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榮耀標識認知心理學系列（1）：我們是如何解決問題的？
本文結合問題解決模型與算子理論，分析了我們是如何解決問題的過程。
人類解決問題的能力遠超其他物種。在生理上，這與人類腦部前額葉皮層的高度進化息息相關。那在抽象的思維層面，這個過程是如何運作的呢？
在面臨問題時，我們的大腦是按照怎樣的流程運轉的？遇到困難時，我們如何得到問題的解決方案？
本文的問題解決模型有助于理解這一過程：
1. 問題解決通常是搜索的過程
我們面臨的問題處于初始狀態，而我們的目標是通過一系列的行動，使問題達到被解決的理想狀態。為了使問題改變狀態，我們需要在大腦中儲存解決方案的知識庫中檢索、判斷，以得出可能的行動與可能的結果。這個儲存解決方案的地方，在認知心理學上被稱為“問題空間”。
問題空間里儲存了所有你可以想到的采取的行動，以及這些行動可能導致的后果，前者被稱為“算子”，后者指問題被最終解決前的“中間狀態”。一個問題可能要經過多個算子的處理，在連續變化幾次狀態后才能達到理想解決狀態。
下棋——每一步都是在所有的算子與狀態間做選擇
舉個簡單例子：當面對考試時，我們的初始狀態是腦海中空空如也，理想狀態是90分，而我們的問題空間中可能包括“背書”“背資料”“刷題”“把書吃掉”“打小抄”“什么也不做”等等算子，以及這些算子會導致的狀態，可能是“初步了解”“熟練掌握”“什么都沒有發生”“肚子很飽”等。
問題的解決就是我們按照一定的規則在問題空間中去挑選、有機組合算子以達成目標狀態的過程。
2. 算子的習得——我們如何學習到新技能
為了增加面對問題時腦海中的解決方案，我們應關注如何使自己獲得新的、更有效的算子。獲得新的問題解決算子至少有三種途徑——我們能通過發現、被他人告知、觀察他人使用算子來獲得新算子。
2.1 發現
某天你回家時發現小區路邊新開了一家飲品店，此時你就學到了“想喝奶茶怎么辦”問題的一個新的算子——去新開的奶茶店買，這就是通過發現去習得算子的例子。
同理，通過熬夜學會“任務完不成”問題的算子，通過買醉學會“心情抑郁”問題的算子，這種向過去的經驗學習的過程都屬于通過發現習得算子。
2.2 被告知/從例子中學習
我們還可以通過他人告知或通過觀察他人使用算子獲得新的解決方案。當人們面對一項全新的問題時，可能的反應之一就是去網上搜索（此時搜索就是“面對新問題”的算子之一）
人們可能得到他人告知的建議或者別人類似的經歷與解決方案，然后這些建議或實例可能會成為搜索者問題空間的備選解決方案，這個過程一般被稱為社會學習。
人們提問的習慣
有時，與“被告知”相比，一個鮮明的例子更容易讓人接受學習。比如工廠的工人通過學習手冊學習的效率遠不如直接照貓畫虎學習其他人。再看一個例子：
a.直接說明
N$M是金字塔表達式，它表示一種重復的加法，其中每一個加數都比前一個數小1。N是基數，表示這列加法的第一個加數；M是高度，表示在基數的基礎上進行相加的加數的個數
b.示例
7$3=7+6+5+4? ->? 7是基數，3是高度
這種情況下，一個示例可能就比語言說明更加生動。當然，兩者結合起來的效果更好，這是無可否認的。
2.3 類比
類比是將一個問題的算子用于解決其他問題的過程。學生可能在已經掌握的試題中找到某種結構，并把它用于解決其他問題，即是我們通常說的舉一反三的能力?？茖W史上特別有名的一個例子是盧瑟福（Rutherford）使用太陽系作為原子的模型，電子圍繞著原子核旋轉就好像行星圍繞著太陽旋轉一樣。
但不同專業之間的能力遷移往往是很困難的，比如一個圍棋大師可能在日常生活中表現的不如一個普通人，我們會在下一篇討論這個問題。
3. 算子選擇
