【提高学习能力】
我们现在身处一个VUCA的时代〔Volatility(易变性)，Uncertainty(不确定性)，Complexity(复杂性)，Ambiguity(模糊性)〕。这个时代的特点就是变化特别快。比如外卖小哥、内容付费制作人、播客策划、网络主播、二次元up主等，这些都是10年、20年前并不存在的工种。
在未来，大数据喂养师、3D打印设计师、机器人训练师等都可能成为主流职业。这种瞬息万变的环境就要求每一个不愿意被时代抛弃的人拥有超出常人的学习能力。所以，正所谓“学习学习再学习”(第一个和第三个“学习”是动词，第二个“学习”是名词)，现在更符合我们时代潮流的做法，并不是把80%的精力用来精进一两门具体的技术，而是把80%的精力放在如何提升学习能力这件事情上。
那么，到底要怎么做才能拥有远超常人的学习能力呢?一共分为三个步骤：
第一步，用帕累托定律的二次方提升认知。看到这里，相信你一定已经很熟悉帕累托定律了，那什么又是帕累托定律的二次方呢?怎样才能用帕累托定律的二次方提升认知呢?
我们知道，帕累托定律讲的是80%的结果来源于重要的20%;那么在此基础之上，再来一次帕累托定律，80%中80%的结果就来自20%中的20%，即64%的结果来自4%的内容。
而我们现在提升认知的途径或者是通过参加培训班，或者是收听知识付费类的内容，又或者是通过阅读图书、电子书等方式来实现。很显然，培训班的时间交付是线性的，我们很难只花4%的时间去了解64%的内容，更何况路上也会浪费大量的时间;而知识付费类的音频内容可以使用平行时间，让你边做其他事情的同时边学习，勉强也算高效利用时间;而读书，尤其是一些支持全文检索的电子书，可以帮助你在最短的时间迅速找到你需要学习的相关内容，真正实现只花4%的时间了解这个知识点64%左右的内容。
第二步，用知识IPO进行内化。找到了高效提升认知的方法，并不代表你能掌握这些知识。知识真正地从介质传递到我们的大脑，并且变成我们的习惯和应激反应需要靠“内化”。很多人抱怨“学了那么多道理，却依然过不好这一生”，是因为他们学习到的知识只是被眼睛看过、被耳朵听过，却没有进行真正的内化。
古典老师在《跃迁》这本书里提出了高效内化知识的方法，叫作知识IPO。
I指Input a question，即输入问题。你要学习的知识应以持续解决问题为目标。假如你转岗到一个全新未知的领域，比如营销事业部，你需要去快速了解营销领域里最前沿的内容，当下在你所处行业的营销领域遇到的高频问题是什么，有一些什么业界知名的营销案例，有没有相关案例的拆解。这种以遇到问题去设法解决问题为目标的学习方式能带给你足够的学习动机，让你在短时间里熟悉大量有关内容。
P指Problem solving，即解决问题。以整合多学科知识为手段。还是以转岗进入营销事业部为例，在寻找了一圈以后，你发现在传播学、心理学方面，存在大量解决当今问题的方法，比如拉新、留存、促活、转化的解决方案，这些林林总总的方案有很多，有些很有价值，已经帮助其他公司解决了很多类似的难题。
O指Output，即输出产品。通过咨询研发、授课整合和写作，让思想产品化。这个过程是把你在“解决问题”阶段搜集到的各类信息、知识整合起来，变成你自己相对结构化的输出物。由于你在输出产品的过程中进行了思考，并且还通过写出来的方式变成了“产品”，所以这个过程不仅能让你真正地记住在整个过程里接触到的知识，还能厘清哪些知识对解决问题可能有效，并且以后还能不断地通过翻阅回顾“产品”，复习知识。
你看，当你花80%的精力有针对性地对20%的具体问题做研究学习，并产出自己的“产品”，你的学习速度自然就要高出身边80%的人。
第三步，躬身入局，寻求反馈。能形成一个知识的梳理并变成结构化、产品化的解决方案当然很好，但解决方案依然只是一个未经检验的假设。如果希望学习到的内容真正产生作用，你就必须躬身入局，用你的“产品”在实际工作中去做测试。
比如在营销方案中，A/B测试就是检验哪个解决方案效果更好的一种方式。例如：两张弹屏海报，都是根据损失厌恶的心理学机制设定的。其中A海报的文案是“限时7折”，B海报的文案是“7折，最后4小时”。分别随机投放到各1000个目标受众用户池里的反馈显示，B海报的文案转化率是A海报的5倍。
没错儿，这就是躬身入局，寻求反馈的结果，反馈的结果可以成为20%的重要方向，而且反馈还给了你足够的信心，让你有底气把你所能调动的80%的资源投入到已经被小范围验证的解决方案中去。
【提高探索能力】
无论是提高思考率还是锻炼超出常人的学习能力，都只是对于已知世界的探索，但中国现在已经进入移动互联网应用、5G乃至云手机等诸多连续创新的阶段，在没有了后发优势的前提下，如果你面对的是完全未接触过的业务，在这些全新的领域中，又要怎样才能找到重要的20%呢?
