发现好的心智模型

在决策的过程中，大脑是一台根据过往记忆进行预测的机器。

在根据记忆进行预测的过程中，推理逻辑是最靠不住的：“这件事在过去发生了，因此在未来也会发生。”这种推理过于依赖特定环境，带有经验主义色彩。其实，做决策要具体问题具体分析，有效决策需要的是原则和心智模型。

目前我发现的最好的心智模型来自进化论、博弈论和查理·芒格。芒格是巴菲特的合伙人，是一位极为出色的投资大师。他有成千上万个绝佳的心智模型。另外，我还知道纳西姆·塔勒布、本杰明·富兰克林等等，他们都有出色的心智模型。我也会在自己的脑子里装满各种各样的心智模型。[4]

我把自己的推文和其他人的推文作为格言。发推文有助于我提炼所学知识的精髓，也有助于我温故而知新。大脑的空间是有限的，毕竟一个人的神经元数量是有限的，所以你可以把推文视为指针、地址或助记符，其目的是帮助你记住那些更深层次的原则。而只有将这些原则与过往的亲身经历相结合，你才能加深理解和记忆。

如果没有结合亲身经历，推文读起来就会像鸡汤集锦，内容精彩，一时间让人备受鼓舞。你甚至还把它们做成精美的海报，以时时激励自己。但很可能过段时间你就忘掉了，继续按部就班地生活。所谓的心智模型，其实就是有助于调取你所学知识的简单方法。[78]

 进化论

我认为，现代社会的很多现象都可以用进化论来解释。有一种理论认为，文明的存在是为了解决交配权的分配问题。从纯粹的性选择角度看，人类社会精子充足，卵子稀少，所以存在分配问题。

究其根本，人类的所有发明和成就都是为了解决交配权的分配问题。人生的很多问题都可以从进化论、热力学、信息论和复杂性理论中找到解释和预测。[11]

反推法

我认为自己并没有能力找到“正确方法”。相反，我努力的方向是逐一排除不奏效的方法。我认为成功就是不犯错。成功的关键并不在于做出正确判断，而在于避免做出错误判断。[4]

 复杂性理论

20世纪90年代中期，我开始沉迷于研究复杂性理论。随着研究的深入，我越发认识到人类知识和预测能力的局限性。复杂性理论对我产生了至关重要的影响。这个理论帮助我打造了一个系统，它可以在存在信息盲点的情况下正常运作。我相信，从本质上说，人类是无知的，是极不善于预测未来的。[4]

 经济学

微观经济学和博弈论都是基础性学科。如果不能深刻理解供求关系、劳资关系、博弈论等问题，你就不可能在商业上取得成功，甚至也无法很好地适应现代社会。[4]

忽略那些不同的声音。市场会做出决定。

委托和代理问题

在我看来，委托和代理问题是微观经济学中最基本的问题。如果不了解什么是委托、什么是代理，你就无法在这个世界上应对自如。如果想成功创业、成功达成交易，你就一定要研究委托和代理问题。

委托和代理问题非常容易理解。恺撒大帝有句名言：“如果你想完成一件事，那就亲自去做。如果不想完成，那就派人去做。”他的意思是，如果想把事情做好，你就必须自己去做。如果你是委托人，你就会有主人翁的责任感，因为在意结果，所以你会做得很好。而如果你是代理人，你就是在为别人做事，你可能会做得很糟糕，因为你不在乎。你追求的是自身利益最大化，而不是委托人资产最优化。

公司规模越小，每个人越会觉得自己是委托人、是主人。越不觉得自己是代理人，工作就会做得越出色。增加所获报酬与创造价值之间的相关性，可以改变员工的认知，让他们越发觉得自己是委托人，而不仅仅是代理人。[12]

我认为，我们内心深处都知道这一点。我们会天然地被委托人这个角色吸引，内心也更贴近这个角色。但媒体和现代社会不断给大众洗脑，让大众认为社会需要代理人，代理人在社会中发挥着不可或缺的作用，代理人学识渊博，等等。这样一来，大多数人会心甘情愿地成为勤勤恳恳的代理人。[12]

 复利效应

 一提到复利，大部分人都知道这是一个金融词语。如果不懂复利是什么，那么你可以自行学习一下微观经济学教科书。从头到尾认真研读一本微观经济学教科书，你会受益匪浅。

我举个金融的例子来说明什么是复利。假设每年从1美元中获得10%的收益，那么第一年可以赚10%，最后得到1.10美元，第二年得到1.21美元，第三年得到1.33美元。收益金额会不断增加。如果以每年30%的复利利率计算，连续30年，最终得到的不是本金的10倍或20倍，而是数千倍。[10]

