在 2019 年初，我撰写了《将心智模型付诸实践》系列文章。该系列是对判断与决策领域文献的一份兼具实操性的总结，也是为了针对我在《心智模型的谬误[1]》一文中对心智模型写作的批评，提供一个建设性的替代方案。
这篇文章是我那部心智模型系列文章结论的精简版。它把原本掩埋在海量总结信息里的核心观点梳理得清清楚楚。我之所以花了一些时间来写这篇文章，是因为我想进一步深挖查理·芒格的作品和世界观。经过大约七个月的阅读和研究，我很欣慰地确认，我在最初的文章中并没有犯下什么严重的纰漏。
如果你没有时间，或者没有兴致去读完整个系列，读这篇就够了。
什么是心智模型？
心智模型是对某个问题领域中最关键部分的简化表征，且这种简化足以支撑我们解决问题。（这个定义摘自 Greg Wilson 的著作 Teaching Tech Together 的这个部分。）
作为一种心理学概念，心智模型的起源可以追溯到著名心理学家让·皮亚杰的认知发展理论。然而，如今绝大多数关于心智模型的文章探讨的并 不是 皮亚杰的初始理论。相反，它被当作一个万能术语，把三类截然不同的概念杂糅在了一起：
- 框架。 很大一部分探讨心智模型的文章，实际上讲的是用于决策和人生的「框架」。由于「框架」听起来不如「心智模型」那么性感，所以作者们更乐意使用后者。读者不妨做一个简单的测试：在阅读一篇关于心智模型的文章时，试着把「心智模型」替换成「框架」。如果读起来毫无违和感，就在整篇文章中继续这样替换。你会发现，「框架」这个词带有一种限制性的意味，而「心智模型」则没有。举个例子，作者们常常会宣称「心智模型是做出明智决策的最佳途径」——如果换成探讨框架，他们就没法这么吹嘘了（毕竟没人会说「框架是做出明智决策的最佳途径！」）。这完全可以理解：作者们都在绞尽脑汁地优化措辞，只为让自己听起来很有洞见。
- 思考工具。 另一大类关于心智模型的文章，讲的则是思考的工具和技巧。其中许多技巧脱胎于判断与决策领域的文献，我粗略地将其统称为「理性研究」：这是一个横跨行为经济学、哲学、心理学和金融学的庞大知识体系。这一类的心智模型写作包括「第一性原理思考」和「避免认知偏差」等内容。我的《将心智模型付诸实践》系列的第二部分重点探讨的就是这类工具，并为实战者梳理了一幅相关的学术版图。
- 心理表征。 这才是皮亚杰的初始理论，它指的是我们在头脑中对某个问题领域构建的内在表征。它有时被称为「隐性知识」或「technê」——与其相对的是「显性知识」或「epistêmê」。这类心理表征极难用言语传达，必须通过反复的实践和经验积累才能掌握。它们构成了专业能力的基础（这也是 K. Anders Ericsson 在其著作《刻意练习》中所主张的核心观点）。
时至今日，市面上绝大多数关于心智模型的文章，通常都在探讨这三类概念中的一种或几种。
心智模型是如何变得如此流行的？
心智模型写作在近期的爆火，主要归功于沃伦·巴菲特的投资搭档查理·芒格，以及一位名叫 Shane Parrish 的博主。
1994 年，查理·芒格发表了一篇著名的演讲，题为 A Lesson on Elementary Worldly Wisdom As It Relates To Investment Management & Business。在这篇演讲中，芒格提出，构建一个跨学科心智模型的「网格」，是在投资和商业（或许也包括人生）中取得成功的关键。
很多年以后，Shane Parrish 开始在他的博客 Farnam Street 上大力普及心智模型，将其标榜为「做出更好决策」的方法。他的心智模型列表被认为是全网最全面的，而他的博客也成了华尔街众多顶级基金经理的必读之物。
为什么查理·芒格如此推崇心智模型？
我们应该先澄清这句话的含义。查理·芒格主张从各个学科中提取基础的（难度不超过大学本科一年级）心智模型，并构建成一个「网格」。这些学科包括心理学、经济学、生物学、化学、物理学、统计学和数学。