前腾讯副总裁吴军老师曾经做过一次分享，其核心内容是信息论中的哈夫曼编码方法在投资领域的运用，具体是怎么回事儿呢?
在哈夫曼编码方法中，风险投资公司如果手里有100亿元人民币需要进行风险投资，被看上、有潜力的公司假设是1000家，那么负责人一定不会把100亿元平分给这1000家初创企业，每家1000万元，然后对他们说：“我做了公平的分配，那么下面大家就各自去创业吧!”而是会把这份钱分成5份，每份20亿元。
第一轮为天使轮，风险投资会把这20亿人民币平分给这1000家公司，平均每家分到200万元，让他们开始根据各自的商业计划书做探索。根据帕累托定律，800家公司或者由于商业模式无法闭环，或者因为其他原因，总之就自己折腾死了，结果大约有200家公司可能存活下来。
第二轮为A轮，再将第二份的20亿元平分给这200家公司，这次每家分到了1000万元。1000万元对于首轮存活下来的公司来说是一剂强心剂，但根据帕累托定律，大约160家公司又可能因为股权结构设置不合理，或者创始人之间发生矛盾等各种因素死亡，这次就只有约莫40家公司存活了下来。
第三轮为B轮，将第三份20亿元平分给这40家。在B轮，40家公司平均每家分到了5000万元。5000万听起来是一笔很可观的现金注入，但很多B轮企业在这个阶段往往不能实现正向现金流，接着帕累托定律再次发挥作用，32家公司死在了B轮，最开始的1000家大约只有8家活到了现在。
第四轮为C轮，将第四份20亿元平分给这8家，平均每家获得2.5亿元。天呐!2.5亿元，这笔钱可以帮助已经从0到1的企业实现从1到100吧!但是，从1到100的过程里充满着组织能力无法跟上业务节奏的问题，盲目扩张不仅可能导致管理混乱，而且好不容易建立起来的用户口碑、品牌信任感都有可能在**之间消失殆尽。接着，在帕累托定律的作用下，又有6家没有熬过C轮，而只有1—2家公司才可能已经跑出了相当的规模。
第五轮D轮通常是创业公司上市前的最后一轮，将最后的20亿元投资给这1—2家公司，支持他们做好IPO准备，直到公司成功敲钟上市。上市后，风险投资最初在这1—2家公司身上的投入，可以通过二级市场逐步退出来，而在这1—2家公司上所带来的收益，可能是数千倍乃至上万倍的回报。
好了，哈夫曼编码方法介绍完了。这种试错的**机制看起来好像很无脑，也很残酷，但却蕴含着大自然进化论和多次帕累托定律的自然法则。所以，无论是企业还是个人，如果面对的是一个从未有人探索过的领域，最合适也是最有效的方式之一，正是通过哈夫曼编码方法来进行各个方向有限成本的试错;然后通过试错，测试市场带来的有效反馈，接着再在反馈相对较好的地方继续进行相对更大程度的有限投入，直到在某个方向上不断探索出一条通往光明的道路。
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