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大家好，分析凤凰涅槃的艺术形象「西方艺术模仿论」很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
模型都是错的
在当下时代，人们通常持有一种基于事件层面、因果关系的观点。人们容易忽略反馈的过程，意识不到行动与反应之间的时间延迟，在交流信息时也未能理解存量和流量，并且对于在系统进化过程中可能改变反馈回路强度的非线性特征不敏感。而在此时，我们又该如何去依赖或调整我们自身在面对世界时所使用或被迫使用的模型呢？以下是“凤凰艺术”为您带来Luna Zhang的评论文章《模型都是错的》。
所有的决策都基于模型，而没有一个模型是对的。这是MIT系统动态学教授John Sterman[1]的思考。再好的海图也不是大海本身。模型本身就代表着筛选和简化。
范式(Paradigm)是一个我们现在用的很多的词，被用来解释从物理到市场估值的各种领域。范式最早是由Thomas Kahn提出的，他是一个有着物理学背景的科学史大家。他认为科学的发展并不是确定的线性积累。为了解释每一个科学发展阶段的特殊内在结构，他提出了“范式(Paradigm)”，也就是体现这种结构的模型。在一个特定的时期，大部分共同体成员的共识[2]。所以，合理性是需要在范式中才存在的。
注释
[1] John Sterman（约翰 斯特曼）：麻省理工学院斯隆管理学院教授，现任麻省理工学院系统动态学学会主任。主要研究系统思考和动态建模的实用方法，应用领域包括组织学习和变革、运营管理、公司战略，以及从供应链到科学革命的一系列非线性动态系统。他还率先进行了管理飞行模拟器的开发工作。曾被授予Jay W.Forrester奖——国际系统动态学领域的最高奖项。
[2] 广泛承认的问题、方向、方法、手段、过程、标准等等。
如同在《从0到1》中Peter Thiel的反主流(Contrarian)问题一样，想要成为反主流的人，首先需要知道现在的共识是什么。就像即使小型真空管充分体现了俄式暴力美学，也足够独立，但半导体路线有太多显著优势。书中这一段很好地诠释了反主流并不代表抵制潮流，“要想建立新一代企业，我们必须扔掉之前陈旧的教条。但这并非意味着那些教条的对立面就一定是正确的，因为就算你有心逃脱，大众洪流也会裹挟着你向前。相反，要问自己：你对企业的认识有多少是基于对以往过错的错误反应形成的？最反主流的行动不是抵制潮流，而是在潮流中不丢弃自己的独立思考。”
那我们这个时代在经历的关于思考的转变有哪些？
1 对于模型的要求
a. 预测 -> 解释
b. Realism（科学现实主义）
-> Instrumentalism（工具主义）
经典模型强调实体的存在，但是工具主义认为模型得出的结果与现象的符合程度比理论基于的假设是否是实体重要。例子：电子是否真实存在。
c. 还原主义 -> 整体主义
系统大于它的组成部分；存在于系统层面的现象，并不完全能通过观察局部得到。
2 新的科学模型
a. 基于等式 -> 基于模拟
b. 解析 -> 计算
c. 连续 -> 离散
d. 线性 -> 非线性
e. 决定性的 -> Stochastic
f. 抽象的 -> 具体的
这是因为曾经为了解析的限制，只能把星球想象成质点，宇宙是真空的。而现在的计算模型可以让我们有能力变得更现实。
g. 单体 -> 多体
h. 同质的 -> 混合的
3 新的工程 (强化学习）
a. 中心式->分布式
b. 隔离的->相互作用的
c. 一对多 -> 多对多
d. 从上至下 -> 由下而上
e. 分析 -> 计算
f. 设计 -> 搜索
工程是在有可能的设计中对于解决方案的搜索，而这个搜索过程越来越多地可以自动化。比如生成算法(geneticalgorithms)可以在数目庞大的设计中搜索到人类工程师想象不到（或者不喜欢）的解决方案。
4 新的思想
a. 单变量思考->多变量思考
b. 频率论方法->贝叶斯方法 (Bayesianism)
