摘要：你有没有过这种感觉？就是看着新闻里的马斯克，一会聊火箭，一会聊脑机接口，转身又在说人工智能，甚至连社交媒体怎么搞他都一清二楚。

大家好，我们今天聊一聊学习这件事。

你有没有过这种感觉？就是看着新闻里的马斯克，一会聊火箭，一会聊脑机接口，转身又在说人工智能，甚至连社交媒体怎么搞他都一清二楚。

你就会忍不住想，这家伙的大脑到底是什么构造？是三头六臂还是每天有48小时？他怎么能记住这么多不同领域的知识，而且看起来还都那么懂？

这个问题，我琢磨了很久。一开始我觉得，这可能就是天才和我等凡人的区别吧，基因里写好的代码，羡慕不来。但后来我发现，不对，事情没那么简单。

马斯克本人，包括很多跨领域的大佬，他们之所以能成为“学习机器”，其实不是因为他们记忆力有多逆天，而是因为他们掌握了一套完全不同的、可以说是反直觉的“知识管理系统”。

今天，我们就来扒一扒这套系统，聊聊他们到底是怎么学习的，以及我们普通人，能不能把这套方法“偷”过来，用在自己身上，哪怕只学到一两分，也足够让我们的学习和工作效率来一次大升级了。

在聊他们是怎么做到的之前，我们得先聊聊，我们大多数人，是怎么把学习这件事给“搞砸”的。

你想想我们从小到大的学习方式。上学的时候，为了应付考试，我们是不是疯狂地背诵各种知识点？历史课，背年代、背事件、背意义；化学课，背元素周期表、背化学方程式；英语课，那就更不用说了，就是背单词、背语法。我们就像一台复印机，把书本上的东西，一个一个像素不差地往脑子里搬。

这种学习方式最大的问题是什么？就是我们记住的，都是一些孤零零的“知识碎片”。它们就像是一颗颗散落在地上的珍珠，今天你捡起一颗，明天你又捡起一颗，看起来你好像懂得了很多东西，但它们之间没有任何连接。

一阵风吹过来，这些珍珠就滚得满地都是，你再也找不着了。这就是为什么我们考完试，那些知识就立刻“还给老师了”。因为它们从来就没有真正地属于过我们。

工作之后，这个问题就更严重了。我们每天被各种信息轰炸，今天看一篇行业分析，明天听一个大咖讲座，后天又刷到几个“干货”短视频。我们拼命地收藏，把微信收藏夹塞得满满当当，想着“等有空了再看”。

结果呢？那些收藏的文章，就像被打入冷宫的妃子，再也没有被翻过牌子。我们的大脑，变成了一个混乱的仓库，什么东西都往里扔，但真到要用的时候，你根本找不到你需要的那一件。你感觉自己一直在学习，但知识水平好像总在原地踏步，这就是所谓的“低水平勤奋”。

我们就像一个植物学家，毕生致力于收集各种各M样漂亮的叶子，我们把每一片叶子都做了标记，分门别类，甚至能背出它们的形状和脉络。

但我们从来没有花时间去看看，这些叶子，到底是长在哪棵树上的？这棵树的树干有多粗？它的树枝是怎么分叉的？它的根，又扎在多深的土壤里？

而马斯克他们，玩的是另一套游戏。他们压根不关心这些零散的叶子，他们一上来，就直奔那棵树的“主干”。

马斯克在一次采访里，被人问到他是怎么学懂火箭科学、材料学这些高深知识的。他当时就提到了一个非常重要的概念，他说：“知识就像一棵语义树（Semantic Tree）。”

