程序性知识是聪明人的核心武器

时间:2022-10-12 10:42:08 职场心理 我要投稿

程序性知识是聪明人的核心武器

  对于程序性知识,你是怎么理解的呢?到底程序性知识是什么呢?下面是小编整理的程序性知识是聪明人的核心武器,仅供参考,欢迎大家阅读。

程序性知识是聪明人的核心武器

  心理学中,对于智力有两种分类:

  1.流体智力(fluid intelligence)

  指在不同领域运用推理的能力。可以通过智力测试中的图像分类、数列推理来测量。之所以这么命名,是因为流体这个词,可以体现这是一个像水一样流动的、过程性的智力,对应的知识例如归纳法、归谬法、反证法、乘法、除法等,是一种推理运算的智力。

  2.晶体智力(crystallized intelligence)

  指通过学习获得的陈述性事实。这些知识就像晶体一样结晶成一块一块地存储在长期记忆中。例如我问你北极熊是什么颜色,你立马知道是白色,这就是一个陈述性事实。

  相应的,流体智力对应的知识叫做程序性知识,晶体智力对应的知识叫做陈述性知识。

  我们所说的知道多少,指的就是陈述性知识,例如圆周率小数点后的一百位、历史事件的时间节点、具体概念的陈述性定义等。

  而如何知道,就是程序性知识,例如类比推理、图式想象、归纳演绎等。

  再打一个比方,陈述性知识就像程序中的数据结构,是一种静态的存在。而程序性知识就像算法,是一种运算过程,能将数据结构按一定的规则组合输出新结果。

  程序性知识为何越来越重要

  当一个人的陈述性知识再也不可能比搜索引擎更丰富时,程序性知识会变得越来越重要。换句话说就是:

  信息人人都看得到,但看出什么来,就因认知能力而异。

  程序性知识初期当然得靠陈述性知识的输入。例如学习骑自行车,你至少得先知道如何骑,才能开始练习骑行技能。又例如,小孩要学习乘法运算规则,至少也得先明白乘法的陈述性定义是什么。

  学习程序性知识,是一种技能内隐的过程。例如一个会骑车的人,骑车技能已经内隐到了条件反射中,成为了一种肢体的自动化运算规则。

  学习程序性知识也是如此,长期的训练会让它像车技一样内隐到条件反射中,不过这种反射不是肢体上的,而是认知层面的。

  离开学校后,大部分人基本脱离了程序性知识的学习。因为学习程序性知识更烧脑,而人大脑有一条生存效应是:

  能不用就不用,够用就好。

  如果现有的知识对工作来说已经够用,即便只是看上去够用,大部分人也很少主动学习。任何有效的学习过程,都会伴有认知层面的不适合和难受。如果没有这样的感受,即便你一天看一本书,也只是在完成一种可以炫耀的KPI而已。

  互联网的发展使得信息传播的边际成本趋零,而信息就像数据,如果不做解读,没有任何意义。无论是个人还是组织,依靠信息不对称难以建立持续性的竞争优势,能真正建立竞争优势的则是认知不对称。

  在构建认知能力中,程序性知识毫无疑问将扮演重要的角色。

  程序性知识有哪些?

  上文提到,程序性知识其实就是一种算法,这种算法可能来自逻辑学和数学中的基本运算规则,也可能来自多个学科中的概念。

  例如,进化论除了可以是一种陈述性知识之外,也可以当作程序性知识来理解世界的演化过程。熵虽然是热力学概念,但被借用到信息论中推演为信息熵,再大胆一点,借用思想层面可以称之为思想熵,可推断一个人的思想衰减程度。

  还比如,颠覆式创新虽然是一个商业理论,但是在微观的职场层面,可以用于职业发展的判断和决策。科学方法论虽然仅存在学术研究中,但也可以作为甄选好书籍的标准。

  如何获得更多的程序性知识?

  将一个陈述性概念看作程序性知识。

  我们所熟知的查理·芒格,他的多元思维框架就是这样一个程序性知识集合的模型。《穷查理宝典:查理?芒格的智慧箴言录》中这样说:

  查理的投资方法和大多数投资者所用的较为粗陋的系统完全不同。

  查理不会对一家公司的财务信息进行肤浅的独立评估,而是对他打算要投资的公司的内部经营状况及其所处的`、更大的整体‘生态系统’作出全面的分析。

  它们借用并完美地糅合了许多来自各个传统学科的分析工具、方法和公式,这些学科包括历史学、心理学、生理学、数学、工程学、生物学、物理学、化学、统计学、经济学等。

  查理采用‘生态’投资分析法的无懈可击的理由是:几乎每个系统都受到多种因素的影响,所以若要理解这样的系统,就必须熟练地运用来自不同学科的多元思维模式。

  以“将一个陈述性概念当作程序性知识”去理解芒格的思维框架,就明白为什么他倡导多学科学习了。这是为了获得更强的运算推理能力,而非掉书。

  程序性知识由于其不可陈述的特性,很难在人与人之间的进行对比。而当这样的知识产生强大的现实扭曲力(简单说,就是帮你赚了很多钱),他人又会认为你所说的程序性知识是一种事后诸葛亮。

