สรุป 30 โมเดลความคิดจากหนังสือ Mental Models: 30 Thinking Tools that Separate the Average From the Exceptional เขียนโดย Peter Hollins
Charlie Munger เคยบอกว่าศาสตราจารย์สอนกวีนิพนธ์ส่วนใหญ่ "โง่ในเชิงโลก" เพราะมีโมเดลในหัวไม่พอ ไม่ได้แปลว่าพวกเขาไม่ฉลาด แต่แปลว่าฉลาดในเรื่องเดียว แล้วพอออกจากห้องเรียนไป กลับพบว่าโลกจริงไม่ได้ทำงานตามบทกวี
.
มันทำงานด้วยฟิสิกส์ จิตวิทยา สถิติ ชีววิทยา เศรษฐศาสตร์ และอื่นๆ อีกมากมาย คนที่รู้แค่ด้านเดียวก็เหมือนเอาค้อนความคิดของตัวเองไปทุบทุกอย่างที่เห็น
.
ปี 1994 ที่ USC Business School Munger บอกว่ามนุษย์ที่จะใช้ชีวิตในโลกได้อย่างฉลาดต้องมี "โครงตาข่ายของโมเดลความคิด" หรือ latticework of mental models หลายๆ อันในหัว แล้วเอาประสบการณ์ทั้งทางตรงและทางอ้อมมาแขวนไว้บนโครงตาข่ายนั้น เขาประมาณว่าโมเดลสำคัญราว 80-90 อันก็เพียงพอจะทำให้คนคนหนึ่งมีปัญญาในเชิงโลกได้ราว 90 เปอร์เซ็นต์ ในจำนวนนั้นมีเพียงไม่กี่อันที่แบกน้ำหนักของการตัดสินใจส่วนใหญ่ในชีวิต
.
และนี่คือ 30 โมเดลความคิดจากหนังสือ Mental Models ของ Peter Hollins ที่ Munger คงเรียกว่าโมเดลที่ "แบกน้ำหนักหนัก" ซึ่งมีอยู่ห้าหมวด คือการตัดสินใจ การมองโลกให้ชัด การแก้ปัญหา แอนตี้โมเดล และกฎคลาสสิกที่ตั้งชื่อตามคนค้นพบ
.
.
===============
.
1. สิ่งสำคัญมาก่อน สิ่งด่วนมาทีหลัง (Eisenhower Matrix)
.
Eisenhower Matrix หลายคนรู้จัก แต่กล่องที่ Hollins ชี้ว่าอันตรายที่สุดในตารางสี่ช่องคือช่อง "ด่วนแต่ไม่สำคัญ" เพราะมันคือกล่องที่กัดกินชีวิตคนทำงานโดยไม่รู้ตัว
.
Hollins ยกตัวอย่างคือสมมุติคุณเป็น CEO ของบริษัทพนักงาน 100 คน แล้วยังคงตอบอีเมล customer support เอง ลูกค้าโกรธจริง อีเมลของพวกเขาด่วนจริงในมุมของทุกคนที่เกี่ยวข้อง ยกเว้นคุณ การที่ CEO มานั่งตอบอีเมลแทนที่จะคิดทิศทางบริษัท คือการเอาเวลาของชั้น strategic ไปใช้ที่ชั้น operational งานพวกนี้ "ด่วนสำหรับทุกคนยกเว้นตัวคุณ" คือสัญญาณว่าต้อง delegate
.
Hollins สรุปว่า การที่อะไรเรียกร้องการตอบสนองเร็วไม่ได้แปลว่าคุณต้องตอบสนอง คนทำงานส่วนใหญ่ใช้ชีวิตในโหมดดับไฟด่วนตลอดเวลา จนไม่มีเวลาเหลือสำหรับสิ่งสำคัญที่ไม่ส่งสัญญาณเตือน
.
.
2. มองให้เห็นโดมิโน่ทุกตัว (Second-Order Thinking)
.
ส่วนที่ลึกที่สุดของโมเดลนี้คือสิ่งที่ Keynes เขียนไว้ปี 1936 ที่ Howard Marks หยิบมาขยายความ Keynes เสนอว่า ถ้าหนังสือพิมพ์จัดให้ผู้อ่านโหวตเลือกสาวสวยที่สุด 6 คนจาก 100 ใบหน้า โดยรางวัลตกแก่ผู้อ่านที่เลือกตรงกับเสียงส่วนใหญ่ คนคิดระดับหนึ่งจะเลือกคนที่ตัวเองคิดว่าสวย คนคิดระดับสองจะเลือกคนที่คิดว่าคนส่วนใหญ่จะมองว่าสวย คนคิดระดับสามจะคำนวณว่าคนส่วนใหญ่คิดว่าคนส่วนใหญ่จะมองอย่างไร เกมนี้เล่นต่อได้เรื่อยๆ ระดับสี่ ระดับห้า
.
Marks ใช้ชุดคำถามนี้ฝึกการคิดในชีวิตจริง เช่น การตัดสินใจนี้จะส่งผลต่ออะไรในอนาคต ผลลัพธ์ที่คิดว่าจะเกิดคืออะไร โอกาสที่คิดถูกมีเท่าไหร่ คนอื่นคิดอย่างไร และมุมมองของคุณต่างจากคนอื่นในจุดไหน
.
.
3. ตัดสินใจที่ย้อนกลับได้ ใช้ชีวิตที่เคลื่อนไปข้างหน้า (Reversible Decisions)
.
Jeff Bezos แบ่งการตัดสินใจเป็นสองประเภท Type 1 คือย้อนกลับไม่ได้ Type 2 คือย้อนกลับได้ Bezos สังเกตว่าเมื่อบริษัทโตขึ้น มันมีแนวโน้มใช้กระบวนการ Type 1 ที่หนักหน่วงและช้ากับการตัดสินใจ Type 2 ที่ควรจะเร็ว ผลที่ตามมาคือความช้า ความกลัวความเสี่ยงโดยไม่จำเป็น และนวัตกรรมที่หดหายไป
.
ในตัวอย่างของ Hollins เขาเปรียบเทียบสองสถานการณ์ในการซื้อรถ
.
แบบที่ 1 final sale คุณเซ็นสัญญาซื้อรถวันนี้ จ่ายเงิน ขับออกจากโชว์รูม และเงินก้อนนั้นไม่มีทางได้กลับคืนมา ถ้าวันหน้าเปลี่ยนใจ ถ้ารถมีปัญหา ถ้าพบว่ามีรุ่นที่ดีกว่าในราคาเท่ากัน ก็ทำอะไรไม่ได้แล้ว นี่คือการตัดสินใจแบบ Type 1 ที่ย้อนกลับไม่ได้
.
แบบที่ 2 มีเงื่อนไขคืนเงิน 100 เปอร์เซ็นต์ คุณเซ็นสัญญาเหมือนกัน แต่มีเงื่อนไขว่าภายใน 30 วัน ถ้าไม่พอใจสามารถคืนรถและขอเงินคืนเต็มจำนวนได้ คุณได้ลองขับจริง ใช้จริงในชีวิตประจำวันจริง แล้วค่อยตัดสินใจขั้นสุดท้าย นี่คือการตัดสินใจแบบ Type 2 ที่ย้อนกลับได้
.
ประเด็นของ Hollins คือ คนส่วนใหญ่จะลังเลและคิดเป็นสัปดาห์เป็นเดือนกับสถานการณ์แบบที่ 1 ในขณะที่กล้าเซ็นทันทีกับสถานการณ์แบบที่ 2 ทั้งที่เป็นรถคันเดียวกัน ราคาเท่ากัน เพียงแค่เงื่อนไข "ย้อนกลับได้" หรือ "ย้อนกลับไม่ได้" ก็เปลี่ยนพฤติกรรมการตัดสินใจของเราคนละขั้ว
.
Wernher Von Braun พูดประโยคที่ Hollins ยกมาว่า "การทดสอบที่ดีหนึ่งครั้งมีค่ามากกว่าความเห็นของผู้เชี่ยวชาญพันคน"
.
.
4. แสวงหาความพอเพียง อย่าไล่ล่าความสมบูรณ์แบบ (Satisfiction)
.
คำว่า satisfice เป็นคำที่ Herbert Simon ประดิษฐ์ขึ้นในทศวรรษ 1950 รวม satisfy กับ suffice เข้าด้วยกัน เขาเสนอว่ามนุษย์แบ่งเป็น maximizer ที่ต้องการสิ่งที่ดีที่สุดเสมอ และ satisficer ที่พอใจกับสิ่งที่ดีพอ
.
แนวคิดที่ Hollins ขยายความได้น่าสนใจคือ secretary problem หรือกฎ 37 เปอร์เซ็นต์ สมมุติสัมภาษณ์เลขาฯ มีผู้สมัคร 100 คน คณิตศาสตร์บอกว่าหลังสัมภาษณ์ราว 37 คน คุณจะเข้าใจช่วงคุณภาพของผู้สมัครทั้งกลุ่ม กฎบอกให้หยุดที่นี่และเลือกคนที่ตรงเกณฑ์คนถัดไป
.
Hollins ชี้ว่า maximizer แม้จะหาสิ่งที่ดีที่สุดเจอ ก็จะไม่มีความสุขอยู่ดี เพราะจินตนาการจะวิ่งไปหาทุ่งหญ้าเขียวขจีฝั่งตรงข้ามตลอดเวลา paradox of choice ในยุคนี้ทำให้เราเข้าใกล้ความสุขได้ยากขึ้น เทคนิคที่ใช้ได้จริงคือตั้งขอบเขตล่วงหน้า เช่นถ้าซื้อเสื้อแจ็คเก็ต ให้กำหนดว่าผ้าฝ้าย สีน้ำเงินกรมท่า ราคาในช่วงที่กำหนด เท่านี้ก็ตัดสินใจได้ในไม่กี่นาที
.
.
5. อยู่ในช่วง 40 ถึง 70 เปอร์เซ็นต์ (The 40-70 Rule)
.
Colin Powell อดีตรัฐมนตรีต่างประเทศสหรัฐฯ เสนอกฎที่เรียบง่าย คือเวลาตัดสินใจ ควรมีข้อมูลที่จำเป็นไม่น้อยกว่า 40 เปอร์เซ็นต์ และไม่เกิน 70 เปอร์เซ็นต์ ต่ำกว่า 40 คือการเดามั่ว สูงกว่า 70 คือการเสียโอกาส คนที่รอจนข้อมูลครบ 100 คือคนที่ไม่เข้าใจว่า 100 เปอร์เซ็นต์ไม่มีอยู่จริง
.
Hollins บอกว่าคำว่า "ข้อมูล" ในกฎนี้แทนที่ด้วยอะไรก็ได้ ความมั่นใจ ความพร้อม การวางแผน การฝึกฝน 40-70 เปอร์เซ็นต์ เทคนิคที่ Hollins เสนอเพื่ออยู่ในเขตนี้คือ overgeneralize โดยตั้งใจ คือมองสิ่งต่างๆ ในแบบขาวดำ ตัวอย่างคือเวลาเลือกร้านอาหาร แทนที่จะดูเมนูทุกอย่าง ให้บอกตัวเองว่า "ร้าน A คือร้านเบอร์เกอร์ ร้าน B คือร้านพาสต้า" จบ ไม่ต้องสนใจว่าร้าน A มีเมนูปลาห้าจานด้วย
.
.
6. ปรึกษากับตัวเองตอนอายุ 80 (Regret Minimization Framework)
.
Jeff Bezos เรียกกรอบนี้ว่า regret minimization framework และยอมรับว่า "มีแต่พวกเนิร์ดเท่านั้นที่ตั้งชื่อแบบนี้" หลักการมีสามขั้น คือฉายตัวเองไปอายุ 80 จินตนาการว่ามองย้อนกลับมาดูชีวิต แล้วถามว่าจะเสียใจไหมที่ทำหรือไม่ทำสิ่งนี้
.
ตอนที่ Bezos ใช้กรอบนี้คือปี 1994 เขาทำงานที่ hedge fund D.E. Shaw ในนิวยอร์ก ได้เงินเดือนสูง โบนัสก้อนใหญ่กำลังจะมา และมีไอเดียอยากเปิดร้านขายหนังสือออนไลน์ เขาถามตัวเองว่า ถ้าไม่ลองทำธุรกิจนี้ในยุคที่อินเทอร์เน็ตกำลังบูม จะเสียใจไหม คำตอบคือใช่ ถ้าลองแล้วล้มเหลว จะเสียใจไหม คำตอบคือไม่ การตัดสินใจที่ดูยากในวินาทีนั้นกลายเป็นง่ายทันที เขาลาออก ไปซีแอตเทิล และเริ่ม Amazon จากโรงรถบ้าน
.
.
7. เพิกเฉยต่อหงส์ดำ (Black Swan Theory)
.
Nassim Nicholas Taleb เป็นคนทำให้คำว่า Black Swan ดังขึ้นมา แต่สิ่งที่คนมักเข้าใจผิดคือ Taleb ไม่ได้บอกให้เราเตรียมรับมือ Black Swan ทุกตัว เขาบอกว่า Black Swan ตามคำนิยามคือสิ่งที่คาดเดาไม่ได้ ถ้าคาดเดาได้ มันก็ไม่ใช่ Black Swan
.
Hollins อธิบายว่า Black Swan มีสามองค์ประกอบ คือเซอร์ไพรส์อย่างใหญ่หลวง มีผลกระทบมหาศาล และคนพยายามอธิบายมันย้อนหลังหลังจากเกิดขึ้น องค์ประกอบที่สามนี่อันตรายที่สุด เพราะสมองมนุษย์จะหาเหตุผลปลอมๆ มาอธิบายว่า "ถ้ามองดีๆ สัญญาณก็มีอยู่แล้ว"
.
