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【思维模型】如何真正把思维模型应用落地

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【思维模型】如何真正把思维模型应用落地——更多资源,课程更新在

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【思维模型】如何真正把思维模型应用落地

一.思维模型概念阐述

大家好,我是成甲,欢迎大家来到混沌大学,我们今天来讲如何让思维模型真正落地,今天我们的课程内容大概分成了5个部分,思维模型概念的阐述,应用的原则,以及掌握思维模型的关键和案例,最后是我们的一个小练习,草莓时刻。

我们今天为什么要聊思维模型的应用呢?一个很重要的原因是我们发现在混沌里面学了很多思维模型,大家听的特别爽,结果用起来的时候,觉得好像和我的生活没有什么关系,就是我们用起来感觉学的时候是非常丰满的,用的起来就很骨感。

为什么会有这么一个问题呢?在我看来这里面有一个很重要的原因是我们想要把任何一个问题能够清晰的用起来,你必须要先厘清楚它的概念,如果你没有办法弄明白概念,你都不知道他在说什么。

比如,像我们混沌大学一直在说要做创新领域的课程,可是什么是创新呢?我们每个人都能说做这个也是创新,做那个也是创新,所有事情都是创新,最后善友老师花了8年的时间最终清晰的把创新在混沌大学的定义,定义为就是从第一曲线到第二曲线这个切换的那一瞬间,被定义为混沌的创新。

也是正因为这个创新的概念被清晰的厘清以后,后面的一整套课程体系内容才能如此发展起来,所以没有这个清晰的概念,我们就是一团粥,而现在应用思维模型存在的问题,就是很多人对思维模型的概念并不清楚。

所以我们在解决问题的时候,在用思维模型的时候就很混乱,大家各自说各自的,所以这就引出了一个问题,我问大家到底什么是思维模型?思维模型的概念究竟是什么?我因为研究这个芒格,从2011年左右开始研究,已经将近10年的时间了,我就一直在问自己,我说思维模型到底是什么,我追问了很久,从各个地方找各个研究的答案,此前咱们混沌也讲过,思维模型是芒格那本书上写的重要学科的重要原理。但是,总觉得有点抽象,你说学科那么多,原理那么多,哪些是,哪些不是呢,我把所有的原理和模型都要学了吗?我就很困惑,直到2019年之前,我对思维模型有一个自己的定义和概念,我定义概念从来不想定义什么非常学术的那样,我就用大白话,能用大白话自己理解方便落地的,我当时的一个定义是思维模型是什么,思维模型就是思考问题的套路,就是你每思考一个问题,你都要有一个程序,都要有一个方法,如果你有一个程序和方法,你就比没有它更有效,思维模型解决这么一个问题。

但是,对于这一点我始终不是很满意,我总觉得哪有点不对劲,于是呢,今年2019年5月份的时候,我有机会去美国参加伯克希尔·哈撒韦年会的时候,当面和芒格先生交流2个小时,在这2个小时的时候,我就抓住了机会,机会太难得了,我要好好问一问他,思维模型到底是什么,当然我当时并没有说直接就问思维模型是什么,我在追问,就是芒格先生你是怎么样想到用思维模型这样一个概念来指导你的生活,为什么你会把这个思维模型当做你生活指导的重要原则呢。

他说怎么产生这个概念的,就是问题的源头是什么,当时芒格老爷子听完以后他就哈哈笑,他说啊,我这一生,就在做两件事情,一件事情是寻找什么是有效的,然后坚持去做。另一件事情就是寻找什么是无效的,然后坚决避免。

当时说这两句话的时候,我瞬间突然,过去对思维模型的所有的理解和想法一瞬间通了,为什么呢,其实芒格这里说的啊,坚持那些有效的,持续去做那些策略,积累下来就是思维模型。

而那些无效的要一直避免的,就是芒格一直提倡的,人类误判心理学”,就那些经常让人犯错的那些东西,是无效的部分,有效的部分他整理出了思维模型。

所以有了这样的一个启发,我突然间明白了,原来芒格提到的思维模型的核心的概念在于有效性。所以我即将出版的新书,就10月份会上市的新书,《好好思考》当中,我更新了我对思维模型的概念。

我说思维模型是什么,思维模型是解决问题的有效策略。解决问题的有效策略是思维模型,你觉得,好像也没什么啊,这听起来,跟废话一样,这里面有一个非常重要的概念,就是有效性。

