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《跨能致胜：颠覆一万小时打造天才的迷思，最适用于AI世代的成功法》

Range: Why Generalists Triumph in a Specialized World

简介 Intro

《跨能致胜：颠覆一万小时打造天才的迷思，最适用于AI世代的成功法》<Range: Why Generalists Triumph in a Specialized World>——大卫．艾波斯坦 （David Epstein）

最新研究实证，
赢在起跑点、一万小时的刻意练习可能是成功的绊脚石。
愿意多方尝试、累积多重专业、能策略思考…….
才是未来最需要的人才！

★未上市即荣登亚马逊分类畅销榜NO.1
★推翻《异数》的观点，却获得《异数》作者葛拉威尔的支持与肯定
★《安静，就是力量》、《未来人才》、《给予》……多位畅销作家赞声推荐
★《欧普拉杂誌》2019年度最佳非文学图书
★横跨体育、教育、音乐、天文、艺术、科学、商业、医学、职涯等各界案例
★版权售出：美国、英国、西班牙、中国、韩国

老虎伍兹7个月大开始推桿、莫札特从小弹琴键……
这些成功典範让许多人认为，及早学习、刻意练习、恆毅力，是成功的捷径，
要避免没有固定专长、一直换工作、半途而废、三分钟热度……

《纽约时报》畅销作家大卫．艾波斯坦（David Epstein），
研究世界最顶尖的运动员、艺术家、音乐家、发明家、预测家和科学家，
他发现，更多成功人士年轻时绕了许多路，做过不同工作，甚至讨厌工作……
但最后也都在某个专业领域大放异彩，甚至之所以成功就因具备别的经验与专长──

．贾伯斯旁听过书法课，成为设计MAC电脑字型的灵感来源
．网球世界冠军费德勒，小时候比较喜欢踢足球
．任天堂第一位开发部长横井军平，因喜欢「造物」而救了即将破产的公司

这些顶尖人士不只专精，还能触类旁通，发挥创意；
那为什么未来世界将需要更多这类跨能、思考多元的人才？

◎ 「一万小时法则」练就的技能，轻而易举就被AI取代
世界棋王从小学习各种「战术」，可以预测接下来的几步棋，
但AI的计算能力极强，每秒能计算2亿步棋，
就连每个人手机里的免费APP都比棋王强，人类多年磨练的棋艺很容易就被取代。
然而，最后打败AI的，反而是擅于「战略」思考的电玩专家，
跨领域运用原本擅长电玩的能力，让不懂思考的AI甘拜下风。
这证明了AI非万能，只要人类跨领域思考，善用整合能力，仍然可以反败为胜。

◎ 环境变化多端，不懂应变，再专业也派不上用场
多数人以为专业的消防员在任何火灾现场都能救火，
但就算身经百战的消防员，只要从平房换到大楼或森林大火，
反而容易判断失准，造成严重损伤。
真正的专业是，有办法跨能应变，不管换到任何环境，都不受限制，也能正常发挥。

◎ 单一专业，成了严重的盲点
近二十年都未被完全清除的海上废油，让多名专家束手无策。
一名「门外汉」却从「思乐冰」与「混拟土」得到灵感，
只花了3页A4纸的篇幅就提出方案，并顺利解决。

艾波斯坦指出，有些领域需要早起步的人，
不过，在21世纪，科技把世界变成环环相扣的复杂系统，
人人都需要跨领域的思考习惯和方法，
才能成为有广度、多元、跨能的人才，如同一把多功能的瑞士刀──

．先多元尝试、多方涉猎，再「延后专攻」
．工作像是约会对象，别在第一次工作时就想选定终生
．善用「概念分类」的科学眼光，让认知更有弹性
．靠「费米式思考」，就能凭有限知识拆解问题
．运用「门外汉思维」，能打破被专业蒙蔽的双眼
．不怕落居人后，效率、成绩好不等于进步，慢慢学成效反而最好

本书横跨体育、教育、音乐、天文、艺术、科学、商业、医学、职涯等各界案例，
颠覆传统观点、引人入胜，说明成功的关键无法简化，也不只有一种方法，
让你不必苦练一万个小时，也能成为广泛思考、经验丰富和观点多元的跨能通才！

关键词：成长的边界：超专业化时代为什么通才能成功;跨能致胜：颠覆一万小时打造天才的迷思，最适用于AI世代的成功法;大卫．艾波斯坦;

