好好思考
成甲
Chapter 04 如何建立多元思維模型知識體系
>> 想要用思維模型創造性地解決複雜問題，我們還需要培養更高階的能力——建立跨學科的多元思維模型知識體系。
爲什麼要具備跨學科解決問題的能力
>> 多樣性紅利美國密歇根大學複雜性研究中心“掌門人”斯科特·佩奇認爲“一個人是否聰明不是由智商決定的，而取決於思維模型的多樣性”。他把這種現象稱爲多元思維模型的“多樣性紅利”。在他看來，擁有多種思維方式的人更有創新力和靈活性。
>> 可是，我們如何在解決問題的時候找到跨學科的思維模型呢？一個重要的方法是思考哪些領域解決遇到問題的經驗比較多。
>> 多元思維模型≠多個思維模型需要說明的是，雖然我們說要掌握多個不同的思維模型，但掌握多元思維模型，並不等於掌握多個思維模型，因爲多元強調的是掌握不同屬性、學科的知識。
>> 當你真的踐行把不同領域、不同學科的思維模型用來解決同一個問題時，你還會發現一個附加的好處——讓你更深刻地理解不同思維模型的適用條件。
哪些領域的知識是人人都應該學習的
>> 所謂“全局性理解”，是指我們能夠從不同的角度和不同的層次全面地理解問題，從而接近問題的本質。一個人要構建全局性理解的能力，就必須有足夠多樣的思維方式與足夠豐富的知識層次。也就是說：全局性理解力＝多樣的思維方式×豐富的知識層次
>> 我們要掌握的多元思維模型的類型和數量必須同時具備解決此類問題需要的足夠思維廣度和思想深度。
>> 思維的廣度和思想的深度在某種程度上是可以互補的。
>> 而在衆多學科中有四類學科是我們都應該掌握的：1．理解物質世界的基礎學科，如物理學、數學、化學等。
>> 越是面對過去沒遇到的問題和麪向未來的問題，就越需要從底層的基礎原理中找答案和線索。
>> 2．理解羣體系統規律的學科，如生物學、經濟學、社會學等。這些學科是解釋在物質世界基礎上產生的生命羣體中出現的規律。
>> 3．理解複雜系統規律的學科，如複雜性科學、人工智能、哲學等。
>> 4．理解精神世界的人文學科，如心理學、美學、宗教、歷史等。
>> 我們真正要知道的是支撐一門學科背後的思維方式是什麼，
>> 如果從思維方式的角度思考不同學科的價值，我們就會發現，其實每門學科背後都有一套對應的思維方式，例如：·數學發展出用“符號與邏輯推理”的思維方式。·物理學發展出依靠“第一性原理”的思維方式。·進化生物學發展出用“物競天擇”的思維方式。·複雜性科學發展出用“系統思考”的思維方式。·現代美學發展出不斷“否定常規”的思維方式。
如何搭建高效的多元思維模型知識系統
>> 那就是組織知識的關鍵不是知識，而是問題。這就是我提出的新的知識組織方式——“問思模”體系。
>> 這就形成了“問思模”知識體系的核心框架：基本問題—思維方式—具體思維模型。
>> 這個系統中最關鍵的環節是，我們對同一個問題，用不同的思維方式思考，就能整合不同的有效策略，而我們的生活經驗和其他知識都可以附着在這個強大的知識體系內
建立跨學科知識體系的橋樑——看到相似性
>> 1）生物學發展遇到的第一個基本問題：面對複雜多樣的生物體從何處入手分析？解決思路：把複雜問題分類討論代表事件：林奈給生物羣體分配戶口
>> 2）生物學發展遇到的第二個基本問題：形成生物個體的基本單位是什麼？解決思路：應用最新技術，增強人們研究能力代表事件：列文虎克發現了組成生物個體的細胞
>> 3）生物學發展遇到的第三個基本問題：細胞和不同生物體之間的關係是什麼？解決思路：邏輯推理，大膽假設代表事件：施萊登和施旺提出細胞學說，引發“生物起源”問題
