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如何正确吸收理论知识?

  这个想法太理论了?

  别给我说这些,我要具体方案。

  开会时,常常听到别人头破血流的吵闹声中冒出这句话,偶尔我也会思考,当人们说这种话时在表达什么呢?具体有两个因素:

  1)理想和现实差距太大,2)假设性条件太多

  第一种,我想做份social营销方案,在创意方面需要天马行空,结合实际却发现无法落地,这直接导致思考变得理想化。

  第二种,我把它也成为「颅内战」,假如我们这样执行会不会带来更多用户增长;假如这份项目调研没问题结果会不会差。

  说直接点“我不能确定这样有无效果”,因此才需要拿出更多假设进行商讨;两者其实都是一种猜想,表面来说都比较片面,并不能帮我们建立正确的「执行方案」。

  我也会听到“开会不要跟我讲理论,告诉我具体怎么做之类的话”,这样真的就一定对吗?不是的。

  后来发现“没有理论”的推演,一件事执行后的效果差距很大;原因是大部分人知识的来源都是自我总结并不能作为有效依据,最后就要不断的复盘对齐。

  这些种种矛盾形成的根源具体是什么呢?我把它称之为基石假设(Cornerstone hypothesis)。

  进一步而言,如果我们找不到行动背后的「大前提」,所有的讨论都是表面现象的主观自洽,最终影响决策;因此提取“理论知识”就显得非常重要的。

  理论知识与进化过程

  若直接问我什么是理论,我也不知道如何精准回答;于是我查阅大量学术资料找出具体解释,从广义方面来说它从三种角度出发:1)知性,2)理性,3)逻辑

  怎么理解三者的关系?

  众所周知,在高中二学期时同学们都会经历文理科分班,许多人由于物理、化学、生物课程难度较大而选择“文科”;同样有人不喜欢历史、地理等科目而选择“理科”,它们分别代表“知性和理性”。

  知性角度出发,学习生涯中会接受大量形式逻辑的训练,如因果关系论中的“因为所以”,假设关系的“如果,就”;相对关系的“不是,而是”,诸如此类。

  理性角度出发,物理学中常用质点运动公式,如,匀变速直线运动(平均速度V平=S/t定义公式),有用推论Vt2-Vo2=2as;压强:P=F/S等,不一而论。

  但两者学习从来都不是冰冷独立状,单一理科的符号无知性的文科支撑就很难理解,单一文科内容无理性元素支撑就缺少文学之美;因此两者交叉是学习必不可失元素。

  那如何有些结合呢?离不开关键要素“逻辑推理”。

  人类通过某个概念判断,结合思维推理,运用论题依据、数学公式等方式最后推导出“万物基本规律”以支撑在现实中使用,来提升各领域学科方面的效率,从而普世化让大众可接受。

  因此,理论是基础规律,是「理」和「论」的组成;它主要分为两大类别:1)学说理论,2)科学理论

  第一方面,人类对自然社会现象按照已有的实证知识,经验,法则和认知经过验证的假说,经由一般化与演绎推理的方法,进行合乎逻辑的推论性总结,偏向演绎法(Deductive reasoning)。

  第二方面,验证过对某科学领域所作的系统解释的知识体系,由系列性的概念,判断和推理组成,基于实战经验的基础上经过思维加工而形成的,具有严密逻辑结构的学说体系,偏向归纳推理(Inductive reasoning)。

  可看出,两者唯一不同是“基石”和“推理”的方式,学说理论更偏向思辨,科学理论更偏向理性的数据。

  相通点是把经验规律一一检验之后形成的知识,并不是胡乱猜想的假设,是动态并具备抽象和普适性的规律,除技术外,人们在生活中多半用的是“学说理论”。

  从认知心理学角度出发,多伦多大学人类发展与应用心理学的国家首席教授基思•斯坦诺维奇(Keith E.Stanovich)把它总结为:

  一组相互联系的概念与命题,它通过对变量之间的系统,来阐述、解释、并对未来做出预测”。

  因此,日常所看到大量别人的思考多半称不上为理论,充其量是一小部分经验而已,并非批量验证的规律仅是单人的思考罢了。

  两者理论怎么进化的呢?

  在科学研究中把它拆分为:从个别或特别的知识中剥离出的定律或定理,根据这些规律演绎出“各种有关假设”。

  即从一般的知识出发,对特殊和个别现象做推论,以进一步的事实验证这些假设,从而进入更高一级水平。(注:科学理论)

  这里有则重要概念为「定律」,多数人会把它和「定理」难以区分,具体什么意思呢?

  前者属于一种感性模型,属于实践和事实所证明,反应事物在一定条件下发展变化的客观规律的判断而已,通常用它描述特定的情况或特定尺度下的现实世界,但它可能会失效或不准确。

  比如说,没有任何一种理论可以描述宇宙中所有的状况,也没没有一种理论是完全正确,如人们常说的“真香定律,期望定律,欧姆定律,因果定律”等。

  后者属于已经证明具有正确性,可以作为原则或者规律的命题甚至公式;它从真命题(公理或其他被证明的定理)出发,经受逻辑限制的推导,证明为正确的结论,即下一个真命题。

  比如说,几何定律,多面体欧拉定律,圆幂定律;这些可用在算法,人工智能,物理化学中来推动科技的进步。

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