解决复杂问题的思维模式

导读：面对复杂问题，为什么大多数人受到局限，但有的人能突破羁绊上升到另外一个层次？除了努力、天资、运气等因素外，他们往往有独特的方法论。希望今天分享的长江商学院刘劲教授的观察与思考，可以为你带来启发，帮助你提高处理复杂问题的能力。

从大脑的视角来看，世界上的事情可以分成两类：简单的和复杂的。

简单的问题不需要太多大脑的运算，看到问题马上能给出解决方法，结果即使不是百分之百正确，也会是八九不离十。

简单的问题之所以简单，是因为只有一两个因素起作用。复杂的事情则牵扯到多种不同因素。

复杂的问题难解决，主要原因是：

1. 首先是因为不知道是哪一种，或是哪几种因素在起作用；

2. 其次是因为不知道起作用的因素之间是怎样关联、怎样互动的；

3. 最后是不知道系统的稳定性，是否随着环境的变化，作用因素以及因素之间的关系是否会发生变化。

简单的问题需要稳定的环境条件才能保持简单。不稳定性、不确定性会让简单的事情变复杂。

就像人走路，极其简单。一旦换个环境，走到冰上，其复杂度就会大幅上升。如果是走到湖中间快化的薄冰上，就变成一件相当复杂的事情。假如再加上七级大风和漫天的大雪，安全渡过就演化成一件极其复杂的事情了。

我们从小学到高中学习的科学知识，像数学、物理、化学，其实大部分都是简单问题。这些科学知识的发明和发现，都极其困难。然而一旦被发明被发现，往往有简单、清晰的理解和答案。

牛顿的万有引力、爱因斯坦的相对论，都是极其伟大的发现，但却又都能用一个简单的公式来表达、解释。

到了生物和医药这类学科，情况就变得非常复杂。像人的大脑、人的意识，即使在人工智能时代我们也是知之甚少。

经济和商业问题一般都是复杂问题。从某种意义上讲，经济问题比生物问题还复杂，因为生物是研究个体，但经济是研究很多人在一起的体系，是个体复杂程度的N倍。

经济问题离不开经济理论，但同时有重要指导意义的还有心理学、社会学、政治学、国际关系、理学、工学。

在企业的微观层面，管理的问题有战略、组织、运营、财务、金融、营销、IT等不同的专业职能；但公司的业绩也受到来自国际市场的、国内政策的、宏观的、行业的外部影响。所以公司要想基业长青、有持续性增长，就需要在这一复杂体系中找到突破口，增强竞争力。

面对复杂问题，我们如何下手？

一个企业家，如果不能从复杂繁琐的经营中找到公司价值的决定因素，企业是肯定做不好的。

如果比较一下成功的企业和失败的企业，我们不难看到失败是常态，成功往往是个例。

为什么成少败多？复杂的事情要正确处理是件不容易的事情。

结构性思维是解决复杂问题的一个有效方法论。

什么是结构性思维？

首先，结构性思维一定是跨学科、多维度的。为了解决现实生活中的经济问题，从理论基础上讲，结构性思维要求我们对所有对经济活动有一定影响的学科都有所了解。

这里就包括经济学、心理学、社会学、政治学、国际关系、理学、工学、战略、组织、运营、财务、金融、营销、IT等。

所以，结构性思维的第一个要求就是知识面要广，太“专”的专家是无法负起解决复杂问题的主导责任的，只能是个帮手。

公司里越高的决策者，需要越广的知识面。最复杂的问题，需要经济学家、哲学家、政治家来解决。

这么多学科知识，每门细挖起来信息量都极其庞大，一个人怎么可能掌握呢？

第二步，就是需要在学习每一门科目的过程中，取其精华、去其糟粕，把重要的、结构性的知识点保留下来，同时把次要的、特殊性的知识点忘掉。

为什么要把学到的知识忘掉？原因很简单，人脑的存储和运算能力是有限的，我们要记住一些事情、处理一些事情，就必须通过忘掉其它的事情，腾出精力和存储空间。

不能忘记没有用的东西就不能记住有用的工具。这个过程是一个抽象的过程，是一个把书变薄的过程。

就像经济学，抽象到一定程度，可以说有宏观经济学、微观经济学；

如果继续抽象下去，到了最抽象的程度，实际就是一个数学问题：如何在资源有限的情况下追求最大化？至于追求的是什么，资源都有哪些，要具体情况具体分析。

有了每一种学科带来的结构性知识点，我们在第三步就需要把所有这些知识点都关联起来，建立一个“超结构”。

在这个过程中，我们会发现学科之间实际有很大的相关性，很多重要的知识和发现，同时会作用在很多学科里。

比如，博弈论是经济学的一种基础理论，但同时在政治领域可以广泛应用，可以用来讨论党派之间的竞争；还可以用到公司的战略思考上，用来分析和竞争对手的各种博弈可能性。

所以，在建立超结构的过程中，博弈论的要点就是一个基础的结构性知识点，而各个学科的独特知识只需要留作备注，现在可以忽略不计。

一旦建立起这个超结构，就需要时刻把它拿出来应用。遇到任何大的、小的挑战，都应该把超结构拿出来过一遍。

这样做好处很大。一方面可以巩固超结构在头脑中的新鲜度，时刻可以做出快速反应；另一方面，运用超结构可以保证我们看问题的全面性、和准确性；最后，我们建立的超结构不可能全面，或完全正确，通过对新问题、新挑战的应对，我们可以找到超结构中的偏差和漏洞，反过来修正超结构。

这个过程实际上和人工智能系统非常相似：算法的开始是过往的经验知识，或通过对实验数据进行机器学习建立起来的一个模型；然后我们把初始算法拿到实践中去检验，通过实践中的数据我们可以修正、提高算法的准确度和稳定性，然后再拿到实践中去，依次类推，无限循环。

所以，结构性思维要求我们具备三种能力：跨界能力、抽象能力、组织思维能力。

通过结构性思维，建立起有效超结构的思想者，和普通人比起来，往往可以迅速、全面地对复杂问题进行判断，并提出核心问题。

然后，围绕核心问题寻找有效的新数据，高效地逼近事物的真相。通过新问题和新数据的反复演练，直到找到最优答案。

结构性思想者的一个特性是观点有很强的前瞻性，可以预示未来。倒不是说这些人有什么特异功能，前瞻性来自于对事物核心结构或底层逻辑的洞察，而对于其中较稳定的部分，只需要沿时间向未来顺延就可以了。

没有掌握这种方法论的人，在复杂问题面前，要么会没有头绪，要么会像苍蝇一样瞎撞，更不要说做前瞻性预测了。对于结构性思想者的表现，他会惊叹其速度和全面性，以为一定是天赋，因为后天不可能锻炼出这样的洞见和博学。岂不知实际最重要的事情是方法论，用合适的方法人人都可以建立一个思想的超结构。

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