113 个神奇的思维工具 – 来自 Farnam Street

心智模型：做出明智决策的最佳方式（113 个模型解释）

你认为世界上最理性的人是如何运作他们的思想的？他们如何做出更好的决策？

他们通过“分块”掉大量但数量有限的基础知识来实现这一点，这些知识可用于评估现实世界中出现的无数个独特场景。

这就是始终如一的理性和有效思考的方式，如果我们想学习如何*正确地思考自己，*我们需要弄清楚它是如何完成的。幸运的是，有一种方法，而且它奏效了。

在我们深入研究之前，让我们先观看这个关于一个称为 mental models 的概念的简短视频。然后继续下面的作。

https://player.vimeo.com/video/177585900

这并不复杂，对吧？

**构建心智模型的“格子”**的想法来自伯克希尔哈撒韦公司副主席、世界上最优秀的思想家之一查理·芒格 （Charlie Munger）。

芒格的系统类似于“心灵的交叉训练”——不是将自己孤立在我们可能在学校学习过的狭小、有限的领域，而是将一组关于世界的广泛有用的知识分块出来，这些知识将为我们生活的各个方面服务。

在 1990 年代的一次著名演讲中，芒格解释了他获得实践智慧的新方法：

嗯，第一条规则是，如果你只记住孤立的事实并试图把它们敲回来，你就什么都不知道。如果事实没有在理论的网格上联系在一起，你就没有它们以可用的形式存在。

你的脑子里必须有模型。你必须将你的经验，既替代又直接地排列在这个模型网格上。你可能已经注意到，学生们只是试图记住并敲打所记住的东西。好吧，他们在学校和生活中都失败了。你必须把经验挂在你脑海中的模型格子上。

有哪些型号？嗯，第一条规则是你必须有多个模型，因为如果你只有一两个模型，人类心理学的本质是这样的，你会折磨现实，让它适合你的模型，或者至少你会认为它适合……

就像那句老话，“对只有锤子的人来说，每个问题看起来都像钉子。当然，这就是脊椎按摩师行医的方式。但这是一种完全灾难性的思维方式，也是一种完全灾难性的运作方式。所以你必须有多个模型。

这些模型必须来自多个学科，因为世界上所有的智慧都不能在一个小的学术部门中找到。这就是为什么诗歌教授总的来说在世俗意义上是如此不明智。他们脑子里没有足够的模型。因此，您必须拥有跨相当多学科的模型。

你可能会说，“天哪，这已经太难了。但是，幸运的是，这并不难，因为 80 或 90 个重要型号将承载大约 90% 的货物，使您成为世俗的智者。而且，在这些人中，只有少数真正运载非常重的货物。(1)

以芒格的概念为起点，我们可以通过构建自己的心智模型网格来弄清楚如何更有效地使用我们的大脑。

构建晶格

心智模型方法的核心原则是，你必须有大量的心智，而且它们必须是从根本上持久的思想。

和物理工具一样，在关键时刻缺少心理工具会导致糟糕的结果，使用错误的心理工具更是糟糕。

如果这看起来不言而喻，那实际上是一种非常不自然的思考方式。如果没有正确的培训，大多数人都会采取错误的方法。他们更喜欢通过问来解决问题：哪些想法我已经喜欢并深入了解，我如何将它们应用到手头的情况中？心理学家称之为 “可用性启发式”，其功能有据可查。

你知道那句老话，对于只有锤子的人来说，一切都开始看起来有点像钉子。这种狭隘的想法对我们来说是完全自然的，但它会导致太多的误判。你可能每天都在不知情的情况下这样做。

并不是你脑子里没有一些好主意。你可能会！没有一个称职的成年人是彻头彻尾的 klutz。只是我们的好主意往往非常有限，而且我们过度使用它们。这使得我们的好主意和坏主意一样危险！

伟大的投资者和老师本杰明·格雷厄姆 （Benjamin Graham） 对此解释得最好：

好主意可能比坏主意更麻烦，因为你忘记了好主意是有限制的。

像查理芒格这样的聪明人意识到，对付这种 “心理过度 ”的解药是在你的心理调色板中添加更多模型;扩展您的想法库，使它们在解决问题的过程中生动可用。

当想法开始相互竞争时，您就会知道您正在做某事——您会发现模型 1 告诉你 X 而模型 2 告诉你 Y 的情况。信不信由你，这表明你走在正确的轨道上：让模型竞争并为优势和更大的基本真理而战，这就是好的想法！这是一项艰苦的工作，但这是获得正确答案的唯一方法。

这有点像学习走路或骑自行车;起初，你不敢相信你应该一次做多少事情，但最终，你想知道你怎么不知道怎么做。

正如查理芒格喜欢说的那样，回到任何其他的思考方法，感觉就像砍掉你的手一样。我们的经验证实了芒格言的真实性。

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我们谈论的是在我们的曲目中添加什么样的知识？

它是所有真正基础学科的宏大基本思想。你应该在每个主要科目的 “101” 课程中学到的东西，但可能没有学到。这些是真正的一般原则，构成了世界上大多数事情的基础。

比如：物理学的主要定律。推动化学的主要思想。大而有用的数学工具。生物学的指导原则。人类心理学中非常有用的概念。系统思维的核心原则。商业和市场背后的工作概念。

这些是获胜的想法。对于每年被吹捧为新事物的所有 “畅销 ”废话，几乎可以肯定，我们已经知道一个更大、更基本、更广泛适用的基本概念！因此，“新想法”是旧想法的应用，被打包成一种新的格式。

然而，我们倾向于将大部分时间花在跟上 “新 ”上，而牺牲了学习 “旧 ”的东西！这真是疯狂。

心智模型方法将过程颠倒过来，使其保持应有的样子：深入学习大东西，然后每天使用这个强大的数据库。

总体目标是建造一棵强大的心灵“树”，拥有坚实而深厚的根、巨大的树干和许多结实的树枝。我们用它来悬挂我们一生中直接和替代地获得的经验的“叶子”：任何人类生活中出现的场景、决定、问题和解决方案。

