栏目：思维模式 作者：佚名
5. 费米思维（Fermi Thinking）：建立一个基础
“费米估算法可以像热刀切黄油一样切掉无关信息。”——大卫·爱泼斯坦（David Epstein），《成长的边界》（Range: Why Generalists Triumph in a Specialized World）
我想起自己刚从大学毕业时遇到的第一个面试问题：“世界上有多少架飞机拖船？”
我当时并不知道，这样一个问题到底有什么用？直到我开始工作，才意识到通常被称为“费米思维”的这一思维的有用性。
“费米思维”是以物理学家恩里科·费米（Enrico Fermi）的名字命名的一种启发式估计技术。费米以能用很少的数据进行精确的近似计算而闻名。比如，他 1945 年在曼哈顿计划中对引爆的原子弹威力进行了估计。很难想象，费米估计的一万吨 TNT 炸药是根据爆炸时他从手上掉下的纸片所传播的距离计算出来的。
费米问题通常是极端的、无法用数学或科学方法解决的问题。如果你听说过费米，那你可能对费米悖论和德雷克方程很熟悉，它估计了银河系中智能文明的数量。
虽然费米估计几乎总是无法做到精确，但它能提供一个经得起考验的近似值。
费米思维的有用性能延伸到多个维度，这里有几个例子可以说明如何利用费米思维。
在进行数据分析之前，先验证一个断言或假设
评估和/或验证潜在的错误估计或数据源
评估市场机会，并识别空白区域
进行“快速且粗略”的大致估计
6. 系统思维（Systems Thinking）：区分线性和非线性
“系统思维是一门看到整体的学科”——彼得·圣吉（Peter M. Senge）
系统思考是一个庞大的主题，其理念是确定手头的问题是线性系统，还是非线性系统。
在线性系统中，问题通常可以通过检查和识别线性链中最薄弱的环节来解决。因此，它们可以很容易地建模、理解和诊断。
相反，一个非线性或复杂的系统有许多相互依赖的组件，并且经常相互作用。这使得建模变得困难，因为这些相互作用使得部分不可能被从整体中分离出来。因此，解决问题必须采用全面的方法。非线性复杂系统的例子包括供应链、组织结构、团队互动、开发项目等。
克服这一挑战的方法是，通过对复杂系统进行抽象建模，来解决复杂系统中的问题。
这里的经验法则是，对于系统思维，永远在进行分析之前先区分线性系统和非线性系统。
7. 涌现思维（Emergence Thinking）：把所有东西放在一起
“越来越复杂的结构的出现，似乎是我们不断进化的宇宙的本性。——亚历克斯·维库洛沃（Alex M. Vikoulov），《思维进化的五个范例》（The Syntellect Hypothesis: Five Paradigms of the Mind’s Evolution）。
为什么鸟儿结队，鱼儿成群？有几个原因和假设。首先，有理由相信，掠食者会认为群体或团队是一个单一的、可能具有威胁的大型有机体，这将阻止掠食者的攻击。同样很明显的是，捕食者发现攻击群体或团队中的个体，比攻击单个动物要困难得多。反过来也有可能：羊群或鱼群通过合作捕猎比个体单打独斗更有效。
术语“涌现”（Emergence）在本质上指的是复杂的形成，这些复杂的构造是复杂系统中自组织的性质。这个想法很简单：“简单的规则导致复杂的结果。”
在 20 世纪 80 年代，克雷格·雷诺兹（Craig Reynolds）提出了一个关于这一现象的非常简单的模型，被称为博伊德模型（Boid’s model）。他的目标是开发出真实的群集行为的计算机图形。因此，他写了一篇著名的论文 Flocks, herds, and schools: A distributed behavioral model。在那篇论文中，雷诺兹提供了一个简单的模型，在这个模型中，个体按照重要性的顺序遵守三条规则。
第一条规则是避免碰撞，它只有一个目的：避免与同伴发生碰撞。
第二个规则是速度匹配，它确保个体通过相互匹配，在速度和方向上是同步的。
第三条也是最后一条规则是羊群中心，它确保个体与同伴保持接近。
很难想象，这一套简单的规则，可以在没有任何中央命令的情况下，创造出以上这些复杂的系统。这些复杂的系统之所以能够形成，完全是因为每个人都要遵守三个简单的规则。
康斯坦茨大学（University of Konstanz）马克斯·普朗克研究所的研究人员对鱼群进行了研究，他们得出的结论是，“无知和信息不足”对鱼群的恢复力和完整性以及鱼群的生存，具有非常重要的影响。他们认为，让信息不足的个人参与决策，最终会使群体决策民主化，并防止极端主义个体在整体上产生不成比例的影响。
例如，在领导团队或组织集体时，可以通过去中心化和个人主义来实现集体智慧。这些规则将个人影响力和集体智慧之间的摩擦最小化，同时又不会扼杀创造性解决问题的趋势、以及随之而来的共同创造和合作等想法。
此外，它是一种“通过确定一套简单的规则，并将其作为原则和经验法则，来应对日益复杂的世界”的能力。
在解决问题的过程中，运用上述“6种思维模式+涌现思维”作为处理问题的规则，可以产生更优化的解决方案。
译者：Jane
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