简介
精彩点评
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Fiona🦋萱推荐
有时候自信就是一种自以为是。以为很好理解的书，可这么多专有名词让我显得很白目，可能因为我很少读工具书，甚至觉得有目的的读书是一种“可耻”行为。不过这次，认真的听了两遍，这类道理懂一点，就是不像作者说的如此详细、专业。构建模型思维需要多方面去理解某一件事或某一种状况，刻意的去练习大脑的思维方式，多维度的看问题，以前我总喜欢说要去过精彩的多面体人生，不要把人定在一个标签里面，大脑也是，一个思维模式时间久了，会变成生锈的固化思维。跳出固定思维，我们不仅要调整模型思维，而且需要建立多个不同的模型，模型建好后，就如公式已在脑里排好序列，信手拈来去实际套用。这是我今年看的最理性的一本书，也让我看到自己的短板。有句话叫：用男人的情怀，过女人的生活。思维方式的变化，影响着我们人生的每一个决定，而每一个女人的思维，都影响着好几代人的命运。相比文学类，这类书籍女性更需要多读…
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八爪鱼推荐
书读的越多越发现自己的无知。 正如没有绝对独立存在的一本书一样，也没有绝对独立存在的学科。 模型思维的核心便是将各个学科的本质交叉使用。 而本书主要是抛砖引玉，其中所提的任何一种模型，都够我们深入研究一阵子的了。 因此，我想表达的是，掌握多少模型不重要，重要的是养成多模型思考的习惯。而掌握这一点的前提，只能是——多学习。
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孙楚仁推荐
本书在多模型视角下对人文社会科学的一些主要模型的基本思想作了入门级介绍，对于了解人文社会科学的主要模型来说值得一读，但对于想掌握某个特定模型建模思路和技术的人来说可能参考意义不大。本书的缺点在于没有完整描述问题、未完整介绍模型的基本假设和求解步骤，因而只适合入门级的参考。对于模型来说，了解具体适用的问题、模型完整假设、求解步骤和基本结果很重要，不同的假设导致不同的结果，因此只介绍模型的大体内容和模型结果就很容易误导人。
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朱仁贤推荐
#推荐阅读的书单# 这是社会科学的模型大全，作者向我们展示了思考社会生活的多种方式，这是人类对自我社会层面的进展总结。 推荐人：李井奎 经济人读书会书友、浙江财经大学经济学教授
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陈俊推荐
我们需要形成自己直面世界的思维体系，建立模型就是让我们用脑思考，做出推理，用理性指导行为，并且不断更新自己的思维体系，创造出属于自己独一无二的思维模型。
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丘岳推荐
先吐槽一下微读的打分模式从5档改为3档，这是一个非常辣鸡的改变，以下为书评： 设想这样一个复杂交互系统，有能量的持续输入，整体效率更高的子系统可以经由获取能量的优势而取得竞争优势，而这个竞争优势群体在和系统交互的过程中会改变整个母系统的环境。这是地球上生命的进化的简化模型。 所有基于进化的胜利，都来自于随机和冒险，但最最基本的是：风险和收益的不平衡才会造就负熵的生命。所有基于收益和风险的故事都是看能不能在长期，以模式而存活下来，并改变环境。 （一个原始人看到一只狼要逃，几个猎人看到一只狼要反杀，一群现代人看到一只狼要逃） 说到系统，就有了输入，输出，效率和冗余，鲁棒性。 人类认识世界，寻找安全边际生存方式的时候，也需要对输入的信息进行简化，对类似事件类比，再假设可能性去探索。这里的思考模型，都是对事件的假设和简化执行和再探索，没有这个过程，就没有了效率，失去了进步的可能。对于一个个体而言，没有获取能量的效率必然意味着死亡。 长期的进化过程，将危险规避和能量偏好根植在我们的脑干里。作为高级人猿的我们，在当代会因为进化中可以帮助生存的关键点，而在现在的环境（社会）中不断犯错。