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掌握抽象建模能力，跨领域游刃有余，一通百通的核心秘诀。核心内容：1. 跨界高手如何一眼看透新领域的“形状”2. 从搬运信息到沉淀“结构”的学习方式转变3. 抽象建模的核心三要素：变量、关系与约束
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
我身边有一类人，他们好像不管做什么，都能做得很好。
从产品做到投资，从技术做到管理，从写作做到教育。别人换一次方向，往往很难、很不适应。但他们换方向，反而越做越顺手，越通透。
他们不是最聪明的那批人，也未必是最勤奋的。但我观察在他们身上有一个特点：几乎不存在“陌生领域”。
就是说，当他们接触到任何一个新东西，看一眼，就能大致知道这事的“形状”。知道关键在哪，风险在哪，可以从哪里入手。切入任何新领域也是这样，他们能一下子找到要害。
我们往往会把这种能力解释成天赋，觉得这种人天生就是聪明。但问题是，如果真的是聪明，他们应该在每个领域都靠比别人多记住些东西，或者多发现点窍门取胜。
但事实是，他们常常承认自己什么都不懂，但能把行家问到说不出话。
这背后藏着一种被严重低估的能力。
而这种能力，可能就是任何领域一通百通的核心。不靠聪明，不靠经验。一句话，就是抽象建模的能力。
为什么换一个领域，就要从零开始？
一个在 A 领域做了好多年的人，跳到 B 领域，往往会经历一段残废期。
因为他过去积累的知识、人脉、讨论，一下子全都用不上了，要从最基本的东西开始重新学。
是因为 A 和 B 真的没有相通之处吗？
不一定。真正的原因往往是，他在 A 领域学到的，是 A 领域的内容，而不是这个领域的“结构”。
也就是说，他记住的是在 A 领域里大家都是这么干的，而不是为什么这么干。
一旦换到 B 领域，那些具体的操作步骤，立刻就失效了。他就只能重新积累。
这一点，其实和我们大多数人的学习方式高度相同。比如我们读一本商业书，只记住里面的案例和金句。我们学一门新课，记住了流程和各种术语。
我们以为我们在学习。但严格意义上，我们只是在搬运信息。
我们记住的全是“内容”，沉淀不下“结构”。这恰恰就是我们换领域就废、跨界就慌的根本原因。
什么叫“抽象建模的能力”？
我一直在观察，真正能在不同领域之间自由穿梭的人，他们脑子里到底装着什么？
我用一个最简单的方式去解释，他们装的不是具体的知识点和操作步骤，是“模型”和“结构”。
他们是把一个具体的问题，抽离掉表象，只留下三样东西：
变量：这件事里，哪些东西在变？
关系：变量之间是怎么相互影响的？
约束：哪些条件决定了这个系统的边界？
一旦一个领域被拆成这三样东西，它就变成了一副“结构”，可以被搬到任何差不多的领域上去。
经济学家研究市场均衡，供给和需求两个变量，互相调节，最后达到一个稳定的价格；
生态学家研究种群均衡，食肉动物和食草动物两个变量，互相制约，最后达到一个稳定数量；
工程师研究 PID 控制，输入和反馈两个变量，互相纠偏，最后达到一个稳定输出。
表面上看，这事三个完全不相干的领域。但是，只要你看到了结构，也就是“两个相互制约的变量，通过反馈回路趋向稳定”，你就会发现，这只是同一个模型的三种表现形式而已。
一个掌握了这个结构的人，遇到任何一个新领域里“两个相互制约的力量”，都能立刻反应过来：哦，这是个反馈系统，应该问的是它的均衡点在哪，扰动会怎么传导，滞后会不会引起震荡。
他不需要在这个领域钻研太久，就能一下子抓住关键。这就是抽象建模能力的本质：它提取结构，而不是记住具体步骤。
如何训练自己的抽象建模能力？
查理·芒格、巴菲特、纳瓦尔这些人，反复强调一件事，就是与其学一百个领域的具体知识，不如掌握十几个真正底层的思维模型。
