程序性知识和能力

程序性知识是聪明人的核心武器

对于程序性知识，你是怎么理解的呢?到底程序性知识是什么呢?下面是整理的程序性知识是聪明人的核心武器，仅供参考，欢迎大家阅读。

心理学中，对于智力有两种分类：

1.流体智力(fluid intelligence)

指在不同领域运用推理的能力。可以通过智力测试中的图像分类、数列推理来测量。之所以这么命名，是因为流体这个词，可以体现这是一个像水一样流动的、过程性的智力，对应的知识例如归纳法、归谬法、反证法、乘法、除法等，是一种推理运算的智力。

2.晶体智力(crystallized intelligence)

指通过学习获得的陈述性事实。这些知识就像晶体一样结晶成一块一块地存储在长期记忆中。例如我问你北极熊是什么颜色，你立马知道是白色，这就是一个陈述性事实。

相应的，流体智力对应的知识叫做程序性知识，晶体智力对应的知识叫做陈述性知识。

我们所说的知道多少，指的就是陈述性知识，例如圆周率小数点后的一百位、历史事件的时间节点、具体概念的陈述性定义等。

而如何知道，就是程序性知识，例如类比推理、图式想象、归纳演绎等。

再打一个比方，陈述性知识就像程序中的数据结构，是一种静态的存在。而程序性知识就像算法，是一种运算过程，能将数据结构按一定的规则组合输出新结果。

程序性知识为何越来越重要

当一个人的陈述性知识再也不可能比搜索引擎更丰富时，程序性知识会变得越来越重要。换句话说就是：

信息人人都看得到，但看出什么来，就因认知能力而异。

程序性知识初期当然得靠陈述性知识的输入。例如学习骑自行车，你至少得先知道如何骑，才能开始练习骑行技能。又例如，小孩要学习乘法运算规则，至少也得先明白乘法的陈述性定义是什么。

学习程序性知识，是一种技能内隐的过程。例如一个会骑车的人，骑车技能已经内隐到了条件反射中，成为了一种肢体的自动化运算规则。

学习程序性知识也是如此，长期的训练会让它像车技一样内隐到条件反射中，不过这种反射不是肢体上的，而是认知层面的。

离开学校后，大部分人基本脱离了程序性知识的学习。因为学习程序性知识更烧脑，而人大脑有一条生存效应是：

能不用就不用，够用就好。

如果现有的知识对工作来说已经够用，即便只是看上去够用，大部分人也很少主动学习。任何有效的学习过程，都会伴有认知层面的不适合和难受。如果没有这样的感受，即便你一天看一本书，也只是在完成一种可以炫耀的KPI而已。

互联网的发展使得信息传播的边际成本趋零，而信息就像数据，如果不做解读，没有任何意义。无论是个人还是组织，依靠信息不对称难以建立持续性的竞争优势，能真正建立竞争优势的则是认知不对称。

在构建认知能力中，程序性知识毫无疑问将扮演重要的角色。

程序性知识有哪些?

上文提到，程序性知识其实就是一种算法，这种算法可能来自逻辑学和数学中的基本运算规则，也可能来自多个学科中的概念。

例如，进化论除了可以是一种陈述性知识之外，也可以当作程序性知识来理解世界的演化过程。熵虽然是热力学概念，但被借用到信息论中推演为信息熵，再大胆一点，借用思想层面可以称之为思想熵，可推断一个人的思想衰减程度。

还比如，颠覆式创新虽然是一个商业理论，但是在微观的职场层面，可以用于职业发展的判断和决策。科学方***虽然仅存在学术研究中，但也可以作为甄选好书籍的标准。

如何获得更多的程序性知识?

将一个陈述性概念看作程序性知识。

我们所熟知的查理·芒格，他的多元思维框架就是这样一个程序性知识集合的模型。《穷查理宝典：查理?芒格的智慧箴言录》中这样说：

查理的投资方法和大多数投资者所用的较为粗陋的系统完全不同。

查理不会对一家公司的财务信息进行肤浅的***评估，而是对他打算要投资的公司的内部经营状况及其所处的`、更大的整体‘生态系统’作出全面的分析。

它们借用并完美地糅合了许多来自各个传统学科的分析工具、方法和公式，这些学科包括历史学、心理学、生理学、数学、工程学、生物学、物理学、化学、统计学、经济学等。

查理采用‘生态’投资分析法的无懈可击的理由是：几乎每个系统都受到多种因素的影响，所以若要理解这样的系统，就必须熟练地运用来自不同学科的多元思维模式。

以“将一个陈述性概念当作程序性知识”去理解芒格的思维框架，就明白为什么他倡导多学科学习了。这是为了获得更强的运算推理能力，而非掉书。

程序性知识由于其不可陈述的特性，很难在人与人之间的进行对比。而当这样的知识产生强大的现实扭曲力(简单说，就是帮你赚了很多钱)，他人又会认为你所说的程序性知识是一种事后诸葛亮。

