首先是利益相关声明：几年前读过成甲老师的《好好学习》，有很多收获，也关注了成甲老师的公众号。前几天成甲老师的公众号上有一个活动，免费赠阅他的新书《好好思考》，条件是收到书半个月内要在网络上发一篇本书的拆解文章，并在微博里@成甲老师。我报名并被选中了，收到书两天读完了。本文就是作业。
先上一张思维导图吧。
笔记:
这本书是关于思维模型的。什么是思维模型呢？它是思考问题的套路，是解决问题用到的有效策略。学习的起点应当是要解决的问题，而不是知识本身。解决问题的策略又有不同的层次，由低到高分别为经验技巧、方法流程、学科原理、哲学视角。经验技巧是小样本的启发式总结，方法流程是大样本经验流程化，学科原理是用科学方法验证的原理，哲学视角是用理性思辨的思维方式解决问题。它们不存在谁比谁好的问题，只有针对特定问题谁更适合的问题。解决问题的策略又可以分为有效答案（经验技巧、方法流程和学科原理）和有效思考过程（哲学视角）。学习思维模型需要采用深度思考型的学习，其过程为遇到问题-分析本质（洞悉本质）-匹配规律（掌握大量原理和规律）-跨界迁移（外部环境快速变化）-迭代改进。成功的要点包括洞悉问题本质和掌握大量原理规律。
1.学习思维模型的主要方法有读书、从工作中学习，以及“超一流”学习法。
读书的方法有三种：①查字典法，用于快速发现有效的经验策略和方法论。把书当做字典，用到了再去查。没有阅读压力，效率也很高。还有“不读书法”，一旦看到有启发的思维模型，就停止阅读。掌握知识，应该花时间的地方是“思考”和“练习”，而非阅读。掌握知识的关键在思考、练习有价值的策略。从阅读改变自己的角度来讲，快感并不重要，改变才重要。用20%的时间阅读，80%的时间思考。局限，比较适合“一个问题对应一个思维模型”的简单问题，而对那些答案与问题不是简单一对一关系的复杂问题，这个方法就有点捉襟见肘了。②关键词法，用于寻找更系统的思维模型。所谓关键词法，就是把阅读的单位，从在文章中找模型单点突破上升到从全书中找分析逻辑的系统思维。分三步：a.分析确定作者在书中要解决的核心问题是什么（封底，前言，序言等）。b.寻找书中与核心问题相关的关键词有哪些（目录里）。c.这些关键词之间的关系是什么，它们是以什么逻辑解决问题的，有哪些有效策略？（序言里，先了解作者的思路。或者网上搜别人的总结。）局限：只能抓到作者写出来的“显性知识”和看得见的“思维模型”，但这些看得见的思维模型明线背后，有时候还有埋藏得更深的、作者未写出来的“思维暗线”。③要弄明白一些重要问题的答案，尤其是我们不太熟悉的问题时，必须了解提出答案的人所处的时代背景、个人经历和思维方式。跳出书籍，知人论世，再回来看书。其核心本质是要理解一个思维模型的产生条件以及由此产生的适用边界。我们在学习任何一个思维模型时，都应该有一个意识：没有正确的思维模型，只有适合某种情况的思维模型。任何一个思维模型都归属于人类解决某类问题众多思想中的某个支流。每个思想支流，都有自己适应的前提条件和环境。如果想要更深刻地理解某一个思想，最好的办法是看清楚整条思想大河中不同的流派。而要看清楚思想大河中的各个流派，就应当追溯思想的起源，连接不同思想的脉络，最终绘制一幅属于自己的思想地图。方法：阅读通识类书籍、阅读各个领域的思想发展史（优先看萨顿奖得主写的书）、研读相关领域“研究综述”。
工作中学习思维模型的核心方法，关键是找到别人的优势策略，把隐性知识转化为显性思维模型。核心方法就是通过记笔记的方式把工作中的隐性知识转化为思维模型。最重要的永远不是具体的方法和结论，而是要借鉴别人的思想和做法，改进我们自己的知识体系，寻找解决问题更有效的策略。采用五星笔记法：提五个问题，做笔记的过程就是回答这五个问题的过程，五个问题回答完了，笔记才算完成。其核心原理是，记下别人说的，还是别人的知识，只有对别人说的东西进行二次加工，把知识放入自己的知识体系，把自己的启发收获和自己的经历和行动相联系，才能真正从别人那里提取精华。
