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用“費曼學習法”理解區塊鏈,你也可以做到

放大字體  縮小字體 發布日期:2019-10-30  來源:人神共奮  瀏覽次數:1339
核心提示:很多人都聽說過“費曼學習法”。以前有一句話:“如果你不能簡單地解釋一件事,那你就還沒有弄懂它”,物理學家費曼將這個道理變成一套方法,核心是學習的過程中,假想你面前有一個和你一樣的外行人,你得現學現賣,而且只能用他能懂的語言去解釋。
  費曼學習法,天天學習天天爽

  文/人神共奮

  來源:人神共奮(ID:tongyipaocha)

  “以教代學”的“費曼學習法”

  很多人都聽說過“費曼學習法”。

  以前有一句話:“如果你不能簡單地解釋一件事,那你就還沒有弄懂它”,物理學家費曼將這個道理變成一套方法,核心是學習的過程中,假想你面前有一個和你一樣的外行人,你得現學現賣,而且只能用他能懂的語言去解釋。

  傳統的新知識學習,往往要用一些術語去表達概念,但我們對這個術語的本身,包括術語與其他知識的關系,理解是含糊。

  比如“區塊鏈”,你如果僅僅用“分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密算法”這些術語去理解“區塊鏈”,顯然是自己糊弄自己。

  為了讓外行理解,你要放棄術語,而一旦放棄了術語,你會立刻發現,你對一件事的理解并沒有你想像的那么透徹,那么,你再回頭研究其中的問題在哪兒,這個學習的過程,被稱為“費曼學習法”。

  “費曼學習法”核心就是“以教代學”,因為以“聽、看、閱讀”為主的被動學習,以學習效率遠遠低于以“講述、討論”為主的主動學習。

  “費曼學習法”是我最常用的學習方法。

  我過去寫文章解釋新概念時,大量使用類比的方法,很多人覺得這種方法需要深度理解之后,其實不然,很多類比,都是在我學習的過程產生幫助自己理解的。

  下面的例子,是我前年學習“區塊鏈”技術時的理解。因為我不是理科出身,所以理解難免有偏差,僅僅是幫助大家理解“費曼學習法”,而非“區塊鏈”科普文。

  去中心化的火車站

  小鎮上有一家火車站,火車站自己有一個售票系統,賣一張票就勾掉相應的班次位置,這個方法就是“中心式記賬”,好處是有專門的人去管理,乘客不需要接觸整個售票系統,只要憑票在規定時間上車,對號入座即可。

  可過了一段時間,乘客們經常發現兩張票對應同一個座位,這沒道理啊?于是大家找站長算賬。

  站長冷笑一聲把售票系統打開,說:“每一張票的出售記錄都清清楚楚地寫在上面,你們不相信,就自己來查……,如果沒有問題,我就要問問你們,票是從哪兒買的?”

  大家一時語塞,因為火車票很緊張,所以相當一部分乘客都從黃牛手上買票,難免有些黃牛乘機偽造火車票。乘客只好自認倒霉。

  可時間一長,超載的現象越來越嚴重,簡直把火車變成了公交車,而且,大家并不沒有覺得黃牛變多啊。

  越來越多的人開始懷疑火車站故意超售,否則,受黃牛影響最大的是他們,他們為什么不管呢?

  憤怒的小鎮人民一起跑到火車站,一把火把站給燒了,把站長和貪污的售票員痛打一頓,趕出了小鎮。

  痛快是痛快,可還得有人賣票啊?只要是“中心式記賬”,誰敢保證下一個站長不貪污呢?就算站長不貪污,黃牛的問題也是要解決的。

  這時,小鎮的居民中有一個叫“中本聰”的人站出來說,我有一個好辦法,不需要火車站,也能人人買到票。

  “中本聰”將火車票按發車時間順序自動分批提前做出來,以ITO(首次火車票發售)的方式先出售給每一個市民指定的代理人。如果市民A要坐某一趟火車,他就需要向持有該票的市民B買——都是點對點的交易,自然就不需要火車站了。

  這就是一個“去中心的分布式數據存儲系統”,可是,如果不是在火車站買的,市民A怎么能保持市民B賣給他的票是真的呢?

