在讀大學(xué)時，我的導(dǎo)師林老師要求我們養(yǎng)成每日學(xué)習(xí)的習(xí)慣。這個習(xí)慣畢業(yè)后也在堅(jiān)持。雖說看了不少書籍，但是書本中智慧長期不用又不免于忘記。而Gabriel Weinberg 的 Mental Models I Find Repeatedly Useful 這份清單給了很大的幫助。它能幫我們更好學(xué)習(xí)、復(fù)查和實(shí)踐這些知識。因此做了翻譯以饗讀者，希望大家喜歡?！g者 PM熊叔 關(guān)注微信公眾號:PM熊叔，即可獲得產(chǎn)品方法論資料包。
2003年，我學(xué)習(xí)了 查理·芒格（美國著名企業(yè)家、律師、發(fā)明家、慈善家與巴菲特關(guān)系密切）在1995年的演講——人類心理上的誤判。從這篇演講，我了解到行為經(jīng)濟(jì)學(xué)是如何應(yīng)用在商業(yè)和投資領(lǐng)域。毫不吝嗇的說，是它激發(fā)了我從廣泛的學(xué)科中尋找并應(yīng)用各種心智模型的動力。
心智模型指的是一個可以用來幫助我們解釋事物的概念（例如，漢隆剃刀——在用愚蠢足以解釋的情況下，請不要用惡意推測別人。）。在成千上萬的心智模型中，每一個都有自己設(shè)定的法則。面對這些心智模型，你可以通過課程、言傳身教或者親身實(shí)踐來了學(xué)習(xí)。
然而不論是在日常決策，還是在解決問題或發(fā)現(xiàn)真理的過程中，有少數(shù)概念是反復(fù)地出現(xiàn)的。正如芒格所說，“八九十個重要的模型中，只要獲得其90%價(jià)值，就足以讓你變成全世界最聰明的人?！?/p>
我期望通過這篇文章列舉出那些對于我來說屢試不爽的心智模型。這些都是基于我的個人經(jīng)歷而整理的，肯定不夠完整。但希望當(dāng)我學(xué)到更多的時候，還能記得繼續(xù)的更新它。
如何使用這份清單
我發(fā)現(xiàn)心智模型在認(rèn)知事物和幫助產(chǎn)生創(chuàng)意的時候非常有用。盡管如此，我們還是須要在合適的場合和合適的時間去使用它們。因?yàn)槭虑榈陌l(fā)生不為我們左右，所以我們需要提前做好充分地了解，并在實(shí)踐中運(yùn)用這些模型。
因此在使用這份清單的之前，給大家兩條建議：
- 當(dāng)遇到了你不懂或不了解的心智模型，你可以用這份清單作為你學(xué)習(xí)的起點(diǎn)。為幫助你更好地學(xué)習(xí)，我提供了相關(guān)的鏈接（大部分會鏈到中文維基百科）；
- 當(dāng)在實(shí)踐中遇到問題時，你可以通過查看這份清單來找到那些可能對你有幫助的心智模型。
說明
- 清單所提供的大多數(shù)分心智模型，并不僅僅局限于它所在的某個領(lǐng)域。例如，“石油峰值（哈伯特頂點(diǎn)）”模型，并不局限在能源領(lǐng)域。大多數(shù)涉及到“x峰值”的理論是受它的啟發(fā)。同理，經(jīng)濟(jì)學(xué)中的”通貨膨脹”也可用在經(jīng)濟(jì)學(xué)之外，例如 ，分?jǐn)?shù)膨脹和預(yù)期膨脹。
- 我粗略的將這些心智模型按一定的規(guī)則分好了組，但其實(shí)這些并不是嚴(yán)格意義上分組。倘若打破這些規(guī)則，往往會讓我們得到最佳的啟發(fā)。
- 相比于其他人的定義，我所定義的心智模型會更加寬泛，包含了那些有益于我們更好解釋、分析或探尋這個世界的概念。我更喜歡這個寬泛的概念。因?yàn)檫@樣，只要我覺得非常有用的概念都可以歸納進(jìn)來，但是如果其他人的心智模型的標(biāo)準(zhǔn)或許就已經(jīng)被排除在外。
- 我對每個模型的使用頻率也做了標(biāo)注：
(1) — 常用的（63個模型）
(2) — 偶爾用的（43個模型）
(3) — 很少，但任然重復(fù)出現(xiàn)的（43個模型） - 如果學(xué)到了新的模型，我會先把它列到低頻率模型中。另外，每個概念的解釋，只是用提醒大家這個詞是什么意思，并不是教程。如果要更深入的了解，請點(diǎn)擊所提供的鏈接。
- 我并不認(rèn)為這些模型都有良好普適性；我只是說，它們能不斷的幫助了我解釋和探索這個世界。
- 對于這些心智模型，我相見恨晚。事實(shí)上，寫這篇文章是為了幫助我更加高效地回答小伙伴們經(jīng)常問我的問題：“我們下一步需要學(xué)什么？”如果你想變得更加高效，我最好的建議就是從這份清單開始。
用于解釋問題
- (1)漢隆剃刀—“在用愚蠢足以解釋的情況下，請不要用惡意推測別人?！?(相關(guān)：基本歸因謬誤—“ 人在解釋別人的行為原因時，有時傾向歸因于個人內(nèi)在特質(zhì)（一定是他有這樣的人格，才做出這樣的行為），而非外在情境因素（也許是情勢所迫，或這個場所有特殊的潛規(guī)則）?！?
