一、什么是模型？
我理解的模型就是用来解决问题的方法。我们生活中无时无刻不在应用模型，比如买东西，货比三家是一种模型；再比如“山雾有雨，河雾晴”用到的是归纳法，它同样也是一种模型。而本书作者极为推崇多模型思维。
二、多模型思维
1.什么是多模型思维？
多模型思维就是抛弃习惯经验，随意切换思考逻辑的能力。说简单点就是，我遇到了问题，我有很多方法，我选择最恰当方法。就像菲茨杰拉德曾经说过，“第一流智慧的体现，是同时持有两种截然相反的观点，还能正常行事。”这里说的就是多模型思维。
2.为什么要用到多模型思维？
只持有单一模型不行吗？不行！
我们要知道所有模型都只在特定环境下适用。就如同牛顿第一定律在常态适用，可是到了量子领域就不行了。
其实说到底，模型就是某种场景下的规则，场景变了，规则也就变了。所以为了适用纷繁复杂的环境，我们需要建立多模型思维。
三、介绍几种思维模型
1.分布模型
分布模型分为正态分布和幂律分布。
正态分布：在样本相对独立的情况下，数量最多的多数都是平均值内的样本。
幂律分布：你可以想象成，赢家通吃的世界。在所有的样本中，少数人掌握大量资源。比如财富，社会中的财富掌握在少数人手里。比如关注，像一些大V，明星，掌握了大量的关注。
这两个模型有什么用？它很有用！它可以合理规划资源，管理风险。
比如设计，公共汽车扶手时，因为我们的身高平均值的人占多数，很高很矮的人占少数，所以应该以平均身高来设计。
又比如火灾，火灾发生的几率很小，但其破坏大后果严重，所以我们就要花大量的成本去宣传火灾危害，并且在容易引发火灾的地方粘贴标语和完善消防设施，为风险留更多余地。
两种模型如果用错简直就是灾难，所以别用错了。样本之间独立用正态分布，样本之间互相有联系用幂律分布。
2.夏普利模型
如果你想计算自己再团体中的贡献程度，你就需要用到夏普利模型。
举个例子：某公司需要对接日本市场和德国市场，而且必须同时用到日语和德语，甲员工只会日语，乙员工只会德语，丙员工既会日语又会德语，丁都不会。甲乙丁的工资都是2000，那么如果你是老板第三位员工应该给多少工资合适？有人会说4000，而其实他的价值是8000。
为什么？这是怎么算出来的呢？这就要说到，夏普利模型了。这是经济学家罗依德·夏普利发明的。它计算的是，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。懵了对吧，我开始也懵了。
我们用它来算一下上面的问题：假设这个公司现在一个员工都没有，如果是甲或者乙进入公司，他们不能支撑公司运作，因为他们都只会只会一种语言，如果要展开工作就必须后者进入公司。而如果有一个什么都不会的的丁进入公司的话，他只有在甲和乙都进入公司的情况才能保正公司运转。而丙的话，他可以第一个进入公司，也可以第二个，第三个，第四个进入公司，且都能保证公司运转。所以丙的贡献度最高，他能在四种情况下创造价值，所以自然她应该是一种情况创造价值员工的四倍，即2000乘4，8000。当然这只是简单例子，夏普利模型算法更严谨。
3.网络模型
网络模型讲的是不把人看成点而是看成一张网，在连接点的人因为多种因素，和他人的连接最多。有什么意义？
假设，如果现在有某种传染病爆发，而只有少数疫苗，那么应该给谁用？有人会说当然给老弱病残啊。有人会说给各界精英因为他们是社会的中流砥柱。有人又会说，那么我们为了公平抽签吧，靠运气。
应用网络模型教我们怎样选择？网络模型告诉我们，应该把疫苗到处在连接点上的这类人，因为他们更有可能接触很多的人，散播传染病。
我在看到网络模型时，脑袋里一下就想了朋友圈经常会有人推送“集100个赞免费送礼品”这类信息。集赞其实就是寻找“连接点的人”，能集满100个赞的人大多都是“连接点的人”，而这类人更容易起到传播效果。
说说我的感受：这书很复杂，共有500多页，包含100多个模型，其中不乏很烧脑的模型。但同时也很简单，因为模型其实就是一些底层逻辑，它们并非站在金字塔顶端。
