Оптимизируйте своё мышление: 8 полезных ментальных моделей

Что такое ментальные модели?

Ментальные модели – это рамки, которые мы можем использовать для осмысления окружающего мира. В такой сложной реальности, как наша, нам нужны ментальные модели для упрощения понятий, установления связей между идеями и выявления важной информации из окружающего моря шума.

Чарли Мангер, менее публичный (но не менее успешный) партнер Уоррена Баффета в Berkshire Hathaway, приписывает большую часть своего успеха накоплению и применению сотен ментальных моделей.

Большую часть своей жизни Мангер ищет способы улучшить мышление. По его словам, вместо того чтобы запоминать отдельные факты, вам нужно объединять их в модели или теории, чтобы организовать их в пригодную для использования форму. Важно отметить, что ваши ментальные модели должны основываться на идеях различных дисциплин и школ мышления, чтобы вы могли подходить к решению проблем с разных сторон, не упуская важной информации. Ни одна модель не является идеальной, однако в сочетании они представляют собой мощные инструменты для анализа информации и принятия обоснованных решений.

«Развитие привычки овладевать множеством моделей, лежащих в основе реальности – это лучшее, что вы можете сделать». – Чарли Мангер

Ниже приведены восемь полезных и любопытных ментальных моделей. Это лишь малая часть из тысяч тех, что существуют в мире. Построение «решётки» из ментальных моделей – это процесс длиною в жизнь, и качество вашего мышления будет прямо пропорционально силе этих моделей.

1. Умножение на ноль

Одна из первых вещей, которую вы узнаете от учителя математики, заключается в том, что всё, что умножено на ноль, равно нулю. То же самое верно и в отношении жизни. В основе этой модели лежит концепция мультипликативных систем.

Цепь так же сильна, как и её самое слабое звено

Мантра «X», компании, контролируемой Google – #MonkeyFirst (#СначалаОбезьяна). Идея состоит в том, что если вы хотите научить обезьяну, стоя на пьедестале, декламировать произведения Шекспира, вы должны начать с обучения обезьяны, а не с создания пьедестала. Любой может построить пьедестал, но немногие способны понять, как научить обезьяну нюансам английской литературы. Даже если вы построите самый красивый пьедестал, «нулевой» фактор обезьяны будет означать, что вы не продвинулись к реальной цели.

Напротив, в аддитивной системе компоненты объединяются, чтобы создать конечный результат. Если вы добавите ноль к огромному числу, результат по-прежнему будет огромным. Возьмём, к примеру, рождественский обед, на который каждый член семьи приносит по одному блюду. Если тётя Рейчел случайно положит соль вместо сахара в свой знаменитый пудинг, возникнет небольшая проблема. Тем не менее, ужин не отменят. Фаршированная индейка, подлива, клюквенный соус и овощи очень вкусные и доставят удовольствие гостям.

Сложение или вычитание различных компонентов создаёт другой результат, но не двоичный выигрыш/проигрыш, как мультипликативная система.

Большинство предприятий работают в соответствии с мультипликативной системой, хотя думают, что в аддитивной. Многие компании постоянно добавляют новые функции в свои продукты, не обращая внимания на ключевые факторы, такие как отзывы клиентов или постепенное продвижение к рентабельности.

Таким образом, чрезвычайно важно определить, находитесь ли вы в мультипликативной или аддитивной системе. Если система зависит от одного или двух критических компонентов, необходимо сначала поработать с этими компонентами.

2. Принцип Парето

Принцип Парето заключается в том, что очень малое число ключевых переменных оказывает большее влияние на конечный результат, чем все остальные переменные вместе взятые. Он назван в честь экономиста Вильфредо Парето, который в 1906 году заметил, что 20% людей владели 80% земли в Италии, а 20% стручков в его саду производили 80% от общего урожая гороха.

