《模型思维》-从“无意识”到“有意识”
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其实，我们每时每刻都在使用模型思维。
环视四周，我们常常会莫名其妙地看到“人脸”：三脚插座，花朵，建筑物，树干上的疤……造成这种幻想性视错觉的正是“人脸模型”：如果一个东西有两个“眼睛”一张“嘴”，那么它很可能是一张脸。
当有人说“把包放到桌子上”时，无需解释“桌子是什么”、“是哪张桌子”，你总能轻松找到它，而不会把包放到凳子、茶几或者床铺上。帮助我们识别桌子的正是”桌子模型“：如果一个东西匹配某种模式，那么它就是一张桌子。
当谈论星座、八字、MBTI时，我们实际上讨论的是一种“性格模型”：“如果是摩羯座，那么八成很闷骚“，”如果八字火旺，那么性格就很急躁“，”如果是E人就会很外向“……
可以说，无论是无意识的还是有意识的，我们每时每刻都在使用着模型思维。
无意识和有意识地运用模型思维，表面看效果一样，实际上大不相同。其中差异不止是“知其然”和“知其所以然”的差别，甚至是“不知其然”和“知其所以然”。
不知其然者，完全意识不到行为背后的思维逻辑；知其然者，能够注意到行为受到某种思维的影响，只是取“拿来主义”而不深入剖析；知其所以然者则会溯源思维，剖析根源，以扬长避短，收最大成效。
以游泳为例。不知其然者只会狗刨，却不知道标准泳姿有何意义。知其然者知道自由泳速度最快，便依葫芦画瓢照着学习，只是并不深究为什么这样游得快。知其所以然者则会分析自由泳优缺点，分解动作要点，结合自己的不足之处做针对性训练。
显然，知其所以然者学游泳一定学得最快、最好。模型思维也是如此。有意识地运用、认识和完善模型思维，才能真正理解原理、掌握模型，才能全面掌握优缺点，尽可能地扬长避短，才能最大化发挥模型作用，最有效地提升自我。
从无意识转向有意识，可以说是提升自我的必经之路。从无意识的“哇，这幅画好美呀”到有意识的“这幅画的构图、色彩和明暗简直三绝”，从无意识的“感觉这个方案更好”到有意识的“这个方案有三项优势，一项不足”，从无意识的“气死我了”到有意识的“我现在很生气，因为……，我需要……才能平复心情”，从无意识的“重复重复再重复”到有意识的“分析原理，拆解步骤，优化程序，刻意训练”……
模型思维也有需要从无意识转向有意识。如果在这条道路上只能带一本书，一定要选择斯科特·佩奇的《模型思维》。
为什么要选择《模型思维》？可以从模型思维的优缺点开始。
模型思维的优点显而易见。
最直观的优点是便于沟通。你只需告诉我“它家主打川菜”，我就知道该点什么菜。你只需支一招“双炮将军”，我就知道该炮一平三。你只需告诉我“这里用到了代理模式”，我就知道该从哪儿找bug。
当然，基于模型的沟通需要双方对模型拥有共识。如果不了解“代理模式”，看到第三个例子一定会一头雾水。没有共识，基于模型的沟通非但是鸡同鸭讲，更是南辕北辙。
为什么模型思维有助于沟通呢？这背后还有更深层的原因。
在《模型思维》一书中，作者斯科特·佩奇提出了模型思维的七种用途，“沟通”只是其中之一：
模型的7大用途（REDCAPE） 推理： 识别条件并推断逻辑含义。 解释： 为经验现象提供（可检验的）解释。 设计： 选择制度、政策和规则的特征。 沟通： 将知识与理解联系起来。 行动： 指导政策选择和战略行动。 预测： 对未来和未知现象进行数值和分类预测。 探索： 分析探索可能性和假说。 —— 《模型思维》第二章：模型的七大用途
西方人对数字7和首字母拼词真是有执念。除了沟通之外的六个用途，其实都可以分为两类：解释，即解释过去和现状，包括斯科特所谓推理和解释；指示，即指示未来，包括斯科特所谓设计、行动、预测和探索。“沟通”综合了这两种用途：“这是本畅销书”，既解释了我对这本书的认知，又指示着我下一步采取怎样的行动。
在解释和指示中，解释属于认识论，指示则更侧重方法论。显然，认识论决定方法论：对问题的原因做出正确解释，才能为问题的解决提供正确指导；分析问题的思路，也就是解决问题的思路。由此可以说，模型的解释能力是它的根本，是模型其它能力的基石。
和优点一样，模型思维的缺点也显而易见：
所有模型都是错误的，正如统计学大师乔治·博克斯（George Box）所指出的那样。所有模型概莫能外，即使是牛顿提出的那些定律和法则，也只是在特定的条件下成立。所有模型都是错误的，还因为它们都是简化的，它们省略掉了细节。 ——《模型思维》第一章：做一个多模型思考者
“所有模型都是错误的”，这话确实太过危言耸听。更严谨的表述应该是所有模型都“只在特定的条件下成立”。
其中的道理非常简单。平行线不相交只在平面上成立；沸水在100摄氏度沸腾只在标准大气压下成立；红灯停绿灯行只在没有交警指挥时成立……
这个简单的道理常常被人们抛到脑后。无论使用归纳法还是演绎法，人们往往会混淆相似性、相关性和因果性，忽视论据、论证和论点之间的逻辑性，因而忘记因果性的成立条件，扩大结论的适用范围。
如果要创建一门宗教，要创造一尊全知全能的神明，那绝不应该提醒人们“所有模型都是错误的”。但作者在《模型思维》中探讨的是科学。他不仅大大方方地挑明模型思维的缺陷，还针对缺陷提出解决方案——即多模型思维：“本书的核心思想是：多模型思维能够通过一系列不同的逻辑框架“生成”智慧。不同的模型可以将不同的力量分别突显出来，它们提供的见解和含义相互重叠并交织在一起”。而且，为了让读者足够重视单一模型的缺陷和多模型思维的重要，作者几乎在每一章的结束段落都在大声疾呼：
不同的算法意味着不同的属性与结果之间关系的基础模型。应用多种算法，也就是使用许多模型，能够产生更好的分类。 ——第七章：线性模型 所有这些都表明，我们应该很小心，不要对特定模型中证明的能够促进合作的特定条件过于自信。恰恰相反，我们应该坚持多模型思维，善用判断力，追问定性结论是否仍然成立。 ——第二十二章：合作模型 每个学习规则都会在某些博弈中带来有效的结果，但是对其他一些博弈则不能。同时，每个学习规则本身在准确描述了行动的不同情况下也会有所不同。因此，我们提倡多模型思维。 ——第二十六章：学习模型 多模型思维则要求我们跳出模型的特定假设，并仔细思考是什么原理驱动了这些结果。 ——第二十八章：崎岖景观模型 总而言之，当面临选择、预测或设计方面的挑战时，我们应该采取多模型方法。 ——结语：像芒格一样智慧地思考
不溢美，不饰过，实事求是地探讨模型的优缺点，用模型的思维解决模型的问题——即使记不住《模型思维》中的二十四种模型，只是学到斯科特·佩奇的这种思维方式，也足以受益终身。
当然，读《模型思维》，自然希望多掌握几种模型。那么，这本书介绍了哪些模型呢？
在此之前，容我先介绍本书界定的“模型”是什么。
“人们通常认为，模型就是对世界的简化（第二章 模型的7大用途）”。“简化”就是广义的模型。从简化的角度考虑，数学建模是模型，软件架构是模型，户型图、样板间是模型，航模、车模是模型，手办、简笔画也是某种模型。这些模型，有时也的确能起到描述、指示和沟通的作用——据黄旭华院士回忆，我国研制核潜艇时就曾参考两个美国核潜艇玩具模型。
人们通常认为，模型就是对世界的简化。是的，模型可以是对世界的简化，但是模型也可以采用类比的形式，或者，模型本身可能就是为探索思想和总结观点而构建的虚拟世界。 —— 《模型思维》第二章，斯科特·佩奇
但《模型思维》所说的模型更加狭义，“是用数学公式和图表展现的形式化结构（第一章 做一个多模型思考者）”。
模型是用数学公式和图表展现的形式化结构，它能够帮助我们理解世界。 —— 《模型思维》第一章，斯科特·佩奇
书中有一幅用图表展现数学公式的插图，配合文字解说，很好地定义了这一狭义的模型：