现在，让我们通过单击下面的链接，更深入地探索我们发现有用的实际模型。

请记住：构建格子是一个终生的项目。坚持下去，你会发现你理解现实、做出始终如一的正确决定和帮助你所爱的人的能力将一直在提高。

法南街心智模型的格子

一般思维概念 （10）

1. 倒置

也称为逆向思考或“逆向思考”，倒置是一种解决问题的技术。通常，通过考虑我们想要避免什么而不是我们想要得到什么，我们会想出更好的解决方案。倒置不仅适用于数学，而且几乎适用于生活的每个领域：俗话说，“告诉我我会死在哪里，这样我就永远不能去了那里。

2. 伪造

现代科学事业与倒置密切相关，并由哲学家卡尔·波普尔 （Karl Popper） 推广，它根据证伪的原则运作：如果一种方法可以以某种定义的结果会导致它是错误的方式来陈述，那么它就被称为科学。伪知识和伪科学通过不可证伪来运作和传播——就像占星术一样，我们无法证明它们是正确的还是错误的，因为它们在被证明是错误的条件下从未被陈述过。

3. 能力圈

沃伦·巴菲特 （Warren Buffett） 和查尔斯·芒格 （Charles Munger） 提出了一个与投资有关的想法，每个人都倾向于拥有一个或多个他们真正、真正了解自己东西的领域：他们的特殊能力领域。不在这个圈子里的区域是有问题的，因为我们不仅无知，而且我们可能对自己的无知一无所知。因此，在做决定时，定义和关注我们的特殊圈子变得很重要，以便采取相应的行动。

4. 吝啬原则（奥卡姆剃刀）

以奥卡姆的威廉修道士命名，奥卡姆剃刀是一种启发式方法，我们可以通过它在相互竞争的解释中进行选择。奥卡姆得出结论，我们应该更喜欢最简单的解释和最少的变动部分：它们更容易被证伪（见：证伪），更容易理解，而且通常平均而言，更有可能是正确的。这不是一条铁律，而是一种趋势和思维框架：如果其他条件相同，那么简单的解决方案更有可能就足够了。当然，我们也牢记爱因斯坦的著名观点（即使是杜撰的），即“一个想法应该尽可能简单，但不能更简单”。

5. 汉隆剃刀

更难追溯其起源，Hanlon’s Razor 指出，我们不应该将更容易用愚蠢解释的东西归咎于恶意。在一个复杂的世界中，它帮助我们避免极端的偏执和意识形态，这通常很难摆脱，因为通常不会假设坏结果是坏人的错，尽管他们可能是。更有可能的是，犯了一个错误。

6. 二阶思维

在所有人类系统和最复杂的系统中，第二层效应往往使第一层相形见绌，但很多时候却被忽视了。换句话说，我们必须考虑到 effects 是有 effect 的。二阶思维最好地用在游行中踮起脚尖的想法来说明：一旦一个人做了，每个人都会为了看到而做，从而否定第一个踮起脚尖的人。然而现在，整个游行队伍的脚趾而不是脚都受苦。

7. 地图不是领土

现实的地图并不是现实本身。如果任何地图要以完美的保真度表示其实际领土，那将是领土本身的大小。因此，不需要地图！这告诉我们，我们用来表示和理解现实的模型与现实本身之间总会存在一种不完美的关系：为了简化，这是必要的。我们所能做的就是接受这一现实并采取相应的行动。

8. 思想实验

爱因斯坦推广的一种技术，思想实验是一种在自己的头脑中逻辑地进行“测试”的方法，这在现实生活中是非常困难或不可能进行的。以思想实验为工具，我们可以用直觉和逻辑解决无法用物理方式证明的问题，就像爱因斯坦想象自己在光束上旅行以解决相对论问题一样。

9. 市场先生

投资者本杰明·格雷厄姆 （Benjamin Graham） 在他的开创性著作《聪明的投资者》中介绍了市场先生，代表了金融市场的变迁。正如 Graham 解释的那样，市场有点像一个喜怒无常的邻居，有时醒来时高兴，有时醒来时悲伤——作为投资者，你的工作是在他心情不好的时候利用他，在他的好心情时向他卖出。这种态度与“有效”市场假说形成鲜明对比，在“有效”市场假说中，Market 先生总是在床中间醒来，从不觉得自己在任何一个方向上都过于强大。

10. 概率思维（另见：算术/贝叶斯更新）

不可知的人类世界由概率性结果主导，这与确定性结果不同。虽然我们无法非常确定地预测未来，但我们明智地将几率归因于更多和更不可能的事件。我们每天过马路时都会不自觉地这样做，并认为被

算术 （14）

1. 排列和组合

排列和组合的数学引导我们理解我们周围世界的实际概率，事物如何排序，以及我们应该如何思考

2. 代数等价

代数的引入使我们能够从数学和抽象上证明两个看似不同的事物可能是相同的。通过纵符号，我们可以证明等同或不等同，它们的使用使人类拥有了数不清的工程和技术能力。至少了解代数的基础知识可以让我们理解各种重要的结果。

3. 随机性

尽管人脑难以理解它，但世界的大部分都是由随机的、非连续的、无序的事件组成的。我们被随机效应 “愚弄”，将虚假的因果关系归因于我们无法控制的事物。如果我们不纠正这一点，被随机效应——我们的错误模式寻求感——所愚弄，我们就会倾向于认为事情比它们本身更容易预测，并采取相应的行动。

4. 随机过程（泊松、马尔可夫、随机游走）

随机过程是一个随机统计过程，包含各种各样的过程，其中单个变量的运动可能无法预测，但可以通过概率进行思考。各种各样的随机方法帮助我们通过概率描述变量系统，而不一定能够确定任何单个变量随时间的位置。例如，不可能每天预测股票价格，但我们可以描述它们随时间变化的各种分布的概率。显然，股票市场（随机过程）在一天内上涨或下跌 1% 的可能性比上涨或下跌 10% 的可能性要大得多，即使我们无法预测明天会发生什么。

