from：http://qing.weibo.com/tj/4b11b26f3300021v.html
学习每个学科的基本知识，比想象的简单，也比想象的有用。本文是本人在学习过程中尝试性的总结，望大家指正。
为什么需要跨学科的知识?
如同巴菲特的合伙人查理芒格经常说的，对于手上拿着锤子的人来说，所有的问题都是钉子。现实中的许多问题，涉及到不止一个学科，所以需要更多的工具。查理芒格一直坚持用跨学科的思维方式思考，他称之为“普世智慧”(worldly wisdom)。查理芒格的成功，也是跨学科思维的例证。
从知识分类的维度看，学习和使用各方面的知识，大有益处。我习惯把知识可以分类为，科学，艺术和手艺。物理和数学是科学；音乐是艺术，其实也有数学的成分；编写程序更接近于手艺，算法或许可以归类为科学，设计用户喜欢的软件或产品，已经有了艺术的成分。解决很多问题，很多时候，既需要科学，也需要艺术，还需要掌握很多手艺。需要学习科学和手艺的原因，容易理解。而为什么需要艺术呢？其实艺术的思维，几乎就是直觉的思维。我们感受艺术中的美，都是简单而直接的，美就是美。很多对于复杂的重大问题的突破，有时候来自于不同寻常的直觉。如果我们看看凯恩斯，克鲁格曼，张五常等经济学家的思想，会发现很多直觉和艺术的成分。凯恩斯喜欢艺术，购买和收藏各种画作，张五常也爱好摄影书法和音乐。爱因斯坦的小提琴水平，据传记中说，也非常高。著名科学家钱学森也说过，“在文艺创作中，很强调灵感，还有只能意会，不可言传的这种情景，其实在科学工作中，许多时候也是这样。但科学不同于文艺之处，就是最后还要推理、证明”。
从历史的维度看，这个时代需要跨学科的思维。文艺复兴时期的达芬奇在绘画音乐科学等各领域都有建树的罕见的天才。达芬奇的成就，一方面来自于他的天才，另外一方面源于文艺复兴时期的环境。当时各个领域可谓百废待兴，一个全才式的人物，在各个领域有很大的发挥的空间。当时间流动到了今天，我们似乎又迎来了新的文艺复兴，只不过不是百废待兴，而是百花齐放，因为各门学科都有了很大的突破。打个比方，文艺复兴时期，人们都站在知识的海平面上，而天才如达芬奇的人物，在许多领域都站在了高于海平面的平原上；现在，通过无数杰出人物的努力和探索，人类在许多领域都到达了喜马拉雅山的高度，于是，当大部分人还站在平原上时候，一些掌握了各个学科的最重要的知识的人，会站在高于平原的位置。有极少数人，在各个领域都能学习到很高的程度，或许能够站在青藏高原的高度。
从现实的形势来看，通识教育在教育领域的呼声越来越大，跨学科的方式在科学研究中已经有了很多很好的产出，都反映了这样的趋势。我对通识教育的建议是，需要教给学生各基本的学科基本知识，更为重要的是，要让学生们知道如何融会贯通和综合运用。
如何学习？
我们需要掌握不同学科中最重要的一些模型。 这并不是唾手可得的，但是好消息是，需要掌握的重要模型没有超过一百个，特别重要的模型则更少。比如物理学中的冗余，是很重要的思想。在互联网应用架构中，意味着重要的服务都需要冗余来提供安全的保证，重要的数据会通过冗余来保证其不会丢失。而在股票投资领域，冗余则构成了价值投资最重要的基石－－安全边际，也就是要买入打折的便宜股票。概率是非常重要的模型。现代达尔文主义是非常重要的，进化的观点可以解释很多事情。微观经济学中的规模优势以及激励是非常重要的，几乎所有的人和组织的行为都和激励有关系。下面我们以这若干重要模型中的几个为例子，来具体讲讲。
概率的思维，是非常重要的模型，如何描述它的重要程度都不为过。关于概率的基本知识，我们在高中学过的概率和排列组合的知识就足够了，帕斯卡（1623-1662）和费马（1601-1665）在通信中就随手解决了这个问题。概率与世界运转的方式惊人地一致。我把对概率的理解和应用分为三个层次。第一层次就是学概率，但不用概率。很多人在学习概率后没有真正运用它。比如×××，基于简单的计算，也知道挣钱概率很小，准确的说，是×××的赔率和赢钱的概率，对买×××的人没有任何优势。无论如何，总的看，买×××的人都是赔钱的。为什么不用呢？因为人的大脑天生并不是基于概率的，它以粗略的估算来判断，于是遇上×××这种赔本买卖，我们的大脑也会贪婪。第二层次就是正确使用概率。其实扑克牌游戏已经给出如何正确使用概率的全部答案。那就是，牌好的时候，下大注；牌不好的时候，耐心等待。期望值计算的公式可以给出更为精确的计算的结果，但本质上都是一个道理的。凯利公式则给出了具体下多大注的一种计算方法，可供参考。第三层次就是预防小概率事件，预防黑天鹅事件。黑天鹅事件是不可预测的，要预防为之提前准备也是很不容易的。要基于常识思考，不要简单的依靠历史和经验来判断，因为很多事情从未发生过。要考虑最坏情况的结果，不做不可逆的事情。
