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设计问题（第一辑） [:1700029059]
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设计问题（第一辑） 4. 人类设计思维的合理解释
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图25架构图式与人类推理一般过程理论之间可以做若干对比。珀塞尔（Purcell）和盖罗（Gero）早期运用认知心理学进行了类似的对比，旨在运用认知心理学的概念学习和完善设计思维理论，反之亦然。[277]我们发现了四个能够作为记录这些对比基础的主要因素。基于这些对比，我们试图对作为人类设计思维基础的这些过程找到合理的解释：
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（1）创意产生过程中类比与溯因推理的重要性；
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（2）问题与解决方案共同进化的概念；
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（3）设计师与其交互的物质世界（经历）；
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（4）建立在经历之上的引导原则或者背景理论。
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4.1 理性问题解决
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有关人类自然思维基础的推理机制，存在很多理论观点。这些观点有的来源于对科学发现和解释的研究。阿里塞达（Aliseda）表示，这个话题的“传统”观点主要集中在“证明的过程”上，并且主张创意、意念形成和提出假设等话题都属于一个独立的“发现的过程”，认为这一过程超出了哲学反思的范畴，不能加以任何正式的探论。[278]从这一观点出发，解释是“逻辑替补而不是真正的过程”或者是“理性重构”，或者倘若把这些解释“置于一个相容系统之内，那它们就是以合理的方式进行的思维过程”。[279]这一取向形成了20世纪60年代问题解决早期研究工作的基础。按照这一取向，研究者主要关注证明的过程，因而他们的研究局限于问题解决中的“理性重构”（即结构良好的问题）。[280]一般假设，通过选择合适的启发方法，这些结构良好的问题可以得到解决。
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当完全聚焦于证明的过程，我们大可排除掉问题解决的第一步。在这一步，问题解决者将现实世界问题转化为结构良好的问题，或者换言之，他们通过问题的结构化过程，构建一个“问题空间”。在设计背景下（见图26），这一步是设计师运用他们的背景知识或引导原则创造性地诠释实际经验。传统的问题解决方式忽略了创意因素，结果只留下人为的、结构良好的问题的解决方法。按照先前概括的四个主要因素，这一理性的问题解决方式只考虑了共同进化的因素（2），在很大程度上忽视了产生创意的类比推理（1）、物质世界或者任务环境（3），以及引导原则（4）。
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图26 设计思维中的发现过程和证明过程
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4.2 皮尔斯的科学研究过程
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有关人类思维的最新理论观点尝试把两个过程相结合（即发现和证明），再成为一个“研究过程”，并且尝试重新评估在多大程度上该过程的多个方面或者阶段可以进行正式的探讨。[281]查尔斯·桑德斯·皮尔斯的研究工作报告了大部分这些理论，是率先将通往发现和产生证明的过程作为一个“（科学）研究过程”进行重新审视的学者之一。在皮尔斯的研究中，有关推理和人类思维的理论发生过很多变化，这反映在1931年（卷1～6）到1958年（卷7和卷8）皮尔斯的八卷文集之中。[282]皮尔斯区分了演绎、归纳和溯因这三种推理，现在已经或多或少地得到接受。根据皮尔斯的观点，推理不应该完全局限在“正确”或者“理性”类的推理中（例如演绎或者归纳）；相反，应该反映人类思维所有可能的过程组合（包括溯因）。与传统观点相比，皮尔斯认为应增加第三种推理，即溯因推理，它包括我们对世界提出假设的能力以及从中选择一种假设作为可能解释的能力。
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科学研究对三种推理模式一般都有解释。有关皮尔斯对该科学研究过程的理解，弗拉契（Flach）和卡卡斯（Kakas）作了很好的综述：
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面对许多（他们）寻求解释的观察结果，科学家提出初始假设；然后（他们）研究该理论如果正确会有什么结果；并且最终（他们）衡量这些预测结果在多大程度上与现实相符合。皮尔斯把提出假设解释初始观察结果，即第一个阶段，称为溯因；通过演绎，从假设中获得预测；并且由归纳通过预测来估量假设的信度。[283]
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这一描述表明如何把三种推理模式理解为一个整体的不同部分—这些部分不断地相互渗透，成为包括解决问题和设计等人类思想的基础。在该理解中，皮尔斯的人类思维理论与我们的设计思维过程图式（包括之前所提出的四个因素）是一致的（见图27）。
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图27 设计思维过程中溯因、演绎和归纳推理的交织
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4.3 溯因、演绎和归纳
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皮尔斯对这三个推理模式的理解与“传统的”理解存在本质的差异，后者只注重证明的过程。在下面的段落中，我们对皮尔斯有关这三种推理模式的论述做一个简要的小结。
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皮尔斯将溯因描述为研究过程中是产生和选择假设的过程：“通过收集根据背景信息判断相似或相关的观察结果，我们得出假设，把这些观察到的行为概括为他人尚未见过的情况。”[284]这一过程经常运用目测实例进行解释，在实例中提出假设或者尝试解释目测的结果。目测也经常是与发现的“闪念”或“灵光一闪”联系在一起。[285]要在头脑中保持警惕，从溯因推理中得到的推论是假设，不是绝对真理，而且它们可能被一系列相反的观察结果推翻。演绎在整体的推理过程中发挥着重要作用。然而，单独来看，在皮尔斯的理解中，演绎的影响宽度似乎是有限的。他指出所有的演绎结论都是由前提决定的。在皮尔斯科学研究的过程中，这些前提是推理的背景知识以及通过溯因所获得的假设。如图27中的术语所示，一组引导原则和假设决定了预测，但这些前提仍然需要人来提供。在更传统的计算机应用的开发使用中可以看到过程的这部分。大部分计算机应用逻辑是在复杂的对象、类别和关系的组合中提前写好的。根据某个用户的输入，应用产生特定的结果。这个结果的质量直接依赖于前提的质量—在此是指应用逻辑和用户输入。因此，生产和使用这些应用最大的挑战，在于创造一个足够复杂的前提网，而不是在演绎本身。