什麼是多元思維模型?

“在手裡拿著鐵槌的人眼中，世界就像一根釘子-查理‧蒙格”

多元思維模型的概念是從查理‧蒙格的書《窮查理的普通常識》，蒙格是一個博學多聞的人，也被自己的孫子戲稱是長兩隻腳的書，是個不折不扣的書蟲。他認為只要掌握每個基礎學門的幾個重要理論，就足以用來做更好的評斷，根據《窮查理的普通常識》內容，蒙格的多元思維模型應該有100個模型。

其實對於很多人來說，為什麼我們要學習?特別還要學習這麼多種不同領域的知識呢？

大部分人的人都認為自己在某個領域已經涉入很深的學習，不僅僅取得學位，也有很不錯的成就了，對於過去的成就所學，來應付目前生活上的問題，已經十分夠用了。

實際上，科技是以指數的方式成長，Exponential就是指科技會以平方速度增長，而不是線性成長。指數型成長的方式是人類無法想像的，因為人類習慣一天努力一點，得到一點的回報。不會認為今天一點的努力，過了一天會變成2倍的回報，過兩天變4倍的回報。

 

 

 

指數型成長，最佳的實例就是電腦科學進步的速度，其中最為廣為人知的論點，是由英特爾執行長大衛·豪斯（David House）提出摩爾定律(Moore’s law)：積體電路(IC)上可容納的電晶體數目，每18~24個月會增加一倍，亦即電晶體會不斷縮小，電晶體中的電流通道寬度也必須持續變窄，縮小電晶體的目的，在於讓電流的行進通道縮短，減少電流傳輸所需時間，也減少電流傳輸過程中消耗的能量，達到快速運算且節能的效果。

借用CPU處理速度IBM於1981年發表第一台個人電腦IBM PC，根據維基百科的資料，CPU處理速度是4.77Mhz(4,772,727次/秒)，時光來到2019年Intel CPU i7-8086K 已經達到4.0 GHz(40億次/秒)。 

400萬比對40億，這是個多驚人的成長，這也是為什麼我們現在手中的iPhone運算能力比當初阿姆斯壯登陸月球使用的電腦運算能力還要強的關係。

維基百科：時脈頻率 http://bit.ly/2LBNZBW

 

多元思維模型與指數型成長則有相同的成長速度，儘管一開始很慢，但長期持之以恆，就會有很大的改變。順帶一提，我們在學習時，不該用功利主義的角度來看待，應該用更廣的角度去看待提升自身知識和能力這件事，不為什麼，就是談錢傷感情嘛！

 

本文要告訴你的是：

• 擁有多元思維模型有很多好處
• 認識多元思維模型
• 如何建構知識圖譜
• 實踐是一門學問

 

擁有多元思維模型有很多好處，可以解決未知的問題。

我舉一個例子，先前Google和甲骨文Oracle針對Java侵權一案，Oracle向Google發起Java侵權的訴訟求償90億美元。

Java實際上是開源的程式語言，不需要授權費，人人都可以安裝和使用。審理這個案件的法官或律師，若是完全不懂程式，又該如何面對這個案件。這個案件之所以備受關注是因為開源程式碼的概念，在未來科技發展中會越來越重要。

若法律無法公正的審理這個案件，又叫人如何持續貢獻開源的程式碼？企業又怎麼敢使用開源程式？

我支持開源程式，我也是一個Linux的使用者，學習python技術。換而言之，只有開源才可以讓我輕鬆地學習Linux，未來可以被使用開源系統的企業雇用，這對社會來說是一個良性循環，任何人只要有台電腦連上網，不需要支付大筆授權費用，可以在網路上學習任何有關Linux, Java, Android, Swift, python等，語言、程式或作業系統。

 

這宗案件糾纏多年，時而Google勝訴，時而Oracle勝訴。當時，法官William Alsup判決Oracle敗訴，Google不必支付90億美元的授權費給Oracle。判決Google勝訴的原因在於沒有證據顯示那9行很常用的rangCheck 程式碼，讓Google得以加速把Android 推向市場。

有興趣的人，可以去閱讀下面關於此案的資訊👇🏻，我節錄此案法庭上的重點。

 

1. 甲骨文告Google的Android侵權：第一回合Google勝訴http://www.naipo.com/Portals/1/web_tw/Knowledge_Center/Infringement_Case/publish-82.htm
2. Oracle v. Google – Patent Infringement Instructions, Damage Phase Witnesses, and the Continuing Saga of Infringer’s Profits ~mw http://www.groklaw.net/article.php?story=20120516083919975
3. From the Courtroom – Day 7, Patent Phase, of Oracle v. Google – Closing Statements ~pj – Updated 8Xs http://www.groklaw.net/article.php?story=20120515120106322

原文如下：

“THE COURT: All right. I have — I was not good — I couldn’t have told you the first thing about Java before this trial. But, I have done and still do a lot of programming myself in other languages. I have written blocks of code like rangeCheck a hundred times or more. I could do it. You could do it. It is so simple. The idea that somebody copied that in order to get to market faster, when it would be just as fast to write it out, it was an accident that that thing got in there. There was no way that you could say that that was speeding them along to the marketplace. That is not a good argument. 

 

MR. BOIES: Your Honor —

THE COURT: You’re one of the best lawyers in America. How can you even make that argument? You know, maybe the answer is because you are so good legit. But it is not legit. That is not a good argument.”

 

MR. BOIES: Your Honor, let me approach it this way, first, okay. I want to come back to rangeCheck. All right.

THE COURT: RangeCheck. All it does is it makes sure that the numbers you’re inputting are within a range. And if they’re not, they give it some kind of exceptional treatment. It is so — that witness, when he said a high school student would do this, is absolutely right.

MR. BOIES: He didn’t say a high school student would do it in an hour, all right.

 

THE COURT: Less than — in five minutes, Mr. Boies. 

MR. BOIES: Well, Your Honor —

THE COURT: If you know the language. Once you know the language, it is a five-minute proposition.

MR. BOIES: Your Honor, I’m not an expert on Java, okay. This is my second case on Java, but I’m not an expert on Java. And I couldn’t program that, probably, in six months. But I accept that there are people who could. If the Court would just let me — I know I should always answer the Court’s question, but let me come back to rangeCheck after I’ve just reminded the Court that we’ve got the issue of these test files.

THE COURT: All right.

MR. BOIES: These test files, what they had to do was they had to take the Oracle code, Sun code, decompile it, and then re-create from that. That was not an that they did by mistake. did it for the purpose of

accident. That was not something They did it intentionally. And they accelerating what they were doing. Or saving money. Or both. I don’t — just as the Court says to me, rangeCheck is only nine lines of code, and how can any — you know, how can you draw any inference from that, I say to the Court, you can’t look at the decompiling copy and simply say this was meaningless.”

 

原文引述自 Case3:10-cv-03561-WHA Document1172 Filed05/18/12 Page143 of 155  http://www.groklaw.net/pdf4/OraclevGoogle-1172.pdf

 

無論此宗案件判決結果為何?我們要關注的焦點在於為什麼法官William Alsup有辦法審理這個案件？

答案就是他會Coding！是的！一個法律人會寫程式，得以讓他解決這個棘手的問題。法律和程式可以說八竿子打不著邊，但我很確認的一件事是這個法官若不會寫Code，這個案件在審理上就會有難度，因爲法官無法公正的判決，不論他會不會寫程式。實際上，學過程式的人都知道，關於屬性和類別，在不同程式語言使用上都是差不多的。

上述只是一個舉例，我們雖然不是法官、也不是程式設計師，但我們碰到現實生活中的問題會更加複雜。多元思維模式能幫助我們透過各種不同角度思考問題，思索出最佳的解決方案。

 

認識多元思維模型

 

我是一名飛行傘越野飛行員、雙人載飛教練，一名飛行員必須學習基礎的物理知識、柏努力定律、流體力學、氣象學、熱力學、地形、心理學，還有全球定位系統GPS、飛行儀器操作等各種複雜的知識，有關飛行儀器操作就必須學習一些基礎電腦知識。

因為長年的自我學習和訓練的結果，我很習慣的學習各種不同學科的基礎原理，然後應用到飛行中，在空中面對狀況是必須即時反應和判斷，不容一點馬虎，因此心理學的偏誤也必須了解知道自己在面對狀況如果發生判斷錯誤，如何盡快修正。

