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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。
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归纳有若干个定义，但是常常等同于“列举归纳”：基于一组相似的观察进行概括。[286]在这种情况下，一般认为归纳始于一系列的反复观察，人从中看到一个模式，随后学到这个模式背后的规则。这一理解自然包含概率和统计的味道。然而，皮尔斯直接从他讨论研究的过程（见图27）提出了一个不同的定义。在他的理解中，归纳等同于“实验性调查研究的过程”。这个“实验调查研究”应该从广义来理解—即任何“留给自然的问题”。比如，这些问题包括科学实验、设计试用、医学诊断、交谈与聆听，等等。注意在这个理解中，溯因推理是唯一的扩充性推理类型，因为它为提出新的原创假设或者“假定”提供了唯一的机会。根据皮尔斯的定义，归纳并不产生新知识；它只是肯定或者否定之前溯因产生的假设：“同任何质问一样，它是基于假定的。如果那个假定是正确的，在可以创造或者至少有可能遇到的情形下，就可以期待某个明智的结果。问题是，这会是需要的结果吗？”[287]
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我们想强调皮尔斯的理论不局限于科学推理，也可以用于若干应用领域，包括常识推理、创意产生、建筑设计、健康护理以及其他。最近，埃德温·加德纳（Edwin Gardner）和乔恩·科尔科（Jon Kolko）的著作总结了溯因、演绎和归纳三种推理如何在设计思维中发挥作用，并且列举了若干实例。[288]
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4.4 对皮尔斯理论的批评
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皮尔斯的理论不是现存仅有解释人类推理的理论。事实上，反对这一理论的批评也值得我们注意。该批评主要集中在溯因推理模式。反对皮尔斯理论的主要论点是由法兰克福（Frankfurt）提出的，他认为皮尔斯对溯因的定义是悖论，因为尽管宣称它是唯一的扩充性推理模式，但是在其前提中一般已经包含了结论。[289]法兰克福由此提到溯因推断的一种逻辑形式，其前提中的确已经包含了结论：
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观察到意外的事实C；但如果A是真的，C就是必然的结果。因此，有理由猜想A是真的。[290]
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如果我们把这个论点与戈尔德施密特的术语“看到”和“看作”作比较，该论点会认为“看作”不产生任何新观点，因为素描和人类思维已经具备产生新观点的所有必需成分。深入讨论这一论点非常重要，但是超出了本文的研究范围。在我们看来，新奇的事物是由物质世界的外部因素和特定知识体系的独特结合产生的。因为该结合似乎是皮尔斯的研究过程的主要论点之一，我们认为该过程对建筑设计思维领域具有重大价值。
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设计问题（第一辑） 5. 设计思维的信息系统支持分析
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在文章的这一部分，根据已有的理论回顾，我们分析现在信息技术如何为设计思维提供支持。我们尝试指出信息系统支持与设计思维过程之间明显不匹配的主要原因，以便我们能够更加适当地应对这些问题。在这个分析里，我们区分三种应用开发方式：（1）作为替代推理模式的应用，（2）作为实验工具的应用，（3）作为自动推理体的应用。
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5.1 替代推理模式
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有些应用可以理解为建筑设计思维中溯因推理模式的替代模式。在特定场景描述和记忆场景之间，这些应用据称能够创造有用的类比。这一过程是基于案例的推理应用的检索阶段背后的主要动因。[291]在基于案例的推理应用中，新的“案例”与收集的大量“已知案例”进行比较，通过类比找出问题的解决方案。《欧洲建筑内容元数据》的元数据存档可以看作是近期具有相似目标（用元数据描述的案例库）的一个应用。[292]通过在搜索或者浏览窗口列出查询问题，用户向系统提交了新的案例，然后运用这些案例从案例库案例中检索最合适的类比。
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这一方式的确与建筑设计思维基于经验的本质非常相似。实现这种基于经验检索系统的主要问题在于描述案例或经历的结构。正如我们前面指出的那样，建筑知识是通过个人经历形成的，而且具有高度的动态特征。因为建筑“问题”场景架构不良的本质，设计并且实施描述这种知识的结构是困难的，甚至几乎是不可能的。[293]影响场景的参数很多，不存在单一的最佳解决方案；相反，根据所注意到的参数情况，有很多不同的解决方案可供选择。当把一个建筑“案例”建模成信息结构，同样选择了某些参数作为案例的特性—在基于案例的推理中称为“特点”—由此失去在其他过程的案例检索中可能的关键特性。
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有的应用可以理解为建筑设计思维过程的替代演绎推理部分，即模拟和计算环境。这种环境的应用逻辑一般是提前写好的，而且可以认为是相对静态的。在此应用逻辑和用户输入的基础上获得计算结果（例如一个CAD模型）。主要的困难是创造这样的前提网络—输入模型和应用逻辑—演绎推理始于这些前提。创造这样的网络会遭遇上述的同样问题：在把结构不良的现实世界知识转换为定义清晰的信息结构时，会失去太多重要的参数。
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如皮尔斯的理论所述，有的应用可以理解为建筑设计思维过程的替代归纳推理部分，即建模应用。与传统做法相比，这种应用使得视觉设计试验的方式多了很多。以前设计师们只能“局限”在纸上素描或者建立实体模型，现在他们可以借助无数的建模应用或者可视化应用来做实验或者创作设计试验。这一过程取代了归纳推理模式，因为原有的假设可以接受测试，然后被肯定或者否定。然而，这一过程并没有取代归纳推理部分，因为应用背后的知识库是根据测试结果调整的。