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這7種鮮為人知的思維模式，
可以解決工作中遇到的幾乎所有問題
譯者｜Jane
領導者說：人和人最大的不同在於思維模式的不同。本文作者在從事多年諮詢工作的過程中，積累了7 個對解決問題相當有用的思維模式。希望對您有所啟發。
「思維模式」（Thinking Models）與「心智模型」（mental models）不同，「思維模式」通常用於解決現實世界的業務問題。當我在工作中需要解決業務問題時，從未發現「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。
作為一名戰略顧問，我會幫助公司開發和推出在他們的小眾市場占主導地位的新產品和服務。我嘗試了很多工具，包括「設計思維」和啟動加速程序等，雖然有些相當成功，但結果並不一致。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 種通用啟發式思維模式，我發現它們在解決我在工作中遇到的幾乎所有問題時，都是最有效的。我已將這些模型納入我們的內部入職培訓，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家、股東、領導人和業務顧問在日常工作中可能遇到的所有業務問題或挑戰。
張五常：比知識更重要的，是思維方式
01
戰略思維（Strategic Thinking）：
從正確的問題開始
「如果給我1 個小時解答一道決定我生死的問題，我會花 55 分鐘來弄清楚這道題到底是在問什麼。一旦清楚了它到底在問什麼，剩下的 5 分鐘足夠回答這個問題。」——阿爾伯特·愛因斯坦。（Albert Einstein）
許多書籍和學科都涉及到戰略思考這個主題。然而，這裡有一條經驗法則可以幫助你將戰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並不重要，但這個觀點是成立的，因為戰略思維就是提出正確的問題。當我們從頂級MBA 商學院招聘戰略顧問時，會篩選那些具有戰略思考能力的候選人。我們通過檢查他們在案例面試中解決問題時，是否能提出正確的問題，來做到這一點。在諮詢行業，我們可以將這個詞與「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面試中失敗了，他們就會自動被拒絕。
接下來你會發現，問正確的問題對於解決問題的每一步都是至關重要的。
林崇德：思維是智能的核心——落實核心素養，思維教學是首要問題
02
抽象思維（Abstraction Thinking）：
建立層級
「人的思想自然傾向於過度簡化問題，因為只有通過抽象和概括，人們才能發揮他微弱的能力，擁抱無限廣闊宇宙中的一個微小部分。」——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「簡化思維」（abstract thinking）不同，它聽起來可能很抽象，但實際上並非如此。抽象思維可以幫助大腦建立一種「思維上可理解的」複雜問題的層次結構。
我第一次接觸到「抽象思維」是在我作為工程師的早期，它經常被應用在複雜系統的層次表示中。例如，機器代碼或固件是比應用軟體和算法低幾個層次的層。其他的例子還包括：
建築：建築的藍圖是比實際建築更抽象的一個層次，旨在捕捉建築的基本特徵。
音樂：交響樂的音符是一個層次，樂器和管弦樂隊是另一個層次。
其理念是，每一層都可以在沒有上面的層的情況下存在，但需要下面的層發揮作用。
「抽象思維」在複雜或非線性系統中特別有用。正如我將在後面演示的那樣，解決真實世界的業務問題，需要深入研究相關數據以支持假設的能力。在當今高度複雜的世界中，我們被大量數據淹沒，高效地做到這一點是一個巨大的挑戰。
當我們考慮數據時，可能談論的是數十億個數據點。對於一個人的心智能力來說，像十億這樣的數字是一種高度抽象的東西，因為大多數人都只能在心理上處理兩位數或三位數的數字。「抽象思維」可以幫助人類理解抽象概念，理清細節層次，捕捉系統的相關特徵。只關注對單個問題或子問題至關重要的內容，可以降低系統的複雜性。
俞吾金：可以不愛哲學，但一定要學會哲學思維
03
結構化思維（Structured Thinking）：
關注相關性和層次
「界限關乎建立結構，而結構對於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到的最有價值的技能之一就是：結構化思維。「結構化思維」的重要性可能不那麼明顯，但工作和生活的每個方面都是圍繞著能夠有效地結構化思維、計劃和數據等的。這種思維需要相當多的經驗來掌握。然而，有幾個啟發式和技術，它們可以被我們用來提高自己的結構化思維能力。
其中一個工具是問題圖，也稱為假設驅動方法。在問題圖中，基於由主要問題衍生出的戰略目標的問題和子問題，制定了一個假設。整個思考過程將由問題和假設主導，然後提出正確的問題，以樹狀結構（如下所示）來幫助證明假設。
從左到右依次為：問題——子問題——假設——關鍵問題——分析——數據（Image By Sam Schreim from bmh.ai）
從左到右依次為：問題——子問題——假設——關鍵問題——分析——數據（Image By Sam Schreim from bmh.ai）
上圖中：源自戰略目標或問題的主要問題由主要問題衍生出來的不同次級問題最佳猜測或假設能為假設提供答案的問題回答問題所需的分析進行分析所需要的數據和此類數據的來源
最後一步是分析。在進行分析之前猜測假設似乎很有挑戰性，但事實並非如此。其理念是，在假設中做出一系列正確的猜測，即使這些猜測（後來）可能被證明是錯誤的。
因此，問題圖被稱為假設驅動方法，因為假設是分析的指導。這也有助於測試實際的可行性。
這裡有一個經驗法則，要驗證分析是否能證明和/或否定假設，只需檢查分析的結果，問：So What？
如果你覺得有必要更深入地研究這個問題，你可以在芭芭拉·明托的國際暢銷書《金字塔原理》中讀到相關內容。《金字塔原理》更深入地探討了這個概念。麥肯錫最初嘗試將MBA 應屆畢業生的培訓正規化，「結構化思維」就是其原則，後來明托在她的書中推廣了這一做法。
錢穎一：批判性思維：解禁、祛昧、創造
04
批判性思維（Critical Thinking）：
證據可靠嗎？
「幸福的秘訣是把舉證的責任推給不幸福」——羅伯特·布勞特（Robert Brault）
批判性思維是我們在高中學到的東西，一個我喜歡的話題，但我的許多同學討厭它。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」類比於法庭辯論。對於每一項指控，都要像控方那樣行事。檢察官有排除合理懷疑的「舉證責任」。
因此，假設將與指控相似，而數據和分析將與法庭上的證據相似。
一般來說，反駁一項主張要比證明一項主張容易得多。所以當分析完成後，退一步，試著反駁它。只需要一個反例就可以證明這個假設不成立。
05
費米思維（Fermi Thinking）：
建立一個基礎
「費米估算法可以像熱刀切黃油一樣切掉無關信息。」——大衛·愛潑斯坦（David Epstein），《成長的邊界》（Range: Why Generalists Triumph in a Specialized World）
我想起自己剛從大學畢業時遇到的第一個面試問題：「世界上有多少架飛機拖船？」
Image by an unknown user from Picryl.
