“形成自己的领域智慧”要求我们不断在领域中精进。如果将领域比作一台引擎,他的燃料是什么?答案是 —— 领域内的具体问题。
回忆下,你是如何从新人一步步成为行业熟手的?是不是参与一个个项目,在项目中遇到具体的问题,再借由“解决问题”不断熟练的?
所以,“领域精进”的关键是打造一台提问机器,能源源不断的产生领域问题。借由“解决问题”不断精进领域。
领域是引擎,问题是燃料,借由“解决问题”精进领域
如何打造提问机器?答案是 —— 参与领域中不同的项目。
所谓项目,是指“与领域相关的,有明确起始时间、结束时间的事情”,比如:
领域与项目的关系是:
目前为止,我们已经构建了“驱动智慧涌现模型的引擎”:
领域 > 问题 > 提问机器 > 项目
接下来,我们开始搭建系统的中枢部分 —— 解决问题的部分。
在这里我要再引入一个概念 —— 兴趣。兴趣是“你感兴趣的领域”。
兴趣和领域的区别是“是否需要你负责” —— 兴趣不精进也没关系,领域不精进影响饭碗。
两者比较好的关系是:兴趣与领域有关联,这样才有转化为领域的可能性。
💡 乔布斯“兴趣转化为领域”的例子
当乔布斯大一辍学后并没有离开学校,而是听了一些自己感兴趣的课,其中一门是美术字课。这在当时看来完全“无用”的课,为十年后他设计的第一台麦金塔(Macintosh)个人电脑的可变字体发挥了作用。
乔布斯这样回忆道:“如果我当年没有去上这门美术字课,苹果电脑就不会发明这么漂亮的字体。又由于 windows 是照抄苹果的,所以很可能所有个人电脑上就都没有这样的字体了。”
当提问机器产出问题后,可以从领域数据、领域信息以及兴趣中寻求答案,在“寻求答案”的过程中就会产生知识。
目前为止,我们已经构建智慧涌现模型的引擎与中枢:
有了引擎源源不断产出问题,中枢将问题解决并转化为知识,再结合上一节提到的“领域智慧的形成理论”,就能搭建完整的可落地系统:
为了形成自己的领域智慧,我们需要搭建智慧涌现模型。模型包括三部分: