模型思维斯科特pdf(模型化思维pdf)

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本文节选自《模型思维斯科特pdf》

虽然可以解释飓风是怎样形成的，但是却无法准确预测赂风什么时候袭来，也不能准确预测风风的移动路径;生态模型虽然可以解释物种的形成的模式，但是却无法预测出现的新物种类型到底是什么。REDCAPE:探索最后，我们还会用模型来探索直觉。这种探索可能与政策相关:如果让所有城市公交车都免费，会怎么样?如果让学生自主选择作业来证实他们的课程成绩，会怎么样?如果在草坪上标出能量消耗数量，又会怎么样?我们可以提出很多假说，而且所有这些假说都可以用模型进行探索。我们还可以利用模型来探索某些在现实世界中不会出现的情况。如果法国生物学家拉马克(Lamarck)的观点是正确的、如果后天获得的性状真的可以遗传给我们的后代，那么那些把牙齿矫正好了的父母的孩子就再也不需要牙套了吗?在这样的世界还会发生什么?提出这样的问题并探索它们的含义可以帮助我们揭示进化过程的局限性。上暂且将现实世界的约束丢到一边，可以极大地激发我们的创造力。也正是出于这个原因，批判性设计运动的许多倡导者都利用科幻小说来促进思考并提出了不少新的思想。旦探索有时还涉及对共同假设进行跨领域比较。例如，为了理解网络效应，建模者可能会从一系列程式化的网络结构入手，然后追问网络结构是不是会影响以及如何影响合作、传染病传播或社会动乱。又或者，建模者可能会将一系列学习模型应用于决策、双人博弈和多人博弈;但是他们这样做的目的不是为了解释、预测、行动或设计，而只是为了探索和学习。当我们在实践中应用一个模型时，也能以多种方式使用它。同一个模型既可以用来解释、预测，也可以用来指导行动。例如

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，2003年8月14日，俄亥俄州托菜多市附近，树木倒赐压断了电线，造成了局部电力中断，但是，由于监控软件出了故障，没有及时发出警报，让技术人员去对电力进行重新分配，最后导致一天之内，美国东北部和加拿大有超过5000多万人遭受停电之苦。同一年，意大利和瑞士之间的电线受风暴克击，导致6000万欧洲民众无法用电。为此，工程师和科学家求助于将电网表示为网络的模型。这些模型不但有助于解释故障是如何发生的，而且有助于预测未来可能出现故障的区域。它们还能够识别出为了增强电网的稳定性，应该在哪些地方增加新的线路、新的变压器和新的电源，从而起到指导行动的作用。将一个模型用于多种用途，正是本书中将会反复出现的一个主题。正如接下来将会看到的，一对多是运用多个模型来理解各种复杂现象这一中心主题的必要补充。03”多模型思维没有什么比现实主义更不真实了.……:细节令人困惑。只有通过选择、通过消除、通过强调，我们才能获得事物的真正意义。乔治娅。奥。吉弗(Georgia0\'”Keeffe)本章将通过科学的方法来引入多模型思维。我们先从孔多塞陪审团定理(Condorcetjuarytheorem)和多样性预测定理(diversityptredictiontheorem)入手讨论，这两个定理为证明多模型思维在帮助人们行动、预测和解释方面的价值提供了可量化的论据。需要指出的是，这两个定理可能夸大了许多模型的情况。为了说明原因，我们又引入了分类模型(categorizationImodel)，它将世界划分为一个个箱子。使用分类模型的目的是表明构

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建多模型可能会比预想的更难。然后，我们利用这类模型讨论了模型粒度(modelgranularity)，也就是模型应该有多具体，并帮助我们决定是采用一个大模型还是多个小模型。选择取决于用途:在预测时，我们经常需要大模型;而在解释时，小模型则更好一些。我们得到的结论解决了一个长期以来挥之不去的忧虑:多模型思维可能需要学习非常多的模型。是的，虽然我们必须学习掌握一些模型，但是并不需要学习像有些人想象的那么多。我们不需要掌握100个模型，甚至连50个也不需要，因为模型具有一对多的性质。我们可以通过重新分配名称、标识符，或者修改假设来将任何一个模型应用于多种情况。模型的这个性质很好地平衡了多模型思维的需求。事实上，在新的领域应用模型对创造力、开放性和怀疑精神的要求也非常高。我们必须认识到，并非每个模型都适合每项任务。如果一个模型无法解释、预测或帮助我们推理，那就必须将它放到一边，考虑其他模型。这种一对多的技能，与许多人所认为的要成为一名优秀建模者所必需的数学和分析才能是不同的。一对多的过程对创造力的要求很高，它实际上相当于在问这样一个问题:对于随机游走，我能够想到多少种用途?作为这种创造力的一个例子，在本章的最后，我们将几何学中的面积公式和体积公式作为模型，解释了超级油轮的大小、评估了身体质量指数、预测了新陈代谢的比例……并解释为什么我们很少看到女性CEO。孔多塞陪审团定理和多样性预测定理现在来看看正式模型，它们有助于理解多模型思维的好处。在这些模型的情境下，我们描述了两个定理:孔多塞陪审团定理和多样性预测定理。

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