ส่วน gambler's fallacy คือความเชื่อว่าเหตุการณ์ที่เกิดไปแล้วจะส่งผลต่อเหตุการณ์ครั้งต่อไป Hollins บอกว่าปรากฏการณ์ที่กว้างกว่านี้คือ apophenia คือแนวโน้มของมนุษย์ที่จะเห็นรูปแบบจากข้อมูลสุ่ม มันคือเหตุผลที่คนเห็นรูปกระต่ายในเมฆ เห็นใบหน้าในก้อนหิน
.
.
8. รอจุดสมดุล (Equilibrium Points / Diminishing Returns)
.
Hollins ใช้หลัก diminishing returns ในมุมที่ลึกกว่าเศรษฐศาสตร์ คือใช้วิเคราะห์ "ของจริง" ของคนหรือระบบ
.
ถ้าคุณเริ่มเรียนเปียโน คุณจะก้าวกระโดดจากศูนย์ไปเล่น Twinkle Twinkle Little Star ได้ในไม่กี่วัน นั่นคืออัตราการพัฒนาที่ในทางคณิตศาสตร์เรียกว่าเป็นอนันต์ เพราะข้ามจาก "ทำไม่ได้เลย" ไปสู่ "ทำได้แล้ว" แต่ความก้าวหน้านี้จะชะลอตัวเร็ว และต้องทุ่มเทเพิ่มเรื่อยๆ เพื่อให้ดีขึ้นนิดเดียว คำถามจริงไม่ใช่ "เรียนได้ดีแค่ไหนในเดือนแรก" แต่คือ "ยังเดินหน้าต่อได้ดีแค่ไหนเมื่อความสนุกของช่วงต้นหายไป" จุดนั้นคือจุดสมดุล และเป็นตัวจริงของอัตราการพัฒนา
.
Hollins อ้าง Goldilocks ว่าจุดสมดุลคือเขตที่ "ไม่มากเกินไป ไม่น้อยเกินไป" ที่ทรัพยากรกับผลลัพธ์อยู่ในสัดส่วนที่เหมาะสม
.
.
9. รอการถดถอยกลับสู่ค่าเฉลี่ย (Regression to the Mean)
.
แนวคิดนี้คิดขึ้นโดย Sir Francis Galton นักสถิติชาวอังกฤษในศตวรรษที่ 19 หลักการคือในเหตุการณ์ที่ได้รับอิทธิพลจากตัวแปรหลายอย่าง รวมถึงโชค เหตุการณ์ที่สุดโต่งมักจะตามมาด้วยเหตุการณ์ที่ปกติกว่า ค่าเฉลี่ยมักจะกลับมาเสมอ
.
Hollins ใช้ตัวอย่างช่วงฮันนีมูนของความสัมพันธ์ ในช่วงแรกของการคบหา คู่รักจะมีพลังงานล้นเหลือ ความรักดูเหมือนจะมากที่สุดในโลก แต่นี่ไม่ใช่อัตราที่แท้จริง มันคือ outlier ทางอารมณ์ที่ถูกขับเคลื่อนด้วยฮอร์โมนใหม่ และในที่สุดจะถดถอยกลับสู่อัตราที่ยั่งยืนได้จริง
.
อีกตัวอย่างคือนักบาสเก็ตบอลที่มีประวัติยิงเข้า 40 เปอร์เซ็นต์มาตลอด ถ้าในเกมหนึ่งเขายิงเข้า 50 เปอร์เซ็นต์ ไม่ได้แปลว่าเขากลายเป็นนักกีฬาที่ดีขึ้น แปลว่าคืนนี้เขาโชคดี และในเกมต่อๆ ไป สถิติจะถดถอยกลับมาที่ 40 เปอร์เซ็นต์
.
.
10. ถ้าเป็น Bayes จะทำอย่างไร (Bayes' Theorem)
.
Thomas Bayes นักคณิตศาสตร์ในศตวรรษที่ 18 คิดสูตรขึ้นมาคือ P(A|B) = P(A) × P(B|A) / P(B) แต่สิ่งที่ Hollins เน้นไม่ใช่สูตร แต่คือวิธีคิด
.
สมมุติอยากรู้ว่ามีโอกาสแค่ไหนที่จะเกิดทอร์นาโดเมื่อมีลมแรง ทอร์นาโดเกิดขึ้น 1 เปอร์เซ็นต์ของวันทั้งหมด ลมแรงเกิด 10 เปอร์เซ็นต์ของวัน และเมื่อเกิดทอร์นาโด 90 เปอร์เซ็นต์ของเวลานั้นจะมีลมแรงด้วย เอาตัวเลขเข้าสูตร คำตอบคือเมื่อเกิดลมแรง โอกาสทอร์นาโดด้วยคือ 9 เปอร์เซ็นต์ ไม่ใช่ 90 เปอร์เซ็นต์
.
Hollins อ้างถึง Nate Silver ในหนังสือ The Signal and the Noise ที่บอกว่าผู้เชี่ยวชาญในทีวีพยากรณ์ผิดบ่อยมาก เพราะแยกแยะระหว่าง signal กับ noise ไม่ออก หัวใจของการคิดแบบ Bayes คือต้องอัปเดตความน่าจะเป็นตลอดเวลาเมื่อมีข้อมูลใหม่
.
.
11. ทำแบบ Darwin (Darwin's Golden Rule)
.
Charles Darwin ไม่ใช่อัจฉริยะตามมาตรฐานทั่วไป E.O. Wilson ประมาณ IQ ของเขาไว้ที่ราว 130 Charlie Munger เคยบอกว่าถ้า Darwin เข้าเรียนที่ Harvard ปี 1986 เขาน่าจะจบมาในระดับกลางๆ ของรุ่น แต่ Darwin มีกฎทองข้อหนึ่งที่เขาเขียนไว้ในอัตชีวประวัติของเขาเอง
.
Hollins ยกข้อความตรงๆ ว่า "ผมได้ปฏิบัติตามกฎทองมาเป็นเวลาหลายปี คือเมื่อใดก็ตามที่ข้อเท็จจริงที่ตีพิมพ์ ข้อสังเกตใหม่ หรือความคิดที่เข้ามาในใจ ซึ่งขัดแย้งกับผลที่ผมสรุปไว้แล้ว ผมจะต้องบันทึกมันไว้ทันทีอย่างไม่มีข้อยกเว้น เพราะผมพบจากประสบการณ์ว่าข้อเท็จจริงและความคิดเช่นนี้มีแนวโน้มที่จะหลุดจากความทรงจำมากกว่าข้อเท็จจริงที่สนับสนุนความคิดเรา"
.
