HI,下午好,欢迎来到抖音号交易转让!
抖音号交易,抖音号出售,抖音账号转让购买卖价格,抖音账号交易平台 24小时服务热线: 4000-163-301

新闻动态

NEWS CENTER

巧用“费曼学习法”,帮你形象理解区块链

2019-11-04

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。

02 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。

03 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。

相关推荐