作者：佚名       來源于：學(xué)習(xí)力教育中心

　　人和人最大的不同，在于思維模式的不同。
 
　　編者按：人和人最大的不同在于思維模式的不同。本文作者在從事多年咨詢工作的過程中，積累了 7 個(gè)對(duì)解決問題相當(dāng)有用的思維模式。本文來自編譯，希望對(duì)您有所啟發(fā)。
　　
　　“思維模式”（Thinking Models）與“心智模型”（mental models）不同，“思維模式”通常用于解決現(xiàn)實(shí)世界的業(yè)務(wù)問題。當(dāng)我在工作中需要解決業(yè)務(wù)問題時(shí)，從未發(fā)現(xiàn)“心智模型”有多大用處。“心智模型”通常用來表示事物的工作方式。而另一方面，“思維模式”在解決問題方面有很大幫助。
　　
　　作為一名戰(zhàn)略顧問，我會(huì)幫助公司開發(fā)和推出在他們的小眾市場(chǎng)占主導(dǎo)地位的新產(chǎn)品和服務(wù)。我嘗試了很多工具，包括“設(shè)計(jì)思維”和啟動(dòng)加速程序等，雖然有些相當(dāng)成功，但結(jié)果并不一致。而正是一些“思維模式”，才幫助我把成功率從 10%+ 提高到了 85%。
　　
　　多年來，我收集了 7 種通用啟發(fā)式思維模式，我發(fā)現(xiàn)它們?cè)诮鉀Q我在工作中遇到的幾乎所有問題時(shí)，都是最有效的。我已將這些模型納入我們的內(nèi)部入職培訓(xùn)，幫助新員工迅速上手。
　　
　　在本文中，我概述了這些思維模式是如何工作的，以及如何使用它們來解決企業(yè)家、股東、領(lǐng)導(dǎo)人和業(yè)務(wù)顧問在日常工作中可能遇到的所有業(yè)務(wù)問題或挑戰(zhàn)。
　　
　　1. 戰(zhàn)略思維（Strategic Thinking）：從正確的問題開始
 
　　“如果給我 1 個(gè)小時(shí)解答一道決定我生死的問題，我會(huì)花 55 分鐘來弄清楚這道題到底是在問什么。一旦清楚了它到底在問什么，剩下的 5 分鐘足夠回答這個(gè)問題。”——阿爾伯特·愛因斯坦。（Albert Einstein）
　　
　　許多書籍和學(xué)科都涉及到戰(zhàn)略思考這個(gè)主題。然而，這里有一條經(jīng)驗(yàn)法則可以幫助你將戰(zhàn)略思維壓縮為一句話：“問正確的問題。”
　　
　　愛因斯坦是否說過這些話并不重要，但這個(gè)觀點(diǎn)是成立的，因?yàn)閼?zhàn)略思維就是提出正確的問題。當(dāng)我們從頂級(jí) MBA 商學(xué)院招聘戰(zhàn)略顧問時(shí)，會(huì)篩選那些具有戰(zhàn)略思考能力的候選人。我們通過檢查他們?cè)诎咐嬖囍薪鉀Q問題時(shí)，是否能提出正確的問題，來做到這一點(diǎn)。在咨詢行業(yè)，我們可以將這個(gè)詞與“分析思維”互換使用，這也是我們首先衡量潛在候選人是否合適的方法。如果求職者在某一項(xiàng)面試中失敗了，他們就會(huì)自動(dòng)被拒絕。
　　
　　接下來你會(huì)發(fā)現(xiàn)，問正確的問題對(duì)于解決問題的每一步都是至關(guān)重要的。
　　
　　2. 抽象思維（Abstraction Thinking）：建立層級(jí)
　　
　　“人的思想自然傾向于過度簡(jiǎn)化問題，因?yàn)橹挥型ㄟ^抽象和概括，人們才能發(fā)揮他微弱的能力，擁抱無限廣闊宇宙中的一個(gè)微小部分。”——詹姆斯·喬治·弗雷澤（James Goerge Frazer），（The Magic Art and the Evolution of Kings）
　　
　　“抽象思維”（Abstraction thinking）與“簡(jiǎn)化思維”（abstract thinking）不同，它聽起來可能很抽象，但實(shí)際上并非如此。抽象思維可以幫助大腦建立一種“思維上可理解的”復(fù)雜問題的層次結(jié)構(gòu)。
　　
　　我第一次接觸到“抽象思維”是在我作為工程師的早期，它經(jīng)常被應(yīng)用在復(fù)雜系統(tǒng)的層次表示中。例如，機(jī)器代碼或固件是比應(yīng)用軟件和算法低幾個(gè)層次的層。其他的例子還包括：
　　
　　建筑：建筑的藍(lán)圖是比實(shí)際建筑更抽象的一個(gè)層次，旨在捕捉建筑的基本特征。
　　
　　音樂：交響樂的音符是一個(gè)層次，樂器和管弦樂隊(duì)是另一個(gè)層次。
