英文原文：Relearning to Learn 

     译/张健欣

本文要点

• 阅读和理解是不够的，你还需要记住你学的内容。
• 进行主动阅读——你的大脑充分理解这些概念并将它变成你自己的东西。
• 放慢你的大脑，做有创意的笔记，而且反复阅读是没有用的，测验才有效。
• 经常反思你读过的东西并进行联想。
• 管理你的学习队列和“离线存储”（例如书签、印象笔记或者wikis)。

　　“他忘记的比你知道的还要多？”，那个人指的就是我。我成为一名开发者已经三十多年了，忘记过不少知识。但问题是：我现在知道的，或者说，我记得的，和千禧一代的人（是指1980年代初到2000年代初出生的人）或者Gen X一代的人（是指1960年代初到1980年代初出生的人）一样多么？我的知识量真的比得上别人么？在与这些更年轻更聪明的天生适合做技术的人竞争时，我做对了许多事情。其中我做的最好的一件事情可能就是持续学习。但是我现在需要做的更好一些。我需要停止忘记学到的知识，不论是已经学会很久的，还是刚刚学会的。

　　这就有了更多疑问：Dreyfus的技能获取模型分5个级别：新手、高级新手、胜任者、精通者和专家。大多数开发人员在职业生涯的大部分时期都停留在高级新手的阶段。我已经在我的职业生涯中完成了足够多的工作，可以证明我至少是一名胜任者。但是我需要做些什么才能成为精通者和专家？编程技能水平上详细写到“编程人员的7个等级：码农、程序员、计算机科学家、开发人员、工程师、架构师。”

　　我在职业生涯的大部分阶段一直都使用相同的方法来学习。但是，由于我再有几年就60岁了而且马上会和GenZ一代的人（是指1990年代中期到2000年代中期出生的人）竞争，所以我一直严肃对待自己的学习策略。为此，我阅读了许多关于学习的书、博客和文章。本文详细介绍了我在学习方面重新制定的策略。

　　我将自己重建的学习策略分成三个方面：

• 学习队列的管理
• 主动阅读与倾听
• 编排目录

　　学习队列的管理

　　直到最近，我的学习队列是我办公室桌上的一堆图书、我Kindle上展开的清单以及大量仓促地标为书签的博客帖子。我过去一直用后进先出（LIFO）的方法来清理学习队列。这在过去是一种很好用的方法。但是，我需要，或许你也需要，主动地管理学习队列。不要把这个队列想像成一个挨一个排队那样的情形，例如银行排号、火车站排队买票或者交管所排队摇号。而应该把它想象成，在一个Studio 54（Studio 54是1970年代在美国纽约市的传奇夜总会，因为聚集大量名流和美女，很多人都慕名而来。而这个俱乐部的门童每天晚上会从排队的客人中挑选出令人感兴趣的客人允许进入，没有被挑选中的客人则不能进入）那样独一无二的夜总会里，有一个浑身肌肉的门童，而文章、博客帖子和图书就像希望进入夜总会的客人一样站成一排。这个门童眯着眼睛，跳过前面几个，然后挑出看起来有趣的家伙。随后，为了清理队列，他指向几个索然无味的家伙，说“伙计们，揍扁它。”毕竟，那个队列代表了你将来的知识，你应该主动地管理这个队列。

　　图书

　　图书方面，我降低了自己看书的存量，平均每次只看三本不同类型的书。我会将那三本书放到我的桌子上（或者Kindle主页），把其它的书放到书架上。我想，你钟爱的阅读设备一定有一个文件夹管理工具（在Kindle上叫做collections）。因此，我建议你将你的索引库放到类似collections之类的工具里，然后将一些最近要看的书放到主页。我目前喜欢三种不同类型的书，例如：一本是关于Ruby的，一本是关于JavaScript的，以及一本是类似《The Passionate Programmer》的关于学习动力话题的。当我一有空读书的时候，我就会挑选其中一本作为我当前的精神食粮。