คนทั่วไปสงสัยคนอื่น Darwin สงสัยตัวเอง คนทั่วไปป้องกันความเชื่อของตัวเองจากการโจมตี Darwin ขุดหาการโจมตีต่อความเชื่อของตัวเอง Hollins ปิดด้วยข้อสังเกตว่า Darwin คงเป็นนักขายที่ห่วยที่สุด แต่ทฤษฎีของเขายืนหยัดมากว่า 160 ปี
.
.
12. คิดด้วยระบบที่สอง (System 2 Thinking)
.
Daniel Kahneman ในหนังสือ Thinking, Fast and Slow อธิบายว่าสมองมีระบบคิดสองระบบ System 1 คือระบบเร็ว อัตโนมัติ สัญชาตญาณ ใช้พลังงานน้อย เช่นจำหน้าเพื่อน ขี่จักรยาน System 2 คือระบบช้า ใช้พลังงานมาก เช่นเลือกมหาวิทยาลัย ซื้อรถ ลาออกจากงาน
.
Hollins ขยายว่าสมองพัฒนาขึ้นในยุคที่การประหยัดพลังงานเป็นเรื่องของการอยู่รอด สมองจึงเลือกใช้ System 1 ทุกครั้งที่เป็นไปได้ ปัญหาคือในโลกสมัยใหม่ ภัยคุกคามไม่ใช่เสือดาวที่ต้องตัดสินใจในเสี้ยววินาที แต่คือสัญญา คำร้อง การตัดสินใจครั้งใหญ่ที่ต้องคิดอย่างถี่ถ้วน
.
ข้อสังเกตที่ Hollins ทิ้งไว้คือ ความเหนื่อยหลังนั่งอ่านหนังสือยากๆ ไม่ใช่เพราะคุณไม่ฉลาดหรือเบื่อ มันคือความจริงทางชีววิทยา คุณกำลังใช้พลังงานของ System 2 ซึ่งเป็นทรัพยากรจำกัด
.
.
13. ให้คนอื่นรีวิวมุมมองของคุณ (Peer Review / Triangulation)
.
Hollins บอกว่าหัวใจของ peer review ที่ดีคือยิ่ง "วิจารณ์อย่างดุเดือด" ยิ่งดี เป้าหมายไม่ใช่การปลอบใจ แต่คือการป้องกันความผิดพลาด เทคนิคที่ Hollins เสนอคือ triangulation ซึ่งมาจากการทหาร คือยืนยันตำแหน่งโดยลากเส้นจากสามจุดเข้าหาเป้าหมาย ยิ่งจุดมาก สามเหลี่ยมยิ่งเล็ก ตำแหน่งยิ่งแม่นยำ
.
Hollins ยกตัวอย่าง สมมุติคุณบอกว่าลีเมอร์เป็นสัตว์ที่ดุร้ายที่สุด นักสัตววิทยาบอกว่าลีเมอร์อยู่อันดับสาม รองจากแบดเจอร์น้ำผึ้งและเสือชีตาห์มุมอับ ผู้ดูแลสวนสัตว์บอกว่าอันดับห้า สัตวแพทย์บอกว่าอันดับสี่ จากสามจุดนี้ คุณได้ความรู้สองอย่าง คือความเห็นเริ่มต้นของคุณน่าจะผิด และคำตอบที่ถูกน่าจะอยู่ในช่วงอันดับ 3-5
.
.
14. หาข้อผิดพลาดของตัวเองก่อนคนอื่นจะหา (Find Your Own Flaws / The Third Story)
.
Hollins เสนอเทคนิคที่ตรงข้ามกับสัญชาตญาณ คือแทนที่จะพิสูจน์ว่าความคิดของคุณถูก ให้พลิกกลับและพยายามพิสูจน์ว่ามันผิด ถ้าคุณคิดว่าหมาเป็นสัตว์เลี้ยงที่ดี อย่าค้นกูเกิลด้วยคำว่า "หมาภักดีมาก" เพราะนั่นคือ confirmation bias ในรูปแบบที่บริสุทธิ์ที่สุด ให้ค้นด้วยคำว่า "หมาไม่ภักดี" หรือ "ปัญหาของการเลี้ยงหมา"
.
แนวคิดที่ลึกที่สุดในบทนี้คือสิ่งที่ Hollins เรียกว่า "the third story" หรือเรื่องเล่าที่สาม เวลามีความขัดแย้งกับใคร คุณมีเรื่องเล่าของคุณ คู่กรณีมีเรื่องเล่าของเขา แต่ยังมีเรื่องเล่าที่สามคือมุมของผู้สังเกตการณ์ที่ไม่มีส่วนได้เสีย เทคนิคที่ Hollins แนะนำคือสมมุติว่าตัวเองผิดอย่างน้อย 1 เปอร์เซ็นต์ในทุกความขัดแย้ง การยอมรับว่าผิด 1 เปอร์เซ็นต์เปิดประตูให้คุณยอมรับว่าอาจผิดมากกว่านั้นได้
.
.
15. แยกความสัมพันธ์ออกจากเหตุและผล (Correlation vs Causation / Five Whys)
.
ตัวอย่างคลาสสิกคือกราฟยอดขายแว่นกันแดดและไอศกรีม ทั้งสองพุ่งขึ้นในฤดูร้อนและตกลงในฤดูอื่น คนอาจสรุปว่าการขายไอศกรีมทำให้คนซื้อแว่นกันแดดมากขึ้น แต่จริงๆ ทั้งสองมีสาเหตุร่วมคือฤดูร้อน นี่คือ correlation ไม่ใช่ causation
.
ส่วนที่ลึกกว่าคือการแยก proximate cause กับ root cause ตัวอย่างของ Hal ที่ถูกตำรวจจับ คำตอบระดับผิวคือมีหมายจับ ลึกกว่าคือเขาขับรถเร็วและไม่ไปขึ้นศาล ลึกกว่านั้นคือเขาเป็นคนชอบขับรถเร็ว ลึกกว่านั้นอีกคือเขาไม่ได้รับการสอนเรื่องการควบคุมตัวเองตั้งแต่เด็ก เทคนิค five whys ของ Toyota คือถาม "ทำไม" ห้าครั้งต่อเนื่องเพื่อขุดถึง root cause จริง
.
.
16. เล่าเรื่องย้อนกลับ (Fishbone Diagram / Reverse Storytelling)
.
Fishbone diagram พัฒนาโดย Kaoru Ishikawa วิศวกรชาวญี่ปุ่นในยุค 1960 และกลายเป็นเครื่องมือมาตรฐานในอุตสาหกรรมญี่ปุ่น วิธีใช้คือเขียนปัญหาเป็นหัวปลา ลากเส้นแกนกลางเป็นกระดูกสันหลัง แล้วลากก้างย่อยเป็นหมวดสาเหตุ
.
