Обзор книги “The Model Thinker” ака “Модельное мышление”

Мое знакомство с материалом книги началось с изучения курса Model Thinking на Coursera, который был мной закончен еще семь лет назад. Этот курс был моим первым на платформе Coursera и он оказался настолько хорош, что я прошел за несколько лет еще под сотню курсов на Coursera, Edx, Udemy, …

Но если возвращаться к книге, то она бесподобна и стоит каждой минуты, затраченной на ее чтение. Чтобы убедить вас в этом, я решил написать саммари по книге, хотя для этой книги это было достаточно сложно, так как она уже является кратким пересказом кучи сложных областей.

Рис.1 “Обложка книги и сертификат окончания курса”

Книга состоит из 29 глав и содержит кучу информации. Причем информация структурирована так, чтобы мы прониклись важностью моделей и моделирования, а также научились их применять в нужном контексте.

Рис.2 “Содержание книги”

В книге представлены модели трех категорий:

Рис. 3 “Категории моделей”
  • Упрощенные модели мира — подход максимального воплощения, стремящийся к максимальной достоверности
  • Математические аналогии — абстрагируемся от реальности и не гонимся за достоверностью. Вспомним сферического коня в вакууме
  • Исследовательские конструкции — метод альтернативной реальности, намеренно не представляет и не отражает реальность. Можно вспомнить игру “Жизнь”

Но какой бы формы не была модель, она должна быть разрешимой, то есть достаточно простой для применения логики. Одна модель хороша, а комбинация моделей разных типов еще лучше — они позволяют добиться большего и взглянуть на проблему с разных сторон. Активное использование моделей приводит к мышлению моделями, т.е. модельному мышлению, которое автор книги популяризирует так

Модели делают нас умнее. Без них люди страдают от длинного списка когнитивных искажений … Без моделей наша способность учитывать данные ограничена. Применение моделей вносит ясность в исходные предположения и позволяет логически мыслить

Хорошие модели имеют три характеристики:

Рис.4 “Характеристики хороших моделей”
  • Упрощение и устранение несущественных деталей. Абстракция от реальности
  • Формализация и точные определения. Математические формулы и структуры, в рамках которых можно применять логику
  • “В сущности, все модели неправильны, но некоторые полезны” — Джордж Бокс

Модели помогают двигаться вверх по иерархии мудрости, которая выглядит так

Рис.5 “Иерархия мудрости”
  • На нижнем уровне данные: первичные, незакодированные события
  • Дальше располагается информация, которая описывает данные и делит на категории
  • Дальше идет знание, которое в современном мире трактуется как понимание корреляционных, причинных и логических связей
  • И на верху иерархии мы видим мудрость — способность выявлять и применять соответствующие знания. Мудрость требует многомодельного мышления

Существуют десятки вариантов применения моделей, но автор предлагает модель REDCAPE из семи областей

Рис.6 “Области применения моделей (REDCAPE)”

Вот описание каждой из областей применения

- Reason (рассуждение) — определение условий и вывод логических следствий
- Explain (объяснение) — предоставление (поддающихся проверке) объяснений эмпирических явлений
- Design (разработка) — выбор характеристик институтов, политик и правил
- Communicate (коммуникация) — передача знаний и представлений
- Act (действие) — обеспечение выбора политических альтернатив и стратегических действий
- Predict (прогнозирование) — получение численных и категорийных прогнозов будущих и неизвестных явлений
- Explore (исследование) — изучение возможностей и гипотез

Эффективность применения многомодельного мышления можно показать используя Теорему Кондорсе о жюри присяжных, которую создали для объяснения преимуществ принципа большинства.

Если каждый член жюри присяжных имеет независимое мнение, и если вероятность правильного решения члена жюри больше 0.5, то тогда вероятность правильного решения присяжных в целом возрастает с увеличением количества членов жюри, и стремится к единице.

Суть в том, что если альтернативные модели с разными упрощениями дают аналогичные результаты, то наша уверенность в них повышается. На этом подходе строится логика применения ансамблей моделей.

Дальше рекомендую перейти к чтению самой книги, так как в ней есть большое количество крутых моделей, которые автор подает очень просто и наглядно. Интересно, что часть этих моделей изучается в рамках отдельных университетских курсов, поэтому прочтение книги не позволит вам стать сразу гуру во всех моделях, но определенно оно расширит ваш кругозор и, возможно, вы захотите изучить часть моделей более глубоко, особенно полезные для вашей работы.

Также рекомендую параллельно записаться на курс Model Thinking на Coursera, так как он содержит много интерактивных видео и объяснений и практических заданий, которые позволят вам глубже разобраться с материалом книги/курса. И напоследок приведу содержание курса, которое неплохо пересекается с книгой:)

Рис.7 “Содержание курса The Model Thinking”

Director of digital ecosystem development department at Tinkoff. Bachelor at applied math, Master at system analysis, Postgraduate studies at economics.

Director of digital ecosystem development department at Tinkoff. Bachelor at applied math, Master at system analysis, Postgraduate studies at economics.