多模型思維：天才的32個思考策略
The Model Thinker：What You Need to Know to Make Data Work for You
https://www.books.com.tw/products/0010882068
這本書太難啃，需要系統二的慢想
第25章 訊號傳遞模型
—— 你傳遞的是炫耀訊號？還是實用訊號？
假設：
每個人都會根據對方或外界傳遞的訊號，來決定自己的行動=>最佳化自己的利益+形成賽局的均衡
炫耀性消費：
目的在於傳遞訊號給別人，其實人在意的是他人對於自己觀點(對於自己的感覺取決於他人的評價/回饋)：
- Show名車豪宅，展示與想讓別人知道的是自己富有的信號
- Show捐錢作慈善，展示與想讓別人知道的是自己慷慨/有善心
- Show博士學位，展示與想讓別人知道的是自己有智慧又努力讀書
- Show健身照片，展示與想讓別人知道的是自己性感又健康(available & doable)
- Show馬拉松照片，展示與想讓別人知道的是自己的毅力
如同政治人物握手、國家辦理軍事演習、企業砸錢搞ESG/CSR，其實目的都是向外界炫耀與讓自己自我感覺良好
相較於炫耀性行為(如孔雀開屏)，其實自然界中更常見的是隱蔽性的行為(如偽裝、夾著尾巴)；在江湖走跳，同樣需要危害辨識與風險評估：你是對方的food亦或對方是你的food
如果你是對方的food，e.g., 幫資本家做事的打工仔，那麼你最好不要在老闆面前召搖，行頭排場比老闆高調、展現自己比老闆聰明….
如果對方是你的food，e.g., 各種seafood與傳銷的一哥大姐大，那麼你當然要炫富、呈現自己的高大上+透過各種儀式呈現自己的尊榮=>不然底下信眾與老鼠，如何會想追隨你(想過如同你一般的生活)?
離散訊號傳遞模型
訊號只有發送或不發送
而發送訊號要付出成本，乃至於送出的訊號要夠強，對方才會接受
e.g., 雇主要求candidate進行英文對話與簡報，篩選/汰除一些動機不夠強烈的偽裝者
應徵人員透過一堆學歷與證照，傳遞給雇主自己是個動機強烈與夠格應徵人員的信號
三種型式的結果
1. 混合信號(pooling)
所有人傳遞出相同訊號
e.g., 學生都想畢業+爭取獎學金
混合信號下的均衡
看成本與效用：畢業難度與門檻，獎金金額高低=>學生各自決定是否繼續努力(弱的放棄、強的繼續)
2.分離
不同類型的人傳遞出不同的訊號
想念讀書、有能力的去研究型大學，想畢業有學歷的去社區大學
各取所需，適性發展
3.部分混合
每個人有所相同、有所不同
這種最複雜=>人往往不知道自己要的是什麼，所以別人有什麼，自己也想要
連續訊號傳遞模型
可以改變訊號傳遞的強度
e.g., 比賽可以看哪個參賽者堅持到最後
如果你是資源與經費有限的騙子，又需要招搖撞騙，那麼適合(租賃)昂貴手錶與珠寶
因為：房子與車子無法隨身攜行，而一般人也可以穿著名牌衣服
訊號的使用與價值
要花心思辨識與思考
求偶求職與識人，其實誤判才是常態
傳遞信號的本質就是為了獲得好處，然而當發出信號所需的成本超過獲得的好處時，其實每個人有如山道猴子般愚蠢與非理性。
欸，想到每個人的言行舉止都是散發訊號，這麼一來連在臉書或賴群組上胡言亂語的權利與自由都沒了：言者無心、聽者有意，盍各言爾志/抒發己見的同時，很容易不小心冒犯到他人=>為了朋友與同學間的情誼還是少逞口舌之快吧!
第26章 學習模型
—— 強化學習模型 ＆ 模仿者動態學習模型
個人學習模型
強化
誘因與反應
一開始是嘗試結果讓受試者產生驚訝與驚喜，學習與行為再現效果佳
再來是養成習慣=>過去作過也熟練，最不費腦力
而以上強化的學習機制，意味著人的學習會收斂到最高報酬的選項(局部最佳化與思維僵固、學習跨領域的事物都是事倍功半)
社會學習模型
模仿
其實就是觀察別人與從眾，以減少縮短試誤
如果學習有最佳選項(效果或報酬最佳的結果)，那麼不論是個人學習的強化，液或社會學習的模仿，最終都會收斂至最佳解：大家都讀醫科、讀電機、對去找名醫/名師、去光顧性價比最佳的店家、追逐相同的投資標的、同樣學會巴結老闆/爭功諉過
但如果是賽局情況時- 你的報酬取決於對方的報酬，則不一定會收斂/有均衡解
善惡賽局
從善的角度，自己變好，能夠讓別人變得更好
從惡的角度，自己變壞，能夠讓別人變得更壞
從讓自己更好與個人學習的角度來思考，應該選擇善
從忌妒或者自己感覺更好(是因為別人糟)及社會模仿(報復)的角度，則會選擇惡
群眾互動形成的社會規則，可以是共善，也可以是相互提防與報復/劣幣驅逐良幣，端看集體造業或是積德+社會價值觀隨著情境與朝代而改變。
人性最大的惡其實是忌妒與見不得別人好，但人性就是會攀比與相互影響
難怪孟格說忌妒、怨天尤人(把自己當受害者)、不要學習、為改變心情而服用藥物(依賴菸酒)、意志消沉反覆無常，可以毀掉一個人
要學習當個存活者與讓自己配得上自己想要的事物
第27章 多臂拉霸機問題
—— 如何在報酬不確定的選項中做抉擇
吃角子老虎：報酬不是固定值，而是機率分配形態呈現
e.g., 製藥公司的藥品開發與試驗、廣告的投放乃至於個人選擇精進的技能或值業的選擇
兩種增加報酬率的基本策略：
探索(exploration 開發新的、找尋更佳的選項)
利用(exploitation選擇目前已知最佳方案或方向)
這不就是創新者的兩難嗎？
白努力拉霸機問題
當事人對於報酬的機率分佈沒有概念，在逐項嘗試過程中，逐漸掌握可能的報酬分配
e.g., 客戶行銷的三種說詞
1.主動預約(向王永慶賣米)
2.關心提問(請問家裡米是否快沒了)
3.訴諸情感(套交情)
不知道以上三者，何者成功率較高，或對不同客戶群該用何者？
是該選擇探索(exploration)還是利用(exploitation)呢？
有兩種演算法
1.取樣後貪婪(sample then greedy)
各嘗試100次，然後看看有沒有某一種成功率顯著特別高
優點在於科學，能夠說服他人
而憂點在於：浪費時間+可能不道德=>如果是攸關生死的試驗
2.自適應探索率啟發法(adaptive exploration rate heuristic)
一開始每個選項都各測10次，假如A成功6次，B成功2次，C成功0次
則在接下來的第二輪20次試驗中，A嘗試20*6/(2+6)=15次；B嘗試20*2/(2+6)=5次
假如成功率不變
則第三輪的20次測試，A嘗試20*0.6^2/(0.2^2+0.6^2)=18次
優點：如果有某種方法顯著優於其他方法，可以很快找出來
憂點：如果方法之間沒有顯著差異，那麼結果同樣不顯著
貝氏多臂拉霸機問題
決策者對於各項方案的成功率或報酬率有先驗經驗或信念(prior belief)
行動與決策步驟
1.估算各選項的成功率或報酬期望值
2.根據實際結果，更新各選項的成功率或報酬期望值
3.依據以上更新信念，決定後續可採取的最佳方案
4.估算吉丁斯指數
e.g.,
選項A：每次可以獲得500 (80%機率)或0(20%機率)=>期望值400
選項B：可能可以獲得1000(30%機率)或0(70%機率)=>期望值300
當事人很可能有新手的幸運與運氣，第一次選擇了選項B就獲得1000，從此偏好選項B，直到發現選項B的長期報酬率似乎不如選項A
結論：紀錄和估算很重要
1.大自然不會輕易揭露風險的本質(不確定性=機率不確定)
2.人無法認知到自己的信念與認知錯誤
3.各種風險評估方法有如占星術
第28章 崎嶇地形模型
—— 科學管理、創新競爭、以及複雜的解決方案
如何在複雜崎嶇的地形(多屬性)中找到最佳解
繁殖潛力地形(fitness landscape)
單一屬性，往往具有最適區間(太大或太小都不好)
可以透過梯度啟發法，找到最高峰或最低峰
管理上，就是科學管理與泰勒主義
科學管理與泰勒主義的問題在於：
通常只關心單一投出與產出，沒辦法處理多個投入與產出之間的交互作用
一維崎嶇地型模型，崎嶇度的意義
多個變數間的交互作用產生崎嶇地形，有如多個山峰的情境：
不同出發點到達不同山峰=>起始條件與路徑依賴影響找到的最佳解
沒有最佳的搜尋方法或特定方向，需要故意自找麻煩
問題難度越高、維度越多=地形越複雜
管理上就是有高檔均衡，也有低檔均衡；跨國企業有跨國企業的作法，本地傳產有本地傳產的作法，彼此難以交流或學習
來了個海歸的王子與公主接班，企業與公司的改造與轉型，要跨越崎嶇的地型
二維崎嶇地形的NK模型
想像問題有如複雜的二維地型
結論：
在真實的社會體系與生態體系，地形其實不是固定不變的
隨著彼此相互競爭、模仿而有所消長
複雜行動與複雜結果來來去去=>沒有單一思維模型可以一體適用
第29章 多模型思考：鴉片氾濫、貧富不均
—— 從錯誤中學習，變得更有智慧
最後這一章是精華
鴉片氾濫問題
1.多臂拉霸模型(27章)
為何醫師開出鴉片止痛處方
鴉片長久以來被證明有效止痛
相對於選擇鴉片以外的新藥=>要通過臨床試驗與審核，而且不見得會通過雙盲試驗，確認效果>安衛劑
2.馬可夫模型(17章)
轉換率的角度
大家知道要擔心藥物成癮問題，但藥物試驗都只能作短期(成癮率<1%)，而許多病症醫師開立的都是長期處方簽，藥物服用時間越長，病人越可能成癮(成癮率>2.5%)
3.系統動力模型(18章)
鴨片成癮導致海洛因成癮的外溢效應
4.網路模型
為何成癮人口密度，農村高於城市
收入所得不均問題
所有人都想解決貧窮問題，貧富差距更是社會政策重中之重
有錢與高收入的，就是比較健康、幸福與快樂
觀察收入所得資料(跨國+數百年)的歸納：
1.收入分佈是偏態的對數常態分配，長尾的部分比對數常態還要長
https://eshmanager.blogspot.com/2023/09/2.html
2.大部分的已開發國家(不論有各種政策意圖縮小貧富差距)，收入與財富分配不均的狀況都在加大與加劇
3.從全球角度來看，窮人減少與富豪財富占總財富的比率增加
https://eshmanager.blogspot.com/2018/05/12.html
https://eshmanager.blogspot.com/2022/04/2.html
收入有四種來源
- 工資薪水
- 營業收入
- 資本收入
- 資本利得
低收入者多半只有1+2(靠勞力與本事賺錢)，而高收入者有1-4，特別是3+4(靠錢滾錢)
1.柯布-道格拉斯模型
只考慮工資與營業收入
勞工區分為受教育與未受教育
可以解釋貧富差距的趨勢，但不能解釋組内差異也擴大
2.正回饋與偏好依附
就是馬太效應，窮者越窮，富者越富
但應該產生幂次分佈
3.空間競爭模型
為什麼薪酬委員會只會讓CEO的薪資更高
Hint:
因為薪酬委員會的成員都是董事會肥貓=>只會嫌自己薪水不夠高，沒有勞工代表
4.經濟成長模型
皮凱提21世紀資本論得觀察心得：
資本報酬率>經濟成長率=>錢四腳，人兩腳
https://mhperng2.blogspot.com/2016/04/thomas-piketty21capital-in-twenty-first.html
5.門當戶對模型
有錢人嫁娶有錢人，窮人嫁娶窮人
如果婚姻是隨機發生，則貧富差距會縮小
但顯然不是，但這個模型與推論，無法告訴我們導致的貧富差距效力有多大
6.馬可夫模型
看待家庭社經地位的遺傳
社會階層的流動性存在部分僵固性
7.杜勞夫得持續不均模型
就是謝林分隔與人以群分的貧窮陷阱
結論
除了增加生活樂趣與人類智識外，模型無三小路用(可謂是Physic Envy意圖透過模型去解釋現象+預測，但偏偏現象太複雜，各種模式的fitting都不完美)
題外話，想到工安意外事故解釋與預測(危害辨識與風險評估)
也可謂是自欺欺人的占星術、星座命理之流的東西=費曼先生批判的草包族科學
事故調查與司法起訴有如中古世紀的獵巫與宗教裁判所
要進化到現代天文學般的精準，還有很長的路要走，遑論有太多Seafood般的大屍+無知鄉民=>原地打轉與問道於盲
本體論、認識論與方法論三者其實交互影響
風險的本體是不確定性=無法預測與統計歸納
而人腦對於風險的認識與理解又充滿偏誤：不是高估就是低估
風險矩陣的那種方法論，更加扭曲了對於風險本質的理解與認識
可以努力的方向：
1. Evidence Based Management
人會受到誘因驅使
人的行為是否受到觀察、觀察的對象而異
2.透過貝氏機率來校準prior belief
3.透過Model與蒙地卡羅分析來預測
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