不道大家有没有看一个影，影内容是让 2000 年出生的孩子接触 1980 年代的计机，主持人请他们开机并使用计机，孩子反射地将手放到屏幕上试图操控计机，将屏幕当 iPad 使用；他们不理屏幕与主机的开关差异，甚至尝试声控开机。
什么会这样呢？简单的解答自然因「他们看过/用过这种算机。」
但为什会期望这计算机的屏幕会经过触碰亮起呢？
这是因为他们熟知的「计算机」，大分都具备触摸屏，绝对具备图形户界面（Graphical User Interface, GUI），他们的心智模型根深蒂固于现代的科产品，当遇另一「计算机」，然会认为这「计算机」的运作方式应该要跟想象中的一模一。
面对「如何开机」这个问题，孩子的脑中有既定的心智模（例如：触碰屏幕它就会亮起来），当这个明明叫做计算机的东西，在我做了「触碰屏幕」这个作，屏幕却没有亮起来，抵触了既有的心智模，我就会感到困惑、傻眼。
心智模是我们解这个世界的认知架构，就像影片中的例子一样，目的是简复杂事物，我们更迅速地掌握情况并采取行，进一步合世界万物的行。
心智模型有像是脑 if then 条件，我做了什么，事物会如何变化，而这个条件可以套用在多个相似情境下。
例说小时学骑脚踏车时车头向右拧，车就向右转；长大之骑机车以运用一样的认模型 — 车头右拧，车右转。
△ 学骑脚踏车也是学一种认模型（Photo by Alesia Kazantceva）
然，受限于理限制，我们无法用脑袋记住关于这世界的所细节，于我们运用智模型将与自己相关的事件分割可以理解的小框架，变一条条活中可以不用多加思考就直走的捷方式，通过遵循已的系统流程减少认知负担。
确认偏误（Confirmation bias）人选择性搜集对自己（的法或见）利的细节，简单就信我所信，忽略我所不信，可以产同温层的基础。
为了建立稳固的心智模型，人需要通过不断地测验证来形塑这个模型，而确认偏误能够协助人搜集更多「符此心智模型」的细节。
当遇到一个的事件，如果观认为这是有利的信息，就会将消成为心智模的一分，利的信息就摒弃掉，通过强与修正来巩固模。
这些为并不定是主动造成，很多时候是我们潜意识积极寻找利己数据，既有心智模型再加上确认偏误，这个组合会提高们特定信息觉察力（information awareness）（例如：在决定要养宠物前从没正眼看过宠物店，后才发现街上到处都是宠物店）。
是通确认偏误建立的心智模型极有能是缺乏科学根据的，以下提供几个生活中出现的例子：
1. 星座
假我相信处女座就是有洁癖，我的认是大数处女座有洁癖，只有少数是特例，当认识有洁癖的处女座时就得星座准，认识脏乱的处女座时也得果有特例呢。
2. 习俗
假我相信属虎的人参加婚礼煞到新娘导致婚姻不幸，我在听说有人离婚时就关心当初婚礼上有没有属虎的客，有的就一定是此招致夫妻失和。
3. 何才是妈妈
假我相信亲自喂母乳才能让孩子健快乐聪明，我就关注并认同亲自喂妈妈们的优孩子，并得喝方长大的孩子优只是「刚比幸运而已」。
小注：我曾读到研究显示，知道确认偏误的人比不知道确认偏误的人易产确认偏误（好绕口令），我猜应该因知道确认偏误的人易觉得「我懂确认偏误所以我比较中立」，结果还落入确认偏误的陷阱。
UX 界佬 Don Norman 1983 的论文 Some Observations on Mental Models 中提出，智模型一信念系统（Belief system），可以透过观察、教学、推测建立，帮人理解并且预一事件的发。
通过实验观察，归纳出心智模型有个点：
1.不完整性（Incomplete）
心智模型会一直成长演化
2.局限性（Limited）
人执行心智模型的能力受限制
3.不稳定（Unstable）
人容易忘记一些系统细节，别是当已经有段间没有运用那些细节的候
4.缺乏确的界线（Boundaries）
人容易因为载体或操作相近而混淆
5.不科学（Unscientific）
人会保留「迷的」行为模式，即便理解是非必要的
6.粗略（Parsimonious）
人宁愿做额外的体力活，也不愿花心思进行计划，人于多花力气，也不想增加认知复杂度。
心智模够帮助人们进行预测与解释，这些模并需要技术上精准，但要（于个人而言）合并有效。
个心智模型不，变含使用者技术背景、前有没有碰过类似系统经验、以及用户信息处理程序架构。
Google flight podcast
