本章節說明了採用「多模型方法」的思維模式，用以避免依賴單一模型的「數學形式陷阱」。
我們要進一步了解「模型」如何將資料轉變成智慧，以理工科系的角度來說，這屬於「資料科學」的範疇。
事實上「模型」可以作用在很多需要「決策」的地方，例如電子商務、經濟學、社會科學或是公共政策等領域。
只要有「大量數據」存在的地方，就需要懂得如何挑選適當的模型來處理問題、提出假設、策劃解決方案和擬合資料。
這應該是未來相當重要的技能之一，同時也隱含了軟實力的展現。
模型有三項共同特徵：
1. 簡化、剔除不必要的細節，將現實抽象化或憑空架構。
2. 形式化並使用精確定義，模型利用數學算式而非文字敘述，能以「機率分布」呈現研究人員心目中的世界狀態，或者各種選項的優先順序。
簡化且精確描述的模型，建立了便於掌握的空間，讓我們得以運用邏輯來處理問題、提出假設、策劃解決方案和擬合資料。
3. 所有模型都是錯的；即便模型是錯的，只要它具啟發作用，也還是很有用的。
因為模型簡化、剔除了細節，僅依靠單一模型過於獨斷，容易造成嚴重錯誤。
若認為單一公式就能解釋或預測複雜的現實世界現象，鐵定是掉入了乾淨、漂亮而迷人的「數學形式陷阱」。
唯有仰賴「多模型方法」，才能解釋政治、經濟、國際關係或大腦等複雜系統，這些複雜系統總是呈現了介於有序和隨機之間，不斷變化突現的架構和模式。
複雜現象之所以稱為「複雜」，就說明本身難以解釋、難以推演或預測；因此，我們會面臨預測與實際現象之間的落差。
一方面需要模型幫助我們保持思維一致；另一方面，任何僅有少量變數的單一模型，皆難以解釋高維度的複雜現象。
模型如何將資料轉變成智慧：資料→資訊→知識→智慧。
市場攤位販售的辣椒和玉米數量是「資料」；農夫收入金額和農產品銷售數量之間的關係是「資訊」。
近代定義「知識」為瞭解「相關性、因果和邏輯關係」。
「資訊」經過組織之後，就成了「知識」，而「知識」常以模型的形式呈現，例如：市場競爭經濟模型、人際網絡社會模型、地震地理模型及心理學模型等。
「智慧」就是瞭解並應用相關「知識」的能力，若要獲得智慧，就需要採用「多模型思維」，其中包含挑選最佳模型，來做出決策。
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