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什么是心智模型

Julian Shapiro 以通俗案例解释心智模型如何帮你看透系统、做出更优决策,并整理出可立即实践的工具清单。

什么是心智模型

原文:What are mental models?(作者 Julian Shapiro,原载于 Julian.com Blog。Julian 是 Julian Capital 的深科技创业投资人,同时经营知识平台 Julian.com。)

  • “旋律的终点并不是它的目的。”这是 Julian 最喜欢的一句引语,也是他写作中重视本质、警惕惯性的核心态度。
  • 他的 关于页面 汇总了投资、写作与创作理念,是理解这篇文章语境的参考资料。

速览

  • 心智模型的功能只有两个:拆解系统、做出好决定。
  • 优化系统时,按顺序使用「再高一层」「约束理论」「第一性原理」三件工具。
  • 做决策时,依时间跨度依次套用「后悔最小化」「帕累托原则」「ICE 模型」「艾森豪威尔矩阵」。
  • 每个月都要停下来复盘,用这些模型重新审视自己的系统与决定,防止陷入惯性带来的「心流瘫痪」。

文章导览

  • 心智模型的作用
  • 如何拆解系统
  • 「再高一层」地思考
  • 做出更好的决策
  • 把模型落地使用
  • 系统优化工具包
  • 决策工具包
  • 下一步该做什么

心智模型的作用

我花了很久才真正明白,心智模型有两大用途:帮你弄懂系统如何运作,以及帮助你做出更优的决策。生活中的一切其实都围绕这两件事展开。

想想火箭发动机是怎样工作的?这是一个系统,值得你拆解、逆向推理。它由许多相互依存的零件组成,而你需要画出其中的关联图。

再想想你该选择哪一种火箭燃料?这就是需要做出的选择。

心智模型会引导我们接近两个问题的最优解。缺少心智模型时,你通常会在两种状态之间摇摆:

  1. 顺着惯性向前走,从不回头审视。
  2. 按照过往经验或背下来的建议凭直觉行事。这个方式比盲从惯性要好一些,但远不如严格运用心智模型来得可靠。

如何拆解系统

当你把世界看成一块块可以逆向还原的系统拼图时,一切都会更有逻辑。

所谓「系统」,就是由多个相互依赖的部分组成的事物。每台机器、每种流程在某个层级上都是系统,例如:

  • 一家公司,比如微软或一家初创企业。
  • 一件工具,比如火箭或键盘。
  • 一套流程,比如经济增长机制或维系一段亲密关系。
  • 一种状态,比如你的健康或幸福感。

系统的心智模型,就是抓住它运作方式的精简版。模型帮你认出关键组件,弄清楚它们如何互动。只有看清这一点,你才能大幅改进系统:

  • 优化商业系统,就能赚到更多钱。
  • 优化关系系统,就能收获更深的友谊。

以 SpaceX 的做法为例,他们用一个极简的模型来拆解复杂系统:

第一性原理(First Principles):从零推演最优解

第一性原理 —— 如果你从头开始,会用最有效率的方式解决问题?撇开人类既有的尝试,从根本原理出发,能不能推理出成本与性能都更优的方案?

SpaceX 团队无视几十年来火箭的渐进式改良,重新审视太空飞行。从底层工程(而非历史惯例)的角度发问:物理约束条件允许的情况下,造火箭最省钱、最强劲的方式是什么?于是他们自下而上重构火箭,做出世界上效率最高的型号。

他们用一张索引卡就能写下的简单模型,引导团队逐步拆解庞大的系统,从而实现巨大改进。试着想象,如果你也能用这样的眼光看待世界上的每个部分,会带来怎样的变化。有些人确实这么做。

类似的系统思维模型还有很多,稍后我们会继续介绍。

题外话:这篇文章写于马斯克口碑两极化之前 😂

把第一性原理用在日常问题上

那我们在地球上的日常项目该怎么用第一性原理呢?面对每个项目,都可以问:

  1. 这个项目背后是哪类系统?是一段关系、一门生意、一个产品,还是其他由多个环节相互支撑的东西?
  2. 这个系统现在已经足够高效了吗?
  3. 如果没有,支撑它运作的硬核原理是什么?
  4. 能否从这些原理重新出发,设计出显著更好的系统?