芒格老爷子的这句话是说,我一辈子坚持做那些有效的事情,持续去做,听起来特别大白话。但是芒格有一个什么样的特点,你像芒格是,今年已经96岁了,他经历过几次世界大战,看过多少次经济危机,在他的世界,他表达的方式的特点是,用大白话把非常深刻的道理,说得很清楚,能听懂。

但他的难就是在他的大白话,这点和索罗斯不同。你看,索罗斯也是金融大师但索罗斯你看他写金融炼金术什么的,他写的是,是把一个道理用哲学的语言,让你觉得复杂的问题描述起来也很复杂。

但是芒格是把一个复杂的问题用非常浅显的道理来解释。这里就引出一个重要的问题,就是什么是有效,你就能清晰的说出什么是有效吗,你看其实有效这个事很有意思。比如,今年公司业绩下滑了,然后老板严苛了财务支出制度,加强了公司的这个财务审核和加班制度。结果,半年之后,业绩上去了。你说这有效还是没效。不一定。你把一个公司业务部门做到最极致,把业务做到最极致,对公司是有效还是无效。不一定。为什么呢,就是一件事从短期看有效,可能长期看就是无效的。甚至一件事现在看有效,未来看是无效的。

在这有效,在一个更大层级可能就是无效的。甚至你眼前看起来是有害的,但是更大的是反而是有利的。 塞翁失马焉知祸福。

所以有效这个概念,他一个最大的特点就是,他在不同的时空尺度下,他的有效性是发生变化的。换句话说,就你很难确定什么事是真正的稳定的有效,你看你不觉得这带来了一个很奇怪的问题。

芒格说我要坚持做那些有效的,可是有效本身又是不确定的,你到底说了个什么,所以明白这一点,是理解芒格多元思维模型的一个核心的难点。我们的思维模型是分为有效的层次的。

思维模型只有区分在不同层次的有效性上,才能真正的理解和应用思维模型。这像老师把创新的概念细分到那一个尺度的时候,我们理解创新,才能真正的知道每个部分要做什么。我们也只有把思维模型的有效性分层理解,才能知道思维模型是什么。我们看这张图,思维模型从其有效性上,至少可以分为三个尺度。

第一层的有效,立竿见影的有效。他是解决短期的具体的。

还有呢,中间层的有效,他是方法论的,基于行业经验或者是实证研究的,他是一个相对于大样本的,中观层面的有效。

而最底层的是,长期的宏观尺度的有效,是重要学科的重要原理。

我们举几个例子来说,首先你看,第一个层面,经验层面的有效。有FFC这样战略表达的方法。

我很喜欢举这个FFC的例子,因为这是一个特别一听就能拿来用的有效策略,就是你以后要表扬人你该怎么赞美,我们通常一般表扬说这个小姑娘真漂亮,真美啊,如果不美就说真健康。如果不健康就是真诚啊,总之我们去赞美人的时候,其实是经常不知道的,但是用这个方法赞美人的时候。

FFC赞美法,就是赞美的时候可以有三步。

第一步,描述你的感受,feeling。

第二步,描述事实,fact。

第三步,进行比较,compare。

比如说,你今天在看到你们这个公司的女同事,你就别只是说你今天好漂亮,你今天好靓,你就说第一个描述感受,你说见到你,我就心扑通扑通乱跳,你看太假了对吧,没人觉得。

但没关系,你做第二步,加上事实,你看你今天绿色的裙子加绿色的围巾,还有你这个淡色的鞋,简直就是充满生机盎然的感受,你有没有觉得这个感觉就不一样了,最后第三个可以比较,compare,比我女朋友漂亮多了,但是这样你回去要跪搓衣板了。

就是你可以看到你可以说,比我见到的其他同事要好得多。你看我们在这里说表扬这件事如何赞美人,也有有效策略,就是这个方法你拿来就能直接用,你有就是比没有强,这就是在这个具体的尺度上的有效性,但是我们很多事情不是这么简单和具体的,我们还有相对去中观的这个有效层,它也有很多的方法。

比如,无论你是一个什么公司,比如你也是一个教育公司,或者说你是一个咨询公司,或者你是互联网公司,你们公司自己肯定面临到这个课程研发,然后这个招生啊,或者是品牌宣传的各种问题,这个时候比如说像以前麦肯锡这样的咨询公司,他就说我把全行业顶级的、最优秀的这些公司,它们是怎么解决招生的,它们是怎么解决客源的,这些问题都总结出来形成一整套方法论,是不是比你自己公司的方法论,它就可能更有效,这就形成了一个样本更大的,基于行业经验的思维模型。

