创新思维-重塑你的思维，从这里开始

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如何成为掌握思维模型的高手

课程从3个方面讲述如何成为掌握思维模型的高手：

为什么要学习思维模型

从哪里学习思维模型

如何掌握思维模型

为什么要学习思维模型

为什么要学习思维模型呢？

答案是：在复杂系统中更好的解决问题。

我们所处的社会就是一个复杂系统，在这个系统中，一个子系统的变化会牵扯到其它子系统的变化，使得整体发生的变化会非常复杂。

这里老师举了个案例，学校老鼠多，让学生们抓，每只奖励5元，结果是后来学生们开始养老鼠了。所以面对复杂系统，单一的解决方案未必能达到想要的效果。

经验的归纳法对于复杂系统来说，有用，但是还不够。所以我们需要更好的解决方式。而这就是今天要讲的思维模型（一种更多基于演绎法的思维方式）。

思维模型：是对现实世界复杂系统的某个侧面或局部的规律或近似规律的现象进行表征的工具。

也就是说思维模型是复系统中部分的规律总结，而知晓这个规律，将帮助我们在这个复杂系统中的这个小部分之中做出正确抉择。

如果是这样，思维模型的用处就要建立在两个假设之上。

假设一：很多复杂的现象背后是多个规律相互作用后的结果。

比如鱼群，候鸟迁徙的现象，都是多个简单规律相互作用而形成的复杂现象。

假设二：有些规律是普遍适用的或者在比较广泛的条件下通用。

很多规律是可以通用的，就好比前面讲的鱼群的规律，它其实可以用到人类高速交通拥堵预测方面。

应用思维模型解决问题，改变的是我们解决问题的思路，从以前的以复杂应对复杂变为现在的以简单应对复杂。

也就是以少御多的思想。

从哪里学习思维模型

从哪里学习这个问题，要从为什么我们要学习开始说。

前面讲过了，我们为的是要更好解决问题，所以先要解决一个问题就是，影响我们做出正确决策的重要规律有哪些呢？

总结来说就是客观世界的规律，也就是重要学科的重要知识（物理、数学、化学、生物学……）。

但仅有这些，其实还不够。

一个复杂系统，它的重要特点就是：

复杂性

不透明性

内部动态性

部分不可知性

这里老师推荐了三本书《失控》、《失败的逻辑》、《第五项修炼》

在理性之外，还有感性，这是我们与这个世界相处的方式。

在处理很多事情的时候，我们并没不会采取理性的方式，很多时候还有感性在其中，这也就是认知心理学所讲的，关于做出错误判断和认知心理学方面，老师也推荐了两本书《穷查理宝典》、《避开错误决策的四个陷阱》。

下面就介绍一个高效的获取思维模型的方法：十字选择法。

垂直一刀

发现思维模型，去知识的制高点。

这其中最直接的方法就是，追随某个大师去学习，也就是要学习这个行业的顶尖人才的思维模型。

比如，在投资界，就可以学习查理·芒格，巴菲特等。

在这个学习的过程中，还要遵循一个原则，就是二元对立学习法。

所谓二元对立学习法，也就是对于某个专业的学习，不能只学习这个专业中一位大师的成果，而同时也要学习与他观点相对的另一位大师的研究，这样基本可以了解这个专业80%以上的内容。比如在投资界，想查理·芒格学习，是很好的，也还可以向索罗斯学习。他们是投资风格完全不同，但是都取得了巨大成功的人。

在经验学习中，人们最终是通过经验的积累，形成了潜意识的直觉，从而在面对问题的时候做出快速准确的判断。

就像有经验的消防队员，他们在常年的训练之中，对很多东西的感受已经形成了潜意识，当发觉有异样，会做出快速准确的判断。

而经验学习存在一个问题，就是如果换一个行业，就很难沿用以前的经验，而又要重新来进行大量的经验积累。

这是因为经验学习中，我们是将大量的感官经验输入了潜意识的超级计算机，从而形成了直觉判断。

那么现在我们需要的就是，将一部分感官经验变成思维模型，通过刻意练习来输入潜意识的超级计算机，从而产生更理性的直觉。

这也就是，为什么专家只需要看一眼就能洞见真相，而新手做大量分析也很难做出决定。

水平一刀

理解思维模型，寻找知识的源头。

这里就需要我们去想，为什么一个思维模型有用，最终的底层知识在哪里，另外就是有了一个思维模型，如何去使用，这其中就需要知道情景细节。

首先要做的，就是从现象中提炼思维模型。

比如王者荣耀为什么让人那么上瘾，这其中包含了很多应用，峰终定律、随机奖励、及时反馈、心理暗示等等原理。

当学习到思维模型之后，需要的是把它再放回到现象里，也就是情景应用。

情景细节：知识应用的真是细节，俗话说的百闻不如一见、读万卷书不如行万里路，就是说要回到具体的真实细节中来看问题。我们提炼出来的模型，最终要回归到这些场景中，才有用。

