现实世界的问题不会恰好落在某个学科的界限之内。
其实,不单单是问题不会恰好落在某个学科领域,我们在解决问题的时候,也会局限于自己擅长的学科,局限于自己熟悉的工具和模型。
网上很多人立下flag,要收集、学习100个思维模型,但是收集了一堆模型,却用不起来,解决不了问题。
有时别人解决了自己的问题,去请教,发现别人用的就是自己会的模型。
为什么自己学了那么多思维模型却用不起来呢?
老曹以为是没有做到「多元一体」。
模型想要多,很容易,「多元」,也很容易。
多元嘛,就是多种多样。我们从小到大早就学习过多种多样的思维模型,比如中学就学了概率、复利、能量守恒、适者生存、供需平衡,这些模型足够我们解决生活、工作中遇到的大多数问题。
但这些模型都是分散的、凌乱的,没有聚为一体。
1、果盘 VS. 果汁
举个例子。
高中会有理科综合、文科综合的考试。一场考试考多个科目,算是多元了吧?但有做到一体吗?
没有。
名字叫综合,但是各个学科上课的时候各上各的,学习的时候各学各的,考试的时候各考各的,考试完了讲解试卷,还是各讲各的。
就像是水果拼盘,一大盘子各种各样的水果,很多元,很好看,也都在一个盘子里,但吃的时候呢?苹果还是苹果,梨还是梨,学科的界限清晰无比。
解决问题,才是目的
。
把解决问题作为学习模型、使用模型的出发点,才能不受学科和模型的限制,才能融会贯通,多元一体。
说起来简单,那到底怎么把果盘变成果汁,把多元模型聚为一体呢?
大概可以分成三步。
2、共性、分解、清单
需要说明一下,《穷查理宝典》里面只说要掌握跨学科的思维模型,至于怎么糅合,怎么用,只提了一个检查清单。
老曹觉得只用一个清单是不够的,模型就在那,关键是怎么用起来,所以又增加了两个步骤。
还是开头说的那句话,这一节,包括整篇文章,都是我个人的理解,肯定有错误和不足。所以如果你有不同的观点,或者有想要吐槽的内容,欢迎留言指教。
正如前文所说,思维模型想要多、想要多元,很简单,学就是了。但关键是要用起来,而且是全部用起来。
查理·芒格是这样说的:
那怎么把掌握的模型全部都用起来呢?我总结了三个步骤:
寻找共性、问题分解、使用清单。
2.1 寻找事物之间的共性
前面在讨论高手的时候,用到的成语是:举一反三、触类旁通。
做到这两点的前提,就是
寻找共性
。
不同学科的思维模型很多,如果去追求数量的话,是永远都学不完的。但是如果能找到共性,或者说,相似性,就能很好地理解其他的模型。
在解决问题的时候,也更容易根据共性,去调用其他学科的思维模型。
举几个例子。
2.1.1 Photoshop 与幻灯片
我是在十几年前自学的 Photoshop,那个时候没有线上课程、教学视频,看的是一个图文教程。
开始看得很费劲,教程的文字也不通俗易懂,但是当我看到「图层」那一节的时候,突然有了豁然开朗的感觉。
因为我想到了幻灯片,不是 PPT,是现实世界的实物幻灯片。
我发现 Photoshop 的图层和幻灯片是有共性的:
- 图层的叠加,就像幻灯片的叠加一样,上面的会盖住下面的。
- 图层的修改,也像幻灯片的修改一样,改这一张不会影响其他的图层。
通道、蒙版也是差不多的原理。
找到这个共性后,我很快就上手 Photoshop 了。
后来用 Photoshop 做 GIF 动图,我又想到了手翻画。
屏幕前的你可能也在上课开小差的时候画过手翻画。
手翻画的动画效果是怎么形成的?是一页一页的纸张连续叠加覆盖形成的,一页纸就是一帧。
Photoshop 里面,一个图层就是一帧,一个一个的图层连续叠加就成了 GIF 动图。
找到了和手翻画的共性之后,我也很快学会了用 Photoshop 做 GIF 动图。
Photoshop和幻灯片,是一个软件和实物、虚拟和现实之间存在共性的例子。
学科之间也有很多共性。
2.1.2 守恒和平衡
提到守恒,你能想到什么?
中学里面,我们学过各种守恒:能量守恒、质量守恒、热量守恒、电量守恒、动量守恒……
这些概念来自不同的科目,但他们的共性很明显:守恒。
抓住这个共性,这些概念可以说是一通百通。解题也是会了一个之后,其它的也迎刃而解,无非是用的公式、定理不一样。
和守恒类似的,还有一个平衡。
我记得中学生物课里面有一节是讲渗透的,细胞什么时候失水、什么时候吸水。搞清楚是失水还是吸水其实很简单,就是平衡。水会从低浓度流向高浓度,最终细胞内外的液体浓度趋于平衡。
物理也有平衡,比如静电平衡。像渗透一样,电荷如果分布不均匀,浓度有高低,电荷就会往平衡的方向移动。
政治课本里面讲供需平衡,也是一样的道理,从高到低,实现平衡。
平衡,就是上面三个不同科目的内容的共性。
我相信,在工作、学习、生活中,你也发现过很多事物之间的共性。找到共性的那一刻,陌生事物和熟悉事物产生了的联系,我们对陌生事物的认知也一下提高了几个层次。
通过共性,可以把不同科目、不同领域的知识和模型联系起来,形成以共性为节点的认知网络。
是的,一定是网络。因为一个模型可能和很多学科有联系,一个模型也会和很多不同的模型有共性。
形成有联系的网络之后,知识、模型不再是孤立的、局限的,有了融会贯通、聚为一体的可能。
2.2 对问题进行分解
「现实世界的问题不会恰好落在某个学科的界限之内」,这句话的另一个说法是:
现实世界的问题是混合的
。
现实世界的问题不是科目分明的理综考试、文综考试,一眼望去就知道这是物理题,那是地理题;这是考文学,那是考化学。
现实世界的问题是混合的,单一学科的知识、模型解决不了,所以需要多元思维模型。
可是问题是混合的、交织在一起的,多元思维模型也下不去手啊?
怎么办?
抽丝剥茧,分解。
分解大概是最常用、最有效的解决问题的方法。
我们在上学的时候就有学习分解。
比如数学的因式分解,把复杂的多项式分解为简单的乘积。
比如物理的受力分析,要把整体分解为部分,一部分一部分的去分析。
现在这个具体的问题,就是一个把方法、模型关联起来的共性。
只要能找到具体的问题,我们就能使用各种模型针对性地去解决问题。
分解就是找到具体问题的方法。
举例的漏斗模型、RFM 模型是现成的分析模型、固定的分解套路。这样的模型有很多,只要条件合适,都可以直接拿来用。
不过,有的时候我们遇到的问题会更加复杂,也可能没有现成的分析模型。但只要多点耐心、细心,再复杂的问题,也能分解成具体的小问题。
2.3 形成解决问题的模型清单
你可能有过这样的感觉,一个问题,百思不得其解。别人解决了,去请教,发现原来用的就是自己会的方法,但这个方法自己却怎么都想不起来。
为什么想不起来呢?
一种情况是自己没有找到问题和方法的联系,也就是没找到共性,不知道这个方法能解决问题。直到看别人用了,才知道可以用这个方法。
另一种情况,就是真的想不起来。
这两种情况都可以通过模型清单来解决。
在《穷查理宝典》的第三讲《论基本的、普世的智慧》里面,有这么两句话: