年底这两个月的周末，线下分享和演讲做了不少，基本都在聊我自己在2017年的认知变化，以及我对一些热门话题的思考。
今天开始，我会陆续分享其中的一些观点。
据说，今年是知识付费的元年，所以“终身学习”应该是最热门的话题之一了。
但是，我问过很多人“什么是终身学习”，得到的答案基本都是“终身学习就是学习一辈子”。
可问题是，“活到老学到老”并不是什么新的概念，为什么这两年又重提了呢？今天，我试着从时代、从趋势来作个解读，跟你想象中的观点，可能不太一样。
在看任何事情的时候，都不能脱离时代。
那我们处于什么时代呢？
美国军方在苏联解体之后，提出了一个新词VUCA（易变性Volatility、不确定性Uncertainty、复杂性Complexity、模糊性Ambiguity），用来形容冷战结束后的世界局势。
这个词汇随后被用在商业领域，用来描述如今的商业环境。
如果我们把时代拉得更长一些，会发现我们过去所经历的一系列变化：从农耕时代到工业化时代，然后到信息化时代，最后是现在的VUCA时代。
我们现今的教育体制、学习习惯，大多数是脱胎于工业化时代。这个时代的典型特征，可以看卓别林的最后一部默片《摩登时代》。
卓别林坐在永不停止的生产线中，唯一的工作就是拧螺丝。生产线将他变成机器的一部分，以至于到最后，他见到纽扣这种圆形物体，也会下意识地拿起扳手。
工业化大生产，本质上就是将生产过程拆解为无数工序、进行所谓“专业化生产”，从而提高效率的过程。
任何一个劳动者都只能从事某一道工序，这是我们为什么总说，在大企业，自己就是一颗螺丝钉。
这种组织形式，导致一个人无论技术多么高超，如果不能被整合到一个大的组织里，他就没有任何价值。这就是我们为什么诟病，大企业出来的人才在创业公司很难发挥价值的原因。
这种大规模生产，剥夺了劳动者思想上、技术上的独立性，最终让企业的话语权变得无比大。
所以，你会发现很多问题跟这个时代特征都是匹配的。
比如我小时候，父母会说“学好数理化，走遍天下都不怕”，这是因为工业化大生产需要大量懂机器的人才；
再比如，无论是在学校还是进入社会，大家都强调，要在某个领域内钻研，这是专业化分工的产物；
再比如强调执行，因为工业化大生产背景下，企业不需要你思考，只需要你成为机器的一部分；
还比如人人都挤破头要去大公司，因为在大生产时代，大公司具备强大的规模优势，能够提供给你更高的薪水、更低的失业可能性。
但是，工业化时代过去了，我们进入了信息时代、VUCA时代，很多事情开始变得模糊、无边界，开始不那么“专业化”。
我曾经写过一篇刷屏文，讲公司的组织发展趋势，你会发现，如今很多公司内部的岗位边界开始模糊，再也不强调专业化分工，而是强调复合型人才，一些公司甚至取消了岗位说明书，部门之间的壁垒也在打破。
从企业的成功因素来看，也不一样了，它们不再强调生产效率，转而强调如何把生产的产品/服务卖出去，强调用户体验、强调员工创新。
在变化慢的时代，流程、组织是有效的，但是变化快的时代，流程、组织、制度反而成为了快速应对变化的阻碍，而人是最灵活的，所以企业开始意识到，要需要发挥人的作用。
这种时代变化下，你会发现，岗位也发生了结构性变化。
达沃斯经济论坛在2016年出过一份报告，这份报告指出：
2015到2020这五年期间，全球会有510万个工作岗位消失（这是一个相互抵消的数字，本来是消失710万个工作岗位，但是会新增200万个，总体来说就是减少了510万个工作岗位）。
上个月参加一个论坛，现场用了科大讯飞进行实时字幕显示，我脑中就突然想起几年前参加论坛的时候，速记员在一边飞快打字的场景。
我不知道她未来会做什么，但有一点可以肯定，速记员很难作为她的终生岗位了。
未来，岗位数量的需求可能不会下降太多，但是一定会出现结构性失业，能独立思考的岗位需求很大、胜任者少，而对机器式岗位的需求大大下降、胜任者却众多。
可以说，工业化时代，是把人变成机器的时代；而VUCA时代，是把人重新变成人的时代。
可问题是，不是所有人，都适合成为人的。大部分人，其实对机器的状态是更适应的。就好像已经被驯养的动物，要把它扔到野生的环境中，它是生存不下来的。
怎么办？只有学习。
二. 什么趋势在影响学习方式
知道了“终身学习”概念为什么会出来，接下来的问题就是，这个概念的含义有什么变化？
在我看来，终身学习不仅仅是一个时间的概念，我们的学习方式、学习内容跟过去相比，都已经发生了巨大的变化。
