15000字，講透「多元思維模型」：認知誤區(qū)和學習方法
有一個笑話，是這么說的：
老婆給程序員老公打電話：回來的時候買 10 個包子，如果有賣西瓜的，就買 1 個。
結(jié)果晚上老公拿著 1 個包子就回來了。
老婆很生氣，問他：你怎么就買 1 個包子?
老公說：因為有賣西瓜的。
這當然是個笑話，現(xiàn)實里的程序員都很聰明，不會做那么傻的事。但這個笑話里面暗含著「思維模型」的問題，也是這篇文章的主題。
說起《窮查理寶典》這本書的時候，除了「能力圈」，「多元思維模型」大概是被提起最多的概念。
不過，對于「多元思維模型」，特別是如何獲得多元思維模型，老曹覺得網(wǎng)絡上的很多解讀都不夠透徹，多是討論一下，很少有去分析如何獲取、應用的文章。所以這篇文章拋磚引玉，說下我對思維模型的理解，以及獲得和使用多元思維模型的方法。
一家之言，錯漏難免。如果你有不同的觀點，或者有想要吐槽的內(nèi)容，歡迎留言指教。
文章比較長，15000多字，分了 8 個部分?？梢韵仁詹匾幌拢袝r間的時候慢慢看。
目錄如下：
什么是思維模型
人人都有思維模型
小白和專家的區(qū)別
高手，掌握多元思維模型
多元思維模型，就是數(shù)量多嗎？
多元一體：不要果盤，要果汁
共性、分解、清單
獲得思維模型的方法
1、什么是思維模型
我的理解，思維模型是我們對抽象的世界運轉(zhuǎn)方式的具象化，是我們看待世界、解釋世界的固定模式。
思維模型可能是一個定律、一個規(guī)律、一個方法、一個公式，或者是一種世界觀，等等等等。
無論是什么，思維模型都要滿足兩個條件：
能夠回答「為什么」和「怎么樣」兩個問題。
能夠被檢驗。
不能滿足這兩個條件，只能算是猜想，不能稱之為模型。
思維模型可以幫助我們理解世界，相應的，我們對世界的理解、對事物的反應，也都是經(jīng)過思維模型處理過的。
就比如上面那個程序員的笑話，可以把「話語的理解方式」看做一種模型。
老婆的話是存在「語形歧義」的，也就是有多種解釋。
程序員是用單任務的模型去理解的：
而我們大多數(shù)人是用的多任務模型：
對話語的理解方式，能夠解釋程序員「為什么」買回了一個包子；買回一個包子這個結(jié)果，也驗證了單任務模型。所以話語的理解方式可以當做一種思維模型。
因為我們和程序員使用的話語理解模型不同，所以我們會把買了一個包子的程序員當成笑話。
那么如果反過來想，在單任務模型的程序員眼里，我們才是笑話。
如果上面的例子能讓你大概理解思維模型是個什么東西，我們就可以開始關于「多元思維模型」的話題了。
首先，思維模型并不神秘，我們每個人都有自己的思維模型。
2、人人都有思維模型
我們每個人都有自己的一套思維模型。這些模型可能是從小到大從外界潛移默化得來的，也有可能是自己總結(jié)習得的。
因為經(jīng)歷不同、環(huán)境不同，所以每個人擁有的思維模型各不相同。
因此，在面對相同的事物時，不同的人就會有不同的解釋，有不同的應對方式。
上面程序員的笑話是一個例子，我再舉一個簡單的例子。
如果把手勢當成一種「表達」的抽象模型，你會用什么樣的手勢來表示打電話？
如果你是 90 后、80 后，或者年紀再大一點的人，你可能會用手比個「六」。
但 10 后、20 后們很可能看不懂這個手勢，因為他們從生活中總結(jié)出的手勢是「手掌」。
都是打電話，因為經(jīng)歷不同，幾代人總結(jié)出了不同的模型。
因為模型不同，在用手勢交流的時候，幾代人之間可能就會出現(xiàn)溝通障礙。
稍微延伸一個小問題：
如果你仔細觀察老一輩，會發(fā)現(xiàn)他們對智能手機的一些操作難以理解。比如為什么要「長按」？為什么給老曹校長發(fā)微信的時候還是語音，給小曹同學發(fā)微信又要打字？
我認為這些問題的答案，也是 iPhone 最初使用擬物化設計的原因之一。
我會把我的理解放在評論區(qū)，歡迎一起討論。
回到模型的話題。
程序員的笑話、打電話的手勢，說明在面對相同事物的時候，有不同模型的人會有不同的應對方式。
我們遇到問題的時候，會自動地調(diào)用現(xiàn)成的模型來應對。所以模型讓我們生活得更輕松。
不過，思維模型也像一副有色眼鏡，我們戴著它去看世界，自然會受到它的影響。
我們對世界的理解經(jīng)過了模型的處理，模型的差異產(chǎn)生了人與人行為的差異。
這種差異體現(xiàn)在生活中，可能是像程序員買包子的笑話一樣，三觀不合，互相嘲笑，話不投機半句多。
體現(xiàn)在工作中，可能就是小白和專家的區(qū)別。
由于思維模型覆蓋的范圍很廣，我沒有能力也沒有資格去展開來講，所以縮小一下范圍，接來下的內(nèi)容都圍繞著工作展開。
也就是如何通過思維模型，實現(xiàn)從小白到專家的成長，并且通過多元思維模型，提高成為高手的概率。
3、小白和專家的區(qū)別
從模型的角度看，小白和專家的區(qū)別體現(xiàn)在兩個方面：模型的數(shù)量和質(zhì)量。
3.1 模型的數(shù)量差距
小白小白，白紙一張。
在某個領域內(nèi)，小白首先缺乏的是足夠的模型。在遇到問題的時候，找不到合適的模型去解釋。
拿 Excel 來做個類比。
我有一些身份證號的生日數(shù)據(jù)，現(xiàn)在要找出這 10 個身份證號的生日，該怎么辦呢？
小白可能會撓頭：哎呀，要一個一個比著找么？
專家可能會說：直接用 vlookup 就可以啊。
那么，如果沒有前兩列現(xiàn)成的生日數(shù)據(jù)呢？
小白可能繼續(xù)撓頭：哎呀，我只學了一個 vlookup 啊，這不還是要一個一個比著找么？
專家可能說：簡單啊，有很多種方法可以用。
可以智能填充：
可以分列：
還可以直接用公式：
小白會被一個很簡單的問題卡住，僅僅是因為不知道有這個功能。
所以，專家比小白強在哪？就是知道更多的功能、更多的函數(shù)。
如果把上面的功能、函數(shù)替換成思維模型，就是小白和專家的第一個區(qū)別：在某個領域內(nèi)，掌握的模型的數(shù)量。
用成語來表示的話，專家就是見多識廣、博學多才，掌握了大量的方法、規(guī)律、套路、經(jīng)驗。
這些經(jīng)驗能夠解決工作中的「為什么」和「怎么樣」這兩個問題，問題的處理結(jié)果反過來驗證了這些經(jīng)驗。這符合思維模型的兩個條件。
所以小白和專家的區(qū)別之一，就是掌握的模型的數(shù)量。
也就是通常說的擁有豐富的工作經(jīng)驗。
3.2 模型的質(zhì)量差距
模型的數(shù)量只是成為專家的必要條件。
作為一名專家，還要有那么一兩個能解決問題的高質(zhì)量模型。這幾個模型不是花架子、當樣子，而是實打?qū)嵉陌涯Ｐ统酝噶?，了解模型的?yōu)缺點和適用邊界。
還是用 Excel 來做類比。
小白學會了 vlookup 函數(shù)，使用的時候卻遇到各種各樣的錯誤，然后束手無策。
專家則能夠把這些錯誤一個一個的全部解決掉。
那么，專家比小白強在哪？
同樣的函數(shù)、功能，專家吃透了。
如果把上面的功能、函數(shù)替換成思維模型，就是小白和專家的第二個區(qū)別：在某個領域內(nèi)，掌握的模型的質(zhì)量。
用成語來表示的話，小白是淺嘗輒止、徒有其表，專家則是學問思辨、洞若觀火。
專家不但能用模型去解決工作中的「為什么」和「怎么樣」這兩個問題，還能解決這個模型的「為什么」和「怎么樣」的問題。
小白對模型的認知可能只是一張皮，而專家的認知是有血有肉有骨架。
專家深刻的了解這個模型的適用范圍、使用流程、操作規(guī)范，以及模型的缺點、問題等等等等。
結(jié)果就是同樣的模型，小白用著漏洞百出、顧此失彼，專家則是得心應手、游刃有余。
所以小白和專家的區(qū)別之二，就是掌握的模型的質(zhì)量。
從思維模型的角度綜合來看的話，小白缺乏足夠數(shù)量的模型去應對工作中的問題，已經(jīng)學到的模型又漏洞百出，所以工作能力上比不上專家。
3.3 成為專家并不容易
在解決工作中的問題上，成為某個領域的專家是很厲害的，但很多人很難做到。
為什么呢？
首先可能是天賦的限制。
身高 2 米的人伸手就能夠到籃筐，但身高 1 米 5 的人再怎么練跳高也摸不到籃筐；
智商 200 的人能輕易解決的問題，像我這樣智商 60 的人，可能絞盡腦汁也看不懂題目。
我有個大學同學，《機械設計》的課補考了很多次。
是他學習不夠勤奮嗎？不是。他是標準的認真刻苦的好學生。
是這門課很難嗎？也不是。很多吊兒郎當?shù)耐瑢W都輕松考過。
那是為什么呢？
因為他沒有空間想象能力，像「三視圖」這樣的東西他想象不出來。這直接導致他上課聽不懂，作業(yè)不會做，考試交白卷。
所以很多時候天賦限制了我們的發(fā)展方向和上限。
不是不努力，而是在某些領域我們付出再多的努力，也無法理解相關的模型，自然無法成為專家。
除了天賦的原因，還有環(huán)境限制、條件限制，導致沒有深入研究的機會，或者干脆就是沒有興趣，三天打魚兩天曬網(wǎng)，導致無法成為專家。
總之，成為專家并不容易。
這其實也沒什么，我們選擇自己擅長的領域，在自己的能力圈內(nèi)做事就好了。
不過，如果剛好有個問題落在我們不擅長的領域，該怎么辦呢？
或者，這個問題需要專家級的模型才能解決，而我們因為天賦等原因，無法成為專家，該怎么辦呢？
還有沒有其它的選擇呢？
有，就是掌握多元思維模型，成為解決問題的高手。
4、高手，掌握多元思維模型
本文中的「高手」是為了和「專家」進行區(qū)分，所以概念和通常的理解不一樣。
前面說小白和專家的區(qū)別的時候，加了一個限定：某個領域內(nèi)。也就是專家是專精某一領域的，比如 Excel 專家、PS專家、人力資源專家、社群運營專家等等。
相應的，專家掌握的思維模型，也是屬于，或者說，局限于他的專精領域的。
那么高手呢？在本文里面，高手是指跨領域的，掌握多元思維模型的人。
注意，高手并不比專家高級。
高手可能不是專家，受限于天賦等各方面的原因，在某些領域內(nèi)，高手的水平可能遠低于專家。
專家未必不是高手。有些專家不但專精 A 領域，而且解決起 B、C、D 、甲、乙、丙領域的問題也毫不含糊。
專家和高手都很優(yōu)秀，沒有高下之分。本文把專家和高手區(qū)分開，是為了說明多元思維模型。
如果說思維模型是回答「為什么」和「怎么樣」兩個問題，那么多元思維模型就是從多個不同的角度，一起去回答「為什么」和「怎么樣」。
通過多元思維模型，高手能夠解決只有專家才能解決的問題，甚至專家也解決不了的問題。
還是用 Excel 來做類比。
公司要換工作證，但是因為通知寫的模糊，導致員工交上來的照片的名字很混亂。
