前面我們一直在說學習的方法和心態。接下來，我們開始學習如何發現自己的臨界知識。
在開始這個話題前，我們先弄明白兩件事情：為什麼臨界知識有四兩撥千斤的效果？是不是只要學習臨界知識，就能立刻快速進步？
先說第一個問題：我對學習臨界知識能夠實現“少即是多”效果的判斷，建立在兩個重要假設的基礎之上。
第一個假設：很多時候，複雜的世界是由簡單的基本規律決定的。
我認識一個老闆，他覺得員工不夠有責任心，就設置很多規章制度來防止不負責的行為發生。結果在執行的過程中，員工覺得不被信任，就想辦法鑽制度的空子，老闆就設置更多更複雜的制度來對付員工。在這個過程中，老闆心力交瘁，員工也沒有鬥志。
對大多數人而言，解決複雜問題的思路往往是“用複雜對付複雜”，人們想出更複雜的方法來處理複雜問題。而我的底層假設是：在很多情況下，看起來複雜多變的系統，其實是由背後簡單的基本規律決定的。
在我看來，這個世界最底層的規律應該與化學、物理、數學密切相關。畢竟這個世界是由隨機出現的基本粒子組成的化學元素構成的。而數學是描述這些現象的重要基本工具。你很難想像世界的運作會不受到這些基本規律的影響。同時，人是所有事情的主體，因此人類心理學或認知學的基本規律也非常重要。
關於“複雜現象背後是簡單的規律”，有兩個案例符合這一假設，給我留下了深刻的印象。
一個是英國數學家康威發明的“生命遊戲”圖。
掃瞄左圖二維碼，關注我的公眾號“個人知識管理”（微信號：pkm100），回復“生命遊戲”看圖。
這複雜的運動現象，和現實中生命運動的方式多麼相似。你能夠想像到這麼複雜的圖像行為，是由2~3個黑點在給定幾條非常簡單的規則後，自然演化出來的嗎？
初始狀態下簡單的2~3個黑點竟然會演化得如此複雜，甚至發展到了類似生命的現象！這些看似複雜、不確定的狀態，背後卻是簡單、基本的規律。
另一個案例來自真實的生物界。鳥群、蟻群或者大海中的魚群，它們的群體行為非常複雜。比如大雁能夠一會兒排成“一”字，一會兒排成“人”字。魚群的行為似乎更複雜，藍竹莢魚群甚至會捲成一個圓環形的誘餌球，以迷惑捕食者。這種群體行為的複雜性和高度統一性令人驚歎：這麼多魚，它們又不會說話，是怎麼做到群體複雜動作高度統一的呢？
科學家經多年研究後發現：動物複雜的群體行為，並不是借助特殊的氣味或聲波在傳遞信息，統一指揮；而是只要所有的動物都遵守同樣的簡單規則，自然而然就會做出各種複雜的群體行為。
在迪士尼動畫片《海底總動員》中，尼莫和一大群小丑魚在海中暢遊的場景令人印象深刻。可是，這麼複雜的魚群行為，是動畫師一個個設計好，畫出來的嗎？不，他們僅僅是給小丑魚們規定了幾個簡單的規則，動畫角色的行為自己就活了！你不覺得震驚嗎？看似複雜的群體行為背後，居然也只是簡單的規則在起作用！
在人類的現實生活中，這一規律也同樣適用。有人踐行“複雜現象背後是簡單規律”取得了重大成就。比如日本的“經營之神”稻盛和夫認為：面對複雜的問題，要從簡單的、基本的原則入手。而巴菲特的合夥人查理·芒格則明確提出：我們要真正認識這個世界，就必須理解並掌握重要學科的基本規律，並把它們當作基本的思維模型來處理問題。同樣，臨界知識也是遵循了相似的道理：用簡單的基礎規律來解釋複雜的世界現象。
當然，儘管我們在強調簡單的價值，但是還有兩點要注意：
1.簡單是有限度的。正如愛因斯坦所說：要盡可能簡單，但不能過分簡單。
2.有一些領域的系統就是十分複雜的，難以簡化。換句話說，有些領域沒有簡單規律或者至少我們還沒有找到關鍵規律，這個假設就不成立。
第二個假設：複雜系統不是簡單的因果關係累加，而是各因素相互影響的動態系統。
對於複雜的問題，多數人最常見的方法是將其分解成簡單的小問題。就像拆收音機一樣，我們通過不斷“格物”來“致知”。運用這一方法取得巨大成就的機構，應該首推麥肯錫。
麥肯錫的工作方法，基本都是運用這樣的思考方式：一個複雜的問題就像一個大餅，你可以把它切成一小塊兒一小塊兒的。
從麥肯錫的官網上我們可以看到，他們將複雜的客戶群基本按照行業進行劃分，由不同的團隊逐個擊破。從《麥肯錫季刊》中可見麥肯錫將行業劃分為：汽車，銀行與保險，商務技術，消費者，醫藥，創新，互聯網與電子商務，宏觀經濟，製造業，私募，人才與領導力，技術、媒體與通信，城市化可持續發展。
