01 为什么需要模型思维？
我们一起来阅读第1章和第2章。这两章主要介绍了模型思维的重要性和模型的七大用途。
我认为，贯穿这两章的一条主线是：我们为什么需要模型思维？在我看来，本书是从我们认识世界的方式这一视角来介绍模型思维的。
丨模型思维的重要性
观察是我们认识世界的最基本方式，为我们提供了认识世界的第一手资料。在不断积累的观察基础上，人们开始采用归纳、类比等手段从观察中总结出规律，并用图表、数学公式等将其形式化地展现出来。于是，模型就走上了舞台，从此大放异彩。
在这里，我想借用天文学中“地心说”和“日心说”的争论谈一谈模型思维的重要性。长期以来，生活在地球上的人们根据大量的观察，经验性地形成了“地心说”的朴素认识——认为地球是宇宙的中心。由于“地心说”来自大量的观察，并且可以帮助我们解释“昼夜交替”等自然现象，长期以来都被认为是正确的，甚至今天仍然有人相信“地心说”。大约到了十六世纪，哥白尼提出了“日心说”，认为太阳是宇宙的中心。“日心说”在提出后的很长一段时期都不被接受，直到开普勒在大量天文观测数据的基础上利用“模型”发现了行星椭圆轨道之后，“日心说”才逐渐占据上风。“日心说”战胜“地心说”，可以说是一场模型思维的胜利。
通过这个例子，相信你已经感受到了模型的力量：模型为我们透过复杂现象发现简单规律提供了强有力的工具，使我们拥有更强的思考能力，不被自己的眼睛欺骗，从世界的观察者变成世界的洞察者。甚至可以这样说，科学的进步本质上就是模型的更新换代。
丨智慧的层次结构
然而，到了今天，有很多人认为模型不再重要了。如今，信息化的快速发展使得大数据成为了新常态，深刻影响和改变着我们的工作和生活，为我们认识世界提供了前所未有的丰富“观察”。譬如：万维网和社交网络记录了我们在网络空间留下的数字足迹，移动互联网的普及使得基于位置的服务快速发展，电商和移动支付记录了我们细粒度的消费数据。在大数据时代，你可能经常会碰到这样的情形：在大数据之上做一些简单的统计似乎就可以回答很多原本需要用模型来回答的问题。譬如：通过灯光亮度大数据判断城市的经济发展水平、通过移动轨迹大数据判断一个人的人际接触关系等。
乍一看，大数据的出现似乎弱化了模型的作用，而实际情况却恰恰相反：在大数据时代的很多行业中，具备用模型组织和解释数据的能力，都是精英人士的“核心竞争力”。
那么，为什么在大数据时代，模型思维反而变得更重要了呢？
《模型思维》一书是通过智慧的层次结构来回答这一问题的。书中把智慧层次结构自底向上分为数据、信息、知识、智慧四个层级。其中，数据是最基础的要素，如今各行各业快速涌现的大数据，为我们认识世界提供了丰富详实的原始记录。但是，仅仅拥有这些数据是远远不够的，我们需要把数据转化为信息。本质上讲，从数据到信息的过程是数据的语义化过程。简而言之，数据语义化就是赋予每个数字一个有语义的标签。譬如：对于数字12，赋予它年龄标签，则表示一个年轻人，赋予它时间标签则表示中午12点，赋予它风力等级标签则表示飓风。
接下来则是信息到知识的跃变，实现这一跃变的工具就是模型。所谓知识，就是关于信息之间的关系，包括相关关系、因果关系、逻辑关系等。简单的知识可以是一些论断，譬如：两点之间线段最短、长方形的面积等于长乘以宽、人的身高服从正态分布等等。复杂的知识则以模型的形式存在。《模型思维》一书中介绍的各个具体的模型其实就是一种高级的、复杂形式的知识。
最后一个层级是智慧。说起智慧，不同的人会有不同的认识。《模型思维》一书中，将智慧表述为识别和应用相关知识的能力。从这个角度来看，智慧本质上体现的是模型思维，一种建立在模型之上而又超越具体的模型而存在的一种思维方式，是一种认识世界的新方式，一种更高级的思考方式。
大数据时代，数据极大丰富。然而，大数据只能帮助我们了解过去发生了什么、现在正在发生什么，却无法帮助我们理解为什么会发生这些、将来会发生什么以及我们该如何应对。大数据为人类智慧提供了弥足珍贵的基础资源，而模型就是打开数据到智慧通路的钥匙。
丨构建模型的三种方法
在了解了模型和模型思维的重要性之后，我们一起来看一下如何构建模型。书中介绍了三种构建模型的方法：具身法、类比法和替代现实法。其实，重要的不是这三种建模方法叫什么，而是弄清楚这三种方法在建模时所侧重的视角及其优劣，能够根据自己的目的选择合适的建模方式。
具身法是一种写实的建模方式。通过具身法构建模型时，需要对现实进行取舍，保留重要的部分，剔除不必要的部分。譬如：采用具身法建模人的外形时，可以把人建模为头部和四肢，而头部又可以仅保留五官。对于四肢的长短、五官的位置等则作为不重要信息而忽略掉。概括而言，具身法着眼于对现实的刻画，本质是归纳，通过大量的样例归纳出模型。