人类的鲁棒性已经完全依赖于这个复杂系统，我们已经失去了回归自然的能力。 我们把原来存在我们腹部的脂肪，存放在超市和整个社会系统之中，我们把本来放置在田地里，在森林的动物身上的能量，放置到其他的社会贡献者的手里，并以经济，文化作为调配方式，从而形成了现在的这样的复杂的社会系统。 从小学起始，我们就不可能学习到所有的本源和核心，那是对当下社会效率的极大浪费，教育也是对文化和社会的抽象，不是么。 所有的模型都有三个共同特征，第一，要简化，抽象掉若干现实世界的因素，第二，都是形式化，需要给出精确的定义，第三，他们都是错误的。 模型可以将信念表示为世界状态的概率分布，易于处理，但它们都是在特定的条件下才是成立的，在边际附近都是模糊的，超越边际则是失效的。所以想要更逼近现实，就需要同时考虑多个模型，以增加对现实的解释力，或者增加预测的准确性。 记住，在预测时，我们需要大模型，而在解释的时候，小模型更好一些。模型的 7 大用途，推理，解释，设计，沟通，行动，预测和探索，其中推理解释沟通和探索都要求我们进行简化。过于简化就会失真，创造过多的类比又会过度拟合从而降低预测未来的能力。 所以，核心是，如何建模。而建模的核心是问题的背景和目标，是在预测还是解释，在评估还是设计，是行动还是探索？ 书里列出的模型为什么我觉得都和金融相关 第一组： 幂律分布的事件（正反馈）； 线性模型的政策制定（抽离出核心变量，并以主函数的输入，期望改变重要变量的输出）； 参与者心理的凹函数曲线（前景理论）会带来羊群效应； 对整个经济系统的理解要基于网络模型，理解核心重点节点和网络带来的冗余度； 对市场事件，信号传递的扩散模型，传染模型，你会在阶段内理解消息的扩散和市场系统的反馈速度； 第二组： 熵对不确定性的测度，不确定性，信息内容和惊喜的等价性，可以推导出 4 类结果，均衡，周期性，复杂性和随机性。平衡时熵为 0，周期性是低熵，复杂性中等程度熵，而高熵可能会带来三类最大熵分布，均匀分布，指数分布和正态分布（对应最大的不确定性）。 第三组： 路径依赖，随机游走，局部互动，外部性，马尔科夫模型们组成的系统动力学模型。 基于参与者分布，需要达到一定阈值时，才会起系统变化；以及学习模型的系统进化， 基于博弈最优解的多臂老虎机和崎岖景观模型。 我们做出假设、制订规则，然后根据规则、运用逻辑。正是通过这种合乎逻辑的努力，我们才能提高自己、使自己变得聪明。 假设一个由分配不均而引发的朝代更替模型： 世界越是“进步“，当时的人们学到的东西就越被时间淘汰，信息和社会影响放大了马太效应。富人变得更加富裕了，而穷人则变得相对更穷了。也就是说系统内熵达到极值时，系统就会失衡崩溃。此时，会引发朝代更替 而在稳定社会下，会因为气候改变引发外敌入侵。（改变系统的存在环境） 但是在当下： 假设通过暴力获得了敌国的货币，而发行这个货币的银行和国家都没有了。那么所谓的重新分配其实仅仅是一个均贫卡的故事。（历史上并非如此，历史上大家主流的认知，就是黄金白银就是货币） 似乎又要回到认知的本源，财富是什么？货币又是什么？历史上的战争，制度变迁都是这个不平衡到再平衡的过程。 现代社会的财富是由制度，知识在公司系统下大规模协作产生的高效率生产带来的，也就是说，如果摧毁系统，能拿到的所谓财富基本为0。这就是我们一直在说的，离开了人，公司一无所有。但是在适当的更新部分关键节点时，这个系统可能会运行的更好。 如果现代化的结果是垄断的公司带来的效率提升，且分拆无法提高效率和创新，并提高社会效率（垄断的高利润和进入门槛是低效的）似乎已经无法解决这个在崎岖景观路径下的分配固化问题，那么我们可能只能等待暴力终结文明，这似乎是这个假设的模型的一个推论。又或者，人类文明会终结于全球变暖的未来。 因为系统边际元素的替代成本最低，永远都不可能从本质上解决这个问题（马太效应引发的贫富分化，当相当一部分人被阈值化到传染模型的带病者时）。越是复杂的系统，其依靠的条件和环境就越精密。而精密都经不起暴力。 一切都是复杂的；如果不是这样，那么生活、诗歌以及所有一切，都只会成为烦恼和负担。华莱士·史蒂文斯
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袁韶萍(Shaoping)推荐
