一、问题分类
一般我们遇到的问题大致可分为简单问题、局部复杂问题和全局复杂问题。而与此相对应的思考方法便是线性推理、结构化思维、系统性思考。
A.最简单问题，有线性逻辑推理就可以了。这个过程中，需要区分【事实】和【假设】。我们常常混淆了哪些是事实？哪些是假设，把自己内心的假设当成了事实。
只有区分了事实和假设，才能进行真正的逻辑分析。而基础的逻辑分析是我们解决任何复杂问题必备的基本能力。
B.当问题更复杂，我们还需要具备结构化思考的能力。这个结构化思考能力，就是如何用恰当的框架把大问题拆解成小结构。
C.如果我们研究的是一个类似生命体的问题，全部各要素关系错综复杂、彼此联动影响，那么就需要系统性思考了。
系统思考解决这种全局复杂问题的关键是研究系统的目的、要素和关系在不同层次、不同时空尺度下对应的特点，进而寻找到问题的杠杆解。
二、重点讲解决全局复杂问题的三个关键思维
解决复杂问题有三个关键思维：降维攻击、变换尺度与聚焦关键。
A.降维攻击
1）认知分层
要理解降维攻击，我们先要建立一个概念，那就是认知是有分层的。有的认知层次比较高，有的比较低。这种认知的不同分层，就决定了之后的判断质量。如果我们能拉升认知维度、比别人从更高层看问题，就是我们通常说的“高维打低维”。
任何一个问题，从不同的角度可以找到不同的解释。有些“解释”比另一些“解释”更深刻、更触及本质。何故？原因与答案在问题因果链上的位置有关。
世界著名语言学家史蒂芬·平克说过：“好的研究，往往简洁、有更高的普遍性、处于因果链的初期，而且更接近物理和数学法则的不可还原性。一般而言，更深刻的理论意味着处在问题因果链的源头，也意味着它有更普遍的解释力。有意思的是，越在源头的原因，往往越是那些基本的和基础的、简单的道理。
高维的认知往往距离因果链的起点更近，而低维的认知往往距离现象结果更近。
比如物理、数学、化学等基础学科的理论解释一般比管理学、经济学等软科学的理论更接近问题的起点。
2）高维打低维
降维攻击的关键：要对思考问题的逻辑进行分层，用更底层却更高维的维度分析。
理解思维的层次性对我们解决问题极为重要。因为在低层次无法解决或者非常困难的问题，从高一个层次思考往往就能轻易找到解决方法。
（逻辑层次中，愿景层次最高）
另外有一个非常实用的模型—“商业-技术-科学-人文”模型
比如：王强老师把区块链的商业问题拉高到人文历史的角度，追溯问题的起点，给我们洞悉本质的启发。
