原标题：如何用跨学科的知识创造性解决问题？

2019年10月底，受一刻talks邀请，做了一次演讲。本文内容源自自笔记侠对现场演讲的速记整理。

人与人是不一样的。

有些人每天都在快速地自我革命不断成长，

而有些人几年过去了，你发现他都没什么进步。

于是，在好奇背后的原因时，

我发现，那些进步飞快的人，他们有一些共性：

这些人在思考和分析问题时，总是能跨学科地借鉴各个领域的知识。

《穷查理宝典》的作者查理•芒格就是如此。比如，他会认为复式记账簿和生物学同样重要。 我很好奇，他们是为什么要这么做，以及又是如何做到的？

1

为什么工作两三年后

感觉进步速度变慢了

我们先来看一个生活中的具体问题。很多人在工作两三年之后都会遇到瓶颈，发现自己的成长速度越来越慢，甚至没有成长。

为什么会这样呢？

在回答这个问题之前，我们先要看看我们是如何学习的——

三种学习方式

我总结了一下，有三种学习方式：

第一，跟事学，你多做事，参与更多项目，积累更多案例；

第二，跟人学，也就是跟导师学，跟同事学，跟领导学；

第三，依靠读书听课来自学。

换句话说，我们在日常工作中，基本是通过 跟事学、跟人学、跟书学这三种维度获得成长。

刚进公司的时候，周围都是新事情，你可以从环境中获得直接的滋养，进步自然特别快。但在工作了两三年之后，工作内容慢慢熟了，新东西越来越少，你在事上学的边际收益越来越低了。

再看人，刚开始你可以跟领导学，后来领导的那几把刷子你都会了，反而能看到领导很多的不足。

那该怎么办呢？一般有这么几个解决方案：升职，挑战新事情，见更高层次的人；轮岗，换个事情；辞职，换个环境。

这些成长方式虽然有用，但它有一个前提： 你只能赌自己的运气，谁能接触到更好的人、更好的事，谁的进步速度更快一点。

我们过去的学习中，一般对标的都是工作中的领导或者生活中的牛人，我们好像没有意识到， 自己的学习范围其实受到了周围环境的约束。

如果打破这个假设呢？将你的学习对象变成这个世界上最杰出的人，而不只是公司里的人。

换句话说， 你要主动改造自己的学习环境，从公司当中跳出来，向全人类中最杰出的人学习知识和经验。

这个道理特别简单，但该怎么操作？

重要学科的重要原理

在这个问题上，给我最大帮助的是查理·芒格。 他在《穷查理宝典》中说：

你必须知道各个重要学科的重要理论，并且经常使用它们，不是只用其中的几种，而是要都使用。大多数人试图用一种方式来解决所有的问题。

什么是全人类最杰出的知识？

芒格告诉我们， 全人类最杰出的知识是“重要学科的重要原理”。

我们暂时先抛开这个词。

假设你是一个投资人，你的目标是在股市赚钱，公司领导安排你研究不同的公司——蒙牛、今日头条、腾讯、阿里。你会怎么开展工作？看领导的意见、看公司手册，还是看投资类书籍？