第二个要讲的模型是投资中最重要的公式。价值等于未来现金流的折现，这是用来计算价值的重要模型和工具。这是一个了不起的公式，它是John Burr Willam在几十年前以惊人的洞察力对人类行为进行的高度概括。巴菲特在2000年的写给股东的信里面强调了这个公式，是为了表达他对当时那些不带来现金流的互联网公司的不看好。这个公式在今天依然成立，不但适用于股票和企业的估值，也适用于油田，矿产等等各种资产。要理解这个公式，首先要理解现在的钱和未来的钱是可以换算的。现在的一万元，经过复利，等于未来的多于一万元的钱。未来的一万元，通过折现，等于现在少于一万的钱。概括的说，复利和折现是互为逆运算的，这是这个现金流折现公式之所以成立的基础。同时，在理解和使用这个公式的过程中，要牢记模糊的正确远好于精确的错误。模糊的正确，体现在对未来现金的判断和对贴现率的选择上，这都是和主观的判断和预期相关的，比如，产业资本兼并的时候，考虑了收购后对于整体的好处，于是他们预测的未来的现金流，可能是会比别人的多。收购中经常会比给出高于市场的价格，也在现实中也很常见。价值从来没有脱离价格而存在的，价值依然要通过价格体现。关于价格和价值的关系，凯恩斯在《通论》第十二章中指出，好价格那是因为大多数人看好，挑大家都看好的，凯恩斯称之为第三层次的认识，有人会进行第四层次甚至第五层次的思考。或许高于第三层次一点点的思考是，在这个投票中，每个人的权重其实是不一样的，前面提及的产业资本兼并的情况就是一个很好的例子，一个大买家有时就决定了价格。实际上，市盈率以及PEG这样的公式，都可以认为是现金流折现思维体系下的经验公式。在理解透彻了现金流折现的思想的前提下，PE和PEG或者其他的简单工具依然是对资产正确地估值的有效工具。如果机械地使用，很可能会是错误的。
第三个具体讲的重要模型是对复杂系统的自组织和秩序的理解。这也是非常重要的。比如市场是自组织的，亚当斯密的《国富论》很好地解释了自由市场的观点，保罗.克鲁格曼也说过，“在过去的几年里，自组织性的系统在跨学科研究方面的影响力越来越大，它把人工智能，化学甚至是生物进化等诸多领域的研究人员联系一起。...有必要去探索一下。能否进一步把这个新的观念运用于更复杂，同时又明显自组织性的经济体系中”。而计划或者说对经济的调控是秩序的，凯恩斯主义的观点则与此很有关系，在实践过程中，关键是在市场和计划中，找到一个合适的度。网络上的social network也明显具有自组织和秩序的特点，social network的创造者是需要定义一些简单的规则和秩序，而绝大多数的行为和数据，都是由用户产生的。在复杂系统中行事，我总结了三点。首先是大方向要正确，这是自上而下的方向；第二，要多观察复杂系统中的趋势，很多创新和改革都自下而上的，要顺势而为，创造有利条件和促进其发展；第三，错误不可避免，不要怕犯错误，要及时应对。
第四个要讲的重要模型是查理芒格总结的误判心理学。误判心理学包括很多条，很多都来从人类进化的视角来分析的。通俗地说，人在若干万年的进化中，很多思维模式已经植根于人的基因了，它们对于解决问题依然是管用的，尤其是若干万年前就存在的老问题。而社会的进步比人脑的遗传的进步要快，如果只是任由天生的神经网络思考，而没有另外一套主要是后天培养的神经网络进行检验的话，面对这两百年才出现的新问题，犯错误的可能是非常大的。从众的心理是很好理解和观察的其中一条。当人类处于原始社会的时候，人们聚集在一起，可以防止野兽的袭击，可以一起合作捕猎等等，简单的说，人越多，越安全越正确。