　　博客帖子和文章

　　事实上，我现在不太重视图书了。我过去的学习方式是在互联网时代之前形成的，由于这种学习方式，在一二十年里，我几乎忽略了博客帖子和网络文章。当然，我会用众所周知的Google IDE来获取即时解决方案，但是我从图书中获取大部分新的知识。这可能与你们认为的我不太一样，在你们看来，我过去一直为技术网站付费写一些文章并且在2007年就创建了自己的博客。我从过去那种老旧的学习方式醒悟过来是当我意识到：

1. 我从事的技术进步得如此之快，以至于图书中没有我所需要的信息。
2. 我经常使用的技术太专业了而没有一本权威的图书
3. 我的千禧一代的同事从博客中以更少的时间学到了更多的知识

　　但是我应该读哪些博客呢？它们应该怎么来筛选呢？我的解决方案是订阅一些电子邮件形式的时讯周刊或者月刊，它们会列举一些文章和博客推荐。我也开始主动关注或者被动接收来自我加入的各种Slack频道的其它开发人员的推荐。我还使用一些像dev.to和medium.com之类的网站，这些网站上面有许多被大量读者评价过的文章。

　　过去，我会把文章链接列表放到我的邮箱里。当从同一个信息源发来的后续邮件堆起来的时候，我会将最近收藏的文章先阅读掉，然后，删除这些读过的邮件。有一个同事向我推荐getpocket.com。Getpocket（以及类似的网站，例如instapaper.com和flipboard.com）允许你将一篇文章或Youtube视频快速添加到你自己的私人索引中。

　　现在，当我收到一封邮件列表，我会访问每篇文章链接，如果哪一篇文章的描述吸引了我，或者大约20秒的一瞥觉得它值得一读，我就会将它加到Getpoket上。因此，几分钟时间，我就可以删除这些邮件。现在，在健身房的训练间歇时间或者工作任务的间隔时间，我会坐下来阅读，在我的iPhone、Kindle Fire或者iPad上访问Getpocket，然后阅读一篇博客或者观看一段视频。每当我读完一篇文章，我会管理学习队列，将这篇读过的文章从队列中移除。

　　阅读习惯

　　我喜欢读书。我年轻的时候，在整个夏天，我每天都会阅读一本小说。在我开始我的技术职业生涯后，我也同样如饥似渴地一本又一本地阅读技术图书。我阅读的其中一个习惯是，首次打开一本技术图书时至少阅读100页。我不会打开一本书，除非我准备好快速读完它。但是，这35年来，我这么做都是错的。我学到了很多知识，但是没有记住它们，而我本来应该是可以记住这些知识的。

　　如何阅读技术资料

　　你曾经和一些看起来过目不忘的人一起工作过么？你和他们阅读相同的书籍，但他们能够在结对会议中脱口而出那些书中的技术。他们好像有过目不忘的能力，在任何方面都比你更聪明。但很抱歉告诉你，过目不忘很大程度上是一个神话。唯一不同的是，那些天才进行主动阅读（或者主动听讲，以教学或研讨会形式的听讲。）相反地，我的阅读方式一直都是错的。我过去一直都只是看过了那些书，但是大部分时候，我是一边记一边忘，而且可能忘的比记的还多。

　　主动阅读和倾听

　　下面总结了我重新构建的阅读或倾听策略：

• 开始之前，先想清楚你希望学到什么
• 当你阅读或倾听的时候，将你学到的东西与现实或想象联想起来
• 做有创意的笔记
• 不要阅读你不关心的章节
• 阅读之后，反思你阅读或倾听到的内容
• 至少温习你的笔记5次

　　详细描述

　　我曾经的阅读方式一点也不主动。我通过反复阅读去尝试去理解我读到的内容。那看起有点效果。我会理解一个概念或技术，但是我不会一直记得它。当你用一种主动的阅读方式，你会将这个概念与一些事情或事物关联起来。这些可能是你看到过的事物或做过的事情，也可能是你喜欢做的事情。在这个学习过程中，你会积极地运用大脑中有创造力的部分。在Andy Hunt所著的《Pragmatic Thinking and Learning》一书中，他将大脑划分为两部分：L模式和R模式，即线性（linear）模型和丰富（rich）模式。Andy倾向于上述划分方法，而不是左右半脑的划分方法，是因为我们的思维过程并不是严格地按照半脑划分的。他认为：你阅读时大脑联想得越多，你记得越多。你需要在阅读文章、博客或者报告时进行思考，并且有创意地详细描述你阅读到或倾听到的概念或技术，来调动你的思维过程。

