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用“费曼学习法”理解区块链,你也可以做到

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  费曼学习法,天天学习天天爽

  文/人神共奋

  来源:人神共奋(ID:tongyipaocha)

  “以教代学”的“费曼学习法”

  很多人都听说过“费曼学习法”。

  以前有一句话:“如果你不能简单地解释一件事,那你就还没有弄懂它”,物理学家费曼将这个道理变成一套方法,核心是学习的过程中,假想你面前有一个和你一样的外行人,你得现学现卖,而且只能用他能懂的语言去解释。

  传统的新知识学习,往往要用一些术语去表达概念,但我们对这个术语的本身,包括术语与其他知识的关系,理解是含糊。

  比如“区块链”,你如果仅仅用“分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法”这些术语去理解“区块链”,显然是自己糊弄自己。

  为了让外行理解,你要放弃术语,而一旦放弃了术语,你会立刻发现,你对一件事的理解并没有你想像的那么透彻,那么,你再回头研究其中的问题在哪儿,这个学习的过程,被称为“费曼学习法”。

  “费曼学习法”核心就是“以教代学”,因为以“听、看、阅读”为主的被动学习,以学习效率远远低于以“讲述、讨论”为主的主动学习。

  “费曼学习法”是我最常用的学习方法。

  我过去写文章解释新概念时,大量使用类比的方法,很多人觉得这种方法需要深度理解之后,其实不然,很多类比,都是在我学习的过程产生帮助自己理解的。

  下面的例子,是我前年学习“区块链”技术时的理解。因为我不是理科出身,所以理解难免有偏差,仅仅是帮助大家理解“费曼学习法”,而非“区块链”科普文。

  去中心化的火车站

  小镇上有一家火车站,火车站自己有一个售票系统,卖一张票就勾掉相应的班次位置,这个方法就是“中心式记账”,好处是有专门的人去管理,乘客不需要接触整个售票系统,只要凭票在规定时间上车,对号入座即可。

  可过了一段时间,乘客们经常发现两张票对应同一个座位,这没道理啊?于是大家找站长算账。

  站长冷笑一声把售票系统打开,说:“每一张票的出售记录都清清楚楚地写在上面,你们不相信,就自己来查……,如果没有问题,我就要问问你们,票是从哪儿买的?”

  大家一时语塞,因为火车票很紧张,所以相当一部分乘客都从黄牛手上买票,难免有些黄牛乘机伪造火车票。乘客只好自认倒霉。

  可时间一长,超载的现象越来越严重,简直把火车变成了公交车,而且,大家并不没有觉得黄牛变多啊。

  越来越多的人开始怀疑火车站故意超售,否则,受黄牛影响最大的是他们,他们为什么不管呢?

  愤怒的小镇人民一起跑到火车站,一把火把站给烧了,把站长和贪污的售票员痛打一顿,赶出了小镇。

  痛快是痛快,可还得有人卖票啊?只要是“中心式记账”,谁敢保证下一个站长不贪污呢?就算站长不贪污,黄牛的问题也是要解决的。

  这时,小镇的居民中有一个叫“中本聪”的人站出来说,我有一个好办法,不需要火车站,也能人人买到票。

  “中本聪”将火车票按发车时间顺序自动分批提前做出来,以ITO(首次火车票发售)的方式先出售给每一个市民指定的代理人。如果市民A要坐某一趟火车,他就需要向持有该票的市民B买——都是点对点的交易,自然就不需要火车站了。

  这就是一个“去中心的分布式数据存储系统”,可是,如果不是在火车站买的,市民A怎么能保持市民B卖给他的票是真的呢?

  “中本聪”的办法是给每一个小镇居民发一个自动记账的账本,只要有一个人得到了一张票,他身份信息、购买时间、座位号都会自动记载到每一个人的账本上。实际上没有火车票了,而是一条信息:“张三得到一张火车票,座位是XXX,区块123”——这就是“区块链”的“区块”。

  请注意,这个编号123的区块,记载在小镇每一个人的账本上,自然任何一个人都无法再伪造这张票,每一个人的票都是真的。

  然后,当市民A从市民B手上买到火车票,他得到的不是也不是火车票,而是一条转让记录:“张三得到一张火车票,座位是XXX,区块124,上一条123”——同样向全体居民的账本上发送。