这样的智慧即使到了今天，依然管用。比如，在野外徒步旅行，需要结队而行和互相照应，人越多越安全。再比如，找饭馆吃饭，几乎所有人都知道什么好吃什么不好吃，所以，吃的人越多，越好吃。但人类社会的发展是日新月异的，尤其是最近两百多年的变化，大于人类之前的所有历史，过去正确的思考和行为方式，现在可能是错误的。举个例子，如果把人多就安全的道理，无条件地运用到股票市场，那绝对就是错误的。因为股票市场总是少数人挣钱，多数人亏钱，扎堆做大家都认为正确的事情，最后的结果必然是亏钱。一个特别鲜活的例子就是2006年到2010年的中国股市，2006年和2007年，集体的贪婪，狂热在不断加强；2008年和2009年，经济危机，泡沫破灭，于是是集体的恐惧。少数坚持在别人贪婪的时候恐惧，在别人恐惧的时候贪婪的人，以“常识”来指导思考和行动的人，成为了正确的少数。
在这门课程中，我们究竟要学多少知识，掌握多少工具？这个因人而异，取决于现实的需求和每个人的好奇心。当然从现实的情况看，如果没有好奇心的指引，很难坚持持续的学习。我们可以尝试把整个世界和宇宙分为三个部分，第一部分是，每个人自己；第二部分是，自己所处于的环境，也就是社会；第三部分是，人和社会所处的更大的环境，也就是自然世界，整个宇宙。我对查理芒格的"wordly wisdom"这个名字的理解是，要学习世界的各个部分中的最重要的知识和模型。本质上科学的发展历程也就是人类在自然和社会的各个领域的不断探索，于是我们要学习其中最重要的一些成果。从学科的角度上看，我们既需要学习硬科学如物理，化学，数学等各门学科最基本的知识，也要学习软学科中的如经济学和心理学中最重要的知识。而且，很重要的一点是，对自己和世界有了更稳定的认识，知道自己想要什么，会帮助自己培养理性的性格，因为你的看法和行为不会很容易就摇摆。
如何融汇贯通？查理芒格也说过，“如果你们只是记得一些孤立的事物，试图把它们硬凑起来，那么你们无法真正地理解任何东西。如果这些事物不在一个理论框架中相互联系，你们就无法把它们派上用场”。虽然人类对复杂系统的认识还处于萌芽阶段，但大方向上看其思路是正确的。我们可以尝试以基于复杂系统的体系来解释跨学科的知识和思维。直觉上看，我们或许可以把整个世界看为若干复杂系统的组合，这也同时也证明了跨学科思维的必要性，因为每个学科都是对一个或多个复杂系统以及其组成部分的解释，仅仅割裂地学习和使用狭窄的知识是不正确的。我们其实还没有真正理解复杂系统的内部根本机制，直觉上看，复杂系统的内部运行机制或许会是很简单的，概率应该会是一个重要的组成元素。
经济运行的系统是复杂系统，经济学解释其中的一些规律，同时也帮助我们更好地理解其运行方式，更好地做出决策；股票市场是复杂的自适应系统，股票投资的理论是对其的探索。物理，化学和数学等自然科学是对宇宙这样一个复杂系统以及其中组成部分的阐释。人是复杂系统中的非常重要的参与者，心理学是对人和人组成的社会的行为和思维的认识；进化论和生物学的理论，可以很好地阐释生命体系的起源和演化。历史好比是案例分析，如马克吐温所言，历史不会重复，但是会押同样的韵脚，历史不会直接告诉我们答案，但是依然可以提供很多的灵感和洞察力。宇宙，生命和社会的进化历程是很大很大的历史。
这门课程如何考试？这门课的考试标准是“知行合一”。考试完全以结果来衡量，结果是学习的极佳反馈，尤其是如果你具有从错误中学习的强烈意愿。考试就应该挑一些可以衡量结果的实际问题去解决，因为实际问题都很容易衡量结果。 举个例子，比如做软件，用户最终会告诉我们软件好或不好。再比如买股票，挣钱或亏钱的结果，会告诉我们的判断是对是错。在实践中学习，在学习中提高，通过结果来校验，这是我对王阳明的“知行合一”的基本理解，也是跨学科思维实践中的指导思想。
有必要谈谈关于学习和实践的过程中要注意的要点。我并不愿意称之思维的模型或框架，因为要极力避免自己的思维被一些固定的框框给框住。所以我称之为要点。