  索罗斯在还是学生时就跟随哲学家波普尔发展自己的哲学,构建了自己的反身性原理:

  在我的一生中,我制定了一个概念框架帮助我既作为一个对冲基金经理去挣钱,也作为一个政策导向的慈善家去花钱。但是,思维框架本身是无关乎钱财的,它是关于思想和现实之间的关系,而这个问题从很早开始,就已经被哲学家们广泛地研究。

  当他在金融市场中赚足了财富,将自己的思考写出成书

  1987年,我出版了第一本书《金融炼金术》。那本书里我试图解释我金融市场操作的哲学基础。这本书吸引了一些人的注意,大部分对冲基金行业内的人都读过,商学院也在教授。但是书中的哲学争论却没有给人留下多少印象,它更多被理解为一个成功生意人的虚荣心,赚了钱就幻想自己是哲学家。

  在自己思想深处种植下一排程序性知识,它能解决思想和现实之间一系列的问题,赚钱只是其中之一。

  聪明人都有自己独特的程序性知识体系,这一点很值得我们学习。

  扩展资料:

  程序性知识含义

  现代知识观根据反映活动的形式不同,将知识分为陈述性知识和程序性知识。程序性知识也叫操作性知识,是个体难以清楚陈述、只能借助于某种作业形式间接推测其存在的知识。这类知识主要用来回答“怎么想”“怎么做”的问题,主要以产生式和产生式系统表征,用来解决做什么和怎么做的问题。

  美国心理学家加涅认为,程序性知识包括心智技能和认知策略两个亚类。心智技能是运用概念和规则对外办事的程序性知识,主要用来加工外在的信息。认知策略也可叫策略性知识,是运用概念和规则对内调控的程序性知识,主要用来调节和控制自己的加工活动。

  程序性知识类型

  根据不同的标准,程序性知识可分为不同的类型。就使用的范围来说,有一般领域与特殊领域的程序性知识;就自动化的程度来说,有自动化的与可控的程序性知识。有些程序性知识可普遍适用于各种领域,而与任一特殊领域并不是有紧密联系,故称一般领域的程序性知识。这类程序性知识在人的记忆中被表征为一般领域的产生式系统,实际上也即通常所说的一般方法或一般途径,如撰写工作计划的方法、人际交往的原则等等。

  根据自动化的程度,可以将程序性知识划分为自动化的与可控制得。自动化的与可控制的程序性知识相比较,一般有如下差异:

  1. 前者的运作速度极快,一般不能施加有意的影响,在启用它们时人几乎毫无意识;后者一般运行较慢,个体能够有意识地监控这类程序。

  2. 前者具有惊人的准确性,它们几乎总能产生正确的预期行为,后者却未必。

  3. 前者由于自动化程度高,很少需要思考,因而占用的认知资源少。后者显然要利用认知资源,占用工作记忆空间。人在某一时刻进行缜密思考的容量有限,一般而言,人不能再同一时刻使用多项可控的程序性知识。

  4. 前者由于自动化,所以往往不能用语言来表述;后者由于自动化程度不高,往往能够用语言来表述。

  程序性知识表征

  1、产生式

  现代认知心理学家认为,表征程序性知识的最小单位是产生式。产生式是所谓条件—行动的规则,简称c-a规则。c-a规则与行为主义的s—r公式有相似之处,但也有原则上的区别。相似之处是每当s出现或条件满足时,便产生反应或活动;不同的是,c-a中的c不是外部刺激,而是信息,即保持在短时记忆中的信息,a也不仅是外显的反应,还包括内在的心理活动或运算。产生式的表示方法可见表1(第一个产生式中的活动是“表扬”儿童,第二个产生式中的活动是“识别”与“说”三角形)。

  2、产生式系统

  简单的产生式只能完成单一活动。有些任务需要完成一连串的活动,因此,需要许多简单的产生式来表征这一活动。经过联系,简单产生式可以组合成复杂的产生式系统。这种产生式系统被认为是复杂技能的心理机制。如果说,若干命题通过其共同的观念而形成命题网络,那么产生式通过控制流而相互形成联系。当一个产生式的活动为另一个产生式的运行创造了所需要的条件时,则控制流从一个产生式流入另一个产生式。

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