有的是「工號姓名」，有的是「工號-姓名」，有的是只寫了工號或者姓名：
現(xiàn)在要把照片改成「工號-姓名」的統(tǒng)一格式。
如果只有十來張照片，動動手挨個重命名就好了，但是如果是幾百張照片，挨個重命名就是很大的工作量了，還容易出錯。
怎么辦？
Excel 專家的做法，可能是寫個 VBA，1 分鐘就把問題搞定了。
小白呢？連 vlookup 都沒搞明白，更別說 VBA 了。
那工作不做了嗎？還是要做的。勤快一點的可能立刻行動，開始對著工號表格，一個一個改名了。
高手呢？雖然也不會 VBA，但是會動用自己知道的一切技能、模型來解決這個問題。
比如使用 Excel 標準化數(shù)據(jù)，然后用批處理來重命名。
可能花的時間比專家稍微長了一點，但是相比小白，也算迅速地解決了問題。
如果把上面相關的技能替換成思維模型，那么專家就是掌握了 Excel 領域的頂級模型。高手呢，則是掌握了電腦、Excel、批處理等多個領域的模型。
雖然高手掌握的模型都不是頂級的，也都不是很精通，但通過多元思維模型，解決了專家才能解決的問題。
高手不會在乎自己學的是哪個專業(yè)的知識，練的是哪個門派的武功，只要能解決問題，都會拿來用。
不過，解決掉問題就結(jié)束了嗎？
再高級一點的高手，可能會把這次問題的解決方法做成 SOP，讓小白也能處理這樣的問題。
再再高級一點的高手，可能還會研究下問題產(chǎn)生的原因，想出應對方法，防止再次發(fā)生類似的問題。
尋找原因、制定 SOP，也是一種管理的思維模型。
所以用成語來表示的話，高手就是經(jīng)多見廣、觸類旁通，不拘一格、舉一反三。
看到這里，有的同學可能會說：我懂了，多元思維模型就是不能只專注一個領域，要廣泛的涉獵。
不能只會 Excel，還要會 Python，懂運營，了解行為設計學。
簡單的說就是要做個全才通才，模型的數(shù)量一定要多。
這個理解不能算錯，但是，太基礎、太淺顯了，而且容易讓人誤入歧途。
5、多元思維模型，就是數(shù)量多嗎？
巧婦難為無米之炊，想要用多元思維模型，首先模型的數(shù)量得足夠多。所以很多同學了解到多元思維模型后，就開始瘋狂追求模型的數(shù)量。
有的人立下了學 100 個思維模型的 flag，有的人孜孜不倦的整理了 100 個、200 個思維模型，還有的人到處收集模型、到處問別人有沒有更好的思維模型。
這些都是誤入歧途的表現(xiàn)。
想要用多元思維模型，首先模型的數(shù)量得足夠多。但是足夠多并不等于無限制的多。
為什么模型的數(shù)量不是越多越好呢？
回想下開頭給的思維模型第一個條件：能夠回答「為什么」和「怎么樣」兩個問題。
簡單的說，就是模型要能解決問題。
5.1 思維模型要從問題出發(fā)
在《12000字，講透「能力圈」》中，老曹引用過前美團 COO 的一個觀點：見過≠建過。
什么意思？就是有的人覺得：自己看別人用過了某個模型，就等于自己掌握了，然后就能應用于實踐了。
類似于前面舉例的小白，看到專家用了一下 vlookup，就覺得自己會了，可事實上他不知道 vlookup 的使用條件，也不知道為什么、怎么樣去用 vlookup，只有皮，沒有里。結(jié)果就是應用的時候錯誤百出。
見識過不等于建設過，見識過不等于有能力去建設。
收集的模型多，接觸的理論多，了解的方法多，并不代表自己真的有能力去應用，更不代表能夠解決問題。
就好像背過了 100 條的公式、定理，但一道題都不去做，那么數(shù)學和物理也學不好一樣。
就好像有人喜歡收集工具，琳瑯滿目，擺滿整面墻壁，卻只會用一個螺絲刀一樣。除了偶爾擰個螺絲的螺絲刀，其它的工具只是為了滿足自己的收集欲望和向別人炫耀。
模型不是拿來顯擺的，而是拿來解決問題的。
能夠解決問題的模型，才是屬于自己的模型。
所以思維模型一定是從解決問題的角度出發(fā)，起點和終點都是能否解決問題，而不是學習的模型的數(shù)量。
屏幕前的你可能又有問題：如果每一個學習的模型都掌握了，而且能夠解決問題了，在這個基礎上，模型難道不是多多益善嗎？
未必。
5.2 邊際效用
想要學習更多的模型，就要付出更多的時間，這一點毋庸置疑。
但是，當模型數(shù)量達到一定程度后，增加模型帶來的邊際效用會越來越小。
舉個例子。假設每一個模型的成功概率都是 60%，那么：
……
這個例子很粗糙，但聰明如你一定能明白我的意思。
也可以回想下前面照片批量重命名的例子。
一點電腦知識，加上一點 Excel 技能，再加上一個批處理的命令，三個技能，搞定。
我不需要去學習 VBA、Python，也不用去學 Java、C++。
是這些編程語言不好嗎？
不是，是我已經(jīng)解決了問題，再去學習新技能的邊際效用太低了。
5.3 機會成本
學習技能、學習模型需要花費時間和精力，有時候還要消耗一些自己的資源，比如金錢。
這些時間、精力、資源也可以用于其他事情，帶回其他的回報。
換句話說，學習是存在機會成本的。
巴菲特和芒格都特別看重機會成本，因為我們的時間、資源是有限的，我們的生命也只有一次。
是去多學習一個模型，增加 1% 的成功率，還是用同樣的成本去做一些回報更高的事情，這一點要好好考慮一下。
5.4 重復和冗余
網(wǎng)上經(jīng)常會看到類似這樣的問題：應該學 CorelDRAW 還是 AI？Python 和 Java 哪個好？
