สรุปจาก Youtube นี้นะครับ จาก DataRockie
ทำไมต้องเรียนรู้เกี่ยวกับการคิด?
George Bernard Shaw เคยกล่าวไว้ว่า “มีเพียงไม่กี่คนที่คิดจริงจังเกินกว่าสองหรือสามครั้งในชีวิต” ซึ่งหมายความว่าหลายคนดำเนินชีวิตไปตามสัญชาตญาณและประสบการณ์เดิม ๆ มากกว่าที่จะไตร่ตรองเชิงลึกก่อนตัดสินใจ
Benjamin Franklin เสริมว่า “รูรั่วเล็ก ๆ อาจทำให้เรือทั้งลำจมได้” หมายถึงความผิดพลาดเล็ก ๆ น้อย ๆ หากไม่ได้รับการแก้ไข อาจส่งผลเสียหายใหญ่หลวงในระยะยาว
ดังนั้น Mental Models เป็นเครื่องมือช่วยให้เราตัดสินใจดีขึ้นผ่านมุมมองที่กว้างขึ้นและลึกขึ้น เพื่อช่วยให้เรามีความเข้าใจโลกที่แม่นยำขึ้นและปรับตัวได้ดีขึ้นในทุกสถานการณ์
1. แผนที่ไม่ใช่ดินแดน (Map is Not The Territory)
แนวคิด:
- แผนที่เป็นเพียงการแทนค่าของโลกแห่งความเป็นจริง แต่มันไม่สามารถสะท้อนทุกมิติของความจริงได้
- เรามักใช้แบบจำลองในการทำความเข้าใจโลก เช่น ค่า P/E Ratio ในการลงทุน แต่อย่าพึ่งพามันเพียงอย่างเดียว
ตัวอย่าง:
- นักลงทุนอาจดู P/E Ratio เพื่อประเมินมูลค่าหุ้น แต่ตัวเลขเดียวไม่สามารถบอกทุกอย่างเกี่ยวกับบริษัทได้
- การใช้สถิติในการคาดการณ์แนวโน้มธุรกิจ แต่หากไม่เข้าใจบริบท อาจทำให้ตีความผิดพลาด
ข้อคิด:
- ใช้แบบจำลองที่เหมาะสมกับบริบท แต่ไม่ควรพึ่งพาแบบจำลองใดแบบจำลองหนึ่งเพียงอย่างเดียว
- ปรับปรุงแบบจำลองให้ทันสมัย เพราะโลกเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ
2. การคิดแบบหลักการแรก (First Principles Thinking)
แนวคิด:
- คิดย้อนกลับไปหาต้นตอของปัญหา แทนที่จะยึดตามแนวคิดเดิม ๆ
- ใช้ในการแก้ปัญหาและสร้างนวัตกรรมใหม่
ตัวอย่าง:
- Elon Musk ลดต้นทุนแบตเตอรี่จาก $600 เหลือ $80 โดยแยกส่วนประกอบแบตเตอรี่ออกมาศึกษาทีละตัว
- Jeff Bezos ใช้หลักคิด “Customer Obsession” เพื่อสร้าง Amazon โดยเน้นความสุขของลูกค้าเป็นหัวใจหลัก
ข้อคิด:
- อย่าติดอยู่กับข้อจำกัดเดิม ๆ ให้แยกปัญหาออกเป็นองค์ประกอบเล็ก ๆ แล้วหาวิธีปรับปรุง
- ใช้หลักการพื้นฐานมาสร้างสิ่งใหม่ แทนที่จะลอกเลียนแบบแนวคิดเดิม ๆ
3. การคิดเชิงลำดับที่สอง (Second-Order Thinking)
แนวคิด:
- มองผลกระทบระยะยาวของการตัดสินใจ ไม่ใช่แค่ผลระยะสั้น
ตัวอย่าง:
- ลดราคาสินค้า → ยอดขายเพิ่มขึ้น (ผลระยะสั้น) → แต่กำไรลดลง และอาจเกิดสงครามราคา (ผลระยะยาว)
- กินอาหารขยะ → อร่อยทันที (ผลระยะสั้น) → สุขภาพแย่ลง (ผลระยะยาว)
ข้อคิด:
- ก่อนตัดสินใจ ให้คิดถึงผลที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต ไม่ใช่แค่สิ่งที่เห็นตรงหน้า
4. การคิดแบบความน่าจะเป็น (Probabilistic Thinking)
แนวคิด:
- คิดเป็นเปอร์เซ็นต์ แทนที่จะมองแบบขาวดำ
ตัวอย่าง:
- ถามว่า “ประเทศไทยจะเป็นประเทศพัฒนาแล้วใน 10 ปีข้างหน้าหรือไม่?”
- คำตอบแบบเดิม: “ใช่” หรือ “ไม่ใช่”
- คำตอบแบบใหม่: “60%” (ใช้โอกาสความน่าจะเป็นแทนการฟันธง)
ข้อคิด:
- โลกไม่ได้มีแค่ “ใช่” หรือ “ไม่ใช่” แต่เต็มไปด้วยระดับของความเป็นไปได้
5. การคิดกลับด้าน (Inversion Thinking)
แนวคิด:
- แทนที่จะถามว่า “ทำอย่างไรถึงจะสำเร็จ?” ให้ถามว่า “ทำอย่างไรถึงจะล้มเหลว?” แล้วหลีกเลี่ยงมัน
ตัวอย่าง:
- อยากสุขภาพดี → ไม่ใช่แค่กินอาหารดี แต่ต้องหลีกเลี่ยงอาหารขยะ
- อยากรวย → ไม่ใช่แค่หารายได้เพิ่ม แต่ต้องหลีกเลี่ยงการใช้จ่ายฟุ่มเฟือย
ข้อคิด:
- การหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดสำคัญพอ ๆ กับการเลือกเส้นทางที่ถูกต้อง
6. วงกลมแห่งความสามารถ (Circle of Competence)
แนวคิด:
- โฟกัสที่สิ่งที่คุณรู้จริง ไม่ใช่สิ่งที่คุณ คิดว่า รู้
ตัวอย่าง:
- Warren Buffett ลงทุนเฉพาะในธุรกิจที่เขาเข้าใจดี
- การพยายามทำสิ่งที่อยู่นอกขอบเขตความรู้ของตนอาจทำให้ผิดพลาด
ข้อคิด:
- พัฒนาความสามารถของตนเอง และอย่าหลงเข้าไปในสิ่งที่เราไม่มีความเชี่ยวชาญ
7. การใช้สถิติเป็นแบบจำลองทางจิต (Statistics as a Mental Model)
แนวคิด:
- ไม่จำเป็นต้องมีข้อมูล 100% ก็สามารถตัดสินใจได้
ตัวอย่าง:
- ใช้ ตัวอย่าง (Sample) เพื่อสรุปข้อมูลประชากรทั้งหมด
- ใช้ หลักการใหญ่ (First Principles) เพื่อคาดการณ์รายละเอียดที่เล็กลง
ข้อคิด:
- การคิดวิเคราะห์อย่างมีเหตุผลสำคัญกว่าการมีข้อมูลทั้งหมด
บทสรุป: ใช้ Mental Models อย่างไรให้เกิดประโยชน์สูงสุด?
- ใช้แบบจำลองเป็น เครื่องมือ ไม่ใช่ กฎตายตัว
- คิดจาก หลักการแรก (First Principles)
- มองผล ระยะยาว (Second-Order Thinking)
- คิดแบบ ความน่าจะเป็น (Probabilistic Thinking)
- หลีกเลี่ยงสิ่งที่ผิดพลาดผ่าน Inversion Thinking
- ทำงานใน ขอบเขตความสามารถของตนเอง (Circle of Competence)
Mental Models เป็นแนวคิดที่ช่วยให้เราตัดสินใจดีขึ้นและสามารถใช้ได้ในทุกด้านของชีวิต
