1、一切都变得越来越复杂，连人都不例外。

我想我们每一个人都有深切的体会，无论是我们现在的生活环境，工作环境，学习环境，都在逐渐的变得越来越复杂。

先给大家看几张图来感受一下吧！

类似这张图里面的电路板，我们很多人都曾经玩过，在两个或多个电极之间插入一些各种功能的电阻，比如灯泡，风扇，齿轮之类的就形成了一个简单的电路。因为组成部件简单，所以想要改变电路比较容易。

这张图已经是一个集成电路了 ，不论是电极还是电阻还有扩展都比第一张图上的电路要复杂的多了，电路的设计已经不是我们人依靠简单的手工可以改变的了。

这张图是一台服务器主板的CPU插槽处的特写，密密麻麻的焊点，所踪复杂的电流路径，相比于第二张复杂程度又上了几个量级，其中所蕴含的技术难度可想而知，更何况这只是一块主板中的其中一个组件而已。

我放这三张图就是想说明科技的发展带动了社会的进步，而技术的发展趋势就是复杂化，越来越复杂的复杂化。而这些复杂的技术也经渗透到我们生活的方方面面。

社会也必然会变的越来越复杂，于是在这个越来越复杂的环境背景之下所产生出来的问题，也都越来越复杂。对于个人来说，一般我们所说的能力的最好体现就是我们解决复杂性问题的能力。你能够解决越复杂的问题，你的能力就相对越高，这是一个普遍的社会共识，一个衡量标准。

但是另外一方面，问题只会越来越复杂。这就会衍生出一个现象，尤其在各种工作场景中比较明显，那就是在一些问题中细枝末节的地方被逐渐放大，被放得越来越大。从前没有被注意过的细节现在都被当做很宝贵的数据，被放到做决策的参考依据中。

然后在解决这些问题的时候，就会带给那些处理这些细节性工作的员工一种重复性的机械性的工作体验，这种工作有时候很折磨人。

这样时间长了，总是处理细节工作的员工就会觉得，整天处理这些机械性的重复工作，没有锻炼的机会，自然也就没有办法提升自我解决问题的能力。

但是这其中就是能有一部分人可以通过这些细枝末节洞察到问题的本质，通过看似机械的重复工作推动问题的最终解决，实现自己工作能力和社会地位的双重提升。

这些人都有一种系统化的体系化的解决问题的思维方式，也就是我要说的解决系统化问题的思维模型。

为什么说系统化的思维模型这么重要呢？

就是因为我们现在所面对的这个社会本身就是由一个又一个复杂的系统交织形成的一个更复杂的系统。我们没有办法只在脑海中理清复杂的系统。也没有办法仅凭直觉就确定让事情可以更好的运转的路径。这是由于我们身而为人的先天因素所决定的。

2、系统化的问题就需要系统化的解决方法

只要我们做一个对比，就会比较清楚地明白这一点。

比如我们生活的城市中的交通系统，现在我们所生活的城市越来越大。

城市规划越来越复杂，交通网络也越来越四通八达。

这张图片是北京的西直门立交桥夜景，非常漂亮，不过据说有十几个匝道，非常之复杂，对司机来说就不会觉得它漂亮了。但比这个立交桥还复杂的还有很多。

拿北上广深举例，即使是在这些城市里面生活多年的一个人，如果想要开车去到一个不怎么熟悉的地方，不借助一系列系统，这个看似简单的行为，也会变得非常的困难。例如导航系统，交通指挥系统，监控系统，气候预警系统，从我们有了这个计划还未动身走出家门的时候，与我们这一趟出行相关的所有系统全部都要整装待命，为我们这一趟出行服务，为我们保驾护航。

我们现在所拥有的这么高效率的出行体验，并不是靠一些聪明脑袋的想象，单个个人凭直觉做出的判断，就能够实现的。你能想象你自己仅凭感觉就正确轻松的通过复杂的西直门立交桥吗？那将会是一件非常惊险的冒险行为，只单单交通信号灯这一个系统崩溃，交通就会大乱。

所以，正是因为有哪些底层的复杂系统，才可以让第一天来到广州的张先生们轻松而舒适地完成从白云机场到珠江新城会议室的行程，整个过程只需要利用手机做几个点击就可以实现，然后悠哉的等司机来接他。

