<audio id="audio" title="加餐三 | 10000小时定律：成为大牛的秘密是什么？" controls="" preload="none"><source id="mp3" src="https://static001.geekbang.org/resource/audio/ca/c7/ca0d65ca18d05de5a9734e1ddae678c7.mp3"></audio>

你好，我是华仔。

在第16讲中我向你介绍了我自己总结的一套系统的学习方法，而这套方法的指导原则就是**10000小时定律**。

那么这个理论是谁提出来的呢？它有用吗？要怎么用？用它的时候要注意些什么？今天这一讲，我将会带你探寻10000小时定律的来龙去脉，尝试破解成为大牛的秘密。

## 10000小时定律的发展史

在10000小时定律的发展过程中，一共有3个不得不提的关键人物，他们分别是本杰明·布鲁姆（Benjamin Bloom）教授，安德斯·艾利克森（Anders Ericsson）教授以及作家马尔科姆·格拉德威尔（Malcolm Gladwell）。

### 布鲁姆：长期大量的练习

布鲁姆是美国知名的教育心理学家，芝加哥大学的教授，在“教育目标分类”和“精通学习”这两个领域作出了很多贡献。

1985年，他出版了一本书《如何培养天才》（Developing Talent in Young People），专门介绍怎么从青少年群体中发现天才。

他研究了来自多个职业领域的120个成功人士的童年，包括音乐会上演奏的钢琴家、精湛的雕刻师、奥运会游泳运动员、世界级的网球运动员、杰出的数学家、杰出的神经学家等，涵盖了科学、艺术、体育、医学和工程等多个领域，想确认到底有没有“预测孩子未来成就的指标”（比如最广为人知的“智商”）。

但是研究结论却推翻了这个想法，不存在这样普遍适用的指标，智商和孩子将来的成就**没有直接关系**。

既然如此，那些成功人士又是靠什么获得成就的呢？难道是完全随机的吗？也不是。研究发现，对于大多数成功人士来说，最重要的因素是**家人的鼎力支持、长期大量的练习<strong><strong>和**</strong>专业老师的指导</strong>。

但是对于“长期大量的练习”这个因素，布鲁姆没有明确研究出“长期”到底有多长，也没有提出“10000小时定律”。

### 艾利克森：10000小时练习时间

布鲁姆虽然没有研究出量化“长期”的方法，但是他的研究打开了一扇通往新领域的大门。于是很多学者开始跟进，其中美国佛罗里达州立大学的心理学教授艾利克森就发现了“**10000小时练习时间**”这个现象。

艾利克森对柏林音乐学院的学生进行了研究。他让音乐教授根据潜力将小提琴学生分成三组，依次是顶尖小提琴家（Best） 、优秀小提琴家（Good）和音乐教师（Teachers），然后详细分析这三组学生之间水平差异的原因。结果他发现，只有**练习时间**这个因素是区分不同组的关键指标，顶尖小提琴家的练习时间比音乐教师多3倍。

后来，他又研究了中年专业小提琴演奏家（Professionals）年轻时的练习时间，同样发现了练习时间这个关键因素。

为了进一步证实结论，艾利克森又对钢琴演奏家进行了研究。这次他挑选了专业演奏家（Experts）和业余爱好者（Amateurs）进行对比，结果发现专业演奏家的练习时间是业务爱好者的10倍。

在这两组研究中，他都发现了10000小时这个数据，如下图所示。

<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/41/5b/41b77yy0b6fc91c177da2af370398d5b.jpg" alt="" title="引自艾利克森的论文">

1993年，艾利克森把研究成果整理成了论文“[The Role of Deliberate Practice in the Acquisition of Expert Performance](https://www.researchgate.net/publication/224827585_The_Role_of_Deliberate_Practice_in_the_Acquisition_of_Expert_Performance)”发表。这篇论文不但描述了详细的研究细节，还介绍了各种跟成功有关的研究和它们的分析框架。

但是，他也没有提出“10000小时定律”。

### 格拉德威尔：10000小时定律

后来，加拿大作家格拉德威尔根据艾利克森的论文结论，提炼出了“**10000小时定律**”，也就是说，**要想成功就必须要有10000小时的投入**。

他分析了很多成功案例来证明“10000小时定律”的普适性，比如甲壳虫乐队走红前在德国汉堡的酒吧中演出超过10000个小时，Sun公司创始人比尔·乔伊的编程时间超过10000小时，微软公司创始人比尔·盖茨的编程时间也超过10000小时，音乐神童莫扎特真正成才前的作曲时间超过10000小时等等。

2008年，格拉德威尔把他的观点写进了新书《异类：不一样的成功启示录》（Outliers: The Story of Success，以下简称《异类》）。这本书上架以后，雄踞《纽约时报》排行榜榜首20个星期，半年时间北美销售量超过了100万册，从此“10000小时定律”广为人知。

<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/93/c0/935311b73c455c1235cc5ae1594ac4c0.jpg" alt="">

## 10000小时定律剖析

因为在《异类》这本书中，格拉德威尔只用了一章的篇幅来阐述10000小时定律，并不能涵盖艾利克森论文的完整内容，所以也引起了一些争议。

批评者的主要观点是，10000小时定律**过于简化**了“如何才能成功”这个问题，会给人造成误导。

事实上，无论是格拉德威尔还是艾利克森，都没有说过“只要练习10000小时就一定可以成功”。格拉德威尔《异类》中也探讨了很多和成功相关的因素，包括环境、文化和时机等；艾利克森在论文中也分析了家庭和个人等因素对成功的影响。

所以，我们不必纠结10000小时定律到底是否全面。合理的做法是，把10000小时定律理解为成功**必要条件**，而不是**充分条件**。换句话说，没有10000小时的投入，很难成为专家，但有10000小时投入，也不一定能成为专家！

要想通过10000小时的练习成为专家，还有几个关键的因素也不能忽略。美国作家丹尼尔·科伊尔的《一万小时天才理论》这本书就做了很好的总结：**精深练习、激情、伯乐三个因素是10000小时定律的关键**。

<li>
**精深练习**：你需要设定努力的目标，然后挑战自己的能力极限，不断地重复练习更高要求的技能才能提升自己。写10000小时“Hello world”不会让你成为编程高手，唱10000小时《两只老虎》也不会让你成为周杰伦。
</li>
<li>
**激情**：10年10000小时的持续投入并不是小菜一碟，而是一项非常大的挑战，靠外力的强制或者自我意志力来强迫达成是不可能的，必须要有个人的激情作为持续投入的动力。所以你自己要喜欢这件事情，能够从中感受到快乐和满足。
</li>
<li>
**伯乐**：每个领域都有大量的经验教训积累，单纯靠学员去试错来找到所有这些经验和教训是不可能的，需要有伯乐对学员进行观察，然后指出需要改正的地方和练习的方法，这样学员才能够快速提升。
</li>

《一万小时天才理论》整理了一个完整的[理论图示](https://19826785.s21i.faiusr.com/4/ABUIABAEGAAg-8eS6wUopvaO8QMwgAg40AQ.png)，非常具有参考意义。

<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/b7/7a/b7f24e4dc9d2acyyd59eb437fd5e607a.jpg" alt="" title="引自《一万小时天才理论》（重新绘制）">

从这张图里我们很容易看出来，单纯练习10000小时是不够的，还需要个人的激情作为动力，以及优秀的伯乐进行指导。这也就回应了人们对于“10000小时定律”的批评。

## 互联网技术领域如何落地？

不过，刚才我们提到的研究主要集中在音乐（小提琴、钢琴）和体育（足球、网球）等传统领域。在互联网时代，尤其是现在的移动互联网时代，10000小时定律的应用可能还会面临一些新的问题。

### 1. 没有伯乐怎么办？

传统领域的发展都有100年以上的历史，训练体系非常成熟，有很多优秀的专业教练能够对你进行指导。相比之下，互联网行业发展的历史就很短了，也不存在成熟的训练体系，更没有专业的教练能够像小提琴、网球那样进行一对一的指导和训练（要是能够请教练了，谁还996上班啊）。

所以为了保证10000小时投入的效果，我们需要一些变通的方法。

第一种方法是在团队内部找导师，不一定是主管，同事中的高手也可以。在代码Review、设计评审和方案讨论的时候，拉上导师一起参与，给你提建议。

第二种方法是看书和学习线上课程。书籍和课程都是作者对知识和技能的一次梳理与整合，对经验和教训的一次总结和传承，所以购买一本书或者一门课就相当于请了一个教练，虽然它不能提供实时和具体的指导，但是我们可以通过它来详细地了解一个领域。

第三种方法是参加行业会议。行业会议会邀请行业内的专家来进行分享，每个分享主题也都是很有价值的经验总结，对你的提升具有指导意义。

第四种方法是参加线下的训练营。现在有一些机构开始尝试线下的训练营模式，邀请行业内的优秀人才作为导师，针对某个主题，集中进行一段时间的强化训练来提升学员的能力。训练营的模式和运动员教练很类似，能够实时地对学员进行指导，效果是最好的，但时间成本和资金成本也是最高的。