ตัวอย่างของ Hollins คือผู้จัดการโรงแรมที่กำลังเข้าใจสาเหตุของคะแนนความพึงพอใจลูกค้าที่ตกต่ำ เขาเขียน "ความพึงพอใจต่ำ" ที่หัวปลา ลากก้างเป็นหมวด พนักงาน ขั้นตอน สถานที่ ราคา ในก้างพนักงานเขียนว่า "ขาดความใส่ใจ" ถามต่อว่าทำไม คำตอบคือทำงานหนักเกินไป ถามต่ออีกว่าทำไมถึงทำงานหนักเกินไป คำตอบอาจเป็นกะการทำงานออกแบบมาไม่ดี กระบวนการนี้เปลี่ยน "ความรู้สึกว่ามีปัญหา" ให้กลายเป็น "แผนผังของปัญหาที่แก้ได้จริง"
.
.
17. ใช้สูตร SCAMPER (SCAMPER Method)
.
SCAMPER พัฒนาโดย Bob Eberle ย่อมาจากเจ็ดเทคนิค Substitute (แทนที่) Combine (รวม) Adapt (ปรับ) Magnify หรือ Minimize (ขยายหรือลด) Put to another use (ใช้กับอย่างอื่น) Eliminate (กำจัด) และ Reverse (กลับด้าน) แต่ละตัวเป็นแว่นตาคนละแบบที่ทำให้มองปัญหาเดียวได้เจ็ดมุม
.
หัวใจของ SCAMPER ที่ Hollins เน้นคือ force-fitting คือบังคับให้สองสิ่งที่ดูไม่เกี่ยวข้องกันเลยมาอยู่ด้วยกัน ตัวอย่างคือ spork ที่เกิดจากการเอาช้อนกับส้อมมารวมกัน หรือเคสมือถือกันกระแทกที่เอาวัสดุดูดซับแรงกระแทกจากอุตสาหกรรมอื่นมาประยุกต์
.
มุมที่น่าสนใจที่สุดในบทนี้คือเทคนิค Reverse ที่ Hollins ยกตัวอย่างคนที่อยากออกกำลังกายแต่ทำไม่สำเร็จเพราะตั้งใจจะออกตอนเย็นแล้วเหนื่อยจนไม่ได้ทำ การกลับด้านคือเลื่อนเวลาออกไปเป็นตอนเช้า เพราะตอนเช้าพลังงานยังไม่ถูกใช้ ผลลัพธ์เปลี่ยนคนละขั้วโดยไม่ต้องเพิ่มความพยายาม
.
.
18. กลับไปที่หลักการพื้นฐาน (First Principles Thinking)
.
First principles thinking เป็นวิธีคิดที่ Elon Musk ใช้บ่อย Hollins อธิบายว่ามันคือการลอกชั้นของสมมติฐานทั้งหมดออกจากปัญหา จนเหลือแค่ความจริงพื้นฐาน แล้วค่อยสร้างคำตอบขึ้นมาใหม่
.
ตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมที่สุดคือเรื่อง SpaceX เมื่อ Musk เริ่มต้นบริษัทอวกาศเอกชน เขาเจอกำแพงเดียวกับที่บริษัทเอกชนทุกแห่งก่อนหน้าเจอ คือต้นทุนจรวดที่สูงเกินไป ราคาตลาดอยู่ที่ราว 65 ล้านดอลลาร์ต่อลูก แต่ Musk ตั้งคำถามที่คนอื่นไม่เคยถาม คือถ้าดูส่วนประกอบของจรวดในระดับวัสดุดิบ มันคืออะไรบ้าง อะลูมิเนียม ไทเทเนียม ทองแดง คาร์บอนไฟเบอร์ และวัสดุพื้นฐานเหล่านี้มีราคาเท่าไหร่ คำตอบคือต้นทุนวัสดุดิบคิดเป็นแค่ราว 2 เปอร์เซ็นต์ของราคาขายจรวดสำเร็จรูป Musk จึงตั้งโรงงานผลิตเอง และในไม่กี่ปี SpaceX ส่งจรวดขึ้นได้ในราคาเศษเสี้ยวของราคาตลาด
.
Hollins สรุปกระบวนการเป็นสามขั้น คือระบุสมมติฐานปัจจุบัน แยกปัญหาออกเป็นหลักการพื้นฐาน และสร้างทางแก้ใหม่จากศูนย์
.
.
19. เลี่ยงเป้าหมายตรง (Inversion / Anti-Goals)
.
Carl Jacobi นักคณิตศาสตร์ชาวเยอรมันในศตวรรษที่ 19 มีคติประจำใจว่า man muss immer umkehren แปลว่า "จงพลิกกลับเสมอ" Jacobi พบว่าโจทย์คณิตศาสตร์ที่ยากที่สุดมักแก้ได้ง่ายขึ้นถ้าเขียนในรูปกลับด้านก่อน คือแทนที่จะถาม "อะไรเป็นไปได้" ให้ถาม "อะไรเป็นไปไม่ได้"
.
Charlie Munger หยิบแนวคิดนี้มาใช้ในชีวิต คำพูดที่ Hollins ยกตรงๆ คือ "มันน่าทึ่งมากว่าคนอย่างพวกเราได้เปรียบในระยะยาวมากแค่ไหน จากการพยายามที่จะไม่โง่อย่างต่อเนื่อง แทนที่จะพยายามฉลาดมากๆ มันต้องมีภูมิปัญญาในคำพูดของชาวบ้านที่ว่า นักว่ายน้ำเก่งคือพวกที่จมน้ำ" Munger เล่าต่อว่าตลอดชีวิตเขาสะสมตัวอย่างของการตัดสินใจแย่ๆ มากกว่าตัวอย่างของการตัดสินใจที่ดี เพราะการเรียนจากความล้มเหลวให้บทเรียนที่ชัดเจนกว่า
.
.
20. เลี่ยงการคิดแบบผู้เชี่ยวชาญ (Goldovsky Error)
.
มีปรากฏการณ์ทางจิตวิทยาเรียกว่า Goldovsky error ตั้งชื่อตาม Boris Goldovsky ครูสอนเปียโน เขาค้นพบข้อผิดพลาดในโน้ตเพลงของ Johannes Brahms ที่ตีพิมพ์มาหลายสิบปีและถูกเล่นโดยนักเปียโนหลายพันคน แต่ไม่มีใครเคยสังเกต Goldovsky เองก็ไม่ได้สังเกต จนกระทั่งนักเรียนมือใหม่เล่นโน้ตที่ผิดนั้นซ้ำๆ และเสียงขัดหู Goldovsky จึงไปตรวจสอบและพบว่ามีโน้ตหนึ่งตัวพิมพ์ผิด
.
