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36氪领读 | 超级思维之旅

晰数塔互联网快讯
2022-04-09 20:56

本文摘自《思维模型》，作者：(美)加布里埃尔·温伯格，(美)劳伦·麦肯著，36氪经授权发布。

每天早晨，孩子们前往学校或夏令营之后，我们夫妻俩会出门散步，聊聊最近的生活、工作和时事。我们聊的话题虽然比较散，但常常发现同样的主题（某些概念）反复出现。这些概念有助于我们解释、预测或探究那些看似迥然不同的话题。其中既有“机会成本”“惯性”等耳熟能详的概念，也有“古德哈特定律”（Goodhart’s law）、“管制俘获”（regulatory capture）等鲜为人知的概念。（我们将在后文具体解释上述重要概念和其他一些概念。）

这些反复出现的概念就是所谓的。一旦你熟悉了这些概念，就可以借助它们迅速形成针对某种情况的思维图像，以便在今后遇到类似情况时运用这种模型。（在这本书中，我们用粗体字标出重要的思维模型，用下划线突出模型的名称，强调常见的概念和术语。）

这些概念虽然非常有用，但大部分中小学并没有教过，甚至大学也没有讲过。其中一些概念我们是通过正规教育学到的（我们俩都拥有麻省理工学院的学士和硕士学位），但大部分都是我们通过阅读、交谈和亲身经历自学得来的。

我们真希望自己能早点儿知晓这些概念，因为它们不但有助于我们更好地理解周围发生的事，还能让我们在生活中的方方面面更高效地做出决策。只可惜时光无法倒流，我们没法回到年轻的时候，把这些概念教给年轻时的自己。不过，我们可以把这部指南留给其他人，留给我们的孩子。这就是我们撰写本书的首要动机。

例如，就是我们从物理学中学到的一个有用的思维模型。所谓的“临界量”，是指发生核链式反应所需的核物质量。临界量是原子弹研发过程中必不可少的思维模型。

就像物理学一样，每个学科都拥有自己的全套思维模型，相关领域的人士可以通过上课、导师指导、亲身体验学到它们。不过，只有少数思维模型可以用于普通的日常决策、解决问题和追寻真理。它们通常来自某些特定学科（物理学、经济学，等等），但蕴含的价值远远超越这些学科本身。

“临界量”就是其中一个拥有广泛适用性的思维模型：创意可以达到临界量，派对可以达到临界量，产品也可以达到临界量。与物理学中其他数百个概念不同，临界量在物理学领域之外的用途也相当广泛。（我们将在第四章详细探讨这个概念。）

我们将这些用途广泛的思维模型称为，是因为常常运用它们能赋予你一项超能力——，也就是更好地思考这个世界的能力。你可以充分利用这种能力，发挥自身优势，在个人生活和工作中做出更好的决策。

很多年前，我们通过著名投资家沃伦·巴菲特（Warren Buffett）的合作伙伴查理·芒格（Charlie Munger）接触到了“超级模型”这个概念。1994年，芒格在南加州大学马歇尔商学院发表了演讲，题为《基本的普世智慧及其与投资管理和商业的关系》。他在演讲中解释了这个概念：

什么是基本的普世智慧？首要法则就是，如果你只是记住一些孤立的事实，试图把它们硬生生地拼凑起来，那你就是什么也不知道。如果这些事实不能在一个理论框架中彼此联系起来，你就没法把它们派上用场。

你的脑海中要有一些模型，还要将自己的经验分门别类地纳入这个模型框架，无论那些经验是间接获得的，还是直接获得的。

俗话说得好，历史不会重复，但会惊人地相似。如果你能找出适用于眼下情况的模型，就能立刻获得许多信息。例如，假设你想创办一家公司，让人们出租通常闲置在车库里的昂贵电钻。如果你发现“临界量”这个概念适用于这门生意，就会意识到，必须达到某个临界量，生意才做得下去。在这个例子中，你需要在某个社区内有足够多的电钻可供出租，才能满足初始的用户需求。这就好比在某座城市里，必须有足够多的“来福车”（Lyft）司机，人们才会开始依赖这种网约车服务。

这就是“超级思维”。因为你一旦发现可以通过“临界量”部分解释这种商业模式，就可以从更高的层次进行推理，提出以下问题并做出回答：某个特定区域要有多少只电钻才能达到临界点？两只电钻要相隔多远，这个区域才算达到了临界点？这个区域有可能达到临界点吗？为什么能？为什么不能？你能调整这种商业模式，使其能够达到或更容易达到临界点吗？（例如，公司可以先向每个区域发放少量电钻。）

正如你看到的，“超级模型”是通往高层次思维的捷径。如果你能理解适用于某个情境的模型，就能绕过低层次思维，立刻跃升至高层次思维。反过来说，不了解这些模型的人，可能永远都无法达到高层次思维，当然更无法迅速达到。

请回想一下你刚学乘法的时候。你可能还记得，乘法不过是重复做加法。事实上，所有的数学运算都可以简化为做加法：减法就是加上一个负数，除法就是重复做减法，以此类推。不过，用加法进行复杂的运算会很慢，这就是为什么要学乘法。

假设你面前有个计算器或Excel表格，你想知道158个7的总数，那么，你可以用计算工具把7一个个加起来，重复158次（速度慢），也可以直接做乘法，把两个数相乘（速度快）。当你意识到乘法这个高级概念有助于迅速高效地完成任务后，就会发现用加法来做不但痛苦还浪费时间。

如果不运用思维模型，战略思考就好比明明可以用乘法，却偏偏要用加法。也就是说，你每次思考问题都“从零开始”，而不使用更基本的构件，明明这些构件有助于你从更高层次上思考问题。所以说，了解正确的思维模型可以解锁超级思维。这就好比学会减法、乘法和除法能释放你解复杂数学题的能力。