5. 复合

有人说，爱因斯坦称复利为世界奇迹。他可能没有，但这是真的：复利是这样一个过程：我们将利息添加到固定金额中，然后从前一笔和新增加的利息中赚取利息，然后从中赚取利息，依此类推，无休止。它是指数效应，而不是线性或加法效应。金钱并不是唯一会复合的东西：想法和关系也是如此。在有形领域，复利总是受到物理限制和收益递减的约束;无形资产可以更自由地复利。复利还导致了货币的时间价值，这是所有现代金融的基础。

6. 乘以零

任何受过良好教育的人都知道，任何数字乘以零，无论数字有多大，仍然是零。这在人类系统和数学系统中都是如此：在某些系统中，一个领域的失败可能会抵消所有其他领域的巨大努力。固定 “零” 通常比试图扩大其他区域的效果要大得多，就像简单的乘法所显示的那样。

7. 流失率

保险公司和订阅服务都非常清楚“客户流失”的概念——每年都会有一定数量的客户流失，必须更换。原地踏步等同于失败，如模型所示，“红皇后效应”。流失存在于许多商业和人类系统中：一个恒定的数字会定期丢失，必须先替换，然后才能在上面添加任何新数字。

8. 大数定律

概率的基本假设之一是，随着更多实例发生，实际结果将收敛于预期的结果。例如，如果我知道普通男性身高 5 英尺 10 英寸，那么随机选择的 500 名男性比随机选择 5 名男性的平均身高 5 英尺 10 英寸的可能性要大得多。这个模型的对立面是小数定律，根据该定律，小样本可以而且应该以极大的怀疑态度来看待。

9. 钟形曲线/正态分布

正态分布是一个统计过程，它导致钟形曲线的众所周知的图形表示，具有有意义的中心“平均值”，如果正确采样，与该平均值的标准差越来越少。（所谓的中心极限定理。众所周知的例子包括人类的身高和体重，但同样重要的是要注意，许多常见的过程，尤其是在社会系统等无形系统中，并不遵循正态分布。

10. 幂律

不拟合正态分布的最常见过程之一是幂律，其中一个量随另一个量的指数变化，而不是线性变化。例如，里氏震级以幂律分布尺度描述地震的威力：8 的破坏性是 7 的 10 倍，9 的破坏性是 8 的 10 倍。中心极限定理不适用，因此没有“平均”地震。所有幂律分布都是如此。

11. 肥尾过程 （Extremistan）

一个过程通常看起来像正态分布，但有一个很大的“尾巴”——看似异常的事件比实际正态分布中的可能性要大得多。如果肥尾是负尾，则策略或过程的风险可能比正态分布能够描述的风险大得多，或者如果肥尾处于正向一侧，则利润要高得多。据说人类社会世界的大部分都是肥尾巴的，而不是正态分布的。

12. 贝叶斯更新

贝叶斯方法是一种方法思想（以托马斯·贝叶斯命名），其中考虑了所有先前的相关概率，然后随着新信息的到来逐渐“更新”它们。考虑到我们所经历的这个基本非确定性的世界，这种方法特别有效：我们必须结合使用先前的赔率和新信息来做出最佳决策。这不一定是我们直观的决策引擎。

13. 回归均值

在正态分布的系统中，随着观测值数量的增加，与平均值的长偏差往往会恢复到该平均值：即所谓的大数定律。我们经常被回归均值所愚弄，比如生病的病人大约在开始服用草药的同时自发地好转，或者表现不佳的运动队连胜。我们必须小心，不要将统计上可能的事件与因果事件混淆。

14. 数量级

在许多（也许是大多数）系统中，将定量描述精确到一个数字是不可能的或没有用。例如，我们的星系与下一个星系之间的距离不是知道确切英里数的问题，而是“在 1 之后”有多少个 0 的问题。大约是 100 万英里还是大约 10 亿英里？这种思维习惯可以帮助我们摆脱无用的精确。

系统 （22）

1. 规模

系统最重要的原则之一是它们对规模敏感。当您放大或缩小属性（或行为）时，它们往往会发生变化。在研究复杂系统时，我们必须始终粗略地量化——至少在数量级上——我们观察、分析或预测系统的尺度。

2. 收益递减定律

与规模相关，大多数现实世界的结果最终都会受到增量价值减少的影响。一个很好的例子是贫困家庭：给他们足够的钱让他们茁壮成长，他们就不再贫穷了。但是，在某个点之后，额外的钱不会改善他们的命运：在某个大致可量化的点上，额外的钱的回报明显递减。通常，收益递减法则会转向负领域——即，太多的钱可能会毁掉穷人家庭。

3. 帕累托原则

帕累托原则以意大利博学家维尔弗雷多·帕累托 （Vilfredo Pareto） 的名字命名，他注意到意大利 80% 的土地由大约 20% 的人口拥有，帕累托原则指出，较小的原因会产生不成比例的影响。帕累托原则是“幂律”类型统计分布的一个例子——区别于传统的钟形曲线——并在从财富到城市人口再到重要的人类习惯的自然现象中得到证明。

4. 反馈回路（和稳态）

所有复杂系统都受到正反馈和负反馈回路的影响，其中 A 导致 B，而 B 又影响 A（和 C），依此类推——高阶效应通常是由回路的连续运动产生的。在稳态系统中，A 的变化通常会被 B 的相反变化“回到原位”，以维持系统的平衡，就像人体的温度或组织文化的行为一样：自动反馈回路保持“静态”环境，除非并且直到外力改变回路。“失控反馈回路”描述了反应输出成为自身催化剂的情况。（自催化）

5. 混沌动力学（对初始条件的敏感性）

在我们这样一个由混沌动力学支配的世界里，随着近乎无限的反馈回路的发生，初始条件的微小变化（扰动）会产生巨大的下游效应：所谓的蝴蝶效应。这使得物理系统的各个方面从根本上变得不可预测（例如几天后的天气）以及社会系统（一群人在很长一段时间内的行为）。

6. 优先依附（累积利益）

当当前领导者获得比落后者更多的奖励时，就会出现优先依恋情况，这往往会保持或提高领导者的地位。强大的网络效应是优惠依恋的一个很好的例子：买家和卖家比第二大市场多 10 倍的市场往往具有优惠依恋动态。

