本书作者是斯科特·佩奇，2012年时，他在密歇根大学，开设了一门叫模型思维的公开课。一开始只有不到100人听。但现在，这堂课的学生已经超过一百万。这本书就是这门课的精华浓缩。
一
模型就是经验的抽象集合。平时听到的谚语、公式、定理，本质上都是一种模型。但是，统计学大师乔治·博克斯说过，所有的模型都是错的。它们只在特定的尺度上成立。假如只用一个模型观察世界，就会让真理成为公式的牺牲品。所以，要想理解真实世界，我们需要的不是模型，而是多模型。而这本书要做的就是帮你建立多模型思维。
多模型思维，首先是一种意识，其次是一种能力。因为我们平时都太习惯使用单一模型了。所以，要想培养这个能力，你得先养成这个意识。要时刻提醒自己，我是不是在用模型思考？我的模型对不对？所以，要想建立多模型思维，必须要解决两个问题。第一，是意识层面的问题。也就是，我们得知道，多模型思维，到底是一种怎样的能力？你为什么需要这种能力？弄清这个问题，我们就初步获得了，多模型思维的意识。第二，是技巧层面的问题。也就是，有哪些模型，是你需要掌握的？把这两个问题的答案连在一起，我们就回答了今天主题，怎么建立自己的多模型思维。
二
在这本书里，作者把人的思考能力，分为四个层级。
第一个层级，也是最低的层级，叫作数据，就是你能直接观察到的事实。在森林大火的故事中，你知道哪里发生了火灾，就已经达到了这一层。
第二个层级，叫作信息，就是对数据做归类统计，得出一个准确的数字。比如知道一年总共发生多少场火灾，造成了多大的损失，这就是信息。
第三个层级，叫知识，是面对信息时的处理方式。比如面对大火，你知道应该用什么技术来扑救，知道怎么组织人员。这些特定情况下的知识，也就是我们今天说的模型。当你掌握一种模型，你就可以说，你是一个有知识的人。
第四个层级，叫作智慧。指的是，你面对不同的情况，在多个模型之间，做出选择切换的能力。比如面对大火，你知道东部的山区潮湿，要灭火。同时，你还能意识到，西部的山区干燥，前提变了，方案也要变。你要从传统的火灾模型，切换到森林大火模型。能凌驾于存量经验之上，切换模型，就是思考的第四个层级，也是最高的层级，叫作智慧。也就是我们今天说的多模型思维。
菲茨杰拉德曾经说过，第一流智慧的体现，是同时持有两种截然相反的观点，还能正常行事。今天，咱们把这句话改改。你可以把它理解成，第一流智慧的体现，就是同时掌握很多种模型，并且能够根据环境，切换模型。
作者认为，任何模型都具备三个特点。第一，它一定是简化的，去掉了某些细节。比如传统的灭火模型，是不考虑树木是否干枯这个细节的。第二，它们都是逻辑化的。比如物理规则，大都可以表现为某个公式。当然，逻辑化也伴随着代价。这就是模型的第三个特点，前面提过，所有的模型都是不全面的。任何单一模型，都没法解释复杂世界。只有建立更多的模型，你才能看清世界的真实面貌。咱们引用一句有点极端的话，这是一个生态学家，叫理查德·莱文斯说的。他说，我们的真理说到底就是若干独立的谎言的交集。换句话说，模型其实是真实世界在某一个场景下的运行规则。场景变了，规则也要跟着变。
多模型思维到底是一种怎样的能力？简单说，多模型思维，是一种能够根据环境，抛弃固有经验，切换思考模型的能力。这也意味着，要真正掌握这种能力，你必须要掌握足够多的模型。这不是一朝一夕的功夫。在这本书里，作者提出了将近一百种模型。
三
我们简要学习三种种模型。
第一组，是两个分布模型，正态分布和幂律分布。
正态分布，也叫常态分布。你可以把它想象成，一个追求平均，一切资源均等的世界。简单说，就是在所有的样本中，那个最接近常态的平均值占比最大。比如人的身高，大多数人，都是不高不矮，比较接近平均身高。再比如高考分数，大多数人都处在一个不太高，也不太低的分数区间。满分和零分，都非常罕见。
而幂律分布是，平均值的比例优势消失了。你可以把它想象成，一个赢家通吃的世界。在所有的样本中，少数人，占据了大多数资源。比如财富，少部分人，拥有着社会的大部分财富。再比如流量，网络上的大V，占据着绝大多数流量。而剩下的大多数，粉丝都很少。
那么，搞清这两个分布模型，有什么用呢？简单说，它可以帮我们合理的规划资源，管理风险。
比如，让你设计公共汽车上的扶手高度。考虑到人的身高是正态分布，特别高的和特别矮的都是少数，它的高度就应该是，一个不高不矮的人，伸手恰好能够到的高度。
但是，假如你在林业部门工作，要维护一整片森林。你就要意识到，森林火灾这件事，是幂律分布。也就是，火灾的发生率虽然很低，但是，它造成的损失非常大。这时，你就要重视防火抢险工作，为此储备大量的资源。
当然，这些都是事后的观察总结。我们更关心的，是面对一个陌生的系统时，怎么判断，它到底是遵循正态分布，还是幂律分布？这个标准其实很简单，那就是看，样本之间，会不会相互影响。假如样本之间是独立的，比如身高，张三的身高，影响不到李四的身高。那么你就可以判断，身高遵循的是正态分布。假如样本之间相互关联，彼此影响，这个系统就遵循幂律分布。比如森林大火，一棵树着火，十有八九会点着周围的树。再比如财富，越有钱的人，就越能获得赚钱的机会，财富之间存在关联交易，它就会呈现出幂律分布。