数据，也就是原始的、未编码的事件、经历和现象。 信息用来给数据命名并将数据归入相应的类别。 知识就是对相关关系、因果关系和逻辑关系的理解。知识组织了信息，呈现为模型的形式。 智慧就是指识别和应用相关知识的能力。 ——第一章 做一个多模型思考者
岔开说一句，关于数据、信息、知识和智慧，另外一张图（下图）可能更为人熟知。我以前也很喜欢这张。看到《模型思维》中那张图之后，对不起……我“移情别恋”了……
“形式化结构”也是简化世界的一种方式。用怎样的结构简化世界，或者说，建立一个怎样的模型，这是模型思维要面对的第一个问题。这个模型应该包含哪些元素？应该怎样组织这些元素？它是否经得起考验、应该如何优化？它与其它模型是否有区分度？如果从零开始构建模型，这些都是必不可少的工作。
《模型思维》提供了二十四种常用模型。它们”建立在扎实的证据基础之上“，经历过”数据检验、改进和精炼“，不仅”逻辑上一致“并且”通过了经验验证“（第一章 做一个多模型思维者）。在这些模型的基础上开展下一步工作，不仅可以节省建模的时间精力，而且能够规避自主建模的失准风险。
用怎样的形式描述模型，也值得我们认真对待。语言文字最自然流畅，但自然语言的模糊性容易产生歧义或误解。图形描述最为直观，可惜有些模型实在难以转化成图像。数学表达最为精准，然而门槛也最高。
如前所述，《模型思维》主要用数学公式和图表展现的形式来描述模型。加上用自然语言写作，本书可谓融文字、图像和数学三种方式于一炉，集易理解、直观和精准三项优点于一体。当需要精准定义、定量分析时，读者可以从公式入手。当需要简洁表达、定性分析时，图表是最好的工具。当需要透彻理解、展开联想时，文字就是通幽曲径。靠着这三管齐下的帮助，我这种数学学渣也能理解书中的模型，并以定性的方式将它们运用到工作和生活中去。
《模型思维》介绍了二十四种常用模型。从身边统计学来看，讨论热度最高的当属第二十一章提到的博弈论模型和第二十二章的合作模型。
就我个人而言，这两章带来的最大收获莫过于“只有针锋相对这一种策略是所有这四种潜在的合作策略都能合作的策略”，“像针锋相对这样的简单规则虽然不是最优的，但是可以实现相互合作而且不会被‘剥削’”（第二十二章 合作模型）。
主席教导我们说：“以斗争求和平则和平存，以妥协求和平则和平亡”。遗憾的是，“我们总能找到一对相反的谚语”，例如退一步海阔天空、家和万事兴、和气生财、和为贵……正如作者所说，“在模型中，我们可以在给定的假设下证明定理。相反的谚语经常共存，但是相反的定理却不会出现。”谚语固然朗朗上口、激动人心，但建模分析得出的结论更加深刻、透彻。
在定量分析方面，第十二章《熵：对不确定性建模》给我的日常工作指出了一个新方向。作为程序员，代码优化、架构升级是我们永恒的目标；同时，优化方式、升级方向总会带来永恒的争论。信息熵模型为我赢下争论提供了一个新的武器：借助信息熵，我们可以刻画代码、模块和系统的复杂度；基于对复杂度的度量，我们就可以对多种优化升级方案做出评判和选择。
不少其它模型也在我的工作中发挥了意想不到的作用。第九章介绍的与价值和权力有关的模型和第十四章介绍的路径依赖模型相结合，居然很好地解释了某位同事近期的言行。第二十八章提出的崎岖景观模型也为我们的系统升级工作注入了新的动力……
模型思维的价值可见一斑。我们不仅可以借助模型探索未知的未来，同样也可以对模型本身进行创新的探索，说不定还能发掘出更加新奇的应用：连给孩子当玩具的潜水艇模型都可以助力大国重器的研发呢！
金无足赤，人无完人，本书也在所难免地存在一些瑕疵。
最为人诟病的是译本质量。豆瓣上对本书的负面评价主要就集中在翻译上。
翻译专业书籍的要求本来就很高：译者不仅要有出色的英语水平，还要有过硬的专业知识。否则就有可能闹出“常凯申”这样的国际大笑话。就本书而言，译者的数学、统计学等方面的专业知识恐怕还有所欠缺。
另外，本书在2023年推出了修订版，在2019年版本基础上增订了一些内容。总之，如果水平过关，从2023年的英文版入手，也许是最好的选择。