总结一下：

站在知识的制高点，寻找底层思维模型。

沿着知识的发展线，理解底层思维模型。

如何掌握思维模型

什么样才算是掌握了思维模型呢？

融会贯通：学习一个原理后，能在完全不同场景中，头脑中第一时间出现这个工具能应用的样子。

这个过程中，最重要的是心态，那就是：慢慢来。

需要的是结硬寨、打呆仗。人的生理结构决定了，我们学习任何一个新方法，都不可能一蹴而就。

所以，掌握思维模型的方法就是：每日反思 + 刻意练习

刻意练习的关键在于高质量的反馈，而不是练习的次数。

这里老师给出了一个吾日三省的思维模型：

昨天我学到了什么新方法、新启发，我们把它拆解为更基本的规律或规律组合吗？

我能从中提炼出可以应用的思维模型吗？如果有，我还可以用在什么领域？

我昨天遇到了什么问题？这个问题怎么解决的？还可以用其他学科的思维模型解决吗？

在生活中如何决定做一件事？这里也有一个老师的思维模型可以参考：

第一性原理：这件事情是否有助于提升我的认知？

内驱力原理：这件事情是否是我内心热爱喜欢的？

复利/低边际成本：这件事情是否做越久收益越大？

正面黑天鹅效应：这件事有可能创造巨大机会？

最后还要注意一点，就是我们认为思维模型起作用了，但其实是错的。

这可以叫自我证实偏差，也可以说是每个知识都有失效的时候。

如何发现思维模型是否有用或者失效呢？

请教最熟练应用你掌握的思维模型知识的人。

寻找非常成功却不用你这个思维模型的人。

这样，思维模型可以转化为一个公式：

前置条件 + 思维模型 = 行动界限

最后总结

心态沉稳，结硬寨、打呆仗，死磕理解思维模型；

每日反思，刻意练习，不断反思新场景下如何应用；

越有用的工具越危险，主动思考知识的边界，形成行动界限。

如何成为一个很厉害的人

课程主要内容有四个部分：

很厉害的人能突破常规的能力边界

很厉害的人能创造有生命力的系统

很厉害的人能发握少有人知的信息

很厉害的人有独特的目我i川练方法

突破常规能力边界

很厉害的人都是能够突破常规能力边界的人，这包含四个小方面。

1、不被专业局限，用问题做牵引

跳出自己的专业思考问题，才能带来变革性思想的破茧而出。

普通学者感兴趣的问题，往往是在专业内部的，例如，把XX专业学号了，以后不怕没饭吃；告诉我干货；该学的都已经学了，简直完美。

而对于明智学习者，他们想的问题是，在我目力所及，最重要/最有趣/最有挑战的问题是什么，我可以如何解答它。

思考专业领域背后的深层次问题是什么，能帮助你跳出单一专业的限制。

2、积累理论和实践的复合经验

在心理学底层有一个理论——隐形知识

我们平时学习时，都是很快学会了外显的知识，而忽略了隐性知识，但对于一个领域来说，它的知识结构往往是像海面上的冰山那样，水下的隐性知识才是主要部分。

扎实的理论功底和丰富的问题解决经验是高手的两大能力底盘。

3、建立多领域知识的协同

将不同领域的知识融合的关键是找到内在的相似性。

例如摩拜单车，在最早的那款车型中，就用了很多汽车的知识，这就是在原有自行车厂从来没有想到的，而创始人之所以想到这一点，就是因为自己多年从事汽车行业记者的身份，同时想要造出不用经常维修的自行车，所以最终从汽车身上借鉴了很多原理。