这是第一组模型，分布模型。它的作用是，帮我们合理的规划资源，控制风险。
再学习一个单独的模型，叫夏普利模型。它能够帮我们判断，一个人在团队中的价值。假如你在公司里觉得自己的工资低，应该获得更高的报酬，那么你最好仔细听这个模型。这大概是衡量一个人的价值，最合理的模型了。
在正式说夏普利模型之前，咱们先思考一个问题。假设，有一个公司，做的是西班牙和法国之间的跨国贸易。它必须得同时跟法国人和西班牙人交流。注意，是必须同时跟这两个国家的人沟通，这个公司才能创造价值。假如只会一种语言，没用。
这时，公司有三个人，第一个人只会西班牙语。他的工资是2000块。第二个人只会法语，当然，公平起见，他的工资，也是2000块。这很好理解。但问题是第三个人，他同时精通西班牙语和法语。现在问你，他的工资，应该是多少？
按照通常的设想，会一种语言工资是2000，会两种，应该翻倍，是4000。当然，这也是一种计算方法。但是，我要告诉你的是，他真正的价值应该是8000。
这是怎么算出来的呢？这就要说到夏普利模型了。这是经济学家罗依德·夏普利发明的。它计算的是，一个人在所有可能加入团队的次序下，对团队做出的边际贡献的平均值。
乍一听，你可能有点蒙。其实说白了，它计算的就是，这个团队多你一个人，到底会怎么样？你可以先设想，当这个团队一个人都没有，你是第一个加入时，你能贡献多少价值。当已经有一个人，你第二个加入，能贡献多少价值。后面同理，计算出你是第三个，第四个加入，每种情况下，能贡献多少价值。最后再算出所有次序下，价值的平均值。这就是你在团队中的夏普利价值。
咱们用这个公式，算一遍前面的例子。你看，不管你是只会西班牙语，还是只会法语，你都必须得在，另一个人已经入职的情况下再入职，才能创造价值。否则，前面说过，只会一种语言，公司的业务根本做不了。换句话说，对这两个人来说，都只有一种情况，能创造价值。那就是，另一个人第一个入职，他第二个入职。
但是，假如一个人同时会两种语言，那么，他至少能在四种情况下创造价值。首先是第一个入职，其次是在只会法语的人入职之后，再其次是在只会西班牙语的人入职之后，最后是在一个什么都不会的任何人入职之后。你看，他能在四种情况下创造价值，所以，他的待遇，应该是只能在一种情况下创造价值的人的四倍。所以，2000乘以4，他的工资应该是8000。
这个方法的科学之处就在于，第一，它忽略掉了资历，只看能力。第二，他计算的不是一个人的孤立价值，而是他在这个团队里，有多大的不可替代性。还要特别说明一下，这里把夏普利模型做了简化。真正的夏普利模型，比这个算法要复杂得多，也严谨得多。
我们学习的第三个模型，相对简单点的，叫网络模型。也就是，用网络化的方式，来看待人群。不要把人群看成一个个孤立的点，而是看成一张网。它的价值是，可以帮你快速找到，问题的突破口。
还是从一个问题说起。假设在一个城市里突然爆发了病毒，蔓延速度很快。针对这个病毒，有一种特效疫苗。但疫苗的数量很有限，只能给少部分人注射。请问，你应该把疫苗给谁？
可能有人说，当然是先给老幼妇孺啊，这些人抵抗力低，更需要疫苗。也可能有人说，应该先给那些各行各业的精英，他们是社会的中流砥柱。还可能有人说，为了公平起见，应该抽签，把一切交给运气。
但是，从网络模型的角度看，其实还有一个更科学的办法。假如把人群看成一张网，把每个人看成一个节点，人和人之间的联系，看成是节点之间的连接线。你会发现，有节点跟周围的连接特别充分，这些人特别容易跟别人发生接触。可能是因为他人缘好，也可能是因为他的工作需要跟人打交道。假如这些人感染，他们马上就会传染给其他的人。所以，按照网络模型，应该先把疫苗给这些人。这样能更有效地控制疫情蔓延。
再比如，你要向市场推广一个新产品，也可以把拥有最多连接的节点，当成种子用户，先发给他们试用，然后让他们帮你推广。总之，不管你想扩散观点还是控制问题，通过网络模型，我们都可以快速找到，一个问题的突破口。这个突破口，往往就是拥有最多连接数的节点。这就是网络模型。
四
模型其实是一个人最底层的思维系统。它比知识和方法，还要底层。有时候，你做事的方法可能都对，但就是达不到预期的结果。归根结底，很可能就是用错了模型。比如在职场上，有人抱怨，为什么我天天加班，对领导唯命是从，但升职加薪却没我的份？其实说到底，他是在用友谊模型看待工作。觉得自己付出了忠诚，就应该获得同样的忠诚。还有人把工作当作打仗，用战争模型。有人把公司当成家，用家庭模型。当然，咱们在这不是要说谁对谁错，而是想说，很多时候，模型比方法更重要。假如你发现，自己做事的方法都没问题，但就是无法获得预期的结果。你可能要反思，是不是在一开始，就用错了模型。
解读：李南南