有效率高于市场平均水平，你才有盈利的可能，你才能生存下来。
“知道这么多道理依然过不好这一生”，就是因为99.99%的道理都不能通往行动。而只有那些极少数的能够启动人们去做、去行动的知识，才能达到“临界值”，继而引爆你的小宇宙。
只有把道理实践出来的人，才能将这些道理转化为自己的知识，之后的内容也有提过，只有对你行动产生影响的信息，才能称为有用的知识，要不然他们实质上都是信息而已。那99.99%的道理在大部分人看起来都是直接过脑子的信息，而没有真正的实践到生活中。
互联网赋予了一个人无限的可能，让个人能力增强，个人价值释放。
我们生在这个时代，应该感谢我们的幸运，这是一个让个人能力得到无限释放的时代，物联网的力量让信息传递的更加快速便捷，让知识获取的成本减少到极低，只要你想，几乎没有在互联网上找不到的东西，所以要好好使用这个最伟大的产品为武装自己。工具的使用取决于人，不要被工具奴役。
芒格在普世智慧演讲中提到的第一个关键原则就是：“如果你只是孤立的记住一些事物，试图把他们硬凑起来，那你无法真正理解任何事情。。。你必须依靠模型组成的框架来安排你的经验。”
事情之间都是有联系的，这个世界是一个非常庞大的系统，各个事物之间都是有着微妙的联系，要深入的去思考各个事物之间的联系，发现底层逻辑，不要总是随波逐流，这样会非常容易迷失自己的方向。
在我看来，一切的学习和努力无非三个目标：一是解释问题，二是解决问题，三是预测问题。而评价学习是否有效的标准就很明确了，那就是：学习之后，你的行为或认知是否发生了改变。
之前说过，如果你学习的知识对你没有任何影响，那么这些知识也就是信息的碎片而已。黄金圈思维也说了，先要想好为什么学习这些知识，不要学一些用不到的知识，这样你的时间效率会非常低。学以致用才是正道。
知识管理就是通过对外部信息进行加工，提高我们改变人是活行动的速度。
将外部的信息通过加工，与本来自己的知识体系进行联系，把陌生的知识变成你熟悉已有的知识，这种转变可以让知识更加牢靠，而且这种方法，可以培养你透过现象看本质的能力，找到事物发生的底层逻辑。
知识管理的三个维度
第一个是数据管理的维度。在这个维度上我们所谈论的知识管理文件更多是具体的数据层面技巧。第二个是信息管理的维度。在这个维度上，我们关注的是怎样更好的理解、消化和应用获得的各个知识点。第三个是底层规律的维度。在这个维度上，我们关心的是不仅仅是具体的方法和技巧，更关心自己的认知深度：我们必须在大量具体知识沉淀的基础上，形成更宏观和抽象的理解，在深层次上掌握破普遍规律，从而将之前学到的繁杂的知识用一根线串起来，在具体知识之外找到新的答案，将有行化为无形，又将无形用于有形。
第一个维度是表现在信息管理的方法上，下载的文件如何保存，学到的知识怎么归类，有哪些网站可以搜索书单等等，在这个阶段主要是信息收集方面的功夫，想要进行知识管理，那么先要找到知识。第二个维度，则是进一步降手机过来的信息进行整理归类，例如如何做笔记，刻意练习。第三部分则是更深层次的管理，如何将新知识与旧知识进行联系，也就是新知识与自己的本来的系统的关系是什么，如何抽象，这个知识点的根本逻辑在哪里。
深刻理解问题的实质，然后用能够解决这些问题的规律去解决问题。
这是查理·芒格的一个方法，也是马斯克的所提到的第一性原理，找到这个问题的最核心，然后在去考虑关于这个核心实质的解决方案。这也是跨界的观点，你在当前行业所处的事业，所抽象出来的知识，有的是在其他行业也是可以使用的。找到并发现，然后运用它。而这些能够广泛运用的知识，则是也就是作者在本书中经常提到的“临界知识”的概念。
理解了底层规律，自己就是一个炼丹炉：外部输入的东西，经过加工形成全新而又熟悉的认知；而反过来，这种人只有进一步增进你对外部输入的理解，甚至可能会超出作者本身的认知来看问题。
