如何看清真实的世界——多模型思维能力

如何看清真实的世界——多模型思维能力

现实世界复杂多变，人类怎样才能快速地认识现实世界呢？

我们从经验中总结规律，再把规律抽象出来，变成可以清晰表述的谚语、公式、定律，这些浓缩之后的经验，就是模型。比如，你发现不管什么东西，只要你松手，它就一定会落在地上。抽象出模型，就是万有引力定律。

如果我们用一种模型看世界，就会出现“盲人摸象”的结果，看到的是片面的世界。其实，每一个模型都有其应用的前提。一旦前提变化，模型就不管用了。

比如，牛顿的力学定律，在宏观物理中管用，但到了量子这个层面，就不管用了。再比如，你可能经常听到，意思截然相反的谚语，比如三个臭皮匠，顶一个诸葛亮。但也有句话叫，厨子多了煮坏汤。那你说，到底是人多好，还是人少好？之所以会出现这些截然相反的谚语，就是因为，它们适用的场景不一样。

统计学大师乔治·博克斯曾经说过，所有的模型都是错的，但其中有些还算有点用。

单从某一个模型来说，它的用处很有限，有其特定的适用场景。假如只用一个模型观察世界，就会让真理成为公式的牺牲品。所以，要想理解真实世界，我们需要的不是模型，而是多模型。

斯科特·佩奇在《模型思维》中谈到了多模型思维对理解真实世界的重要性。

佩奇认为：多模型思维，首先是一种意识，其次是一种能力。

我们平时都习惯用单一模型去理解世界，所以要培养多模型思维能力，得先养成这个意识。要时刻提醒自己，我是不是在用模型思考？我的模型对不对？

所以，要想建立多模型思维，必须要解决两个问题。

第一，是意识层面的问题。也就是，我们得知道，多模型思维，到底是一种怎样的能力？你为什么需要这种能力？弄清这个问题，我们就初步获得了，多模型思维的意识。

第二，是技巧层面的问题。也就是，有哪些模型，是你需要掌握的？这个问题解决了，我们才真正具备了多模型思维能力。

如何看清真实的世界——多模型思维能力

一、多模型思维是一种怎样的能力？

简单说，多模型思维，是一种抛弃习惯经验，切换思考逻辑的能力。

进化生物学家，贾雷德·戴蒙德讲过一个真实的案例，是关于美国西部山区的森林大火。

大概100多年前，美国东部的居民，开始移居到美国西部的山区城市。他们刚住到这里，就发现一个问题。那就是，森林里动不动就着火。

按照习惯经验，出现火灾那肯定是赶紧扑灭啊。所以，美国林业局，定了一条规矩，一旦出现火情，不惜一切代价，必须在第二天上午十点之前扑灭。

但是，就在之后的100年里，有一个诡异的现象。每年，都是先扑灭一堆小火灾，最后再来一场让你束手无策的大火，把前面的努力全部归零。

在美国东部居民移居到这里之前，森林里也经常着火，但从来没有这么大的火。要知道，这还是在没有任何扑救措施的情况下。但是，为什么他们扑救之后，火灾反而变大了呢？这个问题，困扰了美国林业局100多年。

后来，他们终于把这个问题想明白了。大火的原因，不是别的，就是因为他们灭了小火。

我们知道要想发生大型火灾，需要两个条件，一是持续大风；二是有足够燃料（干枯的树木）。

你想，如果之前就已经发生过很多次小火灾，燃料消耗的差不多了，等有大风时，没有燃料可烧，火势就蔓延不开。所以，扑灭小火灾正是导致大火灾的原因。

那么，这个道理，美国森林局当初为什么没想到呢？他们其实是被存量的经验绑架了。

这些居民原本居住在美国东部。而东部的山区很潮湿，枯死的树木一般都烂在土里，或者严重受潮，根本不会燃烧。所以他们的策略是，见火就灭。不救火，这对他们来说，太违反直觉了。而到了西部，气候干燥，枯死的树木不会发潮，就成了燃料。

也就是说，环境的改变，导致原有的救火模型失效了。后来，人们还给这类森林火灾，建立了一套专门的模型，就叫森林大火模型。这套模型的核心不是如何灭火，而是如何点火。在大风来之前，人为的先放一把小火，提前把燃料消耗掉，大火就烧不起来了。

佩奇认为任何模型都具有三个特点：

一是简单化，去掉了某些细节；

二是逻辑化，比如物理规则，可以表现为某个公式，当然，它也伴随着一定的代价，也就是下面第三点；

三是片面化，任何单一模型，都没法解释复杂世界。只有建立更多的模型，你才能看清世界的真实面貌。

生态学家理查德·莱文斯说过一句话，非常深刻得道出了模型的片面性：

我们的真理，说到底，就是若干独立谎言的交集。

二、我们需要掌握哪些模型思维呢？

要想具备多模型思维能力，就必须掌握足够多的模型。这不是一朝一夕的功夫。在《模型思维》一书中，作者列举了近百种模型，咱们先从应用比较广泛的三种模型思维谈起，简单谈谈每种模型对应的特定场景。