五个问题分别是：
①预判对方要讲的核心内容是什么，为什么这个内容值得讨论？（预判，是提前想的）
②记录对方讲解的逻辑是什么？推理逻辑往往比具体结论更重要。推测对方的思考过程。
③这次讨论中，我有什么疑问和启发？及时记录，事后加工分析。
④对方的做法、想法或者给我的启发点，可以提炼为那些有效策略（思维模型）？这个方法是解决什么问题的？这个策略为什么有效？这个策略的来源和依据是什么？尽量把获得的新启发点与自己过去学习过的其他原理联系起来，用新原理解释旧道理。
⑤这次讨论中给我的启发，哪些可以立刻变成下一步的行动？我如何把它们运用到自己的生活里。
超一流学习法：
“超”指遇到问题先从超级人脉找答案，提炼思维模型。真正高效解决问题的方式，是直接求教有能力的高手。要主动积累超级人脉，方法有主动模式和被动模式。主动模式主要利用比较优势，而被动模式主要是加入高价值网络。退而求其次，我们可以阅读大师和高手的书籍或文章。
“一”指对提炼的思维模型举一反三，多维实践。思维模型的掌握，关键不在于记住“概念”，而是要能够在不同的场景中灵活应用。方法主要有：①情境学习：尽可能在不同的场景中学习，在未来用知识的场景下学习；②交替学习：适度混乱；③回顾测试：定期对学过的知识进行回顾。举一反三。为了掌握一个思维模型，我们要把它至少变换三个不同的场景来应用。用模型名称、思维方式、用途、三个案例、适用范围的方式。
“流”：是指要把掌握的思维模型训练成行云流水如闪电般的直觉反应。把知识内化，形成“模式识别”的能力。内化的核心方法有：①用“熟悉”理解“陌生”；②用“重复”提升“速度”；反思日记是一种很好的方式，习惯培养的本质是提升频率。千万不要以中途是否被打断来判断自己的成败。知识内化的五个阶段：分为五个阶段：不知不觉（学过知识，在能用的时候想不到可以用。知识是孤立的，和应用场景脱节）-事后诸葛亮（在应用场景发生以后才发现某个知识可以应用。对类似的应用场景，可以思考可以回忆起弱练习）-中途掉头（做到一半想起来，可以应用某个知识。看到类似场景，能够想到相关知识。）-刻意为之（能第一时间想起可以应用某知识。在知识和应用场景之间建立强联系）-回到不知不觉（没有意识自己在用某个知识解决问题，已经把它变成了自己的内在思维方式和习惯。知识内化成直觉）。
对于复杂的问题，以及容错率很低（试错成本很高）的问题，可以通过一个合法的实践共同体，在其中，学习者从边缘逐步过渡到中心。（比如医学的学习模式）
2.建立多元思维模型知识体系。因为解决问题的速度赶不上问题产生的速度，必须通过把不同学科解决相似问题的思维模型汇总到一起，大幅度精简我们处理问题的类型数量。多元强调的是掌握不同属性，不同学科的知识。跨领域学习多元思维模型，不是为了掌握更多的知识，而是要形成对问题的全局性的理解，从而更本质地理解问题。所谓全局性理解，是指我们能够从不同角度和不同的层次全面地理解问题，从而接近问题的本质。全局性理解力=多样的思维方式×丰富的知识层次。有效的多元思维模型体系=解决复杂问题所需的（思维广度）×（思维深度）。思维广度和思维深度在某种程度上是可以互补的。条件是思维广度不能太窄。解决复杂问题有时需要思维广度满足某个“最小值”。这个“最小值”包括①理解物质世界的基础学科；②理解群体系统规律的科学，如生物学、经济学、社会学等；③理解复杂系统规律的学科；④理解精神世界的人文学科，如心理学、美学、宗教、历史等。每个人都可以根据自己的目标不同、阶段不同、领域不同再补充其他必要的思维方式，完善自己的多元思维模型。真正要掌握的不是哪些重要学科，甚至也不是这些学科里有哪些重要原理。我们真正要知道的是支撑一门学科背后的思维方式是什么，我们关注的重点是“更全面的思维方式”。