有了自己的知识体系，将外部输入的信息根据自己的知识体系进行分析归纳总结，然后回馈给自己本来的知识体系，这就像现在的人工智能一样，吴恩达的一个演讲说的，先要找到一个生成数据的方法，这是收集信息；然后根据方法做出第一个算法，这就像这里的信息整理；然后将这个算法放入到实际应用的数据生成新的结果，再把这个结果反馈给算法，进行不断的提升，以此形成一个循环。
学习改变底层认知，对每个人都有巨大的意义和价值，在现实生活中也确实非常稀缺。
这就是你的算法，你的算法越好，那么你得到的结果就越来，你的效率也就越高，效率越高，进化的速度也就越快。在同一时间内你走的就比别人快。
只有能够改变你行动的信息才是知识。
这里也就是说，这条信息到底是不是知识是取决于人的。只有能够因为这条信息而对你的行动或者认知有所改变，那么这条信息对于他来说就是知识。反之就是一条信息罢了。
人们犯下很多错误，往往源于其漠视一些重要而基本的规律。
因为那里道理都听得太多了，导致我们都不怎么当回事，真正遇到事情的时候往往就忘了这些道理。还有一些是知道道理但也不知道怎么去放到现在的情况下。而人们在遇到事情的时候下的决策都没有思考，很多的时候都是根据自己的习惯所决定的。所以说养成一个好的习惯非常重要，尤其是这时候。
知识与知识不一样，有些知识比其他知识的威力更大。少数的知识能够给我们带来关键的影响，这就是临界知识。
尝试找到问题背后的核心逻辑，去挖掘，去发现。这些逻辑很有可能就是临界知识，人们经常会见好就收，而不去多问一个为什么。
知识管理的核心实际是通过管理知识提升我们的认知深度，进而改变我们的行为模式。
这就是我要学习知识管理的核心是什么，我想通过知识管理来改变我的认知深度，从而改变我的行为模式，让我成为一个更加优秀的人。
有深度的回答和简单的回答，一般的差距主要有以下三方面：
- 从形式上看，简单的回答往往是对具体的问题或事情本身做出回答；而深度回答却是在分析具体现象之后找出抽象规律。
- 从回答的思考方式看，简单的答案往往是根据自己的直观感受、情绪与经验做出回答；而有深度的回答往往依托于有实验验证或者数据分析支持的结论。
- 从答案的效果上看，简单的回答往往只能用于解决一个特定的问题；而有深度的答案能够更普遍的解决类似问题，启发我们由此及彼、由表及里地思考问题。
有深度的认知能力是这样的：在分析问题的时候，能够跳出问题本身思考更普遍的情况；在寻求答案的时候，能够根据理由可信度判断是否接受这个结论。
所谓“临界知识”，便是我们经过深度思考后发现的具有普遍指导意义的规律或定律。
“临界知识”的要求，从这句话中就能看出是深度思考。只有在深度思考的过程中，让它变成自己的东西才能发挥出“临界知识”的作用。
我们一直把时间花在想办法提升“技术效率”上，而忽略了真正重要的“认知效率”。
我们可能花了很多时间都在研究某种技巧，如何写出专业的需求文档，Sketch的功能教学等这类问题，这些都是技术效率，但没有真正的去思考，如何沟通起来更加高效这种“认知效率上”，技术效率提升之后经常会有一种感受就是，我已经都会用了，但还是做出不来或者写不出来。这就是“认知效率”没有跟上去造成的结果。如果“认知效率”更上去了，那么即使不用这些技术，你可能也能找到其他方法达到你想要的效果。
如果我们的学习是在不断掌握对应具体工作场景和问题的方法，那就是在努力提升技术效率。在这种模式下，我们遇到每个新问题都要学习新知识。
如果这样做，那么你就会陷入了，有无数的东西都要学，而且越学越多，越学越跟不上的情况，你会很纳闷，为什么我学了这么多东西，最后得到的结果却对不起自己的付出。
如果我们的学习是在了解问题本质，了解解决方案的底层规律，能够让我们认清出问题表象背后的实质，那我们就是在提升认知效率。在这种模式下，我们会发现，很多看似全新的问题，其实只不过是狡猾的就问题换了一身装扮再次出现而已，就像自嗨型文案只是换了一个说法的基本道理而已。