　　有创意的笔记

　　做笔记是主动学习的一部分。如果不是主动学习的状态，我阅读的内容会从像梦一样从我的大脑中流逝。做笔记这个简单的过程，将那些概念钉进了我的脑海。我之后会利用这些笔记作为记忆内容位置的索引。我的笔记通常简短而难以理解，但是我经常尝试让它们更有创意。举个例子：我的一个儿子在医科大学，他将知识概念画成图片。那些乱涂乱画对其他学生没有任何意义，但对他而言，它们将那些概念与记忆情景联系起来。

　　手写笔记比死记硬背更有效，但是如果你一边健身一边阅读，或者开车时收听一段播客视频，就不能写笔记。

　　那我问你一个问题：你口袋中有设备吧，是什么呢？是一个社交设备吗？是一个照相机吗？还是一个奢华版MP3播放器？对于技术圈的人来说，最可能是一部手机。真人真事：我最近从Droid转向iPhone（在倒骑独轮自行车时摔碎了我的Droid之后。）我拿到我的iPhone几周之后才收到来电，而我到那时还不知道怎么去接听它。我的iPhone是一个学习设备。我用Kindle、Audible、Podcasts、GetPocket、Youtube以及Chrome来阅读、观看和听取技术信息。iPhone可以将我在使用的两款app中做的笔记实时同步：Notes（备忘录）和Voice Memos（语音备忘录）。当我双手空闲的时候就在Notes中做笔记，而当双手忙碌的时候就用Voice Memos来做笔记。例如，在锻炼的时候我会听一些播客视频和有声读物，当我听到一些想要记住的内容，我就创建一个Voice Memo。

　　要知道，做笔记的过程会强化大脑中的神经突触。当然，我会做个测验，而且稍后还会做更多测验。

　　反思

　　我年轻的时候，每周会开25英里车从纽约到宾夕法尼亚州的哈里斯堡两次，在一个冲绳训练过的空手道教练的指导下进行锻炼。这个课程班大部分由20多岁和30多岁的成年男性组成。但是，我一个小孩，似乎有过目不忘的记忆力，因为我学习复杂的一伸流招式（Isshinryu katas）比别人更快。当然，我过去肯定没有，现在肯定也没有，过目不忘的记忆力。我的“秘诀”是，在开回家的25分钟路上，我会在脑海中一遍又一遍复习我那晚学到的招式。学习主要招式花费的时间通常决定你准备好进行黑带测试的时间。但是我学招式如此之快，以至于我被告知推迟我的测试。（许多年后，经过数次鼻子被打破、眼睛被打成黑眼眶和肋骨被摔裂的经历后，我成功通过了测试。）

　　在Robert C. Brown的书《Make It Stick：The Science of Successful Learning》中，我年轻时的这种经历被称为反思。尽管我作为一个武术家能如此高效地使用反思，但我忽略了在我的技术学习中使用它。我过去阅读一篇文章或书中的一个章节，理解它，然后，它从我有意识的脑海中消失，隐藏到某个也许永远不会再被看到的隐蔽的角落。现在，通过使用我重新构建的学习策略，我会经常反思我读过的内容。例如，在健身房花费一个小时边做交叉训练边阅读文章之后，我会在沐浴和稍后开车回去工作的路上主动反思新获得的信息。

　　5次

　　因此，现在我积极地阅读（或者观看或者倾听）博客（或者视频或者播客）的时候都会记有创意的的笔记。之后我会反思我学过的东西。但是学习这些知识的过程并没有结束。我仍然需要去回顾我的笔记。学校里称之为测验。测试是很烦，但是大量调查显示，经常测验非常有助于学习和记忆。学习之后越快测验越好。在那之后，再进行几次测验。当我复习我的笔记的时候，我震惊于这种方式帮我补回了许多我虽然理解但是已经几乎忘记了的概念。虽然建议温习笔记5次，但是我通常在我自信已经记牢的时候就删掉那些笔记。我遇到感觉枯燥的几分钟时，在任何时候或地点，我都会温习笔记，不论是在商店排队时，或者在餐馆等座位时，或者在电视播广告时。比较酷的是：当我的笔记箱快空的时候，它就会提醒我去强化主动学习和做有创意的笔记。

　　我认为：重复阅读很多时候是无用功。当你重复阅读的时候，你的大脑会欺骗你，告诉你这些都是熟悉的信息。但是你在主动阅读过程中做的有创意的笔记会强化你的记忆。据我个人观察：我5年前开始在Audible上自学意大利语。听了许多内容之后，我发现自己没有跟上故事的节奏。因此，我会重复听，而我的大脑会告诉我它之前已经听过这段内容，然后宣告说这段内容太枯燥了。但是我的愚蠢的大脑又说不出其中的故事情节。我其实没在积极地听。真正的问题是，我听的时候，我还没有明白一个单词或一句话时，后面的故事就一堆废话一样（balblabla，意大利语中为blah，blah，blah）地播放出来了。现在，如果我没明白一个单词，我会点击30s重新播放按钮一次或两次，然后我读这个单词并将它记录到我iPhone上的Voice Memos上（Voice Memos会保存这段声音，并以一个数字作为索引），最后，我会重温这个单词并根据这个声音记录联想到对等的英文。一段时间之后，我会在Voice Memos上再测验自己。

　　编排目录

　　我们家过去有一个废弃的抽屉，里面有各种杂乱的东西：铅笔、X-Acto铅笔刀、Super Glue胶水、卷尺等等。通常我们会怀疑是不是有个东西在那个抽屉里，然后会漫无目的地在那个抽屉里翻箱倒柜地找那个东西。我们大部分人都将新学到的知识丢进废弃的抽屉：书签、充满匆促记录文本的被遗忘的文件夹、各种乱写乱画的笔记本。想一想你知识的废弃抽屉，它们是不是几个月以前就像我家（或者我的知识）的废弃抽屉一样杂乱了？

　　几个月前，我家的厨房意外漏水浸泡了地板。整个厨房不得不翻修，包括容纳了我们那个废弃抽屉的柜橱。当翻修过的柜橱安装好之后，我的妻子也把那个废弃的抽屉整理好了。

　　你的知识也需要像我们的放了各种东西的抽屉一样进行整理（当然，现在不能再称它为废弃的抽屉）。知识是你的战利品，你的财富。管理它，为它编排目录，经常温习它，然后将没有用的东西丢弃。丢弃那些像干掉的Super Glue胶水一样的东西，或者大量你不会再重复阅读的文章的链接。

　　书签

　　记住，你是为了那些你不记得的东西才用书签，因此你需要记得你把这些东西放在哪里。想象在一个配对会议中，你说“我抽屉里有一个微型磁性螺丝刀，现在应该能派上用场。”然后你去你的充满各种书签的废弃抽屉里翻箱倒柜地寻找那个螺丝刀。现在，再想想你走到一个用清晰名字链接的管理好的列表，然后很快就找到了需要的东西。你的结对伙计绝对会对此印象深刻，因为你的书签就像你大脑的扩展体一样。

　　只是简单地浏览你的书签就能强化你的记忆神经突触。如果你还没有阅读一个帖子，就把它放到Getpocket（或者类似的工具）里。之后如果你阅读了这个帖子，然后明白了它的意思，就可以将它删除。那些非常好并且可能非常适合重复读或者推荐给其他人的文章可以放到GetPocket，不要放到队列里，而是放到收藏夹里。我会在一个文件夹里放不超过一打（12个）左右的链接。如果需要放更多的链接，建议创建一个新的文件夹或者子文件夹。我也会用冒泡排序法将更好的链接放到顶部的文件夹。

　　我的书签是我记忆的扩展体。它们是各种技术的总结。如果你想，就可以查看这些列表。安装手册、秘籍小抄、格式指南。例如，我刚刚添加了一个ES6 cheat sheet。你也可以从这里查看这份列表。这是一份精心制作的各种流行工具和语言列表，例如CSS、Javascript和Bootstrap。移除那些已经在devdocs.io中存在的内容的书签，并经常更新书签列表。