7. 涌现

更高级别的行为往往是从低阶组件的交互中 “出现” 的。结果通常不是线性的——不是简单的加法问题——而是非线性的，或者说是指数的。涌现行为的一个重要结果特性是，它不能通过简单地研究组成部分来预测。

8. 不可还原性

我们发现在大多数系统中都有不可约的定量属性：例如复杂性、最小值、时间、长度。低于不可约水平，理想的结果根本不会发生：不能让几个女人怀孕以减少生一个孩子的时间，也不能把一个成功制造的汽车简化为一个零件。这些结果在一定程度上是不可简化的。

9. 公地悲剧

经济学家和生态学家加勒特·哈丁 （Garrett Hardin） 提出的一个概念，公地悲剧指出，在一个“公共”资源共享的系统中，没有个人负责资源的福祉，它往往会随着时间的推移而耗尽。悲剧可以归结为激励措施：除非他们合作，否则每个人获得的个人利益都超过他或她所承担的成本，因此会因为害怕错过而耗尽资源。

10. 格雷欣定律

以金融家托马斯·格雷沙姆 （Thomas Gresham） 命名的格雷欣定律指出，在流通货币系统中，伪造的货币往往会赶走真实货币，因为真实货币被囤积，伪造的货币被花费。我们在人类系统中看到了类似的结果，例如在摇摇欲坠的道德体系中，不良行为驱逐了好行为，或者在摇摇欲坠的经济体系中，不良行为驱逐了良好实践。一般来说，格雷欣定律类型的结果需要监管和监督才能防止。

11. 算法

虽然很难精确定义，但算法通常是一组自动化的规则或“蓝图”，引导一系列步骤或作，从而产生所需的结果，通常采用一系列 （If → Then） 类型语句的形式。算法以其在现代计算中的使用而闻名，但也是生物生命的一个特征：例如，人类 DNA 包含构建人类的算法。

12. 脆弱性 – 稳健性 – 反脆弱性

由 Nassim Taleb 推广的脆弱性、稳健性和反脆弱性的滑动尺度是指系统对增量负变率的响应能力。脆弱的系统或物体是指额外的负面变化会产生不成比例的负面影响的系统或物体，例如咖啡从 6 英尺高的跌落中碎裂，但从 1 英尺高的跌落中根本没有受到任何伤害，而不是 1/6 的伤害。一个稳健的系统或物体往往对额外的消极变化是中性的，当然，反脆性系统也有好处：如果有一个杯子从 6 英尺高处跌落时比从 1 英尺处跌落时更坚固，那么它就被称为反脆性杯子。

13. 备份系统/冗余

工程专业的一个关键模型是备份系统。一个好的工程师从不假设系统组件的完美可靠性：他或她构建冗余以保护整个系统的完整性。如果没有这种稳健性原则的应用，有形和无形的系统往往会随着时间的推移而失败。

14. 安全边际

同样，工程师也养成了在所有计算中添加误差幅度的习惯。在一个未知的世界里，驾驶一辆 9,500 磅重的公共汽车穿过一座精确承载 9,600 磅的桥梁，很少被视为聪明。因此，总的来说，很少有现代桥梁会失败。在物理工程之外的实际生活中，我们通常可以为自己提供与桥接系统一样稳健的利润率。

15. 临界度

当系统即将从一个阶段离散地跳转到另一个阶段时，它变得至关重要。相变前最后一个单元的边际效用远高于它之前的任何单元。一个经常被引用的例子是水在加热到特定温度时从液体变成蒸汽。临界“质量”是指发生临界事件所需的质量，最常见于核系统中。

16. 网络效应

随着节点添加到网络中，网络往往会变得更有价值：这称为网络效应。一个简单的例子是将电话系统和电力系统的发展进行对比。如果只有一栋房子有电，它仍然获得了巨大的价值;如果只有一户人家有电话，他们就一无所获：只有增加电话，网络才会获得价值。这种网络效应在现代世界中很普遍，并为组织和客户创造了巨大的价值。

17. 黑天鹅

同样由 Nassim Taleb 推广的“黑天鹅”是一种罕见且非常重要的事件，特定观察者提前看不到。这是应用认识论的结果：如果一个人只见过白天鹅，他们就不能断然说没有黑天鹅，但反之则不然：一只黑天鹅就足以说有黑天鹅。黑天鹅事件对观察者来说必然是不可预测的（正如塔勒布喜欢说的，感恩节是火鸡的黑天鹅，而不是屠夫的黑天鹅），因此必须通过解决脆弱性-稳健性-反脆弱性光谱来处理，而不是通过更好的预测方法。

18. “Via negativa” – 遗漏/移除/避免伤害。

在许多系统中，改进是最好的，或者有时只是删除坏元素而不是添加好元素的结果。这是现代医学界的信条：首先，不要伤害。同样，如果一个人有一群行为不端的孩子，除掉煽动者往往比任何形式的惩罚都要有效得多。

19. 林迪效应

林迪效应是指不易腐烂的物体或想法的预期寿命与其当前寿命有关。以想法或对象持续 X 年为条件，预期（平均）再持续 X 年：虽然一个 90 岁的人活到 95 岁并没有增加他或她的预期寿命 5 年，但这些不易腐烂的东西会延长，他们的预期寿命会持续存在。经典文本就是一个典型的例子：以人类阅读莎士比亚的戏剧 500 年为条件，人们可以预期再阅读 500 年。

20. Renormalization Group

再整化群技术使我们能够在不同尺度上思考物理和社会系统。这是一个来自物理学的想法，也是一个复杂的想法，将再正常化群体应用于社会系统使我们能够理解为什么如果他们周围的人越来越大规模地效仿，少数顽固的个体会产生不成比例的影响。

21. 弹簧加载

如果系统沿某个方向（正或负）盘绕，则系统是“弹簧加载”的。积极的，在一个从根本上不可预测的世界中，弹簧加载系统和关系很重要，有助于保护我们免受负面事件的影响。反之则可能非常具有破坏性。