在《穷查理宝典》中，编辑 Peter D. Kaufman 指出，芒格是一位「自学成才的投资者」，而他的「心智模型格栅」方法正是芒格应对投资这一艰巨挑战的解决方案。
为什么这种方法如此有效？嗯，想想看投资到底需要一个人做些什么。为了评估一只证券，你需要对市场、消费者心理学、投资者心理学、金融学、企业会计、贸易、宏观经济学、组织设计、管理能力、商业结构、激励机制、商业法、媒体心理学、政府利益、立法趋势、概率论等等，都有个及格线以上的了解……
然而更重要的是，你需要理解这形形色色的概念是如何结合在一起的。芒格本人在过去多年来的各种演讲中，用一个例子最清晰地阐明了这一点：
我曾在两所不同的商学院提出过以下问题。我说：「你们都学过供需曲线。你们学到，当你提高价格时，通常销量会下降；当你降低价格时，销量会上升。对吧？这就是你们学到的知识？」他们都点头称是。接着我说：「现在请告诉我几个例子，在什么情况下，如果你想让实物销量上升，正确的做法反而是提高价格？」紧接着就是一段漫长而可怕的死寂。最后，在我测试过的这两所商学院里，每 50 个人中大概只有 1 个人能举出一个例子。他们想出的点子是：偶尔高价格会被当作品质的粗略指标，从而带动销量上升。
（……）在现代的商学院里，50 个人里只有一个人能想出这唯一的一个例子——其中一所还是极难考入的斯坦福商学院。而且，至今还没有人能给出我最喜欢的那个主要答案。假设你提高价格，然后用多赚的钱去贿赂对方的采购代理呢？（笑声）。这招管用吗？在经济学——尤其是微观经济学中——是否存在这种「提高价格并利用额外销售收入来推高销量」的功能等效做法？一旦你的思维完成了这个跳跃，答案当然是数不胜数。这太简单了。
最极端的例子之一出现在投资管理领域。假设你是一家共同基金的经理，你想要卖出更多的份额。人们通常会得出这样的答案：提高销售佣金，这当然会减少最终买家实际获得的真实投资份额，所以你实际上是提高了卖给最终客户的每单位真实投资的价格。然后，你利用这笔额外的佣金去贿赂客户的采购代理。你正在贿赂经纪人，让他背叛自己的客户，把客户的钱投入到高佣金的产品中。这种做法已经成功创造了至少一万亿美元的共同基金销售额。
（……）我认为，我在这道简单问题上的经验恰恰说明了，即使在高级学术环境中思考经济问题时，人们的综合能力有多么欠缺。如此显而易见的问题，有着如此显而易见的答案。然而，人们修了四门经济学课程，上了商学院，拥有那么高的智商，写了那么多论文，却一点综合能力都没有。这种失败并不是因为教授们什么都懂却故意对学生藏私。这种失败的发生，是因为教授们本身也不擅长这种综合。他们接受的是另一种训练方式。我记不清是凯恩斯还是加尔布雷斯说过，经济学教授在思想上是最「经济（节约）」的。他们靠着在研究生院学到的那么点思想，就能对付一辈子。
你可以看出来，芒格关注的是人们能否跨越多个学科去综合运用模型，并且是以一种切实有用的方式。这就是他主张「你必须在脑海中构建一个多重模型的网格」时想表达的核心要义。
Robert Hagstrom 认为投资是「最后一门博雅教育（文科）」——并且特别适合采用多学科的方法。我不是金融专家（这里得插一句，Hagstrom 管理的各种基金要么跑输大盘，要么已经清盘了），但我愿意相信他的这番话。我相信 Hagstrom 和芒格对金融的理解，是我永远都无法企及的。
我花了很多时间阅读关于心智模型的内容，却常常发现很难将其应用到我的生活中。为什么会这样？
关于心智模型的文章常常会提出一些令人困惑或夸大其词的主张。这是因为他们把一堆截然不同的概念混为一谈了。
像 Shane Parrish 这样的作者，把经济学、心理学、统计学、物理学和生物学等各个领域的概念汇总起来，暗中默认它们具有普遍的实用性（就如芒格演讲中所说的那样）。但实际上，这种方法一旦脱离了投资领域，用处可能非常有限。
还有些作者将「心智模型」当成一个万能词汇，用来概括三种不同类型的概念（正如我之前提到的）。把这三类概念杂糅在一起，会让它们变得很难被实际运用，因为每一种概念都有其不同的局限性：
