編者按：“隱性知識”是不能僅透過語言獲取的知識，這些知識不能光靠聽和看學會，也不能靠所謂的“
刻意練
習”學會。就像跟著巴菲特學習投資，哪怕這位投資大師把自己的決策理念和方式公開出來，別人依舊是學不會的。學習“隱形知識”最好的方式就是，找到一個領域內的“大師”，在他手下工作幾年，然後透過模仿、反饋和滲透來學習訣竅。世界上很多人都過於關注刻意練習和認知偏差研究，卻對隱性知識的獲取不夠重視。本文來自編譯，希望對您有所啟發。
每當我談到“隱性知識”（Tacit Knowledge），就會有人跳出來跟我說“隱性知識”並不存在。但實際上，它確實存在，只不過經常被忽視。而且，理解“隱性知識”是你在學習路上最應該做的事情之一。
1. 什麼是“隱性知識”？
隱性知識是不能僅透過語言獲取的知識。
比如說騎腳踏車。騎腳踏車是不可能透過文字描述來教會的。當然，你可以嘗試解釋騎腳踏車時自己在做什麼，但是當你教孩子時，這不會有太大幫助。你可以告訴他們“要保持平衡”，但絲毫不影響他們掉進水坑裡。
毫無疑問，會有人說，如果你能更好地進行解釋，如果你能找到正確的詞彙與學生進行交談，就可以教會他們騎腳踏車。如果你也相信這個理論，那麼，我強烈建議你自己去檢驗一下這個理論。去找幾個還沒有學會騎腳踏車的孩子（或者成年人），看看你是否能口頭教會他們騎車，檢驗一下解釋的力量。如果你成功了，對自己要誠實：這在多大程度上要歸功於學車的人自己的發現？有多少要歸功於你的口頭指導？
這種現象在教育學中被稱為“傳播主義”（transmissionism），意思大概是這樣的：有些人認為可以透過向別人解釋事物，來教授技術。他們認為，如果你能找到正確的詞彙組合和正確的類比，如果你真的能把事情分解成正確的層次和細節，那麼學生們的腦子裡就會神奇地靈光一閃，就能學會。有這些想法的人可能從來沒有認真地嘗試過這樣做。如果你是這樣的一個人，那麼我希望你能在某個時候開始試一試當老師。
如何教授隱性知識？比如，怎麼能教會別人騎腳踏車呢？
當我還是個孩子的時候，偶然間自己學會了騎腳踏車。然後我教我的姐妹們，然後是我的表弟，再然後是鄰居家的孩子，他很感興趣，但有點害怕。透過我的教授，他們每個人大約一個小時就能學會，具體步驟如下：
1。 選擇一輛小點的腳踏車，最好矮一點，讓學車的人腳能夠到地面。這對學習者來說是很有用的，因為他們可以在任何時候放下自己的腳，支撐住自己。腳能隨時著地的感覺也會讓人不那麼害怕。
2。 用腳向後蹬地，向前走一小段距離，讓腳離開地面幾英寸，然後雙腳著地，停下。重複這個過程。
3。 加大腳的推力，讓自己滑行的距離更長，比如滑行幾十秒。我們的目標是讓初學者學習在腳踏車上保持平衡的感覺。
4。 重複了足夠多次之後，初學者可能覺得自己準備好了，身體比較平衡了，內心也感覺比較安全了，希望更進一步。這時候你就可以讓他們嘗試把腳放在車鐙子上蹬圈兒了。
5。 如此就多了一個會騎腳踏車的孩子。
在這個過程中，語言指導是很少的。更重要的是模仿和行動，也就是說，找到會騎腳踏車的那種具體的感受。這個練習對我來說非常神奇，因為在一個小時的時間裡，我可以看到一個孩子從“有意識的無能”到“有意識的能力”，最後到“無意識的能力”的變化。
換句話說，隱性知識的傳授是透過模仿和學徒等方式來實現的。你需要透過模仿“大師”的做法來學習，直到內化了這些行為背後的原則。
看到這裡你可能會想：“這適用於騎腳踏車、網球和柔道這樣的身體運動，但對更需要大腦的運動呢？”對此，我想說的是：隱性知識遍佈我們周圍。研究人員薩摩·布林扎（Samo Burja）用例子解釋了隱性知識：他稱其為“創造偉大藝術或評估初創企業的能力（……），例如木工、金工、家政、烹飪、舞蹈、業餘公開演講、流水線監督和心臟手術。”
如果你是一名知識工作者，那麼隱性知識對你在專業領域的發展比你想象的要重要得多。
2. 知識工作中的“隱性知識”
我花了好幾年的時間才意識到，自己教人們騎腳踏車的方法所蘊含的原則，也可能適用於其他領域。
