人與人之間的差距，總是來自思維方式
原創：成甲
內容來源：2019年10月26日，在一刻talks主辦的【一刻|快閃演講】會議中，得到知名說書人，《好好思考》作者成甲進行了題為“如何拓展思維模式，做多元思維模型的使用者”的精彩分享。筆記俠經主辦方及講者審閱，授權發佈。
筆記達人|胡蘿蔔
活動筆記•思維方式
筆記君邀您閱讀前，先思考：
如何提高你的學習能力？
思維模型的重要性在哪兒？
如何運用思維模型？
我接觸過很多厲害的人，發現他們有一些共性：他們在思考和分析一個問題時，總是能借鑒各個領域的知識。
《窮查理寶典》的作者查理•蒙格就是如此，比如，他會認為複式記帳簿和生物學同樣重要。
我很好奇，他們是如何做到的？
一、為什麼工作兩三年後感覺進步速度變慢了
我們先來看一個生活中的具體問題。很多人在工作兩三年之後都會遇到瓶頸，發現自己的成長速度越來越慢，甚至沒有成長。
為什麼會這樣呢？在回答這個問題之前，我們先要看看我們是如何學習的？
1.三種學習方式
我總結了一下，有三種學習方式：
第一，跟事學，你多做事，參與更多專案，積累更多案例；
第二，跟人學，也就是跟導師學，跟同事學，跟領導學；
第三，依靠讀書聽課來自學。
換句話說，我們在日常工作中，基本是通過跟事學、跟人學、跟書學這三種維度獲得成長。
剛進公司的時候，周圍都是新事情，你可以從環境中獲得直接的滋養，進步自然特別快。但在工作了兩三年之後，工作內容慢慢熟了，新東西越來越少，你在事上學的邊際收益越來越低了。
再看人，剛開始你可以跟領導學，後來領導的那幾把刷子你都會了，反而能看到領導很多的不足。
那該怎麼辦呢？一般有這麼幾個解決方案：升職，挑戰新事情，見更高層次的人；輪崗，換個事情；辭職，換個環境。
這些成長方式雖然有用，但它有一個前提：你只能賭自己的運氣，誰能接觸到更好的人、更好的事，誰的進步速度更快一點。
我們過去的學習中，一般對標的都是工作中的領導或者生活中的牛人，我們好像沒有意識到，自己的學習範圍其實受到了周圍環境的約束。
如果打破這個假設呢？將你的學習物件變成這個世界上最傑出的人，而不只是公司裡的人。
換句話說，你要主動改造自己的學習環境，從公司當中跳出來，向全人類中最傑出的人學習知識和經驗。
這個道理特別簡單，但該怎麼操作？
2.重要學科的重要原理
在這個問題上，給我最大幫助的是查理•蒙格。
他在《窮查理寶典》中說：
你必須知道各個重要學科的重要理論，並且經常使用它們，不是只用其中的幾種，而是要都使用。大多數人試圖用一種方式來解決所有的問題。
什麼是全人類最傑出的知識？蒙格告訴我們，全人類最傑出的知識是“重要學科的重要原理”。
我們暫時先拋開這個詞，假設你是一個投資人，你的目標是在股市賺錢，公司領導安排你研究不同的公司——蒙牛、今日頭條、騰訊、阿裡。你會怎麼開展工作？看領導的意見、看公司手冊，還是看投資類書籍？
蒙格認為，你不能只用金融學的知識來解決金融的問題，你必須把各個學科的重要理論都用上。
你覺得很奇怪，這和我們正常工作的方式不一樣，你去了一家投資公司，不應當是好好學習和投資相關的事嗎？
重要學科的重要原理在其中會發揮什麼樣的作用？
蒙格和巴菲特的成功是靠解決長週期的確定性來獲得時間的複利，也就是說，我投的這家公司，只要我能確保它在未來二十年裡持續增長，我就可以享受時間的複利了。
這裡的核心的問題是：如何能夠確定某件事在未來會發生。
查理.蒙格說要用“重要學科的重要原理”，因為“重要學科的重要原理”是建立在科學的基礎之上。
而科學是到目前為止，人類認知水準能達到的對確定性的最高標準，要用可證偽、雙盲、隨機、大樣本不斷回饋來達成少量的共識，由此構建出人類確定性的知識。