总结下来，有以下四个趋势对学习造成了巨大的影响：
1）知识更新换代的速度不断变快
我们会发现，在过去几百年里，知识更新换代的速度是相对较慢的，速度变快，也就是最近十几年。
根据联合国教科文组织的研究，我们现在知识更新换代的速度是2到3年，也就是说，2到3年你的知识必须更新。
举个极端的例子，当你进大学的时候学了些东西，然后你出了大学，就已经不一样了，这非常可怕。
2）信息变得容易获取
知识更新换代的速度加快，对我们来说有压力，因为我们会感觉要吸收的东西实在太多了。
但同时，也有比较幸运的一面，信息获取变得非常容易了。
Google说自己的使命是to provide access to the world’ sinformation in one click.（点击一下，全世界信息触手可达）这话一点也没有夸张。
这个时代，知识有两种，一种是你知道的，另一种是你知道在哪儿可以找到的。
最近在线下，很多人问我为什么做圈外商学院，是不是情怀。情怀当然有，但创业也需要顺应趋势。
在我看来，中国的家庭教育和大学教育，都着重于知识的学习，而很少有思维方式的培养。
在知识更新换代加快、获取容易的趋势下，教育必须逐渐从传授知识、背诵知识，变成传授思维方式、让人利用知识。
而教育体制是很难一夜之间发生变化的，这就给了圈外这种在线教育公司一个机会。
3）机器会逐渐替代人类的一些重复性工作
李开复认为，AI将渗透到每一个行业、每一个工作。
它会在十年之内改变、颠覆、取代50%的人，它会把我们做事的方法统统改变过来，比互联网来得更快、影响力更大。
我相信，这个趋势大多数人都看到且相信，只不过，不知道具体是哪一天而已。
前面我们就聊到，工业化时代讲究的是专业化分工，而VUCA时代讲究的是跨领域。
你去看很多新兴行业的公司，会发现大多不是科层制、部门制，而是项目制。
即便是在大公司，你也很难说，只需要钻研一个狭小领域，就能够很好地生存。
一个懂技术、懂运营的产品经理，一定比只懂产品的产品经理，竞争力更强。
三. 终身学习到底是什么意思
所以，因为这些趋势，我们的学习发生了很大的变化，“终身”的含义不是时间概念，而是投入度的概念。我们真正调动自己的脑、心、身，投入到学习中。
在我看来，终身学习至少包括以下这些含义：
学习和工作无法区分、相辅相成。
以前我们的学习与工作是完全脱节的，20多岁之前是学习，20多岁之后是工作。
但是未来，在你20多岁从大学毕业之后，一直到你退休之前，你仍然要继续更新你的知识体系。
跨领域的通用人才更受欢迎
VUCA时代的模糊、无界等等趋势，导致我们无法区分专业，我们需要复合型人才。
拿人工智能领域来看，它并不是一个特别细分的领域。人工智能领域的专家，需要懂得心理学、认知科学、信息科学、系统科学等等很多学科。
思考和实践在学习中占比更高
过去知识存储在书本中，我们不可能随身带那么多书，所以需要把知识都记在脑子里，用的时候才拿得起来，这是我们过去很多年，教育体制重视背诵和记忆的原因。
但现在，我们只需要知道在哪里可以获取就行，背诵和记忆就变得没那么重要。
那我们的大脑被解放出来干嘛呢？思考和创新。思考是比记忆背诵更加高级的一种大脑运动模式，但是，也是更有创造力的一种模式。
我之前的文章中，多次提到查理芒格的思维模型，其实就是解决问题的一些套路。根据查理芒格的说法，掌握八九十个思维模型，就能解决这个世界上90%的问题了。
沟通、创新等能力的学习更重要
达沃斯世界经济论坛，在2016年公布的一份报告里，有一项是2015年和2020年职场最重要的十项能力对比。
我们可以看一下，这些能力全部都是软能力。
而且，解决问题、批判性思考、创新、人才管理与沟通协作，这些能力在当今时代，无论哪一年，都是最重要的能力：
需要理解整个商业社会的运行规则
未来，你很难一辈子就做一个岗位，所以你需要知道，现在做的这个岗位，将来有什么可替代性？这个岗位对整个行业来说，它的价值是在哪里？
更何况，未来会有越来越多的人会成为自由职业者，或者某个细分领域的创业者，如果不了解整个商业社会的运行规则，是很难生存的。
曾任耶鲁大学校长20年之久的理查德莱文说：如果一个学生从耶鲁毕业，竟然拥有了某种很专业知识和技能，这是耶鲁教育最大的失败。
而我想说，时代发展到今天，如果我们依然只重视知识的背诵记忆和技能的学习，而忽略思考、创新和沟通能力的学习，这将会让我们的个人发展走向最大的失败。
