别给我说这些，我要具体方案。

开会时，常常听到别人头破血流的吵闹声中冒出这句话，偶尔我也会思考，当人们说这种话时在表达什么呢？具体有两个因素：

1）理想和现实差距太大，2）假设性条件太多

第一种，我想做份social营销方案，在创意方面需要天马行空，结合实际却发现无法落地，这直接导致思考变得理想化。

第二种，我把它也成为「颅内战」，假如我们这样执行会不会带来更多用户增长；假如这份项目调研没问题结果会不会差。

说直接点“我不能确定这样有无效果”，因此才需要拿出更多假设进行商讨；两者其实都是一种猜想，表面来说都比较片面，并不能帮我们建立正确的「执行方案」。

我也会听到“开会不要跟我讲理论，告诉我具体怎么做之类的话”，这样真的就一定对吗？不是的。

后来发现“没有理论”的推演，一件事执行后的效果差距很大；原因是大部分人知识的来源都是自我总结并不能作为有效依据，最后就要不断的复盘对齐。

这些种种矛盾形成的根源具体是什么呢？我把它称之为基石假设（Cornerstone hypothesis）。

进一步而言，如果我们找不到行动背后的「大前提」，所有的讨论都是表面现象的主观自洽，最终影响决策；因此提取“理论知识”就显得非常重要的。

理论知识与进化过程

若直接问我什么是理论，我也不知道如何精准回答；于是我查阅大量学术资料找出具体解释，从广义方面来说它从三种角度出发：1）知性，2）理性，3）逻辑

怎么理解三者的关系？

众所周知，在高中二学期时同学们都会经历文理科分班，许多人由于物理、化学、生物课程难度较大而选择“文科”；同样有人不喜欢历史、地理等科目而选择“理科”，它们分别代表“知性和理性”。

知性角度出发，学习生涯中会接受大量形式逻辑的训练，如因果关系论中的“因为所以”，假设关系的“如果，就”；相对关系的“不是，而是”，诸如此类。

理性角度出发，物理学中常用质点运动公式，如，匀变速直线运动（平均速度V平=S/t定义公式），有用推论Vt2-Vo2=2as；压强：P=F/S等，不一而论。

但两者学习从来都不是冰冷独立状，单一理科的符号无知性的文科支撑就很难理解，单一文科内容无理性元素支撑就缺少文学之美；因此两者交叉是学习必不可失元素。

那如何有些结合呢？离不开关键要素“逻辑推理”。

人类通过某个概念判断，结合思维推理，运用论题依据、数学公式等方式最后推导出“万物基本规律”以支撑在现实中使用，来提升各领域学科方面的效率，从而普世化让大众可接受。

因此，理论是基础规律，是「理」和「论」的组成；它主要分为两大类别：1）学说理论，2）科学理论

第一方面，人类对自然社会现象按照已有的实证知识，经验，法则和认知经过验证的假说，经由一般化与演绎推理的方法，进行合乎逻辑的推论性总结，偏向演绎法(Deductive reasoning)。

第二方面，验证过对某科学领域所作的系统解释的知识体系，由系列性的概念，判断和推理组成，基于实战经验的基础上经过思维加工而形成的，具有严密逻辑结构的学说体系，偏向归纳推理(Inductive reasoning)。

可看出，两者唯一不同是“基石”和“推理”的方式，学说理论更偏向思辨，科学理论更偏向理性的数据。

相通点是把经验规律一一检验之后形成的知识，并不是胡乱猜想的假设，是动态并具备抽象和普适性的规律，除技术外，人们在生活中多半用的是“学说理论”。

从认知心理学角度出发，多伦多大学人类发展与应用心理学的国家首席教授基思•斯坦诺维奇（Keith E.Stanovich）把它总结为：

一组相互联系的概念与命题，它通过对变量之间的系统，来阐述、解释、并对未来做出预测”。

因此，日常所看到大量别人的思考多半称不上为理论，充其量是一小部分经验而已，并非批量验证的规律仅是单人的思考罢了。

两者理论怎么进化的呢？

在科学研究中把它拆分为：从个别或特别的知识中剥离出的定律或定理，根据这些规律演绎出“各种有关假设”。

即从一般的知识出发，对特殊和个别现象做推论，以进一步的事实验证这些假设，从而进入更高一级水平。（注：科学理论）

这里有则重要概念为「定律」，多数人会把它和「定理」难以区分，具体什么意思呢？

前者属于一种感性模型，属于实践和事实所证明，反应事物在一定条件下发展变化的客观规律的判断而已，通常用它描述特定的情况或特定尺度下的现实世界，但它可能会失效或不准确。