Эта закономерность повторяется снова и снова как в природном, так и в социальном мире. Более 35% мирового населения сосредоточено в двух странах. Самые разрушительные землетрясения гораздо мощнее, чем меньшие землетрясения вместе взятые. Крупнейшие компании в мире затмевают ценность малых предприятий вместе взятых.

Правило 80/20 используется венчурными капиталистами при инвестировании в стартапы. Питер Тиль, соучредитель Paypal и один из самых уважаемых инвесторов в Силиконовой долине, называет его «степенным законом». Венчурные доходы обычно не распределяются: то есть плохие компании терпят неудачу, посредственные остаются такими же, а хорошие увеличивают прибыль в 2-5 раз. Скорее всего, они следуют степенному закону: небольшая горстка компаний резко превосходит все остальные. Например, фонду Тиля инвестиции в Facebook в 2005 году принесли больше прибыли, чем все остальные инвестиции вместе взятые.

Это приводит к странному правилу, которого придерживаются все венчурные капиталисты: инвестируйте только в те компании, которые могут потенциально принести прибыль в размере стоимости всего фонда. Но поскольку вы не можете с уверенностью сказать, какие компании добьются успеха, даже лучшие венчурные фирмы имеют «портфель» из 5-7 компаний.

Этот тип мышления также отражён в стратегиях инвестирования Баффета и Мангера в Berkshire Hathaway. Они делают большие ставки на бизнес, в котором они разбираются. Крайняя диверсификация обеспечивает лишь среднюю отдачу.

«Если вы выявите шесть хороших предприятий, это всё, что вам нужно для диверсификации. Вы заработаете много денег. И я могу гарантировать, что если вы отдадите предпочтение седьмому вместо того, чтобы вложить больше денег в первое, это станет ужасной ошибкой. Мало кому удалось разбогатеть на своей седьмой лучшей идее». — Уоррен Баффет

Но степенной закон важен не только для инвесторов. Он важен для всех, потому что каждый, по сути, является инвестором. Предприниматель должен решить, куда инвестировать своё время, потому что он не может управлять десятью компаниями одновременно и надеяться, что одна из них преуспеет. Человек не может развивать десяток карьер. Вы должны сосредотачиваться на том, что у вас хорошо получается и будет иметь ценность в будущем.

3. Компаундирование

«Сложные проценты – восьмое чудо света». – Альберт Эйнштейн

Компаундирование – модель, связанная с принципом Парето. Это процесс, в результате которого проценты добавляются к фиксированной сумме, которая получает проценты от фиксированной суммы плюс добавленные проценты, и так далее.

В книге «Случайная прогулка по Уолл-Стрит» Бертон Малкиел приводит в качестве примера двух братьев, Уильяма и Джеймса. Уильям будет инвестировать $4000 каждый год с 20 до 40 лет и в итоге получит общую сумму $80000. Джеймс будет инвестировать $4000 каждый год, но с 40 до 65 лет и получит в общей сложности $100000. Несмотря на то, что Уильям инвестирует на $20000 меньше, при процентной ставке 6% он обнаружит на своём счету $850136, в то время как Джеймс – всего $219242. Это потому, что Уильям позволит своим накоплениям увеличиваться в течение 25 лет.

«Процент питается днём и ночью, и чем больше он ест, тем голоднее становится. Фермер в долгах, лёжа ночью без сна, может прислушаться и услышать, как он что-то грызёт. Если он ничего не должен, он может услышать, как растёт его кукуруза». – Роберт Г. Ингерсолл

Сила компаундирования распространяется далеко за пределы сферы финансов. Знания быстро растут, поскольку, чем больше вы читаете и анализируете, тем больше связей вы можете установить между различными идеями и областями, что приводит к эффекту снежного кома.