类比法通过对现实进行类比和抽象来构建模型。譬如：将犯罪行为的传播类比成疾病传播，这里类比的纽带是一般性的传播规律。和具身法相比，类比法不去直接刻画现象，侧重于透过现象看本质。类比法和具身法的本质区别在于对于现象的使用方式：具身法从现象中总结规律，类比法致力于寻找解释现象的规律。
构建模型的第三种方式是替代现实法。替代现实法既不去刻画现实，也不去探究现实背后的规律，而是着眼于构造一个现实的替代品。通过替代现实法构造出的模型可以帮我们做一些推演试验。譬如：构造一个空气可以导电的世界。替代现实法对应于科学研究中的模拟。
无论是哪种构造模型的方式，都是在对现实进行简化。我们不妨用画画来形象理解一下这三种构建模型的方式：具身法是现实主义画作，类比法是抽象画，而替代现实法是幻想画。
这里需要注意一点：关于模型的复杂性和对现实的刻画能力之间，始终存在一个折中和权衡。这就是著名的“奥卡姆剃刀”原理：模型力求简单，如无必要不增加模型的复杂度。这里的必要是指对现实刻画程度的需要。很多时候，不同的模型只是在简单和写实之间做出不同的选择而已。
丨模型的七大用途
聊到这里，相信你对模型构建方式已经有了一个初步的认识，也许会跃跃欲试，选择某个现实现象一试身手。不要着急，我们把这个留到课后进行。
在此之前，我们先来聊一聊模型的用途。《模型思维》一书将模型的用途分为七种：推理（Reason）、解释（Explain）、设计（Design)、沟通（Communicate）、行动（Act）、预测（Predict）和探索（Explore）。这七大用途的英文首字母连在一起组成了一个英文单词REDCAPE——“红色披风”的意思，听起来是不是很酷。
话虽如此，我个人是不赞成将模型的七大用途按照这个顺序排列的。这个顺序虽然可以帮助我们更容易记住这七大用途，但是却打乱了这些用途背后的逻辑关系。
接下来，我将按照我理解的顺序来逐个介绍模型的七大用途。
首先是解释。模型是为了解释经验现象而构建的，解释当仁不让应该是头把交椅。有效的模型既能解释简单的现象，也能解决复杂的问题。譬如：前面提到的“日心说”和“地心说”都能解释“昼夜交替”现象，但是“日心说”还可以解释“地心说”解释不了的“恒星视差”等复杂现象。
第二是沟通。模型是一种有效的知识表示方式，可以大大降低沟通成本。譬如，无论是哪个国家、哪个行业的人，如果他们都懂得同一个模型——譬如传染病模型，那么他们在交流时会毫不费力，在这里模型为沟通交流提供了共同语言。
第三是推理。模型可以帮助我们摆脱直觉的约束进行逻辑推理。譬如：第10章介绍的无标度网络模型，可以帮助我们推理出网络度分布的幂律形式，而不是我们直觉认为的正态分布。
第四是设计。作为对现实世界的简化和抽象，模型可以帮助我们进行设计。譬如：社会科学家根据博弈模型设计拍卖机制；计算机科学家根据模型设计互联网通信协议。
第五是预测。模型可以帮助我们对未来和未知现象进行预测。预测也是检验模型能力的试金石。牛顿力学之所以被广为接受，是因为其对天体运行轨迹的精准预测能力。当然，也有一些模型虽然具有强大的预测能力，却备受争议，譬如：近年来在人工智能领域异军突起的深度学习模型。
第六是行动。预测不是目的，行动才是。模型可以帮助我们根据预测结果选择合适的行动方案。譬如，经济模型可以帮助政府应对金融危机；传染病模型可以帮助我们确定有效的疫情防控措施。
第七是探索。模型最后一个作用是帮助我们探索未知的可能。根据模型，我们可以做出各种假设从而探索不同的可能性。这些探索反过来可以帮助我们做出更好的决策和行动。譬如：在防控疫情时，我们可以根据模型进行推演和探索，分析各种措施的可能结果，从而优化行动方案。
总的来说，我在排列模型的这七大用途时，主要考虑的是这些用途在模型被使用时出现的先后顺序。相信你对模型的七大用途也有自己的见解，欢迎在评论区留言交流。
讲到这里，今天的内容就基本告一段落了。这里，我们做一个简要回顾：
今天我们主要学习了模型思维的重要性，通过智慧的四个层次重点分析了大数据时代为什么模型思维尤为重要，随后介绍了构建模型的三种方式，按照模型被使用的顺序介绍了模型的七大用途。
最后是今天的思考题： 我们每天要通勤上班，早上却总会出现各种情况，比如常规的堵车、具有规律性的公交到达时间、无法预期的交通管制、偶发的交通事故等，那么我们如何通过建立模型来预测自己的通勤时间呢？请你选择一种建模方法，建立自己的出行模型，并谈一谈你在建模时考虑了哪些因素，做了哪些假设和简化，这个模型的优势和不足有哪些。
请你把心得分享在练习区，然后亲自阅读第1、2章，得出自己的阅读收获。