比如说，没有任何一种理论可以描述宇宙中所有的状况，也没没有一种理论是完全正确，如人们常说的“真香定律，期望定律，欧姆定律，因果定律”等。

后者属于已经证明具有正确性，可以作为原则或者规律的命题甚至公式；它从真命题（公理或其他被证明的定理）出发，经受逻辑限制的推导，证明为正确的结论，即下一个真命题。

比如说，几何定律，多面体欧拉定律，圆幂定律；这些可用在算法，人工智能，物理化学中来推动科技的进步。

综合上述会比较枯燥对不对，这么多有关理论知识的解析与科学研究的方法论，我们可以得到什么结论呢？

不论是学说理论或科学理论，都基于大量经验的验证最后得的可行性，属于「客观规律」，并非某个独立观点的存在，而是某个现象和结论相闭环的“组合套件”。

通俗一些，这就像气象台预测明天有大风，当数据预测系统发出的报道和最后现实结论发生矛盾时。

专家会尝试构建一个更好的理论来完成“新现象”的解释，因此会发现理论中存在“适用边界”，这是查理·芒格说过非常有名的一句话。

适用边界的误导性

什么是“适用边界”？当你无法知道别人的经验（观点，概念）在什么情况下失效时，这个知识对你来说是无效的。

换言之，你吸收的经验（认知）都不是绝对正确有用的，它只在某种特定场合和条件下适用。

简单举几个例子：

中国有很多俗语，如「坚持到底就是胜利」意思是遇到困难不应半途而废，不因困难而畏惧不前，最后一定会获得成功，对不对？

但同时还有另外一句叫「苦海无涯回头是岸」，什么意思？尘世间如同苦海无边无际，只有悟道才能获得超脱；还有很多，英雄出少年，大气晚成；宁为玉碎不为瓦全，留得青山在不怕没柴烧。

如同你打开手机，眼前看到大部分人发表的观点都是有个基础概念，进而结合自己的思考（处境，经历）最终形成「想法」。

再比如：你问别人做短视频先起草文案还是先拍？你会得到很多不同答案，类似有说要先买个支架，有说先报个课程，诸如此类。

这就导致，多数时候我们会通过自媒体平台采纳很多理论（经验，思考）；也会基于工作的个人经验，利用自媒体平台的便捷输出一些思考发表。

若不能说清楚“论点，论证，结论”三者，那看似有道理的观点无法验证，其实帮助不大还有可能影响到自己；所以我们要回避没有「大前提，小前提」的结论思考，避免让自己只陷入观点中。

前者用在“那些以数字驱动读书的人身上，后者用在用心学习的人身上”。

举个例子：

“复利思维”多数人知道它的定义，“使得事物按照一定的指数不断反复增强的思维模式”；简单而言，重复和反复做一件事，通过结果的再次累积形成同方向递进，把时间拉长犹如滚雪球一样倍增。

拿一个浅薄而正确的理论（知识点，观点）用在错误的地方还想着要结果，难道不是南辕北辙。

总而言之，一方面经验不等于理论，两者中间相差多种经验的反复验证；另一方面理论是有边界的，它不过是种猜想和假设，人们习惯围绕固有「基础概念」做出延展，然后再自洽的完成逻辑回答。

