人和人最大的不同，在于思维模式的不同

人和人最大的不同在于思维模式的不同。思维模式对于解决问题和应对挑战非常重要。本文将介绍作者在多年咨询工作中积累的7个对解决问题非常有用的思维模式，并提供了详细的解释和实例。

1. 战略思维：从正确的问题开始

战略思维的关键在于提出正确的问题。一个著名的例子是阿尔伯特·爱因斯坦的名言，“如果给我1个小时解答一道决定我生死的问题，我会花55分钟来弄清楚这道题到底是在问什么。一旦清楚了它到底在问什么，剩下的5分钟足够回答这个问题。” 问正确的问题是战略思维的核心。对于战略顾问来说，能够提出正确的问题是衡量潜在候选人是否合适的重要标准。

2. 抽象思维：建立层级

抽象思维能够帮助我们建立复杂问题的层级结构。它是一种将复杂问题简化为可理解的层次结构的思维过程。例如，在工程中，机器代码或固件位于一个比应用软件和算法更低的层次。抽象思维的目标是捕捉系统的基本特征，并将其分解为一系列的层次结构。这种思维模式在解决复杂或非线性系统的问题中非常有用。

3. 结构化思维：关注相关性和层次

结构化思维是一种能够有效地组织思维、计划和数据的能力。结构化思维非常重要，但它需要经验和实践来掌握。解决复杂问题的一个工具是问题图，通过问题和假设来组织思考过程，并以树状结构呈现。问题图可以用来评估市场机会、评估潜在错误估计或数据源，并进行快速而粗略的估计。

4. 批判性思维：证据可靠吗？

批判性思维是解决问题的关键组成部分。它要求我们评估和证明问题的证据是否可靠。在批判性思维中，我们要像检察官一样，提出质疑和反驳。一个有效的方法是用反驳的观点来测试一个假设，这可以帮助我们评估一个解决方案的可行性。

5. 费米思维：建立一个基础

费米思维可以帮助我们进行快速而粗略的估算，以便更好地理解和评估问题。这种思维模式可以用来验证断言或假设、评估和验证潜在错误估计或数据源，并进行快速的大致估计。

6. 系统思维：区分线性和非线性

通过系统思维，我们可以区分线性系统和非线性系统。线性系统可以通过检查和识别链中最薄弱的环节来解决，而非线性系统由许多相互依赖的组件组成，需要整体思考和全面解决。系统思维可以帮助我们识别并解决非线性复杂系统中的问题。

7. 涌现思维：把所有东西放在一起

涌现思维是指复杂系统中自组织的性质，通过简单的规则形成复杂的结果。涌现思维可以帮助我们理解复杂的系统，并寻找解决问题的方法。例如，鸟儿结队和鱼儿成群是一种涌现的现象，通过合作和集体行动实现了更好的生存和繁衍。

以上就是作者在多年咨询工作中积累的7个对解决问题非常有用的思维模式。这些思维模式可以帮助我们更好地理解问题、提出正确的问题、评估证据、建立层级和解决复杂系统中的问题。希望这些思维模式能对您有所启发。

生活中的群集行为

20世纪80年代，克雷格·雷诺兹提出了一个关于群集行为的简单模型，被称为博伊德模型。这个模型的目的是模拟真实群集行为的计算机图形，他在论文《Flocks, herds, and schools: A distributed behavioral model》中详细阐述了这个模型。

雷诺兹的三条规则

这个模型有三条简单的规则：

1. 避免碰撞：个体要避免与同伴碰撞，确保安全。
2. 速度匹配：个体要与同伴保持相同的速度和方向，保持同步。
3. 羊群中心：个体要与同伴保持接近，保持群体紧密。

这三条简单的规则可以在没有中央指挥的情况下，创造出复杂的系统。每个个体遵守这些规则，就能形成一个有序的群体。

个体间的信息不足

康斯坦茨大学马克斯·普朗克研究所的研究人员研究发现，信息不足会影响鱼群的恢复力和生存。他们认为，让信息不足的个体参与决策会使群体决策民主化，避免极端主义个体对整体产生不成比例的影响。

在领导团队或组织集体时，可以通过去中心化和个人主义实现集体智慧。这些规则可以最大程度减少个人影响力和集体智慧之间的冲突，同时又不会抑制创造性解决问题、共同创造和合作的趋势。

应对复杂世界的能力

通过确定一套简单的规则，并将其作为原则和经验法则，可以应对日益复杂的世界。在解决问题时，运用各种思维模式和涌现思维可以产生更优化的解决方案。

总的来说，遵循简单的规则并让个体参与决策，可以在群体中形成灵活而有效的行为模式，达到集体智慧的最佳表现。