在之前的工作中，我的技術主管希尤（Hieu）有一種不可思議的能力，他能夠參加需求會議，並在幾分鐘內草擬出一個程式結構，而且該結構就是最簡單的解決方案，活動部分最少。我注意到，希尤總是能為軟體專案中不可避免的變化留有足夠的迴旋餘地，而我就做不到這一點。最後，我問他是怎麼做到的，在一起工作的這些年裡，我多次試圖從他那裡得到答案，但每次都無法觸及核心，不得要領。
我回想起自己在 Viki 的日子，那時我還是一名軟體工程實習生，第一次寫軟體測試。一位高階軟體工程師花了幾秒鐘看了看我寫的大約 100 行程式碼，然後說：“哦，這不好，以後會成為一個問題，還是這樣來吧。”
我問他是怎麼在五秒鐘內就看出問題的。關於軟體工程原理，他給了我一個很長的解釋。我揮手錶示問的不是這個，又問了一次他是如何在五秒鐘內做到的。他說：“嗯，憑感覺吧。”
我的意思並不是說希尤或那位高階軟體工程師無法解釋他們的判斷，或者他們無法清楚地說明自己用來在十幾個變數之間權衡所使用的原則：他們可以，哪怕解釋得非常糟糕。我的意思是，他們的解釋不會讓我獲得他們擁有的能力。
為什麼會這樣呢？因為當我要求這些人做出判斷時，他們會試圖用原則或啟發式來解釋。但我越努力，就會發現越多的例外、警告和潛在的問題。
這其實是普遍存在的情況。在任何足夠複雜的領域擁有專業知識的人，總是會這樣解釋他們的專業知識：“嗯，做 X，如果你看到 Y，就做 Z，原因是 A。如果你看到 B，那麼做 P。但如果你看到 A 和 C，但沒有 B，那麼做 Q，原因是 D。如果有一些奇怪的情況，你就做 Z，但看到 C 的話，那麼你應該切換到 Q。”
如果你進一步追問，最終他們可能會說：“啊，感覺這就是對的。如果你這樣做的時間足夠長，也會覺得這是對的。”
最終我意識到，學習希尤技巧的方法就是模仿他：設計一些軟體，然後徵求他的反饋。我意識到，如果你聽到有人用一長串的話來解釋某件事情，那麼很有可能你面對的是隱性知識。
這一現象在專業知識研究中已經得到了很好的證實，也被其他領域的從業者寫過很多次。舉個例子，以下是外科醫生阿圖·葛文德（Atul Gawande）對闌尾炎手術的描述：
假設你有一個闌尾炎的病人需要做手術。如今，外科醫生通常會進行腹腔鏡闌尾切除術。你可以透過肚臍附近一個四分之一英寸的切口，將一個小型攝像機（腹腔鏡）送入腹部，透過腰線下方的切口插入一個長鉗，然後透過左下腹的切口推入一個用於縫合和切割的裝置。用鉗子夾起手指大小的闌尾，把切掉的器官放進一個塑膠袋裡，然後把它拉出來。縫合，就完成了。不管怎樣，這是你想要的結果。但事實往往並非如此。
甚至在開始之前，你就需要做出一些判斷。比如身體結構特殊，嚴重的肥胖，或之前腹部手術留下了內部疤痕，都可能使腹腔鏡難以安全放入。你必須決定使用哪種腹腔鏡送入方式，有很多選擇，或者是否放棄高科技方法，用傳統的方式進行手術，切開一個大切口，以便直觀地看到一切。如果你確定使用高科技的小切口方式，將腹腔鏡和儀器放在身體裡，那麼你可能很難鉗住闌尾。闌尾炎可能會讓闌尾變得像一條肥厚、流血、發炎的蠕蟲，附著在它周圍的所有東西上，比如腸道、血管、卵巢、盆腔側壁。要將它取出來，你必須從各種各樣的工具和技術中選擇。你可以用一個長棉頭的工具把周圍的附件推開。你可以使用電灼、鉤子、剪刀，尖解剖器，鈍尖解剖器，直角解剖器，或吸盤裝置。你可以調整手術檯，讓病人的頭朝下，腳朝上，讓重力把臟器拉向正確的方向。或者你可以抓住闌尾上看得見的部分使勁拉。
在你看到了這個小器官後，還可能會發現闌尾炎是錯誤的診斷。病人的症狀原因可能是闌尾腫瘤，克羅恩病，或卵巢疾病，而恰巧使附近的闌尾發炎了。然後你必須決定是否需要額外的裝置或人員，是否要請另一位外科醫生。
隨著時間的推移，你能學會如何解決問題，會更有信心地找到解決方案。八年後，我做了兩千多例手術。四分之三的手術涉及到我的專業，也就是內分泌手術，對內分泌器官如甲狀腺、甲狀旁腺和腎上腺的手術。其餘的則涉及從簡單的活組織檢查，到結腸癌等各種疾病。對於自己專業內的病例，我已經知道了大部分可能出現的嚴重困難，並制定瞭解決方案。對於其他病例，我對自己處理各種情況的能力，以及在必要時給出即時解決方案的能力也有了信心。
