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§ 不要做跟成果不相关的思考（第1页）

§?不要做跟“成果”

不相关的思考

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纳西姆在硅谷从事科研工作有十几年了，他有丰富的知识，也有很大的干劲，但这些年下来取得的成果很少。

研究机构给他的经费有上千万美元，最后向他要结果时，纳西姆几乎是两手空空，只做了些基础研究，没有拿出像样的应用技术。

他在具体的研究中走了很多弯路，每天想的都是怎么发论文，虽然在权威杂志上发表了一大堆学术文章，但是真正有意义的东西很少。

这里说的“意义”

是：科研的目的是现实应用，而纳西姆的研究都停留在了理论分析上。

从研究机构离职后，纳西姆躲到家中过了几个月的糟糕生活。

有一天，他终于想通了，自己从事了这么多年的科研工作，原来一直没有思考科研的本质。

那么，怎么才能做到将思考和成果结合呢？如何改变思考脱离正轨的弱点呢？

必须把“偏离目标的思考”

干掉

一个建筑大师，不可能天天砌砖头，因为砌砖头是工人做的工作，建筑大师要做的是设计一栋房子的框架和风格，而非某个局部的细节是不是完美、某个拐角是否需要多加一块砖。

所以，要先定位自己的角色：

你是建筑设计师还是工人呢？

承担的任务和目标决定了你的思考方向，不管做什么工作，都不能忙于思考那些无用的理论——除非你的任务就是研究理论。

就像纳西姆一样，当他每天来到科研机构上班时，他的脑海中浮现出来的第一个念头是什么呢？他有没有想过自己日复一日地工作是否和目标吻合呢？如果他早早地思考这个问题，就不会在十几年的时间中做了一大堆对目标毫无帮助的“成绩”

。

认清高效思考的本质

去硅谷参观时，我认识了一个德国籍的科学家格拉菲特，他是一个“牛人”

，许多公司出重金争抢他。

他主要的研究领域是人工智能，已经有20年的丰富研究经验。

格拉菲特的工作方法特别简单——不是钻到复杂的理论中碰运气，而是针对一个具体的功能开发实际的应用程序，看看运行中有什么毛病。

如果没毛病，就继续优化提升；如果有毛病，就找出问题解决掉。

他说：“应用才是人工智能的核心问题，根据这个方向，再提出一些具体的本质的提高方法，去思考如何解决应用问题。

创造有意义的算法，提高机器的性能，并转化为实际应用的能力，这是我工作的全部。”

具体来说，我们需要遵循以下两个原则：

·第一，把“实用问题”

作为思考的重点，把“现实意义”

作为行动的指导；

·第二，不要进行无用的思考，而是以结果为目标。

遵循这两项原则，思考就不再是花哨和散漫的工具，而是真正具有创新力的解决问题的途径。

通过认真思考具体的问题，寻找解决方法，我们就能避免许多无谓的浪费，提高思考的效率，最终得到自己想要的成果。