22. 复杂自适应系统

与一般的复杂系统不同，复杂的适应性系统是能够理解自身并根据这种理解进行更改的系统。复杂的适应性系统是社会系统。将天气预报与股市预测进行对比，最能说明这种差异。天气不会根据重要预报员的意见而改变，但股市可能会改变。因此，复杂的自适应系统从根本上是不可预测的。

物理世界 （11）

1. 热力学定律

热力学定律描述了封闭系统中的能量。这些定律是无法逃脱的，它描述了一个有用能量不断流失、能量无法被创造或摧毁的世界，并且是物理世界的基础。将他们的经验教训应用于社交世界可能是一项有利可图的事业。

2. 互惠

如果我推一堵墙，物理学告诉我，这堵墙会以等效的力向后推。在生物系统中，如果一个人对另一个人采取行动，他们的行为往往会以同样的方式相互回报。当然，人类的行为也表现出了强烈的互惠性。

3. 速度

速度不等同于速度：两者有时会被混淆。速度是速度加上向量：某物到达某个地方的速度。向前移动 2 步然后向后移动 2 步的对象以特定速度移动，但没有显示速度。向量的添加，即那个关键的区别，是我们在实际生活中应该考虑的。

4. 相对论

相对论在物理学界的几种不同环境中被使用，但需要研究的重要方面是观察者无法真正理解他本身所属的系统。例如，飞机内部的一个人感觉不到他正在经历运动，但外部观察者可以看到事实并非如此。这种形式的相对性往往以类似的方式影响社会系统。

5. 活化能

火灾并不是碳和氧的结合，但世界上的森林和煤矿并不是随意燃烧的，因为这样的化学反应需要输入临界水平的“活化能”才能开始反应。仅靠两种可燃元素是不够的。

6. 催化剂

催化剂可以启动或维持化学反应，但其本身不是反应物。反应可能会减慢或停止，而无需添加催化剂。当然，社会系统具有许多相似的特征，我们可以从类似的角度看待催化剂。

7. 杠杆

世界上大多数工程奇迹都是通过应用杠杆完成的：正如阿基米德的名言：“给我一根足够长的杠杆，我就会移动世界。以较小的输入力，我们通过杠杆产生很大的输出力。了解我们可以在哪些方面将这种模式应用于人类世界是巨大成功的源泉。

8. 惯性

具有特定向量的运动对象希望继续沿该方向移动，除非对其执行作。这是运动的基本物理原理，但是，个人、系统和组织表现出相同的效果。它允许他们最大限度地减少能源的使用，但可能会导致他们被破坏或侵蚀。

9. Alloying

当我们组合各种元素时，我们创造了新的物质。这并不奇怪，但在合金化过程中可能令人惊讶的是，2+2 可以等于 6 而不是 4——合金可能比简单地添加基本元素所引导我们相信的要强得多。这个过程引导我们设计出伟大的物理对象，但我们以同样的方式理解许多无形的东西：社会系统甚至个人中正确元素的组合可以产生类似于合金化的 2+2=6 效应。

生物世界 （15）

1. 激励措施

所有生物都会对激励做出反应，以保持自己的生命。这是生物学的基本见解。在某种程度上，持续的激励往往会导致生物实体具有恒定的行为。人类也包括在内，特别是生物学激励驱动性质的很好的例子，但是人类很复杂，因为他们的激励可能是隐藏的或无形的。生活的规则是重复有效且已经得到回报的。

2. 合作 （包括共生）

竞争往往是大多数生物系统的描述，但各个层面的合作同样重要。事实上，细菌和简单细胞的合作可能创造了第一个复杂细胞和我们周围看到的所有生命。没有合作，就没有一个群体能够生存，而群体之间的合作会产生更复杂的组织形式。合作与竞争往往在多个层面上共存。

3. 倾向于最小化能量输出（精神和身体）

在一个受热力学和有限能源和资源竞争支配的物理世界中，任何浪费能源的生物有机体都将在生存方面处于严重的劣势。因此，我们看到，在大多数情况下，行为受到尽可能减少能源使用的趋势的支配。

4. 适应

考虑到遗传和环境的结合，物种往往会适应周围的环境以求生存——这种组合总是不可避免的。然而，适应并不像曾经认为的那样在遗传密码中传递下来。物种种群通过自然选择（另一个重要模型）的进化过程进行适应。

5. 自然选择进化

查尔斯·达尔文 （Charles Darwin） 和阿尔弗雷德·罗素·华莱士 （Alfred Russel Wallace） 曾被称为“有史以来最伟大的想法”，他们在 19 世纪同时意识到物种是通过随机突变和差异存活率进化的。如果我们把人类对动物繁殖的干预称为“人工选择”的例子，那么我们可以把决定特定突变成败的大自然母亲称为“自然选择”。那些最适合生存的往往被保留下来。但当然，情况会发生变化。

6. 红皇后效应（协同进化军备竞赛）

自然选择进化模型导致了物种之间争夺有限资源的军备竞赛。当一个物种进化出有利的适应时，一个竞争物种当然必须以同样的方式做出反应，否则作为一个物种就会失败。站着拍可能意味着落后。这被称为《爱丽丝梦游仙境》中的角色的红皇后效应，他说：“现在，在这里，你看，你需要做所有你能做的事，才能保持在同一个地方。

7. 复制

多样化生物生命的基本组成部分是高保真复制。复制的基本单位似乎是 DNA 分子，它为后代提供了从物理构建块构建的蓝图。复制方法多种多样，但大多数可以分为有性和无性恋。

8. 等级/组织本能

大多数复杂的生物有机体对它们应该如何组织都有一种天生的感觉。虽然并非所有人最终都进入了等级结构，但许多都这样做了，尤其是在动物王国中。人类喜欢认为自己置身于此之外，但他们和其他人一样强烈地感受到等级本能。

9. 自我保护本能

生物体的 DNA 中没有强烈的自我保护本能，它往往会随着时间的推移而消失，从而消除该 DNA。虽然合作是另一个重要的模式，但所有生物体的自我保护本能都很强烈，可能会对周围的人造成暴力、不稳定和/或破坏性的行为。