面對任何一個問題時，我們的問題空間里都有多個可以使用的問題解決算子，此時的關鍵任務就變成了選擇其中的一個或多個算子來應用。接下來我們看一下人類選擇算子過程的三個標準。
3.1 回溯規避
人們傾向于避免選擇那些可能消除先前作用算子的算子。換言之，人們不愿意向后退一步，即使這樣可以糾正之前的錯誤或者有助于問題的解決
3.2 差異降低
問題解決的普遍方法，尤其是在不熟悉的領域，是盡量減少當前狀態與理想狀態之間的差距。跳棋新手往往傾向于將先頭的旗子歸位，因為這樣的行動看起來使自己前進了一大步，但有著更加優秀算子的跳棋大師知道，全盤棋子的協調統一才能最終取得勝利。
差異降低法依賴于人們對當前狀態和目標狀態之間相似性的估計，這就有可能使問題解決者走彎路。在一些問題解決的情況下，需要做一些違反相似性的行動，一個典型的例子是人狼過河：
題目：有三個人和三只狼要過河，河里有一只船同時能容納最多兩個生物。假設狼和人都會劃船，但如果岸邊（不包括船上）狼的數量比人多，狼就要吃人。問怎么把三只狼和三個人安全運輸到對岸？
這個問題的一種解法如下：
在狀態（6）到狀態（7）的轉換時，人們往往會遇到問題。在一次試驗中大概有1/3的被試退回了狀態（5）而不是繼續移動到狀態（7）。這是因為這個動作把兩個人移回了錯誤的一邊，這個移動看似使人們遠離了問題的解。在這一點上人們寧愿撤銷移動使上一次的移動失效，也不愿意移動到一個看似遠離目標的狀態。
差異降低法也被叫做爬山算法，它的另一個的弊端就是“相對最優解”困境。假如你在爬山，你的目標爬到最高的地方，但假如你爬到了某座小山丘的頂點，而這個頂點仍然低于地面的最高點，此時在差異降低法下就無法采取進一步的行動，因為任何操作都不能使當前的情況離目標更近，因此這種算法缺乏遠見。
值得注意的是，在面對嚴肅的生活選擇時，爬山算法往往會使我們被困住。
一個經典例子是一個人被困在一份不滿意的工作，因為他不愿意去接受一個跟高的工作所必須的教育。不愿意忍受與目標（掙更多的錢）的暫時分離，導致他不能獲得可以使其獲得更高薪水的技能。同理，寧可花大量時間去低效率學習也不愿意想辦法提升學習效率的學生也面臨這種困境。
3.3 手段-目的分析
手段-目的分析是差異降低法的升級版本。它通過識別、聚焦問題初始狀態與目標狀態之間最重要的差異來解決問題。下面是一個應用手段-目的分析法的示例：
我想去火車站。最大的差距是什么呢？是我現在的位置和火車站之間的距離。如何（最優地）改變距離？坐地鐵。我的地鐵卡沒錢了，怎么讓它正常使用？充值。如何充值？用手機在線繳費……
在本例中，手段-目的分析法通過識別當前狀態與目標狀態之間最大的差異，并不斷細化出子問題，直到找到可以最終解決問題的算子序列，在本例中是“用手機充值地鐵卡-坐地鐵前往火車站”。
與差異降低法相比，手段-目的分析最大的優勢是它不會丟棄不能應用的算子而試圖去解決它。在剛剛的示例中，如果按照差異降低法，那最終的解決方案可能是走路去火車站，因為差異降低法不允許人們做出對目標無直接幫助的行動，所以手段-目的分析法在一定程度避免了短視問題。
4. 結尾
了解問題解決的一般過程并不能幫助人實際解決問題，但可以增加對大腦這個“黑箱”運行機制的了解，以有意識的解決問題。德魯克說得好，你無法優化一件無法量化的事情。想要不斷發展更優的思維方式，認識到其背后的機理也是必要的。
下篇預告：專業技能學習的本質
參考文獻
[1]約翰·安德森.認知心理學及其啟示[M].人民郵電出版社:北京,2012:229.
作者：紫兆，百度pm，產品界的小學生，公眾號：于驚雷。
本文由 @紫兆 原創發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載。
題圖來自 Unsplash，基于 CC0 協議
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