编者按：以我们对知识的掌握程度为横轴，以我们的注意力资本为纵轴，就得到了一个坐标系，这个坐标系又能够分为四个象限，每个象限都包含着注意力资本和相应掌握程度的独特组合。但问题在于，由于我们对“知识”的误解和狭隘定义，在细分的象限内出现了一些明显与认知不符的偏差。所以，我们要改变思维，认识到知识其实是一个动词，表示一段探索的过程，只有在这样的基础上理解知识，我们才能解决当今社会面临的一些重大的思维挑战。本文来自More To That，原文标题Knowledge Is Not a Thing。

在开始这篇文章之前，让我们先来做个思维实验。

首先，向我们的两个朋友问好，它们将是我们思维实验的测试对象：

如上图所见，虽然背景图身处大自然，一片环保健康之景，但却不是适合从事科学研究的地方。所以让我们把它们送到我们的研究实验室去吧。而在实验室，有两个房间等待着它们进入。

在本次实验期间，它们中的一个将被分配到A房间，另一个将被分配到B房间。

不久，它们面前的门将会打开，我们的两位朋友将在它们各自的房间里度过第二天。（别担心，里面还有浴室，还有很多来自Whole Foods的美味小吃——我们会好好照顾它们的。）

在等待开门的过程中，它们注意到每扇门上都贴着告示。

A房间门上的指示牌上列出了8个有趣的实验主题：分别是比特币，人工智能，音乐制作，政治，道德哲学，基因编辑，篮球，电影制作。

B房间门上的指示牌上只列出了一个话题，但这个话题恰恰是即将进入B房间里的那位朋友最感兴趣的:比特币。

然后，门打开了，两所房间分别展现在我们的面前。

进入A房间。

在房间的中央有一把舒服的椅子，让你可以舒舒服服地坐着。椅子四周的四面墙是大屏幕，可以对语音指令做出反应，在这些屏幕上，已经显示了大量的信息。

这些信息像新闻提要一样被组织起来，每一个列出来的主题的最新进展都醒目地显示在墙上。各个主题的信息视频、最新新闻的标题以及各个领域专家的相关思考都可以从中找到。

但是这些东西都杂乱无章地混在一起，没有被分门别类。你会发现AlphaGo在围棋领域大出风头的消息方便就是关于比特币价格的新闻，而比特币价格的旁边又是关于身份政治的种种思考，而身份政治的旁边居然是一段关于LeBron发际线的视频。

我们的朋友能够根据需要通过简单的语音命令对信息进行排序，并在必要时可以查看任何主题的相关细节。它也可以在任何时候切换主题，但是信息将继续组织成新闻提要。我们这位身处A房间的朋友对这些问题的深入研究非常感兴趣，因为所有的主题都是它非常感兴趣的。

接下来，让我们去B房间看一看。

这里的墙壁以简单和无暇而自豪，还有几块白板——没有什么特别之处。在房间的中心是一把漂亮的椅子，一张桌子，一台电脑，一个笔记本和一堆书，等着我们的朋友的到来。

它走到书桌前，打算翻翻书，一看到书的封面，我们这位朋友的兴奋之情溢于言表。

这些书恰好是它想读的三本书，分别是关于比特币、它的历史以及比特币技术的工作原理。它一直想要看看这几本书。而现在它们就在眼前，此情此景怎么能不让人开心呢？

然后它注意到钉在电脑显示器上的纸条。纸条上面写着，它可以利用书中的信息来学习如何设置比特币钱包，了解发起转账时的具体情况，并了解技术的工作原理。它甚至可以在电脑上尝试一些基本的挖矿软件。

不用说，我们这位朋友一定高兴疯了。

接下来的24小时里，我们就把这两位朋友留在各自的房间里。为了使得思维实验公平起见，你可以假设它们具有相同的信息处理水平，相同的注意力集中度，以及相似的疲劳和恢复能力。