凡是占据你大量时间的事,都值得这样审视。

接下来我们得回答另一个问题:哪些系统值得我们投入大量精力去优化?为此,我们需要另一个心智模型,我称之为「再高一层」。

「再高一层」思考法

再高一层 —— 反复追问:我是在优化机器里的齿轮,还是整台机器?一般来说,优化层级越高,投入产出比越好。

最好的说明方式是一个例子:如果你花好几年时间争取 15% 的加薪,但换工作马上能涨薪 35%,那你其实是在优化当前职位这个齿轮,而不是你的整个职业生涯——后者才是更高一层的优化。

还可以再往上一层。

就业市场本身也是实现「财务稳定」这台机器里的一个齿轮。如果你真正的热情不在办公室里,为什么要顺着惯性爬公司梯子?更高杠杆的做法,也许是搬到生活成本更低的城市,降低开支。开销小了,就能转向兼职,从而追求与工作不完全一致的兴趣。

这不就是你真正想优化的那层游戏吗?

「再高一层」鼓励我们不断这样追问——直到脑袋被虚无主义和存在主义炸裂(开个玩笑)。

常见的阻碍:惯性与沉没成本

提出「要不要换一层?」这个问题之所以困难,是因为惯性的存在。承认自己多年时间可能走错方向,是很痛苦的。无论是写代码、朝九晚五、存钱还是健身,只要坚持了很久,你就习惯了那种稳步推进的快感。

很多人没意识到:不去思考「有没有更值得做的事」,是一种隐藏的懒惰。是的,享受心流的美好没问题,但别沉迷其中。

我把这种失去主导权、长期沉溺于心流的状况称作「心流瘫痪」。它是批判性思考的天敌,也说明你已经把心智模型抛诸脑后——因为模型需要不断吸收新信息,才能校准人生轨迹。

换个角度想:心智模型以信息为燃料。你输入的新数据不同,它给出的建议也会不同。如果你长时间埋头干活、不再吸收新知识,你的模型就不会更新,自然也就失去了导航能力。

高中生的典型陷阱

最经典的例子是:青少年被告知要上大学。于是他们进入「冲刺大学」的心流,却从未暂停自问:我真的要读这个专业吗?还是 17 岁时凭感觉随手选的,然后再也没重新审视?能不能严谨地说明,为什么其他专业都不更适合我?如果说不出理由,就不算批判性思考,只是在随波逐流。

到了大学,他们又陷入「顺利毕业」的心流,忙于刷高 GPA 这个低层级目标,而不是思考更高层级的现实技能积累。

于是大学四年被当成作业,而不是为了成全自己人生最好的决定。

这种情况还会发生在生活的其他领域:你的朋友圈呢?你是不是总和让自己不开心的人在一起?为什么?世界上还有七十亿人可以结识。

这些系统与决策,都需要你不停地回过头来审视。

接下来我们进入另一类心智模型:如何做决定。(别担心,系统类模型很快会回来。)

“当你把世界看成一个个结果,你得到的是观点;当你把世界看成一套套系统,你得到的是策略。”——Channing Allen

做出更好的决策

到目前为止,我们只讨论了心智模型的半边力量:优化系统,让它们产出更好。

另一半力量,是帮助你做出更优决策。

优秀的决策,意味着压住直觉、改用心智模型——前提是手上数据足够。把凭感觉的决定留给体育比赛吧,大多数生活场景还是别「凭直觉就 YOLO」。

每一个决定,无非涉及两件事:优先级与资源分配。

  • 优先排序:哪条路径是最佳选项?
  • 资源分配:要投入多少注意力、时间或资金?

下面这组模型,是我常用来排序项目、评估优先级的工具。

后悔最小化框架(Regret Minimization):顺着未来的自己做选择

后悔最小化 —— 为了最大化长期幸福感,优先选择那些在垂垂老矣回望人生时,最不想错过的项目。

你大概能看出规律了:生活中的一切,不是系统,就是决策;心智模型则是一张张小抄,引导你在这两种场景中找到更好的路径,进而获得更多成功、幸福或效率。每当要做重大选择前,先暂停一下,翻一遍可用的模型列表,看看有没有哪个能提供启发,而不是动不动就「豁出去」。

Jeff Bezos 曾在一次访谈里讲解他如何运用后悔最小化:

“我在做决定的时候,会把自己投射到 80 岁,再回望今天。我的未来版本会希望我去做哪些事情?那些能让我少一点遗憾的选择,往往就是正确的方向。”

这个模型所依靠的终极生活技巧是:善待未来的自己。我们的脑回路天然不擅长优先考虑未来自我,因此才需要模型来帮我们保持自律。

Bezos 靠后悔最小化跳出 Amazon 的惯性,去创办自己的太空探索公司。和 SpaceX 一样,他随后也用第一性原理重新审视航天。如今他的 Blue Origin 正在与 SpaceX 争夺 NASA 合同。

