市面上有不少講「批判性思維」的書，像摩爾（Brooke Noel Moore）的《批判性思維》、布朗（Neil Browne）的《學會提問》、保羅（Richard W. Paul）的《思辨與立場》等等。這些書提供了一個一攬子的思考解決方案，但作者認為，這種標準化的批判性思維仍存在不足。

標準化把思考變成了主流程：一、二、三、四，照例知道一個說法是否可信。但科學思考不是這樣——科學思考是算法和思維模型。真正世界級的思考者，不會被規則困死，而是掌握思維的變化性，在不使用模型規則的時候，也能做出好的判斷。

類比：最基本的思維方法#

世界上有一些特別厲害的思考者，如高斯（Johann Carl Friedrich Gauss）、歐拉（Leonhard Euler）、馮·諾依曼（John von Neumann）等人，他們有個共同特點——能從看似不相關的事物中找到聯繫。這個方法就是**「類比」**。

所謂類比，就是尋找不同事物相同之處的思維。你接手了一個新工作，感覺有點方法，但要找個比較對象來幫助理解。「我要找本書來讀」也是類比；你把問題歸類也是類比；你的知識越豐富，也就越能找到更好的類比。

類比更多是為了表達。類比是不同的事物，你能看到它們之間的相同點，這是一種非常高級的能力。侯世達（Douglas Richard Hofstadter）稱之為「表象」——你需要在兩個不同的表象中看到相同的本質。

類比的層次#

類比可以分為幾個層次：

• 表面類比：「前任」和「後任」這一類比，表面上看像是兩回事問題——另為什麼「前任」也叫「ex」，這不過是把「前」和「後」這兩個概念擴大了範疇
• 不精確的類比：以前說「北京」指的是北京城牆圍成的老城區，可是北京一直都在變大，「北京」沒有固定的邊界
• 嚴格的類比：如美國研究生入學考試（GRE）裡的類比測試題，要求找到精確的結構對應

對科學思考來說，類比最重要的作用是為你的假設提供靈感。觀測結果和數據不會自動告訴你假設，假設都是你這個思考者自己想出來的。你觀察到鐵粉被磁鐵吸引，想到用磁場的概念來描述；愛因斯坦（Albert Einstein）也是這樣——他看到一個假設無法解釋的現象，就用類比提出一個「相對性原理」。

愛因斯坦把伽利略的相對性原理擴展到了電磁學場景。這不是在用相對性原理，而是在擴大相對性原理的適用範圍——這是一個新的「假設」。他提出這個假設是科學發現中至關重要的一步。

類比在創新中的應用#

類比也是一種假設和檢驗。類比能提供假設的靈感，而創新恰恰需要把一個熟悉的領域的模式，應用到新的場景去。例如：

• Uber 允許普通人用自己的車給陌生人提供服務
• Airbnb 讓人共享住宿資源
• 這些都是「共享經濟」的類比

在國際消費電子展（CES）上，各種主流新產品都可以用一個公式表示：AI + 聯網 + 屏幕 × X。這個 X 可以是家電、汽車、住宅等。

類比的本質與限制#

好的類比要求我們透過事物的表象尋找本質。你看到一輛特斯拉電動汽車，你認為它是一個交通工具？還是一個比較貴的商品？抑或是人工智能在自動駕駛方面的應用？每一個角度都帶來一兩個不同的類比。

「可能性」在英文中有兩個詞：一個是 possibility（是否存在這個可能），一個是 probability（這個可能有多大）。科學家關心的是 probability。奧卡姆剃刀、溯因推理的選擇標準，心之所都是在評估 probability。而類比的關鍵也是這樣——先想到一個可能，才談得上去評估和驗證。

查理·蒙格（Charlie Thomas Munger）號稱有 100 種常用的思維模型；斯科特·佩奇（Scott E. Page）在《模型思維》裡介紹了幾十種模型——每一個模型都可以用來類比。模型越多，你能找到好的類比的機會就越大。

成功的聰明人，沒有一個不是好的類比者。成功大多是仿學和綜合的結果，是你聰明地把別的領域的成功經驗用到你的領域——這是一門一輩子的功夫。