- 框架总是有局限的。正如那句统计学格言所说，「所有模型都是错的，但有些是有用的」。这句话同样适用于框架，就像适用于统计模型一样。如果我们过度依赖某个框架，我们可能会错过那些本可以指引我们走向不同道路的信号。
- 思考工具最好应用在它们起源的领域。它们也许可以跨领域应用，但在这么做时你必须格外小心。例如，关于认知偏差和启发式的文献警告我们，在做分析性决策时会存在偏见。然而，由于分析需要耗费大量心力，在那些可以通过积累专业知识并依靠直觉行事的高压、高「规律性」领域，这类技巧并不那么有效。
- 心理表征很难——甚至是不可能！——被明确地言传。它们本质上是隐性的。它们必须通过实践、模仿或经验积累来构建。
将心智模型的文章拆解到这三个分类中，能让我们更容易看清它们的局限性，同时也有助于我们在应用它们时保持批判性思考。
心智模型真的有用吗？
思想有用吗？废话，当然有用。显然如此。
只要我们牢记它们的局限性，框架和思考工具就绝对是有用的。
但如果你把心智模型理解为「心理表征」，那么去问「它是否有用」本身就是一个极其愚蠢的问题。这有点像在问「思考有用吗？」对这个问题的回答只能是「呃，我们也控制不住自己不去思考，不是吗？」
所有的人类都是通过心智模型来思考的。
所有的人类都是通过心智模型来思考的。 皮亚杰的研究证实，当一个蹒跚学步的幼儿在学步时，他们其实是在大脑中构建了一个关于自己身体的心智模型。（这种心智模型有时被称为「具身性」，它可以解释截肢者身上出现的幻肢现象等事物）。当幼儿在一个空间里四处探索时，他们就在构建一个关于物理现实的心智模型。他们正在学习「上」和「下」，以及「左」和「右」这样的概念。
人类是通过扩展头脑中已有的心智模型来学习新概念的。 皮亚杰的得意门生兼继任者 Seymour Papert 希望在实践中演示这个概念。他决定向年幼的儿童教授几何学，以此作为人类如何学习的一个案例。但 Seymour Papert 面临着一个难题：如果人类是通过扩展现有的心智模型并在其基础之上添砖加瓦来学习新概念的，那么在儿童群体中，到底有什么心智模型是足够普遍，能够被 Seymour Papert 拿来使用的呢？
Seymour Papert 意识到，所有 的幼儿都拥有一个关于物理现实的心智模型。他们理解「上」和「下」、「左」和「右」这样的概念，他们的年纪足以明白自己在空间中所处的位置，并且知道如何指挥别人在那个空间里移动。于是，他设计了一种名为 Logo 的编程语言，并把它教给了孩子们。在 Logo 语言中，你通过编写指令让电脑屏幕上的一只海龟移动，并在海龟身后画出线条。使用哪种具体的编程语言其实无关紧要；Seymour Papert 坚信，只要你给孩子们提供一种符号系统，将这种普遍的物理空间常识扩展到关于线条和形状的概念上，孩子们就能形成更加扎实的几何学心智模型。
随后，老师就可以将这些直觉性的心智模型形式化，转化为数学符号。Seymour Papert 的实验成功了。后来，他还专门写了一本书来介绍他的这套方法。
Seymour Papert 深信，这就是教育的未来——不是坐在教室里听枯燥乏味的讲座，或者盯着黑板上那些反直觉的几何方程式，而是 首先 构建直觉性的心智模型（理想情况下是借助电脑来节省人力），然后再由老师把这种直觉形式化为方程式。
当你说出「心智模型」这个词时，你实际上是在依托这整套庞大的知识体系。它的内涵比你想象的要丰富得多。
例如，皮亚杰和 Seymour Papert 关于心智模型的理念，有助于解释为什么你会在脑海中把抽象概念映射成物理的具象物。
我受过程序员的训练。当我在阅读一个代码库时，我会在脑海中构建出这个程序的心智模型。我的大脑所选择的表征方式，是一组相互「对接」的模块。而我的一位好朋友告诉我，他的 表征方式是一组在整个程序中传输数据的管道。我们的大脑可能会选择截然不同的具象物，但关键在于，这些表征在本质上都是物理的、具象的，并且是因人而异、各自构建的。