读者评论 Readers\’ Comments

我的梦想就是成为跨界通才，这本书懂到我的心坎儿里了。看书的时候灵感无限，这半个月一直帮别人规划，下半个月我该帮自己了

这本书的可贵之处在于，它不是完全否认专业化。它是在给我们提供另一个看待专业化的角度。当社会鼓吹“赢在起跑线”、当所有人都在比拼谁先达到1万小时时，这本书却在引导我们反思，我们是否高估了专业化的作用？如果我们没能先人一步达到1万小时，我们就没有其他方式可以突围了吗？人工智能、机器替代现如今是以肉眼可见的趋势在发展，既然很多岗位都能被机器替代，那往后人的意义又在何方？就这些问题，这本书都给我们提供了思考的角度。

这本书的例子实在太多太多了，感觉可以攒很多素材！读起来跟故事书和人物传记一样，可以延伸阅读好多本！最重要的是，看的过程经常有一种“就是这样！”的感觉，身边强调专业化的人太多了，我的身边都是专家，像我这样在工作中接触乱七八糟事情的杂家经常会自我怀疑，提的意见也总是被无视（因为没有数据支持！可恶的定量），看完这本书坦然了，绝对是他们的损失而不是我的。还有一个触动点是书里提到《魔鬼经济学》的作者曾经做了一个扔硬币决定是否辞职的网站，辞职的人都很开心，这个结果很令人深思和欣慰！

近1年商业/社科最佳。给了非常多案例讨论了：10000h什么时候是不必要的（late-specialization），是否应该转专业/转行（match quality+个人成长），什么时候data-driven的文化是有害的，不同问题/领域（类比思维+问题结构分析）如何移植经验，都很有启发. 最重要的是给了希望转变、没有很早确定目标的人信心 —— don\’t feel behind. 遗憾的是没有给specialization更多的讨论，e.g. 在什么时候specialize是必要的，什么时候generalize是好的，这样整个话题会更全面、客观

Head start总是吸引人的，谁不想效率高呢，是最容易传播最想相信的故事。然而是一个wicked world不是一个kind world，不是有直接的反馈的世界。算是《刻意练习》的一种补充。“无效”的探索 somehow也是有用的，如何在高度专业化的世界留有自由探索的空间。然而看的时候总觉得不舒服，因为都是给了一部分的证据，看不到全面。就当是另外角度观点的evidence。 另外喜欢的一个点是 not be a clone of your advisor，find your quality match。都没有发现自己的特点，谈feel behind就本末倒置了，但是空想也是想不出的，可以tart planning experiment。 以及附注是宝藏啊，哪天会回来挖掘下附注的。

randomly在比尔盖茨推荐书单里看到这本。开头从泰格伍兹和费德勒的对比中讲起，相比伍兹，费德勒从小try out各种不同的运动，到很晚才specialize到网球上，但是他的体育运动全面的素养使他完全不输从小练习的人。后面一个讲到AI象棋的例子感觉更有意思，作者认为围棋要下好需要strategic和tactic两方面的能力，简单来说是全局的观念和局部的观念。而tactic的部分，计算机是很容易通过大量的算力来去模拟的，因此最终击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫。

在《博弈美国本科》后，刚好对照理解下专业化&通识 【关系】专业化是前提大局观，通识是锦上添花。在专业化战术(机器人）的稀缺性日益稀释背景下，后者带来了希望(战略_与变量共演化的成长转型) 【专业化过度/通识优势】 ①匹配质量高:主动突变(刻意业余/转移）选择，关键是勇气尝试才能获知匹配结果。 ✘早教凋零风险 ②多(准确）远(创造性）类比连接带来的创意意境:训练混合式激发“which套路”思考 ☆创意更要求锦上添花:不只科研投入熬熟，亦需要灵活哲学 ✘其他低水平定势领域依赖/仪式感而非接地气 【通识难度】 ①多变量少反馈的不友好环境 ②多种外语的难度递减 【有益困难】 ①测试回答 ②间隔提取 ③错误反思 【放弃时刻】 ✘害怕 【早教】 ①可积累(其他基础)开放 ②持续梦想养料发现新我

读后感：Expand. 读了作者对generalization （versus specialization）的例子（费德勒，屠呦呦, Cadadevall等等）特别受起发，想继续“不务正业”。做个多面型选手有点难、被忽视、显得“不专业”，但回报丰厚（需要耐心）。读到后面，又想到科研上困扰我的resrcctionism的问题，要警惕入井底之蛙般的眼界陷阱，也要有做interdisciplinary work的耐心。Science needs diversity too(pluralism).

作者 Author

大卫．艾波斯坦 （David Epstein）

《纽约时报》畅销作家、环境科学和新闻学硕士，曾担任《ProPublica》採访记者和《运动画刊》的资深写手。着有畅销书《运动基因：非凡竞技能力背后的科学》(The Sports Gene: Inside the Science of Extraordinary Athletic Performance)，现住在华盛顿特区。

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