一旦你将乘法这样的思维模型牢记在心，就很难想象没有它的世界了。但很少有思维模型是与生俱来的。曾几何时，大多数人都不知道加法；直到现在，你还会发现有些地方的人不懂加法。例如，巴西亚马孙雨林中的皮拉罕人（Pirahã）就没有具体数字的概念，只有“数量大”和“数量小”的概念。因此，他们很难数到比3大的数字，更别说做加法了。2004年10月20日，布莱恩·巴特沃斯（Brian Butterworth）在《卫报》上发表了一篇文章，题为《如果你没法数到4，会发生什么事？》。文中写道：

他们没有太多关于数字的词汇，也没有1、2、3这样的数字符号，因此我们不能用英国测试五岁孩子的方法去测试他们的算术水平。不过，语言学家皮特·戈尔登采用了配对的方法。他在一张桌子上摆出不超过8件物品，皮拉罕人参与者的任务是在桌上按顺序摆放同样数量的物品。哪怕所有物品摆成一条直线，只要数量超过3，皮拉罕人的准确度就会大大降低。

在许多学科领域，你可能只掌握基本知识，也许物理学就是其中之一。大多数物理学概念对很多人来说都深奥难懂，但有些（我们在本书中介绍的物理学思维模型）确实能在日常生活中反复运用。因此，尽管你对物理学只有基本了解，但也应该多了解这些概念，以便将它们运用在物理学之外的情境中。

除非你是物理学家，否则在日常生活中不太可能用到科氏力（Coriolis force）、楞次定律（Lenzs law）、衍射（diffraction）和其他几百种物理学概念。不过，我们认为“临界量”肯定是个有用的概念。这就是常规思维模型和超级思维模型的区别。所有重要学科都是如此。正如芒格所说：

这些模型必须来自多个不同学科——因为你不可能在一个小小的学科中发现世间所有的智慧……因此，你必须拥有横跨多学科的模型。

你可能会说：“老天啊，这也太难了！”但幸运的是，这并没有那么难——因为只要掌握80到90个重要模型，你基本上就能成为拥有普世智慧的人。况且，其中至关重要的模型屈指可数。

1996年4月19日，芒格在斯坦福大学法学院也做了一次类似的演讲，题为《基础的普世智慧之结论》。他在演讲中进一步探讨了这个问题：

当我提议横跨多学科的方法时……其实是呼吁你忽略学科之间的界限。如果你想成为出色的思想家，就必须培养超越这些界限的思维。你不需要无所不知，只需要吸纳所有这些学科中最重大的概念。而做到这一点并不难。

你必须了解大量思维模型的基本知识，否则就可能在特定情境下使用次优模型。这就要说到一句名言：“如果你手里只有锤子，那么一切看起来都像钉子。”［这个说法与另一个超级思维模型“有关，我们会在第六章具体讨论这个模型。］在特定情境下，你必须运用有针对性的恰当工具。要做到这一点，就需要一只装满超级思维模型的工具箱。

这本书就是这样的工具箱：它系统地列出、分类和解释了主要学科中所有的重要思维模型。我们通过书中的九个章节，将这些超级思维模型编成故事娓娓道来，希望内容既有趣又易于理解。每章都有一个统一的主题，这也便于读者查阅参考资料。

我们相信，如果你能将这些超级模型结合起来，将会终身受益——它们有助于你理解情境、提出创意、做出决策。不过，为了让这些思维模型充分发挥作用，你必须在恰当的时间和环境中运用。为了做到这一点，你必须对它们有充分的了解。这么一来，你才能将正确的思维模型与当前情况联系起来。如果你对某个思维模型有深刻理解，就能像做乘法一样对其信手拈来——它会突然从你脑子里蹦出来。

学会运用超级思维模型不是一朝一夕的事。就像蜘蛛侠或绿巨人浩克一样，你不可能转瞬之间就掌握超能力。你可以通过初步了解这些思维模型获得超能力，但这些超能力需要慢慢培养。第一次阅读这本书，就像蜘蛛侠刚被蜘蛛咬伤，或是浩克刚遭到辐射，在最初的“变身”之后，你必须通过反复练习来磨炼自己的超能力。

在磨炼自己的超能力时，你会像电影《复仇者联盟》中的经典场景中的浩克一样。当时，美国队长希望布鲁斯·班纳（浩克的另一化身）变成绿巨人，对他说：“现在你可以发火了。”班纳回答道：“队长，我的秘密就是……我随时都在发火。”

我们真希望多年之前就能有幸读到这本书。无论你现在的生活状态如何，本书都能帮你迅速开启超级思维之旅。这让我们想起了另一句俗话：“种下一棵树的最佳时机是二十年前，其次则是现在。”

书名：《思维模型》作者：(美)加布里埃尔·温伯格，(美)劳伦·麦肯，出品方：磨铁图书

作者简介

[美]加布里埃尔·温伯格（Gabriel Weinberg）

“鸭鸭搜索”（DuckDuckGo）的首席执行官及创始人（“鸭鸭搜索”是一家互联网隐私公司，也是一个不会追踪用户搜索记录的搜索引擎）。他拥有麻省理工学院的物理学学士学位，以及麻省理工学院的技术与政策硕士学位。与人合著有《拉新：快速实现用户增长》（Traction: How Any Startup Can Achieve Explosive Customer Growth）。

[美]劳伦·麦肯（Lauren McCann）

统计学家及研究员。从事设计临床试验和分析其成果工作近十年，并在《新英格兰医学杂志》（New England Journal of Medicine）等多本医学期刊上发表过文章。她拥有麻省理工学院的运筹学博士学位和数学荣誉学士学位。