已知——探索未知的工具
新的理解很少凭空产生。几乎在所有情况下，人们都已经掌握了系统的一部分：熟悉的物体、词语、行动、规律、检验方法、因果联系或先前掌握的概念。因此，未知可以通过已知来探索。
这并不意味着任何新知识都可以机械地从旧知识中推导出来。这里的关键在于：系统内那些已被掌握的元素，成为了定位空白、构建假设、检验联系或恢复缺失部分的工具。
如果已知输入、输出以及它们之间的一部分转换关系，就可以探索该链条中的未知元素。如果已知原因，就可以研究结果。如果观察到结果，就可以寻找可能的原因。如果熟悉结构的一部分，就可以将其作为解开其余结构的钥匙。
这一原则在学习中尤为重要。与其给学习者塞入更多的新信息，不如先明确：
- 他已经理解了什么；
- 他能够做什么；
- 已知元素之间的哪些联系已经稳固；
- 究竟是哪一个空白阻碍了下一步的发展；
- 可以利用系统的哪一部分已知内容作为支撑来填补这个空白。
通过这种方式，不仅减少了解释的体量，还降低了任务的实际认知复杂度：新信息被附加到一个已经在运转的系统上，而不是凭空创造出一组不相关的事实。
阅读就是一个例子。一个孩子可能认识某个物体、它的图像、含义以及口头词汇，但并不理解书面形式。此时教学的任务不是重新解释整个物体和语言，而是在已经已知的内容与书面密码之间建立起那条缺失的联系。
同样的原则也适用于数学、编程、诊断和研究。已知的公式有助于推导未知的量；已知的程序行为有助于定位错误；观察到的症状有助于寻找可能的原因；任务的熟悉结构有助于识别新的特殊情况。
很重要的一点是要学会改变推理的方向。对系统而言，提出以下问题会很有帮助：
- 输入端已知什么；
- 输出端已知什么；
- 它们之间哪些转换关系已经明了； *已知内容中有什么可以用来恢复未知；
- 是否可以反向使用已知的联系；
- 系统的哪一部分可以迁移到其他语境中。
从这个意义上说，已知不仅仅是积累的知识储备，更是一种积极的探索工具。
这种能力的培养可以超越学习的范畴，成为进步的机制之一。此时，已知的联系不仅帮助理解未知，还被用于创造新的系统、方法和可能性。
这一原则还与系统思维紧密相连：要想把已知当作工具来使用，就必须看清系统的哪些部分是相连的、它们扮演了什么角色，以及哪些元素与当前任务真正相关。