我们看有很多思维模型,像这个SWOT的思维模型也好,价值投资理念的思维模型也好,这些都是行业层的。

比如说,像SWOT你以前要分析说是我接下来要采取什么行动的时候,只能凭自己的感觉去想,但是咨询界提炼出了一个方法,你可以分析他的优势、劣势、机会和威胁,几个方面不同的比较来制定自己的策略,大概就是它也属于一种大样本的方法论层的有效的思维模型。

但是,还有第三个层的有效,就是重要学科的重要原理的有效,在这个层次的有效和前两层都不一样,它是一个更大尺度的一个有效,在这里面像复利、第二曲线、组合创新、分形,我们所有的这些像这个混沌当中讲的那些思维模型几乎都在这个层次。

比如说,像复利,我们都知道复利是世界上第八大奇迹,爱因斯坦说世界上力量最大的不是原子弹,而是复利+时间,就是这样的思维模型看起来是很抽象的,但是它们确是非常重要的一个很底层的思维模型。

所以,我们可以看到,如果我们要清晰的界定思维模型,一个基准的准绳就是有效性。而以有效性作为划分的话,思维模型可以分为经验到方法论到重要学科。这个三角形越往下走呢,它解释事物的时空尺度就越大,你就可以越解释很底层、很基础、很宏观的一些事情。

而越往上走,它就越工具属性强,你就越拿来就能用。

所以,这两个层次我们来理解思维模型,就会发现有些思维模型它是解决拿来就能用的,而有些思维模型它是解决看不见的更宏大尺度的一些问题。

所以,你看我们混沌大学关于创新的这些思维模型,什么第一曲线、分形、组合创新,请问你在生活中能看到哪个是第一曲线吗?能捡起来个第一曲线呢?还是能拿起来一个第一曲线,没有的,所有的这些东西都是出现在一个抽象的时空里面。

因此我们会知道,混沌大学讲的思维模型基本上属于重要学科的重要原理。它是在创新领域的重要学科重要原理。而这一点我们就可以想到芒格曾经说过一句话,因为芒格认为他的这个思维模型主要是这个重要学科的重要原理,而芒格曾经就说一个人掌握了80-90个思维模型,就能解决生活中90%的问题。

而这其中真正重要的思维模型,可能只有几个。

好,这个道理一听,思维模型很牛,但我想追问一句,你像芒格说的尺度更大一点,不只是这个创新这个领域,芒格说我们要把物理学、化学、数学、工程学、生物学、人体医学的所有这些知识运用到我们生活中,请问你明天早上给领导汇报和化学有什么关系,你接下来做这个市场开拓,出差去见客户和物理学有什么关系,你学的这些思维模型怎么就能够应用到你的日常生活,还解决了你90%的问题。

二.思维模型的应用关键和案例分析

你会发现我们每个人的行业不同,工作位置不同,我们工作的属性不同,甚至每个人的性质都不同,每天遇到的事情都完全不同,芒格凭什么说只要几个,最多几十个这样的思维模型,就把所有的各种纷繁复杂的问题全解决呢,这不是什么灵丹名妙药包治百病吗?可是又一想我们自己遇到的问题,又觉得这些事和芒格说的这些没有关系,怎么解决这个问题呢?这就是我们学习和应用思维模型最关键的一个核心,就是要理解为什么这些思维模型和我们的生活突然距离远了,其实不是思维模型和我们的生活距离远了,而是基于原理的思维模型和我们生活远了。

而要弄明白这一点,我们就必须知道掌握要应用思维模型的关键是理解尺度这个概念,

我们刚才提到了,就是思维模型是分尺度的,重要学科的重要原理的思维模型,它们是高度抽象的,是在生活中看不到的,它不是眼见为实的事情,它是那些超越了具体经验,超越了具体现象,在更大尺度上来讨论的一个事情,这就好像我们每天做的PPT也好,演讲也好,汇报,是一个个具体的事,在具体的事情中它不呈现模式的,或者是你不用一个更大时空尺度,他是看不到模式的,你只有抽离出来,在更大的视角下去理解才能想明白这个事。

这就好像物理学中我们都知道分子层面的一个一个的分子,它是做布朗运动的,就是随机的,你每个单个分子是没办法预测它下一秒在哪里,可是当把这个所有的分子放到一个更大的尺度去看的时候,一大群气体突然出现了一种Pattern,它出现了一些规律,出现了一些模型可以描述的特征,你以一个一个分子去看,你以一件事一件事去看的时候,可能它是没有这些特征的,但拉开尺度抽象的去看,你就会发现原来它们是有关系和特征的。

