利用Heptabase掌握多元思維的力量
前言
最近剛從研究所登出，終於有空檔讀自己累積很久的書單跟podcast。我在其中觀察到：那些絕頂聰明的人，往往不只專精於單一的領域。
巴菲特的合夥人查理蒙格以及班傑明・富蘭克林，都是多領域的天才。前者本身是律師，也是頂尖的投資人。後者則含蓋了政治、科學、文學、發明、商業和外交。
我的 role model，HeptaBase創辦人暨執行長Alan，本身也是相當博學多聞。在公司創立初期，與用戶訪談搜集大量數據並打造產品，這關係到UI/UX設計、軟體工程與專案管理；怎麼帶領一家新創公司前進，擁有健康的財務體質，並與現有的其他公司競爭，這關係到商業模型與競爭策略；更別說Alan在求學時期於物理學下的功夫，還有休學期間為了尋找使命，從科學到哲學、從歷史到未來學、從技術到商業、從經濟到政治（節自 寫在休學之後(七): 使命 －－by Alan)。他廣泛地接受不同領域對思維的衝擊。
（p.s. 我故意寫的 ，每次有人唸出他過去寫的文章片段，他就會覺得很羞恥）
剛好，Alan打造的HeptaBase正是用來打造一個任何人都可以有效地對任何事物建立深度理解的世界。這無疑對於建立多元思維模型系統來說是一大福音。接下來，我會提及多元思維模型的重要性，以及為何Heptabase是個能夠幫助你在不知不覺就建立起這套系統的好工具。
多元思維模型的重要性
多元的思維模型能夠提供背景或框架，使其具有看清生活本質和目標的非凡洞察力。
蒙格提到，對他而言影響深遠的思維模型包括但不限於
- 工程學的備援系統
- 數學的複利模型
- 物理學和化學的臨界點、傾斜矩、自動催化模型
- 生物學的現代達爾文綜合模型
- 心理學的認知誤判模型
看起來很艱澀難懂對吧？但我認為關鍵不在於這些模型的複雜度，而是在於其多樣性。
如果只依靠一種思維模型看世界，那我們將無法真正理解任何東西。手拿槌子的人，世界在他眼中都是釘子。
我還在攻讀碩士學位的時候，指導教授就很常使用過去實驗室使用的演算法來理解新的技術，造成在溝通或理解上的誤會。我認為試圖用舊的思維理解新的事物是好的出發點，因為遷移學習的效果會幫助我們更容易理解新知識。不過如果只用單一的思維試圖把他們硬湊起來，將無法理解任何東西，甚至會產生扭曲與誤解。
群眾智慧的起源小故事
1906年，在西英格蘭。當時的肉畜家禽展準備宰殺一隻明星公牛，大會舉辦了一個活動，讓參與者以５英鎊下注，猜測這隻公牛宰殺後的重量。
活動結束，有個人完全猜中了正確重量，明星公牛的重量大約是550公斤。但更有趣的是，經過分析所有參賽者寫下的猜測值卡片，雖然預測值的範圍如同預期一樣非常廣泛，但是猜測值的中位數卻落在555公斤，與實際的重量偏差不到１％。這意味著，集結群眾智慧的預測結果，可能遠比單一個體的預測要準確許多，不論這個單一個體是專家學者還是門外漢。
群眾智慧的應用
要合理的運用群眾智慧，需要考量到兩個面向，其一是資料筆數，其二是資料的多元性。其中資料的多元性有助於平衡最終結果因為受測群體過於單一導致的偏差。
在一些專案管理的技巧中，群眾智慧可以應用在推估專案任務需要投入的時間，例如Planning Poker，先將專案內容拆分成數個子任務，每一個專案成員針對子任務可能要花費的時間在小卡片上進行估計，並在最後統一開牌，取所有估計值的中位數或是平均（其實就跟猜牛體重的方法是幾乎一樣的），可以更加準確的預測到實際花費的時間，並且避開心理學與行為經濟學常提到的錨定效應與過度自信。
一個人汲取『內在群眾』的智慧
雖然群眾智慧是一個用來推測或估計不錯的方法，但在人生多數的決策中，不見得都有一個團隊可以幫助自己實踐群眾智慧的方法。
為此，Stefan Herzog 與 Ralph Hertwig 想出了一個可以在自己腦中受益群眾智慧的技巧：dialectical bootstrapping。
方法非常簡單！
- 首先，不論要預測什麼事情，先隨便找個想法，做初步的預測，並記下來。
- 現在想像有人說你這個猜測不對，接著思考哪裡可能出錯，哪裡假設可能不正確，如果改變這些假設，有何影響？預測結果會變高還是變低？再次估計。
- 一般來說，兩個猜測的平均值，會比起先前的這兩個預測值更接近真正的答案。
質化的內在群眾智慧
如果今天要做的決策並非像推估專案時程或是猜測體重這類型可以量化的數據，我們同樣可以藉由在腦中的多元思維模型得到一個更加可靠的決策。這也正是在腦中建立多元思維模型帶來的益處。
蒙格提到他常用的雙軌分析，就是先透過一個模型進行理性的分析，例如分析勝率、期望值等等，接著反過來思考，試圖避開人類在淺意識中容易犯的錯。
在自己腦中建立多元思維模型，就有點類似把外在群眾的多樣性放進自己的腦中，雖然做決策的只有自己一個人，但藉由擴展的多樣性，即使不是最佳的策略，但也許會是一個比原先更好的策略。
為什麼Heptabase能夠建立多元思維模型？
1. 降低學習門檻
Heptabase最基礎的功能，包括視覺筆記、分解筆記、建立關聯等等，就能輕易地加深對主題的認知，減低學習門檻。
2. 對多領域產生興趣與學習動機
由於對各種領域的學習門檻降低，我發現自己的學習心態漸漸有了轉變。過去可能會因為非專業而不想花費時間、心力鑽研的領域，因為有了學習工具的加持，讓我比較容易卸下心防，更願意嘗試去理解。
3. 不同領域的概念能夠互相應用、產生連結
筆記與筆記之間非常容易建立關聯，例如這篇文章的參考資料源自於窮查理的普通常識、機率思考、精準決策、Google的專案管理課程⋯⋯，這些主題本身沒有直接關連的閱讀筆記。
在建立這些閱讀筆記的當下，我根本沒有想到後續能夠用這篇文章的角度把這些資訊整理起來，但是在Heptabase構築的世界裡，將不同領域的觀念一同梳理整合，是再自然不過的一件事。
試想，當這些白板裡內容逐漸豐富，不同主題的白板數量逐漸增加，正好應對了要合理使用群眾智慧的兩個面向：足夠的數量以及豐富的多元性，也就有了更強大的資料庫，幫助我們提升決策品質。
總結
如前言所提及，Heptabase的願景正是打造一個任何人都可以有效地對任何事物建立深度理解的世界。使用Heptabase將近兩年，我意識到這個產品正在默默的替我建立起許多不同的思維模型，而這一切都僅僅是在我自然地使用這個產品的過程中發生，沒有刻意使用複雜的方法論、或是訂定嚴謹的學習計畫等等。
雖然整合散落的筆記產出這篇文章的舉例，遠遠不及在現實世界中整合不同的思維模型產生決策，但我認為整個過程大抵是相似的。我自己很期待這些不同領域的白板逐漸成型後，思維能夠有什麼不一樣的轉變。