Google Method Podcast 有一集邀请到 Google Flights 的 UX Writer Roxanne Pinto，她提到许人对 Google Flights 的机票定价抱持着错误的认模型 — 人们相信浮动的价跟自己点击进机票搜寻的次数有关。
比如，我 Google Flights 查从图到夏威夷的机票，价 $650，但我再考虑一下，所以我把窗口关掉，隔天再查一次的时候却发涨价了，价竟然变 $700！
于是理所当然地认为 Google Flights 一定是因为查了多次西雅图前往夏威夷的机票，归纳出真的想去夏威夷玩，所以把票价提高了，就像是市集的摊贩家会依照顾表现出多少兴趣而情形哄抬价钱一。
△ Google Flights 的票价系统究竟是如何运作的呢？
Roxanne 解释背后原因全是这样的，Google Flight 采的机器习系统极复杂，票浮是囊括了当地天气、季节性票等各式各样的变因，但是因为这种多变因的系统对于人们而言太过复杂，人们了个简单的模来解读此情况 — Google Flights 看我想玩趁机坑我钱。
另一个例子是我私心超爱的产 — Google Calendar 的 schedule view，它打破了几十、甚至几百年的心智模，传统的行程表一定有格状的 layout，人们可一目了然整个月的行程，即「在日期里放行程」。
相地， schedule view 则是协助使用者立「在程附上日期」心智模型，在 schedule view 没有程日子不会出现，所以主画第个程是你下个程，论该程是在今天下午、明天、下礼拜是明年。
△ 手版 Google Calendar schedule view
在标榜行程表的产品中尝试推行崭新的心智模型，我得是创新大胆之举，我有听蛮人不偏 schedule view 因为「不习惯」、「看不懂」，就是因为在他们脑中个新的无法取代既有的心智模型，但果脑袋转个弯，就能现个工具的便之处（减少大量冗赘的空白、注在通常是最重要的下个行程）。
设计时应该善用既存的心智模型，也是为什么 nn/g 经常主果有个设计运得很，不需要为创新而创新，有时沿用被采纳的设计更符合使用者预期、更容易上手。
另外，可以思考如何辅用户建立符合产品运作方式的认知模型，就 Roxanne 所述，Google Flights 就利用文案时将幕后算法的变因信息提供给用户。
在一个理想的界，计的概念会用户的心智模型贴，身为计的职责就是要计出流畅、协调、可使用的心智模型给用户。
在设计一个产时，应该尝试建立多个心智模，并最直观、简洁的那一个，这是为么产取景（product framing）在设计初期极重要的原因。
建立优良心智模的目的是避免我们耗太多时间在重复性的思考，当碰到生中大大小小的决策点，可进入自导航状态，一套系统自己在迅速做决策时更趋向于想状态，才有余倾注在面对全的、更困难的挑战。
巴菲特投资公司波克夏副董事长 Cherles Munger 是心智模型理论拥护者，他认为大约八十至九十个有效率模型足以解决生 90% 问题，让你成为个拥有智慧，而其有极少数模型是复杂繁。
80 or 90 important models will carry about 90% of the freight in making you a worldly-wise person. And, of those, only a mere handful really carry very heavy freight. — Charles Munger
其实越常思考心智模型，我越觉心智模型近乎是信念，相信自己最有效流程或系统，个都有适合自己套模型。
心智模型的处就是让我们更能够注用数据验证自己的系统，让我们自动化思考流程的效率与成功机率际上有所提升，避免感情用。
所以，每过一段时间也跳脱依赖系统的自动化行，重新检视自己的智模型否合理效，挑战那些既模型否用的人目标。
最后，大推 Wes O’Haire 在 2019 Framer Loupe 的投片，其中包含许多帮助做困难决策使用的心智模型，如果可以本土化的话应该非常受用。（谢 lichin lin 在社的享！）
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