我當時並不知道，這樣一個問題到底有什麼用？直到我開始工作，才意識到通常被稱為「費米思維」的這一思維的有用性。
「費米思維」是以物理學家恩里科·費米（Enrico Fermi）的名字命名的一種啟發式估計技術。費米以能用很少的數據進行精確的近似計算而聞名。比如，他1945 年在曼哈頓計劃中對引爆的原子彈威力進行了估計。很難想像，費米估計的一萬噸 TNT 炸藥是根據爆炸時他從手上掉下的紙片所傳播的距離計算出來的。
費米問題通常是極端的、無法用數學或科學方法解決的問題。如果你聽說過費米，那你可能對費米悖論和德雷克方程很熟悉，它估計了銀河系中智能文明的數量。
雖然費米估計幾乎總是無法做到精確，但它能提供一個經得起考驗的近似值。
費米思維的有用性能延伸到多個維度，這裡有幾個例子可以說明如何利用費米思維。
在進行數據分析之前，先驗證一個斷言或假設
評估和/或驗證潛在的錯誤估計或數據源
評估市場機會，並識別空白區域
進行「快速且粗略」的大致估計
梁漱溟：思維的八個層次，你在哪一層？
06
系統思維（Systems Thinking）：
區分線性和非線性
「系統思維是一門看到整體的學科」——彼得·聖吉（Peter M. Senge）
系統思考是一個龐大的主題，其理念是確定手頭的問題是線性系統，還是非線性系統。
在線性系統中，問題通常可以通過檢查和識別線性鏈中最薄弱的環節來解決。因此，它們可以很容易地建模、理解和診斷。
相反，一個非線性或複雜的系統有許多相互依賴的組件，並且經常相互作用。這使得建模變得困難，因為這些相互作用使得部分不可能被從整體中分離出來。因此，解決問題必須採用全面的方法。非線性複雜系統的例子包括供應鏈、組織結構、團隊互動、開發項目等。
克服這一挑戰的方法是，通過對複雜系統進行抽象建模，來解決複雜系統中的問題。
這裡的經驗法則是，對於系統思維，永遠在進行分析之前先區分線性系統和非線性系統。
07
湧現思維（Emergence Thinking）：
把所有東西放在一起
「越來越複雜的結構的出現，似乎是我們不斷進化的宇宙的本性。——亞歷克斯·維庫洛沃（Alex M. Vikoulov），《思維進化的五個範例》（The Syntellect Hypothesis: Five Paradigms of the Mind’s Evolution）。
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為什麼鳥兒結隊，魚兒成群？有幾個原因和假設。首先，有理由相信，掠食者會認為群體或團隊是一個單一的、可能具有威脅的大型有機體，這將阻止掠食者的攻擊。同樣很明顯的是，捕食者發現攻擊群體或團隊中的個體，比攻擊單個動物要困難得多。反過來也有可能：羊群或魚群通過合作捕獵比個體單打獨鬥更有效。
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術語「湧現」（Emergence）在本質上指的是複雜的形成，這些複雜的構造是複雜系統中自組織的性質。這個想法很簡單：「簡單的規則導致複雜的結果。」
在20 世紀 80 年代，克雷格·雷諾茲（Craig Reynolds）提出了一個關於這一現象的非常簡單的模型，被稱為博伊德模型（Boid’s model）。他的目標是開發出真實的群集行為的計算機圖形。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，雷諾茲提供了一個簡單的模型，在這個模型中，個體按照重要性的順序遵守三條規則。
第一條規則是避免碰撞，它只有一個目的：避免與同伴發生碰撞。
第二個規則是速度匹配，它確保個體通過相互匹配，在速度和方向上是同步的。
第三條也是最後一條規則是羊群中心，它確保個體與同伴保持接近。
很難想像，這一套簡單的規則，可以在沒有任何中央命令的情況下，創造出以上這些複雜的系統。這些複雜的系統之所以能夠形成，完全是因為每個人都要遵守三個簡單的規則。
康斯坦茨大學（University of Konstanz）馬克斯·普朗克研究所的研究人員對魚群進行了研究，他們得出的結論是，「無知和信息不足」對魚群的恢復力和完整性以及魚群的生存，具有非常重要的影響。他們認為，讓信息不足的個人參與決策，最終會使群體決策民主化，並防止極端主義個體在整體上產生不成比例的影響。
例如，在領導團隊或組織集體時，可以通過去中心化和個人主義來實現集體智慧。這些規則將個人影響力和集體智慧之間的摩擦最小化，同時又不會扼殺創造性解決問題的趨勢、以及隨之而來的共同創造和合作等想法。
此外，它是一種「通過確定一套簡單的規則，並將其作為原則和經驗法則，來應對日益複雜的世界」的能力。
在解決問題的過程中，運用上述「6種思維模式+湧現思維」作為處理問題的規則，可以產生更優化的解決方案.
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