这个就是我们要理解思维模型一个最重要的关键,就是思维模型是在大尺度下思考问题的,是要抽离出那个看不见的模型,但你可能就会产生一个问题,是不是说这种原理型的思维模型就只能用到大公司,宏大的问题,我们日常生活中基本上用不上这些思维模型了,恰恰相反,这里面涉及到了另一个我们应用思维模型很重要的方法,就是怎么样有思维模型应用的迁移。

如果我们学习原理型的思维模型,在课上学了解决什么一个宏大尺度的问题,就只会懂得用宏大尺度的问题,而迁移不了其它问题的话,我们还是没有真正掌握思维模型。当然了怎么样能培养我们应用思维的迁移力呢?关于这点我先问大家一个问题,因为是在学思维模型,我先问大家我们是如何学思维模型的。

就比如说拿了一个分形的概念,或者组合创新的概念,我们是怎么在学习这个思维模型的。

我相信大多数人都是我先得弄明白这个思维模型是什么,我来练习用。但是有没有发现,当我们这样去学习,我们学习的起点都是这个答案,我们都在看这个,这个思维到底是个什么事。

但其实当我们一旦从答案开始思考问题的时候,我们就已经没办法很好的迁移思维模型了,为什么呢?因为你如果想要真正的把思维模型进行迁移,你不能只停留在答案,而要追问问题,因为任何一个答案都是解决确定性问题的结果,而你要把它迁移变化的时候,你必须知道这个答案本来是要解决什么问题的,只有去追问解决什么问题,你才能在事物之间看到相似性,你才能把它在不同的尺度上迁移。

所以,从问题的层面看到相似性,是我们把思维模型跨尺度应用的关键,什么叫看见相似性?我举一个很简单的例子,大家请看这幅图,时装、快餐、半导体、香蕉,请问这4个行业有什么共同之处?

时装、快餐、半导体、香蕉,这4个行业它们的共同特点是都保质期短,时装变化也很快,快餐也很快就变质,半导体摩尔定律变的很快,香蕉不易保存。

你有没有发现这4个行业都面临着一个要解决的,共同要解决的问题,就是如何解决保质期短的问题,当你能够看到这不同的事物之间在解决同一个问题,你就会发现可能我在半导体行业解决快速变质的问题可以迁移到时装行业,或者在时装行业解决这种快速变化的问题,可以应用在快餐行业。

我发现如果说我们在一个具体的假如像IT领域、半导体领域这个行业垂直的思维模型都能迁移到快餐这个看起来不相关的餐饮行业的时候,我们在混沌学的宏观的创新的思维模型,是不是就有可能迁移到其它领域。

所以,在这个里面要想能够把思维模型跨界的应用,核心就是我们通过提问,而不是答案,通过提问来看到他们面临的问题的相似性,训练我们把思维模型在不同尺度下应用的能力。

说到这一点,我就不由的想到今天世界上最有创造力,最有创新力的民族,可能就是犹太人,真的是这个世界上目前非常有创造力的民族,无论是诺贝尔奖,还是各个领域,只要是以智力为核心竞争力的领域,犹太人都是不成比例的高,独占鳌头。

但这个领域和什么原因有一个关系啊?你就发现像中国的这个孩子上幼儿园,每天回家的时候,妈妈就会问孩子,今天到幼儿园学了什么啊,今天老师教了什么啊,可是犹太人的妈妈,孩子回家是问孩子你今天提了什么问题,你有提出什么好问题。

有没有发现这两者差别特别特别大,就因为当我们总是在学答案的时候,我们永远是在解决一个前人已经解决的确定性的问题,可我们的生活却是不确定,我们每天面对的事情多是各种不确定的变化的这些问题,而这些问题不是靠你只掌握已有的确定的答案来解决的,而是你需要能够提出新问题来解决的。

所以,我们学习思维模型,要从解决确定性的问题,变成用思维模型能够跨领域的解决应对我们生活当中变化的问题,核心就是要通过提问来看到思维模型在解决什么问题,从而在生活中找到有类似问题的事情,把它迁移过来应用。

这是我们学习思维模型还能跨领域、跨尺度迁移的关键,这么说有点抽象,我们举一个例子来讲思维模型是怎么应用的。就前面我们提到有一个原理层的思维模型,复利。先想想我们通常是怎么学复利这个思维模型的?我们在学这个思维模型的时候,就会觉得复利是世界第八大奇迹,然后它有一个公式,就是1+r的n次方,F就是说我未来的收益,这个P就是我现在有的钱,R就是利息,n就是存了多少期,存几年。