>> （4）生物學發展遇到的第四個基本問題：種類如此繁多的生物種羣是如何產生的？解決思路：放大思考尺度代表事件：達爾文提出進化論
>> 值得一提的是，自從達爾文提出“遺傳變異，自然選擇”的理論後，就開啓了人類認識複雜系統的全新視角，它至今仍是人們解釋複雜系統現象的重要思想工具。
>> （5）生物學發展遇到的第五個基本問題：爲什麼生物體會產生變異？解決思路：跨學科引入新技術——實驗檢驗與統計學代表事件：孟德爾發現遺傳定律揭祕了物種個體間差異的原因
>> （6）生物學發展遇到的第六個基本問題：遺傳是如何進行的？解決思路：邏輯推理，大膽假設+應用最新技術，增強人們的研究能力代表事件：沃森和克里克發現DNA雙螺旋結構
>> （7）生物學發展遇到的第七個基本問題：基因是如何起作用的？解決思路：應用最新技術代表事件：基因組編輯技術——人造上帝
>> 對我們真正重要的，不僅僅是知道一段歷史，還能從中看到人類是如何破解一個複雜的問題，以及背後有什麼通用的基本問題和解決思路值得我們借鑑。
>> 【處理複雜問題的三個啓發】
>> 1．要理解一個複雜系統中的問題，就要從不同的視角切入。
>> 這個過程可以總結爲：抽出來看宏觀，再拉進去看微觀。這種變換視角分析問題的方法極爲重要，
>> 2．對複雜問題的理解，如果在一個維度下無法解決，可以通過增加維度來分析，只不過，這個過程往往需要更強大的技術做支持。
>> 因爲技術可以給我們打開描述和理解複雜系統的新維度。而我們對一個複雜問題，每增加一個維度的理解就多了一種接近問題本質的路徑。可是，我們在遇到複雜問題的時候，往往會忽略引入新技術的重要性。當然，這裏的技術不僅僅是科學工程技術，思想技術也一樣重要。
>> 3．對複雜問題的處理，要多去跨學科的領域汲取營養
>> 我們的知識體系除了要用相似性把跨學科的基本問題用網狀關係聯繫起來外，還要有解決基本問題的思路框架，即下一篇文章要討論的——結構化思維。
支撐跨學科知識體系的骨架——結構化思維
>> 之所以思考這些問題很重要，是因爲高手知道，只有先看到系統的結構、關鍵要素，才能弄明白系統結構背後的運作規律，最終做出可靠的分析判斷
>> 這就像庖丁解牛的時候，之所以刀鋒能夠在牛骨之間遊刃有餘，是因爲他心中對牛骨的整體架構有一個清晰的全景框架，對各處要害心知肚明，所以才能乾淨利索地解決問題。
>> 所謂“結構化思維”，和我們一般習慣的在解決問題時從細節入手不同，它是全局視角，重視問題的核心與結構，然後再以此爲基礎去理解細節。
>> 被雷軍譽爲“中關村第一才女”的梁寧老師
>> 從方法論的角度來看，核心就是人們運用了不同的分析框架，形成了不同拆解問題的結構。
>> 但是，我在分析“一件事情爲什麼能快速做成”時，常用的一個分析結構工具是“天時、地利、人和”。我發現用這個工具思考，就能很好地解釋拼多多的成功。
>> 所以，我們任何一個問題，都可以從很多領域找到分析的結構。有了這個工具，我們理解和記憶知識的效率都會大幅提高，甚至從平時聊天中也能學到更多東西。
>> 市場營銷常見的結構性分析工具：4P、4C、AARRR等。
>> 因此，“思考自己的問題與哪個領域相關”十分重要，可多數人都沒這麼做。
>> 我們用“釐清問題—歸類領域—尋找結構”的流程，就可以把人類積累的各種重要模型用在解決自己的問題之上了。
>> 積累不同學科的思維方式和思維模型，不就是我們需要訓練和掌握的嗎
>> 有些結構思考工具十分重要，在各種問題中經常出現。這個時候就更能深刻理解爲什麼查理·芒格說：一旦掌握幾十個重要問題的重要分析框架，生活中遇到的90%的問題都能夠用它們來解決。