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导读 查理·芒格先生说：“在所有模型中，80~90个重要的模型占90%的权重，掌握它们就能让你拥有普世智慧。而在这80~90个模型中，只有个别几个含金量最高。”或许是依据幂律分布的原理，沙恩·帕里什长期思考思维模型的问题。他在他的书中仅选取了9个思维模型。这9个思维模型分别是：地图不等于疆域本身、能力圈、第一性原理、思想实验、二阶思维、概率思维、逆向思维、奥卡姆剃刀定律和汉隆剃刀定律。他相信9个思维模型就可能做出最好的决策。这些思维模型，大部分我们熟悉，个别我们不熟悉。无论我们熟悉或不熟悉，我们都可能身处不完整的知识基础上，因为我们不了解这些知识的本质，也不知道这个世界的目的为何，对其他事物知之甚少。 01 利用不为人知的简单原理 对此，查理·芒格先生发现了一种思考问题的方法——多元思维模型网络，即不同学科的知识块经过简化，可以帮助我们更好地理解这个世界。大多数问题都是多维的，因此拥有更多的视角通常会为我们所面临的问题提供显著的效用。在任何给定的情况下，这些思维模型都有助于我们找到相关信息及最合理的参数。查理·芒格的历史业绩进一步证明了这一方法不仅在理论上合乎逻辑，而且在实践中行之有效。 无论在商业世界还是在现实生活中，盲点最少的人往往能够胜出。然而消除盲点也不是一件容易的事。即便是华尔街教父本杰明·格雷厄姆也无法消除盲点。查理·芒格最早发现了格雷厄姆的思想有盲点。格雷厄姆“完全无视现实情况”，“没有意识到有些生意值得前期投入”。并且，他也很少谈及管理，他总是认为，管理中的信息常常被扭曲，容易误导大众。如果要消除盲点，就意味着要运用不同的视角或思维模型来思考问题。盲点随之逐渐消失，我们就会对问题有所了解。 宇宙的运行方式都是相同的，我们需要做的只是真正理解原则，这样即便细节有所改变，依然能够看清现象的本质，这也是经典的思维模型的价值组成部分之一，真正理解的原则，就能够灵活改变战术应用，此时此刻我们需要的那部分原则。安迪·贝努瓦说，对于大多数天才，“他们的成功并非基于解构复杂的事物，而是基于利用不为人知的简单原理。”在现实世界，我们要么通过理解和适应获得成功，要么注定失败。 每一个学科都蕴含着一部分真理，但没有哪个学科可以传授世间全部真理。如果植物学家关注的只是生态系统、环境学家关注的只是气候变化的影响、林业工程师关注的是树木的生长情况、商人关注的只是土地的价值，那么很显然，谁也没能描述整片森林的全貌。这些都只是孤立的事实，不把这些事实纳入理论框架就没法加以利用。只有通过跨学科知识，才能就森林管理做出更好的决策。 当然，并非所有的思维模型都是可靠的、有用的。对于那些不可靠的思维模型，则必须摈弃或纠正，因为不可靠甚至有缺陷的思维模型会让我们付出代价，直至造成伤害。没有哪个单一的思维模型可以囊括全部真相。我们需要基于尽可能大的样本量来观察应用思维模型的结果，从而不断优化模型，使其符合世界的真实运作方式。 彼得·考夫曼的三个桶理论显示，每个统计学家都知道足够大的相关样本容量就是他们最得力的助手。确定普世原则的三个最大最相关的样本容量分别是多少？第一个桶是无机系统，包含137亿年的历史，包括所有的数学和物理定律，是整个物质世界。第二个桶是有机系统，包括地球生物35亿年的历史。第三个桶是人类历史。我们可以自行选定长度，但他选定的是有两万年记载的人类行为史。这是我们能找到的三个最大最相关的样本。样本量越大，相关性越强，以此建立的模型就越可靠。但确定样本量大小的关键不只是空间范围，还有时间跨度。我们需要尽可能的追溯过去以补充样本量。回首过去可以为我们理解当下的处境提供必要的背景。 为此，我们需要在大脑中建立思维模型，并且把直接或间接获取的经验排列在这个思维模型的网络上。通过网络可以很好的将思维模型概念化，因为它展示的是现实情况及将知识融会贯通的价值。如果没有经典的思维模型网络，我们就难以迅速做出决策，也缺乏创造性。看看那些诺贝尔奖得主的名单不难发现，虽然获奖者肯定是某个特定领域内最杰出的专家，但他们的成就多半也得益于对多个学科的兴趣。 02 地图不等于疆域本身 查理·芒格先生深信，在一个给定的问题上，使用的视角越多，越能看清世界的真相。