这比喻简直绝了。

他解释说，你学习任何一个领域的知识，都不能一开始就去抠那些细节，也就是那些“树叶”和“细小的树枝”。

你必须先花大量的力气，去理解最核心、最基础的原理和概念，也就是这棵树的“树干”和主要的“分枝”。只有把这个主干彻底搞懂了，你才有地方去悬挂那些零散的“树叶”。

你看，这就是根本性的差别。我们习惯于“由下往上”，从细节开始，期待着有一天能拼凑出全貌。而他们是“由上往下”，先建立一个坚固的框架，然后再去填充细节。

这么做的好处是什么？

第一，理解代替了死记硬背。当你理解了树干，也就是那些基本原理，很多细节知识点，你根本就不需要去“背”，你可以直接“推导”出来。

它们是自然而然从树干上长出来的。就像你理解了牛顿三大定律，很多力学现象你就自然懂了，而不是一个个去背公式。这让你的记忆负担大大减少，而且记得更牢。

第二，知识有了“导航系统”。当你脑子里有了一棵清晰的知识树，你新学到的任何一个碎片信息，就不会再是无家可归的孤儿了。

你可以迅速判断，哦，这个新知识点，应该挂在哪根树枝的哪个位置。它和你已有的知识体系发生了关联，你的知识网络会因此变得越来越茂密，越来越强大。而不是像我们，新知识像便利贴一样，随便贴在墙上，过两天就掉了。

举个例子。比如你想学“理财”。

按照我们传统的“叶子”学习法，你可能会去看各种文章：“今年最值得买的三支基金”、“巴菲特推荐的十本书”、“K线图入门从精通”。

你收藏了一大堆，学了很多“招式”，但你心里还是没底。今天听这个专家说要定投，明天看那个大V说要价值投资，你很迷茫，因为这些知识都是碎片。

但如果用“树干”学习法呢？你可能会先去啃最硬的骨头，去搞懂几个核心问题：

钱的本质是什么？通货膨胀是怎么回事？为什么我们的钱会越来越不值钱？这是你学习理财最根本的“Why”。

常见的资产类别有哪些？股票、债券、基金、房地产……它们各自的风险和收益特征是什么？它们背后的逻辑是什么？（比如，股票的本质是公司的所有权，债券是债权）。

什么是风险？什么是收益？它们之间是什么关系？什么是资产配置？

这些，就是理财这棵大树的“树干”。你可能要花不少时间，甚至会觉得有点枯燥。但是，一旦你把这些最根本的东西想明白了，你再去看那些“叶子”信息，你的视角就完全不一样了。

你看到一篇分析某只股票的文章，你不会只看它说明天会不会涨，你会去分析它的财报，看它在整个产业链里的位置，判断它的商业模式是不是一个好的“资产”。你听到有人推荐一个“高收益无风险”的产品，你的“树干知识”会立刻拉响警报，告诉你这不符合基本的金融逻辑。

你看，这个时候，知识才真正成为了你的武器，而不是一堆让你焦虑的信息。你不再是一个被动的接收者，你成了一个主动的判断者。

三、如何找到“树干”？——第一性原理这个“金刚钻”

好，道理我们都懂了，要先找“树干”。那问题来了，怎么找？在一片陌生的知识森林里，我怎么知道哪棵树是主干，哪个原理是核心？

这里，就要请出马斯克的另一个“大杀器”了，也是他经常挂在嘴边的词——“第一性原理”（First Principles Thinking）。

这个词听起来有点唬人，但说白了，就是一种“刨根问底”的思维方式。它要求你，在看待任何问题时，都要剥开表面的、约定俗成的、别人告诉你的“常识”，一直往下挖，挖到最底层的、最本质的、不证自明的那个“元知识”为止。

物理学就是建立在第一性原理上的。比如，我们看到的一切复杂的物理现象，都可以被还原成最基本的那几个粒子和它们之间相互作用的力。

马斯克就是把这种物理学的思维方式，应用到了商业和工程领域。

最经典的例子就是他造火箭。在他之前，所有人都觉得火箭就是天价，因为几十年来，航空航天工业的成本一直都是那么高。

如果你用“类比思维”——也就是我们大多数人用的思维方式，你会去看别的火箭公司是怎么做的，然后想办法在他们的基础上，把成本降低个10%或者20%，那已经是很了不起的创新了。

但马斯克不这么想。他用第一性原理来思考这个问题。

他问的第一个问题是：“火箭的本质是什么？”

答案是：一堆零部件的组合，把它送上天。

第二个问题：“这些零部件的原材料是什么？”

答案是：航空级的铝合金、钛、铜、碳纤维等等。

第三个问题：“这些原材料在商品市场上的价格是多少？”