  “中本聰”的辦法是給每一個小鎮居民發一個自動記賬的賬本,只要有一個人得到了一張票,他身份信息、購買時間、座位號都會自動記載到每一個人的賬本上。實際上沒有火車票了,而是一條信息:“張三得到一張火車票,座位是XXX,區塊123”——這就是“區塊鏈”的“區塊”。

  請注意,這個編號123的區塊,記載在小鎮每一個人的賬本上,自然任何一個人都無法再偽造這張票,每一個人的票都是真的。

  然后,當市民A從市民B手上買到火車票,他得到的不是也不是火車票,而是一條轉讓記錄:“張三得到一張火車票,座位是XXX,區塊124,上一條123”——同樣向全體居民的賬本上發送。

  每一條信息都對應著“上一條”的信息,證明這張票的來源是可靠的——這就是“區塊鏈”的“鏈”,也是它最大的優勢:不可刪除性,可追溯性。

  這么一來,整個小鎮居民不需要火車站售票系統,就可以自發的完成買票、換票等一系列工作。

  ……

  上面就是我當初用“費曼學習法”理解“區塊鏈”的一部分,這種方法很慢,但一些很復雜的知識,如果要自學,往往需要這個方法才能真正掌握。

  “費曼學習法”最經常遇到的問題,是編了一半實在編不下去,這恰恰在提醒你,有一個知識點的邏輯關系你沒有掌握,必須重新理解,再回頭修改。

  上面的內容大家讀得很順,那是因為我在理解過程中,不斷修改這個例子:我一開始是用“挖礦”來類比,后來意識到,“挖礦”不好理解“鏈”的概念,后來換成了“電影票”,又意識到轉讓“電影票”挺奇怪,最后才改成了“火車票”。

  一開始,我用火車票的座位號去理解“鏈”,但后來發現理解的不對,座位號是火車的“鏈”,火車票才是交易區塊的“鏈”。

  在不斷修正這個例子的過程中,我對“區塊鏈”的理解也越來越深,忽然在某一個時刻,打通了邏輯。

  “火車票”的例子之所以合適,因為區塊鏈解決的信任問題剛好也是火車票在現實中的問題,大家比較好理解。后來,我竟然發現真的有人探討用區塊鏈技術解決火車票的問題。這就更說明“費曼學習法”的價值了——你不但學習了知識,還掌握了知識的應用。

  不過,每一個比方在幫助你理解了一個屬性后,也可能讓你忽視和誤解另一個屬性。

  比如這個火車票的例子,比較容易去解釋“區塊鏈”的“分布式存儲”,但卻忽略了另一個重要的特征“共識機制”。

  當然,一般人對區塊鏈的認識到“分布式存儲”就可以結束了,但如果你是對此特別感興趣,或者是創業者,或者相關行業的非技術從業人員,或者像我這樣的職業投資者,一定會考慮一個問題:

  區塊鏈跟我有什么關系?

  而這才是“費曼學習法”的深度應用。

  區塊鏈不可能三角形

  費曼學習法的第一步是“明白學習目標”,看上去簡單,不就是弄明白什么是“區塊鏈”嗎?

  但當你解決了這個目標后,你自然會產生一個新的目標——“區塊鏈”對我而言的意義是什么。

  新知識就像一個孤島,剛才通過“費曼學習法”的過程,好像一次新大陸的航行,確定了“新大陸”的位置,但接下來呢?如果你覺得這里有可能有資源,你就需要進行勘探發掘。

  “費曼學習法”的方法仍然是把新知識與舊知識聯系,只不過,這一次,我們的目的不是理解,而是比較。

  仍然以“區塊鏈”為例,上面的類比留給我一個疑問——轉讓一張火車票,要在所有人的賬本上都記上一筆?那怎么保證一條信息過來,大家都正確地記賬?要是不在線怎么辦?要是有人故意亂記怎么識別?……

  事實上,因為不可能每個人同時一起記賬,所以每一個新區塊只能由一個人負責記,然后大家“抄作業”,但現在是“去中心”了,“老師”已經沒有了,那么如何挑出一個可信任的“記賬人”,這就需要一個“共識機制”。

  最早的共識機制叫“工作量證明”,就是比特幣中的“挖礦”,用比拼算力暴力破解密碼的方式來競爭記賬權,獲勝者的回報就是“獎勵幣”和轉賬手續費。

  為什么算力可證明一個人的可信呢?“工作量證明”就像科舉中的“八股文”,挖礦就像中舉,獎勵幣就像當官。做官本身并不需要“八股文”,但因為難度大,而且需要你投入大量精力,所以可以證明一個人的智商和意志力,這同樣是當官所必須的。

  這種算法絕對無法造假,又絕對是“去中心化”,但它毫無意義地消耗了大量計算與電力資源,這種低下的效率,除了造幣還真沒什么別的用處。

  針對“工作量證明”的缺點,有人設計了的2.0版、3.0版的算法共識,或者根據持幣時間長短和數量取得記賬權,或者民主投票產生記賬權的代理人,這就不需要“挖礦”,交易效率高了,但缺點是不那么“去中心化”,而且“安全性”也沒有那么強。

