好好思考
成甲
Chapter 04 如何建立多元思维模型知识体系
>> 想要用思维模型创造性地解决复杂问题，我们还需要培养更高阶的能力——建立跨学科的多元思维模型知识体系。
为什么要具备跨学科解决问题的能力
>> 多样性红利美国密歇根大学复杂性研究中心“掌门人”斯科特·佩奇认为“一个人是否聪明不是由智商决定的，而取决于思维模型的多样性”。他把这种现象称为多元思维模型的“多样性红利”。在他看来，拥有多种思维方式的人更有创新力和灵活性。
>> 可是，我们如何在解决问题的时候找到跨学科的思维模型呢？一个重要的方法是思考哪些领域解决遇到问题的经验比较多。
>> 多元思维模型≠多个思维模型需要说明的是，虽然我们说要掌握多个不同的思维模型，但掌握多元思维模型，并不等于掌握多个思维模型，因为多元强调的是掌握不同属性、学科的知识。
>> 当你真的践行把不同领域、不同学科的思维模型用来解决同一个问题时，你还会发现一个附加的好处——让你更深刻地理解不同思维模型的适用条件。
哪些领域的知识是人人都应该学习的
>> 所谓“全局性理解”，是指我们能够从不同的角度和不同的层次全面地理解问题，从而接近问题的本质。一个人要构建全局性理解的能力，就必须有足够多样的思维方式与足够丰富的知识层次。也就是说：全局性理解力＝多样的思维方式×丰富的知识层次
>> 我们要掌握的多元思维模型的类型和数量必须同时具备解决此类问题需要的足够思维广度和思想深度。
>> 思维的广度和思想的深度在某种程度上是可以互补的。
>> 而在众多学科中有四类学科是我们都应该掌握的：1．理解物质世界的基础学科，如物理学、数学、化学等。
>> 越是面对过去没遇到的问题和面向未来的问题，就越需要从底层的基础原理中找答案和线索。
>> 2．理解群体系统规律的学科，如生物学、经济学、社会学等。这些学科是解释在物质世界基础上产生的生命群体中出现的规律。
>> 3．理解复杂系统规律的学科，如复杂性科学、人工智能、哲学等。
>> 4．理解精神世界的人文学科，如心理学、美学、宗教、历史等。
>> 我们真正要知道的是支撑一门学科背后的思维方式是什么，
>> 如果从思维方式的角度思考不同学科的价值，我们就会发现，其实每门学科背后都有一套对应的思维方式，例如：·数学发展出用“符号与逻辑推理”的思维方式。·物理学发展出依靠“第一性原理”的思维方式。·进化生物学发展出用“物竞天择”的思维方式。·复杂性科学发展出用“系统思考”的思维方式。·现代美学发展出不断“否定常规”的思维方式。
如何搭建高效的多元思维模型知识系统
>> 那就是组织知识的关键不是知识，而是问题。这就是我提出的新的知识组织方式——“问思模”体系。
>> 这就形成了“问思模”知识体系的核心框架：基本问题—思维方式—具体思维模型。
>> 这个系统中最关键的环节是，我们对同一个问题，用不同的思维方式思考，就能整合不同的有效策略，而我们的生活经验和其他知识都可以附着在这个强大的知识体系内
建立跨学科知识体系的桥梁——看到相似性
>> 1）生物学发展遇到的第一个基本问题：面对复杂多样的生物体从何处入手分析？解决思路：把复杂问题分类讨论代表事件：林奈给生物群体分配户口
>> 2）生物学发展遇到的第二个基本问题：形成生物个体的基本单位是什么？解决思路：应用最新技术，增强人们研究能力代表事件：列文虎克发现了组成生物个体的细胞
>> 3）生物学发展遇到的第三个基本问题：细胞和不同生物体之间的关系是什么？解决思路：逻辑推理，大胆假设代表事件：施莱登和施旺提出细胞学说，引发“生物起源”问题
