为什么要学思维模型?_当前视点

2023-05-10 08:34:01 来源: 手机网易网

本文来自微信公众号:王智远(ID:Z201440),作者:王智远同学,题图来源:视觉中国


(相关资料图)

眼睛获取的信息,占据全部信息的80%。

大多数人思考时,用眼睛看外部世界,然后把信息提炼成“经验”二字,用过去的经验指导未来。一个人的经验边界非常窄,没有办法迁移到其他领域,就会造成一定困难。

比如农耕时代,农民工需要知道何时种植,何时收获,如何管理土壤,如何防治虫害,这些技能无法简单通过图书或口头传授学习,人们需要大量体力劳动耕种、收割、挑运农作物。

当今社会不一样了。

许多职业原本也需要经验才能掌握,医生要通过实践学习如何诊断、治疗疾病,律师通过实践来学习如何处理案件。但是,这些职业受益于科技进步,直接使用仿真,模拟器技术模拟实践,就能得出经验。

不难发现,后方法时代的核心特征,不单纯依赖操作框架(operational framework),而是把经验抽象化,从里面提取出工具以用在变化的事物上,再解决问题。

我上学时,老师会强调记忆,要求死记硬背。现在教学方式发生改变,老师会教学生如何深入理解知识内在的规律,培养独立思考的能力,以便能够解决未知问题。

这一切正是思考模型(thinking model)带来的改变。通过它,我们不需要简单记住问题的答案,而是去让理解问题的边界变宽,从而理性分析因果关系,所以它很重要。

它为什么重要?

我认为,可以用美国著名心理学家,阿尔伯特·艾利斯提出的ABC理论解释。诱发刺激(Activating events)—信念反应(Beliefs)—行动结果(Consequences)。

ABC理论认为,我们对外部问题(A)会做出的某种反应(C),本质上不取决于遇到的问题(A),而是,取决于信念、看法和解释(B)。

比如:两个人去上班,迎面碰到领导,打完招呼对方没回。其中,一个人会想:“领导可能没看到我”,而另一个人会想:“领导是不是对我有意见”。对同一个现象,使用不同解释方式,对我们的影响也完全不同。

该理论,最早用于解释人产生不同情绪的原因,即:情绪不是源于事情本身,来源对事情的看法。但这个逻辑用在解决问题上也类似。大多时候我们觉得事情困难,并非问题无解,而是思考问题的方式和方法有问题。

由于做的一切决策与已建立的信念、观点和解释方式有关,所以,我们拥有的思维模型,就成为影响各种行为的重要因素。

换句话说,如果用基于原理产生的规律、思维,来替代大脑已有的经验主义,就等同于给认知体系做了更新换代。不信,来看看两者区别。

比如:普通人看清华大学的思维模型是“国内知名大学之一”。是基于学校历史沉淀、师资力量,从一般社会认知,学术成果中形成,具备客观和普遍性。

我们理所当然认为,上名校有机会找更好的工作,有更好的未来,这也是很多家长,为什么不惜一切代价推着孩子上名校的原因。

但另一个思维模型则把它看成“伪装成学校的迁跃门槛”,它是工科、理工科、计算机科学方面人才聚集地,是社交场,来到这里不仅有学霸校友,还能打开更高的视野。

对于一个有强烈内在动力,有建立自己圈子能力的人而言,角度则变成,名校不是唯一选择,也不是值得追求的事,来这里的主要目的,是向更多优秀垂直领域的人学习。

即便不被录取,换到二类高潜力学校,也有很多优质人才,同他们交流,拿出大量作品发布到社交平台,并在市场获得任何,也是一种选择。

当然,传统思维认为,好的学校和专业可以保证找到好的工作、和高薪水。

实际上,找工作是价值链上的一部分,待遇优厚的工作,并不能保证你对整个价值链就理解了。毕竟,现在很多大企业一个萝卜一个坑,你根本没有机会站在鸟瞰视角看全部。

相反,另一个更开放的思维方式会理解整个价值链的机制,并且找到自我在价值链上的位置——定价权。这种思维下,你会发现通过不同道路,也能获得回报,而这些道路往往优于一份朝九晚五的工作。

不信你想想看,仅凭发布作品这一步,就和在学校一味学习完成老师交付的任务,产生了不同的站位,一个是市场细分领域,一个是学校领域。

所以,能看出有什么不同?