　　印象笔记（和它的竞品）

　　直到最近，我的印象笔记清单才上了TV节目Hoarders。一方面，我将笔记记在同一家科技公司名下的各种笔记本客户端上。其中一些我的笔记有很多页，需要将它们分成多个笔记。随着我的书签被清空，浏览我的印象笔记，移动笔记，重命名笔记，删除不需要的笔记，这是一件非常令人享受的事情。这因为2个原因很有趣：1）我重新回忆起其它已经忘记的知识；2）我知道我正在优化我的大脑的扩展体的索引。

　　Wikis

　　我认为，我们做的笔记，最初是为了我们自己，因为它们帮我们完成了许多任务，但并不应该只存在于我们的PC上。那些笔记也属于你的客户或雇主。他们为这些知识收集付费。每一个IT项目都需要一个知识库。我最喜欢的工具是wiki，它与每个GitHub项目都绑定。我已经使用这种策略许多年了，有许多次在上级管理人员向我或者我的团队问工作成果的时候，当他们听到（和看到）在wiki上共享知识的容量时都会感到很满意。

　　我同样认为，当我们明白了一件事情或者产生了一个有价值的想法时，我们需要对此继续跟进。或许是在一个GitHub wiki上。不论怎样，把它放在一个共享的资源上。如果我没有将那个想法放在一个共享的区域，我将它称作“丢失的情报”，因为我肯定不会再记得它，然后客户也不会从他们付费的脑力工作中受益。

　　结对

　　在我当前的项目中，我从Al那里接手管理9个（或者也许是一打）Rails应用。Al是SimpleThread的楷模之一。在我与Al的远程结对会议上，我感觉我就像是在开一辆福特Fairlane追着一辆兰博基尼。他转过屏幕，快速地描述流程，然后有时会暂停下来问“你明白了吗”，而我通常的回复是“明白了”。但是我真正得到的是一张屏幕截图和一些在我markdown格式的日记本上胡乱拼写的笔记。我的愿望是我能够从潜意识里就明白他说的内容。随后，当我像从Fairlane中爬出来一样歇一口气时，我一边回顾屏幕截图一边剪切和重新命名它们。然后我会创建一个文件夹，用一个描述那个流程的名字命名，再然后把屏幕截图放到这个文件夹里。我之后会浏览我的markdown，清理这些笔记，将它剪切并复制到公司的项目wiki上。在那个时候，我潜意识里通常才是最终“明白”了。同时，我还把知识进行了分类并编排了目录。

　　反思

　　我将反思作为文章结尾的副标题，而且觉得这是一个非常好的做法。文章总结通常是作者安排来强制你反思文章涵盖的信息。当你学习的时候放缓大脑，主动参与到这个过程中。仔细消化你获得的信息，将它转化成知识，并明白这些知识。做有创意的笔记，自己念叨着，看向窗户，仔细思考你阅读到或收听到的内容。把这些变成你自己的知识。虽然主动学习花费时间，但是我读一半的次数，就可以记得比别人两倍还多。在（阅读、倾听或者观看）过程结束之后要进行反思。并且随后温习你的笔记差不多5次。在书签、笔记软件和wikis上为你的知识编排目录，然后将那些目录当作知识的战利品。

　　书籍推荐

• 《Make It Stick: The Science of Successful Learning》，Peter C. Brown
• 《Pragmatic Thinking and Learning: Refactor Your Wetware》，Andy Hunt
• 《Moonwalking with Einstein》, Joshua Foer
• 《Unlimited Memory: How to Use Advanced Learning Strategies to Learn Faster, Remember More and Be More Productive》，Kevin Horsley
• 《Quantum Memory Learn to Improve Your Memory with The World Memory Champion! 》，Dominic O'Brien

