问题

我一直在想一个问题,当进入一个陌生领域,这时候要处理这个领域的问题,如何快速知道要解决这个问题,需要哪些领域知识呢?
如果是问人的话,别人如果不靠谱怎么办,作为一个小白,没有这方面知识来判断那个人说的是否正确?
当自己是一个小白,怎么判断什么是对,什么是错,从而避免错误采用正确。
不具备判断正确的标准。
如何判断正确的期望是什么?如何判断最小领域知识范围是什么?如何规划学习路径?
 
如果我又跳到另一个陌生领域再来这么一个任务,那就又要经历同样的折磨。
 

目的

为了保护自己不掉坑里,少走弯路,降低试错成本。
 

思想

兼听则明,偏信则暗。
即使专家说的是错的,也比小白的我自己认知的错误要高级。我能从专家的思路(无论正确与否)中学习到一些东西,因为不可能全错,必然有对的部分。
所以提高自己知识能力的方法不只是闷头看书查资料,尽可能与更多专家交流提问,无论对错都能帮助自己从小白提升到专家。至少自己犯错也是犯专家水平的错误
无,基准,偏差,纠正,完整。
 

例子

就医问题

  1. 专家说的话可能是对的,也可能是错的。
  1. 你具备常识和推理能力,但对专业知识一无所知是前提。
有一天你在一家医院里检查出自己患病了,医生说你这个病的康复概率是 50%,要花几百万才能治好这个病,先交给一百万做第一个疗程吧。
那你怎么判断
  1. 是不是医生把小病放大坑你的钱?
  1. 是诊断有误,其实没病?
  1. 诊断没错,确实是这个病,但是不需要花那么多钱治疗。
  1. 诊断没错,确实是这个病,也确实需要花那么多钱治疗。
 

快速学习的条件

  1. 整理出完整的领域知识体系
  1. 制定学习任务,明确主题或问题是什么
  1. 根据任务,规划最小范围的待学习的领域知识
  1. 多次快速试错直到成功为止
  1. 解释成功和失败的原因
 

初学⇒进阶⇒专家

 
 

正确的判断依据

通过交叉对比来判断真伪,检验真实性。
森罗万象找重叠度高的部分,可信度最高。
 

道理

人无法在短时间成为一个领域的专家,但有可能在短时间内成为某一细分领域的专家。
 

快速试错的必要条件

  1. 快速、自动化地搭建全新的实验环境
    1. 创建脚本
  1. 完整、快速、自动化地销毁实验环境
    1. 删除脚本
  1. 可追溯,可复制,自动化的,幂等的流程操作
  1. 自动化检查报告
    1. 自检脚本
    2.  
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