Goldovsky ศึกษาต่อและพบว่านักเปียโนฝีมือดีจะ "พลาด" ข้อผิดพลาดนี้เสมอ แม้รู้ล่วงหน้าว่ามีข้อผิดพลาดอยู่ เพราะสมองทำงานในระดับโครงสร้างของเพลง ไม่ใช่ระดับโน้ตแต่ละตัว เด็กมือใหม่กลับเป็นคนเดียวที่จับผิดได้ Hollins ยกตัวอย่างจากหนัง Braveheart ปี 1995 ในฉากการรบใหญ่ถ้าดูตรงมุมล่างซ้ายของจอ จะเห็นรถยนต์สีขาวคันหนึ่งจอดอยู่ ในฉากการรบยุคศตวรรษที่ 13-14 ทุกคนในกองถ่ายซึ่งคือผู้เชี่ยวชาญทั้งหมด พลาดข้อผิดพลาดนี้
.
.
21. เลี่ยงเขตที่คุณไม่ใช่อัจฉริยะ (Avoid Non-Genius Zones)
.
Hollins เล่าเรื่อง Mike นักดนตรีที่มีพรสวรรค์รอบด้าน เล่นเปียโนเก่ง อ่านโน้ตได้ ฟังเพลงแล้วเล่นตามได้ทันที ร้องเพลงในละครเพลงไพเราะและแสดงได้ดี แต่ Mike เต้นไม่เป็น เขามีจังหวะที่ดี มีไทมิ่งที่ดี แต่เอาทั้งสองมาประกอบกันบนเวทีไม่ได้ Mike ได้รับการเสนอบทที่เน้นการร้องและการแสดงซึ่งเป็นจุดแข็งของเขา แต่ยืนกรานออดิชั่นในบทที่ต้องเต้นด้วย เพราะอยากเป็น triple threat ในที่สุดผู้กำกับการคัดเลือกก็เลิกเสนอบทใดๆ ให้เขา
.
Charlie Munger พูดประโยคหนึ่งที่ Hollins ยกตรงๆ ว่า "เราอยากทำกับสิ่งที่เราเข้าใจ ทำไมเราถึงอยากแข่งเกมในสนามที่เราไม่ได้เปรียบ หรืออาจถึงขั้นเสียเปรียบ แทนที่จะเล่นในสนามที่เราได้เปรียบชัดเจน คุณแต่ละคนต้องค้นหาว่าพรสวรรค์ของคุณอยู่ที่ไหน ถ้าคุณพยายามประสบความสำเร็จในสิ่งที่คุณแย่ที่สุด คุณจะมีอาชีพที่ห่วยมาก ผมเกือบจะรับประกันได้เลย"
.
.
22. เลี่ยงรายการสิ่งที่ต้องทำ (Don't-Do List)
.
Hollins ไม่ได้บอกว่ารายการ to-do ไม่มีประโยชน์ แต่บอกว่ายังไม่พอ สิ่งที่ขาดคือ "don't-do list" Hollins แยกเป็นสามประเภท ประเภทแรกคืองานที่อาจสำคัญแต่ตอนนี้ทำไม่ได้เพราะรอคนอื่น เช่นรองานที่คนอื่นต้องส่งให้ ทางออกคือจดบันทึกว่ารอใคร ภายในวันที่เท่าไหร่ แล้วผลักออกจากหัว
.
ประเภทที่สองคืองานที่ไม่เพิ่มมูลค่าให้กับลำดับความสำคัญของคุณ คุณ delegate ได้ จ้างทำได้ แต่กลับยึดติดกับการ "ทำเอง" Hollins ถามตรงๆ ว่า "ใครจะสังเกตเห็นความแตกต่างถ้าคุณให้คนอื่นทำ"
.
ประเภทที่สามคืองานที่อยู่ในจุดที่ "ดีพอ" แต่คุณยังขัดเกลามันต่อ Hollins ใช้กฎที่จับใจ คือถ้างานหนึ่งอยู่ที่คุณภาพ 90 เปอร์เซ็นต์แล้ว ให้หยุด เพราะการที่ทำให้ถึง 95 เปอร์เซ็นต์ใช้เวลาเท่ากับการเริ่มงานใหม่อีกชิ้นจาก 0 ถึง 80 เปอร์เซ็นต์ การมีงาน 3 ชิ้นที่ 80 เปอร์เซ็นต์ดีกว่าการมีงาน 1 ชิ้นที่ 100 เปอร์เซ็นต์
.
.
23. เลี่ยงเส้นทางที่ต้านทานน้อยที่สุด (Path of Least Resistance / 10-10-10 Rule)
.
หลักของฟิสิกส์บอกว่ากระแสไฟฟ้าและน้ำจะไหลตามเส้นทางที่ต้านทานน้อยที่สุด มนุษย์ก็ไม่ต่างกัน Hollins อธิบายว่าเส้นทางสองเส้นที่อยู่ตรงหน้าเราเสมอคือ "เส้นทางที่ง่าย" กับ "เส้นทางที่ถูก"
.
เทคนิคที่ Hollins เสนอคือ "10/10/10" คือถามตัวเองว่าจะรู้สึกอย่างไรใน 10 นาที 10 ชั่วโมง และ 10 วัน หลังการตัดสินใจ ตัวอย่างคือถ้ากำลังจะข้ามการออกกำลังกายเพื่อไปกินมื้อค่ำกับเพื่อนร่วมงาน ใน 10 นาทีจะรู้สึกดีกับลาซานญ่าหรือไอศกรีม ใน 10 ชั่วโมงความสุขหายไป เหลือแต่ความเสียดาย ใน 10 วันความรู้สึกผิดเต็มร้อย เพราะวินัยที่แตกครั้งนี้กลายเป็นความทรงจำที่จางหายไปแล้ว ลาซานญ่าไม่มีประโยชน์ในระยะยาว แต่มีต้นทุนในระยะยาว
.
.
24. กฎของ Murphy (Murphy's Law)
.
กฎ Murphy มาจากกัปตัน Edward Murphy วิศวกรในกองทัพอากาศสหรัฐปี 1949 ที่ทำงานเรื่องการออกแบบเครื่องบินและการทดสอบที่นั่งดีดตัว หลังเจอความล้มเหลวซ้ำๆ เขาเอ่ยประโยคที่ในที่สุดกลายเป็น "อะไรที่ผิดพลาดได้ จะผิดพลาด" ที่น่าสนใจคือกฎนี้กลับเป็นพื้นฐานของวัฒนธรรมความปลอดภัยที่ทำให้กองทัพอากาศสหรัฐมีสถิติความปลอดภัยเกือบสมบูรณ์แบบ
.
Hollins อธิบายว่ากฎ Murphy ที่แท้จริงคือการสร้างระบบป้องกันความล้มเหลวล่วงหน้า ตัวอย่างคือนักโดดร่ม การมีร่มชูชีพหนึ่งคันเป็นความคิดที่ดี การมีร่มสำรองอีกคันเป็นความคิดที่ดีกว่า และการมีร่มสำรองอีกคันที่สามเป็นความคิดที่ยอดเยี่ยม คำถามที่ Hollins ทิ้งไว้คือ ในแผนของคุณตอนนี้ มีจุดไหนที่คุณ "หวังเงียบๆ ว่าจะผ่านไปได้"
.
