10,000 Hours

誤區一：簡單的工作重復 10000 小時。

有些人的 10000 小時都是在從事低層次的重復，上封信中我提到的偽工作者就是這種人。再舉個具體的例子，如果在中學學習數學，不斷重復做容易的題，考試成績永遠上不去，當然不會有中學生這麼做的。但是，在工作中很多人卻犯這個錯誤。比如現在互聯網比較熱門，一些人學了一點點編程技巧也能掙還不錯的工資，於是就守著這點技能每天在低水平地重復。我在《智能時代》這本書里提過一個觀點：在未來的智能時代，真正受益於技術進步的個人可能不超過人口的 2% 。坦率地講，僅僅會寫幾行 JavaScript 的人不屬於我說的 2% 的行列，這些人恰恰在未來是要被計算機淘汰的。

誤區二：習慣性失敗。

這一類人和前面講得正相反，他們好高騖遠，他們不注重學習，懶得總結教訓；同時臉皮還很薄，也不虛心請教。他們迷信失敗是成功之母的說法，豈不知簡單地重復失敗是永遠走不出失敗的怪圈的。因此這些人常常是時間花了很多，甚至不止 10000 小時，但是不見效果。在 IT 公司里常常能見到這種人，一個人在下面搗鼓東西，就是找不到解決問題的方法。

誤區三：林黛玉式的困境。

林黛玉其實是我非常喜歡的一個人物（以後有機會和你聊聊林黛玉和薛寶釵），我喜歡她實際上是因為她很有內涵和才氣，想問題想得很深，但這也是致命的弱點，她的才華越高，在自己的世界里越精進，對外界就越排斥（當然外界也排斥她）。我們知道一個概念內涵越來越寬，外延就越來越窄。你如果泛泛地說「桌子」這個概念，它包括非常多的傢具，但是如果你說「法國洛可可宮廷式的核桃木貼面桌子」，世界上可能就沒有幾件了。林黛玉就是這樣，她越是精進，到後來賈府里只有賈寶玉能夠懂她。我們很多人做事是這樣，越是在自己的一畝三分地上耕耘，對外界的所知就越來越少，而自己的適應性也就越差。有兩類科學家，一類是掌握了一個方法，研究什麼都是一流的，他們越往後路越寬，比如愛因斯坦、費米和鮑林（兩次獲得諾貝爾獎的物理學家、化學家）;但是也有一類，路越走越窄，比如發明晶體管的夏克利（也因此獲得了諾貝爾獎），他對自己研究的晶體管越來越熟悉，就對其它技術越來越不願意接受，最後無法和工業界和學術界的同行交流。你會發現生活中有大量這樣的人。

誤區四：狗熊掰棒子。

10000 小時的努力需要一個積累的效應，第二次的努力要最大程度地復用前一次努力的結果，而不是每一次都是從頭開始。希臘科學體系和東方工匠式的知識體系有很大的差別。前者有一個完整的體系，任何發明發現是可以疊加的，你給幾何學貢獻了一個新的定理，幾何學就擴大一圈。而後者不成體系，是零碎的知識點（甚至只是經驗點），每一個新的改進都是孤立的，因此很多後來就失傳了，以後的人又要從頭開始。我們知道今天幾乎任何一個三甲醫院的主治醫師，水平一定比 50 年前所謂的名醫高很多。但是，今天沒有哪個中醫敢講自己比 500 年前的名醫水平高。這就是因為前者有積累效應，而後者沒有。很多人讀書也是狗熊掰棒子式的，做了一堆題，相互的關係沒有搞清楚，學到的都是零散的知識點，換一道題就不會做了，因此時間花得不少，成績卻上不去。在工作中也是如此。