那么，就把时间留给它们吧。

当我们的两个实验对象通宵工作时，我们在More to That实验室的超级研究团队需要想出一个系统来测量实验的结果。

经过数小时的仔细思考、深思熟虑和高等数学建模，我们得出了一个超级复杂的图表，它将以极高的统计精度衡量一切：

就是上面这张图啦！

横轴是不同的主题，纵轴是对这一主题的了解程度，从1分到10分，数字越大了解程度越高。

假设在这个实验之前，我们的两个实验对象在所有8个主题上的得分都是1分，这意味着尽管它们对这些主题很感兴趣，但它们对这些主题几乎一无所知：

好了，我们准备看看它们现在的掌握情况了。

整整一天过去了，时光飞逝，岁月荏苒（随便你怎么说吧）。

该去看看我们的朋友了。

我们首先从A房间开始。

关于它感兴趣的这八个话题的信息，它浏览了不少，现在对每个领域的最新情况都有了相当的了解。它可以告诉你所有最新的政治状况，刚刚问世的音乐制作软件，CRISPR成功治疗老鼠糖尿病的最新消息，等等。

如果你要和它就上述任何一个主题进行交谈，它可以告诉你这些领域目前正在发生的事情，但很难深入探究其中的原因。一个很明显的判别方法是，它可以就任何一个话题进行15分钟的愉快交谈，但却不能坚持就其中任何一个话题进行深入、清晰、长达两小时的交谈。

所以它对各种主题的了解程度赋分如下图所示：

从平均的角度讲，它在每一个主题上的得分都在2分到3分之间（因为在它的学习和研究过程中，有一些主题比其他主题更能吸引他的兴趣，因此得分也略有差异）。

现在，我们再来看看B房间的情况吧。

它已经阅读了所提供的关于比特币的大部分文献，因此现在他已经为了解比特币存在的所有知识奠定了坚实的基础。它可以解释考虑到最近银行的失败，为什么去中心化的支付结构是非常重要的因素，为什么加密对金钱至关重要，为什么像DigiCash之类的电子货币会失败，为什么区块链技术至关重要。而我们的这位朋友甚至有机会尝试自己挖矿——尽管它没有获得任何比特币——同时也有通过钱包收发比特币的经验。

现在，它可以就比特币作为一种技术进行两小时的探讨，甚至还可以对比特币的未来提出自己详细而合理的看法。

所以，我们在B房间的朋友的赋分如下：

如今，它在比特币领域上的得分大概是5分到6分之间，而且随着它在研究比特币上面花的时间越来越多，这个分数只会越来越高。

所以，A房间为其我们的研究对象提供了了解广博领域的能力，但只实现了对每个领域的肤浅理解。另一方面，B房间只向我们的研究对象提供一个领域，但却使得它对这一特定领域有深入的了解。

那么，让我们感谢这两位朋友能在百忙之中抽出时间来参与我们的实验，作为补偿，我们给它们提供很多礼品还有一大堆亚马逊的购物卡，并送上了我们最诚挚的祝福。

现在，回到实验室，让我们脱下实验外套，收集数据，一起深呼吸。所有这些研究和时间都旨在解决下面这个问题。

当我们看到A房间和B房间的实验结果时，我们需要问问自己：

经过了这一天之后，它们俩谁更有知识呢？

好吧，我承认，从表面来看，这个问题非常讨厌。类似的问题还有“谁更聪明呢？”“谁更漂亮呢？”“谁更理性呢？”这种因人而异判别标准颇具差异性的问题。这个问题的答案是“取决于你所谓的（ ）”。

所以首先，我们先来定义一下，什么是知识。

因为我父亲曾经送给我一本厚厚的红色牛津词典作为圣诞礼物（当然了，我对此失望至极），而其他孩子则高高兴兴地收到了玩具，所以让我们用牛津词典对“知识”的定义来表达对那段记忆的敬意吧：

知识（名词）（1）从事实或情况的经验中获得的认知（2）个人通过经验或者教育获得的事实、信息和技能；对一门学科的理论或实践的理解

乍一看，上面的两个定义听起来非常相似……直到你意识到整个实验其实对这两个定义进行了相当直接的描述。

两种知识定义的关键区别在于，一种侧重于对信息的一般认识，另一种侧重于对信息的专心学习和获取。

A房间的设计符合知识的第一个定义。在这个房间里，不断有事件发生，让你大致意识到这些事实的存在。一大堆信息同时呈现并最终决定哪些信息应该得到关注——这取决于你的反应。A房间里，知识广泛分布，但是你会倾向于被包装得符合你品味的任何信息所吸引，你广泛地了解各种你觉得有必要的信息，然后又被别的你觉得有必要的信息吸引过去，失去了深刻了解和学习其背后机理的机会。