我们越有效地利用模型中蕴含的各种知识，得到的解决方案就越多。世界的真相永远隐藏在重重迷雾之中。因此，了解世界运转的方式对我们大有裨益，我们可以借助对世界的理解而避免麻烦。然而，怎样才能抓住最重要的思维模型，并且将其运用于现实之中，不是一件容易的事。如果思维模型与应用的场景不适配，我们就会遇到问题；如果某个思维模型行之有效，我们就必须投入时间和精力去理解成功背后的原因，那么成功的次数就会与日俱增。因为我们的决策逐渐会与世界的真实样貌保持一致。 虽然沙恩·帕里什列示了九个模型，这些无疑地都是十分重要的模型，但在本文中我们将聚焦在其中的第一个“地图不等于疆域本身”思维模型，以此阐释如何理解并运用思维模型。 这个思维模型我也是首次见到。这个思维模型来自波兰裔美国哲学家、普通语义学的创立者阿尔弗雷德·科日布斯基。他于1933年发表了《科学和精神健全》一书，奠定了普通语义学的理论基础。地图是依据一定的绘制法则，使用制图方法，通过制图综合在一定的载体上，表达地球（或其他天体）上各种事物的空间分布、联系及时间中的发展变化状态绘制的图形。但是，地图是反映现实的地图并非现实本身。即便是极其精细的地图也绝不完美，因为它们只是现实世界的缩影。 “地图不等于疆域本身”指的是对事物的描述并非事物本身，模型不是现实。在科日布斯基看来，（a）地图与疆域的结构可能相似，也可能不同。地图十分有用，是对某片疆域的描述，但它具有一个特定的目的，不可能对所有人都有用。（b）两个相似的结构具有相似的逻辑特征。如果地图显示A与B和C之间且地图精确的话，那么在现实中也一定如此。如果地图描述了A的具体位置，那么也应该可以借助这张地图前往B和C。（c）地图不等于实际的疆域。（d）一张理想的地图，其内容应该包括地图的地图，地图的地图的地图，无限循环。 地图和模型都是抽象化之后的产物，具有局限性。因为可能还有一片独立于地图之外的疆域，这片疆域涵盖了地图从未描述的细节。疆域的某些风险可能没有显示在地图上。一旦把地图当成现实，我们就会自以为自己无所不知，忘记了我们身处的世界日新月异。因此，不能把地图当做教条，地图和模型的意义并不在于作为静止的参照物永恒存在。世界是动态的。随着疆域的变化，我们的导航工具必须能够灵活应对各种情况。如果地球和模型价值与其预测或解释事物的能力挂钩，那它就需要具备现实的代表性。地图必须随现实的变化而变化。 以牛顿物理学为例。牛顿物理学一直是理解世界运作原理的有效模型。从重力到天体运动，牛顿物理学就是一张无所不包的“地图”。然而，当阿尔伯特·爱因斯坦提出了狭义相对论，就彻底改变了人类对宇宙的认知，取代了牛顿物理学。爱因斯坦显然打造了一张全新的地图。牛顿物理学依然是一个非常有效的模型，可以针对物体运动的轨迹做出预测，尽管其存在爱因斯坦指出的某些局限性。而且，即便爱因斯坦的物理学理论也不可能足够完善。未来可能还会出现新的地图。 “公地悲剧”模型来自生态学家加勒特·哈丁。1968年，哈丁在《科学》杂志上发表了一篇题为《公地的悲剧》的文章。哈丁指出，作为理性人，每个牧羊者都希望自己的收益最大化。在公共草地上，每增加一只羊会有两种结果：一是获得增加一只羊的收入；二是加重草地的负担，并有可能使草地过度放牧。经过思考，牧羊者决定不顾草地的承受能力而增加羊群数量。于是他便会因羊只的增加而收益增多。看到有利可图。许多牧羊者也纷纷加入这一行列。由于羊群的进入不受限制，所以牧场被过度使用，草地状况迅速恶化，悲剧就这样发生了。 经济学家埃莉诺·奥斯特罗姆指出，在研究共同资源的不同治理结构时，要谨慎使用地图和模型。她担心公地悲剧模型过于宽泛，没有考虑到人们在现实生活中如何解决这个问题。她解释了使用模型指导公共政策的局限性，即模型往往变成隐喻。隐喻是用一种事物暗喻另一种事物。这些模型的危险之处在于，那些为便于分析而假设恒定的约束条件，在实战中也被理所当然地认为是固定不变的，而实际上模型只是探索的工具。 03 并非“世界的真实样貌” 弗雷德里克·泰勒在整个20世纪影响极大。他著有《科学管理原则》一书，这是一本有可能被纳西姆·塔勒布认定为十分危险的“畅销书”。