为什么“自学”总是那么难？

　　编者按：自学绝非易事。没有外部约束，没有DDL，即使没学成，也不会造成什么后果。但在这个日新月异的社会，在这个竞争激烈的环境中，不会自学，很难杀出重围。本文作者Natassha Selvaraj在Why Is Self-Learning So Difficult?一文中，介绍了自学的诀窍，如制定长期和短期目标、量化过程等等。希望能帮助您更轻松地自学。

　　

　　几天前，朋友让我帮着剪辑视频，这是她的大学课程作业。她告诉我，因为免费视频编辑服务还有两天就要结束了，所以需要尽快完成。我问，为什么不付费？只要几美元。她的回答让我很吃惊。她说最后的两天期限是尽快完成视频的动力。否则，将花费数周的时间来完成。

　　我们完成一些事情都需要一个好理由。在学校，我们必须完成作业，否则就会受罚。在大学，如果想通过某门课，就必须按时交作业。在工作中，每一项任务都需要在DDL前完成。我们做某事往往是因为不得不做。因为如果不那样做，将会带来可怕的后果。

　　以前，我常常在考试前一天通宵看书，一晚上把所有的材料都背下来。这是为了取得好成绩。如果不借助考试或作业来评分，我就不会在学习材料上花那么多的精力。我可能整个学年都不会打开课本。

　　我们几乎一生都在做非做不可之事。完成任务是因为有DDL的逼迫，或者是想要拿个好成绩。

　　这就是自学如此困难的原因。自学的时候，没有竞争，也没有DDL。保持动力，主动完成任务简直是难上加难，因为即使不完成任务，也不会有任何后果。

　　然而，如果方法得当，自学可以说是最有效的学习形式之一。因为没有老师、或者没有指导，我们只是出于兴趣而学习，学习真正想要了解的材料，而不是被迫填鸭式学习。

　　以前我在文章中提到，我正自学编程和数据科学。虽然学习还远未完成，但我还是想分享一些保持动力的技巧。在这篇文章中，我提出一些让自学更有效率的建议。只要保持专注，就能够学习新技能并不断得到提高。

　　长期目标是未来几年内实现的事情。它可能是这样的:

　　成为数据科学家

　　掌握一门编程语言

　　成为机器学习专家

　　上面列出的都是长期目标。它们是踏上自学之旅的原因，也是继续前进的主要动力来源。

　　然而，长期目标是多年以后的事。它们太远大了。如果不合理地分解，可能永远也达不到目标。

　　我喜欢把长期目标分成短期目标（大约2-5个月）。例如，如果长期目标是精通一门编程语言，那么短期目标就是用这门语言完成一个项目。

　　以下是短期目标:

　　用Python创建一个关于疾病分类的端到端机器学习模型，并在仪表板上把模型可视化。

　　读完一本关于情感分析的教科书。

　　完成统计学课程，为数据科学打下良好的基础。

　　所有这些都是短期目标。它们将短期目标分解成一个个小任务。

　　如果像这样的方式做项目，会更好地掌握数据科学的不同领域。学完之后，将会更好地掌握Python的工作知识，并理解数据可视化工具。

　　跟踪长期目标和短期目标需要方法。建议把短期目标划分成周任务，这样任务就可以平均分配。

　　为了量化过程，建议使用以下一种(或全部)工具：

　　待办事项APP

　　任务清单

　　愿景板

　　时间表

　　可以使用待办事项清单或任务清单，从而确保在DDL前完成所有任务。愿景板通常用于长期目标。我们可以在墙上贴一个愿景板，这样每天早上醒来就能看到它。

　　从起床的那一刻起，时间表是就在发挥作用。埃隆·马斯克（Elon Musk）通常提前计划下一天的工作。从早上起床到晚上睡觉，所有他想要完成的任务都在前一天计划好了。

　　这是我强烈建议你尝试的。你不需要浪费时间来决定下一步做什么。相反，你可以简单地专注于手头的任务。

　　麻省理工学院的人工智能研究员莱克斯·弗里德曼(Lex Fridman)认为，激情和纪律是密不可分的。通常激情点燃做某事的愿望，比如学习如何编码，或者创建新的东西。然而，帮助我们迈出第一步的激情有时侯却会消失。有时候，我们可能在起床时感到没有动力，完全没有兴趣继续下去。有时侯，我们会觉得几乎学无所获，不想再做无用功。

　　正是在激情退却之际，纪律成了我们得救的恩典。用纪律来制定每日计划（例如：每天学习5个小时）。我们即使不喜欢，也需要遵守时间表。

　　自律帮我们度过困难的阶段，确保缺乏激情时能坚持做事。对待学习，我们不可能始终激情高涨。在解决一个特别困难的问题时，我们很容易放弃，不想多看一眼。这时，动力很容易丧失。但如果我们正在做大学作业，或者准备考试，我们会坚持熬过困难的部分，因为不得不做，否则可能失败。

　　自学时，放弃不会产生什么后果。尽管如此，克服困难也同样重要。唯一的方法就是遵守纪律，对自己负责。

　　上学时，我总在考试前一周开始学习。那时，学习材料深深地印在了我的脑海里，再也不会忘记。然而，过了些时间，我才意识到，学习一个新概念和为考试而学习完全是两码事。如果为了学习编码或者数据科学，我们需要培养学习习惯。我们应该日日学习，至少坚持几年，直到学习这个技能已成为我们的第二天性。

　　每天花一分钟做一件事，胜过一年花一整天只做一次。如想学习编程，但又有一份全职工作，那么在周末花时间学习。我的建议是，一下班回来，花一个小时来编程。如果不能拿出一小时，试着做二十分钟。这看起来可能不多，但它会有利于培养每天编程的习惯。一旦养成了习惯，二十分钟可能会变长，编程将慢慢成为第二天性。

　　学习桌上不放手机。

　　我每次带着手机的时候，都会有一种冲动，每十分钟就忍不住查看所有的社交媒体账户。手机是最大的干扰，不同的人有不同的应对方法。有些人索性不使用社交媒体，因为它容易让人成瘾，而且浪费时间。还有一些人规定了每天的玩手机时间，并且不超过规定限度。

　　而我更喜欢在学习时不带手机。在学习、工作时，我们需要很长时间才能获得动力，可一旦出现干扰时，就很容易分心。

　　如果计划学习5个小时，那么最好在这整整的5个小时里都把手机放在门外。或者可以把手机设置为免打扰模式，把账户状态设置为“忙碌”，那么在此期间，就不会收到电话或消息。

　　持续不断地学习教材和理解新的概念，不是件简单的事。几个月都在学同一门课程可能既枯燥又无聊，而且自己可能开始失去兴趣。

　　在学习过程中，我会时不时地做一些兴奋的事情，给自己坚持下去的理由。如果我开始学习神经网络的深层概念，那么我会设定一个激动的目标，比如：

　　创建生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN），生成真实的名人面孔，然后问别人觉得这像谁。

　　当学习变得无聊时，这些令人兴奋的小目标给了我坚持的动力。我深知，一旦学成，我就能运用习得的概念获得乐趣，能够创造一些很酷的事物。我习惯把这当做学习的奖励。每每学了新知识，我都能从中得到一个有趣的项目。

　　自学新知识并坚持到最后，是很难的，而自学习较难的知识更是难上加难。但是，如果我们能日进一步，遵守纪律度过艰难时期，那么最终将轻松斩获新的技能。

　　精通数字科学和编程等领域，需要投入时间和精力。没有DDL，也没有外部激励，如果自己舍得投入时间和精力，那么我们将能行稳致远，更上一层楼！

　　译者：小川

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