导图社区 个人知识管理精进指南
个人知识管理精进指南的思维导图，只有能改变你行动的信息才是知识，是衡量你的学习是否有效的标准。
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引言
什么是知识？
只有能改变你行动的信息才是知识
衡量你的学习是否有效的标准
学习后，你解决问题的思路和方法是否得到改变
什么是临界知识？
能够更广泛、更普遍地指导我们行动的重要而基本的规律
例子:牛顿第二定律：F=ma
物理学；临界质量
要产生核爆炸需要的裂变材料质量，需突破一临界值，才产生爆炸。
储备的临界知识达到一定的量，就会产生惊人的威力
人情练达、洞明世事之后的智慧结果
第一章 知识管理与认知优势
在海量信息时代即时获取时代，拼什么
过去30年，知识认知构建三阶段
一：知识数量构建认知优势
二：知识获取速度构建认知优势
三、知识深度构建认知优势
对知识进行管理
不是收集、分类、保存
通过知识管理提升我们的认知深度，进而改变行为模式
如何提升认知深度？
例子：怎样增加团队认同感
一答：领导要经常开会强调
二答：认同感来自全力以赴完成一个共同的目标，其中付出的努力的程度以及共同参与的仪式感特别重要
形式上
简单回答：对具体的问题或事情本身做出回答
深度回答：分析具体现象之后找出抽象规律
思考方式
简单：根据自己的直观感受、情绪与经验做出回答
深度：答案依托于实验验证或数据分析支持的结论
答案效果
简单：只能用于解决特定的问题
深度：更普遍地解决类似问题，启发我们由此及彼、由表及里地思考问题
深度认知能力
分析问题时，能跳出问题本身思考更普遍地情况；寻求答案时，能根据理由可信度判断是否接受这个结论
临界知识
经过深度思考后发现的具有普遍指导意义的规律或定律
关于学习层次上不去的问题
问题出在哪？
一直花时间想办法提升“技术效率，而忽略了真正重要的认知效率
例子：李叫兽；文章10W+；
老鼠赛道与快车道
提升技术效率
学习不断掌握应对具体工作场景和问题的方法
提升认知效率
问题本质、解决方案底层规律，表象背后的实质
追逐技术效率的游戏圈套
越努力，跑越快，要学习的知识就越多。
老鼠赛道：原地打转
20%的知识比80%的知识有用
花80%的时间用在20%的关键问题上
哪些知识值得学
一开始就能带来直接利益和诱惑的事情，很可能要拿未来的机会做代价。
斜杠时提升认知深度的结果，而不是追求多元的结果
一个人，活成一支队伍
多元的跨界
无用之用，方为大用
掌握临界知识，深刻理解底层通用规律，是每个人的必修课
20%的知识决定80%的结果
第二章 掌握临界知识的底层思维与方法
跳出“低水平勤奋陷阱”
“低水平勤奋陷阱”：摘记更多的知识
“听过无数大道理，却依然过不好这一生。”
读书方法的升级：在新旧知识间建立联系
内化成能力的知识是忘不掉的
放慢速度，让读书事半功倍
温故而知新，可以为师矣
从读书到发现临界知识
学习临界知识需要具备两个心态
底层心态之一：绿灯思维
打破习惯性防卫
底层心态之二：以慢为快
“结硬寨，打呆仗”
把慢功夫花在真问题上
提升学习能力的三个底层方法
学习的本质是提高决策的质量
方法一：反思：提升知识掌握的层次
反思帮助我们发现知识的误区：跳跃性假设
反思促进已有知识产生新知识
反思督促我们检查是否学以致用
训练反思的三个方法
从小事反思，深入突破
把生活案例话处理
培养写反思日记的习惯
方法二：以教为学
督促自己发现知识阻塞
强化记忆和认识的过程
别人提出疑问、新想法，可增强认识
方法三：刻意练习
持续提升学习能力的三个技巧
记录
主动思考，挖掘看不见的关系
定期回顾
周/月度回顾：审视问题解决思路
年度回顾：检视基本思维方式和激发灵感
付费购买
提升学习内容的质量：买书
增加有效学习的时间：买时间
第三章 发现和应用自己的临界知识
为何临界知识能四两拔千斤
复杂的世界是由简单的基本规律决定的
复杂系统不是简单的因果关系累加，而是各因素相互影响的动态系统
麦肯锡工作法：一个复杂的问题就像一个大饼，可以把它切成一小块儿一小块儿
查理·芒格：如果你只是孤立地记住一些事物，试图把它们应凑起来，那你无法真正理解任何事情...你必须依靠模型组成的架构来安排你的经验。
“夫夷以近，则游者众；险以远，则至则少。”
短期，学习临界知识的进步速度未必是最快的；长期，用临界知识学习和思考是效率最高的
如何发现自己的临界知识
临界知识是对事物更底层规律的总结
寻找对我们有用的、适用范围广的可靠知识的过程。
1、从自己感兴趣的领域入手，学习这个学科的重要知识
2找出最重要的知识和原理的原始出处
3尝试用更加基本的原理来解释这个知识
4没有解释的时候，想办法寻找或者自己创造一个假设，并验证
把科学研究的严谨方法引入日常生活思考决策中
天赋与学习临界知识的关系
在做你喜欢做的事情的过程中，寻找事物背后的规律。
努力寻找天赋
找不到天赋，兴趣凑
天赋不是神奇，是理所应当
从热爱的事情入手发现临界知识
总结