事隔多年之後，認識了多元思維模型後，了解到原來自己所接受的飛行訓練，就是建立自己的多元思維模型，透過各種不同的資訊，在極短的時間內，去判斷在空中要解決的問題。

多元思維模型就是使用各種不同知識基礎的觀點，去解決一個問題，或是進行決策。

以蒙格來說，他使用多元思維模型用來判斷是否值得去投資一間公司。例如：波克夏海瑟威公司(Berkshire Hathaway)近期投資了蘋果公司，這是過去不曾有過的紀錄。不論是不是蒙格或巴菲特做的決策，他們都承認了過去沒有提早投資蘋果、亞馬遜科技公司是個錯誤的投資決策。

蒙格的多元思維模型將數學、工程學、生物學、物理學、化學、統計學、經濟學、歷史學、心理學、生理學等學科的思想結合起來。據稱，只要正確的收集和組織，他的多元思維模型(據他估計，大概有100種)便能提供一個背景或者框架，使他具有看清生活本質的非凡洞察力。

另外還有一位老兄，他是DuckDuckGo搜尋引擎(極度重視隱私權的搜尋引擎)的CEO & Founder, Gabriel Weinberg ，也在Medium整理出他的多元思維模型(Mental Model)。有興趣可以來詳細閱讀這篇Mental Models I Find Repeatedly Useful。

這樣看起來，不得不說蒙格的多元思維模型相當厲害，跨越這麼多的學科，判斷任何投資上的決策，便不會差異太遠。既然大腦要建立這些模型，我們唯一能做的事情，就是動手畫出自己腦中的知識圖譜。

如何建構知識圖譜

知識圖譜會隨著年紀而增長，逐步建構整個知識圖譜，自己就有基礎的知識根基，接著才能建構多元的思維模型。換句話說，知識和智慧是不一樣的，知識是輸入，智慧是產出。

多元思維模型包含心理學中的偏誤、行為、決策三的面向去建構思維，有了基礎知識才能判斷自己的偏誤行為和決策是否正確。這個模型是由著名的心理學家 Daniel Kahneman 知名著作《快思曼想》提出：

• 系統1直覺迅速，但不理性。(大部分人很常使用)
• 系統2緩慢使用大量注意力，非常理性。(大部分人，使用時間短)

有了基礎知識，可以讓自己的思維大開，不會再對基本的問題有所疑問，能夠用更寬闊的角度去檢視任何問題。

 

我的知識圖譜只是一個範例，並沒有完全把我過去閱讀的知識和內容完整補上，因為圖表會變得過於龐大難以閱讀，這邊僅僅提供一個基礎概念而已。

每個成年人都有經歷過學校所學習的基礎學科，例如國文、數學、物理、化學、英文、生物等學科，現在回頭檢視自己所學。勢必都有自己特別擅長和不擅長的科目，並非要各位回頭再來念國文之類的課本。而是針對自身有興趣的內容或是面對到的問題必須解決，接著就去找相關的內容或是書籍，從最基本的原理開始讀起，接著再慢慢延伸到其他相關的內容。

 

 

當你的知識之樹，枝葉茂密的時候，你就該多閱讀心理學的內容，建立自己的思維模型，畢竟人類是一個感情動物，在很多情況、情境中，十分不理性，要避免自己做出過多不理性的決策和行為，就必須掌握知識和了解自己的思維模型。

實際上當你閱讀一本好的書，通常要挑經典來讀(一再被提及的書，名人推薦書單)，再來就是挑暢銷書閱讀。

開始閱讀同一領域大約數本書之後，你會發現引用的文獻會指向某一本更早之前的著作，那一本就是經典了，那你的任務就是把那數本經典讀完，再看看會不會有更多經典的書籍。唯有透過這本古早經典，才能更深入了解知識。閱讀過的每本書都會和另一本書，產生了連結，knowledge tree就有了根基。

例如：閱讀跟消費者心理學相關的書，都會提到遠古時期人類在演化過程中，帶來千百年的影響，就是「人類愛吃甜食」。對甜食無法抗拒，會一吃在吃不會停下來。接著，越來越多相關書籍都會提到人類大腦受到演化的影響，而且都會指向同一本書《自私的基因》。被引用的次數越多，代表這本書是經典中的經典，你可以透過這本書串連新的knowledge tree。

 

“如果我比別人看得更遠，那是因為我站在巨人的肩上。(If I have seen further it is by standing on the shoulders of Giants.)-艾薩克．牛頓(Sir Isaac Newton)”

圖片來源：iStock

 

