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如何培養(yǎng)創(chuàng)造力:別學(xué)編程,學(xué)繪畫(huà)

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本月早些時(shí)候,塞繆爾·阿貝斯曼(Samuel Arbesman)在 Wired 網(wǎng)站撰文稱,這個(gè)世界需要更多的通才、業(yè)余愛(ài)好者和多面手。他指出(他當(dāng)然不是第一個(gè)指出的人),科學(xué)和技術(shù)知識(shí)的領(lǐng)域變得如此之大,沒(méi)有一個(gè)人能夠通曉 一切

本月早些時(shí)候,塞繆爾·阿貝斯曼(Samuel Arbesman)在 Wired 網(wǎng)站撰文稱,這個(gè)世界需要更多的通才、業(yè)余愛(ài)好者和多面手。他指出(他當(dāng)然不是***個(gè)指出的人),科學(xué)和技術(shù)知識(shí)的領(lǐng)域變得如此之大,沒(méi)有一個(gè)人能夠通曉 一切。因此,人們往往會(huì)專注于一個(gè)領(lǐng)域。他寫(xiě)道,這是個(gè)問(wèn)題,因?yàn)?ldquo;最令人興奮的發(fā)明都出現(xiàn)在各個(gè)學(xué)科的邊緣,出現(xiàn)在那些能夠把不同領(lǐng)域的不同觀點(diǎn)綜合在 一起的人當(dāng)中。”

如果你的職業(yè)是寫(xiě)代碼,那么編程當(dāng)然是個(gè)實(shí)用的技能。這也可以是個(gè)有益的愛(ài)好——過(guò)去幾年中,我學(xué)會(huì)了幾種不同的程序語(yǔ)言。但是對(duì)大多數(shù)人來(lái)說(shuō),學(xué) 習(xí)編程恰恰并不值得花費(fèi)時(shí)間??萍甲兓绱酥欤绻朐诰幊填I(lǐng)域保持領(lǐng)先地位,你就要專注于編程——從而讓你自己局限于極為專業(yè)的桎梏,這正是阿貝斯曼 擔(dān)心的問(wèn)題。阿貝斯曼認(rèn)為,為了培養(yǎng)多面手,更多的人應(yīng)該“擁抱機(jī)器”。尤其是通過(guò)學(xué)習(xí)編程來(lái)實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)。阿貝斯曼表示,“通過(guò)編程,認(rèn)識(shí)到相似的算法 會(huì)不斷重復(fù)出現(xiàn),我們能夠看到不同知識(shí)領(lǐng)域之間的相似性。”

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(更新:阿貝斯曼非常熱情地在本文下方發(fā)表了評(píng)論,指出他的觀點(diǎn)“并不是著重強(qiáng)調(diào)編程能夠培養(yǎng)多面手這種司空見(jiàn)慣的想法。”而是在說(shuō),“目的是讓人 了解跨越學(xué)科的通用模型,而不是學(xué)習(xí)如何編程。編程也許會(huì)有幫助,但是更多的是學(xué)會(huì)尋找和使用‘工具’,促進(jìn)這種交互作用的產(chǎn)生,不僅是學(xué)習(xí)編程本身。” 不過(guò)每個(gè)人都應(yīng)該編程的這種想法是再普通不過(guò)的觀點(diǎn),依然值得探討。)

在 21 世紀(jì),要培養(yǎng)在任何領(lǐng)域——無(wú)論是科學(xué)、技術(shù)還是商業(yè)領(lǐng)域——的創(chuàng)造力,對(duì)科技都應(yīng)有一定程度的掌握。不過(guò)要充分利用計(jì)算機(jī)的強(qiáng)大功能,***的途徑并不在 于編程——而是讓計(jì)算機(jī)做人類并不擅長(zhǎng)的繁重計(jì)算工作,讓人類能夠?qū)W⒂诰哂袆?chuàng)造力、解決問(wèn)題的工作,這恰好是計(jì)算機(jī)不擅長(zhǎng)的領(lǐng)域。

如果你想培養(yǎng)創(chuàng)造性的以及能解決問(wèn)題的能力,解決方案并不是學(xué)習(xí)編程——而是學(xué)習(xí)繪畫(huà)雕刻,或者是樂(lè)器演奏、詩(shī)歌創(chuàng)作。從事什么領(lǐng)域并不重要:關(guān)鍵在于如果你想培養(yǎng)自己的創(chuàng)新能力,***的方法就是認(rèn)真地追求一門(mén)藝術(shù)。