索罗斯在还是学生时就跟随哲学家波普尔发展自己的哲学，构建了自己的反身性原理：

在我的一生中，我制定了一个概念框架帮助我既作为一个对冲基金经理去挣钱，也作为一个政策导向的慈善家去花钱。但是，思维框架本身是无关乎钱财的，它是关于思想和现实之间的关系，而这个问题从很早开始，就已经被哲学家们广泛地研究。

当他在金融市场中赚足了财富，将自己的思考写出成书

1987年，我出版了第一本书《金融炼金术》。那本书里我试图解释我金融市场操作的哲学基础。这本书吸引了一些人的注意，大部分对冲基金行业内的人都读过，商学院也在教授。但是书中的哲学争论却没有给人留下多少印象，它更多被理解为一个成功生意人的虚荣心，赚了钱就幻想自己是哲学家。

在自己思想深处种植下一排程序性知识，它能解决思想和现实之间一系列的问题，赚钱只是其中之一。

聪明人都有自己独特的程序性知识体系，这一点很值得我们学习。

扩展资料：

程序性知识含义

现代知识观根据反映活动的形式不同，将知识分为陈述性知识和程序性知识。程序性知识也叫操作性知识，是个体难以清楚陈述、只能借助于某种作业形式间接推测其存在的知识。这类知识主要用来回答“怎么想”“怎么做”的问题，主要以产生式和产生式系统表征，用来解决做什么和怎么做的问题。

美国心理学家加涅认为，程序性知识包括心智技能和认知策略两个亚类。心智技能是运用概念和规则对外办事的程序性知识，主要用来加工外在的信息。认知策略也可叫策略性知识，是运用概念和规则对内调控的程序性知识，主要用来调节和控制自己的加工活动。

程序性知识类型

根据不同的标准，程序性知识可分为不同的类型。就使用的范围来说，有一般领域与特殊领域的程序性知识；就自动化的程度来说，有自动化的与可控的程序性知识。有些程序性知识可普遍适用于各种领域，而与任一特殊领域并不是有紧密联系，故称一般领域的程序性知识。这类程序性知识在人的记忆中被表征为一般领域的产生式系统，实际上也即通常所说的一般方法或一般途径，如撰写工作计划的方法、人际交往的原则等等。

根据自动化的程度，可以将程序性知识划分为自动化的与可控制得。自动化的与可控制的程序性知识相比较，一般有如下差异：

1. 前者的运作速度极快，一般不能施加有意的影响，在启用它们时人几乎毫无意识；后者一般运行较慢，个体能够有意识地监控这类程序。

2. 前者具有惊人的准确性，它们几乎总能产生正确的预期行为，后者却未必。

3. 前者由于自动化程度高，很少需要思考，因而占用的认知资源少。后者显然要利用认知资源，占用工作记忆空间。人在某一时刻进行缜密思考的容量有限，一般而言，人不能再同一时刻使用多项可控的程序性知识。

4. 前者由于自动化，所以往往不能用语言来表述；后者由于自动化程度不高，往往能够用语言来表述。

程序性知识表征

1、产生式

现代认知心理学家认为，表征程序性知识的最小单位是产生式。产生式是所谓条件—行动的规则，简称c-a规则。c-a规则与行为主义的s—r公式有相似之处，但也有原则上的区别。相似之处是每当s出现或条件满足时，便产生反应或活动；不同的是，c-a中的c不是外部刺激，而是信息，即保持在短时记忆中的信息，a也不仅是外显的反应，还包括内在的心理活动或运算。产生式的表示方法可见表1（第一个产生式中的活动是“表扬”儿童，第二个产生式中的活动是“识别”与“说”三角形）。

2、产生式系统

简单的产生式只能完成单一活动。有些任务需要完成一连串的活动，因此，需要许多简单的产生式来表征这一活动。经过联系，简单产生式可以组合成复杂的产生式系统。这种产生式系统被认为是复杂技能的心理机制。如果说，若干命题通过其共同的观念而形成命题网络，那么产生式通过控制流而相互形成联系。当一个产生式的活动为另一个产生式的运行创造了所需要的条件时，则控制流从一个产生式流入另一个产生式。