在这本书出版后不久，“科学管理法”即“泰勒主义”从此席卷了整个世界的产业而影响至今。自19世纪80年代起，泰勒开始分享他的产业组织新理论。他建议，要像平均主义消除误差那样消除低效率。他的理论基于平均主义的一个关键概念：标准化。他把整个工厂的生产流程都进行了标准化处理，使每项工作都具有固定模式，不容改变。这样，曾经被誉为富有创造力的匠人的工人，全部沦为了机器。当工人沦为机器的时候，其实只是机器里的一个齿轮，既没有任何表现个人主动性的机会，也没有任何担负个体责任的机会。如今，现代型企业所采用的标准化的方式与泰勒最早的设想几乎没有什么改变。 美国橡胶公司、国际收割机公司和通用汽车公司都是最早采用科学管理法的公司。泰勒主义还被用于砌砖作业、罐头制造、食品加工、织物印染、图书装订、出版、印刷以及编织行业。后来又延伸至牙科、银行业和酒店家具制造业。在法国，雷诺公司将泰勒主义运用于汽车制造，米其林公司将其应用于轮胎制造。富兰克林·罗斯福总统的新政就是明确以泰勒主义作为蓝本而设计的。到1927年，科学管理法已经得到广泛的运用，国际联盟的一份报道称之为“美国文明的特色”。今天在所有工业化国家里，科学管理法依然在企业组织里占据着统治地位。可是，没有哪家公司肯承认这一点，因为很多情况下，泰勒主义与种族主义、性别歧视一样声名狼藉。然而，世界上许多最大、最成功的公司仍然围绕“员工的个性不重要”这个观点来构建自己的组织结构。这是因为企业、学校和政府采纳了泰勒主义的思想：系统比个人更重要，应该将每个人进行分类分级，并在此基础上为个人分配机会。 物换星移，随着经济的发展不再以制造业为核心，其他管理理论流行起来，泰勒的科学管理模型也逐渐沦为明日黄花，风光不在。但这并不意味着它从此就一无是处了，它曾经一度发挥很大的作用，只是现实远比泰勒的模型复杂。在现实中，一个模型至少需要经受下列因素的考验： （a）随着越来越多人知道你在用什么模型操纵他们，他们可能会决定不再回应你的激励措施。 （b）你的竞争对手在了解你所运用的模型后，也会采用同样的模式。从而抵消了你的竞争优势。 （c）这个模型最适用的场景可能是工厂环境，而不是办公室或者技术环境。 （d）人类不像机器人那么简单：一个更完整的模型应该专注于除财务动机之外可能的其他动机。 很显然，尽管泰勒的模型在一段时间内行之有效，但依然有其局限性。就像爱因斯坦的狭义相对论让牛顿的经典物理学相形见绌，更好的模型总会应运而生。 在约翰·凯看来，这样的模型都可以称为“小世界”模型，实用的经济理论通常都属于这种类型。小世界模型是一种虚构的叙事，它的真实在于微言大义，而不是具体细节。当然，建立模型的目的，是把一个疑团转变成一个谜题，也就是找到一个更简单的问题，而那个问题具有明确的解，且仍与实际问题有足够的相似性，所以能够让人产生洞见，启发最好的行动策略。 阿尔伯特·塔克编造“囚徒困境”的故事；亚当·斯密描述以别针工厂的运作来阐述劳动分工的概念；大卫·李嘉图提出以比较优势为基础的国际贸易模型。这些模型都建立在容易理解的描述上，其故事阐明了基本概念。其模型可以用算式、数值范例或有趣的故事来呈现，而且应用在经济学上特别有成效。然而，这些模型并不是“世界的真实样貌”。小世界模型就像福尔摩斯的故事一样。福尔摩斯的冒险故事是柯南·道尔发明的，它不是对现实世界的描述。 因为无法描述“世界的真实样貌”，此时如果把这些金融模型当成现实来看待，以虚构的数字进行填充，并把它们当做重要决策的依据，那么使用这些模型就可能造成重大失误，就像它们在全球金融危机及许多其他场合所扮演的角色一样，最终造成了长期资本管理公司的覆灭。金融危机中出现的极端现象大多源自模型外的事件。小世界模型的价值在于建构一个问题，以便为政策制定面临的大世界问题提供洞见，而不是假装能够提出精确的计量指引。我们无法从模型中得出概率、预测和政策建议。只有在模型的背景脉络中，概率才有意义，预测才准确，政策建议才有充分的证据。 （风险提示：本文为转载文章，所提到的观点仅代表作者个人意见，所涉及标的不作推荐，据此买卖，风险自负。） |
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来自： makeyoucool > 《一只花蛤的文集》