尽可能的把自己的时间放在问题的底层规律，这样才能看到表象背后的实质，也是这样才能够新的解决方案，类似黄金圈的思维方式，你要先想清楚为什么，然后再去想如何去做，最后才是这样做了之后能得到什么。而“技术效率”都是在做这个最后一步，而没有深入的去了解为什么。
我们大多数人的学习层次一直无法提升，就是因为我们掉进了追逐技术效率的游戏圈套：我们越努力，跑得越快，要学习的新知识就越多。而这，让我们陷入了学习的“老鼠赛道”。在老鼠赛道中，我们看起来一直在努力，可是其实就是在原地打转。
学了很多，可能都是在学习表面功夫，让我想起了做产品功能时候的例子，你可能做的很像，但就是做不出来一模一样。为什么有的功能在别人那边用的很好，一到你这边就各种被骂，这就是你一直抄袭，那么你就永远的走在追赶别人的道路上，你只有自己想明白他背后的逻辑，才能发现那个蹩脚的地方，从而解决它。
正如是个麻雀在一起也不比上一只雄鹰，多元的经历如果不能帮助我们提升认知深度，从长期来看，那也是低效的。
花再多的时间到表面功夫来，是不会为你带来实质上的提升。
一开始就能带来直接利益和诱惑的事情，很可能要拿未来的机会做代价。
年轻的时候不要着眼于赚钱，掉进钱眼子里面，趁着年轻尽可能的犯错，然后再犯错中提升自己。
埃隆·马斯克说，她一直在做的事情，只是用第一性原理思考问题罢了。
斜杠是提升认知深度的结果，而不是追求多元的结果。
埃隆·马斯克就是一个活生生的例子，看似是多元，其实是在做一件事情。用的一个方法，那就是用第一性原理思考问题。
我们可以将新旧知识构建成知识网络。通过在新旧知识间建立联系网，我们便能够从不同角度和领域对一个知识进行分析，从而加深我们的理解和认识。
不要讲知识当成一个个的孤岛，在读书的时候尽可能的将这些知识点与你原来的知识进行关联。我现在的摘录习惯，不光要摘录句子，而是摘录一些让我进行思考的句子，然后再把这些思考也都记录下来，形成联系。
当我要解决某个问题的时候，主动去寻找可能会讨论这个问题的文章和书籍，去观察——作者用什么样的思路解决问题？在这个解决方案背后，是否有我熟悉的知识？我还能把这个解决方案的原理，应用在什么领域？
如何找到新旧知识如何找到底层逻辑的方法
快是结果，不是原因。想要能力提升的更快，不是说学习过程就要很快。相反，越是快速提升的能力，反而越需要下慢功夫。
不要羡慕那些看起来能举一反三的人，和学习能力快的人，这些人都是在这方面下了很多功夫的人，才能让别人看起来像是轻而易举。
在某种程度上，知道、明白一个道理，和相信、践行一个道理是两码事。真正阻碍我们的是我们的不确定和恐惧。
学到的东西一定要用，尝试着使用，只有用了才知道是否适合自己，每个人的情况都是不一样，要根据自己的条件进行相应的调节，找到自己的方法，才能真正的学会。不要害怕失败，失败一次也就说明你离成功近了一步。
掌握临界知识，首先要在学习新知识是有绿灯思维，而在具体学习时，又要有以慢为快的心态，把慢功夫用在真问题上，比如学习掌握临界知识。
先要克服自己的抗拒意识，要以接受的态度面对事情。多花点时间进行思考，去思考后面的事情，去思考底层逻辑，而产品经理更是要如此。以慢为快其实是一种复利的效果，让你的知识产生复利，从而让你越来越快。
学习本质上是一个改变我们假设的过程，因为我们的所有决策都是在自己的假设下作出的。我们的所有观点、结论，本质上都是一个假设。观点和结论的好坏，取决于我们的假设与事实相符的程度。
复盘每一天的决策都是在什么样的假设下作出的，产生了什么样的结果。我们要追问问题的过程，而不仅仅是自己事后解释为什么。只有这样做，我们才能够知道自己过去的假设是否正确，并考虑应该如何改进，以便在未来以更正确的假设指导自己的决策行为。
这是我们发现学习临界知识最方便的教材，从生活中入手，思考身边的事情，总结经验，让学以致用。
只有通过精心的筛选和自己的加工，这些经历才能变成我们生活的宝典，只因我们之后的道路，而这个加工的过程，就是我们加速改变旧假设、发现新假设的过程。这种能力的培养就是在提升我们的学习能力。那具体应该怎么提升我们的学习能力呢？我最常用的方法有三个：反思、已教为学和刻意练习。
