第1个回答 2022-07-30
《模型思维》的作者斯科特·佩奇，他是密西根大学政治学教授。《模型思维》出自作者开的一个“模型思维课”，最早是在大学，后来变成了一个网课，现在已经有各行各业超过一百万人在学习。这一百万人想学的是怎么理解和应对这个复杂的世界。
万维钢老师在精英日课（第3季）对这本书做过详细解读。
首先，我们要知道什么是模型。
如果“多样性”说的是观察问题的“视角”，“模型”说的就是研究问题的“镜头”。
想要理解这个武器级的概念，思维方式需要先升级。要想用高级方法研究问题，必须把思考正规化。
作为复杂世界里的现代人，要有精致推演的能力。这是一种高级的思考方式。
要想使用这种思考方式，最起码的一点就是一个数学公式的掌握。比如说，想要知道踢球的力量和球的飞行距离的关系，我们首先用牛顿第二定律公式描写力量和加速度的关系，然后通过加速度和触球时间计算速度，再考虑地球引力和空气阻力……这听起来比较麻烦，但是这一套思考允许你做精致的推演。
模型是对真实世界的抽象。只有抽象的东西才属于逻辑世界。建立了模型才能做推演。
模型必须符合两个要求：
第一、模型中包含必须各种实体（人、组织、物品等等） ，以及这些实体之间的相互关系，都有非常明确的定义。
第二、模型可以做逻辑推导。
事实上，我们学生时代做的那些数学应用题，就是在使用模型。当你知道题目包含什么假设，有什么因果关系，就能用数学推导出一个结果。
抽象化才能可推导。可推导是个非常厉害的能力。一旦思维上升到模型的高度，认知就能有极大的提升，你就不容易被糊弄了。
比如在美国，共和党总统都喜欢减税，一般讲的故事是减了税，老百姓的钱就多了；老百姓钱多了，就可以扩大消费，经济就会增长；经济增长蛋糕做大了，政府的税收反而会增加——听着挺有道理，不是吗？
用最简单的数学模型推导一下：假设税率降低10%，那么要想收到跟原来一样多的税，经济必须增长10%以上才行……可是近年来美国经济最高也就增长4%左右，真要到10%那是一个奇迹！
当然真正研究经济问题需要更复杂的模型，但是这个道理是我们需要模型，而不是故事。
为了进一步理解模型，我们需要知道认知上的金字塔。
金字塔的最底层是数据。数据代表各种事件和现象，比如你出门看见下雨了，这就是一个数据。数据本身没有组织和结构，也没有意义。数据只能告诉你发生了什么，并不能让你理解为什么会发生。
数据的上一层是信息。信息是结构化的数据。你看见下雨只是数据，但如果有人统计，中国某个省市在2019年7月份这一个月总共下了多少雨，这就不是数据，而是信息。信息可以用来做分析和解读。
信息再往上一层是知识。知识能把信息组织起来，告诉我们事件之间的逻辑联系。有云导致下雨，因为下雨所以天气变得凉快，这都是知识。成语典故和思维套路都是知识。模型，则可以说是一种高级知识，能解释一些事情，还能做预测。
认知金字塔的最上一层是智慧。智慧是识别和选择相关知识的能力。
你可能掌握很多模型，但是具体到这个问题到底该用哪个模型，敢不敢用这个模型，则是智慧。
从数据到智慧，这是真正意义上的认知升级。如果一个人浑浑噩噩地混日子，只体验而不知道总结，他得到的就只有数据。有人偶尔看看新闻，知道现在发生的事情表示什么意思，就获得了信息。有人能从经验中总结一些规律，还从书本上学到一些说法，他就拥有了知识。
为什么有很多人说“学了很多知识，却仍然过不好这一生”呢？因为有知识不等于有智慧。有智慧，会选择该用哪个知识，能使用模型做出决策，而且还真敢去执行，那才是真本事。
从数据到智慧，越往上就越主观。信息已经是个性化的总结。知识中的因果关系已经是主观的判断。而智慧，更可以说是一种艺术。到底该选哪个模型？没有固定的操作流程。
经济学家有句名言说“所有模型都是错的，其中有一些是有用的。”模型说的不是真实世界，而是对真实事件的抽象和简化。只有忽略很多因素，才能让问题可以推演。而这么做的危险是，最终你可能得到完全错误的结论。
模型是对真实世界的一种主观抽象描写，代表正规化的思考。模型通过严谨的定义和数学逻辑关系，允许我们做精致的推演，从而获得精确交流、解释、判断、设计、预测、探索和采取行动的能力。而选择什么样的模型、选择一个还是几个模型，则是智慧。
模型思维，就是结构化、系统化的思考力，帮助我们练就非凡的洞察力。但这是一个不断“修炼”的过程。
需要不断思考，选择使用一个或一组模型。而且，我们在使用时会出错，这难以避免，所以需要经常复盘。
当模型思维成为一种本能，我们就会习惯：用很多模型一起去解释和预测一个复杂的事情，或者用一个模型解释很多很不一样的事情。