文章最後更新於 2021 年 8 月 4 日
作者：漢寧貝克 Henning Beck，德國圖賓根大學細胞與分子神經科學研究所博士，現任職加州柏克萊大學分校，定期在《商業週刊》上發表大腦研究與創造力主題文章，並巡迴演講，上過TED演講台，曾獲得「科學大滿貫」德國冠軍，說話與著作皆風趣易懂。
一開始我覺得「最強腦力」這個書名有點浮誇，但後來我瞄到封面寫著「理解力讓人腦勝過電腦」，好奇心就被勾住了，為什麼是「理解力」而不是「學習力」？
作者說，傳統學習法效率再高，也遠遠不及「機器學習」的一日千里，看看現今所有棋類冠軍都已經不是人類了，但機器依然做不到人類獨有的一項能力，那就是理解力。
理解力有這麼神奇嗎？
內容目錄
先有學習，才有理解
作者說「理解比學習重要」，但「沒有學習，無法成就理解」，所以理解是架構在學習之上。
書中對學習的定義是：「將記憶(訊息)加工處理的過程」，最後產出的結果就是「思維」。
大腦的學習方式為「試錯」，經由修正，腦細胞的同步活動越來越趨一致，最後就能完整重現所學到的東西，比方說開車、樂器、電腦、運動等等，人與人的能力差別，只在效率和品質。
經典商業管理書《打造將才基因》中提到，學習的五個階段：「不會、會、熟、精、通」。以本書來說，前面的「不會、會、熟」屬於學習的部份，後面的「精、通」應屬於理解的範疇。
會：知道事情基本方法與步驟，即使效率不高，品質60分，也算會。
熟：執行有效率，但止於依樣畫葫蘆，如果客觀環境改變，可能要重頭學習新技能。
精：能主動、獨立地改善事物。
通：面對行業內的新事物能夠駕輕就熟地因應
記憶是什麼？
記憶像交響樂團演奏中的樂曲，不存在於腦海中的特定位置，而是一種狀態。
當我們回憶時，整個腦區進入回憶狀態，就像一個交響樂團裡的許多樂器（不同腦區細胞）共同演奏同一首樂曲。剛開始也許「不順暢」，隨著試錯、修正，終究能演奏出完美流暢的樂曲（細胞同步發射調整完成）。
所謂的「不順暢」，也就是大腦普遍會有的「遺忘」或「偽造」現象，經過補缺校正，記憶會被增強，所以自我測驗可以說是一個高效的記憶策略，大家可以多多運用。
可是說到底，學習的目的，不是要讓大腦完美儲存訊息，也不是要鍛鍊強大的記憶力。作者認為人的大腦的功能不在重現過去，而是在當下能為將來做出理想的決定。
OK，理解是什麼？
學習是不夠的，找出模式和關聯是不夠的，反覆練習，記憶口訣，做摘要，使用閃卡也是不夠的，這些學習行為都聚焦在有效儲存訊息和重現，而不是轉移運用。
理解是一種處理訊息的過程，它有三個階段：
1. 我們能以極少的樣本建構思維模式（秒懂）。
2. 我們能以這種思維模式理解某件事物因果或目的。
3. 我們能將經過驗證的思維模式重新結合，轉移運用到未知的情況上面。
比方說，我們生平第一次看見空拍機，就算沒有預先看過上千台空拍機，也很快能看出它和飛機、直昇機的差異，進而了解空拍機大概是什麼東西，這種現象叫「單樣本學習」。
接著，我們開始分解因果關係，也就是了解空拍機怎麼運作，又為了什麼目的而運作。
分解空拍機（也可分解抽象的概念），會知道它是由螺旋槳、引擎、電池、攝影機構成，電池提供引擎動力，引擎帶動螺旋槳，飛上天空，攝影機從空中拍照。
像這樣，徹底理解操作原理，日後就能發展出不同的空拍機，甚至進一步發展出新的理解範疇。例如空拍機＋飛機，中國和美國已經發展出不少無人機客機，甚至無人機戰鬥機。
Amazon也早早把空拍機改造成無人送貨機。只要放大機體，提高載重能力，加上吊掛裝置，就可以快速送貨到客戶家門口，順便拍下收件人簽收貨物的模樣，以防盜領。
在理解的這件事情上面，作者想告訴我們，重要的不是我們處理了什麼，而是如何處理。
你還在學嗎？還是已經理解了？
「交叉學習」可能是理解事物的最佳方式之一。
交叉學習是什麼？比方現在讀國文，等一下讀數學，接下來讀歷史，再來學音樂，像這樣在不同類別的科目之間跳著學習，大腦就不容易感到疲累，而且「學習效果」比較好。
如果是處理概念的話，我們可以一次比較好幾個概念，這樣會更容易清楚每一個概念的內涵。
曾經有個實驗，當中有「組塊學習」和「交叉學習」兩個組別。
「組塊學習」組大量練習計算題，持續減少犯錯，直到答對全部問題為止。許多人包括專家，都覺得這種學習效果比較好，立竿見效。
「交叉學習」組並沒有一直做計算題，中間夾雜著其他學科，所以他們在做計算題期間，可能做十題對八題，沒有全對，但很奇妙的是，隔了一天再測驗兩組人馬時，交叉學習的組別還能答對近80%，而組塊學習的組別，只答對不到40%的題目。
投籃練習上面，也有類似的結果。
假如我們大量集中投三分球，命中率會越來越高，但是，如果一開始是使用各種投法，交叉練習（胸前、頭頂上方、單手），實際上不僅更快學會這些動作，面對新的戰況也能運用得更好，投得更準。
結論來說，受到大家歡迎、以學習為基礎的「組塊學習」的確會在一開始表現得比較好，只需要多練習幾次，便不會再犯錯。
而以理解為基礎的「交叉學習」，一開始也許表現不好，但最後的收穫常常是最豐碩的，創新的機率也比較高。
結語
這本書說明了為何理解是人腦勝過電腦的原因，書中也檢驗好幾種主流學習技巧，並徹底說明學習和理解的機制，以及運作方法。
作者認為現今世界可以說建立在「組塊思考」上面，這樣的專家很多，他們容易成為偏執狹隘的人，大家努力維持現況，不想要有太大的改變。
我們依然需要學習，但最好再加上理解，因為理解可以用來改變這個世界。
有人說Google上什麼都有，作者卻說我們找到的，只是和我們最匹配的答案。好點子的核心往往來自線下的世界，來自理解後的模式轉移，想要發展無法Google的東西，我們就得辦法提高理解力。
不推崇死記硬背，而是教我們如何聰明使用大腦。我喜歡作者博學、風趣、易懂的說明，不愧是「科學大滿貫」的冠軍得主，我慶幸自己沒因為它的書名太浮誇而跳過它。