  每一条信息都对应着“上一条”的信息,证明这张票的来源是可靠的——这就是“区块链”的“链”,也是它最大的优势:不可删除性,可追溯性。

  这么一来,整个小镇居民不需要火车站售票系统,就可以自发的完成买票、换票等一系列工作。

  ……

  上面就是我当初用“费曼学习法”理解“区块链”的一部分,这种方法很慢,但一些很复杂的知识,如果要自学,往往需要这个方法才能真正掌握。

  “费曼学习法”最经常遇到的问题,是编了一半实在编不下去,这恰恰在提醒你,有一个知识点的逻辑关系你没有掌握,必须重新理解,再回头修改。

  上面的内容大家读得很顺,那是因为我在理解过程中,不断修改这个例子:我一开始是用“挖矿”来类比,后来意识到,“挖矿”不好理解“链”的概念,后来换成了“电影票”,又意识到转让“电影票”挺奇怪,最后才改成了“火车票”。

  一开始,我用火车票的座位号去理解“链”,但后来发现理解的不对,座位号是火车的“链”,火车票才是交易区块的“链”。

  在不断修正这个例子的过程中,我对“区块链”的理解也越来越深,忽然在某一个时刻,打通了逻辑。

  “火车票”的例子之所以合适,因为区块链解决的信任问题刚好也是火车票在现实中的问题,大家比较好理解。后来,我竟然发现真的有人探讨用区块链技术解决火车票的问题。这就更说明“费曼学习法”的价值了——你不但学习了知识,还掌握了知识的应用。

  不过,每一个比方在帮助你理解了一个属性后,也可能让你忽视和误解另一个属性。

  比如这个火车票的例子,比较容易去解释“区块链”的“分布式存储”,但却忽略了另一个重要的特征“共识机制”。

  当然,一般人对区块链的认识到“分布式存储”就可以结束了,但如果你是对此特别感兴趣,或者是创业者,或者相关行业的非技术从业人员,或者像我这样的职业投资者,一定会考虑一个问题:

  区块链跟我有什么关系?

  而这才是“费曼学习法”的深度应用。

  区块链不可能三角形

  费曼学习法的第一步是“明白学习目标”,看上去简单,不就是弄明白什么是“区块链”吗?

  但当你解决了这个目标后,你自然会产生一个新的目标——“区块链”对我而言的意义是什么。

  新知识就像一个孤岛,刚才通过“费曼学习法”的过程,好像一次新大陆的航行,确定了“新大陆”的位置,但接下来呢?如果你觉得这里有可能有资源,你就需要进行勘探发掘。

  “费曼学习法”的方法仍然是把新知识与旧知识联系,只不过,这一次,我们的目的不是理解,而是比较。

  仍然以“区块链”为例,上面的类比留给我一个疑问——转让一张火车票,要在所有人的账本上都记上一笔?那怎么保证一条信息过来,大家都正确地记账?要是不在线怎么办?要是有人故意乱记怎么识别?……

  事实上,因为不可能每个人同时一起记账,所以每一个新区块只能由一个人负责记,然后大家“抄作业”,但现在是“去中心”了,“老师”已经没有了,那么如何挑出一个可信任的“记账人”,这就需要一个“共识机制”。

  最早的共识机制叫“工作量证明”,就是比特币中的“挖矿”,用比拼算力暴力破解密码的方式来竞争记账权,获胜者的回报就是“奖励币”和转账手续费。

  为什么算力可证明一个人的可信呢?“工作量证明”就像科举中的“八股文”,挖矿就像中举,奖励币就像当官。做官本身并不需要“八股文”,但因为难度大,而且需要你投入大量精力,所以可以证明一个人的智商和意志力,这同样是当官所必须的。

  这种算法绝对无法造假,又绝对是“去中心化”,但它毫无意义地消耗了大量计算与电力资源,这种低下的效率,除了造币还真没什么别的用处。

  针对“工作量证明”的缺点,有人设计了的2.0版、3.0版的算法共识,或者根据持币时间长短和数量取得记账权,或者民主投票产生记账权的代理人,这就不需要“挖矿”,交易效率高了,但缺点是不那么“去中心化”,而且“安全性”也没有那么强。

