一个人的潜能是什么，请你给我一个准确的定义。
从字面意思分析就是潜在的能力。
我们也可以理解为藏起来的能力、待挖掘的能力、深层次的能力等等，有一个对潜能的描述是这样说的。
有人在逃命时跨越4米宽的悬崖。
这就是潜能？不，这不算是潜能，这顶多算是一种本能的应激反应，这就好像是人在受了刺激之后，牙齿的咬合能力是平时的四倍一样。
那到底什么才是潜能呢？
北大博士核聚老师在他的编程思维课上对这个做出了解释，我们一起来看看！
潜能的由来——元能力
核聚：
人的正常发展过程是指数式的，否则就有问题
上进心就是原能力
他之所以这么说，是因为他发现了生物的发展规律，下面这张图就是生物发展规律图。
首先，人们在生物层面上都是由细胞分裂产生发展的，每个人都是从一颗受精卵开始，经过指数式的发展而来，也就是说，指数式发展让我们从一颗受精卵变成一个四肢健全的人。
物理层面的增长都是被骨骼限制的，增长有个最大限度。但精神层面的增长却是不受限制的，也就是说只要不出现问题，你就可以一直指数式的发展下去！
这才是对潜能最准确的描述，更应证了“人的潜能是无限的”这句话。
精神层面的增长是知识的增长。
但我们常觉得知识增长的难度要比身体增长的难度高。因为身体增长，它是依靠生物本能的，不需要我们去刻意控制。但知识的增长却只有我们主动寻求才能做到增长。
知识、技能、收入都可以发生指数级的增长。
不仅知识可以达到指数级的增长，并且随着知识的增长，技能、收入都可以发生指数级的增长。而这一切都源自于每个人的元能力，也就是上进心，只要你拥有了上进心，你就拥有了指数式发展的可能性。
可是上进心人人都有啊！为什么最后只有少数人做到了指数式的增长？
这个其实从历史上发展过程就能得出答案。
下面这两张图分别是两个不同时期世界各国的GDP（生产力）发展。
其实在公元前1000年以前，每个国家的发展都是相差无几的，但是到了1000年，也就是中国的隋唐时代，因为产生了科举制，使得人才的利用率大幅度提升，GDP（生产力）一下子就领先了其他国家。第一张图里面显示的那个GDP最高的蓝色线条就代表当时的中国。
这一次的飞速发展依靠的是科举制这一方法，我们也可以称它为一套指数式发展的方法论。但这样的领先并没有保持多长时间，待到1800年左右，西方国家爆发了科学革命，产生了科学方法，使得他们的生产力指数式的增高。
这些现象很明确的说明了一点。
只有方法才能导致进化
也就是说，你有了元能力还不够，你的潜能不能像细胞增长那样自然的指数式发展。我们不妨假设一下在生物发展的初期，其实它们也是遇到了各种各样的问题，但是它们最终找到了一套解决问题的办法，那就是细胞分裂，这才让那些原始生命获得了指数式的发展。
如今我们的发展遇到了问题，就像原始生命遇到的问题一样，我们必须找到方法，解决问题，才能够做到指数式的发展，而学习就是解决一切问题的方法。
中国近代发生过两次学习热潮。
一次是80年代的学习热潮，那个时候主要理想主义式的学习。
第二次就是现在，当时那个学习热潮很快就冷了下去，因为大家都开始务实了，可是务实务到一定程度，就会发现知识和技能是最可靠的发展工具，于是就引发了这一次务实的学习热潮。
也就是说，今天大家学习知识，其实都是为了解决自己所遇到的问题，比如收入问题、学业问题、工作问题等等。
那解决工作问题需要用到哪些知识？需要到什么地方去找？需要用什么来找？这是一个问题。
知识太多，为了便于识别信息，人们把知识都总结归纳成一个个概念，我们也可以把它叫做知识模型，当我们把一个知识模型装进自己的大脑，它就会变成我们的思维模型。
思维模型——一万次定律
吾生也有涯而知也无涯，以有涯随无涯殆已……
