#见感思行#知识不值钱

原文：知识不值钱

见：

当我遇到这档事的时候，我满脑子都在琢磨，如何在不伤害他对游戏设计这份真挚感情的前提下，尽快的让他醒悟一个事实：游戏点子其实不值钱，是的，一毛都不值。

所以虽然点子有千千万，但是达成一致的点子都有一个共通点，它是基于行业经验，形成了知识框架后才达成的共识，而这个知识框架，比知识值钱无数倍。

点子只能解决特定情况下的特定问题，而知识框架则像是台发动机，提供不竭动力。

但是知识很重要，因为你需要知识才能构建你的知识框架。

零散的知识串联后带来的力量是恐怖的，有点儿像摊开了张世界地图，你指哪，他能从时间、空间上娓娓道来，而且想法往往能自圆其说。而别人只能看着地图的碎片闷头苦思。

所以虽说知识都是一样，但是帮助你打底子的人不一样，在如何系统的、多维度的传授知识上，人家才是专业的。

更重要的一点，AI分发的平台，信息都是细碎的，这种边角料，无法帮助我构建我的知识框架。

更何况知识框架是需要自己主动去搭建的，这种喂养式的根据兴趣推荐，一刷新全是大路货，营养几乎没有。

知识框架的建立一定是主动的、查漏补缺的、目的明确的。

人的精力有限，知识却是无限，如何快速找到合适的砖块搭建自己的庙宇，才是形成自己的壁垒所在，无目的安慰性学习，在当今的快节奏下并非上上之选。

至于如何搭建属于自己的知识框架？说简单也简单说难也难，它是一句正确的废话：找准自己的定位，读万卷书，行万里路，不过如此。

感：

知识结构这东西就是需要自己主动的进行主题性的学习，进行系统化，一个知识点面对的边界都是不一样的，所以你要知道你的知识点适合什么样的场景进行学习。或者针对一个场景进行学习，那样学到的都是能立刻应对到场景当中的。

思：

知识框架就是思维模型，在思维模型中，能在场景当中运用的就是套路。当你开始进行套路的总结归纳的时候，你就需要对应到自己的场景下该如何应用去思考。归根结底，最重要的思维模型都不用太多，但是对应到场景就是千千万万种了。就如同决策树模型，给李叫兽他就能运用到挑选吃饭的酒店上边去，而我们平时根本就不会用决策树来决策自己的生活常态。决策树模型在人工智能当中运用的也很常见，当人工智能在生活场景下运用更合理的决策条件的时候，而我们普通人在日常生活中都没怎么思考决策者问题，这就有很多工作就会被人工智能给替代。

行：选书要选同一个主题的阅读，这是对知识框架提升最快的途径。