為什么會有這樣的問題呢？因為這些軟件的核心功能是重復的。
都能做矢量圖，都能編軟件、做網(wǎng)站，都能實現(xiàn)同一個目的，解決同一個問題?？善指髯杂歇毺氐奶攸c，還不能同時去用。哎呀，好難選。
模型也是同樣的道理。
有的時候一個問題可以有很多個模型去解決，但是每次只能用一個、兩個模型。那么多出來的模型就是重復的。
學習重復的模型，既降低了邊際效用，增加了機會成本，還產(chǎn)生了大量的能力冗余。
當然，工具和模型都有自己的局限，為了應對這些局限，額外學習一些工具和模型作為備用和補充，是完全可以的。
不過要分清楚的是，為了備用而學習冗余的模型，和為了追求模型的數(shù)量而學習重復的模型，出發(fā)點是完全不同的。
總結(jié)一下前面這 4 小節(jié)的內(nèi)容。
學習思維模型是為了解決問題，而不是收集炫耀。學習過多的模型，會降低邊際效用、增加機會成本，模型重復的概率也大大增加了。
所以多元思維模型的關鍵不是數(shù)量多。
那是什么呢？
《窮查理寶典》里面對多元思維模型有這樣一個評價：它們借用并完美地糅合了許多來自各個傳統(tǒng)學科的分析工具、方法和公式。
關鍵詞：糅合。
我把這種糅合稱為「多元一體」。
6、多元一體：不要果盤，要果汁
「多元一體」，習大大在概括民族觀的時候用的四個字。
多元聚為一體，一體容納多元，概括的非常好。
我覺得這四個字也可以套用到多元思維模型上面。
對于為什么需要多元思維模型，查理·芒格說過這樣一句話：
現(xiàn)實世界的問題不會恰好落在某個學科的界限之內(nèi)。
其實，不單單是問題不會恰好落在某個學科領域，我們在解決問題的時候，也會局限于自己擅長的學科，局限于自己熟悉的工具和模型。
還記得文章開頭的笑話嗎？
笑話里面的程序員用「單任務」的模型去理解老婆的話，結(jié)果買了一個包子回來。
是這個程序員沒有「多任務」的模型嗎？肯定有啊，編程的時候經(jīng)常會遇到多任務、多線程、高并發(fā)的需求，但他在生活中用了最簡單最省事的模型。
還記得 Excel 的第一個例子嗎？
從身份證號碼里面提取生日出來，可以用自動填充、分列、套公式等很多方法。我知道屏幕前的你還有更多的方法可以用，但我也知道還有很多人一個方法都想不出來，直到我說出來才恍然大悟：噢，對啊，還可以用這個，這個我也會啊。
收集了一堆模型，卻用不起來，解決不了問題，其實也挺讓人傷心的。
為什么用不起來呢？老曹以為是沒有做到「多元一體」。
模型想要多，很容易，「多元」，也很容易。
多元嘛，就是多種多樣。我們從小到大早就學習過多種多樣的思維模型，比如中學就學了概率、復利、能量守恒、適者生存、供需平衡，這些模型足夠我們解決生活、工作中遇到的大多數(shù)問題。
但這些模型都是分散的、凌亂的，沒有聚為一體。
舉個例子。
高中會有理科綜合、文科綜合的考試。一場考試考多個科目，算是多元了吧？但有做到一體嗎？
沒有。
名字叫綜合，但是各個學科上課的時候各上各的，學習的時候各學各的，考試的時候各考各的，考試完了講解試卷，還是各講各的。
就像是水果拼盤，一大盤子各種各樣的水果，很多元，很好看，也都在一個盤子里，但吃的時候呢？蘋果還是蘋果，梨還是梨，學科的界限清晰無比。
一體是什么？
一體是混合果汁。不管你是蘋果還是梨，不管你是南方水果還是北方水果，不管你是甜的、酸的還是辣的，全都打碎了混在一起，融為一體。
我才不管你是數(shù)學還是化學，物理還是地理，全都拿過來一起去解決問題。
解決問題，才是目的。
把解決問題作為學習模型、使用模型的出發(fā)點，才能不受學科和模型的限制，才能融會貫通，多元一體。
說起來簡單，那到底怎么把果盤變成果汁，把多元模型聚為一體呢？
大概可以分成三步。
7、共性、分解、清單
需要說明一下，《窮查理寶典》里面只說要掌握跨學科的思維模型，至于怎么糅合，怎么用，只提了一個檢查清單。
老曹覺得只用一個清單是不夠的，模型就在那，關鍵是怎么用起來，所以又增加了兩個步驟。
還是開頭說的那句話，這一節(jié)，包括整篇文章，都是我個人的理解，肯定有錯誤和不足。所以如果你有不同的觀點，或者有想要吐槽的內(nèi)容，歡迎留言指教。
正如前文所說，思維模型想要多、想要多元，很簡單，學就是了。但關鍵是要用起來，而且是全部用起來。
查理·芒格是這樣說的：
你必須知道重要學科的重要理論，并且經(jīng)常使用它們——要全部都用上，而不是只用幾種。大多數(shù)人都只養(yǎng)成一個學科的思維模型，試圖用一種方法來解決所有問題。
你知道諺語是怎么說的：“在手里拿著鐵錘的人看來，世界就像一顆釘子?！?/p>
這是一種處理問題的笨方法。
那怎么把掌握的模型全部都用起來呢？我總結(jié)了三個步驟：
尋找共性
問題分解
使用清單
7.1 尋找事物之間的共性
前面在討論高手的時候，用到的成語是：舉一反三、觸類旁通。
做到這兩點的前提，就是尋找共性。
不同學科的思維模型很多，如果去追求數(shù)量的話，是永遠都學不完的。但是如果能找到共性，或者說，相似性，就能很好的理解其他的模型。
在解決問題的時候，也更容易根據(jù)共性，去調(diào)用其他學科的思維模型。
舉幾個例子。
7.1.1 Photoshop 與幻燈片
我是在十幾年前自學的 Photoshop，那個時候沒有線上課程、教學視頻，看的是一個圖文教程。