方法和技巧永远只是工具；内心的热情和天赋，才是让生活创造精彩奇迹的剑刃。
如何应用临界知识
借助外部资源掌握临界知识
刻意练习掌握临界知识
1抓住问题的本质进行练习
2大量持续地练习
临界知识与预见性认知
关键的预见性认知
两个认知习惯阻碍获得预见性认知
应激性反应
单因果思考方式
结构性反应与系统化思考方式
结构化反应：在做选择的时候，不仅要根据接触到的现象做出反应，还要思考导致现象的系统结构是什么。
系统化思考，将问题背后的推动因素纳入一个整体进行思考
解决问题的三个层次
对问题的预见性认知=影响问题发展的结构（基础规律）+获得具体信息的数量与质量
现象层面
技术规律层面
底层规律层面
用临界知识构建自己的“能力圈”
每个人都有能力圈
查理·芒格：“不能界定边界的能力，称不上真正的能力。”
你必须让自己配得上自己的欲望
做狙击手，而非“敢死队”
尽可能多地掌握临界知识，在能力圈内做出正确的、重要的决策
第四章 案例：核心临界知识及其应用
复利效应
复利：世界第八大奇迹
复利的本质：做事情A，会导致结果B，而结果B又会加强A，不断循环。
例子：网站的访问量越多，在搜索引擎的排名越靠前，那么网站的访问量就越多，这就是一种复利效应。
复利效应会导致幂律分布
幂律分布：“穷者愈穷，富者愈富”的现象。
例子：20%的网站吸引了80%的访问量，而80%的网站只能共享20%的关注度。（二八原则）
触发临界点
只有执行的次数足够多，复利的效应才能发挥出来
每天做一件看似不起眼的事，忽然有一天却因为一个契机爆红。
用复利的思路思考生活
例子：人脉
不断提升自己的价值，让自己变得对他人有帮助
其次才是让别人知道自己的价值
概率论
生活是概率分布
频次概率与主观概率
提高信息质量，进而提高主观概率的判断能力
决策树理论与外观视角
决策树可以画成树枝状的结构图
外部视角：把我们自己看作这个世界中一系列类似问题中的一个，以此为基础计算概率。
为大概率坚持，为小概率备份
小概率下总有“幸运儿”，但你学不来
概率不是固定值，而是动态值
从长期来看，一直投入最大赔率的事情，终究会有回报
黄金思维圈
迅速看透问题本质的利器
黄金圈思维，是认知世界额方式。分为三个方面
一：what层面，事情表现，我们具体做的每一件事
二：how层面，我们如何实现我们想要做的事情
三：why层面，也就是我们为什么做这样的事情
不举例子，举个苹果
苹果公司做营销的理念
我们做的每一件事情，都是为了突破和创新
我们坚信应该以不同的方式思考
奢侈品品牌能够获得高额情感溢价的关键之一，是他们通过故事所传递的价值观。（他们卖的是情怀）
生活的各个角落都需要黄金思维圈
思维方式成就一个人
抓住why的本质，激发how的创意
进化论
与鬼共舞
一个物种在适应过去的环境时，会形成一种行为A；当环境发改变， 不需要行为A了，可物种仍然会延续过去的做法，就像与鬼魂共舞一样。
拥抱变化
在环境发生变化的时候快速响应。
位置比努力重要
你在哪儿比你干什么更重要
人脉中心，就是那些处于信息中心的点。
死于“知道”得太多
死于知道得太多，却没有采取行动
第一，祈祷自己拥有冒险精神的基因
第二，精益创业，最小成本试错。
第三，模仿领先者的行动。
重要的不是你知道多少，而是你能采取行动，改变多少
系统思考
为什么最高效的方法总是反直觉？
各种各样的最新事件，源源不断地吸引着我们的注意力，调动着我们的情绪。
了解这些事情唯一能起到的作用，就是打发碎片化的时间。
然而真正起作用的，往往不是能够看到的表现。
《乌合之众》提到，群众是无法思考的。
思考“关系”，而非“人和事物”
一是系统结构决定“部分”的行为。
二是系统不是简单的线性因果关系，而是回路网络关系。
系统反馈的秘密
时滞性
系统的关键常常被时滞带来的假象隐藏起来。
系统思考：找到关键解
最有效的解决方案里，行动的原因和结果在时空上并非紧密联系。
培养系统思考的能力
1.关注“关系”而非“事物”。
2.分析系统结构，也可以从历史情况入手。
3.独立思考，快速试错，观察系统的结果
4.系统关键解有时在信息制高点。
二八法则
人脉的三个价值
第一，提供情感慰藉
第二，提供信息情报
第三，分享资源能力
人际关系的“结构洞”
强关系和弱关系
人脉蜂窝：从串联到并联
人脉价值：分享资源与能力
自我暴露
做一个给予者
人脉管理与二八原则
人脉圈中的20%：和我们拥有差异资源的人脉。
安全空间
99个 成功抵不过一个失败
安全空间：为了保证系统的正常运作，或在极端情况下，为了不造成无法挽回的结果所做的准备
冗余备份
完整备份
关键节点备份
解决方案备份——planB
对系统发生极端情况时，有备份来抵御严重影响；
冗余的反面：精简
减少有风险的决策，提高成功率，减少甚至消除极端情况的发生。
简单的法则最难坚持
靠等待赚钱
等待的期间，要做的是避免犯错
构建反脆弱的安全空间
不是对系统的结果进行应对，而是直接改变系统的性质。
M君 · 原创 2018.12.14