麥肯錫在解決具體問題的時候，又會按照MECE（相互獨立，完全窮盡）的原則，遵循金字塔原理，把複雜問題A層層拆解成子問題，通過解決這些小問題，最終解決複雜的問題A。
麥肯錫方法，在解決具體問題方面非常有效。
我們公司新員工入職的基本訓練之一，便是快速界定問題，結構化分析問題，提出解決問題的假設方案，快速進行驗證試錯。
但是這個方法也有一個重大的缺陷：它對問題的基本認知結構是簡單的因果關係。金字塔原理本身就是一個因果結構的思考工具。
用因果關係思考問題是錯的嗎？不一定。但是從複雜系統的角度看，因果關係是片面的，因為在一個系統中，任何一個因素都和其他因素之間有緊密的互動關係。原因本身就是結果，結果也是原因，因即是果，果即是因。聽起來感覺很繞，但是這個假設可能更接近真相。
舉個例子可能更有助於理解：比如你和同事的關係一直處不好，每天見了面都不打招呼。有一天，你下定決心，不再計較，不管對方多麼不友好，你都決定真誠、友善地對他。你不去管對方的態度，你只管你自己的態度。
結果，堅持一段時間後，你的同事很可能改變對你的看法，進而改變對你的態度。而對方態度的轉變，又更加堅定了你的信心，鼓勵你繼續真誠友善地去對待別人……
在這個過程中，我們可以看到原因和結果是相互影響的。按照《第五項修煉》中系統思考的觀點看，我們所處的世界更像是網絡的環狀結構，而不是線性的因果結構。在環狀結構裡，所有節點的變化，都會通過影響其他節點最終影響到自身。因此，一個完整的系統具有動態複雜性的特點。
而我們將要掌握的臨界知識，正是應對這種不確定性的工具：它可能是系統內部元素間複雜作用關係相互抵消後呈現出的簡單規律——反而是那些具體領域的技術和技巧，很難用於解決動態不確定性的問題。所以，我們花大力氣訓練學習掌握臨界知識能夠實現四兩撥千斤的效果。
那麼我們再看前面提出的第二個問題：是不是只要學習臨界知識，就能立刻快速進步？
我的答案是：不一定。快速進步這個概念是相對的。比如，有人可能會說：別人不像你這麼費力做這些“基本功”，人家進步得也很快啊。確實如此。有的人可以通過勤奮的思考和大量的練習來掌握某個行業或領域的技術和工作技巧，從而在這個領域中快速成長。這時，他的能力成長路線是這樣的：
曲線前期的陡升對應著學會具體方法和技術後，我們解決問題能力的快速增長。但是這樣下去也有一個問題：能力提升的後勁會越來越不足。
這是因為我們大多數人日常認識和解決問題是依靠直覺、個人經驗、簡單線性思維、意識形態和價值觀偏好。而這種思維方式將導致：（1）我們無法發現事物之間深層次的聯繫——大部分事物似乎是孤立的；（2）在面對超出自己日常工作生活經驗範圍的問題時，不知從何下手，更無法準確地把握關鍵環節併合理預測事情的發展趨勢。
所以很多人在工作了幾年之後，慢慢感覺學不到什麼新東西了，能力增長碰到了天花板。這個天花板，就是你只能相對孤立地、割裂地看問題，而缺乏關於系統底層規律的認識，無法打通知識體系。所以，從長期看，這種學習方式的效率是比較低的。
而學習臨界知識，需要在前期不斷訓練和掌握基本的心態和學習方法，速度就會很慢。可是一旦掌握了整個學習的理念和方法，學習能力就會大幅提升，你可以將跨領域的知識相互穿插借鑒應用，學習速度越來越快。這兩種不同的學習路徑，對應的增長曲線類似下圖。
我仍記得第一次把研究淘寶皇冠店學到的知識用來和客戶進行商務談判時的激動心情。我知道，我進入了一個全新的世界，看到了一個解決問題的方法和過去完全不一樣的世界：事物之間有更廣泛而深刻的聯繫，簡單的規律在影響著幾乎所有事物的發展。而你，可以利用這種聯繫和規律，更好地預測和控制未來。
這時候我再看查理·芒格所說的下面的話，才感受真切：
如果你只是孤立地記住一些事物，試圖把它們硬湊起來，那你無法真正理解任何事情……你必須依靠模型組成的框架來安排你的經驗。
我相信在你真正發現並應用臨界知識後，也會對這段話有全新的理解和認識。只是，學習具體技巧的人多，鑽研臨界知識的人少。所謂“夫夷以近，則游者眾；險以遠，則至者少”。壯美的風景，都在人跡罕至的地方，哪個領域都一樣。
總結一下，從短期看，學習臨界知識的進步速度未必是最快的，但是從長期看，用臨界知識學習和思考是效率最高的。