在智力成果领域，复利效应同样适用。一家公司现有100个用户，如果用户以每月20%的复合速率增长，公司将在短时间内累积起数百万用户。

有时候，即使是公司的创始人，也会对如此庞大的业务规模感到惊讶。[10]

 基础数学

我认为，基础数学的重要性真的被低估了。如果要赚钱或者投资，你就必须学好基础数学。创业和经商不需要学习几何学、三角函数、微积分，也不需要学习其他任何复杂的数学课程，但是需要学习算法、概率学和统计学，这些分支学科都非常重要。要吃透基础数学，真正掌握加减乘除、复利计算、概率论和统计学。

 黑天鹅

概率统计学有一个新的分支，这个分支是关于“尾部事件”的。黑天鹅事件是极端概率事件。这里我想重提一下纳西姆·塔勒布，我认为他是我们这个时代最伟大的哲学家和科学家之一。他在研究黑天鹅事件方面做了很多开创性工作。

 微积分

我们可以借助微积分了解和认识变化的速度和自然界的运作方式，但更重要的是，要理解微积分的原理。微积分通过小的离散或连续事件来测量变化。进行积分运算或根据需要进行推导并不重要，因为在商业世界里你不需要这样做。

 可证伪性

对那些声称“科学”站在自己一边的人来说，最重要的原则，同时也是他们理解得最不透彻的原则，就是可证伪性。如果不能做出可证伪的预测，那就不是科学。要让人们相信某个理论是真理，这个理论就应该具有预测能力，而且必须是可证伪的。[11]

我认为宏观经济学不可信，因为宏观经济学家做出的预测是不可证伪的，而可证伪性才是科学的标志。现实只有一个，所以在研究经济时，反例永远不会出现，你永远不可能在美国经济发展的同时，找到另一个完全一样的国家做相反的经济实验。[4]

 如果难以抉择，那答案就是否定的

如果面临艰难选择，比如：

我应该跟这个人结婚吗？

我应该接受这份工作吗？

我应该买这栋房子吗？

我应该搬到这个城市吗？

我应该和这个人做生意吗？

如果你难以抉择，答案就是否定的。原因是，现代社会充满了选择，有成千上万个选择。我们生活在一个有70亿人口的星球上，我们和互联网上的每个人都相互连接，世界上有成千上万的职业供我们选择。大千世界，芸芸众生，选择永远不缺。

自古至今，生理上的局限决定了人类无法意识到自己到底有多少种选择。在远古时期的部落中，150个人就是运转和协作的极限了。当一个人出现在你的生活中时，这个人可能就是你唯一的伴侣选择。

一个重大决策可能会影响未来十几年，甚至几十年的人生轨迹。创业可能需要10年时间。一段恋情可能会持续5年甚至更久。搬到一个城市可能会住上10年、20年。这些决定都将产生深远的影响。人做不到绝对确定，但是我们一定要在非常确定的情况下再做出决定。

有时我们实在难以抉择，甚至需要列出清单，对不同选项的利弊进行对比和权衡。选择放弃吧，如果难以抉择，答案就是否定的。[10]

 迎难而上

一条简单的人生经验：如果在一个艰难的决定上意见不统一，你就应该选择短期内更痛苦的道路。

如果面对两个选择，利弊各占50%，你就应该选择短期内更艰难、更痛苦的道路。

从本质上看，两条道路中的一条会带来短期痛苦，而另一条会在未来引发更长久的痛苦。为了回避矛盾，大脑会本能地选择摆脱短期痛苦。

前提条件是，两个选择利弊相当，但如果一条道路会带来短期痛苦，那么它也会带来长期收益。而根据复利效应，长期收益才是你想要的。

大脑会过分看重短期快乐，试图避免短期痛苦。

因此，你必须进行自我训练，主动迎接短期痛苦，压制回避痛苦的倾向（这种潜意识倾向非常强大）。如你所知，我们生命中的大部分收获都来自承受短期痛苦而获得的长期回报。

以运动为例。运动对我来说并不是一件快乐的事，因为我会在短期内感到痛苦。但是从长远看，我会变得更好，因为我的肌肉更发达了，身体更健康了。

当运动时，肌肉会感到酸痛或疲劳。读书也一样，读有难度的书会让大脑不堪重负，短时间内感到疲劳。但从长远看，读书会让我变得越来越聪明，因为我在持续挑战大脑处理信息的极限，提高大脑的工作能力，进而不断吸收新概念。

因此，一般来说，应该选择短期痛苦，以换取长期收益。

 建立新的心智模型最有效的方法是什么？

海量阅读，多多益善。[2]

 
每天花一个小时阅读科学、数学和哲学类书籍，7年内，你就可能跻身少数的成功人士之列。