如果你要挑戰的是不確定性，你應當借鑒人類最偉大、最傑出的經驗去解決它，而不是你們老闆和同事的方案。
我不是說老闆和同事的方案不對，我只是說我們不要被它所束縛。
我們身處其中，沒辦法一下子跳出來，但我們要知道它的局限和約束，我們要抽離視角來看這件事情。
那我們該如何向蒙格學習？學他的多元思維模型嗎？學他的價值投資嗎？NO，我們要學的是：
他如何用了一個新範式，創造性地解決他那個領域的問題。
二、重要的不是思維模型，而是你想要解決什麼問題
1.思維模型
接下來我們要問，究竟什麼是思維模型——這取決於你定義它的場景，任何一個定義都需要一個邊界和場景。
我對這個問題困惑了好久，我提出過很多不同角度的解釋，試圖歸納蒙格在不同場合中對思維模型的定義。後來我用數學上的回歸均值的方法，姑且認為思維模型就是重要學科的重要原理。
有一次，梁寧提出一個問題：如果思維模型是重要學科的重要原理，請問那中醫思維算不算思維模型？
我說中醫思維很有用，但可能不是思維模型。
她說，思維模型是什麼？思維模型不就是想問題套路嗎？
後來我對思維模型就有了兩個角度的解釋：
一方面，它在很多情況下是重要學科的重要原理；
另一方面，有些時候，它是思考問題的套路。
但這個答案總不究竟，是直到今年五月，我有機會去和查理•蒙格當面見面，我才真正想明白。
我問蒙格：
你做價值投資這麼長時間，為什麼在大家用各種不同的方法去做投資的時候，你卻說解決思考和學習問題要用多元思維模型？這種想法的起點是什麼？你怎麼就想到用這麼一個東西來總結你的思維方式呢？
他笑了笑說：
我這一輩子只做兩件事情，一件事情是去發現什麼是有效的，然後持續去做。第二件事情是尋找什麼是無效的，然後堅決避免。
蒙格合夥人在旁邊跟我說：“那個有效的策略就是思維模型。”
2.尺度與有效性
我突然發現，思維模型的關鍵是解決問題的有效策略，這句話聽起來和沒說一樣。但是有意思的地方在於：什麼是有效。
有效，簡單說，能解決問題就是有效。
但其實有效和尺度有很大的關係，沒有一個簡單意義上的有效，只有說你在哪個尺度上是有效的。
有效有微觀和宏觀之分，有短暫和長期之分。你只有拉開這個尺度看，才能定義有效，也才能夠理解思維模型的有效。
其實對於思維模型的學習，學習具體場景下的有效策略，比如“好記性不如爛筆頭”“金字塔原理”“SCQA分析”等，學這些並不難，難的是物理學、數學、經濟學、生物學、化學這些重要學科的重要原理。
大家都很困惑，熵增定律、進化論與我的生活有什麼關係，和我跟領導彙報工作有什麼關係？
要理解這一點必須切換理解思維模型的尺度。
我們每個人都以我們熟悉的尺度來進行思考和判斷，什麼是熟悉我們的尺度？就是我們能看到的。
比如你能看到這個會場、看到這個樓，但是你沒辦法抽離出來像穀歌地圖一樣，看到整個朝陽區。
我們熟悉的是看到單個的人，我們不熟悉的是拉出來看大系統，而越往底層的思維模型，越是在我們不熟悉的尺度下在討論問題，在不熟悉的空間和不熟悉的時間尺度下討論問題。
越往底層的思維模型，越是高度抽象。
這種抽象是指，它不是我們日常熟悉尺度上那些眼見為實的有效策略，而是離開了具體現象，在更大的時間或更大的尺度上來思考問題的策略。
舉個例子，達爾文的重要貢獻是解決了多物種的產生問題。
上帝造物這個思考方式是我們熟悉的尺度，但達爾文突然拉開了一個大多數人不熟悉的視角，以幾十萬年，甚至幾百萬年的尺度來看物種之間的相互競爭和演替。
什麼時候你的思考會以幾百年、幾千年為尺度呢？你不這樣思考，就看不到它們之間的關係和模式，這是達爾文進化論真正厲害的地方。
思維模型的有效性，只有拉到對應的尺度上才有效。
我們日常的有效是短期的、特定的有效。當我們換到宏觀尺度看有效，這些底層的有效就對應著長週期的確定性。