当然，这个房间与我们许多人目前接触新信息的方式类似。我们访问那些标榜自己是知识传播者的平台（如Facebook、Twitter、YouTube还有一系列新闻网站等），我们可以立即访问几乎所有想了解的特定话题。我们了解的事实和信息的范围可能是惊人的。然而，正是这种广度让我们无法集中注意力，因为我们往往在进入这些平台时没有一个明确的目标。我们知道的是，自己会意识到一些能够引起兴趣的事情。

这就像走进一家杂货店却不知道自己想要什么一样——你所知道的只是自己走出杂货店的大门的时候手里拿着食物。所以自然而然地，那些分发食品样品的人会吸引你的注意力，而你看到那些样品包装的有模有样，再加上推销员天花乱坠的吹捧，没有明确的购买目标同时又意志不坚定的你当然无法拒绝。到头来你会乖乖地听推销员的话，把包装最好的食物放进自己的购物车里，然后在店里重复好几次这样的过程。

A房间为你提供了信息，然后让信息本身激起你对它的好奇心。好奇心不再是你探索的第一步了。相反，当你看到被精心设计和包装的信息时，好奇心沦为了一种反应。

另一方面，B房间的设计与知识的第二个定义相匹配。这是一间围绕着居住者好奇心的最高点建造的房间，在这个案例中，好奇心的对象恰好是比特币，它不仅有可以学习原理的书籍，而且还有能够应用这些信息的机会。

这一探索的起点不是来自于信息本身的可用性，而是来自于一种专注、好奇的心态。

而B房间作为储存知识的地方，我们的研究对象需要根据自己的好奇心行事并开始学习的过程。在好奇心的驱使下，我们的研究对象不仅有了解事物原理的机会，还有应用这些原理的机会。在这种情况下，是真正地“获得的事实、信息和技能”，收获了对“对一门学科的理论或实践的理解”。

当你把好奇心和勤奋结合起来起来的时候，我们就会得到一个非常棒的体验——教育：

教育等于好奇心加勤奋

教育是一种动态的学习过程，而意识是一种接受过程。它需要通过持续的习惯和实践来集中获取信息。但意识到一些事情，你仅仅只需要通过在正确的时间出现在正确的地方就可以了。最重要的是，教育使得我们可以使用学到的信息，而使用这些信息正是把它们转化为知识的最终方式。

现在我们已经分析了这两个房间，让我们再次回到上面的那个问题:：

经过了这一天之后，它们俩谁更有知识呢？

所以，你看——即使我们的朋友获取知识的方式有明显不同，我们对知识的标准定义将投射在下面的这一光谱上，左边是认识程度为零，右边是掌握了专业知识。从左到右的过程，就是教育探索的过程。

但问题是，这个光谱并没有考虑到我们获取信息的过程。通过浅显的意识和深入的学习获得的信息被认为是同等重要的。仅仅是意识到某样东西的存在就能让你获得“评比资格”。

我意识到，在我们如何定义知识的过程中，我们忽略了一些非常重要的东西，那就是在追求信息时所付出的注意力——它指的是用来衡量我们获取信息的深度和质量的过程。

让我们使用术语注意力资本（attentional capital，AC）来对这个概念进行松散地量化。以下我们More to That实验室所谓的注意力资本的“官方定义”：

注意力资本：一种用来确定我们如何获得信息的深度测量方法。

以下是一些高注意力资本和低注意力资本的例子：

• 高注意力资本：我是通过积极、勤奋和专注的研究获得这些信息的；
• 低注意力资本：这些信息是我在社交媒体上偶尔看到的。
• 高注意力资本：我通过与他人的交谈来检验我的想法和发现；
• 低注意力资本：:我已经自行下定了结论，并且一直保密。
• 高注意力资本：我使用客观且高度可信的信息来源来支持我的想法，只要证据足够，它们是可证伪的；
• 低注意力资本：我用主观和教条的信仰体系来构建我的想法，它们是绝对的真理。

为了描绘知识的全貌，我们需要增加注意力资本作为另一个维度来说明已知事物背后的种种原因和原理。最好的方法是用一点小学数学知识，联系前面已有知识光谱，构建一个新的坐标系（如下图所示）。