>> （4）生物学发展遇到的第四个基本问题：种类如此繁多的生物种群是如何产生的？解决思路：放大思考尺度代表事件：达尔文提出进化论
>> 值得一提的是，自从达尔文提出“遗传变异，自然选择”的理论后，就开启了人类认识复杂系统的全新视角，它至今仍是人们解释复杂系统现象的重要思想工具。
>> （5）生物学发展遇到的第五个基本问题：为什么生物体会产生变异？解决思路：跨学科引入新技术——实验检验与统计学代表事件：孟德尔发现遗传定律揭秘了物种个体间差异的原因
>> （6）生物学发展遇到的第六个基本问题：遗传是如何进行的？解决思路：逻辑推理，大胆假设+应用最新技术，增强人们的研究能力代表事件：沃森和克里克发现DNA双螺旋结构
>> （7）生物学发展遇到的第七个基本问题：基因是如何起作用的？解决思路：应用最新技术代表事件：基因组编辑技术——人造上帝
>> 对我们真正重要的，不仅仅是知道一段历史，还能从中看到人类是如何破解一个复杂的问题，以及背后有什么通用的基本问题和解决思路值得我们借鉴。
>> 【处理复杂问题的三个启发】
>> 1．要理解一个复杂系统中的问题，就要从不同的视角切入。
>> 这个过程可以总结为：抽出来看宏观，再拉进去看微观。这种变换视角分析问题的方法极为重要，
>> 2．对复杂问题的理解，如果在一个维度下无法解决，可以通过增加维度来分析，只不过，这个过程往往需要更强大的技术做支持。
>> 因为技术可以给我们打开描述和理解复杂系统的新维度。而我们对一个复杂问题，每增加一个维度的理解就多了一种接近问题本质的路径。可是，我们在遇到复杂问题的时候，往往会忽略引入新技术的重要性。当然，这里的技术不仅仅是科学工程技术，思想技术也一样重要。
>> 3．对复杂问题的处理，要多去跨学科的领域汲取营养
>> 我们的知识体系除了要用相似性把跨学科的基本问题用网状关系联系起来外，还要有解决基本问题的思路框架，即下一篇文章要讨论的——结构化思维。
支撑跨学科知识体系的骨架——结构化思维
>> 之所以思考这些问题很重要，是因为高手知道，只有先看到系统的结构、关键要素，才能弄明白系统结构背后的运作规律，最终做出可靠的分析判断
>> 这就像庖丁解牛的时候，之所以刀锋能够在牛骨之间游刃有余，是因为他心中对牛骨的整体架构有一个清晰的全景框架，对各处要害心知肚明，所以才能干净利索地解决问题。
>> 所谓“结构化思维”，和我们一般习惯的在解决问题时从细节入手不同，它是全局视角，重视问题的核心与结构，然后再以此为基础去理解细节。
>> 被雷军誉为“中关村第一才女”的梁宁老师
>> 从方法论的角度来看，核心就是人们运用了不同的分析框架，形成了不同拆解问题的结构。
>> 但是，我在分析“一件事情为什么能快速做成”时，常用的一个分析结构工具是“天时、地利、人和”。我发现用这个工具思考，就能很好地解释拼多多的成功。
>> 所以，我们任何一个问题，都可以从很多领域找到分析的结构。有了这个工具，我们理解和记忆知识的效率都会大幅提高，甚至从平时聊天中也能学到更多东西。
>> 市场营销常见的结构性分析工具：4P、4C、AARRR等。
>> 因此，“思考自己的问题与哪个领域相关”十分重要，可多数人都没这么做。
>> 我们用“厘清问题—归类领域—寻找结构”的流程，就可以把人类积累的各种重要模型用在解决自己的问题之上了。
>> 积累不同学科的思维方式和思维模型，不就是我们需要训练和掌握的吗
>> 有些结构思考工具十分重要，在各种问题中经常出现。这个时候就更能深刻理解为什么查理·芒格说：一旦掌握几十个重要问题的重要分析框架，生活中遇到的90%的问题都能够用它们来解决。