內容大鋼
斯科特·佩奇著賈擁民譯的《多樣性紅利/聖塔菲書系》創造性地提出多樣性視角、啟髮式、解釋和預測模型四個認知工具箱框架，並得出驚人結論：一個人是否聰明不是由智商決定的，而取決於認知工具的多樣性!本書將告訴你如何應用工具箱中的工具，用多樣性創造更多的紅利。
查理·芒格的認知工具箱是怎麼建立起來的？智能等於智商嗎？人和電腦相比誰擁有更多樣性的視角？多樣性和能力誰更重要？擁有很優秀問題解決者的群體和由多樣性人群組成的群體誰會更好地解決問題？在本書中，這些問題都將得到解答。
多樣性視角、啟髮式、解釋和預測模型讓人們找到了更多更好的解決方案，讓人們的預測更有價值。
多樣性在4個條件下比能力更重要！
人生一切難題，視角給你答案。好的視角可以讓問題變得更簡單、更容易解決。任何一個問題，都存在一個可以讓答案脫穎而出的視角。
作者介紹
(美)斯科特·佩奇|譯者:賈擁民
斯科特·佩奇 複雜系統科學家，現任聖塔菲研究所教授，從事複雜系統、政治科學與經濟學的研究。在密歇根大學獲得數學專業學士學位，在威斯康星大學獲得數學專業碩士學位，並在西北大學獲得管理經濟學與決策科學的博士學位。之後，先後在加州大學洛杉磯分校、艾奧瓦大學、密歇根大學、聖塔菲研究所任教，並獲得了複雜系統與政治科學，以及經濟學的教授頭銜。他所研究的領域對於軍工、政治、社會都有深刻意義，目前正在與美國國防高級研究計劃局（DARPA）開展車輛設計眾包研究，併為美國情報高級研究計劃局（IAR-PA）做預測信息整合項目研究。他本人還在為谷歌、國際貨幣基金組織、美國空軍、克菜斯勒、梅賽德斯賓士、江森智控等公司開展多樣性人才整合的培訓。
目錄
前言 多樣性如何優於能力
引言 解剖多樣性
禮來公司的故事
多樣性猜想
本書的結構
第1部分 多樣性認知工具箱
01多樣性視角
讓所有人各盡其能鼎力相助
什麼是視角
多樣性視角的好處
三個遊戲的啟示
構建新視角
視角越多，找到全局高峰的機會越大
喜憂參半的相同視角
好視角可以化難為簡
02多樣性啟髮式
什麼是啟髮式
旅行商問題
四種常見的啟髮式
多樣性啟髮式有助於找到更好的解決方案
03多樣性解釋
給物品分類的故事
什麼是解釋
高架列車線路問題
歸併，找到更好解釋的妙方
04多樣性預測模型
什麼是預測模型
經驗模型
理論模型
多樣性預測模型的力量
05智能，取決於智商還是認知工具箱
智能≠智商
工具箱框架
三個模型:撲克牌、梯子和樹
掌握更多獨特的工具很重要
智能=認知工具多樣性
第2部分 多樣性工具的價值
06多樣性與解決問題
難題,多樣性視角和啟髮式的用武之地
5萬棋手對戰卡斯帕羅夫
個體多樣性與問題解決團隊
三個重要結論
多樣性>能力
「自然選擇」是把雙刃劍
個人貢獻的偶然性和必然性
人機之爭:誰的視角更多
多樣性的好處
07信息集結
群體的智慧
信息集結的四大模型
多樣性讓群體預測更準確
08多樣性與預測
一個關於「群體智慧」的例子
多樣性預測定理
群體的瘋狂
多樣性的免費午餐
群體VS專家
能力很重要，多樣性也很重要/244芒格是怎樣做決定的/247
第3部分 多樣性總是好的嗎
09多樣性偏好
偏好的排序
空間偏好
手段VS目的
沒有偏好，就不會有更多的認知工具
10偏好集結的四個可能結果
結果1:群體偏好可能根本不存在
阿羅不可能定理
結果2:「一對一投票」中沒有勝利者
麥凱爾維循環定理
結果3:投票過程可能被操縱
結果4:多樣性導致公共資源短缺/295基本偏好多樣性和工具偏好多樣性的差異
11工具箱與偏好的互動
偏好不同，選擇解決的問題也不同
多樣性「碰撞」
多樣性導致的偏好循環
益處多多的多樣性
第4部分 認知多樣性紅利
12認知多樣性的起源
訓練與經驗
身份
意外發現的能力
13用數據說話
如何解讀數據
戴蒙德的新觀點
多樣性的收益
城市生產力與多樣性
讓認知多樣性為我所用
第5部分 實現「多樣性優於能力」
14獲取多樣性紅利的12個干法
干法1:用「超可加性」創造神奇
干法2:兼容並蓄
干法3:多聽外部聲音
干法4:既關注多樣性，也關注能力
干法5:激勵多樣性的公民
干法6:讓員工參與市場預測
干法7:鼓勵跨學科研究
干法8:區分基本偏好與工具偏好
干法9:利用好基本偏好多樣性
干法10:堅定「多樣性優於能力」的信念
干法11:將多樣性邏輯應用於招生、招聘和任命
干法12:在神秘事物面前保持謙卑、
結語 多樣性就是更多的機會
致謝 永不停歇的人�
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