世界變化那麼快，學什麼好呢？

近來公司組織「學習日」，沒有時間寫東西，心裡有些不安。當然收穫也不少呢，和大家分享一下心得，也算是個交代。

這次請了不少公司內外的專家、學者和大咖，帶來了不同的聲音。當我把十幾場視頻上傳完畢，一一打開鏈接測試的時候，十幾個視頻同時播放，比鬧市還要喧騰，真是「不同的聲音」呢！各個都是中氣十足、自信滿滿的，我該聽誰的呢？我該學什麼呢？

其中最讓我震驚的是，這世界變化快，知識更新的速度前所未有，「你學的知識可能在90天左右之後就過時沒用了！」，所以，你不僅需要加快學習的步伐，還要改變學習的手段。不然，就被時代淘汰了。好害怕啊！

這種感覺似曾相識。

前些日子，蘋果公司在新版iOS系統里主動將舊版的設備降頻，也就是讓系統變慢。被公眾發現後，官方宣稱的原因是為了更好的電池續航。iPhone 6的用戶立刻感覺到「卡」了（我的初代iPad早就不在升級之列，用起來反而很流暢），如果還想繼續愉快地使用蘋果的服務，請購買最新的iPhone X。

忽然覺得這是一個天才的想法啊！咱們做培訓的，就是一個知識的販賣者，製造一種對知識的焦慮，就會有很好的市場啊！然後開出藥方，消除這種焦慮。完美的商業邏輯！

但，這真的好嗎？

趨於理性的互聯網

當下最熱門的詞，就是「創新」、「顛覆」、「互聯網思維」。好像傳統行業一個又一個的被顛覆了，那群拎著「互聯網思維」板磚的年輕人，想拍誰就拍誰，好一派橫刀立馬的豪邁。

中國的發展令世界矚目，尤其是互聯網相關的產業，成就很多。但冷眼看本質，發現除了用戶數量大、資本的體量大之外，能體現核心競爭力的東西很少。

前兩天，埃隆·馬斯克的SpaceX發射成功，把特斯拉送進了太空，我司的PLM軟體在其中起了巨大的作用。我們引以為豪的高鐵產業，似乎核心技術也是我司掌握。儘管，我司的市值遠不及一個茅台酒廠。

在美國，工程師的薪資是遠高於其他職位的。一個朋友原來學的是財務，到美國後，自學了編程，工資很快翻番。在國內的大部分公司，財務和工程師的收入與美國應該是相反的。如果要找高薪的工程師，可能得去華為這樣的公司吧。現實也反映了這種不同，華為的技術實力業界公認；互聯網裡稍微核心一點的東西，都源自美國，從晶元、操作系統，到各種商業、開源的軟體包。一個小漏洞，就讓整個網路震動，小則數據丟失、大則系統崩潰。

以商業模式創新為主的「互聯網思維「，無論怎樣的概念，如果無法自己實現盈利，最終都會是一場資本收割韭菜的過程。除了一些幸運的冒險家之外，這樣的模式對個人、社會、資源都是災難。一方面，人們為一個個平民少年成為億萬富翁而歡呼；另一方面，也為那些英年早逝、自殺的才俊嘆息。才享受到共享單車的便利，那些消逝的品牌所造的車，可能是垃圾處理的難題了。

這些年的經驗告訴我們，如果不能有一個可持續發展的社會環境，即使有了很多錢，也無處可去。相信，現實的教訓可以讓人們趨向理性，而不是更瘋狂。中國的公司，包括互聯網公司，能出現越來越多的有實質技術和競爭力的公司。

什麼沒變？

書還是紙的好讀

Kindle、iPad和大屏智能手機的出現，曾讓人們以為紙質書的時代很快就完結了。根據亞馬遜的數據，在kindle上購買書的量幾年前到達總書籍市場的一定比例以後，就一直沒有增長。而且，電子書的內容絕大部分是小說一類的消遣讀物，其它類的書籍，人們還是喜歡讀紙質的，至少在現在的電子閱讀技術條件下是這樣的。

這說明一個事實，人的認知方式進化沒那麼快。對現在許多貌似創新的學習模式，我也一直保持謹慎的開放態度，一定看效果，而且是長期的效果。除非新的方式能更好的切合人的認知方式。

最近我還了解了一下在線學習的市場，發現一些有趣的事實。

教學的關鍵還是內容

能夠長期被市場接納的產品，還是在於內容的優質。技術、平台、用戶粘性，在大眾娛樂類市場也許很重要，在學習的市場上，這些不是說不重要，但絕對不是關鍵。

我看到最受歡迎的MOOC系統，是coursera和Edx。試聽過幾門課，比如說《正念揭秘》(De-Mystifying Mindfulness)、《21世紀組織領導力》(Leadership in 21st Century Organisations) 、《學會如何學習：幫助你掌握複雜學科的強大智力工具》(Learning How to Learn)，收穫都特別大。雖然一門課需要堅持4周以上才能學完，我從沒覺得是個負擔，因為內容好。它們的背後是歐美一流的大學作為後盾，那些成果，也是教授們幾十年的研究所得，絕非是這一兩年創造出來的新概念。

國內的MOOC數量也不少，打開了幾個名字看起來很有意思的課，除了一個講書法的以外，都是大學裡讓人瞌睡的課。我不知道，除了老師們完成了KPI，有多少人會自主的去學這樣的課？

從幾個課的體會來說，在線課程的開發成本，其實是遠高於線下的。如果不是有背後的教育基金支持，以及學習的人達到一定的數量，經濟上根本無以為繼。

技術和方法的螺旋式演進

數字化是大的發展方向，我也同時關注了相關的在線課程。比如《大數據》(big data)、《數據挖掘》(data mining)，除了在概論中列舉一些人們熟知的「啤酒尿布」的故事，後面的具體內容怎麼看都是《統計學基礎》。《人工智慧》說完Alpha GO，就開始《Python編程入門》了。

曾經和計算機系大學生聊在大學裡學習什麼更重要，是學C++、Java還是Swift、Go、Python？我想編程語言背後的演算法和邏輯在任何編程語言都是一樣的，而且不會過時。掌握一門新的編程語言，對有演算法基礎的人來說，2個星期足夠了。掌握了解決問題的方法，無論你是學計算機的還是物理、化學的，都一樣可以做很多不同的事情。

Lean是的汽車產業中的沒落企業如福特、豐田總結的方法；Agile原是軟體的方法，我12年前就被認證了scrum mater。但在今天，它們的應用場景一定是不一樣的，面臨的問題和挑戰也是不一樣的。方法論的哲學和原則可能是有效的，實際操作層面就不能照搬了。

拉拉雜雜的說了一通感想，一言以蔽之，學習是必須的，但不用慌張害怕；術變，道恆。

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