開始看的很費勁，教程的文字也不通俗易懂，但是當我看到「圖層」那一節(jié)的時候，突然有了豁然開朗的感覺。
因為我想到了幻燈片，不是 PPT，是現(xiàn)實世界的實物幻燈片。
我讀小學初中的時候，教室里擺一臺幻燈機，放幾張幻燈片，就是很先進的多媒體教學了。
幻燈機怎么用呢？是通過切換、疊加一張一張的塑料圖片，也就是幻燈片，來播放不同的影像。
我發(fā)現(xiàn) Photoshop 的圖層和幻燈片是有共性的：
圖層的疊加，就像幻燈片的疊加一樣，上面的會蓋住下面的。
圖層的修改，也像幻燈片的修改一樣，改這一張不會影響其他的圖層。
通道、蒙版也是差不多的原理。
找到這個共性后，我很快就上手 Photoshop 了。
后來用 Photoshop 做 GIF 動圖，我又想到了手翻畫。
屏幕前的你可能也在上課開小差的時候畫過手翻畫。
手翻畫的動畫效果是怎么形成的？是一頁一頁的紙張連續(xù)疊加覆蓋形成的，一頁紙就是一幀。
Photoshop 里面，一個圖層就是一幀，一個一個的圖層連續(xù)疊加就成了 GIF 動圖。
找到了和手翻畫的共性之后，我也很快學會了用 Photoshop 做 GIF 動圖。
Photoshop和幻燈片，是一個軟件和實物、虛擬和現(xiàn)實之間存在共性的例子。
學科之間也有很多共性。
7.1.2 守恒和平衡
提到守恒，你能想到什么？
中學里面，我們學過各種守恒：能量守恒、質(zhì)量守恒、熱量守恒、電量守恒、動量守恒……
這些概念來自不同的科目，但他們的共性很明顯：守恒。
抓住這個共性，這些概念可以說是一通百通。解題也是會了一個之后，其它的也迎刃而解，無非用的公式、定理不一樣。
和守恒類似的，還有一個平衡。
我記得中學生物課里面有一節(jié)是講滲透的，細胞什么時候失水、什么時候吸水。搞清楚失水還是吸水其實很簡單，就是平衡。水會從低濃度流向高濃度，最終細胞內(nèi)外的液體濃度趨于平衡。
物理也有平衡，比如靜電平衡。像滲透一樣，電荷如果分布不均勻，濃度有高低，電荷就會往平衡的方向移動。
政治課本里面講供需平衡，也是一樣的道理，從高到低，實現(xiàn)平衡。
平衡，就是上面三個不同科目的內(nèi)容的共性。
我相信，在工作、學習、生活中，你也發(fā)現(xiàn)過很多事物之間的共性。找到共性的那一刻，陌生事物和熟悉事物產(chǎn)生了的聯(lián)系，我們對陌生事物的認知也一下提高了幾個層次。
通過共性，可以把不同科目、不同領域的知識和模型聯(lián)系起來，形成以共性為節(jié)點的認知網(wǎng)絡。
是的，一定是網(wǎng)絡。因為一個模型可能和很多學科有聯(lián)系，一個模型也會和很多不同的模型有共性。
形成有聯(lián)系的網(wǎng)絡之后，知識、模型不再是孤立的、局限的，有了融會貫通、聚為一體的可能。
7.2 對問題進行分解
「現(xiàn)實世界的問題不會恰好落在某個學科的界限之內(nèi)」，這句話的另一個說法是：現(xiàn)實世界的問題是混合的。
現(xiàn)實世界的問題不是科目分明的理綜考試、文綜考試，一眼望去就知道這是物理題，那是地理題；這是考文學，那是考化學。
現(xiàn)實世界的問題是混合的，單一學科的知識、模型解決不了，所以需要多元思維模型。
可是問題是混合的、交織在一起的，多元思維模型也下不去手??？
怎么辦？
抽絲剝繭，分解。
分解大概是最常用、最有效的解決問題的方法。
我們在上學的時候就有學習分解。
比如數(shù)學的因式分解，把復雜的多項式分解為簡單的乘積。
比如物理的受力分析，要把整體分解為部分，一部分一部分的去分析。
工作中的復雜問題也需要分解。
比如，開了個網(wǎng)店，每天訪客10 萬人，可最終下單只有 100 人，哪里出問題了呢？很多人會拿出漏斗模型，漏斗模型其實就是對消費者的轉(zhuǎn)化過程進行了分解。
比如，公司有 10 萬會員，但業(yè)績增長陷入瓶頸。怎樣挖掘會員的潛力呢？很多人會拿出 RFM 模型，RFM 模型其實就是對會員的組成進行了分解。
當我們把混合的問題分解開、羅列開，就能知道這個問題是由哪些小問題、小環(huán)節(jié)組成的，然后再看看每個小問題、小環(huán)節(jié)需要哪些模型來解決，直到把問題解決為止。
比如通過漏斗模型，發(fā)現(xiàn)進入商品詳情頁的訪客很多，但加購物車的很少，那么詳情頁肯定是有問題的。接下來就是如何去提高詳情頁的轉(zhuǎn)化率，怎么提高呢？可能需要詳情頁的熱力圖和瀏覽觸達率，可能需要進行 A/B 測試，可能要用一點行為設計學的知識，可能還要一些營銷活動……
現(xiàn)在這個具體的問題，就是一個把方法、模型關聯(lián)起來的共性。
只要能找到具體的問題，我們就能使用各種模型針對性地去解決問題。
分解就是找到具體問題的方法。
舉例的漏斗模型、RFM 模型是現(xiàn)成的分析模型、固定的分解套路。這樣的模型有很多，只要條件合適，都可以直接拿來用。
不過，有的時候我們遇到的問題會更加復雜，也可能沒有現(xiàn)成的分析模型。但只要多點耐心、細心，再復雜的問題，也能分解成具體的小問題。
7.3 形成解決問題的模型清單
你可能有過這樣的感覺，一個問題，百思不得其解。別人解決了，去請教，發(fā)現(xiàn)原來用的就是自己會的方法，但這個方法自己卻怎么都想不起來。