每天反思，回顾自己的目标，从核心为什么开始，然后再找出方法，我为了达到这个目的这样的方法是否正确，最后在反思我有没有做到，现在我的习惯还是没有养成，就会忘记一些事情，所以我会在临睡的时候写时间日志，来让自己回顾一天的事情。第二天早晨起来再写晨间日志的时候看一下来帮助回忆。
反思不是总结，至少两者的侧重点非常不同。总结是对结果的好坏进行分析，而反思是对产生结果的原因进行分析。或者，换个说法：反思的实质是对假设进行矫正。
这里所说的结果和反思的区别，总结是光在what层面的影响进行讨论，这个结果怎么样，有什么样的影响，好的与不好的。有没有达到预期，执行过程中有哪些不足的地方。而反思则是要在重头去想，我为什么会这样做，当初思考问题的逻辑是什么，是什么原因导致我做这样的反馈，重新考虑，会不会有新发现。
“我们生活的真实世界，是我们认为的真实世界”。
每个人看到的世界是不同的，是每个人在实际现象后结合自己的认知的出来的世界，认知的质量决定他看世界是否接近本质，只有看到本质，你所了解的世界才是最真实，并且你就可以通过这个“真实”来促使你活得更好。
教育，不是简简单单告诉你多少新知识，而是让你学会如何重新解读旧经历，产生新行为。
教育不是学习基础知识，更重要的是要教你如何思考，如何解决问题。人一生下来就要开始解决问题，更多的时候都是靠着本能和习惯去解决问题，这样有时候会让你在错误的情况下越走越远，教育最重要的地方，我认为就是让你发现这些错误的方法，让你遇到事情之后能够使用正确方式走下去。不断的克服自己，不断地重塑自己。
我们之所以不改变，常常因为我们没有得到正确而及时的反馈。
一些好的习惯往往都是在长期坚持后才能得到的结果，所以在刚开始做的时候是没有反馈的。让你的大脑认为这是无用功，浪费了时间，所以在培养好习惯或者想改变的时候，找点及时反馈来激励你，是一个不错的方法。
生活每天都在生产未经加工的经验素材。我们的判断愿与经验，而有效的经验来源于对判断的反思。反思，让我们把生活的素材重新解读，成为洞见。
吾日三省吾身，可以为师矣。每天反思可以让你快速地前进，因为它可能是见效最快的，你花了时间到那些你用不到的技能或者用的很少的方面，不如就把身边的小事进行反思，没准下一秒就能给你带来新的体验。这就是及时的反馈。
我们要把生活中重要的部分选择出来，然后才能从中发现更有价值的启发。而这个过程，都是在锻炼反思的能力。
反思的能力不要总是期待大的事情，大的决定，从生活的小事做起，一点一滴的反思，让自己养成反思的习惯，学以致用
元认知是对我们的思考过程的思考。
智库百科上搜到对元认知的解释是，对认知的认知，具体说，是关于个人自己认知过程的知识和调节这些能力过程的能力：对思维和学习活动的知识和控制。其意思就是，我们都能意识到我们在学习，我们在思考，但是我们学习的过程，和思考的过程，却很少有人去关注。然而正是你的“思考方式”或“学习方式”会直接影响到你的结果。
刻意练习，就是提升元认知能力的过程。
我之前也听到过很多关于刻意练习的一些例子，当时的想法就是专门的去练习10000个小时，然后就能获得成功，但其实你即使这样做了，也有可能成不了大师，这与你的练习方式有着很直接关系。你只有在正确的方式下练习，才能提高自己水平。
我们在元认知上的差别表现为认知效率与认知深度上的差别。
这就解释了，为什么有的人做什么都非常优秀，有的人却相反的原因，是因为两个人的元认知是不同的，因为元认知的不同，会导致后面一系列的动作。造成的结果也是不同的。
元认知与临界知识，一个是思考的过程，一个是思考的工具。
不同的人也就有不同的思考过程和习惯，也就是有不同的元认知。
刻意练习最关键的还不是掌握具体的临界知识，而是要便便我们的思考过程：有意识地应用更高级的心理表征解决问题，提升元认知能力。
这是作者认为刻意练习最关健的地方，尽量让你的行为和思考过程带有复利效应，这样在以后使用的过程中，会不断的提速。