Самое удивительное в компаундировании заключается в том, что оно нейтрально; оно просто усиливает то, что существует. Если вы будете совершенствовать себя всего на 1% в день, через год вы будете в 37 раз лучше, чем сейчас. Но если вы будете становиться хуже на 1% каждый день, вы через год достигнете почти нулевого уровня. То, что начинается как небольшой выигрыш или проигрыш, превращается в нечто гораздо более значительное с течением времени. Лишь спустя годы вы сможете увидеть истинное влияние ваших хороших и плохих привычек.

4. Энергия активации

Энергия активации – это понятие, происходящее из химии. Идея состоит в том, что реакции требуют определённого количества энергии, чтобы запуститься. Просто иметь два горючих элемента недостаточно.

У всех нас есть интуитивное понимание того, как работает энергия активации. Например, мы знаем, что если поднести одну зажжённую спичку к бревну, то нам не удастся развести огонь, однако использование огнемёта будет чрезмерным. Но есть «золотая середина», которая представляет собой правильное количество тепла, необходимого, чтобы получить огонь. Это тепло является энергией активации, необходимой для запуска реакции. Тем не менее, реакции будут протекать только в том случае, если продукты являются более стабильными, чем реагенты. В огне углерод в виде древесины превращается в более стабильную форму: углекислый газ.

Несмотря на свои корни в химии, концепция энергии активации может успешно применяться в качестве практической ментальной модели. Часто говорят, что начало – это самая трудная часть работы. Нам всем нужен небольшой толчок или искра мотивации, чтобы начать работать, учиться или писать первый роман.

Энергия активации у каждого разная. Возьмём, к примеру, студентов вузов, которым необходимо выполнить определённое задание. Одним достаточно просто получить информацию о задании, чтобы начать работать над ним. Другим нужно прочитать интересную статью, связанную с этим заданием, или узнать, что их друг приступил к его выполнению ещё несколько дней назад. Третьи начинают что-то делать, когда осознают, что крайний срок вот-вот наступит.

Я столкнулся с интересным примером энергии активации, читая книгу Атула Гаванде «Манифест контрольного списка», в которой он выступает за использование простых и точных контрольных списков в медицинской профессии. Он утверждает, что вы не можете просто набрать штат из медсестёр и врачей и ожидать, что они будут хорошо работать в команде. Однако использование контрольного списка, который направляет каждого человека во время общения, обеспечивает энергию активации для формирования связей и резко снижает частоту ошибок и осложнений во время операций.

Самым важным выводом из этой модели является понимание того, что часто нам нужен небольшой толчок, чтобы добиться успеха. Понимание того, как найти эту дополнительную мотивацию, может быть чрезвычайно мощным инструментом.

5. Рычаг

Рычаг – это способность применять силу таким образом, чтобы максимизировать выход на единицу входного сигнала. Формальное открытие рычага приписывают Архимеду, который лихо заявил: «Дайте мне достаточно длинный рычаг – и я переверну мир».

Многие инженерные подвиги были достигнуты с помощью прикладных рычагов. Древние египтяне использовали рычаги для подъема камней весом до 10 тонн, чтобы построить свои пирамиды и обелиски. Мы используем рычаги каждый день: ножницы, тачки, ломы, плоскогубцы и даже наши челюсти.

Опять же, концепцию рычага можно применять на практике, потому что она говорит нам, что небольшие, целенаправленные изменения могут оказать огромное влияние на нашу жизнь. Таким образом, принцип рычага лежит в основе популярного совета: работайте умнее, а не тяжелее.

Мы можем лучше понять это, снова обратившись к степенному закону, который предполагает, что 20% работы дают 80% результатов. Однако секрет кроется в том, что 1% работы даёт 50% результатов.

Это предполагает, что мы получим лучшие результаты, если сосредоточимся на том, что действительно важно. Прежде чем вы построите умного робота, который сможет срывать яблоки на верхних ветках в вашем саду, соберите для начала низко висящие фрукты.