一是两个分布模型，正态分布和幂律分布。

如何看清真实的世界——多模型思维能力

搞清这两个分布模型，有什么用呢？简单说，它可以帮我们合理的规划资源，管理风险。

比如，让你设计公共汽车上的扶手高度。考虑到人的身高是正态分布，特别高的和特别矮的都是少数，它的高度就应该是，一个不高不矮的人，伸手恰好能够到的高度。

但是，假如你在林业部门工作，要维护一整片森林。你就要意识到，森林火灾这件事，是幂律分布。也就是，火灾的发生率虽然很低，但是，它造成的损失非常大。这时，你就要重视防火抢险工作，为此储备大量的资源。

这些都是事后的观察总结。那面对一个陌生的系统时，怎样判断它是遵循哪种分布呢？

这个标准其实很简单，那就是看，样本之间，会不会相互影响。假如样本之间是独立的，比如身高，张三的身高，影响不到李四的身高。那么你就可以判断，身高遵循的是正态分布。假如样本之间相互关联，彼此影响，这个系统就遵循幂律分布。比如森林大火，一棵树着火，十有八九会点着周围的树。再比如财富，越有钱的人，就越能获得赚钱的机会，财富之间存在关联交易，它就会呈现出幂律分布。

二是夏普利模型。

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它能够帮我们判断，一个人在团队中的价值。假如你在公司里觉得自己的工资低，应该获得更高的报酬，那么你最好仔细听这个模型。

先让我们看看下面这个问题。

有一个跨国贸易公司，它必须同时和法国和西班牙人沟通才能创造价值。假如，公司有三个人，第一个人只会西班牙语。他的工资是2000块。第二个人只会法语，他的工资也是2000块。第三个人，他同时精通西班牙语和法语。现在问你，他的工资，应该是多少？

通常，我们会认为他应该前两个人的工资之和4000，但是，他真正的价值，应该是8000。

这是怎么算出来的呢？这就要说到，夏普利模型了。这是经济学家罗依德·夏普利发明的。它计算的是，一个人在所有可能加入团队的次序下，对团队做出的边际贡献的平均值。

王烁老师谈到用夏普利值衡量自己的价值时说：

你有什么价值，不在于你有多少资源，也不在于你有什么历史贡献，而在于一点：在合作的各种组合中，有没有至少一种是缺了你不行的；以及，在所有可能的合作中，有多少项是缺了你不行的。

还是以上面的案例进行分析：

第三个人至少能在四种情况下创造价值。首先是第一个入职，其次是在只会法语的人入职之后，再其次是在只会西班牙语的人入职之后，最后是在一个什么都不会的任何人入职之后。

所以，他的待遇，应该是只能在一种情况下创造价值的人的四倍。所以，2000乘以4，他的工资应该是8000。

三是网络模型。

如何看清真实的世界——多模型思维能力

简单来说，就是用网络化的方式，来看待人群。不要把人群看成一个个孤立的点，而是看成一张网。它的价值是，可以帮你快速找到，问题的突破口。

有一个著名的成功案例发生在1854年的伦敦，英国流行病学家约翰·斯诺（John Snow）成功发现了一场霍乱疫情的爆发源头。其中，很重要的一个模型思维工具就是网络模型。

那年夏天，霍乱在伦敦的一个居民区爆发，在疫情开始后的3天里就有200多人死亡。人们惊恐万分，大部分居民纷纷逃离家园。但是疫情并没有结束，而是进一步恶化。第二周，又有500多人不幸遇难。当时，人们普遍认为，像霍乱这样的疾病是由瘴气造成的，但斯诺对这一理论提出了质疑。他在地图上一一标出所有病人的住址，并发现这些记号散布在一个水源周围，那就是索霍地区（Soho）博德大街（Broad Street）的一口水井。他询问了死者的家属，调查了死者的生活习惯，并对可能的致病原因进行了详细的统计分析。最终，斯诺得出结论，他认为受污染的水源导致了霍乱的爆发。人们后来发现水井的附近有一个泄漏的化粪池。斯诺劝说当地政府移除了这口井的水泵把手，这样，人们就无法再饮用这口井的水了。此后，疫情渐渐平息下来。正是斯诺医生创立了流行病学调查的基本方法，直到今天，这些方法依然被广泛使用。

从上面的案例中，我们可以看到，斯诺用网络化的思维把人们看成一个网络中的点，才找到了真正的病源。

以上就是三个生活中应用比较广泛的思维模型，它们都有其应用的前提条件。如果想要探索真实的世界，我们就必须掌握足够多的思维模型，从不同的视角去观察世界，用不同模型思考问题。

很多时候，模型比方法更重要。假如你发现，自己做事的方法都没问题，但就是无法获得预期的结果。你可能要反思，是不是在一开始，就用错了模型。