如何通过刻意练习来掌握临界知识和提升元认知能力？就我个人经验而言，就三个部分：对基本核心知识画小圈；将基本知识组合成更大的知识能力单元；在各个知识能力单元之间构建认知框架。
画小圈则是在基础上花功夫，理解基本概念、临界知识、只是阻塞等关键的地方。然后将这些单一的基础组合成更大的能力单元，最后将不同的单元之间进行打通，形成你自己的知识框架。
怎么样才能从书写升级为记录呢？有两个方面要求改变：如实地记录整个事情的发展过程——我们要尝试训练自己记录发生了“什么”，是“如何”发生的，而不仅仅是时候自以为是的去解释“为什么”，这将改变我们的很多认知。记录是主动思考的过程，是挖掘看得见的事情背后看不见的关系。
记录的时候尽量记下当时发生的事情，先不要增加自己的判断，用自己最客观的角度去复现当时的场景。关于自己的判断可以再事情后在进行自己观点的表达，与内容分开，这样会避免让自己的判断与事实进行混淆，后来回忆的时候无法获得当时的真实场景。
如果看不到事情背后的长期规律，那么我们就只能对发生的事情本身做出反应，而无法估计更长远的利益。
为什么总是要说眼光要放长远，放长线钓大鱼。因为时间的原因，会让你的反馈过程非常长，很多人都是在这个没有反馈的过程中放弃的。价值投资的核心就是在这里。
如实记录过程，主要是侧重于对事情的经过、结果进行记录。但是，更有价值的记录，是在这个基础上进一步记录自己当时的情绪、思考过程、外部环境条件等。
记录的过程中可以尽可能多的维度去观察，如果能完美的复现当时的场景是最好的，包括自己内心的活动，可能相关的印象等等。
除了记录这些影响因素外，最重要的工作就是记录自己的思考过程。所谓记录自己的思考过程，一般而言会记录下面几个问题：
- 当时思考时，我考虑这件事情的目标了么？如果考虑了，当初的目标是什么？
- 如果这个目标下，我当时考虑了哪些因素？现在看，这些因素合理吗？有遗漏吗？
- 我当时为什么会这么考虑？各种因素中，哪个条件发生变化，结果可能不一样？
- 最后的结果和我的预期之间有什么差距？为什么？
这是因为我们大多数人日常认识和解决问题是依靠直觉、个人经验、简单线性思维、意识形态和价值观偏好。而这种思维方式将导致：1.我们无法发现事物之间的深层次的联系——大部分事物似乎是孤立的；2.在面对超出自己日常工作生活经验范围的问题时，不知道从何下手，更无法准确地把握关键环节并合理预测事情的发展趋势。
如果依照日常的解决问题方式，可能前期在进步的时候会非常快速，但实际上你会很快得到大上限，后期进步的时候非常乏力，随着你的深入学习，越到后期，你要学习的东西将会越来越多，你之前学习的知识就慢慢变成负担，而不是支撑。将事物联系起来，会让你先慢后快，并且只要是核心逻辑是符合你的这个系统的事情，都可以从你的知识点进行解读。有的人工作几年之后，慢慢感觉需不到东西了，而且也学不进去了，感觉碰到自己的天花板，就是你只能相对孤立的看问题，缺乏底层规律的联系。
事物之间有更广泛而深刻的联系，简单的规律在影响着几乎所有事物的发展。
如果你看待事情都是从底层逻辑去寻找，那么很可能最终就会从数学，物理，心理学等等这些学科找到你所想要的依据。其实这也是临界知识常见到的地方。他们经常会藏于这些位置等着你去发现。这些简单的知识，有着相互复杂的联系，组成了我们现在的世界。
从短期看，学习临界知识的进步速度未必是最快的，但从长期看，用临界知识学习和思考的效率是最高的。
学习临界知识是一种带有复利效果的事情，所以你要把眼光放得长远，加进时间和频率的影响因素。临界知识在并不是只针对某个问题，应该说是很多问题都可能会用上，所以在后期学习的时候则是不断的在用你的老知识去联系新知识。刚开始可能会比别人慢很多，但是坚持下去，你会在未来的某个时间超过别人，并且越拉越远。
其实临界知识的思想，核心使用更加可靠学科的研究方法、思想和结论来处理没那么可靠的领域的问题。