為什么想不起來呢？
一種情況是自己沒有找到問題和方法的聯(lián)系，也就是沒找到共性，不知道這個方法能解決問題。直到看別人用了，才知道可以用這個方法。
另一種情況，就是真的想不起來。
這兩種情況都可以通過模型清單來解決。
在《窮查理寶典》的第三講《論基本的、普世的智慧》里面，有這么兩句話：
聰明人怎么會犯錯呢？
答案是他們沒有做我正要讓你們?nèi)プ龅氖虑椤莆账兄饕男睦韺W模型，把它們當作檢查清單，用來審視各種復雜系統(tǒng)的結(jié)果。
把思維模型當作檢查清單，就是模型清單。
那么，把掌握的思維模型都列到一張清單上，就算是模型清單了嗎？
老曹覺得這樣還不夠。這樣的清單，還是一個果盤，不是多元一體。
那怎樣才是多元一體的模型清單呢？
針對具體的問題，整理的模型清單。
《窮查理寶典》里面就有一個查理·芒格針對「投資」這個問題做的檢查清單，清單里面有和投資相關的各種思維模型，比如復利、能力圈、逆向思維，也有一些警示、原則。
因為這個清單已經(jīng)包含了各種各樣的、和投資相關的多元思維模型，所以遇到投資相關的問題時，按這個清單來一遍，就是在調(diào)用多元思維模型了，既不會有遺漏，也不存在「想不起來」的情況，更沒有單一模型的局限。
那這個模型清單要怎么做呢？其實大部分工作已經(jīng)在前面兩步完成了。
通過尋找共性，能把我們掌握的各個學科、領域的思維模型貫穿起來。
通過問題分解，能把混合的問題分解成一個一個具體的問題。
現(xiàn)在，只需要把能解決具體問題的、存在共性的模型列出來。
還是用漏斗模型舉個例子。
把訪客的轉(zhuǎn)化過程分解成幾個環(huán)節(jié)，每一個環(huán)節(jié)的問題都可以用一系列的方法去解決。每一個環(huán)節(jié)的系列方法，就可以做成一個清單，它們的共性就是能解決這個問題。
只要下次遇到的是存在相同共性的問題，就可以把這個清單單獨拿出來使用，這個清單就是針對具體問題的模型清單。
再看下《窮查理寶典》里面對多元思維模型的評價：它們借用并完美地糅合了許多來自各個傳統(tǒng)學科的分析工具、方法和公式。
我們的模型清單呢？有各個學科的工具、方法、模型，并且能夠用來解決具體的問題。
而且這個清單不是死的，每當我們遇到新的模型、更好的模型，都可以添加進來，或者進行替換，讓這個清單不斷更新，始終有最新、最有效的多元模型。
我們再按「多元一體」的標準看下這個清單：
清單里面的模型可能數(shù)量不是很多，但來自不同的領域，是多種多樣的，也就是多元的。
不同的模型不是簡單的列在一起，而是因為有共性而被聯(lián)系在一起、糅合在一起。
這個共性就是能夠解決一個具體的問題，實現(xiàn)一個具體的目的。
這還沒有結(jié)束。
工作和生活中我們會遇到很多混合的問題，這些問題可以被分解成很多具體的問題，每一個具體的問題都可以做一個模型清單。所以我們會有很多模型清單。
一個模型可能解決多個不同的問題，所以一個模型會存在于很多個清單里面。
因為遇到的問題是混合的，所以解決混合問題的時候，也需要調(diào)用很多不同的模型清單來解決。
通過模型清單，把我們掌握的模型都關聯(lián)了起來，也都能真正的用起來。
至此，我覺得可以說是真正做到了多元一體，真正擁有了能用起來的多元思維模型。
我對多元思維模型的理解差不多講完了，不過好像還缺點什么。
模型到底是怎么獲得的呢？
8、獲得思維模型的方法
在說怎么獲得思維模型之前，先說三個學習模型的準則：
針對問題學習模型；
學習普適性的、經(jīng)典的、基礎模型；
別糾結(jié)。
8.1 學習思維模型的 3 個準則
8.1.1 針對問題學習模型
這個準則在前面的內(nèi)容已經(jīng)說過了。
思維模型要從解決問題的角度出發(fā)，起點和終點都是能否解決問題。能夠解決我們的問題，這個模型對于我們才是有價值的，否則只是我們工具墻上的一件收藏。
針對問題學習模型，并不是說遇到問題了才去學習，而是熟練掌握能解決當前問題的模型。
工作中的問題可能會反復出現(xiàn)，所以這個模型將來可能還會反復使用。既然如此，這個模型的優(yōu)先級當然要高一些，要好好學習，熟練使用。
這和廣泛的學習多元模型并不沖突。
8.1.2 學習普適性的、經(jīng)典的、基礎模型
越是基礎的模型，適用的范圍越廣，能解決的問題越多。換句話說，模型和問題不是一對一的，而是一對多的。
比如數(shù)學里面的概率、復利、排列組合、正態(tài)分布等等，不僅僅在數(shù)學里面使用，物理、化學也要用，工作中分析產(chǎn)品、調(diào)研用戶等等很多方面也要使用。
這是真正的基礎模型，也是查理·芒格所說的「基礎學科的重要理論」。
很多重要的基礎模型在學校里面已經(jīng)學過了，除此之外，還要學習一些工作、生活中用到的基礎模型。
比如前面說的漏斗模型，就是使用范圍很廣的分析模型?？梢苑治鲭娚?、門店的流量，可以分析廣告投放的效果，做增長的 AARRR 模型也是漏斗模型。
比如 PDCA 模型，本來是用于生產(chǎn)過程管理的，但也適用于運營、投放、產(chǎn)品、談戀愛、學開車等等很多的場景。
所以當有兩個模型擺在你面前的時候，別猶豫，先學那個更基礎的模型。
8.1.3 別糾結(jié)
前面提到的小例子，網(wǎng)上經(jīng)常有人問：應該學 CorelDRAW 還是 AI？Python 和 Java 哪個好？