这种做法并不仅仅局限于程序员。在物理学和数学这类高度抽象领域的实战者，也会在他们的脑海中把抽象概念「降维」映射为一种奇特而具体的表征。正如数学家 William Thurston 所言：
在你思考数学的方式和你对别人讲述的内容之间，存在着多大的鸿沟？你会如实说出你脑子里的真实想法吗？……
我的印象是，数学家们往往受限于一些无法言传的思维过程在指导他们的工作，这些过程可能极难解释，或者他们觉得太受拘束而不愿尝试表达……
有一次，我向 Andy Gleason 提起了这种现象；他立刻回应说，当他在教代数课时，如果他在讨论一个群的循环子群，他脑海中浮现的画面，是群元素打散并重新排布成一个个循环群的阵型。
他说，「我们」绝不会把这种画面告诉学生。
他的这番话在我脑海里勾勒出了一幅生动的画面，因为它与我思考群的方式不谋而合。这让我想起了我做学生时那段漫长的挣扎期，我拼命地试图赋予「群」以实际的意义，而不仅仅是把它们当成我在教科书里读到的一堆符号、文字、定义、定理和证明。
当然，事情远不止于此。刻意练习的先驱 K. Anders Ericsson 主张，心理表征是所有专家级表现的核心所在。
一旦你理解了这个理念——人类的专业能力，是由我们基于已知事物在内部构建的心智模型所组成的——你就应该能看出从皮亚杰的理论中自然衍生出来的几个推论。
一个最直接的推论就是，框架并不能造就胜任力。我可以把我在员工留存方面的框架告诉你，但这绝不等于你就能在自己的实战中用好它。
或者，用我一个（做企业销售培训的）朋友的话来说：「框架本身并不是那个『真东西』。那个『真东西』（存在于我脑海里的东西）才是真正的核心。框架仅仅是我们努力传达那个『真东西』的一种尝试罢了。」
换一种说法，你绝对无法通过学习专家教授的框架，来掌握专家真正的心智模型。你必须通过实战亲身为自己去构建它——也许可以拿他们的只言片语作为指引——但归根结底，你自己的专业能力必须建立在你已经掌握的知识之上。
所以，没错，心智模型极其有用。即便不说别的，它们至少告诉了你，专业能力中最有价值的部分并不是那些可以言传的东西，而是那些隐性的、深藏于实战者脑海中的东西。
一个真正较真的实战者，会把获取这种隐性知识作为自己孜孜以求的目标。
把心智模型付诸实践的通用方法有哪些？
如果那个概念是一个框架，做法就很直接：你就像应用任何其他框架一样去应用它。
如果那个概念是一个思考工具，你要在生活中寻找尝试它的机会，并观察将其付诸实践后是否会产生任何可见的效果。来自偏概率性领域（如金融、政治预测）的思考工具，通常会附带一条「将过程与结果分开评估」的指导原则。而来自偏规律性领域（如编程、管理、消防救灾）的思考工具，则往往更适合「直接根据结果来评估」。
在学术界，由 Kahneman 和 Tversky 开创的认知偏差和启发式流派，似乎特别适合概率性领域（书籍推荐：《思考，快与慢》）。而自然主义决策（Naturalistic Decision Making, 简称 NDM）领域，则更好地适应了规律性领域（书籍推荐：《直觉的力量》）。我在我的系列文章中对这两者都进行了探讨，并且始终坚信，这两个领域都蕴含着对追求事业成功者大有裨益的技巧。
自然主义决策领域很可能是竞争优势的一个来源。
更广泛地说，判断与决策领域大致分为三种模型：描述性模型（人类实际上是如何思考的，例如认知偏差）、规范性模型（人类 应该 如何思考，例如概率论），以及规定性模型（需要做些什么才能让人类的思考方式从描述性模型转变为规范性模型）。如果你是一名实战者，有兴趣阅读该领域的原始文献，你应该去寻找那些描述规定性模型的出版物。（书籍推荐：《思考与决策》）。
（我想指出的是，自然主义决策（NDM）领域在主流的自我提升圈子里似乎被严重忽视了。人们往往过度偏重于认知偏差流派的理念。这意味着 NDM——它专注于获取专家的心理表征——极有可能成为你竞争优势的来源。）