这本书争议颇多。我个人觉得读来深受启发，理论与实践的结合讲解，数据与结论的结合非常有说服力。 的确这种书非常难翻译，受限于语言本身，也受限于大量深入浅出的文字。 这就是那种我个人读完会去买原著来放书架上好时时温习的作品。 对于我来说，它拓宽了我思维的边界。
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湛庐CHEERS推荐
查理·芒格说：“要想成为一个有智慧的人，你必须拥有多个模型。”这是一个数据爆炸的时代，数据充斥着我们的工作与生活，但仅拥有数据是远远不够的，必须学会让数据说话。模型就是让数据说话的秘诀，模型将帮助我们沿着数据→信息→知识→智慧的链条向上攀登。 《模型思维》脱胎于风靡全球的“模型思维课”，有超过100万各行各业的人反复学习并从中受益。这本书讲解了24种模型，从线性回归到随机漫步，从博弈论到合作，涵盖学习、工作、生活等方方面面——这些有趣的模型可以把任何人变成天才。 所有人都可以根据书中的24种模型建立专属于自己的思维工具箱，成为一个多模型思考者。它将帮助你整理数据、提取信息、去伪存真，在决策时让你知道选择什么样的模型，选取一个模型还是几个模型。而这是现代高手必备的一种大智慧。
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笨推荐
优势，思想内容丰富，是《多样性红利》的延续。 缺点，信息密度高，需要一定数学功底。因为内容太多，导致总感觉讲的不透彻，阅读难度高
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Nancy推荐
非常棒的一本书，模型思维告诉我们，学习临界知识，需要在前期不断训练和掌握基本的心态和学习方法，速度就会很慢。可是一旦掌握了整个学习的理念和方法，学习能力就会大幅提升，你可以将跨领域的知识相互穿插借鉴应用，学习速度越来越快。这就是模型思维模式，值得推荐
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田远辉推荐
要想成为一个有智慧的人，你必须拥有多个模型。而且，你必须将你的经验，无论是间接的，还是直接的，都放到构成这些模型的网格上。 查理·芒格（Charlie Munger） 建立模型思维，对于人生和事业的成功，是非常必要和真的很帮助！
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Adina慧（冒纳凯亚）推荐
芒格推荐的是，将事物当作系统来分析，通过多个学科的本质模型来分析事物的本质并做理性的判断，即关注哪些关键的，有效的。注意多个因素的影响，用多个模型共同解决问题的思维和方法。这本书无疑是背离了初衷。 看完口头结尾就over了…… 借名人迷惑我们…… 其实是想说芒格的多元思维： 人们应该借用来自多种传统学科的分析工具，这些学科包括历史学、心理学、生理学、数学、工程学、生物学、物理学、化学、统计学、经济学等，多元思维模型大概有100种，其中包括“工程学的冗余备份模型、数学的复利模型、物理学和化学的临界点和倾覆力矩、自我催化模型、生物学的现代达尔文综合模型以及心理学的认知误判模型”等。从认知的角度看，查理尽力避免思维上的盲区和死角，挖掘出人类现存智慧的力量。 查理·芒格是史上最伟大投资者沃伦·巴菲特的副手，他们共同缔造了投资界的神话——伯克希尔·哈萨维公司。在公众眼中，沃伦·巴菲特是伯克希尔·哈撒韦的代表人物，是该公司多年来取得非凡成就的大功臣；但查理·芒格也对该公司传奇般的业绩作出了重要贡献。虽然他在普通人中的知名度远没有巴菲特那么高，但在巴菲特的成长道路上，查理·芒格的智慧和人格对他的影响深远，巴菲特曾说，“格雷厄姆是《旧约》，查理是《新约》”。
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郭相谅推荐