其實不用糾結(jié)，先學一個再說。
為什么？
模型是工具，是為了解決問題的，而不是反過來。
如果現(xiàn)在要擰一個螺絲，找一把螺絲刀就好了。至于這把螺絲刀是碳鋼的還是合金的，是帶棘輪的還是電動的，無所謂。
目的是擰螺絲，那么唯一需要關注的，是螺絲刀和螺絲能不能匹配。
根據(jù)螺絲去找螺絲刀，能把螺絲擰上的就是好螺絲刀。而不是先有了把螺絲刀，再到處去找匹配的螺絲。
同樣的道理，如果幾個模型都能解決問題，別糾結(jié)，先學一個再說。
而且讓我們糾結(jié)的模型都是有共性的，學會一個之后，其它的也不難上手。
再總結(jié)下這三個準則：
針對問題學習模型；
學習普適性的、經(jīng)典的、基礎模型；
別糾結(jié)。
如果你有更好的準則，或者對這三個準則有修改建議，歡迎留言討論。
接下來該說說獲得思維模型的方法了。
思維模型是怎么獲得的？有兩種方式，一種是從外界輸入的，一種是自己總結(jié)習得的。
外界輸入可以分兩種：主動地學習，被動地接受。
自己總結(jié)習得也可以細分成兩種：正向的積累，反向的刪除。
我們先說第一種大的方式，從外界輸入思維模型。
8.2 外界輸入
一個小球，為什么能靜止不動？踢它一腳，為什么又能自己往前滾動？為什么滾了一段距離又停下了？
學了物理之后，我們知道，哦，物體有慣性，沒有外力的時候會保持靜止或做勻速直線運動。
這就是牛頓第一運動定律，是一個解釋物體運轉(zhuǎn)的模型。
這個模型自然是牛頓總結(jié)、提煉的。那我們是怎么獲得的呢？
是從書本上、課堂上，直接獲得的一個現(xiàn)成的模型。
為了能獲得更好的成績，更好的解決工作中的問題，我們還會主動學習更多的相關模型。
被動接受的模型則恰好相反，我們沒有主動去學習，是外界強加給我們的。
舉個例子，古時候要求女性三從四德、纏足守寡，否則就是傷風敗俗，受人唾罵。
這些自然都是陋習，是對女性的約束和壓迫，但古時候的女性卻主動地遵從，就是因為這些陋習延續(xù)了千百年，成了群體的思維模型。
在那樣的時代、那樣的社會，三從四德就是正確的，以至于女性自己，也用三從四德的模型去處理對自己和別人的評價。
類似的，我們自己的很多解釋世界的思維模型，包括我們的世界觀，都在從小到大的成長過程中，潛移默化、被動獲得的。
從外界輸入，是我們獲得模型的主要途徑。我們的很多模型都是從外界輸入的，它們就能解決絕工作生活中的大多數(shù)問題。
不過，外界輸入的模型，其質(zhì)量會受到來源、環(huán)境的強烈影響，而且外界輸入的模型都是現(xiàn)成的，未必能解決我們遇到的個性化問題，所以我們還需要自己總結(jié)一些模型。
8.3 總結(jié)習得
人類具有總結(jié)模式的天賦，會不自覺地去尋找事物的規(guī)律，并且總結(jié)、驗證、提煉成模型。
如果我們發(fā)現(xiàn)總結(jié)的模型能夠解釋、解決自己遇到問題，就會把這個模型積累下來，下次繼續(xù)使用。
上一小節(jié)說我們主動從外界學習的模型，也都是其他人總結(jié)提煉的。因為這些模型很有價值，所以代代流傳。
如果發(fā)現(xiàn)模型出錯了呢？我們就會修正甚至刪除掉這個模型。當然，不排除一些固執(zhí)死板的人堅持錯誤的模型。
舉個例子。
前面提到牛頓運動定律。那在牛頓之前，人們怎么解釋運動呢？用的是亞里士多德的模型。
亞里士多德通過自己的觀察、歸納，總結(jié)出一些關于運動的解釋模型。比如力是維持物體運動狀態(tài)的原因；重量決定物體下落的速度，重的物體下落的更快，等等等等。
亞里士多德的模型使用了快 2000 年，直到牛頓總結(jié)出牛頓運動定律，我們才用正確的力學模型替換掉錯誤的。
再用前面說的手勢的例子來說明。
80 后模仿打電話是比個「六」放在臉旁邊，10 后模仿打電話是把手掌貼到臉上。
兩代人想要用手勢交流，80 后就要刪除比「六」這個模型，改用手掌模型。因為這是發(fā)展的趨勢，比「六」這個模型可能以后再也不會用到了。
類似的，存在了幾千年的三從四德已經(jīng)要被我們刪除殆盡，各地的一些婚鬧陋習、錯誤的習俗、價值觀也在慢慢的被大家刪除拋棄。
刪除模型相對來說比較容易，發(fā)現(xiàn)錯了，刪掉不用就是。難的是自己總結(jié)模型。
8.3.1 總結(jié)自己的模型5個步驟
首先要說明，老曹我不提倡自己總結(jié)模型。
人類幾千年文明史，偉大的人物和思想燦若繁星，我們一輩子都學不完。我們自己費盡心力總結(jié)的模型，說不定早已有無數(shù)的人總結(jié)過、完善過、驗證過、批判過。
如果能有合適的模型解決自己的問題，我們直接學習使用就好了，站在巨人的肩膀上豈不美哉。
而且，我們自己總結(jié)的模型是否正確、普適，適用條件到底如何，能否久經(jīng)考驗？這些問題是我們自己難以驗證的。
如果我們自己總結(jié)了錯誤的模型還不自知，那吃虧的最終還是自己。
所以能不自己總結(jié)模型，就不要自己總結(jié)。除非真的找不到適合的模型，需要自己親自動手。
如果需要自己親自動手，來總結(jié)屬于自己的模型，解決個性化的問題，我有五個步驟給你參考。
觀察→歸納→驗證→模型→應用
觀察。觀察一個事情或問題，是如何發(fā)生或者被解決的?？赡芤^察很多類似的案例。