所以,我们一看这个模型就知道巴菲特讲复利是滚雪球,我时间越久就越有收益,赚的越多,理财的时候可以用。除了这一点就跟我们生活可能没有半毛钱关系了,你还能想象到这个数学公式跟我们的生活有什么关系吗?我们学的时候,我让你举一个实际的例子,就是这个国际象棋棋格的例子,大家听过这个故事吗?就是一个国王给宰相许诺了,说你提一个要求,我满足你,宰相提的要求很简单,说你赏给我棋盘里把麦子装了,但是有一个条件,第一个格加一个麦子,第二个格两个,第三个四个,依此类推,每个格加一遍。

然后,最后大家这个结果都知道,,最后是特别特别一个大的数字,把地球上的粮食都放了都不够,就觉得很恐怖,复利效应太强大了。

与此类似的,我们还知道另一个案例,就是你一张纸折64次有多高呢?有人猜100米高,200米高,甚至猜珠穆朗玛峰一般高,但实质上,一张纸折叠64次的话,距离是远远超出地月之间的距离。

好,这些都是我们在学复利的这个思维模型的这个时候,我们学的。可是请问,这些事和我们有什么关系呢。我们还是不会用复利恰恰刚才说到的这两个思维模型,举的例子,恰恰是我们不会用复利。因为不会用复利,因为无论是麦子也好,还是纸也好,这件事都在真实世界中不可能发生,因为既没有那么多麦子,也没有那么厚的纸。

他只是个思想实验,只是个数学公式,请问和你的生活有什么关系。所以我们必须追问复利这个思维模型在解决什么问题。它解决的只是数学问题吗,你只要去追问这个问题你就会发现,复利,其实他解决的问题是,告诉我们世界上存在的一种指数级自增长的模式。

就在这过程中有两个概念,一个是指数级的增长,就增长说得特别快,第二个呢,还是他能自我增长。这两个加起来就特别厉害,但是这两个增长的方式是用数学公式的描述了出来,所以复利他不是一个精确的数学计算,他本质上是一个自我增强的正反馈事件。

凡是符合一个自我增强的正反馈事件,他都可以看做是一个复利的模式。但是为什么你发现刚才无论是说折纸也好,在象棋里面添这个麦子也好,最后都没有做到呢。

我们真实世界的方式很少见到复利,在大家的直观经验中,很少见到复利,我们见到的更多的是,S型曲线。

就增加一块的时候,就到顶了。我们可以把前面的一段看做一个近似的复利的增长,等到上面他就做平行了。

所以我们学的是第一曲线,我们实现不了复利增长,我们才找第二曲线。为什么,是因为增长不了,那你说聊了半天,我们直接学第一曲线,第二曲线,学混沌大学的概念就行了,你学复利有什么用。

NO,你要继续追问,如果他只是这么一个理论模型的话,爱因斯坦也好,还是说巴菲特也好,说过复利是非常非常重要的一个生活中的重要的原理。

这个思维模型如果他是一个解决指数级自增长的方式,现实的问题是遇到了增长资源瓶颈的话,那你要问,在什么条件下,我们会不受限制的打破资源阻塞的方式,实现指数级增长。

你能提出这个问题,你就懂了思维模型了。你会瞬间就发现,原来复利这个思维模型真正解决的问题是让无形资产的增长。因为所有的,看到的,物质的资产的增长,他的瓶颈天花板都是很很明显的。而只有信息资产或者是无形资产,他几乎是无限量的。

为什么在数学的世界当中复利的概念就可以被描绘处理,因为数字符号,是无限量的,他是个信息,但这个我们的真实世界也有。知识他是无限量的,互联网的排行榜的点击量是无限量。甚至钱本身也是无限量的。

你说钱怎么会无限量,钱本身是一般转价物,他是个符号,表达不同物品之间汇率关系的符号,你看今天发展了电子货币连纸都不需要,它就是一个符号。它就是一个信息。

所以真正能够应用复利模型的是那些信息类的,无形资产类的事情,可以真正的实现复利增长。那你心中是,这和我有什么关系呢。这听起来很抽象。其实恰恰并非如此。如果你知道真正想要和时间做朋友,做长期复利增长的是关注到无形资产和指数级的话,你就会发现,今天的很多事情,你理解他的时候,可以重构。