這就好比一個氣體在分子的狀態下是隨機的布朗運動，可是當它成為一個氣流時候，在更大的尺度上它反而有了規律。
單個氣體分子沒規律，大尺度的時候反而有規律，就像我們生活工作當中每天發生的事，領導安排的任務、客戶的回饋是隨機的，但你拉開尺度來看，這些事情背後是有規律的。
蒙格說物理學、數學、化學能解決90%的的事情，意思是，當你拉開了尺度看這些問題，你就會發現那種有規律性、結構性的力量，你解決了那些規律性的問題以後，90%的問題不存在了。
這是重要學科的重要原理在這個尺度上的意義。
只不過大尺度、長週期對我們來說是不熟悉的，不是我們每天接觸的，我們也沒有練習過。
有一個笑話，兩個農民認為，皇帝每天下地肯定用金扁擔，因為農民理解不了皇帝的生活，以為皇帝跟農民一樣種地，只不過皇帝挑的是金扁擔。
同樣地，如果我們不理解更大的尺度，就會認為中美關係和鄰居家吵架一樣，把鄰居間的尺度放到國與國之間，這兩個尺度之間的規律可能大相徑庭，在小尺度上的有效，到了大尺度上可能是有害。
塞翁失馬，焉知是福，就是尺度不同帶來的福和禍，它的福和禍取決你看問題的尺度，是用當下的尺度，還是長期的尺度。
在不同的尺度上，規律不一樣。如果我們不知道存在著一個更長週期下的規律，我們靠單次博弈的得失來做決策，一直在做隨機布朗運動，結果是很可怕的，因為你看不到長週期的視角，就做不了更長週期的決策。
蒙格從方法論和思想上給我們非常大的啟發，他不是第一個提出這個思想的人，但他將這種方法非常好地運用在價值投資上，並取得了巨大成就。
蒙格說，掌握80到90個思維模型，就能解決90%問題。
他提出的那些思維模型大部分是長尺度下的，小部分是短尺度的——長尺度下的思維模型才能解決生活當中90%的問題，剩下的10%的小問題，你用自己的努力去解決就好了。
換句話說，一個人只要掌握了解決80到90個問題的有效策略，就能解決生活中的絕大多數問題，而這些問題當中，非常重要的只有幾個。
三、看到問題的相似性
能幫你解決90%的問題
1.相似的問題
問題是如何用少量方法解決生活中的絕大多數問題呢？這裡的核心是：用不同領域的知識去剖析問題的本質。
當你把問題界定得足夠本質時，不同領域中人類的最傑出經驗都能用來解決這個問題。
關鍵在於你去哪裡找到這些不同領域的答案呢？
這就涉及到另一個概念：跨領域的相似性。
看到問題的相似性是非常關鍵的，我們能夠把不同學科的知識用來解決你的問題，前提是：你知道要自己在解決什麼問題？
舉個例子，時裝、速食、半導體、水果這四個不同的行業，它們有什麼相似？這取決於你定義的問題。
如果你從這四個行業看，它們的保質期都很短：時裝的潮流變化特別快，速食一旦涼了就不好吃了，半導體行業的摩爾定律導致價格變化特別大，水果的保鮮期短。
如果你能夠意識到自己在解決保鮮期短這樣一個問題，速食行業的經驗是不是能夠用到水果行業？能不能啟發時裝行業？這就是用跨學科的知識來洞察同一個問題。
2.跨領域的答案
怎樣打通跨學科的這些知識，首先需要提出問題並界定清楚，另外就是看到事物之間的相似性。
舉個例子：福特汽車進入工業化時代以後，可以做到93分鐘生產一輛車。當時美國所有的汽車生產企業的生產效率加起來的總和不如他一家公司，而且當其他公司賣一台車的價格是三千美元一輛的時候，他們的車只賣三百美金。
我想問的是福特之所以有這麼厲害的能力，最大的創新是什麼？學過管理學的人都知道，是流水線。
可問題是，這個創造性的答案是從哪找到的？
原來是他們的一個工程師去殺豬廠的時候，看到殺豬的流水線獲得啟發。
在提升效率這個問題上，更高效的經驗首先不在汽車行業，而在屠宰行業——屠宰行業積累了對效率更深刻的洞察和解決方案。
如果你知道你遇到的問題是什麼，你就可以跨領域去尋找答案。