　　关于作者

　　Don Denoncourt 是 simplethread.com 的一名开发人员。他很早就开始编程，那时候还没有Windows和Linux，更别提Internet。在90年代初，Don从RPG和Cobol转向C和C++。他在1996年就开始学习Java，那时候Java还没成型。经历了Java框架（包括Struts、Spring和EJB）的不断演变之后，Don选定了约定大于配置的框架，Ruby and Rails。Don在2011年最终转向Rails之前，还用过Groovy and Grails。Don喜欢写作，已经出版了几本书，发表了上百篇技术文章。Don从上个世纪就开始在家办公。Don在工作之余，喜欢花时间陪他的3个孙子。为了让他的头脑保持年轻，Don阅读和倾听意大利文小说。为了让他的身体保持年轻，Don是一个狂热的全地形（越野和街道）独轮自行车手。

看到一则新闻：“联想创始人@柳传志 疯狂吐槽在美国生活的不方便：联络方式落后、网速不好、出门还要带现金…生活一点不便利，而中国移动互联网非常领先！”

读到这段，我只能呵呵两声。这事情往深里说，可以讨论的话题可不少。

拜前期官方不怎么搭理的机会，还有一些对外资政策障碍的因素，中国的互联网产业在竞争中迅速发展壮大。互联网改变了无数人的生活，这真不是夸张。

但是注意观察就会发现：国内的互联网创新，基本是消费级别的。消费级的革新，主要特征是使用现有技术，在人的沟通、生产、消费环节降低成本，提供便利，提供新的可行模式。因为网民很多，人口基数大，只要产品作出的改进好一些，就有机会吸引足够多的用户进行下去。这种创新是相对比较容易的，但是它不会产生技术上质的飞跃。比如突然做出了性能10倍于现有主流电池的新产品，一下子就能改变一个甚至几个行业。 这里不是说非要多“高端”才好，再普通的创新，只要有价值都是好的，微信/支付宝方便了多少人的生活和联络？

各个国家因为历史文化的原因，国民形成了各自不同的习惯。这就给业务跨国扩展带来了阻挠和障碍。因为直接照搬会水土不服。美国人习惯信用卡消费，习惯签字，大量人口的习性，想短期改变是很困难的。这种历史包袱，往往是发达国家的一个苦恼。

后发地区就没这个头疼的问题了。它可以依靠现有的技术 – 发达国家传进来的，吸纳组合，直接越过一个历史阶段，超前发展出新的消费应用模式。比如大量的中国人并没有信用卡，实际上，按业内人士说法，中国是没有信用卡时代的。但是因为赶上了移动互联网应用的浪潮，不妨碍它直接奔入移动支付时代，一机在手，天下随走。当年，同样有无数人直接越过了PC时代，一下跨入手机时代，道理是一致的。PC昂贵，手机便宜，而且移动设备随身随时随地，远不是电脑可比。更何况硬件性能飞速进步，够用了就行。感谢小米吧，直接把智能手机价格拉下来，让大量的人得以接触新时代的全新生活模式。后发地区/人口因为没有历史包袱，这种切换很容易。

由此看来，后发的反而还好了？这就是10多年前，学界出现的一大争论主题：后发优势与后发劣势之争，争论的双方代表人物是林毅夫与杨小凯。可惜杨小凯先生早已在2004年仙逝。

杨小凯

这里不再重复当年的争论，有兴趣的可以翻开相关的资料，还有记录。我要说的是，后发国家固然可以享受先进国家技术输出的好处，直接拿来发展自己，但是同时也中了“后发诅咒”。世界上真没有那么便宜的好事。参看：后发劣势

一个国家的技术实力，由基础科学水平、工业水平决定。而这些事情的发展，可就难的太多了，往往费尽千辛万苦才能得到一点进步，甚至一无所获。爱迪生发明电灯，发明过程艰辛无比，可一旦成功，他人就可以直接享受技术成果。国人听惯了“集中力量办大事”的说辞，往往坚信技术靠堆人，靠砸钱就行，就能搞出来。这是极大的误解，没有这回事。集中力量攻关，适合一类：方向已经确定，有人已经证明了可行性，需要付出巨大的投资和努力，在性能和可靠性上做出改善。这其实是做工程，工程可以分解，创新不能。如果连个方向都没有，你砸啥钱。