横轴是对知识的掌握程度，纵轴是由低到高的注意力资本。考虑到这毕竟是个二维的坐标轴，说明知识如何映射到这个图上的最简单方法是将它分成四个不同的象限：

每个象限都包含着注意力资本和相应掌握程度的独特组合。当我们探索每一个象限时，我们可以很好地感受到组成它们的知识结构。

让我们从第一象限开始研究。

高注意力资本，高掌握程度

第一象限（高注意力资本，高掌握程度）是许多领域的专家所处的位置。强有力的基于证据的研究和长期的、有条理的深入研究是这个象限的核心。理性和勤奋能带来敏锐的注意力，这反过来又能加深围绕眼前领域的理解和认知。世界顶尖的科学家和企业家通常属于这一象限，这也是可以理解的，因为他们的思维是不断迭代的。在我们上面的实验中，B房间就是一个被有意设计成体现这个象限性质的环境。

高注意力资本，低掌握程度

第二象限（高注意力资本，低掌握程度）是我们很多人想要学习感兴趣的东西时的起点。如果我们认真勤奋地学习如何弹吉他，那么我们会对乐器、艺术形式甚至背后的文化都抱有强烈的好奇心。因此，我们阅读乐谱，在YouTube上观看教程，并找到专门的老师进行指导以提高我们的音乐技巧和能力——注意力的质量不仅是健康的，也是集中的，但我们对某一领域本身的理解是肤浅的。从第二象限到第一象限，教育（好奇心+勤奋）是需要培养的关键因素。

低注意力资本，低掌握程度

当身处第三象限（低注意力资本，低掌握程度）时，我们经常发现自己位于一个信息过载的世界。这个时候，我们对愿意对稍有兴趣的东西花上那么一点点时间的时候，但我们注意力的质量很低——我们可以意识到某个事件的存在，但没有深入了解。例如，如果你只知道Dennis Rodman进行了一场篮球赛，那当然无法证明你是一位国际政治领域的专家或者知情人士；再例如，你知道自动驾驶汽车登台亮相，但这并不意味着你在人工智能方面是一位行家里手，对其背后的工作原理熟稔于心。换句话说，你只是在复述自己在Facebook或者其他社交媒体上看到的东西而已，而这些东西对你的好奇心其实没有多大帮助，反而让你成为了被动的接受者，好奇心也“被迫降级”。

不过，处于第三象限也不全然糟糕透顶。它也可以作为一个起点，你从这一起点开始探索知识，取得惊人的进步。有时你可能会遇到一些以前你根本一窍不通或者从没见过的东西。例如，一条告诉你一种革命性的数字音乐制作方法的tweet就存在于这个象限，但如果你止步不前，你也就只是在这个象限混迹了。另外还要注意的一点是，世界上的信息总是比你的注意力所能掌握的要多，所以当你在第三象限中游弋时，提高你最初意识的质量是至关重要的。说一千道一万，你得用自己的好奇心为你将来的探索之旅开个好头。

低注意力资本，高掌握程度

第四象限（低注意力资本，高掌握程度）的情况就比较奇怪一些了——甚至可能有点奇葩。当你对某一领域颇为了解，但注意力的质量却非常之低时——这意味着你不愿意检验自己的想法和假设，你不愿意证明它们可以证伪（部分原因是你已经投入了如此多的注意力和时间）。一个相当滑稽的例子是有人相信地球是平的。尽管科学（和摄影作品）以压倒性和不可辩驳的证据证明了地球是圆的，但还是有一些人中奉献了自己宝贵的一生或者宝贵的一生的大部分时间致力于研究和证明地球是平的，并说服其他人相信自己的话。我也承认，这些人确实对地球平面理论有很高的理解，但他们却在错误的道路上越跑越远。

一个更严重、更令人不安、更常见的例子是意识形态问题。人们存在于一个观点封闭的生态系统中时，这些观点会完全或非常类似于他们自己的观点。正如当前政治气候证明了的那样，封闭环境中的人们紧紧抓住自己现有的观念不放，尽管他们的观念根本经不起挑战或考验。在这种情况下，注意力资本是如此之低，任何令人反感的证据都会立即被驳回，只有倾向于与自己观点一致的观点才会受到欢迎、认可和接纳。

第四象限是一个既教条又毫无体系的地方——在这里，知识通常被误认为是绝对的、不可证伪的真理。在第四象限里，孤立主义行为是常态，观点只局限在意识形态广阔的海洋空间中的一座小岛上。