10. 简单的生理求赏

所有生物体都从体内简单的化学过程中感受到快乐和痛苦，这些化学过程对外界的反应是可预测的。平均而言，这是一种有效的生存促进技术。然而，这些相同的快乐受体可以被用来引起破坏性行为，就像药物滥用一样。

11. 除名

由生物学家史蒂文·杰伊·古尔德 （Steven Jay Gould） 介绍，驱逐是指为一种目的而发展的特征，后来用于另一种目的。这是解释复杂生物特征（如眼球）发展的一种方式：在更原始的形式中，它可能只是被用于其他东西。一旦它出现，一旦它进一步发展，3D 视觉就成为可能。

12. 灭绝

无法生存会导致灭绝事件，即整个物种停止有效竞争和复制。一旦它的数量减少到极低的水平，鉴于无法有效地复制足够多的数量，灭绝可能是不可避免的（也是可以预测的）。

13. 生态系统

生态系统描述了与自然世界共存的任何生物群。大多数生态系统表现出不同的生命形式，采取不同的生存方式，这种压力导致了不同的行为。社会系统可以与物理生态系统一样看待，并且可以得出许多相同的结论。

14. 壁龛

大多数生物体找到了一种称为“生态位”的竞争和行为生存的方法。通常，一个物种会选择最适合的生态位。当多个物种开始争夺同一个生态位时，危险就出现了，这可能会导致灭绝——在有限的资源耗尽之前，只能有这么多物种在做同样的事情。

15. 邓巴数

灵长类动物学家罗宾·邓巴 （Robin Dunbar） 通过研究描述说，灵长类动物能够密切了解和信任的个体数量与其新皮层的大小有关。根据他对灵长类动物的研究推断，邓巴推测人类的邓巴数在 100-250 之间，这得到了某些人类行为和社交网络研究的支持。

人性与审判 （24）

1. 信任

从根本上说，现代世界是建立在信任之上的。家庭信任通常是理所当然的（否则我们会有很长的生存时间），但我们也选择信任厨师、文员、司机、工厂工人、高管和许多其他人。信任系统往往是最有效的系统：“信任的回报”非常高。

2. 激励措施的偏差

我们是高度激励的生物，也许是动物王国中最多样化、最难理解的激励措施。这导致我们扭曲我们的思想，而这样做符合我们自己的利益。一个很好的例子是推销员;真正相信他的产品将改善用户的生活。他销售产品不仅仅是方便：他销售产品的事实在他自己的思维中造成了非常真实的偏见。

3. 巴甫洛夫式的纯粹联想

伊万·巴甫洛夫 （Ivan Pavlov） 非常有效地证明了动物不仅可以对直接激励本身做出反应，还可以对相关对象做出反应。著名的流口水的狗在铃声响起。人类也差不多，对无形物体的情绪来自过去的联想，而不是直接影响。

4. 嫉妒和嫉妒倾向

人类倾向于嫉妒那些得到比他们更多的人，并渴望在适当的时候 “得到属于他们的东西”。嫉妒的倾向强烈到足以驱使原本非理性的行为，但与人类本身一样古老。任何对嫉妒效果无知的系统都会随着时间的推移而自焚。

5. 由于喜欢/喜欢或不喜欢/讨厌而扭曲的倾向

基于过去的交往、刻板印象、意识形态、遗传影响或直接经验，人类倾向于扭曲自己的思想，以支持他们喜欢的人或事，而反对他们不喜欢的人或事。这导致我们高估我们喜欢的事物，而低估或宽泛地分类我们不喜欢的事物，在此过程中往往会遗漏关键的细微差别。

6. 否认倾向

任何活得足够长的人都会意识到，俗话说“否认不仅仅是非洲的一条河”。这在战争或药物滥用等情况下得到了有力的证明，在这些情况下，否认具有强大的破坏性影响，但允许行为惰性。否认现实至少可以是一种应对机制、一种生存机制或一种有目的的策略。

7. 可用性启发式

现代心理学最有用的发现之一是丹尼尔·卡尼曼 （Daniel Kahneman） 所说的可用性偏差或启发式：我们往往最容易回忆起突出的、重要的、频繁的和最近的。大脑有自己的节能和惯性倾向，我们几乎无法控制——可用性启发式可能是其中之一。拥有真正全面的记忆会让人虚弱。启发式的一些子示例包括锚定和沉没成本趋势。

8. 代表性启发式

属于代表性的三个主要心理学发现，也是由 Kahneman 和他的搭档 Tversky 定义的，它们是：

a. 未考虑基本费率

在确定当前或未来行为时无意识地不考虑过去的几率。

b. 刻板印象倾向

倾向于广泛地概括和分类，而不是寻找特定的细微差别。与可用性一样，这通常是大脑节能的必要特征。

c. 看不到假连词

“琳达测试”最著名的证明是，这两位心理学家表明，学生们选择更生动的个体，而不是更广泛、更具包容性但不太生动的描述，即使生动的例子只是更具包容性的集合的一个子集。这些具体的例子被视为比更广泛但更模糊的描述更“代表”该类别，这违反了逻辑和概率。

9. 社会证明（数字安全）

人类是众多社会物种之一，还有蜜蜂、蚂蚁和黑猩猩等等。我们有 DNA 级别的本能，在数量中寻求安全感，并会寻找我们行为的社会指导。这创造了一种有凝聚力的合作和文化意识，这在其他情况下是不可能的，但如果我们的团队也在做，这也会导致我们做一些愚蠢的事情。

10. 叙事本能

人类被称为“讲故事的动物”是恰当的，因为我们本能地在叙事中构建和寻求意义。很可能早在我们发展出书写或创造物品的能力之前，我们就在讲故事和在故事中思考。几乎所有的社会组织都以叙事本能的建构为基础，从宗教机构到公司再到民族国家。

11. 好奇本能

我们喜欢称其他物种为好奇者，但我们最令人好奇的是，这种本能引导我们走出大草原，让我们学习到大量关于我们周围世界的信息，然后我们利用这些信息在我们的集体头脑中创造世界。好奇心本能导致了独特的人类行为和组织形式，如科学事业。甚至在我们没有直接的创新激励之前，人类就出于直接的好奇心进行了创新。