他一查，发现把制造一枚火箭所需的所有原材料的成本加起来，只占到火箭最终售价的2%左右。

这个发现让他震惊了。既然原材料这么便宜，那为什么火箭那么贵？中间那98%的成本到底去哪儿了？他意识到，巨大的成本是附加在“制造”和“组织”这个环节上的，而不是材料本身。

这个结论，让他看到了颠覆整个行业的机会。于是，SpaceX的目标就不是在现有基础上修修补补，而是要从根本上改变火箭的制造和发射方式，比如回收火箭、自己生产大部分零件等等。

这就是第一性原理的力量。它让你绕过所有的“行业惯例”、“专家意见”和“历史经验”，直接触达问题的核心。

那我们普通人怎么用这个方法来找到知识的“树干”呢？

很简单，就是不断地问自己“为什么”。像个三岁小孩一样，对所有你习以为常的概念，不停地问“为什么”，直到你问不下去，问到一个你认为最基础、最理所当然的公理为止。

比如，你想学习“市场营销”。

你可能会接触到很多概念：SEO、内容营销、社交媒体运营、KOL投放……这些都是“树叶”。

用第一性原理，你会这么问：市场营销的本质是什么？是为了让更多人来买我的产品。为什么别人要来买我的产品？

因为我的产品能满足他们的某种需求，或者解决了他们的某个痛点。那营销的作用是什么？就是要把“我的产品能解决你的问题”这个信息，传递给那些有需要的人。

怎么才能有效地传递？首先，我得知道这些“有需要的人”在哪？他们喜欢看什么？其次，我得用他们能听懂、愿意听的方式去说。

你看，问到这一步，“市场营销”这个复杂的大课题，就被你分解成了两个最核心的“树干”：

用户洞察：理解你的目标用户。

信息传播：选择合适的渠道和内容，把你的价值主张传递出去。

所有那些花里胡哨的营销手段，SEO也好，短视频也好，都只是围绕这两个核心“树干”长出来的“树枝”和“树叶”。它们是“术”，而用户洞察和信息传播，是“道”。

当你把这两个根本问题想透了，你再去学那些具体的技巧，就会事半功倍，而且不会轻易被新的营销潮流带偏。

所以，下次当你进入一个新领域时，别急着去收藏那些“干货列表”。先坐下来，拿出一张白纸，用“第一性原理”这个钻头，狠狠地往下钻，直到挖出那个最硬的、最闪光的“知识树干”。

好，现在我们通过第一性原理，找到了知识的树干。但这只是第一步。你怎么确定你真的理解了这个“树干”，而不是自以为理解了？以及，你怎么能让这个树干快速地生根发芽，长出新的枝叶呢？

这里，就要介绍另一个大杀器，它和马斯克的“树干理论”简直是天作之合，它就是——“费曼学习法”。

理查德·费曼，也是个物理学界的“神人”，诺贝尔奖得主。但他最出名的，是他能用最简单的语言，把最复杂的物理学概念讲得清清楚楚。据说他能给酒吧里的酒保讲懂量子力学。

费曼学习法的核心，简单到不可思议，就一句话：“用外行能听懂的话，把一个概念解释清楚。”

这个方法有四个步骤：

选择一个概念：就是你刚通过第一性原理找到的那个“树干”。

教给一个“小白”：假装你要把这个概念教给一个完全不懂的人，比如一个孩子，或者你的外行朋友。你不能用任何专业术语和黑话，只能用最简单的大白话和比喻。

发现知识漏洞：在这个“教学”的过程中，你一定会卡壳。你会发现，诶，这个地方我好像说不清楚，那个地方的逻辑好像连不上。这些你卡壳的地方，就是你知识体系里的“漏洞”，是你自以为懂了但其实没懂的地方。