- (1)奧卡姆剃刀—“如果關(guān)于同一個問題有許多種理論，每一種都能作出同樣準(zhǔn)確的預(yù)言，那么應(yīng)該挑選其中使用假定最少的?！?(相關(guān)：合取謬誤,過擬合，“當(dāng)你聽到馬蹄聲，聯(lián)想到的馬不應(yīng)該是斑馬?！保ㄟ@句話源自美國醫(yī)學(xué)屆的格言，因?yàn)榘唏R在美國馬里蘭州出現(xiàn)的概率很低，借此告誡醫(yī)生在診斷病例的時候，不要轉(zhuǎn)牛角尖——譯者注）)
安德烈亞斯·塞拉里烏斯所繪制的哥白尼系統(tǒng)，見于《和諧大宇宙》（1708）。太陽、月亮和其他太陽系行星的運(yùn)動既可以用地心說來解釋，也可以用日心說來解釋，都同樣有效，然而日心說只需要7個基本假設(shè)，地心說卻需要多得多的假設(shè)。在尼古拉·哥白尼的《天體運(yùn)行論》序言中指出了這一點(diǎn)。 - (1) 認(rèn)知偏誤—“人們更傾向于使用某種方式思考問題，而這種方式有可能導(dǎo)致判斷結(jié)果不正確或系統(tǒng)性的偏離標(biāo)準(zhǔn)” (參看認(rèn)知偏誤列表)
- (1) 從第一原理推導(dǎo)—“第一原理是一個基本的、基礎(chǔ)的、不證自明的命題，或著是一種已經(jīng)不能被其他命題或者假設(shè)推導(dǎo)的假設(shè)，相當(dāng)于數(shù)學(xué)中的公理?！?(相關(guān)：降維,正交)
- (1) 直接和根本原因—“直接原因是最接近觀測結(jié)果并對觀測結(jié)果負(fù)有直接責(zé)任的事件。它與更高層級的根本原因（或遠(yuǎn)因）存在著差異。根本原因通常被認(rèn)為是問題發(fā)生的‘真實(shí)’的原由。（相關(guān)：5個為什么—“通過不斷重復(fù)提問“為什么？”來幫助我們找到產(chǎn)生問題和瑕疵的根本原因”）
用于建模
- (1)系統(tǒng)思維—“系統(tǒng)思維將系統(tǒng)整體和部分放在一起考量，從而避免導(dǎo)致潛在的出乎意料結(jié)果?！?(相關(guān):因果循環(huán)圖,存量流量模型,勒夏特列原理（化學(xué)平衡移動原理）,遲滯現(xiàn)象—“一個依賴于時間的系統(tǒng)，包含現(xiàn)在的輸出和曾經(jīng)的輸入”)
系統(tǒng)性思維 - (1)情景分析—“一種通過考慮各種可能發(fā)生的結(jié)果，來分析未來的可能發(fā)生事件的過程。情景分析可以幫助決策者做出更明智的選擇?！?/li>
- (1)冪定律—“兩個量之間維持著某種函數(shù)關(guān)系，如果其中一個量做了相對改變，這將會導(dǎo)致另外一個量成比例的相對改變，而且獨(dú)立于初始的大?。阂粋€變量驅(qū)動另外一個量改變?！?(相關(guān)：帕累托分布，帕雷托法則（80-20法則）—“許多的事件中，約80%的影響是由20%的原因引起的”,收益遞減,過早優(yōu)化,重尾分布，長尾—“指那些原來不受到重視的銷量小但種類多的產(chǎn)品或服務(wù)由于總量巨大，累積起來的總收益超過主流產(chǎn)品的現(xiàn)象”，黑天鵝效應(yīng)—“隱喻一個突然發(fā)生的帶來巨大影響的意外事件。這也是一種事后諸葛亮解釋”)（可以參考創(chuàng)業(yè)中的冪定律——譯者注）
一個冪律圖,用于演示的人氣排名。右邊是長尾,左邊是占據(jù)主導(dǎo)地位的一些(也被稱為80 - 20規(guī)則)。 - (1)正態(tài)分布—“是一個很常見的連續(xù)性概率分布，許多獨(dú)立過程（例如，測量誤差）之和所表示的物理量普遍都符合此分布?！?(相關(guān):中心極限定律)