12. 语言本能

心理学家史蒂文·平克 （Steven Pinker） 将我们学习语法结构语言的 DNA 水平本能称为语言本能。语法语言不是简单的文化产物这一观点最早是由语言学家诺姆·乔姆斯基 （Noam Chomsky） 推广的。正如我们在叙事本能中看到的那样，我们利用这些本能来创造共享的故事，以及八卦、解决问题和战斗等。语法有序的语言理论上具有无限不同的含义。

13. 初步结论偏倚

正如查理·芒格 （Charlie Munger） 的名言所指出的那样，大脑的运作有点像精子和卵子：第一个想法进入，然后大脑关闭。与许多其他趋势一样，这可能是一种节能设备。我们固执于初步结论的偏见导致我们接受许多错误的结果并停止提问，并且可以通过一些简单而有用的心理程序来应对。

14. 倾向于从小样本中过度概括

对人类来说，概括是很重要的：我们不需要看到每一个实例来理解一般规则，这对我们有利。随之而来的是一部分错误，我们忘记了大数定律，表现得好像它不存在一样：我们取少量实例并创建一个通用类别，即使我们没有统计学上可靠的结论基础。

15. 相对满意度/误解倾向

嫉妒倾向可能是相对满足倾向最明显的表现，但几乎所有关于人类幸福的研究表明，它与一个人相对于过去或同龄人的状态有关，而不是“绝对”。这些相对倾向在各种客观不同的情境中给我们带来巨大的痛苦或快乐，使我们无法预测自己的行为和感受。

16. 承诺和一致性偏见

正如心理学家经常和著名的证明的那样，人类会倾向于保持他们之前的承诺，并在可能的情况下与我们以前的自我保持一致。这是社会凝聚力的必要特征：那些倾向于改变他们的结论和习惯的人往往因此而不被信任。然而，正如我们所说，我们对保持一致性的偏见可能会变成“愚蠢头脑的大地精”——当与第一个结论偏见相结合时，我们最终会得到糟糕的答案，并在大量证据面前袖手旁观。

17. 事后偏见

一旦我们知道了结果，就几乎不可能在脑海中让时钟倒流。我们的叙事本能引导我们推理我们“一直都知道”，而事实上，我们往往只是在事后根据事件发生前我们无法获得的信息进行推理。事后偏见解释了为什么当我们说服自己“一直都知道”并保留重要决定的日记或日记以作不变的记录时，重新审视我们的信念是明智的。

18. 对公平的敏感性

正义深深地流淌在我们的血管中：我们相对幸福感的另一个例子是，我们是公平的谨慎仲裁者。违反公平可以被视为对等行动的理由，或者至少是不信任。然而，公平本身似乎是一个移动的概念：在一个时间和地点被视为公平公正的东西在另一个时间和地点可能不成立：想想看，在人类存在的交替阶段，奴隶制被视为完全自然和完全不自然。

19. 高估行为一致性的倾向（基本归因误差）

我们倾向于将他人的行为过度归因于他们的先天特征，而不是情境因素，导致我们高估了这种行为在未来的一致性。在这种情况下，预测行为似乎不是很困难。当然，在实践中，这一直被证明是一个错误的假设，因此我们对他人的行为没有按照我们赋予他们的先天特质行事感到“惊讶”。

20. 来自权威的影响

同样著名的斯坦福监狱实验和米尔格拉姆实验展示了人类多年前几乎学到的东西：人类对受权威影响的偏见。在像我们这样的支配等级制度中，我们倾向于“向领导者寻求行为指导”，尤其是在压力或不确定性的情况下。因此，权威人物无论喜欢与否，都有责任表现得好。

21. 应力的影响 （包括断裂点）

压力会导致身体的心理和生理反应，并往往会放大其他偏见。几乎所有人类的心理偏见在压力面前都会变得更糟，因为身体会进入一种战斗或逃跑的反应，纯粹依靠本能，而没有丹尼尔·卡尼曼 （Daniel Kahneman） 的“系统 2”式推理的紧急刹车。压力会导致仓促的决定、即时性和回归习惯，从而产生了精英士兵的座右铭：“在激烈的战斗中，你不会上升到你期望的水平，而是下降到你的训练水平。

22. 幸存者偏差

史学的一个主要问题——我们对过去的解释——是历史是著名的“由胜利者书写”。我们没有看到纳西姆·塔勒布（Nassim Taleb）所说的“沉默的坟墓”——那些没有中奖的彩票持有者。因此，我们过度将成功归因于成功代理人所做的事情，而不是随机性或运气，我们经常通过专门研究胜利者来获得错误的教训，而没有看到所有伴随的失败者都以同样的方式行事，但没有幸运地获得成功。

23. 想做某事的倾向（战斗/逃跑、干预、价值展示等）

我们可以称之为无聊综合症：大多数人都有需要采取行动的倾向，即使他们不需要。即使没有足够的知识来解决问题，我们也倾向于提供解决方案。

24. 倾向于看到我们所相信的

一个人的愿望，他也相信。同样，我们相信的就是我们选择看到的：这通常被称为确认偏差。寻找长期智慧的确认而不是违规行为是一种根深蒂固的心理习惯：既节能又舒适。然而，科学过程——包括假设的产生、必要时的盲测和客观的统计严谨性——旨在彻底根除相反的情况，这就是为什么它在遵循时效果如此好的原因。

微观经济学与战略 （14）

1. 机会成本

做一件事意味着不能做另一件事。我们生活在一个权衡取舍的世界里，机会成本的概念支配着一切。最恰当地总结为“天下没有免费的午餐”。

2. 创造性破坏

由经济学家约瑟夫·熊彼特 （Joseph Schumpeter） 创造的创造性破坏是对资本主义过程在运作良好的自由市场体系中发挥作用的描述。在个人激励（包括但不限于经济利润）的激励下，企业家将在一场永无止境的创造性竞争游戏中相互推动，在这个过程中摧毁旧的想法并用更新的技术取而代之。当心落后。

