《超速學習》Ultralearning：解鎖自學的九把鑰匙

如果你從今天開始苦練 7 個月，就能站上「世界演講大賽」決賽舞台，你會相信嗎？2017 年，Tristan de Montebello 做到了——從幾乎零經驗，到在 3,000 人面前角逐 Toastmasters 世界冠軍，擊敗一路上數以萬計的對手。這不是天賦神話，而是一套可被複製的學習設計。

Scott H. Young 在《Ultralearning》把這套方法拆成九個原理，教我們如何在資源有限、時間緊迫的現實裡，用最直接、最高強度的方式，把能力拉到可用、甚至亮眼的水位。對每天被新工具與職場變化追著跑的你我而言，這本書不只是「學習學」，而是職涯的保命符與升級包。

超速學習作者與本書介紹

作者是誰？

Scott H. Young 是來自加拿大的作家與實驗型學習者，因兩個「真人實測」項目聞名：其一是 MIT Challenge——在 12 個月內自學完成麻省理工學院四年電腦科學核心課程（用 MIT OCW、考試與專題驗證）；其二是 Year Without English——一年內在四個國家生活、學四種語言，盡量不說英語。他不是學院派教授，而是把自己當成研究材料的「田野學者」。

為什麼寫這本書？

他觀察到：在技術與市場快速變動的年代，正式教育常跟不上節奏；真正能護住職涯與人生選擇的，是面對陌生領域時「自己設計、自己負責」的高強度學習能力。於是，他彙整自身與他人（國際演講決賽選手、益智節目冠軍、記憶與語言高手等）的案例，整理出一套可複製的原理與做法。

超速學習本書在講什麼？

《Ultralearning》不是雞湯，也不是花俏的「一夜學會」套路。全書圍繞九大原理：從畫學習地圖、打造深度專注、以最直接的方式練真正的事，到用回憶與回饋把能力「固化」下來。每章皆搭配真實個案、常見誤區與可操作練習，讀完能直接上手。

超速學習核心觀念

1）Meta-learning：先畫一張「能力地圖」

定義：在開始前，先弄清楚這門技能由哪些子能力構成、關鍵資源在哪、評估標準是什麼。
為什麼：沒有地圖，努力容易浪費在次要處；有了地圖，才能規劃 20% 產生 80% 效果的路線。
步驟：

列出 10–20 個「必備子技能」（例：程式語言 → 資料結構、演算法、系統設計、測試…）。
把資源分成三類：教材（書／課）、「真場景」（專案／比賽）、人（導師／社群）。
設定「可度量」的驗收指標（如通過某考試、發佈一個能被使用者用的產品）。
案例：Scott 的 MIT 挑戰以 MIT 課綱為藍本，逐門對應考試與專題，從 Day 1 就知道什麼叫「及格」。

2）Focus：打造可重複的深度專注

定義：在可控制的時段內，把注意力鎖定在最關鍵的學習任務。
為什麼：高強度的短時間，比低強度的長時間更能形塑神經連結。
步驟：

設「阻尼」：手機飛航、網站封鎖器、降噪耳機。
設「時段」：90–120 分鐘的深度工作塊，中間強制走動、補水。
設「切入儀式」：固定開場動作（如三分鐘呼吸、打開既定工作檔），降低啟動摩擦。
案例：Tristan 在準備世界演講賽時，把每天的黃金時段留給演講打磨與上台練習，其他瑣事全部退後。

3）Directness：用「真實任務」學真正的能力

定義：直接在最接近實戰的場景中練（做專案、上台、發佈、解題），而非只在教材裡打轉。
為什麼：能力具有情境依賴性，只有在真實輸出中，才會暴露缺口、形成可遷移的技能。
步驟：

反向設計輸出：先定版位（Demo、比賽、上線日），再倒推要學什麼。
以賽代練：報名比賽、參與黑客松、公開演講。
以用代學：先做出「最小可行作品」（MVP），再為遇到的問題補知識。
案例：Tristan 不是先看一堆書，而是瘋狂上台、錄影回放、次次調整——直接性讓他在 7 個月內躍升決賽。

4）Drill：把「最弱環」單獨拉出來練

定義：複雜技能拆小塊，對瓶頸火力集中。
為什麼：整體練習很容易「帶過」薄弱環節；定點鑽研能加速整體表現。
步驟：

找瓶頸：問自己「若成績立刻 +20%，會是因為哪個子技能？」
設一個 1–2 週的 Drill（例：只練演講的起承轉合／只練數學證明的關鍵步）。
建立回放機制：錄影，單點比較前後差異。
案例：Jeopardy! 冠軍 Roger Craig 先以資料探勘把題目按主題聚類，再用間隔重複系統（如 Anki）對薄弱題型密集轟炸。

5）Retrieval：用「回憶」而不是「複誦」來學

定義：用測驗與自我提問，把知識從腦中「拉出來」，而不是反覆看筆記。
為什麼：回憶會加深提取線索，讓之後在真場景更容易想起來。
步驟：

把閱讀時間改成 3:7 的「讀：測」比例。
為每個概念寫 3–5 題自測題。
用間隔重複（SRS）管理題目（易 → 拉長間隔；難 → 縮短）。
案例：Roger Craig 的備賽就是大量的主動回憶與間隔重複，最終刷新單日獎金紀錄。

6）Feedback：尋找不舒服、但有用的回饋

定義：主動接觸真實世界的評分機制，尤其是能指向錯誤的精準回饋。
為什麼：人腦有「自我感覺良好」偏誤；沒有外部對照，進步很容易停滯。
步驟：

設「硬指標」：答對率、字數、速度、轉化率、觀眾評分。
找「高標準社群」：Toastmasters、Kaggle、LeetCode、開源社群。
讓回饋成為流程：每次輸出後 24 小時內回看，標記 1–3 個下次要修的點。
案例：Tristan 幾乎每一場演講都找嚴苛導師與同儕評審，刻意追求「不舒服的建議」。

7）Retention：用策略對抗遺忘曲線

定義：把學到的東西，設計成會「回來找你」的系統。
為什麼：不用就會掉；維護成本低於重學成本。
步驟：

間隔重複（SRS）＋主動回憶。
建「第二大腦」：把程式片段、模板、問題清單、決策紀錄整理成可搜尋的資料庫。
設「復盤日」：每週 30 分鐘，複查本週做過與忘掉的關鍵點。
案例：不只益智節目備賽者，連語言、醫學、法規等高遺忘領域，都靠 SRS 長期保溫。

8）Intuition：把知識「內化成手感」

定義：從死背定義，走向能自由變形、舉一反三的理解。
為什麼：直覺是大量正確案例與推理的副產品，能在模糊問題中快速找到方向。
步驟：

費曼學習法：用白話寫出要教給「路人」的說明，暴露你不懂的洞。
多做變式題：在同一概念下，切換不同脈絡與限制。
刻意玩耍：嘗試反例、極端條件與「如果把 A 換成 B 會怎麼樣」。
案例：Scott 在 MIT 挑戰中，將考題拆解為可教學的步驟，逼自己把抽象概念變得可傳達。

9）Experimentation：在邊界上做小實驗

定義：在原理不變前提下，調參數、換方法，找到最適合你的學習策略。
為什麼：每個人資源、背景、敏感度不同；不實驗，就只是在抄別人的作業。
步驟：

改節奏：把「每天 2 小時 × 90 天」改成「每週 1 次 × 8 小時衝刺」。
改輸出：從寫文章改為做簡報／錄影片／做實體作品。
改限制：像「不說英語」的語言沉浸，強迫大腦用新路徑思考。
案例：拼字天才 Nigel Richards 曾以九週記憶整本法語字典拿下法語拼字冠軍——他的方法不是「最正常」，但對他的目標極有效。

小提醒：上述案例展示的是「可能性邊界」，不是「平均值」。你不必複製他們的強度，但可以複製他們的流程設計。

總結

1）速度其實是「設計」出來的。 不是天生快，而是把「直接性 × 回饋密度 × 單點鑽研」疊在一起，錯誤暴露更快、修正週期更短，於是看起來「飛快」。
2）輸出倒逼輸入，是抗拖延的解藥。 沒有 Demo 日，學習容易變成收藏連結；有了 Demo 日，你自然會篩選最有用的學。
3）把學習當產品：迭代、版本號與使用者。 你是產品經理，學習是產品，導師／市場是使用者；成效不是「讀了幾頁」，而是「這次版本修了什麼 bug？」
4）台灣情境的落地做法： 以週為單位，把工作與進修併行：

週一至週五：每天 90–120 分鐘的深度學習塊（早起或下班後）。
週末半天：做「真場景」專案或參賽（開源、Demo、試教、簡報）。
每週一次復盤：記錄下一輪要「單點鑽研」的瓶頸。
5）衡量學習 ROI 的簡式公式：
ROI ≈ （輸出價值 × 可重複性 × 可遷移性）÷（投入時間 × 心智負荷）。
能拉高分子的，是直接性與回饋；能壓低分母的，是好的地圖與專注流程。

《Ultralearning》不是把你變成全能選手的魔法，而是把你變成「不會被新題嚇倒」的人。當環境變動越快，能夠自己畫地圖、自己搭橋的人，就越值錢。你無須成為下一個「七個月站上決賽的人」，但可以從今天開始，讓學習變成一個有節奏、有產出的長期專案。