- (1)敏感性分析—“研究數(shù)學(xué)模型或者系統(tǒng)中，輸入階段的不確定因素是如何影響在輸出結(jié)婚的不確定性?！?/li>
- (1) 成本收益分析—“一個系統(tǒng)評估方法，面對多個滿足商業(yè)的事務(wù)，活動或者功能性需求的選擇方案時，使用此方法比較它們的優(yōu)劣?！?(相關(guān):凈現(xiàn)值—“一種盈利能力的測算方式，在一定的時間周期內(nèi)將目前的現(xiàn)金流減去目前的流出的資金（包括初始成本）”，折扣率)
- (3)仿真—“在一定時間內(nèi)，模仿真實(shí)世界或者系統(tǒng)的運(yùn)轉(zhuǎn)”
- (3)帕累托效率—“也稱帕累托最優(yōu)，
是指資源分配的一種理想狀態(tài)。給定固有的一群人和可分配的資源，如果從一種分配狀態(tài)到另一種狀態(tài)的變化中，在沒有使任何人境況變壞的前提下，使得至少一個人變得更好，這就是帕雷托改善。帕雷托最優(yōu)的狀態(tài)就是不可能再有更多的帕雷托改善的狀態(tài)；換句話說，不可能再改善某些人的境況，而不使任何其他人受損。”
用于頭腦風(fēng)暴
- (1)橫向思維— “當(dāng)原因不夠明顯和無法使用推理得到想法時候，通過間接和創(chuàng)意性的方法來解決問題的方式?！?/li>
- (1)發(fā)散思維vs收斂思維—“發(fā)散性思維是一個通過探索更多可能性方案來產(chǎn)生創(chuàng)意思考過程或方法，它通常與其對立的收斂思維一起使用。收斂思維是一種需要通過特定的邏輯推導(dǎo)后最終得到一個解決方案（既有些人所謂的“正確”方案）的思維方法?！?(相關(guān)：群體思維)
- (2)臨界質(zhì)量—“指恰好維持核子連鎖反應(yīng)所需的裂變材料質(zhì)量” ，“在社會動力學(xué)中, 這個詞被稱之為群聚效應(yīng)，是指在一個社會系統(tǒng)中，一個創(chuàng)新達(dá)到一個足夠的接受者數(shù)量，使得其接受率能夠自我維持和獲得更加長遠(yuǎn)的增長動力?！?/li>
- (2)活化能—“在一個化學(xué)系統(tǒng)中，能夠激活潛在反應(yīng)物產(chǎn)生化學(xué)反應(yīng)的最少能量。”
- (2)催化劑—“能夠提升化學(xué)反應(yīng)率的物質(zhì)”
- (2)杠桿—“能夠把力進(jìn)行放大的工具，通常是機(jī)械設(shè)備或者機(jī)械系統(tǒng)。”
- (2)眾包—“一種向一大群人進(jìn)行征集所需要的服務(wù)想法或內(nèi)容的方法，這群人通常指的是在線社區(qū)而不是雇員或者供應(yīng)商?！?(相關(guān):群體智慧—“一個大群體共同需求問題，例如，量化估計(jì)，普遍常識，空間推理，這些問題，群體的解答通常要比個體的解答更加優(yōu)秀?！?集體智慧)
- (3)科學(xué)革命的結(jié)構(gòu)—“一種情景模式，常態(tài)科學(xué)積累連續(xù)概念的歷程中受到了科學(xué)革新歷程的打斷。在科學(xué)革新歷程中“非同尋?！钡陌l(fā)現(xiàn)推導(dǎo)出了新的范式，然后以此范例質(zhì)疑舊數(shù)據(jù)的新問題，超過之前范式單純的“解謎”，改變研究規(guī)則并指導(dǎo)新研究的'地圖'?！?(相關(guān)：普朗克原理—“如果一個科學(xué)革新沒有發(fā)生，那是因?yàn)閮H有個別科學(xué)家改變了他們的想法，其最終還是需要一代又一代的科學(xué)家想法的改變?！?
用于實(shí)驗(yàn)
- (1)科學(xué)方法—“系統(tǒng)的觀察，測量，和實(shí)驗(yàn)，和構(gòu)想，測試，和修正假設(shè)” (相關(guān)：再現(xiàn)性)
科學(xué)方法是一個永續(xù)的過程 - (1)代理—“一個指標(biāo)自身相關(guān)性比較弱，但服務(wù)于不可觀察或難以量化的指標(biāo)。例如國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP是生活標(biāo)準(zhǔn)和生活質(zhì)量的代理。為了起到好的代理效果，承擔(dān)代理的指標(biāo)需要與被代理指標(biāo)的特性有緊密相關(guān)性，但可以不要線性相關(guān)。” (相關(guān)：顯示偏好)
- (1)選擇性偏差—“人們傾向于有意的選擇個體、群體或數(shù)據(jù)用于分析，在這種方式的選擇是無法達(dá)到合理的隨機(jī)化，因此這些樣本也失去了普遍的統(tǒng)計(jì)意義?！?(相關(guān):以偏概全)
- (1)回答偏誤—“較大范圍的認(rèn)知偏誤，影響者參與測試者偏離準(zhǔn)確和真實(shí)的回答?！?/li>
- (2)觀察者效應(yīng)—“觀測行為會影響到觀測現(xiàn)象” (相關(guān)：薛定諤的貓)
- (2)幸存者偏差—“一種邏輯錯誤，人們在思考問題的時候，容易把關(guān)注的焦點(diǎn)放在從某些過程中“幸存”下來的人物或事物上面，不經(jīng)意間忽視了那些“未幸存下來”或者隱藏的人和事物?！?/li>
- (3)不確定性原理—“
在測量微觀粒子時，我們無法同時測準(zhǔn)有對易關(guān)系的兩個物理量——粒子的位置和動量”
用于演算
- (1)數(shù)量級—“數(shù)量級用于在估算的時候，將一個不精確的數(shù)值四舍五入成較為接近的十的倍數(shù)?！?(相關(guān):近似階,封底計(jì)算,量綱分析,費(fèi)米問題)
- (1) 主要和次要因素—主要因素用于解釋結(jié)果的主要部分，次要因素用于解釋結(jié)果的次要部分。(相關(guān)：第一階 vs 第二階效應(yīng) —一階效應(yīng)直接遵循原因，二階效應(yīng)遵循一階原因。)
- (1)假陽性和假陰性—“假陽性錯誤，或假陽性，通常被稱為誤報(bào)，在實(shí)際判定條件并不充分情況下，誤以為檢測結(jié)果的條件已達(dá)到。假陰性錯誤，或者簡稱假陰性，檢測結(jié)果顯示條件是失敗的，然而實(shí)際上它是成功的，即錯誤地認(rèn)為沒影響?！?/li>
- (1)置信區(qū)間—“一個概率樣本的置信區(qū)間是對這個樣本的某個總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì)。置信區(qū)間展現(xiàn)的是這個參數(shù)的真實(shí)值有一定概率落在測量結(jié)果的周圍的程度。置信區(qū)間給出的是被測量參數(shù)的測量值的可信程度，即前面所要求的“一定概率”?！?(相關(guān)：誤差條)
- (2)貝葉斯定律—“描述一個事件的概率時，基于的條件與事件有關(guān)。例如，如果想了解某人是否有癌癥，而且我們知道他的年齡。如果癌癥與年齡相關(guān)，那么就可以使用貝葉斯定律，根據(jù)該人的年齡精確的估算其患癌癥的概率?！?(相關(guān)：基本比率謬誤)
- (2)趨中心回歸—“有如此的現(xiàn)象，如果首次測量時變量表現(xiàn)得非常極端，那么第二次測量時將會更接近均值?！?/li>
- (2)拐點(diǎn)—“曲線上，該點(diǎn)是曲線變化從凹變成凸的位置，反之亦然?！?/li>
- (3)辛普森悖論—“一個概率和統(tǒng)計(jì)的悖論，數(shù)據(jù)分組分析得到的趨勢，卻和合并分析時表現(xiàn)得截然不同?！?/li>
用于決策
- (1)商業(yè)論證—“描述啟動項(xiàng)目的原因。其通常以良好結(jié)構(gòu)的書面形式呈現(xiàn)，但有時也會以口頭討論和演示的方式呈現(xiàn)?！?(相關(guān)： 為什么現(xiàn)在?)