芒格认为，你不能只用金融学的知识来解决金融的问题，你必须把各个学科的重要理论都用上。

你觉得很奇怪，这和我们正常工作的方式不一样，你去了一家投资公司，不应当是好好学习和投资相关的事吗？重要学科的重要原理在其中会发挥什么样的作用？

芒格和巴菲特的成功是靠解决长周期的确定性来获得时间的复利，也就是说，我投的这家公司，只要我能确保它在未来二十年里持续增长，我就可以享受时间的复利了。

这里的核心问题是： 如何能够确定某件事在未来会发生。

查理·芒格说要用“重要学科的重要原理”，因为“重要学科的重要原理”是建立在科学的基础之上。

而科学是到目前为止，人类认知水平能达到的对确定性的最高标准，要用可证伪、双盲、随机、大样本不断反馈来达成少量的共识，由此构建出人类确定性的知识。

如果你要挑战的是不确定性，你应当借鉴人类最伟大、最杰出的经验去解决它，而不是你们老板和同事的方案。

我不是说老板和同事的方案不对，我只是说我们不要被它所束缚。

我们身处其中，没办法一下子跳出来，但我们要知道它的局限和约束，我们要抽离视角来看这件事情。

那我们该如何向芒格学习？学他的多元思维模型吗？学他的价值投资吗？NO，我们要学的是：

他如何用了一个新范式，创造性地解决他那个领域的问题。

2

重要的不是思维模型

而是你想要解决什么问题

思维模型

接下来我们要问，究竟什么是思维模型——这取决于你定义它的场景，任何一个定义都需要一个边界和场景。

我对这个问题困惑了好久，我提出过很多不同角度的解释，试图归纳芒格在不同场合中对思维模型的定义。后来我用数学上的回归均值的方法，姑且认为思维模型就是重要学科的重要原理。

有一次，梁宁提出一个问题：如果思维模型是重要学科的重要原理，请问那中医思维算不算思维模型？

我说中医思维很有用，但可能不是思维模型。

她说，思维模型是什么？思维模型不就是想问题的套路吗？

后来我对思维模型就有了两个角度的解释：

一方面，它在很多情况下是重要学科的重要原理；

另一方面，有些时候，它是思考问题的套路。

但这个答案总不得究竟。直到今年五月，我有机会去和查理•芒格当面沟通，我才真正想明白。

我问芒格：

你做价值投资这么长时间，为什么在大家用各种不同的方法去做投资的时候，你却说解决思考和学习问题要用多元思维模型？这种想法的起点是什么？你怎么就想到用这么一个东西来总结你的思维方式呢？

他笑了笑说：

我这一辈子只做两件事情，一件事情是去发现什么是有效的，然后持续去做。第二件事情是寻找什么是无效的，然后坚决避免。

芒格合伙人在旁边跟我说：“ 那个有效的策略就是思维模型。”

尺度与有效性

我突然发现，思维模型的关键是解决问题的有效策略，这句话听起来和没说一样。但是有意思的地方在于： 什么是有效。

有效，简单说，能解决问题就是有效。

但其实有效和尺度有很大的关系，没有一个简单意义上的有效，只有说你在哪个尺度上是有效的。

有效有微观和宏观之分，有短暂和长期之分。你只有拉开这个尺度看，才能定义有效，也才能够理解思维模型的有效。

其实对于思维模型的学习，学习具体场景下的有效策略，比如“好记性不如烂笔头”“金字塔原理”“SCQA分析”等，学这些并不难，难的是物理学、数学、经济学、生物学、化学这些重要学科的重要原理。

大家都很困惑，熵增定律、进化论与我的生活有什么关系，和我跟领导汇报工作有什么关系？

要理解这一点必须 切换理解思维模型的尺度。我们每个人都以我们熟悉的尺度来进行思考和判断，什么是我们熟悉的尺度？就是我们能看到的。

比如你能看到这个会场、看到这个楼，但是你没办法抽离出来像谷歌地图一样，看到整个朝阳区。

我们熟悉的是看到单个的人，我们不熟悉的是拉出来看大系统，而越往底层的思维模型，越是在我们不熟悉的尺度下讨论问题，在不熟悉的空间和不熟悉的时间尺度下讨论问题。

越往底层的思维模型，越是高度抽象。

这种抽象是指，它不是我们日常熟悉尺度上那些眼见为实的有效策略，而是离开了具体现象，在更大的时间或更大的空间尺度上来思考问题的策略。

举个例子，达尔文的重要贡献是解决了多物种的产生问题。

上帝造物这个思考方式是我们熟悉的尺度，但达尔文突然拉开了一个大多数人不熟悉的视角，以几十万年，甚至几百万年的尺度来看物种之间的相互竞争和演替。

什么时候你的思考会以几百年、几千年为尺度呢？你不这样思考，就看不到它们之间的关系和模式，这是达尔文进化论真正厉害的地方。

思维模型的有效性，只有拉到对应的尺度上才有效。

我们日常的有效是短期的、特定的有效。当我们换到宏观尺度看有效，这些底层的有效就对应着长周期的确定性。

这就好比一个气体在分子的状态下是随机的布朗运动，可是当它成为一个气流的时候，在更大的尺度上它反而有了规律。

单个气体分子没规律，大尺度的时候反而有规律，就像我们生活工作当中每天发生的事，领导安排的任务、客户的反馈是随机的，但你拉开尺度来看，这些事情背后是有规律的。

芒格说物理学、数学、化学能解决90%的的事情，意思是， 当你拉开了尺度看这些问题，你就会发现那种有规律性、结构性的力量，你解决了那些规律性的问题以后，90%的问题不存在了。