知识那么多，十辈子都学不完，到底哪些知识才是对我们发展影响最大的呢？
核聚老师教我们要认识知识的周期，有些知识它的周期很短，很快就会过时，十年五年的都有，我们所需要的是那些能够长期为我们所用的知识，笑来老师干脆把知识定义为：
能够长期有用的才称得上是知识。
符合长期有用的知识可以分为三大类：
1.原理、法则类知识。
比如数学原理：加法法则，你只要掌握了加法的法则，那就意味着以后所有加法类问题，不管是以什么形式出现的，你都可以运用这个法则解决它。
2.事实类知识。
其实观点、假设类知识都是由事实推演出来的，只要你掌握了事实，你自己就可以通过事实推理出一些观点知识。
3.技能、操作型知识。
这些知识通常能够直接解决你的问题，如果说我们不是数学家或物理学家那样的人，那么前两类知识对我都是次要的，对于我们普通人来说，最重要的就是技能操作型知识。因为每个人都需要做事才能产生价值，而做事的时候必然要依靠技能、方法和步骤，这类知识通常对你影响最大。
好了，介绍完知识类型，我们再来看看核聚老师所提出的一万次法则。
首先，我们要弄明白在学习过程中导致失败的原因是什么？
放弃
对！几乎所有失败都源于自己的放弃，那我们再来判断一下，在学习过程中又是什么原因导致人产生放弃的念头？
1.不断遗忘。
2.没有成就感。
人物的大脑神经是有结构的，在原有的结构上想要形成新的链接是非常困难的，本质上你要记住一个东西，就意味着必须要在自己的大脑神经元之间建立一道新的联系，直到它变成大脑的新结构。记忆是一个生理过程，这个过程必定是困难的。而没有成就感其实大部分原因也是因为记不住导致的，如果一个方法，你记住了，那么你就能够在需要它的时候想到它，想到它便得用到它，当你用它解决了问题之后，就自然会获得成就感。成就感是兴趣的源头，是让人们乐此不疲的做一件事情的前提。
但，为什么记不住？
1.专注不够
2.频率不够
3.量不够
专注和频率是直接影响记忆的，那么要怎么解决这个问题呢？唯一的办法就是多练。核聚老师针对这个问题给出了一个思维模型，也就是概念。
一万次定律
就是将一个动作练习一万次。
相对于一万小时定律，一万次练习更加具体和可操作，且时间更短。首先，我们要看清楚练习的本质，练习的本质更需要的是动作练习，你十个小时练十次，跟一个小时练十次，本质上并没有什么区别。有的人可以在短短一个月之内就把一个动作一个具体事件练习一万次。
核聚老师有个经历，他上高中时运用这一个定律解决了自己被欺负的问题，就是每节下课时间来做引体向上和俯卧撑等一些动作，用了4年时间，在他们那个学校里就没有人打得过他了，而且他整个人的体型都变了。
一万次练习不仅解决了他当下的问题，并且还为他塑造强壮的身体和强大的意志力。
还有一个他同学的例子。他一个同学为了考研，考研就必须学英语，但是他的英语很差，于是他用了三个月时间，做了一万次试题，最终胜利通过考试。
在学习初期，一万次定律可以直接解决记不住的问题，从而避免很多学习上的坑。
这算得上是卖油翁那句名言，“无他，唯手熟尔”的具体版本了。
思维编程——模型
思维编程是什么？
思维编程就是把你自己的身体想象成一台机器，然后你给它输入指令，它负责执行。你需要做的就是把一个一个的思维模型写进它的系统，让它遇问题时运用相应的模型来解决。
什么是系统思维？
系统思维就是根据事物的不同属性，调用系统中的模型来解决问题。就像电脑系统一样。比如说电脑，它要帮人解决发布一篇文章的问题，那么它就需要调动自己的编辑器、网络连接、键盘接入等等一些系统模型，最终把这篇文章发布出去。
上面这个模型是核聚老师解决高考问题时所使用的一个模型。
元认知模型