最后，我认为大家应该从「心智模型」这个概念中汲取到的最强大理念，其实就是上文提到的 Papert 和皮亚杰的研究成果：专业能力是建立在隐性心理表征之上的，而正是这些心理表征，才是对于精通技艺和追求专业能力真正至关重要的东西。
心智模型是变得充满智慧的秘诀吗？
框架或思考工具是获得智慧的秘诀吗？不是。
充满智慧的人是运用心智模型来行事的吗？是的……但这不过是一句正确的废话：智者也是人，而所有人类都是运用心智模型来行事的。
通过逆推智者的信念来向他们学习智慧，这是一项与人类历史一样古老的追求。
那么，这些智者的心智模型会更好吗？是的——否则我们也不会认为他们充满智慧了。
在这里，我们真正应该问的正确问题是：智者们拥有什么样的信念，我们又该如何从他们身上学到这些信念？一旦换成这种表述方式，大部分关于心智模型的文章就失去了它们的新鲜感。通过逆推智者的信念来向他们学习智慧，这是一项与人类历史一样古老的追求。
在心智模型文献中，还有什么其他有用的东西吗？
我认为心智模型相关的文章总体上是有用的。的确，框架和思考工具是有帮助的……前提是由实战者撰写的。这类观点往往只是他们脑海中隐性模型唯一能被清晰表达出来的部分——有点像冰山露出水面的那一部分。
认知偏差和启发式流派为我们的工具箱提供了几件强大的工具。自然主义决策流派又为我们额外提供了几件工具。如果你是一名投资者，广泛阅读并从各个不同学科中汲取心智模型（表征），似乎是一件非常有益的事。
但我认为，有一个理念值得更多的关注，那就是：万物皆系统，如果你能看透系统的规则，你就能驾驭它，让它为你所用。这是一个在心智模型的文章中不时闪现的强大理念，但往往被误解为「去学习系统思维文献的研究成果」。
我相信，这个普遍理念其实更简单：万物皆系统，每个系统都有规则。如果你能摸清系统的规则，你就能在游戏中胜出。例如，如果你从事的是服务型业务（如咨询、法律或投资银行），洞悉咨询行业的规则能让你在同行中获得职业优势。我曾在 The Consulting Business Model 一文中剖析过这些规则（或者至少是我能看懂的那部分）——但我在这里想表达的核心观点是，这个世界上的每一个领域都有其固有的规则，你可以通过学习这些规则来赢得胜利。
我认为，在推动这种思维方式方面，关于心智模型的文章比大多数其他流派的自我提升内容做得都要好。
为什么心智模型的文章会变得如此流行？
就我的观察而言，这不过是人类一种古老欲望的最新变体罢了。人们总想找到一把通往成功的万能钥匙。一直如此。在遥远的过去，这把钥匙是清教徒的价值观。后来，它变成了商业框架和魔力象限。如今，心智模型只是这种欲望的最新口味而已。买家自行当心（风险自负）。
我不相信你。你怎么知道你是对的？
我不知道自己是不是对的。而且我现在还没有那么高的可信度，所以大概还需要个一二十年才能证明我把这些事情想对了没有。
但不管怎么说，这些观点是我在过去几年里，通过亲手创业的经验，以及系统性地阅读了大量判断与决策领域的文献后逐渐形成的。在这方面，我思考得可能比大多数人都要多。同样可以肯定的是，在接下来的几年里，我还会继续不断完善我的想法。
如果你想探究信息的源头，你也许应该回去看看我写的关于如何把心智模型付诸实践的那组系列文章。我所参考的所有论文和书籍，都在各篇文章里附上了链接。
当然，还是那句话：买家自行当心。（Do Your Own Research!）只有那些你能亲自验证对你有用的东西，才是属于你的真理。
Thoughts Memo 汉化组译制
感谢主要译者 gemini-3.1-pro-preview，校对 Horla lu
原文：The Mental Model FAQ - Commoncog
作者：Cedric Chin
冰山的图片由 AWeith 提供 - 自己的作品，CC BY-SA 4.0，链接
最初发布于 2019 年 10 月 28 日，最后更新于 2022 年 7 月 21 日。