这四个象限的奇怪之处在于，它们都属于词典中对“知识”的定义。因为所有的象限都有一定程度的信息，所以这些象限中的任何一个人都可以被认为是“有知识的”。在这个定义下，一个致力于证明地球是平的（第四象限）的人可以声称自己拥有知识，就像一个试图解决弦理论难题的理论物理学家(第一象限)所做的那样。如果有人在Twitter上看到一条关于人工智能危险的尖锐帖子(第三象限)，他可以像上人工智能道德导论课的人一样声称自己拥有知识(第二象限)。

在我看来，问题不在于定义本身，而在于词条那里：即“知识（名词）”这一词条本身。

当我们把知识看作一个名词时，它就变成了一件奇怪的、可塑的东西——一种我们在任何特定时刻都能在头脑中形成的信息网。我们认为知识就是我们头脑中知道的任何东西的同义词。

但是究竟是在什么时候知识在我们的脑海里变成了这样一种东西呢？我们在什么时候才能有把握地说自己已经获得了知识呢？在什么时候才可以把一些信息储存起来里确定自己已经得到了真相呢？

是在第三象限，当你第一次意识到了一些你以前不知道的东西存在的时候？

或者可能是在第二象限，当你开始学习了更多关于新发现的话题的的时候？

还是在第一象限，当你终于找到了你毕生致力于解决的问题的解决方案的时候？

这就是把知识当作某样东西——或者说一个名词所带来的问题。它意味着知识可以固化和保存。

但残酷的现实告诉我们，这么理解知识，太过肤浅。

我们经常被提醒，我们对这个宇宙、这个世界、对我们所处的制度、我们国家的内部运作等等一无所知。见鬼，甚至我们连自己的家庭都搞不清楚好不好。问问你自己：你对自己的家族史到底了解多少？你能回忆起自己之前的三代人是如何来到这里的吗？是不是感觉一头雾水——明明就是我们的家族历史，我们身处于斯，来源于斯，但却对它一无所知，在感觉上也是遥不可及。

为了得到更多的细节，甚至使所有这些自省成为可能的事情本身都是一个谜。是的，我们自身意识的来源仍然是一个未解之谜，我们也不知道自己是否能找到答案。

这就好像你打开一本名为《意识的来源》的书，你说，“太好了，让我们来看看这本书给出了我们哪些答案吧！”

你翻开了封面，发现第一页上面写着，“翻到下一页，看看意识的来源到底是什么。”这时候，你甚至觉得这本书的作者还挺好玩，有一丝幽默，然后迫不及待地翻到了下一页。

结果下一页还是写着“翻到下一页，看看意识的来源到底是什么。”你眉头一皱，又翻了一页。

结果下一页还是写着“翻到下一页，看看意识的来源到底是什么。”你忍住了怒火，继续翻页。

不出所料，下一页还是写着“翻到下一页，看看意识的来源到底是什么。”你爆了几句粗口，然后一个劲儿地翻啊翻啊，把厚厚的一本书都翻完了，结果发现最后一页赫然写着——

开个玩笑，其实意识的来源是什么，我们也不知道。

当我们把知识看作一个简单的名词时，我们把确定性附加在我们所知道的东西上。但是因为我们所知道的内容从来都不是静态的，所以把它看作某样东西是没有意义的。相反，它应该被视为一种行动，我们参与其中，以获得我们可以用来成功引导自己生活的最高质量的信息。

所以，简单地说，知识是一个动词。

它不是我们知道的。我们所做的就是提高我们所知道的东西的质量。知识投射到上面构造的坐标系中，就是一个从第二象限、第三象限、第四象限到第一象限的不断移动的过程：

当我们把知识当作一个动词时，它创造了一个过程，将我们所知道的与我们如何知道它的不断变化的性质区分开来。正是这段通往第一象限的“旅程”，成为我们如何解决当今社会面临的一些最大的思维挑战的核心。

我们政治体系中存在着尖锐分歧，我们无法确定各种各样的新闻中有哪些东西是真实的，我们对对立观点之间对话的抱有很大的敌意，我们也没能使我们的道德规范保持一致——这些都是错位的确定性带来的问题。我们对知识的痴迷导致我们走到了这一步，但在这一过程中，我们放弃了追求知识的品质。