真正的技术进步来源于个体的创意和革命性的想法。它是具体的个体做出来的，一个或几个人先想出来。基础的技术创新更需要良好的土壤环境，允许人在各个方向上不断探索。自由才是终极的生产力。所以，马斯克恐怕只能在美国搞火箭，也只能在那个地方获得成功，所以美国才能是世界第一强国。技术上发展到什么程度，需要社会几个维度的支撑：基础理论、设计创新、制造能力、工艺水平。

基础理论提供理论依据和正确性、可行性的证明; 设计创新让技术发挥出功效; 制造则是真的要物理实现出来，工艺决定了制造的水准有多高。这些都是实打实的硬功夫，没有一个是能光靠技术输入得来的，你想要技术人家还不告诉你呢。有的产品，图纸给你告诉你怎么做，你都做不出来。因为需要特别的加工能力。不信去看看日本人的“HardLock”螺母，号称永不松动。图纸是公开的，但就是没人能做得好，除了他们自己。参看：https://www.nippon.com/cn/features/c00602/

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这些创新很难，但是一旦完成，功效巨大。它直接能让原本的不可能变成经济可行，推动了社会进步。但是它需要良好制度的保护，这正是发达国家，得以发达并不断在技术上领先的根本原因。你可以组装出iPhone，卖安卓手机，变着花样包装、促销，在产品消费级别上做各种文章。但是你做不出高性能+高质量的手机芯片，完不成有竞争力的操作系统，甚至连高质量的存储器都做不出来。所以，不要相信什么中国科技实力超越美国的说法，要正视差距，不要夜郎自大。

这篇是转发的文章，作者是：Summer_Clover

一点个人评价：计算机技术有强大的“渗透能力”。这种渗透性体现在，计算机技术（芯片+软件）可以通过编程注入到其它设备里面，常常可以化腐朽为神奇，使得原本粗笨的、无任何自主能力的设施，突然变得智能起来，而且能力还能不断提升。这是不可思议的革命性，发展结果会超出人们的想象。看看波士顿动力的机器人是多么让人吃惊吧。此外，计算机技术不断改造人类生活，先是个人计算机、计算机联网，然后移动设备大爆发，后面还会有各种智能设备。计算机芯片可以做的越来越小，功耗很低。每一次的信息技术进步，都给世界提供了新的可能性。原本的不可能、不经济，也许突然就变得有可能，很合算了。各种机械的、重复的、缺乏创造力的劳动，都面临着被技术侵袭甚至彻底替代的危机，行业成长的机会也经常在这里。

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大概就想表达三个意思。三者重要性依次递增。

一是，“计算机行业”严格来讲应当是指制造、销售计算机的行业。

以电为例是最极好的。电力化是人类技术水平的巨大进步。你想到的，想不到的，几乎各行各业的效率都被电气化带来了巨大的提高。当电力变成一种基础设施后，这个世界越发离不开电，但是，电力行业却不再是当年那个最火热的行业，也不再能给这个行业的雇员数倍于平均值的高薪水。是的，微软、谷歌真的用了很多电，但我们不会再觉得微软、谷歌是电力行业的巨头。

题主指的计算机行业的热潮其实也渐渐以计算机为起点迁移开来了。热潮最初是肖克利半导体实验室，然后是仙童半导体，因特尔，然后惠普，IBM，然后微软，然后谷歌，然后脸谱。“计算机行业”最酷的公司从物理学家变成了哈佛的辍学生，从关注领域晶体管、半导体变成了社交网络。从微软开始，这条产业线上的王者就不算名副其实的“计算机行业”了。

二是，说这个行业能一直火下去的人虽然不一定年轻但还是太年轻了。

一个行业火不火的关键是什么？是重要性吗？从来不是。
三十年前的中国，在油粮站有个饭碗是让人艳羡的工作。
三百年前的中国，贩盐是无本万利的关系国家“核心利益”的行业。
但现在都不是了。

尽管盐、油和粮依然有无可替代的重要性，但都不再是什么珍贵的资源了。它们的作用变成一种廉价普及的基础服务。它们不再是被少部分人因为垄断资源或技术壁垒控制的珍稀资源了。

最开始，电力作为一种新兴技术是被少部分人掌握的技术资源。这些人开的公司都叫电气公司。
后来电本身不再重要，重要的变成了以电为基础的衍生技术。电气公司变成了，发电站（真正的电力公司）、照明公司、电话电报公司等等。