葛文德在解釋他的專業知識時，提出了各種各樣的“警示”。這可能就是隱性知識在起作用。這種複雜的判斷，這種即時的解決方案選擇，恰好平衡了幾十種考慮因素，這是值得學習的。僅僅透過解釋，這幾乎是不可能學會的。
顯性知識與隱性知識。（顯性知識：在檔案、資料庫等中發現的成文知識）；（隱性知識：直覺性的知識和技術，它：１．根植於環境、經驗、實踐和價值觀中；２．難以表達：它存在於實踐者的頭腦中；３。長期競爭優勢和創新的最佳來源；４．透過社會化、指導等方式進行傳遞，很難透過IT傳播。
3. “隱性知識”能否顯性化？
從理論上講，是否有可能將隱性知識外化為一系列指令？也許我們可以將專家決策提取到一個多分支過程中，並將其編碼到一個“專家系統”（expert system）中。或者，我們可以把它變成一個過程列表，發給這個領域的每一個從業者，而不是讓他們以傳統的方式學習隱性知識。
對這個問題的共識答案似乎是：“是的，原則上是可能的。但實際上，這是非常困難的。”我對此的看法是，這太難了，我們甚至不應該費心去想這個問題。假設你讀這篇文章是因為想在事業上有所成就，那就應該放棄把隱性知識轉化為顯性知識的想法，而要追求隱性知識本身。
我們為什麼知道這一點？
在 20 世紀 70 年代，一些組織（其中包括美國軍方）委託進行了一系列研究，探討建立各種“專家系統”以增強或取代人類代理的可能性。這種“用專家系統取代人類”的想法在當時挺流行的，就像神經網路在如今很受歡迎一樣，但“專家系統”的想法在之後的幾十年裡已經被拋在了一邊。
許多研究人員在這股熱潮之後發現，要將人類專家的所有可能的分支和細微差別編碼到一個“專家系統”中是極其困難的。
其中一個專案是在贖罪日戰爭（Yom Kippur war，也叫齋月戰爭，指 1973 年 10 月 6 日埃及，敘利亞和巴勒斯坦游擊隊反擊以色列的第四次中東戰爭）後不久委託進行的，該專案將以色列飛機維修日誌錄入美國資料庫，其目標可能是用一個“專家系統”取代飛機維修人員。當時，一位名叫加里·克萊因（Gary Klein）的年輕研究人員的任務是採訪飛機維修人員，以瞭解他們的核心專業知識。
他在最近的一期播客中描述了這個專案：
“我可以填寫 80% 的表格，但剩下的 20%……也許有些東西是空白的……或者可能有錯誤。然後我會採訪他們並問“你是怎麼填寫的？”
然後他們（維修人員）說：“好吧，觀察這些損壞，看看損壞的程度。兩天後，飛機又重新投入使用。對於這種損壞，我知道，如果這些線斷了，則需要一兩個星期（來修復），所以顯然這些線沒斷。維修人員可以以非常快的方式讓飛機重新投入使用。”
換句話說，這些人可以超越日誌。想象一下作為一個維修技術員，處理這類問題是什麼樣子。
（……）所以當我寫報告時，是這樣說的：這邊是我能做的公式化的事情，這邊是我收集的關鍵事件，現在你可以理解他們的專業之處了。因此，空軍認為他們無法建立一個專家系統來取代這些人，而必須繼續支付他們工資。”
稍加觀察，你就會發現這一結果在同一時期的許多組織、許多領域中重複出現。（維基百科稱這個問題為“知識獲取問題”，這是一個很好的說法，最終導致了專家系統的普及程度下降）。人們很快就發現，從專家的頭腦中找出“規則”並不容易。
當然，也有其他反對意見。克萊因（Klein）現在被認為是自然主義決策（NDM，Naturalistic Decision Making）心理學分支的先驅之一，他認為對程式的過度依賴使人類操作者變得脆弱（《力量的來源》第 15 章）。換句話說，盲目地給人們一系列要執行的程式，會剝奪他們積累專業知識的能力，反過來又會阻止他們去採取那些在專業操作人員中常見的創造性問題解決方式。這也意味著，當某些事情發生嚴重錯誤時（在現實世界中總是會出現嚴重錯誤），他們將無法適應。
那麼，“專家系統”就完全無望了嗎，有跡象表明這不是一個完全無望的事業嗎？有的，事實證明有：
1。 我有一些從事人工智慧研究的朋友認為，“專家系統”有可能東山再起，也許是透過使用更現代的人工智慧方法。