Рычаг также является чрезвычайно важным понятием в деловом мире. Любой, кто торговался на уличном рынке, интуитивно это понимает. Вы должны действовать так, как будто покупка продукта у торговца – это услуга, которую вы делаете ему, а не то, что вы действительно хотите. Затем вы предлагаете низкую цену и ждёте, когда он поднимет её в разумных пределах (чтобы сделка по-прежнему казалась выгодной), прежде чем совершить покупку.

«Не спрашивайте парикмахера, нужна ли вам стрижка». – Уоррен Баффет

Обладание монопольной властью на рынке предоставляет огромные рычаги воздействия. Вот почему на стадионах и музыкальных фестивалях цены на еду сильно завышены. Вы уже там, и у вас нет другого выбора. То же самое касается еды на борту самолётов и платы, взимаемой специалистами и врачами. В книге «Ноль к одному» Питер Тиль утверждает, что достижение монопольного статуса – единственный реальный путь к быстрому развитию и успеху бизнеса. Google фактически обладает монополией на рынке онлайн-поиска. Amazon фактически обладает монополией в сфере онлайн-продаж. Обладание монополией даёт им рычаги для установления цен и получения существенной доли прибыли.

6. Регрессия к среднему значению

Регрессия к среднему значению была первоначально открыта в 1886 году сэром Фрэнсисом Гальтоном, известным эрудитом и сводным братом Чарльза Дарвина. Правило гласит, что в системе с нормальным распределением большие отклонения от среднего значения будут иметь тенденцию возвращаться к нему с увеличением числа наблюдений. Это часто может привести нас к ложным причинно-следственным связям, например, когда пациенту становится лучше после приёма фитопрепаратов или у теннисиста улучшается производительность после того, как тренер наругает его.

Даниэль Канеман исследует эту концепцию (а также множество других логических ошибок и психологических предубеждений) в своей превосходной книге «Думай медленно, решай быстро».

В жизни Канемана случился момент озарения, когда он пытался донести до лётных инструкторов израильских ВВС мысль, что вознаграждение за улучшенную производительность работает лучше, чем наказание за ошибки. Старший инструктор не согласился с ним, сказав, что всякий раз, когда он хвалит курсантов за их лётное мастерство, в следующий раз они показывают худшие результаты, а когда он критикует их за промахи, их производительность тут же улучшается. Таким образом, он редко хвалил своих студентов и всегда был готов высказать критику.

Канеман мгновенно осознал, что это был прекрасный пример регрессии к среднему значению. Естественно, инструктор хвалил только тех курсантов, которые показывали результате выше среднего. Но в таком случае курсанту, вероятно, просто повезло, и его производительность ухудшилась бы в следующий раз независимо от того, хвалили его или нет. Аналогичным образом, курсантов критиковали только тогда, когда их успеваемость была намного ниже среднего показателя и, следовательно, они могли улучшить свои результаты независимо от действий инструктора.

Чтобы проиллюстрировать это, Канеман нарисовал мишень на полу и попросил инструкторов повернуться к ней спиной и бросить сразу две монеты. В большинстве случаев те, чей первый бросок был удачным, облажались со вторым. Именно это и происходило с лётными курсантами.

Что нужно делать

Наиболее простой способ скорректировать регрессию к среднему значению (особенно во время проведения экспериментов) – использовать контрольные группы. Например, в случае тестирования положительного влияния энергетических напитков на депрессивных детей, контрольной группой являются депрессивные дети, которые вместо энергетического напитка получают плацебо. Контрольная группа улучшается путём регрессии только к среднему значению, что позволяет эксперименту определить, принёс ли энергетический напиток детям больше пользы, чем может объяснить регрессия.

Наш разум склонен устанавливать причинно-следственные связи. Наша ассоциативная память ищет более простое объяснение, чем простая регрессия к среднему значению. Таким образом, при интерпретации данных и прогнозировании производительности нам необходимо иметь в виду эту ментальную модель, чтобы убедиться, что мы не допускаем логических ошибок. К счастью, осознание регрессии к среднему значению – это отличный первый шаг к пониманию роли удачи в успехе.

