如何快速學習一個新知識？這 4 點原則你一定要掌握！
科技發展時代，在 15 年前電腦剛剛開始普及，父母看著小孩用電腦，總覺得是在「打遊戲」、「不誤正業」。
一直到近年來，網路蓬勃發展已經成了零售和產業發展的核心。未來，甚至人工智慧、區塊鏈等等新興產業也即將產生。
但也因為如此，人們總是免不了擔心「萬一未來被取代怎麼辦？」
這邊集結了好幾本書的精華，教導你如何快速掌握一門全新的知識？快速學習新領域的基本知識，以便跟上時代的快速更迭。
1. 列出關於此領域至少 3 個具體疑問。
當你清楚意識到你不懂某樣事物，就寫下來，帶著這個疑問去閱讀、去生活。
首先，一定要先「意識」到自己不懂，有意願弄清楚、弄明白，在生活中就更容易發現、注意到答案。
為什麼這麼說呢？
試著設想看看，針對一個全新的議題，你第一個念頭想到的核心問題或最不理解的地方，肯定是能串連你自身經驗的重要疑問。
一旦針對這個知識問對了核心問題，就如同終於「看清楚標的位置在哪」。想當然爾，「拿著標，就更容易找到靶」。
舉例來說，
- Ａ是個媒體工作者，覺得自己不懂人工智慧，應該要學學人工智慧，這樣才能讓自己的報導更有深度。
- Ｂ是個工程師，覺得自己不懂人工智慧，應該要學學人工智慧，這樣才能與時俱進，讓自己在職場上的價值更高，甚至未來轉行進入無人車（自動駕駛）團隊。
很明顯的這兩種人想了解的「人工智慧」問題是明顯不同的。除非，你搞清楚自己針對新知識的最核心 3 大問題，才能夠有效率地找到最合適的解答，也就是最適合自己切入學習此領域的角度和面向。
2. 帶著具體疑問，才去蒐集資訊。
像上方舉出的兩種案例，想了解人工智慧的動機可說是完全不同的。
「具體問題」本身會幫助自己釐清自己「為什麼需要這個新知識」？通常連結自己本身的需求，去理解新領域知識會更快拿到自己需要的答案。
Ａ和Ｂ很明顯都要先搞懂「人工智慧究竟是什麼？」以及「人工智慧的基本運作邏輯是？」這些基本問題，但緊接著兩人需要研究的方向就大不相同了。
Ａ作為媒體工作者，或許需要理解全球趨勢，歐洲美國的 AI 產業發展現況與瓶頸，搞懂後再回歸到 AI 產業將如何影響台灣硬體產業發展，這或許就會成為一篇「好報導」，足以讓Ａ做好他的工作。
但對Ｂ而言，這樣的理解就遠遠不夠了，由於人工智慧的基礎是大數據分析，而大數據分析應該學會Ｒ語言或 Python，所以Ｒ語言和 Python就是Ｂ需要近一步進修的方向。
3. 如何徹底搞懂新知識的極限？研究反對者的說法。
如果有學過辯論的人勢必聽過：
如果要成為一個優秀的辯論者，勢必要徹底釐清對方論點的優缺點，然後嘗試擊敗最完美的正方理論。
想像看看，「人工智慧將取代人類工作」這種說法相信很多人聽過，如果你在理解人工智慧議題後也深深相信這是真的。
那你一定要找出「反對“人工智慧講取代人類工作”」的論點，徹底理解反對者的思考角度，這個做法有兩大好處：
- 優化判斷思考能力，快速掌握新知：理解正反雙方的論調可以幫助你以最快的速度了解兩者的強項和弱項，幫助你從更多元的角度認識同一個議題，優化自己的判斷思考能力，快速掌握新知識。
- 提升對議題的理解度，找出最合適的答案：大部分人都習慣於用單一兩種方式思考問題，強迫自己理解對立兩面的見解後再做判斷，你將會得到更符合個人實際所需的答案。
4. 主動思考，挖掘看不見的關係。
創新，常常都是從舊與新的連結開始的。學習新知究竟是為了什麼？除了給自己帶來知識以外，更重要的就是如何應用。
而應用，一切都要從「想像力」開始。
跟大家講個故事：
在現今，Apple 滑鼠一直以簡潔俐落的白色為人所知，還有流暢滑順的薄弧形手感。但其實滑鼠並不是賈伯斯發明的，可是是由賈伯斯把這個實驗階段的概念美化成真正的好產品–Apple Mouse。
在賈伯斯那個年代，原本電腦和周邊產品都被大家習以為常的認為就是「醜醜的外觀」。
但賈伯斯洞悉到消費者購買的真正動力都是「渴望擁有」，所以他們需要的是一個「會渴望擁有的物品」而非冷冰冰的機器，所以 Apple 開始著手優化電腦、改良滑鼠，甚至是打造出後來熱銷的 iPod 與 iPad。
但這一切的開端都是，賈伯斯挖掘出舊與新的連結。透過「想像力」和「思考力」挖掘出原先看不見得關係。
學習一個新的知識領域也是如此，除了基本的理解和認識，相信這很多市面上的書籍、講者甚至是影片都可以教導。
但真正有價值的人才，是在學習吸收後還能提供創見的人。
只要懂的將舊與新知結合，主動思考，挖掘出看不見的關係！那你就可以是那個最有價值的創見者。
嗨！我是雪瑞Sherriel
多元興趣的我，曾經在數位編輯、新創電商營運、網站架設三項專長中「努力累積專業」，總是覺得學得不夠。最後，漸漸發現真正熱愛的是閱讀和分享，想做個快樂的分享者。短居美國。希望給「對自學、職涯茫然的年輕人」一點小小鼓勵！
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