“计算机行业”也一样。依赖计算机、软件、互联网的行业会越来越多，我们能想到的每一样物品都可以通电，我们能想到的每一样物品也能连接计算和网络。

但是它们会在计算和网络构成基础设施后演化成新的行业。以计算和网络为基础的衍生技术的新行业。

技术产业的兴亡衰替是亘古不变的规律。
妄图坐在浪头就不下的人都在做春秋大梦。

三是，这个行业虽然不会一直火下去，但计算机科学会在相当长（超过我们有生之年的长度里）都是一个极好的专业。

因为计算机科学正在变成一个非常有生命力的核心学科。

人类历史上其实有很多学科都名噪一时，但是能像数学、物理学一样保持长久的生命力、能吸引一代又一代最杰出的头脑的学科实在凤毛麟角。尽管历史还很短，但我相信计算机科学会加入数学物理的俱乐部，吸引一代又一代杰出的年轻人。

数学家和物理学家大约自牛顿时代开始起分道扬镳。近代科学体系逐渐建立，物理学成为基础科学的内核和新技术的理论基础。在这个时间点上，有非常多的物理背景学生在进入化学、生物领域后有出色贡献；反之则不然，化学、生物背景的学生进入物理领域很困难。从历史来看，物理学的边界在不断拓展，在吞噬化学、生物学的知识边界。在技术更新的时候，也是物理学家在研究热功当量、内燃机原理（后来交给了新学科Mechanical Engineering的人），物理学家在研究晶体管（后来交给了新学科Electrical Engineering的人），物理学作为基础科学的核心学科也一直站在技术创新的最前沿。

我观测到计算机科学已经开始发挥着类似的作用了。计算机科学背景的学生可以进入很多领域，在无论是化学、生物、医药等基层科学还是软件、机械、航空航天等工程科学都有特别的竞争力。计算机科学的知识体系都是有价值可移植的。我见过很多计算机科学背景的科学家在进入其他领域也有突出的表现。我简单罗列一下，计算神经学、计算生物学、化学模拟、材料模拟、药物模拟等等等等。

甚至在物理领域，计算机科学背景的科学家也显示出特别的竞争力。（当然，从物理进入计算机科学的人也不遑多让，比如姚期智，物理学本科博士，再进入计算机科学领域拿到博士学位，最后获得图灵奖。）如果有一天，一位计算机科学背景出身的科学家获得诺贝尔物理学奖，我不会觉得很奇怪。而且，计算机科学也会像物理学一样，站在技术的最前沿，贡献基础理论（比如计算方法、机器学习），也贡献技术发明(比如计算机视觉、自然语言处理。自动驾驶)。我相信在计算机视觉、人机交互等领域成熟之后，部分比较独立的领域也会脱出计算机科学冠以某种Engineering的名字，比如Intelligence Engineering. 就像曾经脱出物理的那些Engineering.

物理学/计算机科学与数学的关系也很类似，它们原本都与数学是一体的，它们都在依靠数学模型解决各种基础的问题。这两个学科极具竞争力的知识体系都很方便进入基础科学和工程科学。当然，也都容易进入金融领域。你可以想一想金融领域有多少数学、物理学、计算机科学背景的人。

所有把计算机科学读成怎么写软件的人，只把计算机科学当成普通的热门专业的人，那你们就错了。计算机科学和曾经热过的生物或通讯都很不一样。

我都想说，你们误解了计算机科学真正的优雅和力量。

是的，大多数读CS的同学都进入软件工程行业了，但这是历史进程的问题。这不是说计算机科学就是教会学生写软件码代码。现在还是Software Engineering的浪潮罢了。而浪潮必将落下。

但计算机科学是可以造起新浪潮的学科，这不AI-Driven的时代正在来临。后面？当然还会有机会的。；）

所以说，真正能历久弥新、坚如磐石的是计算机科学，而不是“计算机行业”（更不是写APP写网站的码农）。

今时今日，你问我支不支持年轻人学计算机科学，我是支持的。
它能完成时代浪潮赋予的使命，也有经得起时间检验的生命力。