回头去学，然后简化：把这些漏洞找出来，然后回到书本或者原始资料里，重新去学，去理解，直到你彻底搞懂。然后再回来，用更简单、更清晰的语言，把这个概念重新解释一遍。

这个过程，就像是在给你刚找到的“知识树干”进行一次全面的体检和加固。

它为什么这么强大？因为它强迫你进行“知识的编码和解码”。我们看书学习，是一个“解码”的过程，把别人的知识输入到我们大脑里。但这个输入很可能是浅层次的。

而“教给别人”，是一个“编码”的过程，你必须把脑子里的东西，重新组织、消化、提炼，再用自己的语言表达出来。这个“编码”的过程，才是真正深度学习的开始。

如果你只是自己看懂了，那可能是“知识的幻觉”。只有当你能让一个外行都听懂，你才算是真正掌握了它。

我们把这个方法和马斯克的“树干理论”结合起来。

当你学习一个新领域时，第一步，用第一性原理找到核心“树干”。第二步，立刻用费曼学习法来“验证”和“加固”这个树干。你可以找个朋友聊，可以写一篇博客，甚至可以就对着空气自己说。

比如你学习“区块链”。你用第一性原理分析，发现它的核心是“去中心化的分布式账本”。好，这就是你的“树干”。

然后你马上启动费曼学习法。你假装要给你奶奶解释什么是区块链。

你可能会说：“奶奶，这就像村里的一个公共账本，每个人手里都有一本一模一样的。张三卖给李四一头猪，这个事不是由村长一个人记，而是村里所有人都把这件事记在自己的账本上，而且一旦记上就不能改。这样，村长就不能偷偷改账本，说这头猪是卖给他小舅子了。这就叫‘去中心化’和‘不可篡改’。”

在这个过程中，你可能会想，诶，那大家是怎么保证记的账是一样的呢？第一个记账的人有没有奖励呢？这就是“共识机制”和“挖矿”的雏形。

你看，为了把一个概念讲清楚，你被迫要去理解更深层次的细节，这些细节就是从你的“主干”上，自然生长出来的“枝叶”。

这个过程，不断地重复。你每学一个核心概念，都用费曼学习法去“打磨”它。你的知识树，就会长得又快又结实。

到这一步，你已经掌握了如何在一个领域内，快速建立一棵健壮的“知识树”的方法。但这还不是马斯克这种人的终极形态。

他们之所以厉害，不仅是因为他们在自己的领域里有深度，更是因为他们能跨领域地思考，他们脑子里不是一棵树，而是一片互相连接的森林。

马斯克就是个典型的例子。他懂物理学，这是他的第一棵“知识树”。他把物理学的第一性原理，应用到工程领域，于是有了SpaceX和特斯拉。

他又懂经济学和计算机科学，于是有了PayPal和后来的Twitter(X)。这些不同领域的知识树，在他大脑里不是孤立存在的，它们的根系在地下深处是盘根错节、互相连接的。

这种“连接”的能力，才是产生颠覆式创新的源泉。

查理·芒格，巴菲特的黄金搭档，也是一个典型的“知识森林”拥有者。他反复强调“多元思维模型”的重要性。

他说，你不能只用一把锤子（一种思维模型）去看待所有问题，那样你看什么都像钉子。你必须在你的工具箱里，拥有来自不同学科的多种工具，比如心理学、经济学、物理学、生物学等等。

当他们遇到一个新问题时，他们能够从不同的“知识树”上，调用不同的“思维模型”来分析。

比如，看到一个商业现象，他们可能同时会用：经济学的“供需理论”来分析它的市场逻辑。心理学的“社会认同”原理来分析它的用户行为。物理学的“临界质量”概念来分析它的引爆点。生物学的“进化论”来思考它在商业生态中的演化。

这种多维度的打击，让他们看到的，是一个立体的、全息的世界，而我们看到的，可能只是一个扁平的、单薄的切面。

那么，我们如何培养这种“连接”的能力呢？

关键在于，有意识地去寻找不同知识树之间的“共同模式”。

你会发现，很多不同领域的“树干”，在底层逻辑上是相通的。

比如，物理学里的“熵增定律”（一个孤立系统会趋向于越来越混乱），可以用来理解为什么一个公司没有外部的创新和管理输入，就会慢慢变得官僚和低效。

生物学里的“生态位”，可以用来理解一个品牌在市场竞争中的定位。

经济学里的“复利效应”，不仅可以用在投资上，也可以用在个人成长上——每天进步一点点，长期来看会产生惊人的效果。

你要做的，就是在学习任何一个新知识的时候，都多问自己一个问题：“这个道理，在别的领域有没有类似的应用？”