閱讀的重要性，很常超乎我們想像。這是一種指數型的成長概念，剛開始都會在同一水平線上，但到達某一臨界點時，會呈指數型成長。

閱讀是知識獲取最快速的方式之一，但我們現在甚少閱讀，我們時常在面對需要決策的狀況，通常都是遵循經驗法則還有google的資料，甚少是依據在自己的知識上面。

我不建議各位過於使用google或是任何搜尋引擎去查詢自己的問題，便是當我們過於依賴電腦提供的資料，會使我們逐漸失去思維的能力，不能冷靜、理性的觀察、理解和行動。

閱讀後，必須實踐(實驗)，才會真正變成自己的Know how。

 

實踐是一門學問

運用所學去實踐獲益有很多方式，簡單來說有：

1. 把想法寫出來，架設部落格持續寫作，用網站獲利。
2. 組讀書會和人互相交流討論。
3. 想辦法將所學變現，嘗試接案、教學。
4. 取得技術認證或學位，開啟新職涯領域。
5. 錄製線上課程銷售
6. 成為youtuber成為知識型網紅
7. 投稿出版社或把知識印製成小冊子上網販售(蝦皮北一女筆記本)
8. 認真研究某領域，嘗試投稿期刊、雜誌

自己認為要持續做一件自己喜歡的事情，總是要有點回饋，不論是實質利益或是個人成就感。那都是持續下去的動力，就跟運動是為了讓自己身材看起來看完美，是每一位女生運動的動力一樣。某些時候，可能是自己工作需要，需要學習新的技能，才會去主動學習，這也是大部分人會去學習的動力之一。

實踐可以視為是一種目標設定，我在《用evernote做自己的子彈筆記》一文中，提到子彈筆記本的思維和用數位筆記本Evernote結合的方法，那便是一種對自己的目標設定。在每個月的計畫表中，加入目標。例如：我在2019年5月預定要完成的目標有：

• 看完跟著怪咖物理學家一起跳進黑洞
• 看完混沌
• 外幣保險考試準備
• 10 km 53min內跑完
• 整理已閱讀物理書籍筆記

 

透過設定清單，我清楚幫自己在每個月設定目標，若這個月沒完成，我可以挪到下個月在執行。畢竟有很多突發事件，可能會影響自己的步調。

根據使用目標管理多年的經驗來說，距離現在過於遙遠的目標，乾脆不要設定了，可以設定方向，目標清單建議設定在半年內可以執行為主，其餘的就把丟到一個清單放著吧!

當自我實踐設立多元思維模型的過程中，會面臨不少自己懶惰、過於忙碌等等的藉口、投資自己猶豫不決的結果。文章一開始闡明擁有多元思維模型的好處，但具體要開始做，真的又會讓人猶豫不決。

每個人都喜歡待在自己的舒適圈，我閱讀的每一本書過去都是看看就賣掉了，當我開始把書中的內容整理起來時，我等同建立一個自己的維基百科，關於這類的知識內容，我也不確定何時會派上用場。但我隨時可以透過搜尋的方式，把我腦中知識的連結點與電腦資料庫作連結。

開始架構自己的多元思維模型後，我從知識圖譜開始相信自己的兩個系統可以互相搭配。我的知識圖譜最多應用的領域就是投資和飛行，學習電腦科學是因為未來想用量化分析作投資，電腦分析則可以運用在飛行儀器或是分析氣象圖數值。物理就僅是個人偏好和興趣，了解最新科技發展。

心理學則可以應用在自己行為模式上，減少偏誤、決策錯誤產生，生物學則可以應用在個人健康管理方面，可謂學習各個領域的知識，對自己更加了解。根據查理‧蒙格說他自己的多元思維模型有100個，我猜想人腦無法一次想100件事情，應該也是有個清單之類的表格，對於需要使用多元思維模型時，拿出來輔助判斷使用。

 

“這世界最可怕的是比你聰明的人，比你還要努力還認真。”

1的10次方，結果還是1。1.1的10次方，結果是2.5937424601，若每天持續進步一點點，結果就會是2.5倍。多元思維模型看似需要一個龐大的閱讀量和時間去建立，建立的過程中，需要專注、時間和實踐，只要每天都比昨天進步0.1，很快地就會感受到自己的成長了。

這篇文章老實說有點長，大約將近9000個字，但多元思維模型(Mental Model)是一個很複雜的概念。我在2019/7/26 再做一次更新，減少一些關於電腦科學知識的例子，深入的解釋何謂多元思維模型。