歸納。從問題的解決、事情的發(fā)生中，總結(jié)歸納出一個通用的規(guī)律。
驗證。用案例去檢驗這個規(guī)律，或者說是用規(guī)律去套案例，如果規(guī)律不適用，那么需要調(diào)整修正、打補丁。
模型。經(jīng)過驗證的規(guī)律就可以作為模型了，而模型的適用條件就是上一步修正時打的補丁。
應用。把模型在實踐中進行應用，并進一步完善。
這五步其實很簡單，簡單到我不知道該如何進一步解釋。還是舉個「能力圈」的例子吧。
8.4 五步總結(jié)模型實踐：能力圈
當初從《窮查理寶典》里面看到「能力圈」這三個字的時候，我很感興趣，但是書中對能力圈的概念、劃分、擴展并沒有說明。
我就想這本書已經(jīng)出版了十幾年了，肯定有別人研究過，那我去看看別人的成果，結(jié)果有點失望。
很多人對「能力圈」的討論止步于表面的文字——「圈」：畫一個有清晰界限的圈，就是自己的能力圈了，然后就讓大家努力擴展能力圈。
至于這個圈的界限怎么來的，不知道；怎么擴展能力圈，不知道；能力圈會不會萎縮，也不知道。
假設我要擴展能力圈，這個畫一個圈的模型對我有幫助嗎？沒有。
圈外的東西本來就是我不知道的，沒見過的，又怎么去得到它呢？
既然這個畫一個圈的模型不對，那我就自己來吧。
8.4.1 觀察
我無法客觀的評判別人的能力，但我可以評判自己。所以我先觀察自己的能力范圍是什么樣的。
比如 Photoshop。
我是看著圖文教程自學的 Photoshop，上手的原因是在《7.1 尋找事物之間共性》一節(jié)里面講的，找到了 Photoshop 和幻燈片的共性。
我算是會 Photoshop的，P 個圖、做個海報、弄個詳情頁，漂亮與否先不說，至少能做出來，偶爾還能對美工指手畫腳一番。
但我肯定不精通 Photoshop。沒有系統(tǒng)的學習過，很多功能也沒用過，比如通道、蒙版，用過幾次，不熟練，也不知道什么時候該用、什么時候不該用。
其他的一些技能也和 Photoshop 類似，會，又不全會，總有些地方是模糊的。
8.4.2 歸納
通過觀察，我發(fā)現(xiàn)我的很多能力是沒有明確界限的，存在一個模糊的邊緣。
這個邊緣并非無法觸及，而是就在那里，我能看到它的輪廓。就好像我知道 Photoshop 的通道、蒙版就在那里一樣。
這個邊緣也不是固定的、死的，我往前走一步，走過的地方變清晰了，但邊緣也后退了一步。就好像我學會了通道、蒙版，那我 Photoshop 的能力就擴大了，但我也知道了更多我還不熟悉的功能，這些功能又成了模糊的邊緣。
最終我歸納的結(jié)論是，能力圈是沒有清晰邊界的，是在濃霧里面行走。
霧里面都是朦朦朧朧，只有走過去，才知道那個朦朧的輪廓到底是什么樣的。想要擴大能力圈，也只能走到濃霧里。而走進去之后，又會看到更多朦朧的輪廓。
8.4.3 驗證
「濃霧行走」這個結(jié)論對不對呢？我回想了下我學習 Photoshop 的經(jīng)歷。
起初是在公司看到美工用 Photoshop 修圖，了解到這個軟件，發(fā)現(xiàn)了一片被濃霧完全覆蓋的未知區(qū)域。
作為接受了九年義務教育，有電腦和搜索基礎的人，我搜索了教程，開始探索的第一步。
發(fā)現(xiàn)了圖層和幻燈片的共性，開始快速上手，探索的區(qū)域越來越多，能力的邊緣也變得越來越大。
當學到的技能滿足我修圖的需求時，我停止了探索。那些我還沒學會，但用過、看過、聽過的功能，成了我 Photoshop 能力圈的模糊邊緣。
不過，我知道它們在哪里，我能看到霧里面它們的輪廓，所以需要的話，我立刻能學會那些功能。
用「濃霧行走」去套我 Photoshop 的能力變化，是能解釋的通的。其它領域的能力變化，也能驗證這個結(jié)論。
8.4.4 模型
根據(jù)「濃霧行走」這個結(jié)論，我總結(jié)了屬于我的能力圈模型：
所謂能力圈，就是在布滿迷霧的「能力地圖」上探索，那些能夠點亮的區(qū)域就是能力范圍。
把這個模型進一步完善，增加了確定能力圈邊界、穩(wěn)固能力圈、發(fā)展能力圈、能力圈的誤區(qū)等內(nèi)容，就成了《12000字，講透「能力圈」》這篇文章。
8.4.5 應用
最直接的應用，就是明確了我自己的能力圈邊界。這個邊界用直接畫個圈的模型是明確不了的，但我用自己的模型明確了。
既然我總結(jié)的能力圈模型可以應用于實踐，也就能夠在實踐中不斷完善。
這個枯燥的案例總算結(jié)束了，希望能夠幫助你理解總結(jié)模型的五個步驟。
什么？你已經(jīng)忘記是哪五個步驟了？那再看一遍吧：
觀察。觀察一個事情或問題，是如何發(fā)生或者被解決的。可能要觀察很多類似的案例。
歸納。從問題的解決、事情的發(fā)生中，總結(jié)歸納出一個通用的規(guī)律。
驗證。用案例去檢驗這個規(guī)律，或者說是用規(guī)律去套案例，如果規(guī)律不適用，那么需要調(diào)整修正、打補丁。
模型。經(jīng)過驗證的規(guī)律就可以作為模型了，而模型的適用條件就是上一步修正時打的補丁。
應用。把模型在實踐中進行應用，并進一步完善。
還是那句話，前人總結(jié)模型如群星璀璨，能夠找到久經(jīng)考驗的模型來解決自己的問題是最好的。
但如果沒有的話，我們就自己來吧。