.
25. มีดโกนของ Occam (Occam's Razor)
.
William of Ockham บาทหลวงและนักปรัชญาในศตวรรษที่ 14 เสนอหลักการในภาษาละตินว่า "Entities should not be multiplied beyond necessity" หลักการนี้ไม่ได้บอกว่าคำอธิบายที่ง่ายต้องถูกเสมอ แต่บอกว่าถ้าต้องเลือกระหว่างคำอธิบายที่ใช้สมมติฐานน้อยกับคำอธิบายที่ใช้สมมติฐานมาก ให้เริ่มจากคำอธิบายที่ใช้สมมติฐานน้อยก่อน
.
Hollins ใช้ตัวอย่างถังขยะที่ถูกพลิกคว่ำในตอนเช้า มีคำอธิบายที่เป็นไปได้ ฟ้าผ่าลงมา แก๊งวัยรุ่นมาก่อกวน แมงมุมต่างดาวลอดผ่านรูหนอนมาทางจักรวาล หรือแร็คคูนในละแวกบ้านมาคุ้ยหาอาหาร แต่ละคำอธิบายต้องการสมมติฐานเสริมต่างกัน ฟ้าผ่าต้องสมมุติว่ามีฟ้าผ่าในคืนที่อากาศแจ่มใส แมงมุมต่างดาวต้องสมมุติทั้งจักรวาลทั้งใบ ในขณะที่แร็คคูนต้องสมมุติแค่ว่ามีสัตว์ในละแวกบ้านที่หาอาหาร ตามกฎของ Occam คำอธิบายที่ถูกน่าจะเป็นแร็คคูน
.
.
26. มีดโกนของ Hanlon (Hanlon's Razor)
.
มีดโกนของ Hanlon มีรูปแบบที่กระชับว่า "อย่าโทษว่าเป็นเจตนาร้าย สิ่งที่อธิบายได้อย่างเพียงพอด้วยความไร้ความสามารถ" หลักการนี้คล้ายมีดโกนของ Occam แต่ใช้ในบริบทของพฤติกรรมมนุษย์
.
Hollins ยกตัวอย่างที่เห็นภาพ คือคุณกำลังเอื้อมหยิบกล่องซีเรียลกล่องสุดท้ายในร้าน คนข้างหน้าคว้าไปก่อน คุณหงุดหงิดและพูดดังๆ ว่า "คุณรู้ไหมว่าผมต้องการกล่องนั้นแค่ไหน คุณช่างไม่เกรงใจคนอื่นเลย" คนนั้นไม่หันมามอง ต่อมาคุณเห็นเขาที่เคาน์เตอร์คิดเงินและสังเกตว่าเขาใส่เครื่องช่วยฟัง เขาหูหนวก เขาไม่ได้ยินคำพูดของคุณ
.
Hollins ขยายว่า การใช้มีดโกนของ Hanlon ไม่ได้แปลว่าโลกไม่มีคนเจตนาร้าย แต่ก่อนจะสรุปว่ามีเจตนาร้าย ให้พิจารณาคำอธิบายที่ใช้สมมติฐานน้อยกว่าก่อน แต่ Hollins ก็เตือนว่าอย่าใช้กฎนี้แบบสุดโต่ง คนที่เดินตามคุณตอนกลางคืนหลังจากคุณเลี้ยวห้ารอบ คนนั้นไม่ได้เผลอ
.
.
27. หลักการของ Pareto (Pareto Principle / 80-20 Rule)
.
Vilfredo Pareto นักเศรษฐศาสตร์ชาวอิตาลีต้นศตวรรษที่ 20 พบว่าที่ดินในอิตาลี 80 เปอร์เซ็นต์เป็นของประชากรเพียง 20 เปอร์เซ็นต์ และการกระจายไม่สมดุลแบบนี้เกิดเป็นแบบแผนในธรรมชาติ
.
Hollins บอกว่ากฎ 80/20 ใช้ได้กับเกือบทุกอย่างในชีวิต 80 เปอร์เซ็นต์ของผลลัพธ์มาจาก 20 เปอร์เซ็นต์ของความพยายาม 80 เปอร์เซ็นต์ของกำไรมาจาก 20 เปอร์เซ็นต์ของลูกค้า 80 เปอร์เซ็นต์ของชุดที่ใส่จริงคือ 20 เปอร์เซ็นต์ของตู้เสื้อผ้า
.
Hollins สารภาพในบทนี้ว่าตอนที่เขาเริ่มเขียนหนังสือเล่มแรก เขาใช้เวลาเกือบปีเพราะหมกมุ่นกับการแก้ประโยค ปรับคำ ในรอบที่สิบที่ยี่สิบ จริงๆ แล้วการแก้คำในประโยคไม่ได้เปลี่ยนคุณค่าหลักของหนังสือเลย คุณค่าของหนังสือ non-fiction มาจากบทเรียนที่ชัดเจน คุณค่าของหนังสือ fiction มาจากพล็อตและตัวละคร ทั้งสองอย่างเป็น 20 เปอร์เซ็นต์ที่สำคัญ ในขณะที่การขัดเกลาคำในประโยคเป็น 80 เปอร์เซ็นต์ที่กินเวลา
.
.
28. กฎของ Sturgeon (Sturgeon's Law)
.
Theodore Sturgeon นักเขียนนิยายวิทยาศาสตร์ชาวอเมริกัน เจอกับการดูถูกแนววรรณกรรมที่ตัวเองรัก Sturgeon ตอบโต้ในคอลัมน์ปี 1958 ว่า "ใช่ครับ 90 เปอร์เซ็นต์ของนิยายวิทยาศาสตร์คือขยะ แต่ก็เหมือนกัน 90 เปอร์เซ็นต์ของหนัง วรรณกรรม สินค้าอุปโภคบริโภค และทุกอย่างก็คือขยะ" คำพูดนี้กลายเป็นกฎที่ตั้งชื่อตามเขา คือ "90 เปอร์เซ็นต์ของทุกอย่างคือขยะ"
.
Hollins ขยายว่ากฎ Sturgeon เป็นรุ่นที่เข้มกว่าของกฎ Pareto นัยในชีวิตประจำวันคือคุณต้องเลือกอย่างเข้มงวดในเรื่องที่คุณรับเข้าตัว ในการอ่านข่าว 90 เปอร์เซ็นต์ของข่าวเป็นขยะ ในการดูคลิปออนไลน์ 90 เปอร์เซ็นต์เป็นขยะ ในความเห็นที่คนรอบข้างให้คุณ 90 เปอร์เซ็นต์เป็นเสียงรบกวน
.
.
29. กฎของ Parkinson ข้อที่หนึ่ง (Parkinson's Law of Triviality)
.