Вот почему мы всегда должны обращать внимание на послужной список, а не на разовые успехи или неудачи. Предприниматель, который только что продал многомиллионную компанию, скорее всего, не преуспеет в развитии второго дела. Однако предприниматель, который постепенно реализовывает инновационные и меняющие мир идеи в течение длительного периода времени, вероятно, обладает дополнительным элементом мастерства.

7. Эвристика доступности

Эвристика доступности, как и прочие эвристики суждения, заменяет один вопрос другим: вместо оценки частоты события вы сообщаете о впечатлении лёгкости, с которой отдельные случаи приходят на ум.

Например, если вы спросите подруг недавно разведённой женщины о частоте разводов среди тех, кому за 50, они сообщат гораздо более высокую цифру, чем те, чьи знакомые состоят в стабильных, долгосрочных браках. Таким образом, эвристика доступности – это не та модель, которую вы хотите реализовать, а та, которую вы хотите распознать и избежать.

Известное исследование эвристики доступности предполагает, что осознание собственных предубеждений может привести к более счастливым отношениям. В ходе исследования супругов спросили: «Каков ваш личный вклад в поддержание чистоты в доме, в процентах?». Как и ожидалось, объединённые проценты превысили цифру 100. Каждый считал, что делает по дому больше, чем другой. То же самое относится и к любой групповой работе, поскольку большинство членов группы считают, что они делают больше, чем это есть на самом деле.

Это одна из немногих систематических ошибок, которые могут помочь вам избавиться от ограничивающих убеждений. Осознание опасности разрозненных доказательств – это хороший первый шаг. Опора на статистику и цифры также работает.

В 1990-х годах немецкий психолог Норберт Шварц провёл исследование, чтобы выяснить, что важнее при определении оценок частоты: количество извлечённых из памяти примеров или лёгкость, с которой они приходят на ум. Участникам предложили перечислить случаи, когда они проявляли напористость, а затем оценить общий уровень напористости. Одним сказали перечислить шесть случаев, а другим – двенадцать.

Любопытно, что те, кого попросили перечислить двенадцать примеров, оценили себя ниже в плане напористости. Это связано с тем, что вспомнить первые несколько примеров было легко, но дальнейшее падение скорости воспоминания предполагало, что участник в целом был не особо напористым. Таким образом, эвристика доступности, которую применяли испытуемые, была скорее эвристикой «необъяснимой недоступности». Ещё более интересным является то, что когда давалось какое-то неуместное объяснение, почему снизилась скорость, например, музыка на заднем фоне, участники оценивали себя одинаково напористыми.

Средства массовой информации имеют огромное влияние на население. В мире, перенасыщенном информацией, новостные каналы сообщают о маловероятных событиях, чтобы привлечь наше внимание. Никто не будет смотреть, как репортёр полчаса говорит о скучных повседневных вещах, однако люди «проглатывают» сенсационные истории об авиакатастрофах, массовых расстрелах и болезнях, из-за которых кажется, будто мир вот-вот рухнет. Это может привести к «каскаду доступности», когда история, поданная СМИ, вызывает мощную реакцию, которая затем становится историей сама по себе, побуждая к дальнейшему обсуждению. Террористы – лучшие практики «каскадов доступности». Смерть во время угона самолёта затмевает гибель на дорогах, но ужасные образы СМИ вспоминаются гораздо быстрее, затмевая здравый смысл.

Сенсационные тенденции СМИ также означают, что наиболее экстремальные и радикальные взгляды получают больше всего эфирного времени. Во время выборов 2016 года Трамп представил нам яркий образ мексиканских иммигрантов, которые распространяли наркотики, совершали преступления и изнасилования. Это привело к тому, что политологи стали тратить больше времени на обсуждение взглядов Трампа, что ещё больше укрепило их в сознании американского населения. В день выборов избирателям было легче вспомнить, за что выступал Трамп, и принять решение о том, голосовать за него или нет.