组织知识的关键是问题，要建立“问思模”体系。即基本问题、思维方式、具体思维模型。这个系统最关键的环节是，我们对同一个问题，用不同的思维方式思考，就能整合不同的有效策略。而我们的生活经验和其他知识都可以附着在这个强大的知识体系内。这样形成一个基本问题，对应数个思维方式，每个思维方式对应数个思维模型，每个思维模型对应其生活经验、案例数据和其它知识等的形式。不同基本问题、思维方式和思维模型之间还有横向联系，用来打破学科壁垒，让各门学科的知识间建立密切的联系。
结构化思维，指遇到复杂问题时，先不着急找答案，而是用一个思维框架来分析：这个问题背后的基本问题是什么？解决这种基本问题的核心思路是什么？有什么分析这类问题的常用结构框架？解决问题更高效、更体系化的方法是先了解问题的类型，再洞察结构，最后安放细节。好处是可以复用前人的结构性分析工具。
多元思维模型知识体系的核心内容：用基本问题作为思考的起点，借助思维方式打通跨领域知识；用结构化思考构建系统骨架，寻找问题的相似性，串联跨界知识。尽管我们有了一个知识体系，在解决问题的实战中追求的不是知识体系的完整，而是快速找到解决问题的决定因素。
3.综合运用：问题可以分为简单问题、局部复杂问题和全局复杂问题。与此对应的思考方法便是线性推理、结构化思考和系统性思考。简单问题的线性逻辑推理关键是要区分“事实”和“假设”。局部复杂问题，采用结构化思考，真正重要的是如何用恰当的框架把大问题拆解成小结构。解决更复杂的全局性问题时，我们就需要用系统思考的方法。三个关键思维：降维攻击、变换尺度与聚焦关键。①降维打击：认知有不同的分层，尝试从更高维度俯视问题；②变换尺度：从眼前、短期的尺度中跳出来，换一个尺度重新看问题；③聚焦关键：找到关键问题，聚焦寻找这些关键问题的有效策略。寻找关键时刻的五个原则：①战略学；②心理学；③系统学；④经济学；⑤正面黑天鹅。
对于我们个人学习思维模型而言，了解一个系统的方法论也只是起点，更重要的是实践和练习。越是简单、简洁的原理，越是需要复杂的练习。未来，只有高认知能力的人，才能占据竞争的优势。而多元思维模型给我们提供了一个所有人都有可能凭借自身努力，提升智慧认知的渠道。
我的总结：
本书关注的是思维模型，即解决问题的策略。说白了就是问题意识，要带着问题学习，带着问题认知。要明白学习和认知的目的都是要解决问题。单纯学习知识可能无法解决我们面临的越来越复杂问题，变化越来越快的世界。而问题的策略则要少得多。这些策略从哪里来呢？分为经验技巧、方法流程、学科原理、哲学视角四个层次。它们之间没有好坏，关键看是否适合于具体问题。但是学科原理、哲学视角适合的问题可能更多，更有利于我们解决复杂，全局的问题。关键是洞悉问题本质和掌握大量原理和规律，并将二者匹配。我觉得这说的就是传统学校学习和成人社会学习的最大不同。成人学习是面向现实问题，是问题导向的。学校学习也是要解决问题，但是由于种种限制，要解决的问题往往是被过分简化了的，有明确标准答案，也有明确知识范围的。因此我们在学校学习中养成了过分重视知识的学习，而忽略了对解决问题的策略的学习的习惯。
学习思维模型的途径有三个。读书，不一定要通读或逐字逐句的读，关键是找到有效的解决问题的策略（即思维模型）。工作中学，关键是记五星笔记。还有就是跟高手学、举一反三，以及进行刻意联系，将知识内化，形成“模式识别”。这其中我收获最大的就是记五星笔记了。医生听课的机会很多，很多时候都是啪啪啪用手机拍ppt，但是往往不好。听的时候记的时候蛮兴奋，过了再回忆剩下的不多。因此记笔记真的像作者说的那样关键不是这些知识（而且往往这些知识都在书里了），而是讲者解决问题的思路，方法（就是思维模型啦）。我已经将五星笔记的五个问题存成印象笔记的模板了，以后试试。还有一个途径就是“超一流学习法”，核心是跟高手学思维模型，举一反三，将知识内化。