- (1)機(jī)會成本—“在有限資源資源條件下，必須從多個方案中相互獨(dú)立的方案中做出選擇。如果在決策的過程中，我們沒有選擇最佳的方案，那么該方案所包含的價(jià)值就是機(jī)會成本。假設(shè)我們選擇了最佳方案，那么這個“成本”，就是我們未獲得的第二選擇方案所帶來的價(jià)值?！?(相關(guān):資本成本)
- (1) 直覺——編碼到你的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的個人經(jīng)驗(yàn)。這也意味著脫離個人經(jīng)驗(yàn)的直覺也是非常危險(xiǎn)的。(related:思考的快與慢—“思考一分為二的兩種模式: ‘系統(tǒng) 1’ 是快速的，本能的，和情緒化的;“系統(tǒng)二”是慢速的，更加慎重，更加邏輯性的 ”)
- (1)局部擇優(yōu)vs全局擇優(yōu)—“在應(yīng)用數(shù)學(xué)或計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域，優(yōu)化問題中，局部擇優(yōu)就是在臨近的一組候選方案里面里面選著最優(yōu)（最大或最小）的解決方案。與之相對的是全局擇優(yōu)，在所有可能的方案中找到最優(yōu)的方案，而不局限在特定臨近的區(qū)間中。 ”
f(x)=cos(3πx)/x, 0.1≤ x ≤1.1 在函數(shù)的整個區(qū)間內(nèi)，該函數(shù)的最大和最小值所在位置就是全局最大和全局最小；求導(dǎo)之后找到的斜率為0的波峰和波谷，只在特定的臨近區(qū)間內(nèi)是最優(yōu)的，因此，他們是局部的。 - (1)決策樹—“是一個決策支持工具，使用樹狀的圖形或模型描述決策及其可能的結(jié)果，通常包含隨機(jī)事件的結(jié)果、資源成本和效用?！?(相關(guān)：期望值)
決策樹 - (1)沉沒成本—“一個已經(jīng)產(chǎn)生了的無法再被恢復(fù)的成本” (相關(guān): “花冤枉錢”, “一不做，二不休”)
- (1)易得性偏誤—“人們判斷容易被更易獲得的信息所左右，所提出的意見偏向于最近的新聞?！?/li>
- (1)確認(rèn)偏誤—“人們選擇性的收集解釋、贊同和回憶的方式來證實(shí)自己預(yù)先已有觀點(diǎn)或假設(shè)是正確的，而對于替代性的方案的考慮卻少之又少。 (相關(guān):認(rèn)知失調(diào))
- (3)損失規(guī)避—“指人們面對同樣數(shù)量的收益和損失時，認(rèn)為損失更加令他們難以忍受?！?(相關(guān):邊際效用遞減)
用于推斷
(1)軼事—“使用個人的經(jīng)或者驗(yàn)或者孤立的例子，而沒有使用合理的論證和令人信服的證據(jù)?！?/p>
-
(1)因果謬誤—“認(rèn)定真實(shí)或感知到的兩個事物之間是存在因果關(guān)系的?！?(相關(guān)：相關(guān)不蘊(yùn)涵因果)
A:我曾經(jīng)認(rèn)為相關(guān)關(guān)系中蘊(yùn)含因果關(guān)系。然后我上了統(tǒng)計(jì)學(xué)課，現(xiàn)在不這樣認(rèn)為了。B：聽上去，這個課挺管用的。A：嗯，或許吧！ (1)稻草人論證—“給人一種反駁對手論點(diǎn)的印象，但實(shí)際上其并沒有進(jìn)一步的論證”
(1) 看似合理的—認(rèn)為只是因?yàn)橐恍┧剖嵌蔷鸵馕端钦鎸?shí)的。。
(1) 可能的—認(rèn)為只是因?yàn)槟撤N可能性就意味它是可能的。。
(1)訴諸情感—“指借由操縱人們的情感，而非有效的邏輯，以求贏得爭論的論證方式?！?/p>
(1)訴諸人身—“攻擊對手性格或者人品來到自己反駁對方的目的。”
(1)滑坡謬誤—“推斷如果我們讓A發(fā)生了，那么最終Z也會發(fā)生,所以我們不能讓A發(fā)生?！?(相關(guān)：破窗效應(yīng)—“維持和監(jiān)控城市環(huán)境，阻止惡性違法事件，需要從防微杜漸做起，例如，通過預(yù)防破壞公物、公共場合飲酒、非正常死亡率等來構(gòu)建合法有續(xù)的治安環(huán)境?！?
(1)非黑即白—“當(dāng)兩個非此即彼的狀態(tài)顯得是唯一的可能時，但實(shí)際上會有更多的可能性存在?！?/p>
(1)趕時髦—“訴諸流行，或許多人做事，但人們做這事是嘗試行驗(yàn)證?！?/p>
更完整的列表，請查看那些你不可犯的邏輯錯誤
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