在諾貝爾獎(jiǎng)的歷史上,幾乎每位獲獎(jiǎng)?wù)叨加兴囆g(shù)追求。根據(jù)美國(guó)心理學(xué)家米歇爾(Michele)和羅伯特·魯特-伯恩斯坦(Robert Root-Bernstein)的研究,“絕大多數(shù)的諾貝爾獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)?wù)咴诔赡旰蠖挤e極參與藝術(shù)活動(dòng)。與普通科學(xué)家相比,他們愛(ài)好唱歌、跳舞或表演的概率是前 者的 25 倍;同時(shí)也身為視覺(jué)藝術(shù)家的概率是前者的 17 倍;創(chuàng)作詩(shī)歌或文學(xué)作品的概率是前者的 20 倍;做木工活或其他工藝的概率是前者的 8 倍,同時(shí)也是音樂(lè)家的概率是前者的 4 倍;同時(shí)也是攝影師的概率是前者的兩倍。”

物理學(xué)家馬克斯·普朗克(Max Planc)寫(xiě)過(guò)歌劇,為交響樂(lè)譜過(guò)曲,他曾經(jīng)寫(xiě)道,科學(xué)家“必須有生動(dòng)直觀的想象力,因?yàn)樾碌膭?chuàng)意不是通過(guò)推論產(chǎn)生,而是通過(guò)藝術(shù)創(chuàng)作的想象力產(chǎn)生。”

歷史似乎贊同他的說(shuō)法。實(shí)際上,無(wú)論是古代還是現(xiàn)代,許多最偉大的科學(xué)家都是藝術(shù)家。當(dāng)然,達(dá)芬奇(Da Vinci)以他的藝術(shù)才華和科學(xué)才能而聞名于世?,F(xiàn)代蒸汽機(jī)的***羅伯特·富爾頓(Robert Fulton)是位畫(huà)家。好萊塢女明星海蒂·拉瑪(Hedy Lamarr)與人共同發(fā)明的專利技術(shù)成為現(xiàn)代手機(jī)、Wi-Fi 和全球定位系統(tǒng)(GPS)的基礎(chǔ)。誰(shuí)和她共同完成了這項(xiàng)發(fā)明?喬治·安塞爾(George Antheil),一位作曲家和音樂(lè)家。

(海蒂·拉瑪則從另一個(gè)方向體現(xiàn)了這個(gè)過(guò)程:她的日常工作是名演員,工程師是她的業(yè)余愛(ài)好。她在自己的豪宅中建立了實(shí)驗(yàn)室,在這里完成了多項(xiàng)發(fā)明。)

為什么學(xué)習(xí)藝術(shù)可以提高創(chuàng)造力,這個(gè)科學(xué)原理依然處于起步階段,有大量的研究產(chǎn)生了相互矛盾的結(jié)果。不過(guò)有一個(gè)原因可能解釋這種力量,藝術(shù)和科學(xué)之 間的實(shí)踐存在相似性。藝術(shù)家會(huì)先勾勒草圖,稍加修改,然后完成繪畫(huà),這可能是一幅油畫(huà)的基礎(chǔ)。小說(shuō)家會(huì)創(chuàng)作幾篇草稿,然后挑出寫(xiě)得***的稿子。同樣地,科 學(xué)方法的本質(zhì)是提出假設(shè)、測(cè)試、修改假設(shè)、形成新的假設(shè)、再次測(cè)試等等。工程師的工作流程是設(shè)計(jì)、測(cè)試、否決草圖、測(cè)試、否決更多的草圖等等。因此,即使 是在某個(gè)人選擇藝術(shù)的實(shí)踐中,科學(xué)家或工程師還是在練習(xí)基本技能,這些技能是她在主要職業(yè)中獲得成功的必要條件。

愛(ài)因斯坦曾經(jīng)說(shuō)過(guò),“如果我沒(méi)有成為物理學(xué)家,我可能會(huì)成為一位音樂(lè)家。我經(jīng)常在音樂(lè)中思考問(wèn)題。我在音樂(lè)中做白日夢(mèng)。我通過(guò)音樂(lè)的方式來(lái)看待我的人生。”為了發(fā)揮我們的創(chuàng)造力潛能,我們不妨將愛(ài)因斯坦作為典范。

責(zé)任編輯:陳四芳 來(lái)源: 福布斯
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