他们说的思维模型，本质上就是抽离出来的结构。
这里隐含的前提是，你必须先具备抽象建模能力，才能把看到的东西、接触到的事物沉淀成模型，而不是记忆。
否则，你进入再多领域也没用，因为你看到的还是具体的案例和操作细节，而不是结构。
但不得不说，抽象建模一定是反人性的。因为我们的大脑，天生就喜欢具体生动、有画面感的东西，不喜欢抽象和结构化的东西。这就是为什么相比看书，我们觉得刷短视频更爽，相比背公式，我们觉得听故事更爽。
所以培养这种能力，本质上是和大脑的本能在对抗。
虽然很难，但也有几个方法，你慢慢尝试后是可以训练这种能力的。我尝试总结了一下，分享给你。
第一个，学完一个新东西，先提炼“三件套”，再用。
每当你学习到一个新的理论、新的方法论，或者在工作上接触到一个新的案例。不要急着去套用它，先逼自己回答三个问题：
写出来。写在纸上。
一开始你会发现自己根本写不出来。一方面是因为这种提炼确实挺难的，需要你慢慢练习。另一方面，也是因为你以为你“懂了”，实际上你只是听过而已。
但只要你坚持，慢慢地，你看新东西的方式会发生变化，从记住它，变成拆解它。
第二点，每当抽出一个新模型，立刻找它的“同构”。
这是抽象建模能力的复用环节。就是说每当你拆出一个新模型、新结构，立刻问自己一句：我以前在哪里见过这个结构？
刚开始你可能想不太起来，但你会越来越快地发现，大多数领域的底层模型，都是共通的。
经济学里的边际效用递减，和健身的“训练适应”，其实就是同样一个结构。
生物学里的“生态位”和品牌定位里的差异化竞争，也是同一个结构。
我举的例子还是比较抽象的概念，你切身想一下自己工作和生活的不同领域，很多模型一定是同构的。
而你每发现一组同构关系，你脑子里的模型库就会被强化一次。
久而久之，你会形成一种新的思维方式，就是遇到任何新事物，第一反应不是“它是什么”，而是“它像什么”。这也是芒格反复强调的多元思维模型的核心。
第三，用“陌生化”逆向检验你的模型。
这是最关键的一步，也是大多数人会跳过的一步。它主要用于验证模型的有效性。
抽象建模很容易发生的一种情况是，你以为自己已经建好模型了，但很可能你只是用一堆术语包装了你的不理解。
最好的方法其实是，把这个模型讲给一个完全不在这个领域的人听。可以直接讲，也可以用文字表达。
如果你能用他们听得懂的、不带任何行业术语的话说明白，并且，对方能用这个模型再去解释一个生活里的现象，那么，这个结构可以说是提取成功了。
如果不能，那就回去重新做第一步。
真正的抽象建模，就是用最简单而非更复杂的语言描述世界。
最后一条，主动给自己制造跨领域任务。
如果你长期只在一个领域里工作，再强的建模能力也会萎缩，因为你根本就不需要迁移。
最好的训练方式是，定期接触一个完全陌生的领域。可以读一本不是你专业的书，可以是跟一个完全不同行业的人聊一个下午，或者也可以是接一个跨界的小项目。
每一次跨界，都是在逼你的模型库重新组合。
直到你发现，新领域对你来说，已经越来越不“新”了，你就发现了这个世界运行的真相：大多数你以为的“新”，只是旧结构的新外壳。
最后说几句
高手看一个东西，跟普通人的差别在于：分辨率。
我们看到了是一个个具体的领域，技术是技术，商业是商业，教育是教育。但高手看到的，是一组组重复出现的结构：哪里有反馈，哪里有杠杆，哪里有路径依赖，哪里有边际收益。
所以他们换一个领域，就只是换了一套外壳。
抽象建模能力的真正价值，就是让你的每一份学习，都不会随着领域的切换而归零。
它是几乎所有真正通透的人，都拥有的底层能力，也会是你终身受用的一种能力。
文/Preston
由“缸中之脑cybernetics”原创首发
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