《跨能致勝：顛覆一萬小時打造天才的迷思，最適用於AI世代的成功法》 Range: Why Generalists Triumph in a Specialized World
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备注：本书简体译名为《成长的边界：超专业化时代为什么通才能成功》
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封面 Cover
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- 《跨能致勝：顛覆一萬小時打造天才的迷思，最適用於AI世代的成功法》
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- Range: Why Generalists Triumph in a Specialized World
简介 Intro
《跨能致勝：顛覆一萬小時打造天才的迷思，最適用於AI世代的成功法》<Range: Why Generalists Triumph in a Specialized World>——大衛．艾波斯坦 （David Epstein）
最新研究實證，
贏在起跑點、一萬小時的刻意練習可能是成功的絆腳石。
願意多方嘗試、累積多重專業、能策略思考…….
才是未來最需要的人才！
★未上市即榮登亞馬遜分類暢銷榜NO.1
★推翻《異數》的觀點，卻獲得《異數》作者葛拉威爾的支持與肯定
★《安靜，就是力量》、《未來人才》、《給予》……多位暢銷作家讚聲推薦
★《歐普拉雜誌》2019年度最佳非文學圖書
★橫跨體育、教育、音樂、天文、藝術、科學、商業、醫學、職涯等各界案例
★版權售出：美國、英國、西班牙、中國、韓國
老虎伍茲7個月大開始推桿、莫札特從小彈琴鍵……
這些成功典範讓許多人認為，及早學習、刻意練習、恆毅力，是成功的捷徑，
要避免沒有固定專長、一直換工作、半途而廢、三分鐘熱度……
《紐約時報》暢銷作家大衛．艾波斯坦（David Epstein），
研究世界最頂尖的運動員、藝術家、音樂家、發明家、預測家和科學家，
他發現，更多成功人士年輕時繞了許多路，做過不同工作，甚至討厭工作……
但最後也都在某個專業領域大放異彩，甚至之所以成功就因具備別的經驗與專長──
．賈伯斯旁聽過書法課，成為設計MAC電腦字型的靈感來源
．網球世界冠軍費德勒，小時候比較喜歡踢足球
．任天堂第一位開發部長橫井軍平，因喜歡「造物」而救了即將破產的公司
這些頂尖人士不只專精，還能觸類旁通，發揮創意；
那為什麼未來世界將需要更多這類跨能、思考多元的人才？
◎ 「一萬小時法則」練就的技能，輕而易舉就被AI取代
世界棋王從小學習各種「戰術」，可以預測接下來的幾步棋，
但AI的計算能力極強，每秒能計算2億步棋，
就連每個人手機裡的免費APP都比棋王強，人類多年磨練的棋藝很容易就被取代。
然而，最後打敗AI的，反而是擅於「戰略」思考的電玩專家，
跨領域運用原本擅長電玩的能力，讓不懂思考的AI甘拜下風。
這證明了AI非萬能，只要人類跨領域思考，善用整合能力，仍然可以反敗為勝。
◎ 環境變化多端，不懂應變，再專業也派不上用場
多數人以為專業的消防員在任何火災現場都能救火，
但就算身經百戰的消防員，只要從平房換到大樓或森林大火，
反而容易判斷失準，造成嚴重損傷。
真正的專業是，有辦法跨能應變，不管換到任何環境，都不受限制，也能正常發揮。
◎ 單一專業，成了嚴重的盲點
近二十年都未被完全清除的海上廢油，讓多名專家束手無策。
一名「門外漢」卻從「思樂冰」與「混擬土」得到靈感，
只花了3頁A4紙的篇幅就提出方案，並順利解決。
艾波斯坦指出，有些領域需要早起步的人，
不過，在21世紀，科技把世界變成環環相扣的複雜系統，
人人都需要跨領域的思考習慣和方法，
才能成為有廣度、多元、跨能的人才，如同一把多功能的瑞士刀──
．先多元嘗試、多方涉獵，再「延後專攻」
．工作像是約會對象，別在第一次工作時就想選定終生
．善用「概念分類」的科學眼光，讓認知更有彈性
．靠「費米式思考」，就能憑有限知識拆解問題
．運用「門外漢思維」，能打破被專業蒙蔽的雙眼
．不怕落居人後，效率、成績好不等於進步，慢慢學成效反而最好
本書橫跨體育、教育、音樂、天文、藝術、科學、商業、醫學、職涯等各界案例，
顛覆傳統觀點、引人入勝，說明成功的關鍵無法簡化，也不只有一種方法，
讓你不必苦練一萬個小時，也能成為廣泛思考、經驗豐富和觀點多元的跨能通才！
关键词：成長的邊界：超專業化時代為什麼通才能成功;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;大衛．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reductionism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
大衛．艾波斯坦 （David Epstein）
《紐約時報》暢銷作家、環境科學和新聞學碩士，曾擔任《ProPublica》採訪記者和《運動畫刊》的資深寫手。著有暢銷書《運動基因：非凡競技能力背後的科學》(The Sports Gene: Inside the Science of Extraordinary Athletic Performance)，現住在華盛頓特區。