4、把热爱与专长结合在一起

热爱和专长的结合，才能有持续的动力进行探索。

这也符合心理学底层模型之——自我决定论

创造有生命力的系统

一个高手是有他的系统的，有了系统他做事才能够从容不迫，才能够有章法。

这个系统也是从4个小方面讲起：

1、高手能看到更多的系统层级

在同一件事物中，高手往往能看到比菜鸟更多的层级。

万事万物皆有结构，最常见的结构就是多层级系统。

2、排列组合原理建立系统的丰富性

通过排列组合，可以让原本简单的东西产生更加丰富的效果。

例如星巴克，在店面设计方面很有心意，几乎每家店面都不同，那么它是如何做到的呢？

3、世界观与心法是系统的上层建筑

在这个系统中，处于上层的应该是世界观和心法，这也符合心理学底层模型之德雷福斯的专家等级模型。

哲学观、心法、信念是一个人的高阶能力。

4、大量的细节知识是系统的必要成分

发握少有人知的信息

很厉害的人能够发掘少有人知的信息，这可以从三个方面来讲述。

1、开拓新的知识获取渠道

人类获取知识的渠道

我们需要的就是不断去扩展自己获取知识的渠道，如果只是和大众一样，通过那些普通书籍和公众号，这些是不够的。

创作的本质是对新旧元素的重新组合，你只有获取了新元素，将新元素不断融入自己的作品，才能使其具有吸引力。

2、调整关注点，发现深度信息

心理学底层模型之——选择性主义理论。

这个理论讲的是，在一个瞬间，人只能有一个关注焦点。

而当我们观察的焦点多了之后，才能获取到所谓的深度信息。

阅读文本货观察实例时特别需要关注的深度信息类型：

一个整体所包含的构成要素

完成一件事的次序或流程

备相关要素之间的权重或优先级

可能存在的因果关系

用隐喻或类比构建的解释模型

3、大范围的信息涉猎

独特的目我i川练方法

这里分为三点。

1、通过复杂度降维，实施单元训练

通过对复杂学习的降维，来实现单元训练，也就是说对于复杂事件的学习，可以多学几遍，每次只学习其中的一个维度。

这与心理学深度模型之——工作记忆原理相关。

工作记忆指的是一个容量有限的系统，用来暂时保提袜口存储信息，是知觉、长时记忆和动作之间的接口，是人类动东口的功能中枢。

2、通过对比设计，获得优质反馈

对比是最有效的学习方法之一，找到两件相近的事物，去掉基础的相似部分，技巧层面的差异就能凸显出来。

3、通过组合训练，达到高手境界

单元训练必须要在组合训练之前，因为单元技能训练成自动化进行，降低对工作记忆的资源占用。

比如书法练习，并不是把每一个字都写好看就行了，还有最终呈现出来的整体效果也要美观才可以。

所以对于书法来说，是要有一个系统的训练过程：

组合训练的价值：

尽可能穷尽各种单元的组合可能性

单元技能的组合本身是一种技能

为更高层次的组合打下基础

更接近真实情境

刻意练习的基本策略是“自下而上”，而非，“自上而下”：先训练基本的技能单元，再把单元组合起来，进行组合训练。只有达到了单元技能的自动化，尽量少地占用工作记忆以后，才可能进行有效的组合训练。如果缺少组合训练，那么单元技能的各种组合操作同样会大量占用工作记忆，妨碍了技能的高水平发挥。

课后思考

虽然是两堂课，不过和以往课程时间一样，同时两堂课的主题也是十分相近，可以说都是在教我们如何成为高手。

不过这两堂课确实不是成功学或者鸡汤，所以收货还会挺多。

思维模型

思维模型，有一个关键的链条：

在现象之中观察——提取出思维模型——应用到现象之中

思维模型必须有这样一个完整链条，才能称得上有用，而我们要掌握思维模型，也必须能够完成这个链条才行。

就好比，一个人能够很快的在超市买完所需要的商品，而且没有遗漏，这个现象底下有什么呢？可能是因为他之前列好了一个购物清单，对于自己要买的每种商品有具体的品牌要求，同时熟悉该去超市的哪里找到这个商品，如果没有自己要的这个，替代方案又是什么？