比如,我们知道这个,你如果在北京,此前运营一家这个,出租车公司是特别牛的。但是出租车公司运营的本质上是那些车和那些司机,这些都是有天花板的。但后来出来了一个滴滴出行,滴滴出行,运营的是信息。他不在运营车和人了,他突然从运营一个实体世界很容易遇到增长瓶颈变成S型曲线的一个模式,切换到了一个更大空间的指数级增长的一个方向。

关键就是,他从运输实体转向了运输无形,运用无形资产。但这里面还有一些他怎么实现自增长的,他的网络效应怎么样来带动他这种指数级增长,所有这些东西都可以从复利的这个模型中,我们去看到和推导。

但我们今天主要是讲如何来应用,不是讲如何这个,介绍这个复利。我们我们姑且把这个道理讲清楚就OK。你看这是两种选择,那这个尺度和我们日常生活其实有恰当,很紧密的关系。

他可以同构到我们日常生活,比如我们通常在日常生活的,比如我要锻炼做PPT的能力,我要锻炼做演讲的能力,我要锻炼这个拿给客户拿单的能力。什么是复利,复利就是和时间做朋友,我做得越多,我就能拿到的能力越强,我演讲的能力越强,我做PPT的能力越强。

如果这么想,恰恰是不理解复利。你其实训练演讲能力,演讲能力是一个天花板极其明显的能力,最牛逼的这个演讲者的能力和普通的演讲者的能力能差多少,差不了多少。所以你会发现,你真正运营的不是这个,你有可能能运营的是演讲的影响力,影响力是可以指数级增长的。

所以你看如果你明白了这一点,你就会有一个差别,一方面不能指数级增长的是演讲能力,但同样做演讲这件事可以指数级增长的是演讲的影响力,你明白了这一点,你切入的关注点就不一样,你就可以做很多方法来帮助自己把无形资产用指数级的领域去增长。

而不是在一个没办法实现指数级的领域拼命的努力,还说我这是在做复利,这是完全不一样的模式。

所以,我们可以看到简单举了一个例子,就是复利的这个概念,我们就会发现如果我们只看这个复利概念本身的时候,我们其实只是知道了它是一个数学公式,知道了它是一个理财的利滚利的模型,但我们根本没有办法和我们滴滴的运营,和自己做演讲也好,真正聚焦的领域建立关系。

可是当你追问问题,当你追问它在解决某一种形式,某一类型问题的时候,你就会发现同样的问题在生活的不同的领域会重复出现,那些基本问题会反复出现,而重要学科的重要原理就是解决人类社会上的各种基本问题在其中一个领域发展出来的解决方案,那个有效策略在这个尺度上有效的时候,所有不同领域的面对这个问题都会给我们启发和借鉴的。

所以,你像此前咱们混沌创新学院组合创新的时候,李云龙就讲组合创新的时候,它不仅可以应用到这个大企业的研究,还可以用到减肥,把吃的组合一下,你要是个妈妈,你要给孩子做早餐,这个菜品的组合创新一下也可以应用。

你就会发现当你知道它是解决什么问题的时候,当你知道组合创新它解决的问题是如何在既有的系统中,通过组合要素或者改变要素之间的关系就可以实现新创新的话,你就有了很多类似领域中解决同一问题的能力。

所以,这就是我们大多数人没有办法去把思维模型真正理解和跨领域应用的几个关键,我们回顾一下有几个问题:

我们对思维模型不能很好的应用,首先是概念不清,而思维模型一个核心的概念是有效性,而有效性是分层次的,因此要理解思维模型一定知道思维模型是在不同尺度下的有效,而混沌大学主要带领大家训练的是学科原理型的有效。

而这种有效的特点,它就是抽象的,在大尺度下不是我们眼见为实的具体,我们必须抽离出来,看它的模式和Pattern。但这种情况为什么大家觉得听课的时候很少,用的时候就很难用呢?是我们只在看这个思维模型是什么,没有追问这个思维模型解决什么问题,只有追问这个思维解决什么问题的时候,才能看到事物的同构性,从而迁移思维模型。

所以,只有掌握了这几点:

第一,厘清概念,有效的层次。

第二,提出问题,而不是关注答案,在思维模型之间迁移,就能让我们很好的去理解和应用思维模型了。

最后,我们草莓时刻,给一个练习题,大家去找一个思维模型来追问它究竟是在解决什么问题,看能不能在不同尺度下找到它的相似问题,然后用这个思维模型来解决它。


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