一个对外输出,一个对内输出。发布作品,会使个人在市场细分领域中站稳脚跟,而在学校学习则是在学校领域中站位。因此,这两个思维方式,所产生的行为可以带来不同的机会和回报。

很多时候,我们的思维方式太过单一,只能解决某些特定模式的问题,进而形成一种专业化。可一旦模式固定,只能在局部范围内进行微调、优化,枯燥又乏味。

当某个被忽视的变量发生数量级的巨大变化,思维模式会彻底改变,原来要解决的问题可能变得毫无意义。这时,我们就要花很长时间窗口去解决新问题;如果没有思维模型,解决时会很复杂、很综合、且无从下手,如果有较多角度出发,就相对轻松,回报率也会更高。

就像元气森林所在的市场。

存量市场博弈,必定出现熵增定律,如果你懂得正态分布(Normal distribution),就一定知道会出现幂律分布(power law)的情况,你只需要找到足够垂直细分,且组织跑得快,就很有可能大力出奇迹,甚至,成为大品类中的第二增长曲线。

因此,学习的本质,如果按照重要性要排列组合,应该是:思维模型、提出问题、找出方法论、解决问题、提炼模型,形成模型。

可是,如果改善思考模型,就能改变底层系统,更容易地解决问题。为什么,大家不去改变呢?背后有两个原因。

其一,市场的诡辩。

诡辩论(sophistry)原意指用虚假、欺诈的逻辑和辩论技巧,来欺骗他人或为自己的行为辩护。常常表面看上去有道理,但实际上误导别人的论点、推理方式,来掩盖自己的不足。

市场的诡辩是什么?简单讲,将两个本身并不对等,且不是统一概念的东西、混淆,让人们觉得是同一件事,进而缠绕当中不断内卷。

硅谷的天使、投资界的思想家PayPal彼得·蒂尔(Peter Thiel)曾说过一段“难度和价值”关系的阐述:

激烈打破头的竞争,使大家的竞争目的更难获取,难度成了价值的代理物,但是价值和难度是两个完全不同的东西。当价值不存在的事情,你只是为了竞争而竞争。

为什么?

在市场中,人们会因为需要验证事情的意义,而参与竞争。

然而,竞争过程中“难度”往往成为了“价值”的代理物,导致人们参与的动机偏离了实际价值。同时,人们往往倾向于旧思维模式内的确定性,虽然这些竞争很激烈、难度极大,但实际利益不大。

相比之下,人们更难以追逐新思维模型中不确定的、但实际利益可能极大、竞争者寥寥无几、难度不大的孤独游戏。

让我们想象一下,你有一个传统咖啡机,每天用它泡咖啡。

它制作一杯需要10分钟,需要用煤气或电源来加热水,这会产生一些能源费用。现在,你听说一种新型咖啡机,被称作智能咖啡机。

它可以通过你的手机远程控制,预定咖啡时间和数量,并还有一些高级功能,比如自动磨豆,调整温度、浓度等。这个咖啡机使用更少能源,且还能在更短时间内制作好。

然而,你发现它需要不同操作方式,要下载APP,购买特殊咖啡豆,甚至还要维护软件系统,此外,初始成本也很高,你还得重新适应和学习,需要时间成本。

你会怎么选?

大部分人不会选择智能咖啡机,这就像固定电话和手机之间的转变。在过去,人们使用固定电话进行通讯,随着手机技术的发展,人们开始使用更加方便的移动电话。

虽然手机技术在20世纪70年代就已经出现,但它的成本很高。直到90年代,价格降下来,普及率提高后,人们才开始普遍使用。

1961年,通用电气有一句广告口号——“你是否愿意为小型化付出高昂代价?”