首先，要知道很多模型是有局限性的，尤其是很多描述性的模型。很多系统和事物是复杂的，构建一个简化的模型，是非常必要的。但是，几乎所有的模型都没有办法全面而准确地描述其对象。比如，会计学是个简单而有效的模型，它用来描述了公司的状态及状态间的变化，资产表是描述公司在某一个特定时刻的状态，而盈利表则描述了公司在一段时间内的变化，比如挣了多少钱，现金流的变化等等。但仅依靠会计报表，并没有办法准确而全面地了解一个公司，因为一个公司是复杂的，需要多方面的了解。实际上，会计的操作过程中，本身就有人为因素的影响。再比如，对人的性格的认识，从弗洛伊德到荣格到现在流行的MBTI，MBTI是很有价值的模型，但是它有其与生俱来的局限性。因为，人的性格，从理论上来说，没有任何一个简单的模型可以准确描述和分类，或者说，世界上从来就不存在一个完全正确的对人分类的方法，因为每个人都是不同的。
其次，我们要追求“简单而不过于简单”的思维方式。我们真正理解透彻的知识，应该都是简单的。正如爱因斯坦说的，如果你不能简单说清楚，就是你还没有完全明白。牛顿在《自然哲学的数学原理》中也表达过几乎相同的观点，“对自然事物的原因的承认，不应比那些真实并足以解释它们的现象为多”。我们回过头看看解决过的问题以及解决问题的方法，大多都是简单的。简单而不过于简单的方式会帮助你正确地思考，而当你积累的模型足够多，在保证正确的前提下，思考的速度也会变快。看看巴菲特和查理芒格在股东大会的回答问题的实录，发现他们对几乎绝大部分问题都有深思熟虑的答案，这是长期坚持正确思考的结果。当我们对一些概念的理解足够透彻，到了“简单而不过于简单”的程度时，思考的过程会是流畅的，这个形容词包括正确和速度两个方面。前面提及的“现金流折现”的思维就是很好的例子，我们既需要理解这个公式的来龙去脉，也要清楚它的局限性。许多成功投资家的文章或言语中，都表明他们已经非常流畅地理解并使用这个概念。
第三，要保持在自己的优势领域做事情。任何人都不可能知道所有的事情，世界的更大部分是未知的。当我们懂的越多，不懂的就更多。在实践的过程中，知道自己知道什么和不知道什么，是非常重要的。独立思考容易，因为可以选择错误的思考；正确地独立思考有些难，但大多数人依然可以做到，比如我们都独立地通过了无数的考试；在不同领域正确地独立思考非常难，比如，没人能通过完全没学过的科目的考试。1720年，牛顿去投机股票，结果亏损了，感慨说“我可以计算天体运行的轨道，却无法计算人性的疯狂”。可见在不同领域正确地独立思考是非常难的。勤奋和练习是成功的必要条件，但不是充分条件。当人们把勤奋和在某些特定领域的兴趣和天赋结合起来的时候，会取得更大的成就和乐趣。
第四，要注意学习和阅读的效率。现代社会不是信息太少，而是信息太多。高效地获取信息，正确地分析和使用信息，非常重要。在学习各个学科的基本知识的过程中，阅读是必不可少的，但是要掌握正确的阅读的方法。《如何阅读一本书》中讲的阅读的方法，毫无疑问是正确的，要掌握速读，精读和主题阅读的方法。阅读能力的培养的问题在于，如果读的足够多，这些能力会是自然而然掌握的；如果读的不够多，即使你知道了这些方法，也未必能够真正掌握。正如查理芒格说的，“我认识的聪明人没有不看很多书的。但光看书还不够，你必须拥有一种能够掌握思想和做合理事情的性格。大多数人无法掌握正确的思想，或者不知道该怎么应用它们。你拥有的基本知识越多，你需要吸取的新知识就越少。”
第五，要同时坚持自信和自省。在判断的过程中，如果遇到了和以前结论相反的证据，要抛开任何的成见，重新思考以前的推断是否正确；如果事实和逻辑都是正确的，那就应该毫不犹豫地坚持。对于自己的判断，我们要自己成为其最好的批判者，如果我们从各个角度都无法否定了，我们可以认为我们真的掌握了。认真学习查理芒格的误判心理学，在思考的过程中使用，能够很好地减少判断的错误。
总而言之，长期来看，如果坚持正确的思考方式，坚持学习，保持每天都比昨天前进一点，我们关注现实和解决实际问题的能力会有极大的提高。最终也会因为坚持，而带来相应的回报。
强烈推荐一本书，查理芒格的《穷查理宝典》是值得一读再读的好书。之所以会有这篇文章，完全是受到阅读该书后的启发。书中的误判心理学，是很有价值的。从这本书出发，自然会发现要读更多的书，而且书中也列出了查理芒格推荐的书，都是非常值得一读的好书，比如《自私的基因》。