本书的主题不是模型，而是多模型，多模型思维首先是一种意识，也是一种能力。 模型就是经验的抽象集合，各种谚语、公式、定理本质上都是一种模型。所有的模型都只在特定的尺度上成立，所以都是错误的。 一、多模型思维是一种抛弃习惯经验，切换思考逻辑的能力。 美国西部森林大火案例：把小火都灭掉，相当于为一场大火保存了足够的燃料。 人的思考能力，分成四个层级： 1.数据：人能直接观察到的事实。 2.信息：对数据做归类统计，得到一个准确的数字。 3.知识：面对信息的处理方式，这些特定情况下的知识，就是一种模型。 4.智慧：面临对不同情况，在多个模型之间做出选择和切换的能力，需要有能凌驾于存量经验之上切换模型的能力。 第一流的智慧，就是能同时掌握多种模型，并且能够根据环境，切换模型。 任何模型都具备三个特点： 1.简化的，去掉了某些细节。 2.逻辑化的，比如用于表达物理规则的公式。 3.不全面的，任何单一模型都无法解释复杂世界。 我们的真理，都是若干独立的谎言的交集，模型其实是真实世界在某一个场景下的运行规则，场景变了规则也要跟着改变。 多模型思维就是一种能够根据环境，抛弃固有经验，切换思考模式的能力。要掌握这种能力，就必须掌握足够多的模型。 二、每种模型，都有对应着某些特定的场景。 1.正态分布和幂律分布。 搞清楚这两个分布模型，可以帮助我们合理规划资源，管理风险。 判断标准：样本之间是否会相互影响？相互独立的是正态分布；相互关联彼此影响的是幂律分布。复杂项目通常都是幂律分布的系统，各个子项目之间通常都会相互影响和制约。 2.夏普利模型：能够判断一个人在团队中的价值。 一个人在所有可能加入团队的次序下，对团队做出的边际贡献的平均值。这个方法科学之处在于：忽略了资历，只看能力；计算的不是一个人的孤立价值，而是在这个团队内的不可替代性。 3.网络模型：把人群看成一张网，能帮我们快速找到问题的突破口，就是拥有最多连接数的节点。 模型是一个人最底层的思维系统，有时候做事的方法都对，但就是达不到预期的效果，很可能就是用错了模型：比如把工作环境中的竞争当成战争，把工作伙伴当成家人……
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Ccc推荐
《写书的除了好作者，还有可能是好讲师》 在了解这本书的内容之前，我们先来看作者——斯科特·佩奇——镀金的简历，担任密歇根大学复杂性研究中心的主任，圣塔菲研究所外聘研究员，Coursera线上“模型课程”超过120万人观看，曾多次获得加州理工学院、西北大学和密歇根大学颁发的杰出教学奖，以及大大小小无数的非营利性组织和政府讲座、为国际货币基金组织、美国教育部、福特汽车公司、奔驰汽车公司等提供咨询。 为什么要看这本书？《模型思维》的第一部分作者就阐述了模型思维的重要性和好处，好比世界就像一个有无数面的骰子，我们可以透过不同的模型去了解世界不同的每一面，也可以结合多个模型来把握预测世界的复杂和多样性。 看到这里，就应该有熊熊燃起的求知欲望了，结果第二部分详细讲模型的时候，就哗哗哗地一盆盆冷水浇得透心凉……每个模型都以公式为基础进行演算，有些模型数据该配图演示的时候一笔带过，拿笔跟着画公式也满头雾水……主题让人欲罢不能，但是折磨无处不在~ 最后，这个问题迎刃而解！因为，文字看不懂抽象概念的时候，需要数字公式来解释，但是复杂的数学公式又需要好的老师来讲解。 此处应该有链接……搜索【Model Thinking 模型思维】 B站上辛勤的知识搬运工不仅将Coursera原视频完整的收录下来，而且还贴心地配有中文字幕，老师上课风格风趣幽默，每个模型举例详细，公式也演算清楚。嗯~看到这里的书友们，应该知道本人最后的选择了…… 最后的最后，关于看这本书时产生的两个感悟： 一本收纳合集类的书籍并不能让人收获更多，尤其作者不是通才，且满篇都是使用他自己语言的情况下；（看系统思维的时候，以前明白的都被搞糊涂了……） 放弃有时候真的很难，但是在面对书的时候一定要下那个狠心； 还有，也许写书的人不是一个好作者，但是他很可能是一个好老师。（不要随意妄下断论） ——来自已经上了十几节模型课的书友感悟。
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冯珂推荐
关于幂律分布，塔勒布说：“不要试图去过一条平均一米深的河流”。平均数会掩盖住事情的真相，让人产生误判，从而在不知不觉中，就偏离了原来的设定。 ——知乎：果老板