元认知就是对自己的学习过程、思考过程、认识过程的再认识。也可以称之为思考的思考。
有了这个模型之后，就可以用它来发现自己身上的不足，比如自己当前的学习很成绩很差，肯定是哪里出了问题了，那么这个时候运用元认知能力发现这个问题，然后立即运用止损模型。就是停止把时间再浪费到这种没有效率的学习方法上。
目的思维
目的思维：思考自己做这一件事情的目的是什么？比如我要高考拿好成绩的目的是什么？学习的目的是什么？最后想明白，目的是为了让自己进步，不管是考试也好，上好大学也好，工作也好，如果不能让自己进步的话，那么这一切都是幻象。
现在目的已经很明确了，就是要进步，那么如何才能知道自己进步了？
精确思维
这个时候就要运用到精准思维了，精确思维就是想办法将自己所做的事情尽可能的量化，就是不要靠感觉来看待事物，要清楚的知道自己的进度，把学习量化。比如我今天记住十个单词，做对了十道题，相对昨天是进步了还是退步了，进步了的话就说明自己的方法有效，这会获得成就感的，退步了的话就说明自己的方法有问题，然后开始找问题，解决这个问题。
及时反馈
你运用精准思维来把自己的学习进度量化的这个过程中，作用最大的不是将笼统的事情精确的量化，而是精确的量化之后，就能特别容易也特别及时的得到反馈。我们都知道，没有反馈就没有进步，就像上面所说的一样，没有反馈，你如何知道自己是进步了还是退步了？你如何做下一步的打算？
成败思维
成败思维：就是给自己所做的事情加入成败模型，比如我们要用半年时间去解决一个重要的问题，那么解决了就是成功，没解决就是失败。我们也可以把这个问题拆解，给自己每一天分配相应的任务，如果自己当天完成了，那就是成功，如果没完成，那就是失败。比如我今天要背十页单词，如果在当天结束之前没有完成，那就是失败，失败了就去找原因。
这其实是即时反馈的升级版，每个人都渴望成功，你把大目标拆解成小目标，然后把小目标一个一个的完成，那么你把这些小目标都完成了之后，实际上就已经成功了，就是这么自然。
败中求胜
败中求胜：当我们失败了的时候，既然失败成事实，就是说我们已经为失败付出了代价，那么我们就要从这次失败中拿回收获，失败它是有原因的，找出这个原因，如果是自身的原因——没有掌握某种知识，没有用到某种资源，这都是有价值的信息啊！获得了这种信息会让你以后在面临这类问题的时候避免损失，现在的损失已经成为事实，可未来的损失却可以避免。如果你不从失败中去找原因，去获得那种避免失败的信息，那你的损失就会是翻倍的损失。
立于不败之地
一旦有了这种败中求胜的思维，那么你整个人面对失败的状态就不一样了，面对犯错你不会再感觉它是一种坏事了，简直就是为自己日后避免损失的工具嘛！这和满地捡钱本质上是没有区别的。
核聚老师带领国家队获得八枚金牌和多枚奖牌，他也是用自己的这种系统思维获得的成功。首先是目的思维，即我最重要的目的是什么？对于运动员来说，唯一的目的就是拿金牌。找到自己的目的之后，就去模仿他人，模仿那些在这件事情上做得最优秀的那些人，模仿是必须的，人类的学习从来都是从模仿开始的。
把对方做事的方法、技巧全部量化到最小单位。他当时是把所有世界冠军运动员的比赛视频全部分解成最小单位，每秒24帧，影像其实就是一张张图片快速播放，一百秒的视频被他分解成了2400张图片，然后一张一张仔细研究，一个运动员研究完了研究下一个运动员。在这个过程中，他研究分析了几万张运动员的动作图片，又是一万次练习啊！
然后当他的运动员感觉能够做到从那些冠军运动员身上模仿到的技巧之后，就去测试，看是不是真的能够做到。比如这个技巧比之前的更好，还是不如之前的技巧，还是因为没做熟。这和成败思维的做法是一样的，你做到了就是成功，没做到就是失败。