Cyril Northcote Parkinson นักประวัติศาสตร์ชาวอังกฤษ สังเกตปรากฏการณ์จากการทำงานในระบบราชการอังกฤษช่วงหลังสงครามโลก กฎข้อแรกเรียกว่า "ปรากฏการณ์โรงจอดจักรยาน" Parkinson เล่าเรื่องคณะกรรมการที่ได้รับมอบหมายให้ออกแบบโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ ซึ่งเป็นงานใหญ่ คณะกรรมการจัดการเรื่องความปลอดภัยและสิ่งแวดล้อมได้สำเร็จ แต่พอมาถึงประเด็นการออกแบบโรงจอดจักรยานสำหรับพนักงาน การประชุมยืดยาวออกไปไม่จบสิ้น ทุกคนมีความเห็นเรื่องสี ป้าย วัสดุ ประเภทของที่จอดจักรยาน
.
Parkinson สรุปว่า "เวลาที่ใช้กับวาระแต่ละข้อจะแปรผกผันกับจำนวนเงินที่เกี่ยวข้อง" เรื่องเล็กที่ทุกคนเข้าใจได้กินเวลาประชุมมากที่สุด Hollins อธิบายสองเหตุผลที่ปรากฏการณ์นี้เกิด เหตุผลแรกคือการเลี่ยงงานยากด้วยการทำงานง่ายที่รู้สึกว่ามีประสิทธิภาพ คล้ายการทำความสะอาดบ้านเมื่อมีงานเขียนรออยู่ เหตุผลที่สองคือในกลุ่ม คนที่ไม่มีความรู้พอจะมีส่วนร่วมในประเด็นใหญ่จะแสดงตัวด้วยการพูดในประเด็นเล็ก
.
.
30. กฎของ Parkinson ข้อที่สอง (Parkinson's Law)
.
กฎข้อที่สองดังกว่ากฎแรก คือ "งานจะขยายตัวเพื่อเติมเต็มเวลาที่มีให้สำหรับการทำมันเสร็จ" ถ้าให้เวลาหนึ่งชั่วโมงทำกราฟจาก spreadsheet งานนั้นจะใช้หนึ่งชั่วโมง ถ้าให้เวลาหนึ่งสัปดาห์ งานเดียวกันจะใช้หนึ่งสัปดาห์
.
Hollins อ้างถึงงานวิจัยที่พบว่านักศึกษามหาวิทยาลัยที่ตั้งกำหนดเวลาส่งงานของตัวเองเข้มงวด ได้คะแนนสูงกว่านักศึกษาที่ให้เวลาตัวเองเหลือเฟือหรือไม่ตั้งเส้นตายเลย เพราะเส้นตายที่จำกัดบังคับให้โฟกัสที่สาระจริงๆ และไม่ปล่อยให้ความสมบูรณ์แบบที่ไม่จำเป็นเข้ามาแทรก Parkinson บอกอย่างนุ่มนวลว่า "การประหยัดเวลาทำได้โดยการให้เวลาน้อยลง" ฟังดูขัดสามัญสำนึก แต่เป็นเรื่องจริงในเชิงพฤติกรรมของมนุษย์ทุกคนที่เคยทำงานในระบบที่มีเส้นตาย
.
.
===================
.
#การผสมผสานและประยุกต์ Mental Models
.
ถ้าคุณอ่านมาถึงตรงนี้ คุณอาจรู้สึกว่ามีโมเดลมากเกินไปที่จะจำได้ทั้งหมด นั่นไม่ใช่ปัญหา และไม่ใช่จุดประสงค์ของหนังสือเล่มนี้ด้วย Charlie Munger เองก็ไม่ได้ใช้ทั้ง 90 โมเดลในหัวพร้อมกันตลอดเวลา เขาแค่หยิบโมเดลที่เหมาะกับสถานการณ์มาใช้เมื่อต้องการ และสะสมโมเดลใหม่ๆ เพิ่มเข้ามาเรื่อยๆ ตลอดชีวิต
.
ความได้เปรียบของเขาไม่ได้อยู่ที่จำนวนโมเดลที่มี แต่อยู่ที่ความสามารถในการเลือกใช้โมเดลที่ถูกต้อง ในเวลาที่ถูกต้อง
.
ลองเริ่มจากเลือกสามโมเดลที่จับใจคุณมากที่สุดในการอ่านครั้งนี้ อาจเป็น Eisenhower Matrix ที่ทำให้คุณเห็นว่าทำไมตัวเองยุ่งทั้งวันแต่ไม่มีอะไรสำเร็จ อาจเป็น 10/10/10 ที่ทำให้คุณตัดสินใจง่ายขึ้นเวลาเจอทางสองแพร่ง อาจเป็น Hanlon's Razor ที่ทำให้คุณหยุดโกรธคนรอบตัวโดยไม่จำเป็น
.
หลังจากนั้นค่อยเพิ่มโมเดลใหม่ทีละอันสองอัน เหมือนช่างที่ค่อยๆ สะสมเครื่องมือในกล่องเครื่องมือของตัวเอง ช่างที่ดีไม่ได้ซื้อเครื่องมือครบเซตในวันเดียว เขาซื้อเครื่องมือเมื่อเจองานที่ต้องใช้ และหลังจากนั้นเครื่องมือนั้นก็อยู่กับเขาไปตลอดชีวิต
.
อีกจุดที่สำคัญที่สุดที่ Hollins ทิ้งไว้ในเล่มและคนอ่านมักมองข้ามคือ โมเดลแต่ละอันมีบริบทของตัวเอง
.
Occam's Razor ใช้ดีกับการวินิจฉัยปัญหา แต่ไม่เหมาะกับการวางแผนกลยุทธ์ระยะยาว Pareto Principle ใช้ดีกับการเลือกงานทำ แต่ไม่เหมาะกับงานศิลปะที่รายละเอียดเล็กๆ คือทั้งหมด System 2 ใช้ดีกับการตัดสินใจครั้งใหญ่ แต่ใช้กับทุกเรื่องในชีวิตจะทำให้คุณหมดแรง
.
Munger เสียชีวิตในวัย 99 ปีเมื่อวันที่ 28 พฤศจิกายน 2023 ก่อนวันเกิดอายุครบ 100 ปีไม่กี่สัปดาห์ และจนถึงสัปดาห์สุดท้ายของชีวิต เขายังตั้งคำถามแบบ first principles อยู่เสมอ
.
Jamie Montgomery เพื่อนของเขาเล่าให้ Wall Street Journal ฟังว่า "หนึ่งถึงสองสัปดาห์ก่อนเขาเสียชีวิต เขายังถามคำถามอย่าง 'กฎของ Moore จะยังใช้ได้ในยุค AI ไหม'" Hal Borthwick ลูกเลี้ยงของ Munger พูดในบทสัมภาษณ์เดียวกันว่า "จนวันที่เขาเสียชีวิต สมองของเขายังคงทำงานอยู่ เขาไม่เคยหยุดเรียนรู้"
.
.
.
.
#SuccessStrategies