傻瓜与专家--《像外行一样思考，像专家一样实践》读书笔记

随着近些年软件行业的快速发展，目前产品经理、开发经理、项目经理是一个稍具规模的软件公司的必备岗位，一般而言产品经理负责缕清用户的需求，负责产品功能的定义、规划和设计。对于用户而言，产品经理相当于“傻瓜”，以一个外行的心态来考虑软件产品的交互与设计，这样才能使设计出来的产品简洁易用。开发经理相当于专家，需利用当前先进的技术实现产品经理的需求，保证系统的先进性。

在实际工作中，一个优秀的产品经理往往既需要懂产品设计，最好还能懂技术，能与技术人员对接以讨论设计方案的可行性。因此常常需要在“傻瓜”和“专家”之间进行切换。在工作中一般都强调有同理心，产品经理要从技术经理的角度想想，技术经理要从产品经理的角度想想，这样就能避免产品经理和技术经理经常性的撕逼行为发生。

最近看了一本叫《像外行一样思考，像专家一样实践》的书，这本书作者是卡内基.梅隆大学机器人研究所的金出武雄教授，金教授是计算界的大牛，在本书中他对其日常研究、生活和学习经验的进行了系统总结，用自己的切身经历告诉人们应该如何科研、如何进行创新，如何像外行一样思考，然后像专家一样的实践。个人认为本书的一些观点和思想不仅仅适合于科学研究，还适合于工作中应对各种各样的问题。

关于科研

关于科研，首先就会涉及到科研的选题、选题的背景、研究想法的提出、想法的论证等环节。在选题方面，最重要的是需要论述清楚科学问题对人和社会的关键作用，弄清楚科学研究会对社会有什么样的贡献。一般而言研究包括基础研究、应用研究、开发研究等不同的方向。基础研究的用处最大，因为他的应用范围更加广泛，比如牛顿提出三大定律、爱因斯坦提出的相对论、麦克斯韦提出的麦克斯韦方程组等均可以应用到社会生活中的各个方面，尽管基础研究在开始的时候并不能说清楚其对社会的贡献到底有多大，但是也应该从科学研究的角度阐明其意义。而对应用研究而言，研究的范围要狭窄一些，它是针对某一个具体而实际的目标，为获取新知识而进行的创造性研究，研究结果一般只影响科学技术的有限范围，将理论发展成为实际运用的形式。开发研究是利用应用研究的成果和现在的知识与技术，创造新技术、新方法和新产品，是一种以生产新产品或完成工程技术任务为内容而进行的研究活动。每一种研究均要强调创新性，创新是科学研究的本质特征。

科学研究的第一步是提出问题，问题可以来自于对身边自然现象的观察，可以来自于前人科学研究中还悬而未决的问题，还可以来自于自己突然的灵感闪现。所有的科学研究都开始于提出一个有意义的问题。

如何提出一个有意义的问题

提出想法和问题的有效方式是要像一个外行人一样去思考，研究与开发的有效方式就是要像一个没有专业背景的外行人一样去发挥自己的思考方式，想出点子、创意，然后像专家一样缠密地将其实现。（大胆假设，小心求证）。无论是个人还是团队，思考的时候要像外行人一样无所顾忌地思考，而实践的时候要像专家一样缜密地实践。在推动研究前进的时候，自己要同时肩负起“想”和“做”的两种职能，需要分开进行。有时候为达到某种目标，就不得不放弃已经构建起来的体系。作为一个专业人士，是否能达到目标，是否能实现构想，这其中的关键就是舍弃固有思想，具备大胆创新的魄力与勇气。

一些重要的科学发明，其最初阶段的想法实际上都是有点幼稚天真甚至牵强的，可以说是外行人的想法。比如一些重大的成就，其大陆漂移学说的提出；分形概念的提出。

分解问题的能力实际上是一种构想力（提出idea）

爱因斯坦说：“提出一个问题往往比解决一个问题更重要，因为解决一个问题也许是一个数学上或实验上的技能而已。而提出新的问题，新的可能性，从新的角度去看旧的问题，却需要有创造性的想象力。而且标志着科学的真正进步。”

一个问题是否是科学问题的一个检验指标是该问题是否具备可分解性，对于一个科学问题，要将其实现，很关键的一步是对问题进行分解，对问题进行进一步的抽取和提炼，问题的范围不能太宽也不能太狭窄；要使用的假设和假想条件不能太少，也不能太多。在作者看来，分解问题并准确把握问题关键的做法的能力实际上是一种构想力（建立关键问题，并产生问题之间的结构关系），是一种重要的智慧。这种能力就如同小说家写小说一样，优秀的小说家总是在设置人物、情节的时候，能够引人入胜、环环相扣，前后情节逻辑缜密，连贯一致。