这是重要学科的重要原理在这个尺度上的意义。

只不过大尺度、长周期对我们来说是不熟悉的，不是我们每天接触的，我们也没有练习过。

有一个笑话，两个农民认为，皇帝每天下地肯定用金扁担，因为农民理解不了皇帝的生活，以为皇帝跟农民一样种地，只不过皇帝挑的是金扁担。

同样地，如果我们不理解更大的尺度，就会认为中美关系和邻居家吵架一样，把邻居间的尺度放到国与国之间，这两个尺度之间的规律可能大相径庭，在小尺度上的有效，到了大尺度上可能是有害。

塞翁失马，焉知非福，就是尺度不同带来的福和祸，它的福和祸取决你看问题的尺度，是用当下的尺度，还是长期的尺度。

在不同的尺度上，规律不一样。如果我们不知道存在着一个更长周期下的规律，我们靠单次博弈的得失来做决策，一直在做随机布朗运动，结果是很可怕的，因为你看不到长周期的视角，就做不了更长周期的决策。

芒格从方法论和思想上给我们非常大的启发，他不是第一个提出这个思想的人，但他将这种方法非常好地运用在价值投资上，并取得了巨大成就。

芒格说， 掌握80到90个思维模型，就能解决90%问题。

他提出的那些思维模型大部分是长尺度下的，小部分是短尺度的——长尺度下的思维模型才能解决生活当中90%的问题，剩下的10%的小问题，你用自己的努力去解决就好了。

换句话说， 一个人只要掌握了解决80到90个问题的有效策略，就能解决生活中的绝大多数问题，而这些问题当中，非常重要的只有几个。

3

看到问题的相似性

能帮你解决90%的问题

相似的问题

问题是，如何用少量方法解决生活中的绝大多数问题呢？

这里的核心是： 用不同领域的知识去剖析问题的本质。

当你把问题界定得足够本质时，不同领域中人类的最杰出经验都能用来解决这个问题。关键在于你去哪里找到这些不同领域的答案呢？

这就涉及到另一个概念： 跨领域的相似性。

看到问题的相似性是非常关键的，我们能够把不同学科的知识用来解决你的问题，前提是： 你知道要自己在解决什么问题？

举个例子，时装、快餐、半导体、水果这四个不同的行业，它们有什么相似？这取决于你定义的问题。

如果你从这四个行业看，它们的保质期都很短：时装的潮流变化特别快，快餐一旦凉了就不好吃了，半导体行业的摩尔定律导致价格变化特别大，水果的保鲜期短。

如果你能够意识到自己在解决保鲜期短这样一个问题，快餐行业的经验是不是能够用到水果行业？能不能启发时装行业？这就是用跨学科的知识来洞察同一个问题。

跨领域的答案

举个例子：福特汽车进入工业化时代以后，可以做到93分钟生产一辆车。当时美国所有的汽车生产企业的生产效率加起来的总和不如他一家公司，而且当其他公司卖一台车的价格是三千美元一辆的时候，他们的车只卖三百美金。

我想问的是福特之所以有这么厉害的能力，最大的创新是什么？学过管理学的人都知道，是流水线。

可问题是，这个创造性的答案是从哪找到的？

原来是他们的一个工程师去杀猪厂的时候，看到杀猪的流水线获得启发。

在提升效率这个问题上，更高效的经验首先不在汽车行业，而在屠宰行业——屠宰行业积累了对效率更深刻的洞察和解决方案。

如果你知道你遇到的问题是什么，你就可以跨领域去寻找答案。

当汽车行业的流水线变得普遍之后，福特汽车在竞争中落于下风，尤其是它只做T型车，而用户开始希望有更多的选择。这时候日本汽车大量进入美国，就当时的背景，日本并不占优势。

