• 信息来源：比尔盖茨的年度荐书书单
• 完成时间：2020.12.16

此书出版于2019年，中文标题为《范围：为什么通才能在专业化的世界中取胜》，但目前未有全文译本。

书中解释了作者的一个观察——虽然世界似乎需要越来越多的专业化人才，但是更多研究表明在许多领域中"起步时涉猎广泛，并在实践中探索真正属于自己赛道"的人会走的更远。

个人的感受是，本书提供了一种新的视角来审视你的工作岗位和能力、有助于自我认知与职业规划，在"个人成长"这个话题中为读者提供了一个参照物。

以下是书中内容的主观总结：

通才与专才的适用领域

两种成长路径：1）选择方向，尽早开始，永不动摇。2）广泛尝试，后期专业化。

在国际象棋、消防、军事指挥领域，重复训练会形成本能的反应；而在设计人类行为模式方面重复并不会导致学习，如评估学生的潜力、预测病人的表现。

经验是否必然导致专业知识，取决于所讨论的领域——边界清晰、反馈迅速准确的领域需要练习（模式识别、一万小时定律），而边界模糊，反馈周期长、不准确的领域，经验会强化错误（战略决策、广泛集成、概念推理）

在稳定、狭窄、规则明确的领域里，机器智能能发挥更大的作用，类似棋类运动。

分析现代世界的工具

现代世界是复杂多变的，学习内容所处的环境越多，学习者创造的抽象模型越多，对特定环境的依赖越少，更容易将已有知识运用到全新的环境中——创造力。

the more constrained and repetitive a challenge, the more likely it will be automated, while great rewards will accrue to those who can take conceptual knowledge from one porblem or domain and apply it in an entirely new one.

两种提升创造力的训练：

类比——外部观点与当下问题存在深层次的关联，但行业专家容易对表面差异化特征敏感容器陷入局部最优。如通过军队攻占堡垒与采水灭火的故事联想到如何解决肿瘤问题。

费米问题——一种对未知事物进行评估的方案，通过拆分、统计确定上下界，粗略建立未知问题的标尺。

更换赛道

更换赛道——用损失先发优势去换更高的成长速度。放弃先发优势、沉没成本、知道什么时候退出是一项战略优势。

这个观点的前提我觉得同样需要强调，要判断退出是因为毅力不够，还是更好的机会出现，客观评估。

变化是必要的：

一方面：工作与自我的匹配和婚姻类似，没人想在不了解自己的时候尽早结婚。因此前期的试错是必要的。

另一方面：世界是变的，人也是在变的，过往的preference可能会随着时间黯淡，需要继续探索。

Career goals that once felt safe and certain can appear ludicrous, when examined in the light of more self-knowledge. Our work pregerences and our life preferences do not stay the same, because we do not stay the same.

we learn who we are only by living, and not before.

每次做选择的时候，脑海里都有这些问题：我想要成为什么样的人，想要过什么样的生活。

而在"拥抱变化"思想驱动下，为自己的未来做长期规划似乎是不可行的。事实上我非常认可这一观点，因为我自身的重大变化都是以出乎意料的形式出现。与其定一个长期目标并规划路径，不如问自己下一步我能探索什么。兴趣、内心渴望的驱动力要远强于物质、外界期望等等激励。

专业化的诅咒

看到这里犹记得父亲的建议，工作遇到瓶颈时，跳出来做其他事情，在其他领域找到灵感再回来创造。

与书中提到的 outside-in thinking: finding solutions in experiences far outside of focused training for the problem itself. 如出一辙

Knowledge is a double-edged sword. It allows you to do some things, but it also makes you blind to other things that you could do. ——套路、行事法则、价值观也是如此。在大公司待久了明显感觉到公司文化对个体的侵蚀，有时不必讨论下意识就否定了一些可能。

cultures can build in a form of ambiguity that forces decision makers to use more than one tool, and to become more flexible and learn more readily.

此外，横向知识的获取是探索的过程，高度专业化是效率驱动，交谈与融合必须是低效的——像是午餐时候看似浪费时间的闲聊。

结语

书中列举了诸多案例与研究结论，但有两个问题：

1. 每个案例都是狭小职业/群体背景下的讨论，不能适用于广泛的场景。
2. 个人成功的影响因素过多，书中大部分事例并未进行控制变量、也并未解释这个成功是不是"幸存者偏差"。

毕竟，畅销书，重点不在于具体内容，思考的过程还是很有趣的。

互联网打工人的需求，从I型人才（专业型）到T型人才（一专多能）到π型人才（两专多能），此趋势同样可见。技术型选手可以顺理成章的把数据分析能力作为一个抓手，毕竟这个时代的主旋律是数据智能。