那么提炼出这个底层的原理，我们是否能够应用在别的方面呢？比如出差前的准备，我们也可以列一个清单，要带的东西是否酒店会提供。

这就是一个简单的思维模型链条的案例。

这个链条之中，前两点都是铺垫，而之后最后的应用能做好，才算是真正的成功了，如果没有最后的应用，可以说前面的一切都是白费功夫了。

而能保证最后应用的好，也没有什么捷径可走，只能慢慢来，也就是应用每日反思和刻意练习。

失效边界

“越有用的工具越危险”，这句话告诉我们，寻找思维模型，并不是一件一劳永逸的事情，而是要不断的去寻找新的模型来完成升级。

每一样工具都有它的工作范围，如果超出这个范围，我们最好更新工具再来，而不是用原有的工具继续。

但往往越是对我们有用的工具，我们将越是相信它的能力，最终可能被自信所蒙蔽，从而出现自我证实偏差。

说简单一点，就好比，如果你用小号螺丝刀去拧一个大号螺丝，那么可能会拧滑丝，从而使得拧下这个螺丝变得异常困难。

也正如，我们的物理学发展，几乎每个公式都有它的适用范围，而我们为了解决超出它适用范围的问题，就需要更新我们的公式。

牛顿定律在当时，是一个如此万能的公式，简直是可以计算一切，但是仍然出现了它无法解释的现象，于是相对论诞生了。但是，这并不表示牛顿定律就完全错了，如果在低速情况下，它仍然具有正确性，这就是说我们仍然可以在它的适用范围内使用它。

当然，这里老师也介绍了两个方法，去发现思维模型的失效边界：

请教最熟练应用你掌握的思维模型知识的人。

寻找非常成功却不用你这个思维模型的人。

刻意练习

最终起决定性作用的事情，还是刻意练习。

这是掌握思维模型的必经之路，也是成为一个高手的基本素养。

刻意练习的关键在于高质量的反馈，而不是练习的次数。

正因如此，我们才会发现，为什么体育赛事、游戏竞技、甚至是棋类比赛，都会有教练的存在，教练正是要起到这个高质量反馈的作用。

而这一点也正是我们进行刻意练习的难点。

多数人就算听了这么多的课程，懂得了刻意练习的真谛，也往往无法真正的去进行刻意练习，原因就在于自己很难通过自己去获得高质量的反馈。

举个例子，你可以自己在家健身，也可以去健身房，如果我们抛开意志力，也就是说无论在哪里做你都能坚持住的话，那么一定是在健身房效果更快，原因就是有教练。

如果你没有太多基础，教练能够很好的告诉你自己的姿势有哪些问题，什么动作应该是什么部位发力，而这些东西你自己在家做的时候，往往很难体会的出来，同时对于自己的姿势是否到位，可以说很难判断出来。

再想想，为何互联网来了，传统教育还没被颠覆呢？原因在于此，互联网并不能解决这个高质量反馈的问题。

我们在上学的时候，会有作业、有练习、有考试，而关键就在于我们需要反馈，老师会根据我们错的题目，来推断我们那里需要加强，如何采取正确的做法弥补不足，而这个过程对于老师来说，只能是一个一对一的过程。

互联网虽然可以让授课的过程变为一对无限多，同时超越地理环境，但是对于每个学生不同的问题，老师必须要进行一对一的反馈，这样来说互联网也无法解决。

不过，互联网无法颠覆的，也许时下很火的人工智能可以做到，原因在于通过算法，从而模仿老师给出反馈，也许不久的将来可以实现。

所以，在我们刻意练习的时候，首先要想的是，如何获得反馈，如果不能解决这个问题，很有可能我们练的越多、错的越远。

正好这里还有一个案例也可以拿出来说一说，就是混沌大学了，现在混沌大学的APP中，每次课程都有一道刻意练习的题目。你要直播听课，同时完成练习，才能得到学分。

这个练习是采取同学互评的方式，那么问题也随之而来，这个刻意练习的出发点是好的，但是同学互评的方式，能否解决这个高质量反馈的问题呢？

目前来说，并不能，整体来看点赞居多，评语较少，同时多数评语无关痛痒，也缺乏对于作业的分析。

这种互评的方式使得作业获得反馈的质量十分不稳定。而要解决，目前来说还没有太好的方法，所以对于混沌大学来说，想要做好这个刻意练习，也还有很长的路要走。

游戏之所以能让人上瘾，就有即时反馈的因素在其中，而刻意练习对于反馈的要求也很高，可见反馈对于人类来说，确实至关重要。

有一句话说的好“比起怒骂，沉默才是最彻底的失望”，也许就因为怒骂也还代表有反馈吧。