数学家高斯曾将数学这门学科比作科学的皇后，爱因斯坦也说，数学享有高于其他一切科学的特殊尊重，一个理由是因为他的命题是绝对可靠和无可争辩的，而其它一切科学的命题在某种程度上都是可争辩的，并且经常处于被新发现的事实推翻的危险之中。但在日常生活中，我们需要面对的，大部分是开放性的演绎。道德经中写到：“道生一，一生二，二生三，三生万物。”随着要素增加，排列组合之下，事物的复杂程度和可能性也会呈指数增加，并不具备严格推导的公式告诉我们接下来的一步，一定会落在哪里，这是我们做出决策时的前提条件。当然，实际需要投入多少精力去做每个选择，取决于对结果的容错度或者说对结果精准度的要求有多少，这些就属于另一个话题了。本文我们想要探讨的，是在现实背景之下，我们如何应用多线思维来解决问题。
为何需要多线思维
如果把我们自己视作一个信息接收终端，每条信息传递链上的参与者都会从自己的角度出发，去进行过滤筛选，添加自己的主观解读、重组信息，再传递至下一环，每条信息传递到终端也存在时间先后。于是，信息是否被客观传达、信息接收是否完整、该信息是否受到其他信息的干扰等等，每一环的变化都可能对最终选择产生影响。这些潜在偏差的存在，使得仅凭单线思维难以应对复杂的局面。
单线思维指的是一个或者多个变量的输入对应一个或者多个确定结果的输出，就像最初的计算机程序一样，需要按照设定、格式、先后顺序输入参数，才能运算，否则便会报错、运行停滞，极大的影响使用效率。这类思维呈现的方式也很类似：比如只有A发生才会出现B，或者只要A发生就得到B结果等等，要素有限且易于识别，结果明确，但往往只是基于并不充分的样本总结出的规律。实际上大部分情况下我们遇到的，都不是可以简单复制的场景，也不能保证参与者都按照预期的形式，套用这种方式并期待得到的结果，和实际情况常常会有所出入甚至大相径庭，因为它忽视了其他影响因素和可能性。可能多个因素都与B结果具有相关性，多种排列组合都可以成为B结果发生的充分条件。像是A没有发生但C发生了，也出现了B；或者A发生了同时D也发生了，却没有得到B结果等等。
投资中这样的例子也并不罕见。比如，如果我们分析美联储加息对市场的影响，历次加息初期的走势是有相似之处的，但幅度和持续时间有所不同，到中期、末期以及周期结束一段时间后的市场走势，差异会越来越大甚至相反，如果由此得出加息对市场没有影响显然是不对的，但它显然不是唯一会产生影响的要素，市场参与者对未来政策变化的判断，对企业实际经营的影响以及对市场其他参与者行为的判断等等，也都是产生作用的变量，单就某个因素进行拆解，显然是不够的，还需结合来看。
我们需要搭建的多线思维的体系，就像搭建一道网，将这些相互交错相互制约的要素组织起来，来辅助我们的判断。计算机的智能化也是逐步从单线程向更高阶的多线程演进，复杂的应用我们按下不表，举个我们每天都用得到的例子，拼音输入法，汉语中有很多同音不同义的词语，打字中也容易误触到相邻的字母，而输入法的迭代升级，逐步实现的功能是无需逐个字确认再输入下一个字，即使一连串的拼音中有个别字母错误，句子中有多个同音不同义的词语，不用一一选择修改，也可以打出正确的文字，降低错误的同时也提升了使用效率。
需要注意的是，平行的多条单线思维相加并不等于多线思维，单纯数量的叠加，仍处于同一个平面上，看似更加繁琐，其实仍然是单线思维。多线思维并不以要素多寡为判断依据，构成的要素需要不仅是同一平面上的，也应该有不同维度的递进关系，相互交织成一道立体的网。这张网上每个交叉点可以视作一个影响因素，事件和结果间存在多个因素点，且将两点连接起来的不会仅有一条通路。
多线思维的应用
我们讨论原理和成因最终是为了更好的服务于实践，在实践中避免走入误区，并在实践中不断进行完善和修正。
1.允许模糊的存在
单线思维追求的是简洁的确定性，泾渭分明，而多线思维要求我们接受的是多种可能性的存在，并以此为前提思考。允许模糊的存在，无论是条件的输入端、反应过程、还是结果的输出端，并在每个阶段都留出冗余空间。以投资的过程为例，一方面，多维度的思考有助于我们更全面的去审视一家上市公司，并通过不同角度切入来进行相互验证，对投资逻辑进行压力测试；另一方面，如果得出过分准确的结论，反而需要警惕是否忽略掉了一些潜在的风险因素，无论是估值层面还是公司的经营层面上，这也是为什么投资总被冠以艺术性和科学性的双重属性，找到模糊的正确比精确的错误更为重要。
多线思维的思考过程相当于是底层建筑，最终判断可能很简洁，但不能省略地基。一件事在某一个时点的呈现结果是唯一的，单线思维和多线思维的区别之一在于，前者是先验的确定性，后者是后验的确定性。所以无需事后为错过小概率但超预期的机会而感到遗憾，但需要避免小概率的黑天鹅事件发生可能造成的潜在损失，当机会和风险并存时，需要根据风险收益比去进行投入，以避免过高投入造成无法逆转的损失。
允许模糊的存在，便也接受一切是动态变化的，不会基于某个时点的某个条件，给出彻底肯定或者否定的答案。比如企业的优势可能随着环境变化以及自身的调整而扩大或缩小，好公司也可能不再是好的投资标的，比如当前市值已经充分体现甚至过分体现企业的竞争力，使得上涨空间有限下跌风险提升时。允许模糊的存在，并不代表我们对此无所作为，一方面在决策前需要为不同的可能性留下冗余空间，另一方面也需要在影响因素发生改变时做好应对方案，当模糊变得清晰或者清晰变得模糊时，及时进行调整。
2.驾驭不同的想法
多线思维意味着我们始终需要处理多种可能性，当不同想法出现时，不应该是通过一次性的抵消，或者无视任意一方来建立确定性，这样的结果就是又回归到单线思维之中。就像进行一场辩论，两方论点都有各自的道理，论点本身并不以对错进行划分，因为在不同的应用场景下，会出现各自占优的论据予以支持。
在投资中也是一样，优秀的企业具备一些共性，但更多是在各自行业内，不同发展阶段中体现出的个性。不同的企业有各自适配的发展路线和企业文化，会选择不同的战略，商业模式本身无好坏，只分是否适合。比如单就销售模式而言，有的企业选择直营，易于统筹管理，发挥整体优势，但重资产模式对运营灵活性亦有影响；有的企业选择和经销商合作，共同分摊资本开支压力，但品控方面难度更高；产品战略层面，有的企业选择多元化布局，有的企业致力于成为行业专家，等等。企业做出的差异化甚至相反的选择，应该是此消彼长的共存关系，具备不同的适用场景，无法一概而论，这是我们思考和分析每一家企业的前提，也是持续跟踪和不断调整的意义所在。可以将企业的发展想象成很多不同型号的齿轮咬合在一起，每个齿轮都是一个影响因素，去观察不同的企业。如果咬合不畅，具备部分相同齿轮的企业也会分道扬镳，如果转动顺畅，截然不同的选择也是殊途同归。
写在最后：
《了不起的盖茨比》一书的作者菲兹杰拉德，曾在另一部作品中提出过一个观点，“对一流头脑的考验,是同时拥有两种截然不同的想法，但仍然能够执行的能力。”更好的建立多线思维，并不是说在两者或者更多种可能之间简单取中点，或者忽视掉其中的某一方，而是始终以存在诸多可能性甚至相反的可能性为前提，做出决策。
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