### 2. 技术变化太快怎么办？

跟传统领域相比，互联网行业的技术更新换代要快得多，比如最近10年影响比较大的新技术就有大数据、App开发、微服务、容器化和人工智能等；而且各个细分领域的技术变化也很多，典型的就是前端开发，包括jQuery、HTML5、Node和Vue/Reactor/Angular等。

技术的快速变化确实会导致之前的一部分技术积累在新的环境下失去了原有的作用，比如现在我们很少用Flash来做开发了，但这并不意味着我们之前在领域的积累完全归零。

首先，**很多基础的技术是不会频繁变化的**，比如操作系统、数据库、浏览器、网络等。比如虽然iOS和Android开发是最近十几年才兴起的，但它们的基础仍然是操作系统、计算机网络和编程语言这些“老”技术。

其次，**新技术往往是在老的技术基础上进化出来的**，它们的目的是更好地解决老技术的问题。比如jQuery是为了解决JavaScript DOM编程太复杂的问题而设计出来的，Vue/Reactor/Angular等前端框架又是为了解决大型项目中使用jQuery所导致的难以维护和协同的问题而设计出来的。

所以技术的变化不但不会让我们之前的积累失去价值，反而还会让我们之前的积累更有价值。绝大部分新技术的出现，都是业界顶尖的公司或者专家，结合他们以往的经验，再发挥他们天才的灵感才创造出来的。如果没有足够的经验积累，也就无法推陈出新。

## 20小时学习法

10000小时定律关注的是**怎么成为顶尖的领域专家**，比如小提琴家和钢琴家等。但是无论在日常生活还是工作中，我们都不可能在每个领域都成为专家，更多的时候只是想**熟练掌握一门技能**而已。

比如我们大部分人学开车，只是为了上下班通勤、节假日旅游或者当司机赚钱，而不是成为F1赛车手；大部分技术人员学习Redis，也只是为了学习原理，方便在项目中使用，而不是想成为Redis的开发者。

这种情况下，如果还只靠10000小时定律来规划学习安排，显然是不够的。

美国学者乔希·考夫曼（Josh Kaufman）在《关键20小时，快速学会任何技能！》（The First 20 Hours: How to Learn Anything... Fast!）这本书中指出：如果学习目的不是“学精”（成为专家甚至大师），而只是“学会”（知道怎么用），那么只要花20小时，就可以快速掌握一项新技能。

考夫曼并没有否定10000小时定律，而是指出针对不同的目标应该采取不同的方式，不要一概而论，如果全都套用10000小时定律，时间和精力肯定都不够用。

所以他总结出了一套提升学习效率的“20小时学习法”，分为四部分：

1. 分解步骤：把技能最大程度地细分，分成若干小步骤。
1. 充分学习：基于分解步骤得到的小步骤，逐一练习。
1. 克服困难：克服练习过程中的各种困难，包括生理、心理、情绪、工具、环境等。
1. 集中练习：至少用20小时集中学习最重要的小步骤。

虽然我暂时还没有看到针对20小时学习法的严谨的科学研究和证明，但它看起来确实很符合人的直观感觉。

比如我们学车的过程，就非常符合20小时学习法：考试分为四个科目，每个科目有固定的考试项目，我们在教练的指导下针对考试项目逐一练习，最后通过考试拿到驾照，真正练习的时间也就差不多20小时。

在互联网技术行业，如果你想初步入门某项技术，可以按照20小时定律来进行实践，不要看到某个技术就觉得要花费太多时间，还没开始就把自己吓到了，结果一直都不去学习。20小时定律同时也提醒我们，不要一上来深入研究源码这些，可以先从掌握基本的使用开始来学习技术，这样能够快速掌握基本的使用，然后有时间和有需要后再逐步深入。

## 小结

这一讲我跟你分享了10000小时定律和20小时学习法这两个跟时间相关的学习理论。其中10000小时定律是专业领域提升的总的指导原则，而20小时定律适合指导你快速入门学习单项技术。

现在，我们回顾一下这一讲的重点：

1. 布鲁姆发现了“长期大量的练习”是成功最重要的因素之一，阿利克森发现了“10000小时练习时间”是成功的关键指标，格拉德威尔提炼出了“10000小时定律”并加以传播。
1. 单纯练习10000小时是不够的，还需要个人的激情作为动力，以及优秀的伯乐进行指导。
1. 10000小时定律适用于在某个领域成为专家，而如果只是想熟练掌握一项技能，采用20小时学习法会更合适。

## 思考题

这就是今天的全部内容，留一道课后思考题给你吧。评估一下你在目前的专业领域大概投入了多少时间？如果你觉得自己投入了足够的时间，但是能力却没多大的提升，你觉得可能的原因在哪里？

欢迎你把答案写到留言区，和我一起讨论。相信经过深度思考的回答，也会让你对知识的理解更加深刻。

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