想起了之前读过的一本书《印象笔记留给我们的空间》里面说了，阅读新闻能让我们了解最近发生的事情，阅读经典能让我们发现事物的本质。在临界知识里，这个“经典”就是指的是那些能够广泛应用的硬学科。
遇到问题时，先找这个场景下的专业技术解释，然后再对专业技术解释进一步深入分析，联系到临界知识。
这样就可以在不同的场景下，去寻找和发现临界知识，而且因为是不同场景的联系，会自然而然的将问题联系起来。能让你从多角度，多方位的理解这个临界知识。这样在以后其他场景的时候就更容易联想到这个临界知识。
我们能成为顶尖选手并没有什么秘诀，而是对可能是基本技能的东西有更深刻的理解。
成为高手的不是秘诀的秘诀了，任何一个在某方面到达一定高度的都是经过大量练习的，这些你只是看不见罢了。就像一句老话，只有你的基础足够牢固，你的建筑才能盖的高。
如果你能够了解一件事情的基本发展规律，你就嫩做出一些关于未来的判断。
根据事物的核心逻辑推测的未来会比其他方式更有可靠度，价值投资和投机的投资方式，就是差不多的例子。
结构决定走向，走向决定未来。所谓结构，是指任何一件事情都可以看作是一个系统。而任何一个系统，都有多个元素组成，这些系统组成元素之间的关系形成了结构。
要用系统的角度去看待事物的发展，系统的角度能够让我们看到更多的因素，你掌握的结构越多，你可能就对未来更加的了解。
对问题的预见性认知 = 影响问题发展的结构（基础规律） + 获得具体信息的数量与质量。其中，基础规律就是本书中提高的核心概念：临界知识。而预见性认知的质量，很大程度上取决于我们对问题的界定：我们面临的问题究竟是什么？
人们可能因为看待事物的方式和角度不同，对同一件问题的界定就会产生不同，就像乔伊斯入学的事情，父亲的界定就是：我们的存款不够。而母亲界定的问题是：怎样让女儿离开牙买加。不同的问题直接导致了不同的结果，在界定的过程中，深度思考和系统性的思考都是对会对问题界定的深度有帮助。遇到问题的时候不要因为习惯给答案，先思考问题，如果问题都不对，你的答案怎么能对呢？
掌握背后的规律，才能形成预见性。
只有问对了问题，才有可能得到正确的答案，在生活中，人们给出的答案，大部分都是通过下意识的，思维习惯给出的思考的答案，所以多问为什么，培养出自己提出问题的能力，而这个能力需要深度思考和系统性的思考，需要事物背后的规律来支撑。
过去我们对知识管理的认知更多的是在提高搜索信息的效率、提升把学到的知识转变成行动的效率这些层面，却几乎没有关注将知识底层结构打通。而对临界知识的掌握和应用，能帮助我们构建底层认知，进而提升实现预见性认知的能力。
现在因为互联网的诞生，手机的发明，让你获得的信息越来越多，但实际上有价值信息获取的成本是在增加了，信息收集只是知识管理的第一个步骤，没有这一步骤是不行，但不要放太多的精力在这里，二八定律，这里的精力只要放两份，就能做到更好，把剩下的精力都放到构建底层认知上
我们的重大决策都应该在我们的能力圈中进行。
这实际上是人大脑的两种工作模式，第一种是学习模式，第二种是工作模式；学习模式的大脑会在不断的摸索，不断的试错，人们在练习的过程中都是在使用这种模式；而工作模式的大脑会去避免犯错，尽量保持高效，专注等特点，人们在平时工作的时候用的就是这种模式。能力圈的概念就是指的是这种工作模式，不要用学习模式的思维来决策，他会让你的决策失败率会变高。正确做的就是，平时不断的学习，然后不断扩大自己的工作模式区域，等到正式工作的时候，就使用工作模式，来减少出错的几率。
你必须让自己配得上自己的欲望。
人的欲望是无穷的，但你想要实现自己的梦想，唯一能做的就是让自己提升到能够实现梦想的能力。这样你才有可能实现你的梦想，要不然这就只是一个空想。
世界是如此复杂，我们用临界知识做基本趋势的预测是没问题的。但是仅凭此，要做实战级的应用是不够的。由于每个专业领域已经够复杂了，而我们认知能力和范围又有限，所以我们只能尽可能多的掌握临界知识，综合的实践应用，才能在我们的能力圈范围内做正确的、重要的决策。