當汽車行業的流水線變得普遍之後，福特汽車在競爭中落於下風，尤其是它只做T型車，而用戶開始希望有更多的選擇。
這時候日本汽車大量進入美國，就當時的背景，日本並不佔優勢。
當時日本剛戰敗，國家很窮，日本汽車廠也沒錢，囤不了庫存。而美國通用財大氣粗，對他們來說壓一些資本在流通管道上、庫存上問題不太大。按照這個思路，日本汽車會被打垮。
為什麼最後勝出的是日本汽車呢？因為日本人解決了一個重要問題，就是如何在大量SKU管理中盡可能降低庫存、成本、資金。
你知道答案是從哪來的嗎？從超市中來。
超市是一個品類多但要保持穩定庫存的行業，他們向超市行業學習，發展出了準時制生產，使得生產的效率從福特汽車的93分鐘一輛車，到現在幾乎可以一秒鐘一輛車，且成本大幅下降。
汽車行業的這兩次進步，都是依靠向其他行業去學習，都是依靠跨領域學習。
再看我們日常的學習是什麼樣的？我們跟公司中技術厲害的人學，跟領導、客戶學、在專案中學。
這樣的學習有沒有用？有用，但如果只到靠這種方法學習是不夠的，或者說如果你想獲得不一樣的成長，你想彎道超車，這樣是不夠的。
我們可以看到那些越基本的問題，越會跨越時間重複出現，所以思維模型也會持續的發生作用，它會投射到不同的領域當中去。
蒙格說，你要用那些不同領域的知識，去解決重要的基本問題。
為什麼有些學科是重要的？因為那些基本問題重複出現。
為什麼重要學科的重要理論就會有用？因為重要理論回答了這些重要的基本問題。
從這個角度看，你就能理解蒙格為什麼說重要學科的重要理論是有價值的，這樣，我們也可以對學習方法做一個調整。
你首先要從基本的問題入手，先思考我面臨的問題是什麼，這種問題有哪些思考方式，在哪些領域出現過，這些領域的解決答案就是不同的思維模型。
你定義問題的尺度不一樣，有效策略的尺度就不一樣。
你把它定義成明天去彙報PPT，那解決方法就是簡單而短期的；你把它定義為如何建立一種能力，得到的就是另一個答案。
我講的這些並不新鮮，那些厲害的人早就對此有深刻的理解。
比如我看過約伯斯的一段採訪，約伯斯說：“我覺得每個美國人都應當學習程式設計，每個美國人都應當學一年程式設計，雖然它沒有明確的實用性，但是它可以幫助我們完成工作。”
不是說人人都要成為一個程式設計師，而是我們要把它當作思考的鏡子，學習如何思考。
主持人說，我也學過這個程式設計語言，PAL。
約伯斯很好奇問，你從哪裡學到了什麼？主持人就說，我沒怎麼學到，因為那個語言已經過時了，我學了什麼什麼其他的語言。
他們討論的不是同一個問題，約伯斯的尺度是說程式設計語言中的思考方式可以用來解決某類問題，但那個主持人的尺度說那個語言的具體功能過時了。
我想把約伯斯問記者的這個問題也送給大家——每個人都學過自己的專業，我們記住的是那些知識和答案，還是這個領域的獨特思考方式？
具體知識可能會過期，但學科背後的思考方式是相對長週期的、穩定的。這個領域的基本問題會不會重複在其他領域出現？從這個角度重新審視我們學過的那些知識會不會不一樣呢？
到這裡你會發現，一個人的成就和他學習領域的寬度和思考問題的深度有關：
寬度是你能夠看到什麼樣的問題；
深度是什麼？是你思考這個問題的尺度。
世界上不存在洞察，之所以有些答案顯得洞察，是因為大多數人沒那麼想。而他恰巧用了符合這個問題的尺度去想這個問題，就變成了洞察。
所以如果我們大多數人都在熟悉的尺度裡面，大多數人就不會有洞察。拉開不同的尺度想，才有可能有洞察。
不僅僅學習知識，更要尋找問題，你在解決哪個基本問題，這個問題的思考方式是什麼？有什麼答案，然後去跨學科的尋找你這個問題全人類找到的更好的答案來解決你這個問題，就夠了。
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