技术的发展让我们做事越来越轻松，这都有赖于那些越来越复杂的“系统”。

因此，当我们遇到一个问题的时候。哪怕是一个很细枝末节的问题，也都不应该把这个问题归咎于一个简单的细节性问题。

我们应该要能够理解，任何细节性的问题，都是一个庞大的复杂系统中的问题体现。

说的形象一点就是说我们不能单纯的头痛医头，脚痛医脚。

既然上面说了，我们的现在出行的场景背后也是一个比较复杂的系统，那么我们就拿出行这件事举例说明体系化的解决问题的思维模型吧。

如果我们把出行这件事情拆分，也可以看成是由一个一个的子系统拼凑出来的一个复杂的系统。

从我们有出行这个念头开始，我们的大脑就开始了一系列的动作，我们要确定目的地，要选择交通工具，规划路线，计算时间等一系列的准备工作，当这些准备工作做好之后，我们就按照计划上路了。

上面所说的一系列的交通系统的任何一个变量，都会影响到我们整个行程的计划。

3、好的解决问题的方法是使其变得更好的进步模型

再进一步的细化一下，我们拿在公路上开车时变换车道这一个场景来说明一下解决问题的系统化思维模型的应用吧。

进步的愿望

首先，当我们在公路上想要变换车道的时候是因为我们有了一个愿望：想要有更好的开车体验，想更快到达目的地，想更安全的达目的地。

这些愿望就是我们想要改变现状解决问题的一个初衷。有了这个进步的愿望也就有了衡量我们接下来一系列行动的有效性的准绳。

“看” 收集信息

然后我们就开始了这个征程的第一步就是 “看”。

所有开车的人，应该都清楚地记得当时教练说过得，在路上开车变换车道时，第一件事情是先看后视镜，先观察清楚我们前后左右车道的情况是，观察我们相邻的车辆的情况。我们从后视镜和侧视镜收集数据。我们会目测我们与前方卡车的距离，然后会观察旁边的车道上是否有空间，后方是否有车辆准备超车或者正在加速，等等所有我们能够看到的情况。

“看”，这个动作就是我们在解决所有问题的时候，第一件要做的事情，也就是收集信息。我们收集到的信息越详细，对我们解决问题的贡献越大。

需要说明的是，随着系统和场景的复杂化，“看”，已经不是景象撞击到视网膜上这么单纯的事情，为了收集到更多维的信息，我们发明了太多的“看”的工具来突破我们人类自身感知器官的界限。比如：望远镜、显微镜、摄像头、GPS、陀螺仪、激光、雷达、传感器、平流层望远镜、高能粒子加速器、等等这些都是我们用来获取“信息”的工具和手段。

并且，在必然会越来越复杂的社会中，我们所身处的系统是也在动态地变化中的，这就需要我们 “看”的这个收集信息的行为也要是持续的动态的，要能够持续监测不断产生的变化。

“理” 绘制图谱

然后“理”这个理，取整理，梳理，理解的意思。

当我们收集到了所能够收集的变道所需要的信息之后，大脑就会在我们已有的知识之上把这些信息组织起来，将收集到的信息加入到大脑已有的认知中，在脑海中展开想象。我们会基于以往的经验，想象在这个时候如果我踩下油门，加速转弯，在目前行驶的道路上的交通规则之下，这条公路可能会有什么样的变化发生。我们会预测这种变化产生之后其他开车的人会有怎样一些典型的行为。

在这个场景之下，大脑完成这个动作，只是瞬间的事情，那是因为我们之前已经有过无数次的练习，已经将整个运行流程内化成了我们大脑的潜意识行为。

应用到复杂的系统性问题的解决思维中，“理”，就是将收集来的信息加以整理，剔除掉无用的，找出关键的有用的，然后绘制出一个有用的图谱。

就好像我们将收集到的地理数据标注在地图上。

在这里，前面我们收集到的信息和我们绘制出来的图谱是一个共生关系。没有数据就没有图谱，没有图谱，数据的作用也就会大打折扣。

数据会反映我们的行为。图谱可以提供这些行为的前后关联。

这是“理”的过程，也就是我们理解数据，梳理信息的过程。同样的，因为信息是动态的变化的，“理”的动作也是跟随信息的变化而不断变化。

“看”和“理”相结合，就可以获得对事物、位置、时间，甚至是处理方式的合理认识。

“悟” 解析认知

之后便是“悟”这个环节，

当我们将所有能够想象到的变量组合在一起之后，我们会做出一个策略，一个可以将车辆变到相邻的车道并超过卡车，安全变道的策略，也就是说确定了下一步要做出哪些动作。

这是一个解析的过程，是将信息转化成认知，弄清楚为什么的过程。这个过程最核心的是所遵循的系统的内在逻辑链，在各种各样的系统中普遍都是一个从原因到结果的逻辑链。

我们之所以做出在与大型卡车并行时不管是加速还是减速亦或者用变道的方式都要尽快的远离大型卡车与之保持一定距离的策略，是因为我们遵循了一个因为什么所以就要怎么样的逻辑，遵从一个小客车相对于大卡车来说在发生事故时有较大的受损害的可能性这样一个基本价值判断。