这就确定了一个方向，人还是要坚持学习，只有不断学习，提高自己的认知，才能看到自己原来的问题，当然学到的知识要实战，只有用到才算是你的知识。在练习的时候使用学习思维，不断尝试，不要害怕失败，拓展工作模式，真正上战场的时候就进入工作模式，减少错误，完美的发挥自己优势就可以了。现在好多人所说的舒适区，就是工作区，这里的东西都是你熟悉的，而进入学习模式就是跳出舒适区。
复利效应用数学公式表示便是：F=P(1+i)n。其中F代表终值(future value)，或叫未来值，即期末本利和的价值。P代表现值(present value)，或叫初期金额。i代表利率，n代表计息期数。
根据复利的公式，影响终值的因素3个，第一个是初始值，第二个利率，第三个计息期数，当用于自己的时候，你的初始值一般来说是没办法控制的，因为可能就是现在的自己，第二个利率是你的加速度，这块可以理解为你的学习速度，是人由元认知来决定的，所以这个越快越好，当然作为人这个值可恩会因为你的学习方法而让你的学习效率变得越来越大。第三个计数期数，则是非常重要的坚持，即使在刚开始你的数值都是非常低的，但是你只要坚持下去，这个效果也是很可观的。其实对于自我成长来说，大家的初始值可能都差不多，最重要的就是效率，和坚持的时间，才导致了人和人之间的差别。
概率思想是我们认识世界的基础工具，也因此成为临界知识的重要基础。概率思想对我们的启示是：在不确定的世界里，我们可以选择不断地投入成功概率最大的事情当中，并且避免小概率事件给我们带来的致命打击。从长期来看，一只投入最大赔率的事情，终究会有回报。
不要因为一件事情的失败而放弃，大部分事物都是因为多个事物随机的结果，坚持在大概率的事情上进行投入，是一定会有收获的，有时候只要坚持那么一下，就可能会成功。
任何一个领域中的顶尖人才思考问题都会被问题展示出的what所迷惑，而会思考问题背后的本质。这也是黄金思维圈最大的价值：透过问题的表现看到问题的本质。
生活中，大部分人思考问题还是都从what层面进行思考，和给出解决方案。类似的情况就像用户提出的某些功能方案，说加个什么功能，那么就能满足我什么需求，等等。产品经理遇到这样的问题，需要先收集信息，然后根据用户的表述，多问几个为什么，找到目标用户的核心需求，之前在和叔叔聊天的时候，他说想做一个他处行业的外包平台，他说因为工作没办法定量，有时候今年的活多，但也不能立刻就招人，因为明年工作量也是不一定的，随便裁人也是不好的。基于这个原因所以想做一个外包平台，让有活的把活发到平台上，其他小公司就可以投标。what就是外包平台，但是在思考why的时候，就想到这个问题的核心需求是自己的生产效率和工作量的不匹配。然后从这个角度再反向找方案，思路就会变得更加的广阔，而且更加准确。
哈弗商学院教授里斯坦森在《创新者的窘境》中发现：当成熟公司所在行业遇到颠覆性的新技术或市场时，这些公司几乎总是失败。问题不在于公司没有意识到世界已经发生了变化，而是他们没有及时地、充分地改变行为。
在你意识到外界发生变化的时候，意识只是一方面，对你真正有影响的是你遇到这些问题时候，能否做出相应地改变，如果你还是保持着原来的状态，那么该遇到的问题还是会到来，问题不在于你意没意识到，当然想要做出改变的前提是你要先观察到。
精益创业的思想告诉我们：面对环境变化的时候，如果不敢确定，你可以先小成本测试，找到相对靠谱的方案后，在加大投入，直至全力以赴。
小步快跑，快读迭代的思路就是从这里来的，在创业的时候，大的改变往往不是一蹴而就的，都是经过不断的迭代发展而成的，Google的搜索引擎不是刚开始就这么的优秀，系统的架构不是刚开始就如此的复杂，都是一点点，不断完善的结果。不要妄想着一下子发展成这样，你要想的是先解决用户的核心问题，剩下的都是围绕着这个核心问题作不断的提升发展的结果。