2。 加里·克萊因（Gary Klein）在開發提取隱性知識片段，並將其顯性化的技術方面已經名聲大噪。這種技術被稱為“關鍵決策方法”（The Critical Decision Method），但由於它需要關鍵決策（CDM）本身的專業知識，因此很難實現。
3。 有時，一個特別有天賦的人有可能把整個領域的隱性知識整合成一種有效而明確的教學方法。可以說，約翰·博伊德（John Boyd）用美國空軍的第一本戰鬥機戰術手冊做到了這一點。
所有這些觀點都是有效的，值得思考，但我認為，它們是否被證明是普遍正確的，這無關緊要。你可能會說：“其實，既然所有的隱性知識都可以顯性化，那麼就不存在所謂的隱性知識了”。但這是一種迂腐的說法，對我來說毫無意義。等待“專家系統”的復興是不合理的，期望關鍵決策應用於你的領域，或等待博伊德式的天才出現，也不是明智之舉。我們應該把隱性知識當作一個事實來對待，思考如何直接獲得隱性知識，而不是寄希望於某種突破將隱性知識顯性化。
4. 學習“隱性知識”
這對我們來說意味著什麼？這意味著，如果我們想在自己的領域追求專業知識，就應該開始研究已經發表的關於隱性知識的研究。
“但是等等，”你可能會說，“那刻意練習（deliberate practice）呢？這難道不是獲得專業知識最重要的部分嗎？”答案是否定的，它不是。
在對安德斯·埃裡克森（K。 Anders Ericsson）的《刻意練習：如何從新手到大師》（Peak： Secrets from the New Science of Expertise）一書的回顧中，以及在對“刻意練習”問題的總結中，我解釋說“刻意練習”被定義為只有在具有悠久教育學歷史的領域才有可能。也就是說，刻意練習只能存在於音樂、數學、國際象棋等領域。
埃裡克森在《刻意練習》一書中提出了這個狹義的定義，然後又迴避了這個問題，他認為雖然自己沒有研究過這些領域之外的實踐，但刻意練習的思想可以應用到教育學上不太成熟的領域。但是埃裡克森很清楚 NDM（自然主義決策）方法的存在，他是《劍橋專業知識和專家績效手冊》（Cambridge Handbook for Expertise and Expert Performance）的編輯之一，與許多來自 NDM 社群的人一起參與了相關工作。
如果你是程式設計師，設計師，商人，投資者或作家，你可能會問：“那麼，我的領域呢？如果沒有適合我的現成的教學方法怎麼辦？”如果你已經開始問這個問題了，那你就已經開始踏上一條更有趣的道路了。這確實是一個正確的問題。
當然，答案是，如果你從事這些領域之一，那麼 NDM 會有用得多。學習隱性知識的過程大致如下：找到一個領域內的“大師”，在他手下工作幾年，然後透過模仿、反饋和滲透來學習訣竅，而不是透過刻意的練習。比如，想想沃倫·巴菲特（Warren Buffett）和他在本傑明·格雷厄姆（Benjamin Graham）手下度過的歲月。NDM 領域專注於使這種做法更有效的方法。我認為世界上很多人都過於關注刻意練習和認知偏差研究，而對隱性知識的獲取卻不夠重視。
如果隱性知識存在（我相信它存在），那麼關於技能獲取最有用的工具將來自於研究它的領域。去年年底，NDM 社群聚集在一起，出版了《牛津專業手冊》（The Oxford Handbook of Expertise）。這是我們今天所知的對該領域最全面的概述。
埃裡克森關於“刻意練習”的研究工作花了大約 30 年的時間才滲透到主流意識中，部分原因是馬爾科姆·格拉德威爾（Malcolm Gladwell）的《異類》（Outliers）取得了成功。如果我們以此作為比較， NDM 方法要多久才能進入主流？
也許在 2030 年，我們談論隱性知識的方式會和今天人們談論“一萬小時規則”的方式一樣。但如果你正在閱讀這篇文章，則會有一個好的開始。密切關注 NDM 方法，並注意關注隱性知識。在本文作者看來，它們是當今專業知識中最有趣、卻容易被忽視的話題。
譯者：Jane
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