帕累托原则(Pareto Principle):把资源投在最关键的 20%

帕累托原则 —— 80% 的产出来自最顶尖的 20% 输入。想最大化投入产出比,就优先投资那 20%。

比如,社交带来的 80% 价值,往往来自最值得深交的 20% 朋友。

因此,把更多时间放在这些关系上,淘汰掉一部分耗能却无益的社交对象,才能真正滋养重要的友谊。

再比如,80% 的拖延来自 20% 的放纵。把那两到四个最让你分心的娱乐放远一些,就能带来非常可观的效率提升。你没必要与所有诱惑绝缘——那不现实也不高效。抓住这 80/20 就够了。

把模型落地使用

聊完理论,让我们把模型用到日常生活中。

下列模型因为「出场率高、易上手、效果稳定」而值得收藏。我们先从系统优化的工具包开始。

系统优化工具包

还记得,系统可以是流程、公司、机器,甚至是「健康」「幸福」这种状态。当你遇到重要系统时,可以按照以下步骤操作:

1. 再高一层

先确认你在优化的,是最高杠杆的那个层级:我是在修机器,还是在磨齿轮?

2. 约束理论(Theory of Constraints)

约束理论 —— 在任何时刻,总有某个输入是系统的瓶颈,限制了整体输出。想持续提升产出,就要反复找出当下的最大约束并解除它。

举个例子,你很想发展一项兴趣,却迟迟没开始。先列出可能的输入:

  • 时间
  • 动力
  • 推进行动所需的知识

问自己:如果把哪个输入翻倍,我就能真正动起来?先把它补足。之后如果又卡住了,再重复这个提问。也许下一次瓶颈变成了时间或动力。

在商业上,约束理论尤为重要。假设你迟迟拉不到更多客户,可能是以下某个输入拖了后腿:

  • 潜在客户数量
  • 销售能力
  • 产品质量
  • 定价策略

找到瓶颈,把它的产能撑开,然后不断重复这个过程,直到达到目标。任何时候,总有一件事是拖你后腿最多的。记得停下来找它。

当你把当前实现方式的潜力榨干,就有两条路:要么回到「再高一层」跳出原有框架,要么切换到「第一性原理」重新从零设计系统。

3. 第一性原理(First Principles)

如果照着约束理论优化,依然无法达到理想效率,就放弃目前的路径,从地基重新梳理。只保留经过验证的底层原理,并以此为基础建构全新的方案。

系统工具包小结

综合以上三个模型,我们可以更高效地驾驭系统:

  1. 用「再高一层」找准优化层级。
  2. 用「约束理论」逐步提升系统表现。
  3. 当进展停滞时,启动「第一性原理」,从头设计更好的系统。

决策工具包

决策也可以沿着类似的链条进行。

1. 长期:后悔最小化(Regret Minimization)

在人生的长期选择上,用后悔最小化:选出那些在年老时不做会最遗憾的选项。这样才能优化长期的满足感。

2. 中期:帕累托原则(Pareto Principle)

在每一年或每个十年的规划中,使用帕累托原则:把资源投向能产出最多回报的 20% 关系、技能和项目。

3. 短期:ICE 模型

ICE 模型 —— 面对一堆待排优先级的选项,为每个选项在三个维度打 1-10 分:

  • 如果成功,它会带来多大的 Impact(影响力)
  • 你对它成功的 Confidence(信心) 有多高?
  • 它有多 Easy(容易) 推进(所需资源与时间越少越高分)?

把三项分数加总后除以 3,就得到平均分。为所有选项打分后,按照 ICE 分数从高到低排序。

得分最高的选项,往往拥有最高的期望价值,就可以优先处理。这是我在公司里用来规划未来几周或几个月项目的常规工具。

4. 当下:艾森豪威尔矩阵(Eisenhower Matrix)

艾森豪威尔矩阵 —— 画一个 2×2 矩阵,横轴「紧急/不紧急」,纵轴「重要/不重要」。把每日任务放进四个象限,处理顺序依次为:重要且紧急、重要但不紧急、不重要但紧急、不重要且不紧急。

可以参考这张经典配图来实践。

下一步该做什么

心智模型对于聪明生活至关重要,但它们在现行教育体系中几乎没有存在感。

我的建议是:在日历上设一个循环提醒,每月抽 20 分钟,跳脱日常,按照上面列出的模型逐一盘点自己的系统与决策。

小技巧:把自己当成朋友来分析。研究显示,以第三人称角度给朋友提建议,可以避免心流瘫痪。试着自问:「Julian,你现在在做 X。为什么不考虑 Y?心智模型会建议哪条路径?」

这就是开始的全部条件:每个月,用这些模型审视你的生活,就像帮别人出主意那样。

全文 2,500 字,只是想提醒你:人生只有一次,要更用心地思考,因为未来的你仍然是你。

“你的一生都运行在脑中的那套软件——也就是心智模型上。为什么不全力优化它?”——Tim Urban

如果你想继续收到 Julian 后续关于心智模型的内容,记得订阅他的通讯。

— Julian Shapiro