当时日本刚战败，国家很穷，日本汽车厂也没钱，囤不了库存。而美国通用财大气粗，对他们来说压一些资本在流通渠道上、库存上问题不太大。按照这个思路，日本汽车会被打垮。

为什么最后胜出的是日本汽车呢？因为日本人解决了一个重要问题，就是如何在大量SKU管理中尽可能降低库存、成本、资金。

你知道答案是从哪来的吗？从超市中来。

超市是一个品类多但要保持稳定库存的行业，他们向超市行业学习，发展出了准时制生产，使得生产的效率从福特汽车的93分钟一辆车，到现在几乎可以一秒钟一辆车，且成本大幅下降。

汽车行业的这两次进步，都是依靠向其他行业去学习，都是依靠跨领域学习。

再看我们日常的学习是什么样的？

我们跟公司中技术厉害的人学，跟领导、客户学、在项目中学。

这样的学习有没有用？

有用，但只靠这种方法学习是不够的，或者说如果你想获得不一样的成长，你想弯道超车，这样是不够的。

我们可以看到那些 越基本的问题，越会跨越时间重复出现，所以思维模型也会持续发生作用，它会投射到不同的领域当中去。

芒格说，你要用那些不同领域的知识，去解决重要的基本问题。

为什么有些学科是重要的？因为那些基本问题重复出现。

为什么重要学科的重要理论就会有用？因为重要理论回答了这些重要的基本问题。

从这个角度看，你就能理解芒格为什么说重要学科的重要理论是有价值的，这样，我们也可以对学习方法做一个调整。

你首先要 从基本的问题入手，先思考我面临的问题是什么，这种问题有哪些思考方式，在哪些领域出现过，这些领域的解决答案就是不同的思维模型。

你定义问题的尺度不一样，有效策略的尺度就不一样。

你把它定义成明天去汇报PPT，那解决方法就是简单而短期的；你把它定义为如何建立一种能力，得到的就是另一个答案。

我讲的这些并不新鲜，那些厉害的人早就对此有深刻的理解。

比如我看过乔布斯的一段采访，乔布斯说：“我觉得每个美国人都应当学习编程，每个美国人都应当学一年编程，虽然它没有明确的实用性，但是它可以帮助我们完成工作。不是说人人都要成为一个编程师，而是我们要把它当作思考的镜子，学习如何思考。”

主持人说，我也学过这个编程语言，PAL。

乔布斯很好奇问，你从那里学到了什么？

主持人就说，我没怎么学到，因为那个语言已经过时了，我学了什么什么其他的语言。

他们讨论的不是同一个问题，乔布斯的尺度是说编程语言中的思考方式可以用来解决某类问题，但那个主持人的尺度说那个语言的具体功能过时了。

我想把乔布斯问记者的这个问题也送给大家—— 每个人都学过自己的专业，我们记住的是那些知识和答案，还是这个领域的独特思考方式？

具体知识可能会过期，但学科背后的思考方式是相对长周期的、稳定的。

这个领域的基本问题会不会重复在其他领域出现？从这个角度重新审视我们学过的那些知识会不会不一样呢？

到这里你会发现，一个人的成就和他学习领域的宽度和思考问题的深度有关：

宽度是你能够看到什么样的问题；

深度是什么？是你思考这个问题的尺度。

世界上不存在洞察，之所以有些答案显得洞察，是因为大多数人没那么想。而他恰巧用了符合这个问题的尺度去想这个问题，就变成了洞察。

所以如果我们大多数人都在熟悉的尺度里面，大多数人就不会有洞察。拉开不同的尺度想，才有可能有洞察。

不仅仅学习知识，更要寻找问题， 你在解决哪个基本问题，这个问题的思考方式是什么？有什么答案？ 然后去跨学科寻找你这个问题全人类找到的更好的答案，就够了。

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