迭代思维：通过在反复练习反复运用的过程中，根据个人情况再去优化改善，从体能、心理、认知、技术方面等等，这些都需要运用精确思维来获取反馈。
每个项目中都存在大量的问题和有待提升的地方，这就需要你去研究改善，直到做到最好。只要你还是运动员，你的目的就不会变，知道这些之后你要怎么做呢？一句话，勇猛精进，去克服这些问题。
你没有多少选择？
下面是两张个人收入曲线图。
第一张图是美国人的收入增长曲线图。前百分之一的人是指数式的增长曲线，剩下的99%的人都是线型增长曲线。
中国也一样。收入最高的前20%的人群，他们的收入增长都是呈指数式增长，收入最低的百分20%人群是呈线形增长。也就是说，在这个时代，我们要么选择指数式的增长，要么选择线型增长。如果选择指数式增长，我们能够依赖的就只有知识和技能。
知识是什么？
我们来看知识这个词：“知”是由“矢”和“口”两个字组成的，意思就是先矢口否认；“识”是“言”字和“只”字组成的，就是说你只有把它说出来。
简单的来说就是先 闭嘴输入，因为之前你什么都不懂，让你说你也说不出来。然后去学习去理解，想明白了之后再说出来——输出。因为只有你说出来了，你才能知道你理解的对不对。
接着就是——求真。我理解的不对，那怎么理解才是对的？去实践，唯有实践出真理。
然后迭代。通过反复的运用，把获得知识的迭代升级，也就是说，你要把你学来的知识变成你的知识，只有这样才能被称之为知识。二手知识不叫知识，叫信息。
你永远都要想办法去掌握事实，也就事物的“第一性原理”。就像盖房子一样，你只有先打牢了地基，你的房子才能够盖起来，不然随便来股风一刮就倒了。
在这次课堂上，核聚老师还讲到人类的两次大转折。第一次是因为基因上的突变，人们开始有了虚拟能力，那个时候地球上有各种各样的人类，智人先拥有了虚拟能力。虚拟能力的出现让人类能够凭空捏造、能够想象、能够讲故事……然后人们靠着这种能力大规模的协作，最后大规模的繁衍，很快就成为万灵之首。
第二次大转折是科学革命，这次科学革命让人们拥有了科学模型（科学方法），可以根据现有的事实和事物的运转规律推测未来、过去和控制事物的发展。比如掌握了万有引力定律，我们在看见一个玻璃掉下来，我们就知道它必然会摔碎。而这些定律都可以被归纳为模型，也就是说你之所以可以运用这这些能力，是因为你的大脑中已经有了科学方法这个模型了。
我不知道你该怎么做，但我知道你必须要做到。
这句话实际上是在告诉我们，每个人都有自己的独特优势，都能获得指数式发展，我不知道你要怎么发展，但是我知道你一定要做到指数级发展。
以上是我的笔记。听完核聚老师这节课之后，我的认知发生了一些变化。
首先，他其实道出了编程的基本原理，那就是用一种语言去编写一项行动指令——就是遇见这种情况应该向左转，遇见那种情况应该向右转……
就这么简单。
在答疑部分，有一个人问了核聚这么一个问题：
我身边很多人都有拖延和懒惰的习惯，请问怎么战胜懒惰和拖延？
他回答：
所有人都有拖延和懒惰，拖延和懒惰不是绝对的坏事，它是一种生物保护机制，那么怎么解决这个问题？首先想清楚自己想要什么？想清楚自己想要什么就去做，不知道怎么做！这个时候就去请教别人啊！去翻书查资料啊！知道怎么做了，然后做就行了。当你一直这么做，做几遍之后它会上瘾，因为你把一件事情做成了你会产生成就感，你就更愿意去做这件事情了，到时候拖延自然就消失了。
笑来老师曾经也在他的专栏上提到过人生的终极问题：什么更重要，什么最重要？回答这个问题有一个前提，那就是你想要什么？不知道自己想要什么，你是没有办法回答这个问题的。
想清楚自己要什么，想办法获得操作方法，然后做到——你必需这么做。
好了，今天的分享就到这里，谢谢观看！