8. Запас прочности

Модель запаса прочности уходит корнями в инженерное дело и контроль качества.

Взять, к примеру, автомобильную деталь, которая имеет решающее значение для функционирования двигателя. Предположим, что эту деталь нужно менять после 100000 километров пробега. Когда лучше это сделать? Наиболее целесообразным ответом кажется «99999 километров». Но мы ничего не знаем о том, в каких условиях она функционировала. Возможно, водитель наездил все 100000 километров по пересечённой местности (это заставляет деталь изнашиваться быстрее) или же по шоссе. Мы также ничего не знаем о производственном процессе и учёте погрешностей при оценке 100000 километров.

Таким образом, мы задумываемся о том, что эту деталь нужно заменить, когда видим на одометре цифру 70000 километров. В итоге мы останавливаемся на 75000 километров. Оставшиеся 25000 километров – это запас прочности.

Я нашёл модель запаса прочности полезной при планировании времени для достижения определённой цели или задачи. Если, к примеру, задание должна быть выполнено к определённой дате, я стараюсь приступить к нему за пару дней до её наступления. Это предоставляет достаточную свободу действий. Если произойдёт что-то непредсказуемое, я смогу легко решить эту проблему, имея время в запасе.

Очевидно, что модель запаса прочности весьма полезна как в теоретическом, так и в практическом плане. Но здесь нужно устанавливать компромисс между временем и деньгами.

Все ментальные модели ошибочны

Согласно определению, ментальная модель – это упрощение реальности, ни никак не сама реальность. Когда вы пытаетесь свести беспорядочную сложность мира к принципиальным рамкам, в созданных вами ментальных системах всегда будут аномалии и исключения.

«Все модели ошибочны, однако некоторые из них весьма полезны». – Джордж Бокс

Однако суть заключается в том, насколько ошибочными должны быть модели, чтобы не приносить пользы. Даже если они являются упрощениями реальности, мы нуждаемся в моделях, чтобы закрепить наше понимание окружающего мира. Когда мы лучше понимаем окружающий мир, мы можем принимать лучшие решения, используя универсальные принципы.

Модели полезны потому, что они применимы в широком диапазоне ситуаций, но не во всех. Прогноз погоды часто ошибается, но это не значит, что мы не должны брать зонтик, если обещают дождь. Карты городов часто содержат ошибки и учитывают не все улицы, но бродить по чужому городу без них было бы глупо. Мы должны ценить полезность и функциональность лазеры превыше его точности. В мире, где принимали бы только совершенное, у нас не было бы ни техники, ни искусства, ни науки, потому что всё по сути своей является неопределённым. Человечество прогрессирует только благодаря неустанным экспериментам и исследованиям, которые сглаживают недостатки в предыдущих итерациях.

«Ученые в целом согласны с тем, что ни одна теория не является верной на 100 процентов. Таким образом, подлинным мерилом знаний является не истина, а полезность. Наука даёт нам силу. Чем полезнее эта сила, тем лучше наука». — Юваль Ноа Харари

Всегда найдутся ситуации, к которым нельзя применить ту или иную ментальную модель. Вот почему вы должны стремиться постоянно пополнять список ментальных моделей, имеющихся в вашем распоряжении. Вам необходимо убедиться, что вы обладаете глубоким пониманием моделей, которые охватывают несколько дисциплин. Таким образом, вы сможете находить и выбрать те модели, которые необходимы для выживания и процветания.

«Важно рассматривать знание как своего рода семантическое дерево — убедитесь, что вы понимаете фундаментальные принципы, то есть ствол и большие ветви, прежде чем вы переключите своё внимание на листья/детали, поскольку в таком случае им будет не за что зацепиться». — Илон Маск