它暗示,如果你在市场上,买一个电子设备或计算机,要先问下自己,是否需要,如果不需要,就没必要为此买单。最讽刺是,他们在宣传材料上却印刷着,“进步是我们最重要的产品”。

诡辩在于,电脑硬件设备重要之一是“晶片管”,如果电脑数量无法指数型增长,反之怎么可能反哺技术升级呢?这种自相矛盾迫不得已,却非常有趣。

能看出什么?

市场规律是循序渐进的,新老价值链的区别,不仅仅在于一些简单的性能参数的比较,而是当新技术某些方面的性能,已经超过老技术时,会形成一个全新的生态系统,需要一种新的思维模型来适应这种变化。

人们愿意在旧思维里面竞争,是因为风险系数小。

你直接去开拓一个新事物,成本会很大。很多90后谨遵父母教诲,毕业找份工作,如果你在学校就倒腾一些乱七八糟的,会被父母定义为“不务正业”。

其实,这些不务正业恰巧可能成为兴趣,从兴趣走向商业,你不能做,毕竟父母老思想是那样。然而,有些父母相对比较开放,则认为,应该去多尝试、多锻炼,才能找到喜欢的路线。

诚然,人们不愿意改变底层认知系统,是大家都在同一系统、环节下这样做。如果你突然逆道而驰,总有点格格不入。即便有勇气创新,中途缺乏各种正向反馈,也很难长期走下去,除了这些,还有一部分来源于人们的偏见。

其二,心理的偏见。

美国有个电影叫《三个基督》(Three Christs),在2017年上映,非常有趣,它根据1959年发生在密歇根州,一家精神病院的真实故事。

心理学家Milton Rokeach找到三个精神病患者,他们都自称是耶稣基督转世,并让他们在一起生活、交流、合作整整两年,这段时间中,三个人互相攻击,争吵、打架,但他们仍然坚信自己是真正的耶稣基督。

他感慨地发现,尽管这三个患者很不理性,但行为方式,和日常生活中遇到的人一样,都是“自圆其说”的人。

他们能够为自己的行为、信仰、找到貌似合理的解释和逻辑,即便解释通常不合理,不管对方列出多少证据,指出多少缺陷,他们都振振有词,绝对不退让。

哪些地方最能看到呢?

夜市、或撸串地方。有很多人侃侃而谈,吹弹自己所做的事、或对某些事情的一些看法,有时,喝多了可能还会因为观点不一致,打起来。

这个实验当年引发许多伦理道德问题,但同时也给我提供了一个洞见,我们常常对自己的信仰、行为进行辩护。

为什么呢?

一旦人们形成了一种思维模式,他们会更愿意去接受那些支持这种模式的事实,而不是相反的事实。

如果他们遭遇到相反的事实,会尝试解释这些事实以使其符合他们的模式或信念,而不是反思或改变思考方式。只有这样,内心才能自洽,毕竟安全感是人的天性。

我认为“逆火效应”(backfire effect)这个词更恰当,当你对某个事物形成一系列看法后,你的内心会本能地保护这些看法,以免受到伤害。如果你有强烈的信念,但遭到相反证据的挑战,你的信念反而会变得更加坚定。

就像英国统计学家Ronald A. Fisher说过的经典语录,如果你折磨(一堆大)数据足够长的时间,它会承认任何事情。换言之,如果你强行对数据进行解释,你可以让它们承认任何你想要做的事。

举个例子:

一个老人相信某个偏方可以治疗感冒,使用后,感觉症状有所缓解。

即使专家告诉他,这个偏方没有医学依据,也不会真正治愈感冒,老人仍然坚持自己的看法,毕竟他已经建立了自己的思维模型。

老人可能会找到一些支持自己看法的证据,比如家人、朋友使用后感觉到好转,或者一些医疗网站或偏方专家的观点。他可能会忽略那些不支持他看法的证据,以符合自己的思维模型。

因此,当观点固定时,可能会扭曲证据。所以,在生活、事业中,不能补充多种思维模型,结果将是灾难。

未来竞争,对洞见问题本质的能力要求越来越高。如何改善洞见力,建立自己的多元思维呢?我认为要从三方面下手:

首先,理解公式。

一个人的思考水平={你做出的假设}与{事物发展规律}的重合度。什么意思呢?一个人的思考水平,取决于所做出的假设,与事情发展规律之间的重合度。

换句话说,一个人的思考能力取决于,是否建立准确的假设,并且将其与事实和数据进行比较,以确定假设是否准确。

比如你打算创办一家基于人工智能技术的公司,你对技术和市场需求的理解不够,这时,你做出的假设与事物发展规律的重合度很低,可能造成做出错误的决策,导致公司失败。

相反,如果你在技术、市场需求方面都有很深洞见,你的思考力水平就很高,所做的假设更符合实际情况,更能准确预测市场趋势、更好地做出决策。

又比如,假设你是一名销售经理,团队在销售某款产品时表现不佳。你做出的假设可能是“我们需要增加更多销售活动,吸引客户”;但是,你必须考虑事物发展规律,如市场趋势、竞争对手等因素。

相反,如果你只专注于活动本身,就无法更好地分析问题,达到想要的结果。那么,怎么提高思考力呢?

其次,破除我执。

老百姓口中把我执,称作“认死理”。按照弗洛伊德(Sigmund Freud)的说法,每个人内心深处都有不同兴奋点,潜意识像一大锅沸腾汹涌的温泉一样,不停地冒热气。

一般情况下,当外界需要我们有某些情绪、情感、看法进行表达时,多数人会调动相应部分,以便和社会环境、生存环境相呼应,自我观念强的人则不会。

他们只会讲注意力放在最热的位置上,栓死这个点儿,当别人有新逻辑时,也不会用自己的逻辑与别人碰撞,反而会把别人逻辑推出去。

提高思考力本身要求我们“无我”。不管别人说什么,我需要了解他为什么这样说?背后动机是什么、原因是什么、还要看他做了什么。

这四个问题,是完美闭环。

它们就像一个圆圈,需要先结合岗位、再到公司、再到行业,以此不断循环使用;很多人只拿到片面观点、要么是只听说了什么,忽略掉对方有没有行动,要记住,“嘴就像演员,颅内共鸣不代表有用”。

再者,多学模型。

当你定眼看数字“13”久了,它在你的眼睛里就变得陌生,虽然只有两条线,却能产生不同的解读。

人存在“体验者”和“观察者”两个自我。体验者负责感受、经历、体验身边一切,观察者负责观察、分析、评判;社会学里也说,人具备两重属性,生物性和社会性,人靠生物本能在真实世界中感知、行动,靠着社会性的思维总结经验,制造工具。

有趣点是,观察者自身不存在,它是随着接触社会文化、慢慢建立起来。

体验者、观察者所传递的信息可靠性不同。体验者感受到的信息来自现实世界,如身体感觉、情绪变化,这些都是真实可靠的事实。而观察者所得到的信息,可能受限于其所处的条件和环境,不一定是真实的。

所以,我们更加相信自己的体验,而不仅仅依赖观察做判断,那么,多学思维模型本身,就是让你拥有多重视角。

至于这方面,你可以多看一些优秀思维模型的书,也可以学习重要学科的重要原理和规律,甚至参加一些思维训练,然后,把它们打碎重组,在工作中不断实践,寻求反馈,才能成为自己的体系。

这三点不断循环,相信洞察问题本质的视角会越来越多,水平也越来越高。就像,你知道了锚定效应,就会知道如何砍价,如何选择参照物。

总体而言,工欲善其事,必先利其器。

学习思维模型关键,不在于记忆具体知识,而在于解决实际问题。如果不知道,某个思维模型可以解决哪些问题,就是孤立的知识点,没有实际应用的意义。

因此,我们需要深刻理解,每个思维模型在何种情况下,可以解决什么问题,才能真正掌握它的应用价值。否则,记住再多,也是舍本逐末。

本文来自微信公众号:王智远(ID:Z201440),作者:王智远同学

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