　　
　　其理念是，每一層都可以在沒有上面的層的情況下存在，但需要下面的層發(fā)揮作用。
　　
　　“抽象思維”在復(fù)雜或非線性系統(tǒng)中特別有用。正如我將在后面演示的那樣，解決真實(shí)世界的業(yè)務(wù)問題，需要深入研究相關(guān)數(shù)據(jù)以支持假設(shè)的能力。在當(dāng)今高度復(fù)雜的世界中，我們被大量數(shù)據(jù)淹沒，高效地做到這一點(diǎn)是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。
　　
　　當(dāng)我們考慮數(shù)據(jù)時(shí)，可能談?wù)摰氖菙?shù)十億個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。對(duì)于一個(gè)人的心智能力來說，像十億這樣的數(shù)字是一種高度抽象的東西，因?yàn)榇蠖鄶?shù)人都只能在心理上處理兩位數(shù)或三位數(shù)的數(shù)字。“抽象思維”可以幫助人類理解抽象概念，理清細(xì)節(jié)層次，捕捉系統(tǒng)的相關(guān)特征。只關(guān)注對(duì)單個(gè)問題或子問題至關(guān)重要的內(nèi)容，可以降低系統(tǒng)的復(fù)雜性。
　　
　　3. 結(jié)構(gòu)化思維（Structured Thinking）：關(guān)注相關(guān)性和層次
　　
　　“界限關(guān)乎建立結(jié)構(gòu)，而結(jié)構(gòu)對(duì)于建立任何繁榮的事物都是必不可少的。”——亨利·克勞德（Henry Cloud）,《邊界》（Boundaries）
　　
　　我早年作為管理顧問學(xué)到的最有價(jià)值的技能之一就是：結(jié)構(gòu)化思維。“結(jié)構(gòu)化思維”的重要性可能不那么明顯，但工作和生活的每個(gè)方面都是圍繞著能夠有效地結(jié)構(gòu)化思維、計(jì)劃和數(shù)據(jù)等的。這種思維需要相當(dāng)多的經(jīng)驗(yàn)來掌握。然而，有幾個(gè)啟發(fā)式和技術(shù)，它們可以被我們用來提高自己的結(jié)構(gòu)化思維能力。
　　
　　其中一個(gè)工具是問題圖，也稱為假設(shè)驅(qū)動(dòng)方法。在問題圖中，基于由主要問題衍生出的戰(zhàn)略目標(biāo)的問題和子問題，制定了一個(gè)假設(shè)。整個(gè)思考過程將由問題和假設(shè)主導(dǎo)，然后提出正確的問題，以樹狀結(jié)構(gòu)（如下所示）來幫助證明假設(shè)。
 
　　
　　從左到右依次為：?jiǎn)栴}——子問題——假設(shè)——關(guān)鍵問題——分析——數(shù)據(jù)（Image By Sam Schreim from bmh.ai）
　　
　　上圖中：源自戰(zhàn)略目標(biāo)或問題的主要問題→由主要問題衍生出來的不同次級(jí)問題→最佳猜測(cè)或假設(shè)→能為假設(shè)提供答案的問題→回答問題所需的分析→進(jìn)行分析所需要的數(shù)據(jù)和此類數(shù)據(jù)的來源
　　
　　最后一步是分析。在進(jìn)行分析之前猜測(cè)假設(shè)似乎很有挑戰(zhàn)性，但事實(shí)并非如此。其理念是，在假設(shè)中做出一系列正確的猜測(cè)，即使這些猜測(cè)（后來）可能被證明是錯(cuò)誤的。
　　
　　因此，問題圖被稱為假設(shè)驅(qū)動(dòng)方法，因?yàn)榧僭O(shè)是分析的指導(dǎo)。這也有助于測(cè)試實(shí)際的可行性。
　　
　　這里有一個(gè)經(jīng)驗(yàn)法則，要驗(yàn)證分析是否能證明和/或否定假設(shè)，只需檢查分析的結(jié)果，問：So What？
　　
　　如果你覺得有必要更深入地研究這個(gè)問題，你可以在芭芭拉·明托的國際暢銷書《金字塔原理》中讀到相關(guān)內(nèi)容。《金字塔原理》更深入地探討了這個(gè)概念。麥肯錫最初嘗試將 MBA 應(yīng)屆畢業(yè)生的培訓(xùn)正規(guī)化，“結(jié)構(gòu)化思維”就是其原則，后來明托在她的書中推廣了這一做法。
　　
　　4. 批判性思維（Critical Thinking）：證據(jù)可靠嗎？
　　
　　“幸福的秘訣是把舉證的責(zé)任推給不幸福”——羅伯特·布勞特（Robert Brault）
　　
　　批判性思維是我們?cè)诟咧袑W(xué)到的東西，一個(gè)我喜歡的話題，但我的許多同學(xué)討厭它。然而，批判性思維是解決問題的思維鏈中重要的組成部分。
　　
　　我們可以把“批判性思維”類比于法庭辯論。對(duì)于每一項(xiàng)指控，都要像控方那樣行事。檢察官有排除合理懷疑的“舉證責(zé)任”。
　　
　　因此，假設(shè)將與指控相似，而數(shù)據(jù)和分析將與法庭上的證據(jù)相似。
　　
　　一般來說，反駁一項(xiàng)主張要比證明一項(xiàng)主張容易得多。所以當(dāng)分析完成后，退一步，試著反駁它。只需要一個(gè)反例就可以證明這個(gè)假設(shè)不成立。
　　
　　5. 費(fèi)米思維（Fermi Thinking）：建立一個(gè)基礎(chǔ)
　　
　　“費(fèi)米估算法可以像熱刀切黃油一樣切掉無關(guān)信息。”——大衛(wèi)·愛潑斯坦（David Epstein），《成長(zhǎng)的邊界》（Range: Why Generalists Triumph in a Specialized World）
　　
　　我想起自己剛從大學(xué)畢業(yè)時(shí)遇到的第一個(gè)面試問題：“世界上有多少架飛機(jī)拖船？”
　　
　　我當(dāng)時(shí)并不知道，這樣一個(gè)問題到底有什么用？直到我開始工作，才意識(shí)到通常被稱為“費(fèi)米思維”的這一思維的有用性。
　　
　　“費(fèi)米思維”是以物理學(xué)家恩里科·費(fèi)米（Enrico Fermi）的名字命名的一種啟發(fā)式估計(jì)技術(shù)。費(fèi)米以能用很少的數(shù)據(jù)進(jìn)行精確的近似計(jì)算而聞名。比如，他 1945 年在曼哈頓計(jì)劃中對(duì)引爆的原子彈威力進(jìn)行了估計(jì)。很難想象，費(fèi)米估計(jì)的一萬噸 TNT 炸藥是根據(jù)爆炸時(shí)他從手上掉下的紙片所傳播的距離計(jì)算出來的。
　　
　　費(fèi)米問題通常是極端的、無法用數(shù)學(xué)或科學(xué)方法解決的問題。如果你聽說過費(fèi)米，那你可能對(duì)費(fèi)米悖論和德雷克方程很熟悉，它估計(jì)了銀河系中智能文明的數(shù)量。
　　
　　雖然費(fèi)米估計(jì)幾乎總是無法做到精確，但它能提供一個(gè)經(jīng)得起考驗(yàn)的近似值。
　　
　　費(fèi)米思維的有用性能延伸到多個(gè)維度，這里有幾個(gè)例子可以說明如何利用費(fèi)米思維。
　　
　　在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，先驗(yàn)證一個(gè)斷言或假設(shè)
　　
　　評(píng)估和/或驗(yàn)證潛在的錯(cuò)誤估計(jì)或數(shù)據(jù)源
　　
　　評(píng)估市場(chǎng)機(jī)會(huì)，并識(shí)別空白區(qū)域
　　
　　進(jìn)行“快速且粗略”的大致估計(jì)
　　
　　6. 系統(tǒng)思維（Systems Thinking）：區(qū)分線性和非線性
　　
　　“系統(tǒng)思維是一門看到整體的學(xué)科”——彼得·圣吉（Peter M. Senge）
　　
　　系統(tǒng)思考是一個(gè)龐大的主題，其理念是確定手頭的問題是線性系統(tǒng)，還是非線性系統(tǒng)。
　　
　　在線性系統(tǒng)中，問題通常可以通過檢查和識(shí)別線性鏈中最薄弱的環(huán)節(jié)來解決。因此，它們可以很容易地建模、理解和診斷。
　　
　　相反，一個(gè)非線性或復(fù)雜的系統(tǒng)有許多相互依賴的組件，并且經(jīng)常相互作用。這使得建模變得困難，因?yàn)檫@些相互作用使得部分不可能被從整體中分離出來。因此，解決問題必須采用全面的方法。非線性復(fù)雜系統(tǒng)的例子包括供應(yīng)鏈、組織結(jié)構(gòu)、團(tuán)隊(duì)互動(dòng)、開發(fā)項(xiàng)目等。
　　
　　克服這一挑戰(zhàn)的方法是，通過對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行抽象建模，來解決復(fù)雜系統(tǒng)中的問題。
　　
　　這里的經(jīng)驗(yàn)法則是，對(duì)于系統(tǒng)思維，永遠(yuǎn)在進(jìn)行分析之前先區(qū)分線性系統(tǒng)和非線性系統(tǒng)。
　　
　　7. 涌現(xiàn)思維（Emergence Thinking）：把所有東西放在一起
　　
　　“越來越復(fù)雜的結(jié)構(gòu)的出現(xiàn)，似乎是我們不斷進(jìn)化的宇宙的本性。——亞歷克斯·維庫洛沃（Alex M. Vikoulov），《思維進(jìn)化的五個(gè)范例》（The Syntellect Hypothesis: Five Paradigms of the Mind’s Evolution）。
　　
　　為什么鳥兒結(jié)隊(duì)，魚兒成群？有幾個(gè)原因和假設(shè)。首先，有理由相信，掠食者會(huì)認(rèn)為群體或團(tuán)隊(duì)是一個(gè)單一的、可能具有威脅的大型有機(jī)體，這將阻止掠食者的攻擊。同樣很明顯的是，捕食者發(fā)現(xiàn)攻擊群體或團(tuán)隊(duì)中的個(gè)體，比攻擊單個(gè)動(dòng)物要困難得多。反過來也有可能：羊群或魚群通過合作捕獵比個(gè)體單打獨(dú)斗更有效。
　　
　　術(shù)語“涌現(xiàn)”（Emergence）在本質(zhì)上指的是復(fù)雜的形成，這些復(fù)雜的構(gòu)造是復(fù)雜系統(tǒng)中自組織的性質(zhì)。這個(gè)想法很簡(jiǎn)單：“簡(jiǎn)單的規(guī)則導(dǎo)致復(fù)雜的結(jié)果。”
　　
　　在 20 世紀(jì) 80 年代，克雷格·雷諾茲（Craig Reynolds）提出了一個(gè)關(guān)于這一現(xiàn)象的非常簡(jiǎn)單的模型，被稱為博伊德模型（Boid’s model）。他的目標(biāo)是開發(fā)出真實(shí)的群集行為的計(jì)算機(jī)圖形。因此，他寫了一篇著名的論文 Flocks, herds, and schools: A distributed behavioral model。在那篇論文中，雷諾茲提供了一個(gè)簡(jiǎn)單的模型，在這個(gè)模型中，個(gè)體按照重要性的順序遵守三條規(guī)則。
　　
　　第一條規(guī)則是避免碰撞，它只有一個(gè)目的：避免與同伴發(fā)生碰撞。
　　
　　第二個(gè)規(guī)則是速度匹配，它確保個(gè)體通過相互匹配，在速度和方向上是同步的。
　　
　　第三條也是最后一條規(guī)則是羊群中心，它確保個(gè)體與同伴保持接近。
　　
　　很難想象，這一套簡(jiǎn)單的規(guī)則，可以在沒有任何中央命令的情況下，創(chuàng)造出以上這些復(fù)雜的系統(tǒng)。這些復(fù)雜的系統(tǒng)之所以能夠形成，完全是因?yàn)槊總€(gè)人都要遵守三個(gè)簡(jiǎn)單的規(guī)則。
　　
　　康斯坦茨大學(xué)（University of Konstanz）馬克斯·普朗克研究所的研究人員對(duì)魚群進(jìn)行了研究，他們得出的結(jié)論是，“無知和信息不足”對(duì)魚群的恢復(fù)力和完整性以及魚群的生存，具有非常重要的影響。他們認(rèn)為，讓信息不足的個(gè)人參與決策，最終會(huì)使群體決策民主化，并防止極端主義個(gè)體在整體上產(chǎn)生不成比例的影響。
　　
　　例如，在領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)或組織集體時(shí)，可以通過去中心化和個(gè)人主義來實(shí)現(xiàn)集體智慧。這些規(guī)則將個(gè)人影響力和集體智慧之間的摩擦最小化，同時(shí)又不會(huì)扼殺創(chuàng)造性解決問題的趨勢(shì)、以及隨之而來的共同創(chuàng)造和合作等想法。
　　
　　此外，它是一種“通過確定一套簡(jiǎn)單的規(guī)則，并將其作為原則和經(jīng)驗(yàn)法則，來應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的世界”的能力。
　　
　　在解決問題的過程中，運(yùn)用上述“6種思維模式+涌現(xiàn)思維”作為處理問題的規(guī)則，可以產(chǎn)生更優(yōu)化的解決方案。
　　
　　譯者：Jane


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