  所以就有人提出了一個“區塊鏈不可能三角形”——不可能同時兼顧效率、去中心化程度、安全。

  可以說,在我學習“共識機制”的過程中,正是這個熟悉的詞——不可能三角形,一下子打通了我的“奇經八脈”,所有關于“區塊鏈”的邏輯一下子被這個“不可能三角形”貫穿了。

  “去中心化”不是絕對的,區塊鏈應用實際上是在這三者之間進行平衡:版權保護要的是的版權確認與分銷的“效率”;區塊鏈游戲要的是玩家物品的“安全性”;資源共享類應用要“去中心化”……,為產品開發更合理的共識算法,正是區塊鏈工程師最核心的工作之一。

  這也就解決了此前我最大的疑惑:為什么“區塊鏈”一下子上升到國家意志層面?

  分析一下這個“不可能三角形”,“安全”不是指網絡安全,而是系統可用性,是區塊鏈最核心的價值,不能沒有;“效率”是商業化應用的前提,也要有;那唯一可犧牲的就是“去中心化”的程度了。

  政府肯定是不喜歡“去中心化”的,每一個“中心”都代表一項權力,就像前面的“去中心化火車票”讓站長失業一樣,這也是之前有關部門一直視比特幣為洪水猛獸的原因。

  但“去中心化”確實又有好處,可以降低行政成本,提高辦事效率。

  更重要的是,雖然區塊鏈技術的應用方向很多,但唯一能夠影響國家決策層意志的還是金融,從國際競爭的角度看,“去中心化”就是“去美元霸權”,對政府就是有戰略意義的技術。

  這就解釋了,為什么央行早在2014年就一直在研究的數字化貨幣DCEP,在臉書推出天秤幣后,忽然加速。

  天秤幣以美元作為記賬單位,代表了“美元霸權”在數字貨幣領域內的延伸,美聯儲已經基本同意,只在國會有壓力,所以小扎在美國國會高調作證,辦法就是用“中國人已經大幅領先”制造悲情效應。

  不管你愿不愿意,“區塊鏈”已經上升到國家競爭的層面。

  事實上,區塊鏈未來第一個殺手級應用已經很明顯,即跨境支付,美國主導的SWIFT協議結算周期平均需要3-5天,其中交易確認就需要1-2天,理論上用區塊鏈技術可以讓跨境變成T+0結算,毫無疑問可以在這個基礎上誕生很多新的商業模式。

  所以天秤幣的初始成員中就有Visa 、Mastercard 、PayPal等金融支付機構。

  如果能把“去中心化”的影響控制在一定的層面,又能爭取“安全”“效率”,區塊鏈很可能是下一場“貨幣戰爭”的核武器。

  “費曼學習法”的五個要點

  上面就是我用“費曼學習法”學習區塊鏈的成果,前一部分是幾年前認識“分布式數據存儲”,后一部分是這次學習“共識機制”。

  最后還是要回到文章的主題,總結一下“費曼學習法”的幾個要點:

  第一、遇到新知識,不要問別人,不要問別人,不要問別人。

  怎么辦呢?自己找資料,找出其中“關鍵的術語和規則”,用類比的方法,讓自己講明白其中的邏輯。

  第二、如果特別復雜的定義,可以分成幾部分,分別用不同的類比去解釋。

  第三、用已經學過的知識體系去“框”住新知識,就像“不可能三角形”讓我忽然對“共識機制”的理解上了一個層次一樣。

  第四、根據知識的重要性,設置不同的目標,從“它是什么”到“它能干什么”,再到“它跟我有什么關系”,等等,從而提高你的理解層次;

  第五、嘗試用你理解的新知識,去解決實際問題,解釋現實現象,你有可能發現新問題,或者讓自己的理解更深刻。比如理解了“共識算法”后,就能意識到國家層面競爭的意義。

  我發現,自從成為職業投資者之后,忽然一下子要面對大量的新知識,前年是云計算、區塊鏈,鋰電池,去年是人工智能、5G、網絡安全,上半年是國產芯片、邊緣計算、泛在物聯網、燃料電池、自主可控,下半年又要重新學習區塊鏈,費曼學習法的使用頻率一下子高了很多倍。

  雖然這些知識離自己的能力圈可謂十萬八千里,但正因為如此,當你忽然明白了其中的核心邏輯,并與自己以往的知識產生關聯之后,一下產生了“我靠,居然有這種神操作”,會體驗到那種久違的愉悅感。

  學習一時爽,用費曼學習法,天天學習天天爽。

 

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