在实际解决复杂系统性问题的思维模型中，这个“悟”的过程领域中产生了无数多的模型、理论以及算法。同时这基本上也是所有科研人员所驻扎的领域。几乎所有的科学都是为了要搞清楚“世界”为什么会是这个样子的。

同样，自有资本以来所有的公司都渴望能够更清楚地了解他们的客户，了解他们客户的行为逻辑，了解市场现象产生的原因。

这个环节的贡献是让许多有效的方式方法，得以形成系统性的可复制可量化的“标准”，是推动系统全面进步的关键步骤。

“信” 坚定信念

再下一步“信”，是时候做出判断，下一个决定了。

是的，我有能力，有时间，有驾驶技术，也有现实条件，有把握完美的完成这一个变换车道的行为。

在经过了前面一系列的动作之后。你坚信自己因此而做出的判断和决定，并且愿意用实际行动来验证自己的判断和决定。想一想，你为什么要变化车道吧！

我们也可以把它称作为“信念”。

哪怕是变换车道这种你完全有把握的事情，你也只会在相信自己可以完成时，才会愿意付诸行动。

信念是我们支撑和追求某种愿望，并把它变成现实的东西。

现如今，没有那个信息是绝对独立的，任何系统之间都是错综复杂的协作网络。

在解决复杂的系统性问题时，必然会涉及到多个系统之间的协作，有协作就会有沟通，就需要达成共识，而信念往往是我们说服相关利害方做出改变的最好的方式。也是个人魅力最好的体现。

但是，这种信念必须是要建立在证据之上，依靠合乎逻辑的分析，严谨而周密的计算来支撑其说服力的。

另外，对可能发生的情况的计算和想象越精密，准备的可能发生变化的应对方案越全面，我们就越能够更好地减少风险， 从而更大可能性的确保我们做出的行动的有效性。

“行” 迭代动力

现在到了这一系统化解决问题的思维模型的最后一步 “行”。

这时候你还考虑什么呢？打开转向灯，再看一眼后视镜，踩下油门，将方向盘往你要转的车道的方向打过去，然后，你安全且漂亮的超过了那辆大卡车。

是的，就像是按下一个开关让机器运转起来一样，到了这一系列行动的最后一步，如果我们已经收集并整理了所有数据，发现和分析清楚了当中的因果关系，并且我们说服了所有相关的厉害方和我们自己，这是解决这个问题更好的方式，那么，我们还等什么呢？

当然，现实生活中并没有这样的开关。也没有那一种单一的举措就可以扭转一个庞大的复杂体系所呈现出来的问题。

但是当我们有了工具，知道了路径，并且准备好了随时迎接意外。同时我们清楚地知道系统是不断发展和成长的，十分清楚无论我们多么精心设计，都始终会遭受到磨损。当我们对这一切都做到了然于心的时候，行动就是让这一个动态的迭代过程跑起来的动力。

4、有用的方法必须具备可复制性，才能称之为“模型”

好了，我将整个抽象的思维模型，一一的分解开来展示给你看了，你是否依然觉得不知所云？说来有些讽刺，计算机是根据我们人脑的运作原理设计出来的，可有时，人脑却看不清楚电脑了。

最后，我想阐明的是，让我们的生活变得更好，或者工作的更好。从来都不是一件轻松的单一行动的事情。并且“更好”这个词，也代表着这是一个活动的迭代的目标。

要更有效率的实现一个一个的目标，就需要我们去探索出一条可以遵循的清晰道路，并且去借助一些工具来加快这个进程。

我所遵循的“看、理、悟、信、行”的这一进步模型，是一个有内在规律的动态迭代的过程。

嗯，还有，别忘了，你在“看” “理” “悟” “信” “行”的同时，你周边的环境，人物和你自己，都会对你的行动做出反应。所以，你必须不断地再一次“看” “理” “悟” “信” “行”，并且，如此循环下去。

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你有没有意识到生活和工作中的某些问题，是“系统性”问题？欢迎你在留言区吐槽，有时候把问题表达出来也是一种思考的过程。

面对复杂的“系统性”问题，你有没有感觉到无从下手？也到留言区发表一下吧，面对这种情况，你一般会怎么做？说不定你能找到同类！

你有什么更有效的“思维模型”吗？欢迎来过招！

这篇文章是我在<一周思享社>的第五期线下的演讲稿整理而成，对于一周一次的属于自我成长者的思想盛宴，你有兴趣加入吗？请加微信：Dawn-wang13

祝，进步！

在转过身之后，才懂得自我中心之外，才是更大的世界。

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