所以我说，很多时候学习理论（经验）要掌握背后某个人输出此经验的闭环逻辑（大前提，小前提）是什么，避免陷入表面观点中。

用这套方法论也可以拆分某个人知识或理论的形成，如樊登读书的火爆仅是爱讲书造成的吗？我为什么坚持做长内容？仔细深挖发现某个最后观点出现都有“重要的支撑”。

这也是挖掘别人思考的「基础概念」的过程，我也称之为“别人的思考根本根基”，“第一性原理”，所以别人的结论与隐含假设都不重要，重要的是基于什么。

依照别人第一思考做根本

该概念来源古希腊哲学家亚里士多德提出的哲学观点：“每个系统中存在一个基本的命题，它不能被违背和删除。

第一性原理被炒的很火的主要得益“钢铁侠”埃隆·马斯克；他经常说：通过第一性原理，我把事情升华到最根本的真理，然后从核心处开始推理。

上述中，理论的解释中也有提到「学说理论」和「科学理论」最重要的区别就在此，那从本意上有什么不同？

先说前者归纳思考：

而现在营销升级为数字化，市场变成产品型市场或技术性市场，需要了解martech（智慧营销），进一步细分广告数据，内容，社交和创意来满足用户。

简单来说：从理论到精细化数据分析，对特殊的代表（token)有限观察，把性质或关系归结到类型，或基于对反复再现的现象的模式（pattern）的有限观察。

仔细想想科学理论难道不就是这样？保守切精准；其实人们在工作中也常用归纳法。

如，最近火热的新消费品牌破圈三件套，先小红书种草，然后找头部主播李佳琪薇娅带货，最后找中腰主播持续渗透，几句简单的话把新消费品牌策略概括的大而全。

再说后者演绎思考：

亚里士多德的三段论把一切表现的**尽致，比如：打开天气APP显示说“杭州明天要下雨”，这时我们惯性思维会做出一个推理或决策“明天要带伞”。

仔细想想学说理论难道不就是这样形成的？对比发现，一方面，归纳是通过实践推导结论，把连续性的经验推导到未来；可要知道并非所有事物都有连续性，固有的思维会让人陷入“归纳法”谬误。

如同，我们经常看到一些工作几十年的人说“我的经验判定肯定没问题”，都这么做几十年了，熟能生巧。

因此当这种「固有认知」面临工作岗位调整或业务改革时，自己想跳出就变得很难。

或者说，他们基于几十年经验的判断会让自身陷入「归纳谬误」中，原因是唯一不变的是变化，我常说在保守中激进，在激进中成长就是这种状态。

另一方面演绎法必须有个基石，来自系统之外能够逻辑自洽到原点，该原点可以称之为「第一大前提，逻辑奇点」，也可以称之为第一思考的根基；这也是别人基于什么思考得到观点背后的概念。

我通常在工作中经常问同事“你这个大前提从哪里来”，他们的回答常常令我惊讶，如：1）别人也这么做，2）数据调查，

3）朋友圈观点

总而言之，我们能得到什么结论呢？别人的观点不重要，重要是别人观点背后通过「演绎」还是「归纳」很重要。

这么多关于「理论」背后的拆解和别人推理的思维方式，最后结合我自己的思考，讲讲一个实践理性主义者，我们应该吸收什么样的理论以及如何正确使用别人的「经验」。

正确吸收理论的方法论

我们要接受一个事实，所有的理论（知识，经验），它没有决定对错之分的权利；大脑接受后只是为推演判断做决策提供有价值的依据，仅此而已。

因此我们需要具备学习理论如何形成的能力，尽管这些很枯燥，但你在人生某个阶段瓶颈时它是帮助你成长最有力的武器。

如同抽丝剥茧不用摧毁之力看透别人观点背后的（大前提）；具体到日常行动方面，这里有几条方法论我一直在用：

我上述有说，需要找到别人第一思考的基石在哪里把它拿出来，不妨多问几个为什么，依次来推理它是「演绎思考」还是「归纳思考」，能否找到确认的大前提。

他们背后的经历不同都有适用场景的边界，说996的人公司上市自己股票套现也能财富自由，累的要命的人本身在基础岗位挣的不多，投入产出不划算；年轻要创业可能有原始资产。

所有一切不能盖棺定律；因此判断就要学会自我切割，把大前提和自我分开；过程需要思考他人的内容是否帮助我，剔除那些不适用，不利于解决问题的观点，直到找到符合自己最适用的。

所以为什么强调边学习理论边实践呢？过程中可以调整在学习，一直循环就好；当你把某件事做成时输出的观点也是「一小部分的」，如同，你无法把全部面貌展出出来一样。

据此，有时不是理论没用而是学的太少，没有找到基石。

因而，我一直相信做成一件事有一个完整正确的路径摆在信息的载体里，只是我们没发现或只看到一部分；很多思考只是主干，而那些小路才值得关注。

总结一下：

进而对照自身找到适用边界，剔除无用理论，哪些能否帮我很重要；最后敢于大胆尝试，边学习边实践边微调。

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