解决复杂问题，要建立多元思维模型知识体系，跨学科交叉，目的是对问题形成全局性的理解，从而接近问题的本质。发展思维广度，要涉猎不同的学科。我举一个自己的例子吧。我刚把《今日天文》看完，这本书全面介绍了现代天文学的知识。那除了满足好奇心，对我还有什么帮助呢？天文学的思维模型是什么？由于天文学的观测对象大多是远离人类目前能够直接探测范围的，所以天文学面临的主要问题就是如何通过间接的方式（主要是天体在各种频段发射的电磁波）来获取遥远天体的信息，并探寻其规律。而天文学的主要研究方法就是根据观测的信息，建立模型，然后根据模型提出一些预测，再通过观测来证实或证伪这些预测。如果这些预测被观测所证实了，那么我们对所建立的模型就有了一定的信心，但我们永远也无法100%确定某个模型是完全正确的，因为只要有一个观测的反例，就可以证伪一个模型。天文学就是用这样的方法一步步发展起来的。古人看到太阳（和所有星星）东升西落，建立了地心说，认为这些星体都是围绕地球旋转的，地球是宇宙的中心。后来一些观测对地心说提出了质疑，哥白尼发展了日心说。这个模型更加符合观测实际，尽管有阻力，但还是取代了地心说。但是日心说的预测也不完全符合观测实际，开普勒又根据更精确的观测数据（第谷的数据）对日心说提出了修正，形成了开普勒行星运动定律。这个时候人们认为太阳系是银河系的中心，而银河系就是这个宇宙。后来哈勃等人测定了一些星系与我们的距离，远远大于银河系的尺寸，因此认为它们都是遥远的与银河系类似的星系，从而我们的银河系也不再是宇宙的中心。这个思维模型对我解决什么问题有帮助呢？医生面对的也是和天文学家同样的问题：要通过一些表面的症状、体征、临床检查，来确定患者得了什么病。即诊断的过程。在大多数情况下医生是没办法直接把患者病变的细胞取出来放到显微镜下观察再诊断的。因此医生在诊断的时候用的也是天文学家的方法：根据症状、体征，提出初步的诊断，根据这些诊断预测患者的检查结果会有哪些变化，然后用各种检查手段来看预测的是否正确，如果预测正确，医生就对初步诊断的结果有一定的信心，如果预测错误，可能就要调整诊断了。如此反复。医学复杂的情况在于，很多时候只有一次机会，而获得的信息往往不全面不完整，病情发展可能等不到获得正确的诊断结果再开始治疗（否则人就挂了）。这个思维模型还能不能迁移到其它领域呢？量化投资，一个投资策略形成以后都要先用历史数据进行回测，OK以后才进行实盘交易，而实盘交易往往又和用历史数据回测的结果不一致，也是不断重复这个建立模型，验证模型，肯定或否定模型的过程。
要用问题来组织知识，建立“问思模”体系，即基本问题、思维方式、具体思维模型。关键是对同一问题，用不同的思维方式，就能整合到不同的有效策略。多元思维模型知识体系的核心内容：用基本问题作为思考的起点，借助思维方式打通跨领域知识；用结构化思考构建系统骨架，寻找问题的相似性，串联跨界知识。在解决问题的实战中追求的不是知识体系的完整，而是快速找到解决问题的决定因素。因此不必追求知识体系的完整，我们的目的是解决问题。因此想要写一个程序，不要学完高数、数据结构、算法等等再去写代码，先让代码跑起来，缺什么再去学。
最后谈谈我看这本书的收获：最大的收获就是要建立问题导向的思维，以问题为学习的根本，而不是知识。在学习中要注重积累相关学科的解决问题的策略。无论读书还是听课记笔记，都要以获取掌握解决问题的有效策略为主，而不是以获取知识为主。
有个问题：所有学习都是以获取思维模型为目的的吗？那种没有明确目的，“翻翻看”性质的阅读还有必要吗？
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