要想升华和锤炼自己的想法（构想），需要与人进行交流和沟通，一个不太成熟的想法，经过自己的语言与别人交流之后才能使其更加成熟，因为他人有很多自己角度的认识、想法，借鉴过来才能完善自己的构想。在交谈中验证是不是一个有价值的想法，获取相关知识，修正不完备的地方。美国的大学无论足学生还是教授，都喜欢把自己的想法跟他人交流。在美国大学的研究所的走廊里到处都是黑板和椅子，还经常会看到高谈阔论的身影。我们中国的研究机构在这方面就做得很不好了，中国人由于文化、历史的原因，本身就存在着天生创造力不足的毛病，再加上保守不与人沟通的问题，更加导致创新力不足。不要说一个研究机构不同的研究室之间的交流沟通，就是同一个研究室之间也相互不交流沟通，总是害怕别人抢走了你的想法或想法。

作者认为，把想法与对方沟通实际上不会使别人剽窃到你的想法。有可能别人本身对你的想法不敢兴趣；如果感兴趣能提前做出来（你不跟他交流，他也能提前一步实现你的想法），所以大胆地与别人沟通你的想法。

为解决问题，需要培养智慧体力

由于科学研究要解决的是一个前人没有解决的问题，研究与做练习题不同。教科书上每章章末的习题，不论多么困难，但只要应用这章所学的定理和思考方法就一定能解答。研究却与其有着本质的区别。要解决一个科学问题，需要培养“智慧体力”，也就是长时间连续思考同一个问题，或者从各个方面来思考同一个问题而怎么都不厌恶的能力。做研究的人都有这样的场面，面对一个问题，会预测做了研究之后会得出什么的结果。做了一段时间后发现很顺利，自然而然就确信一定会达到预期的日标，但实际中，很可能会做着做着就进行不下去了。这时，研究者就会怀疑足否能达到预期的目标，甚至有的时候都怀疑自己研究的问题是否有价值。而后就越发不安，越发进行不下去了。

在解决问题的过程中，除了要验证自己的想法之外，最重要的就是弄清楚问题的疑难点在哪里。任何问题都是有难度的，但是我们开始研究的时候并不知道它难在哪里，疑难点在什么地方，所以对“难”的认识是肤浅的。只有先尝试去做，才会明白：“原来如此，这个是真难啊！”“这个地方是关键啊！这个地方解决不了，整个问题就很难解决了。”当研究进行到达种程度，就清楚问题的疑难点在哪里了，就为进一步解决问题做好了铺垫。所以说，弄清楚问置的疑难点是解决问置、进行研究的前提。

在科学研究中，没有那种可以打败未知的不安，为得出研究成果而持之以恒的智慧体力，是很难研究出什么成果的。智慧体力首先要有体力的支持，所以强壮的身体是必不可少的。但只有体力是不够的。如果一个强壮的人声称：“我对自己的体力有自信”，但他在书桌前坐上一个小时就犯困，那也是一事无成。智慧体力才是最重要的。研究与瘦身运动不同，研究不是一天十分钟、每天坚持做就可以得到好结果的。它需要智慧体力，需要长时间、专注的思考。这个“专注”是件非常艰苦的事情。“专注”并不是指一动不动，而是指头脑中无时无刻不在思考；不管是吃饭还是睡觉，头脑都在满负荷运转。

而要培养智慧体力，可按以下做法：
1.在头脑中描绘问题——这个阶段，耍仔细、反复地思考问题是怎么产生的，从什么地方入手最容易得出答案。也要想到那些有可能产生但与本质无关可以暂且搁置的问题，甚至跟本质并不十分相关的问题也要想到。
2.培养解决问题的基本能力——这个阶段做例题是根关键的。最初可以从一眼就能看出答案的尽可能简单的例题开始。然后要多想些解法，并思考例题的题点与答案之间的关系。比如说，“假如物体的重量翻倍，该道题的答案结果应该翻倍”等等这样的假设。
3.增强解决问题的能力——这个阶段要多尝试，多找些问题来试，逐渐提高解决问题的能力。提高能力的过程，是不能中断的，一旦停止，已经积累起来的能力就会土崩瓦解。

创新不是灵光乍现

创新不是在没有任何基础的情况下凭空创造，对于一个科学问题，思考同样事情的人一定有很多。自己认为好的构想，很多时候别人也会想到，或者说是一定有人在思考着相似的事情。任何人都没有想到的构想一般来说都不是什么正常的想法。所以对一个问题的最初的想法都是相同的，在此基础上添加东西，使之升华的水平高低才是决定胜负的关键。大部分的创造都是在模仿的基础上添加其附加价值的东西，创造不是无中生有的魔术。