当你开始这样思考，你的大脑就会像一个搜索引擎一样，自动在你不同的“知识树”之间建立超链接。慢慢地，点连成线，线连成网。你的单棵知识树，就会逐渐融入一片茂密的森林。

那个时候，你学习新知识的速度会呈指数级增长。因为任何新的信息，都能被你这张巨大的知识网络迅速捕捉、定位和吸收。

更重要的是，你将获得一种普通人没有的能力——“知识迁移”的能力。你能把A领域的智慧，用来解决B领域的问题。这，就是创新的本质。

聊到这里，我们已经有了一套非常漂亮的蓝图：用第一性原理找到树干，用费曼学习法加固树干，再通过多元思维模型连接成森林。

这听起来简直完美，但我们还必须面对一个无法回避的问题，那就是“现实的引力”。

这些方法论，是“软件”，但它们需要强大的“硬件”来运行。这个硬件，就是时间和精力的投入。

我们不能神化马斯克，忽略他那异于常人的工作强度。他每周工作超过80甚至100个小时。他有句名言：“如果你每周工作80个小时，而别人工作40个小时，那么你用半年时间就能取得别人一年的成就。”

他不是在炫耀，他只是在陈述一个朴素的、甚至有点残酷的事实：任何高超的学习技巧，都离不开海量的、高质量的输入。

马斯克的弟弟说，马斯克从小每天能读两本书。他读的不是小说，而是各种百科全书、科学著作。他建立自己第一棵“知识树”——物理学的时候，是靠着一本本啃完大学的物理教材。

所以，我们今天聊的这些方法，不是让你“不劳而获”的捷径。恰恰相反，它们是让你“劳而有获”的放大器。它们能让你投入的每一分时间和精力，都产生最大的效益，都用在“刀刃”上，而不是在做无用功。

如果你不去花时间阅读、学习、思考，那么再好的方法论也只是空中楼阁。

所以，除了学习方法，我们还需要两样东西：

第一，是建立自己的输入系统。找到你所在领域最经典、最源头的著作去读，而不是只看碎片化的文章。给自己规定每天或每周固定的“学习时间”，雷打不动。把学习，当成和吃饭睡觉一样重要的事情。

第二，是保持极度的耐心。建立一棵知识树，不是一天两天的事。一开始可能会很慢，很痛苦，因为你在挖“树干”的时候，不像收集“树叶”那样有即时满足感。

但请相信我，这个过程的回报是指数级的。一旦你的树干稳固了，后续的成长速度会让你自己都感到惊讶。

不要因为短期看不到效果就放弃。学习这件事，最忌讳的就是“急于求成”。

所以，回到我们最初的那个问题：马斯克等大佬是怎么记住这么多知识的？

答案可能就是，他们根本就“不记”。

他们不去记那些孤立的、随时可以查到的“知识点”。他们致力于去“理解”那些能衍生出无数知识点的底层“原理”。他们的大脑里，没有一堆杂乱无章的笔记，而是一张张清晰的、逻辑严密的、互相连接的“知识地图”。

这套方法，听起来好像离我们很远，但其实每一步都非常具体，可以操作。

从今天开始，试着改变一下你的学习习惯。当你接触一个新领域时，先别急着往前跑，先停下来，问问自己：这里的“树干”是什么？

然后，试着用自己的话，把这个“树干”讲给别人听。最后，再想一想，这个道理，和我之前知道的哪些东西是相通的？

就从这三个小问题开始。坚持下去，你可能会发现，学习不再是一件苦差事，它变成了一场充满乐趣的寻宝游戏。而你，也将慢慢地，在自己的大脑里，种下一片茂密的森林。

好了，今天的分享就到这里。如果这期视频对你有一点点启发，别忘了给我点个赞，让更多需要的人能看到它。

也欢迎在评论区聊聊，你有没有什么独特的学习方法，或者你在学习哪个领域时遇到了“找树干”的困难，我们可以一起讨论。关注我，我们一起，用更聪明的方式看世界。下期再见！

来源：余一斗