3. 比较优势

苏格兰经济学家大卫·李嘉图（David Ricardo）有一个不同寻常且非直觉的见解：两个人、公司或国家可以从彼此的贸易中受益，即使他们中的一个人在所有方面都更擅长。比较优势最好被视为应用的机会成本：如果它有机会进行交易，一个实体就会因为不专注于它最擅长的事情而放弃生产力的免费收益。

4. 专业化 （Pin Factory）

另一位苏格兰经济学家亚当·斯密 （Adam Smith） 强调了专业化在自由市场体系中获得的优势。Smith 解释说，与其让一组工人每人从头到尾生产一整件物品，不如让他们每个人都专注于生产的一个方面，通常效率要高得多。他还警告说，每个工人可能都不喜欢这样的生活，然而，这是专业化模式的权衡。

5. 抓住中间

在国际象棋中，获胜策略通常是“夺取”棋盘中间的控制权，以最大限度地增加可以进行的潜在移动并控制最大数量的棋子的移动。同样的策略在商业中也行得通，约翰·洛克菲勒 （John D. Rockefeller） 在石油贸易早期对炼油厂业务的控制以及 Microsoft 在软件贸易早期对作系统的控制就证明了这一点。

6. 商标、专利和版权

这三个概念，以及其他相关的概念，保护了有进取心的个人创造的创造性工作，从而为创造力创造了额外的激励，并促进了资本主义的创造性破坏模式。没有它们，信息和创意工作者就无法抵御他们的作品被自由分发。

7. 复式记账

现代资本主义的奇迹之一是 14 世纪在热那亚引入的簿记系统。复式记账系统要求每个分录（例如收入）也输入到另一个相应的账户中。正确的复式簿记可以作为对潜在会计错误的“检查”，并允许准确的记录，从而使公司所有者的行为更加准确。

8. 效用（边际、递减、增加）

任何商品的额外单位的有用性往往随规模而变化。边际效用使我们能够理解一个额外单位的价值，并且在生活的大多数实际领域，这种效用会在某个时候减弱。另一方面，在某些情况下，附加单元受 “临界点” 的影响，效用函数会离散地向上或向下跳动。例如，给口渴的人喝水每增加一个单位，边际效用就会递减，最终可以用足够的单位杀死他。

9. 瓶颈

瓶颈描述了流（有形或无形的）停止的位置，从而阻止其连续运动。与动脉堵塞或下水道堵塞一样，任何商品或服务的生产瓶颈都可能很小，但如果它位于关键路径上，则会产生不成比例的影响。

10. 囚徒困境

囚徒困境是博弈论的一个著名应用，通过这个应用，两个囚犯都最好合作，但如果另一个作弊，最好自己作弊。因此，“困境”就来了。这种模式出现在经济生活、战争和人类实际生活的许多其他领域。尽管囚徒困境在理论上会导致糟糕的结果，但在现实世界中，合作几乎总是可能的，并且必须进行探索。

11. 贿赂

贿赂的概念在主流经济学中经常被忽视，但它是人类系统的核心：如果有机会，付钱给某个代理人“视而不见”往往比遵循规则更容易。然后，规则的执行者被无效化。这个原则/代理问题可以看作是套利的一种形式，我们将在下一个模型中看到。

12. 套利

给定两个市场销售相同的商品，如果商品可以在一个市场有利可图地买入并在另一个市场以盈利出售，则存在套利。这种模式表面上很简单，但可以以变相的形式出现：半径 50 英里内唯一的加油站也是一种套利，因为它可以不受干扰地购买汽油并以预期的利润（暂时）出售。几乎所有的套利情况最终都会随着它们的被发现和利用而消失。

13. 供求关系

生物生命和经济生命的基本方程式是必需品的有限供应和对这些商品的竞争。正如生物实体争夺有限的可用能源一样，经济实体也在争夺有限的客户财富和对其产品的有限需求。给定商品的供求相等的点称为均衡，但是，在实际生活中，均衡往往是动态和变化的，而不是静态的。

14. 稀缺性

博弈论描述了冲突、有限资源和竞争的情况。在特定情况以及有限的资源和时间下，竞争对手可能会做出哪些决定，他们应该做出哪些决定？一个重要的注意事项是，传统的博弈论可能将人类描述为比实际更理性：毕竟，博弈论就是理论。

军事与战争 （5）

1. 看到前面

最有价值的军事策略之一是“亲自看前线”的习惯——并不总是依靠顾问、地图和报告来做出决策，所有这些都可能是错误的或有偏见的。Map/Territory 模型说明了看不到正面的问题，激励模型也是如此。任何组织的领导者通常都可以从这种习惯中受益，因为它不仅提供第一手信息，还倾向于提高二手信息的质量。

2. 不对称战争

不对称模型导致了战争中的应用，即由于环境原因，一方似乎与另一方“遵循不同的规则”。一般来说，这种模式是由资源有限的叛乱者应用的。由于无法“击败”对手，不对称的战士使用其他战术，就像恐怖主义一样，它造成的恐惧与他们的实际破坏能力不成比例。

3. 两线战争

第二次世界大战是双线战争的一个很好的例子：一旦俄罗斯和德国成为敌人，德国就被迫将其军队分成不同的战线，从而削弱了它们在两条战线上的影响。在实际生活中，开启两线战争通常是一种有用的策略，解决或避免两线战争也是如此;就像一个组织压制内部不和谐以专注于其竞争对手的例子一样。

4. 平叛

尽管不对称的叛乱战争可能非常有效，但随着时间的推移，竞争对手也制定了反叛乱策略。最近，著名的美国将军大卫·彼得雷乌斯 （David Petraeus） 领导了反叛乱计划的制定，该计划不涉及额外兵力，但涉及大量额外收益。针锋相对的战争或竞争往往会导致一个反馈循环，需要叛乱和反叛乱。

5. 相互确保销毁

有点矛盾的是，两个对手越强大，他们摧毁对方的可能性就越小。这种相互确保的销毁过程不仅发生在战争中，就像全球核弹头的发展一样，而且发生在商业中，就像避免竞争对手之间毁灭性的价格战一样。然而，在一个肥尾世界里，也有可能互相确保的销毁场景只是造成破坏，但在出现错误时会更加严重。（将销毁推入发行版的“尾部”。