纵观科学史和技术史，没有哪项成就不是前人就已经思考过的。只不过是当时那个人或是没有实现它的能力；或是没有坚持到最后，在研究的道路上半途而废而己：或是这些努力都做到了，但由于当时能够使用的技术和工作不足而未成功。这样的事情一定有很多。独创不是灵光闪现；很大一部分构想都不是忽然闪现出来的，应该是经过长时间思考最终得出的结果。

人比计算机到底牛在哪？

随着现在人工智能近期的蓬勃发展，计算机正在逐渐超越人类，我们已经无法再坚持智慧只属于人类的观点，继续浑浑噩噩下去了，如果人类做什么都比小上计算机，那么人类将会失去其存在的价值。那么人类什么地方做得比计算机好呢？作者认为是“提出问题和解决问题的能力”。无论是现在还是将来，计算机或机器人和人类相比始终处于劣势的是确定工作内容的能力和繁衍的能力。如果能够清楚地确定工作内容的话，机器所在的工作的确很优秀。解决问题不是简简单单按照操作手册或者公式算出给出给问题的答案。而是要从现状出发，确定解决的目标是什么，再设定一个有解决价值的课题，然后付诸实际，这才叫解决问题。这个道理在研究领域、企业、家庭都是一样的。

无论什么学科，培养解决问题的能力始终都是最重要的。解决问题是思考现实中的各种问题，然后产生各种疑问，进而去解决。训练学生思考现实生活中的问题。真正的能力是解决生活中具体问题的能力。美国的大学重视学习解决问题的能力。通过各种各样的实验研究，让学生从实际问题出发，自己思考，研究，最终得出结果。他们就是注重培养学生独立思考问题，下功夫求解，寻找答案的能力。日本的教育体系以教科书的编写方式为首，就有方向性的错误。日本的学校教育将知识整理成定理教给学生，让学生做的练习只能让学生明白定理与问题是怎样对照起来的，实验也就是教学生怎样复现已经证明是正确的知识。这样的教育根本不能培养出解决问题的能力。

记忆力是创造能力、规划能力的基础

经过理解之后的记忆是一切其它能力的基础。知觉-思考-行动都源于记忆。有所成就的，无一利例外都是些记忆力超群的人。记忆的能力是其它能力的基础，脑子中记不住东西其它能力就会削弱，创造力，想象力实际上都是基于已有的知识上进行创造的。日常生活中，对于人的知觉、思考、行动等等，如果我们要追溯它们的本源的话，最终会落到记忆上来。如果头脑中没有知识和信息作为工具、材料，想单凭规划能力与创造能力做出点什么，也是不可能的。最有效的学习方法就是记忆。如果我们把他人长时间研究得出的成果总结记忆下来，不仅高效便捷，也能为自身的思考打下坚实的基础。当然，这里所谓的记忆，足指“经过理解的记忆”，这一点无需多言。

我们常常会碰到这样的事情吧，自己怎么也没解决的问题被别人先一步解决了，之后说起解决问题的方法；“实际上xxx与yyy是有关系的，我就是想到了这个才研究出来的”，这时候自己一定很懊悔，“我经验也丰富，知识也完备，本来我也能解决出来的……”构思也是如此，很多时候人们会觉得：“这样的构思我想出来也不足为奇啊！”实际上，记忆力可以分成储存能力和应用能力两部分。无论储存了多少，没办法应用出来的话其实是毫无作用的。但要是什么都没储存的话也是谈不到应用的。也就是说，只有锻炼了这两方面的能力才能活用记忆力。

一环扣一环地推断“什么地方有什么关系”是最重要的一种能力。这种能力就是要善用头脑中的知识，能够迅速找出来什么与什么是有联系的，在看似无关的地方一眼发现其中的内在联系。计算机可以记忆一个人的大脑完全无法记下的庞大数据，其中许多资料我们平时根本不会见到。计算机记忆之后，我们就可以通过擅索引擎进行检索。人们在解决问题的时候则需要把检索出的知识与大脑中已有的知识结合起来形成记忆，否则对研究是没有作用的。

计算机即使储存再丰富的资料，人们如果不将检索出的资料记住，与现有知识关联起来，并且再次应用于实践中，那么再珍贵的资料也会白白浪费掉。但是，怎样才能把自己记忆的东西迅速地应用昵？在理解的基础上进行记忆是唯一的方法。理解基础上记忆的东西才能正确使用。比如研究问题的时候发现，“啊！这个问题跟我去年解决的问题很像”，于是很顺利地就解决了。但是去年的问题没有理解好的话，头脑就不会反映出它们有联系。

另外一个方法是联想记忆。联想记忆就是无论看到什么、听到什么都能跟自己知道的、经历的事情联系起来。看到一个东西就要问自己，“如果这样的话……”，然后展开丰富的想像力，将新知识与自己的旧知识或者经历跃系起来，从而记忆成为自己的东西。用这种方法的话，很容易提高对知识的感性认识。