  所以就有人提出了一个“区块链不可能三角形”——不可能同时兼顾效率、去中心化程度、安全。

  可以说,在我学习“共识机制”的过程中,正是这个熟悉的词——不可能三角形,一下子打通了我的“奇经八脉”,所有关于“区块链”的逻辑一下子被这个“不可能三角形”贯穿了。

  “去中心化”不是绝对的,区块链应用实际上是在这三者之间进行平衡:版权保护要的是的版权确认与分销的“效率”;区块链游戏要的是玩家物品的“安全性”;资源共享类应用要“去中心化”……,为产品开发更合理的共识算法,正是区块链工程师最核心的工作之一。

  这也就解决了此前我最大的疑惑:为什么“区块链”一下子上升到国家意志层面?

  分析一下这个“不可能三角形”,“安全”不是指网络安全,而是系统可用性,是区块链最核心的价值,不能没有;“效率”是商业化应用的前提,也要有;那唯一可牺牲的就是“去中心化”的程度了。

  政府肯定是不喜欢“去中心化”的,每一个“中心”都代表一项权力,就像前面的“去中心化火车票”让站长失业一样,这也是之前有关部门一直视比特币为洪水猛兽的原因。

  但“去中心化”确实又有好处,可以降低行政成本,提高办事效率。

  更重要的是,虽然区块链技术的应用方向很多,但唯一能够影响国家决策层意志的还是金融,从国际竞争的角度看,“去中心化”就是“去美元霸权”,对政府就是有战略意义的技术。

  这就解释了,为什么央行早在2014年就一直在研究的数字化货币DCEP,在脸书推出天秤币后,忽然加速。

  天秤币以美元作为记账单位,代表了“美元霸权”在数字货币领域内的延伸,美联储已经基本同意,只在国会有压力,所以小扎在美国国会高调作证,办法就是用“中国人已经大幅领先”制造悲情效应。

  不管你愿不愿意,“区块链”已经上升到国家竞争的层面。

  事实上,区块链未来第一个杀手级应用已经很明显,即跨境支付,美国主导的SWIFT协议结算周期平均需要3-5天,其中交易确认就需要1-2天,理论上用区块链技术可以让跨境变成T+0结算,毫无疑问可以在这个基础上诞生很多新的商业模式。

  所以天秤币的初始成员中就有Visa 、Mastercard 、PayPal等金融支付机构。

  如果能把“去中心化”的影响控制在一定的层面,又能争取“安全”“效率”,区块链很可能是下一场“货币战争”的核武器。

  “费曼学习法”的五个要点

  上面就是我用“费曼学习法”学习区块链的成果,前一部分是几年前认识“分布式数据存储”,后一部分是这次学习“共识机制”。

  最后还是要回到文章的主题,总结一下“费曼学习法”的几个要点:

  第一、遇到新知识,不要问别人,不要问别人,不要问别人。

  怎么办呢?自己找资料,找出其中“关键的术语和规则”,用类比的方法,让自己讲明白其中的逻辑。

  第二、如果特别复杂的定义,可以分成几部分,分别用不同的类比去解释。

  第三、用已经学过的知识体系去“框”住新知识,就像“不可能三角形”让我忽然对“共识机制”的理解上了一个层次一样。

  第四、根据知识的重要性,设置不同的目标,从“它是什么”到“它能干什么”,再到“它跟我有什么关系”,等等,从而提高你的理解层次;

  第五、尝试用你理解的新知识,去解决实际问题,解释现实现象,你有可能发现新问题,或者让自己的理解更深刻。比如理解了“共识算法”后,就能意识到国家层面竞争的意义。

  我发现,自从成为职业投资者之后,忽然一下子要面对大量的新知识,前年是云计算、区块链,锂电池,去年是人工智能、5G、网络安全,上半年是国产芯片、边缘计算、泛在物联网、燃料电池、自主可控,下半年又要重新学习区块链,费曼学习法的使用频率一下子高了很多倍。

  虽然这些知识离自己的能力圈可谓十万八千里,但正因为如此,当你忽然明白了其中的核心逻辑,并与自己以往的知识产生关联之后,一下产生了“我靠,居然有这种神操作”,会体验到那种久违的愉悦感。

  学习一时爽,用费曼学习法,天天学习天天爽。

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