在变化的环境里，行动的跟进常常是迟缓的，我们会在新的环境中”与魔鬼共舞”。因此，我们应该构建信息优势，让自己即使看到环境的变化。但是，知道和做到是两码事。正确的方法论（精益创业）和模仿同级别最优秀人的做法，能够让你在没有冒险基因的情况下，更好的吧知道变为行动。
事情的发展，往往伴随着滞后性，构建了更合理的信息优势，能够减少这种滞后性，并不是说滞后性不存在，而是你能更早地发现这种情况，减少滞后性所带来的影响。再就是发现了环境变化后，小步快跑和模仿其他优秀人的做法可以让你走的比别人更快，让你把知道的先机变成商业竞争中实实在在的优势。
现代物理学的一个重要知识点就是，部分的性质通常来说不是最重要的；最重要的是他们的组织，它们组合起来的模式和形式，也就是个各部分之间的关系。
石墨与钻石由相同的碳元素组成，只是碳元素的组织方式不同，展现出来的性质就截然不同。这就像这个世界上每天发生的形形色色的事情，看起来千变万化，但这些复杂变化的背后，可能是简单的规则。
一是系统结构决定“部分”的行为。系统中的事情之所以发生，主要是系统的机构和各部分之间的关系决定的。二是系统不是简单的线性因果关系，而是回路网络关系。
有些问题的发生，并不是因为某个系统，或者某个部分本身的原因。其实，现实中，这些系统在创立的初衷都是往好的方面去着想，但最后往往产生了不好的结果，这是为什么？个各部分之间的联系其实也是系统的一部分，可能就是因为这样的关联，从而导致问题的发生。第二，系统是“动态”的，也就是作者所说的“因就是果，果就是因”的意思。每件事情都是相互联系的，所以你的思考一定要考虑到联系的问题，或者说是优先考虑“关系”，而不是先考虑“事物”本身的问题。
最有效的解决方案里，行动的原因和结果在时空上并非紧密联系。我们习惯用简单的因果关系理解世界。当因和果在系统中有延迟时，我们就很难看到背后的运作规律。
因为延迟的问题，所以人们很难看到背后的逻辑，而且延迟的时间越长，你想要发现的逻辑藏的也就越深。就像家里淋雨的热水开关，你在改变开关之后，热水并不是直接反馈，而是需要过一会才能感受到，因为有了这几秒的延迟，所以在开关转动的大小和热水的温度差之间的联系是很难把控住。
这个世界不是简单的因果关系，理解事物最重要的方式是对事物之间的关系进行思考。这样，我们才能在芸芸众生中形成自己的独立见解。
世界的构成本身就是一个大的复杂系统，如果只是使用简单的因果方式思考，肯定会有非常多的事情你无法判断准确，当然大部分人也是这样犯的错，而且即使知道系统思考，也是很难做到的，毕竟人的认知是有边界的，那些困难的事情牵扯的逻辑往往都是在你认知边界之外。所以只有不断的学习，不断的扩展自己的认知边界，才能更清楚的观察这个世界。
不要把所谓的渠道当作最重要的信息；而是要学会利用这个渠道，提升整个网络的信息质量核心信息敏感度。
在人脉的管理上，很多人都会把人脉当成自己的私有财产，有了一些资源不愿意分享给别人，生怕告诉了别人，就会影响自己。其实，朋友就是要相互成就、相互支持。真正的人脉，应该是促成链接、促成信息交流的。把原来单独的人脉联系，尽量结成网，让更多的信息在里面流通，让你们之间渠道变成信息流通的温床。
第一个是：我怎样才能帮到你？主动地去询问别人，我怎么做可以帮助你。第二个是：你能给我什么建议吗？我们主动向别人寻求建议和帮助，即认可了别人的价值，也为自己带来创造新机会的可能。第三个是：你觉得这件事情还应当在去询问谁？通过这个问题，可以获取新的人脉线索。有朋友帮你介绍朋友，沟通起来信任成本更低。
坚持做一个给予者、真诚待人并主动分享自己的能力，会让自己的人脉圈中的资源进行流动。
由于幂律分布，小概率事件会造成极端严重的后果。为了避免此前的努力付之一炬，我们应该构建安全空间，保证复利效应持续起作用。为了构建安全空间，我们可以从三个思路出发。第一设计冗余备份，保证系统正常运作。二是提高决策质量，减少极端事件的发生概率。三是提升系统的反脆弱性，增强系统对极端事件的应对能力。