c. 客观 -> 主观
范式的存在（科学的进步并不能脱离社会因素）；哥德尔不完备定理；量子力学。需要注意这里的主观并不是纯粹的唯心。
d. 物理定律 -> 理论 -> 模型
e. 决定论 -> 非决定论（生命游戏 the Game of Life）
这些只是部分的罗列。它们既是复杂系统的成因，也是结果。存活下来的物种，并不是最强的和最聪明的，而是最能适应变化的。我们的祖先面临的挑战来自于充满着系统的世界——他们对这些系统几乎无能为力，而系统却决定着他们的生死。而如今随着以上这些趋势，以及辅助计算能力空前的庞大，我们所在的系统也空前地复杂。系统思考能力是必不可少的。
John Sterman的研究表明，人们用来指导自己决策的心智模型，在应对系统的动态行为方面具有天生的缺陷。人们通常持有一种基于事件层面、因果关系的观点。人们容易忽略反馈的过程，意识不到行动与反应之间的时间延迟，在交流信息时也未能理解存量和流量，并且对于在系统进化过程中可能改变反馈回路强度的非线性特征不敏感。
这个在股市中再常见不过。投资聚义厅的旧文《我们只是在做事件驱动交易》，标题就点明了。
John Sterman的老师Donella Meadows[3]，在她的著作《系统之美》中洞察：
“
现实世界里很多分析都只是停留在事件层面上。如果你炒股，你就会发现，每天晚上的股评，很多都是就事论事的分析：因为美元下跌，所以股市上涨了；或者利率上升了，民主党获胜了，两个国家发生了冲突等。这样的分析不能使你预测明天会发生什么，也不能让你改变系统的行为，比如使股票市场更少波动，或者使公司更健康，更好地鼓励投资等。相对于事件层面的分析，大多数经济分析都会更进一步，到达行为层面。例如，一些计量经济学模型往往会以复杂的方程式，来发掘和表示收入、储蓄、投资、政府开支、利率、产出以及其他变量的历史趋势，以及它们之间的统计关系。这些基于行为层面的模型比事件层面的分析更有价值，但它们仍然有一些根本性的问题。首先，它们普遍过分强调了系统流量，而对存量[4]关注不足。经济学家们喜欢追踪流量[5]的行为，因为那是最有趣的变量，也是系统最快表现出来的变化。
”
注释
[3] 她是环境保护领域的知名学者，曾为美国国家地理协会研究与勘探委员会工作。此外，她长期在达特茅斯学院教授系统学、环境学和伦理学。
[4] “存量”是所有系统的基础。所谓存量，是指在任何时刻都能观察、感知、计数和测量的系统要素。
[5] 所谓流量，是一段时间内改变的状况。
范式是系统之所以成为系统的根源，是驮着乌龟的乌龟。范式直接影响了系统的目标、结构、规则、时间延迟和各种参数。这些社会公认的观念，一些潜在的基本假设以及关于社会现实本质的普遍看法一整套世界观，它们是人们普遍相信的、关于世界是如何运作的一系列基本假设、规则或信念。这些信念都是隐含的，因为在一个社会中，几乎每一个人都已经知道它们，因而无须特别申明。例如，人们普遍认为可以用金钱来衡量某件事物的真实价值，金钱也有其真实的含义。因此，如果人们都不愿意多付钱，那就意味着这件东西不值钱。[6]
系统动力学是非常复杂、庞大的学科，是基于控制论、信息论、系统论等科学创立的完备体系，这篇引子更是皮毛也算不上。写这篇文章的初心是想分享，在我看来青年最可贵之处。不论新一代是如何的，新一代永远是未来的方向。而青年人最明显的优势，则是与同行者一起体悟时代的精神是什么——我们用怎样的模型来解释现在与未来。
注释
[6] 作者提出的建议如下：为了在复杂的世界里自由遨游，你需要把注意力从短期的事件上移开，看到更长期的行为和系统内在结构，不要被表象所迷惑；
● 在非线性的世界里，不要用线性的思维模式；
● 你需要恰当地划定系统的边界（这一点通常并不容易）；
● 你需要考虑到多重限制性因素以及相对强弱；
● 你需要理解无所不在的时间延迟；
● 你需要清晰地意识到“有限理性”。
（凤凰艺术 综合报道 撰文/Luna Zhang 责编/dbk）
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