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插图7.8 表示火车—飞鸟问题的可能性
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寻找解决问题的可能性
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手段—目的分析。艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙根据自己在计算机编程方面的经验，认为解决问题的一般策略是存在的。（Newell & Simon，1972）他们以手段—目的分析为例，在运用这种启发学的同时，在解决问题的每一个阶段找出那些能够缩小现状和所追求的目标之间的距离的办法。当然，一些非常熟悉某一方面问题的专家经过深入研究后得出结论说，他们绝对没有动用一般的策略，更确切的说，他们能够迅速地辨别某个问题的类型，然后搜索自己的记忆，决定采用他们认为最经得住考验的解决办法。（Chi et al.，1988）当然，将问题进行分解，逐一加以解决的方法有时证明也是有效的。比如，医生必须在英国航空公司的飞机上导出狄克逊小姐由于受伤而积压在胸腔内的气体。幸运的是，医生在飞机上的急救箱中找到了一把解剖刀，得以切开波拉·狄克逊锁骨以下的胸腔。然后华莱士教授试着将自己碰巧带在身边的塑料管插入胸腔；但是塑料管太软了，无法插入厚实的肌肉。华莱士教授将挂大衣的金属衣架上的铁丝卸下来，插到塑料管里，解决了这个子问题。但是，解决了这个子问题立即又产生了一个新的子问题：怎样给铁丝消毒呢？他想到飞机上有酒精含量很高的饮品；于是他用一瓶五星库瓦西耶酒（即拿破仑酒——译者注）给器具消毒。这位大夫将管子的另一端放入半瓶满的矿泉水瓶中，防止另外的空气通过管子进入病人体内。华莱士教授还运用了手段—目的分析法，依次解决了所有的子问题。随着每一个子问题的解决，华莱士教授距离总共大约10分钟的手术成功的目的，仅一步之遥。“大约12小时后，第32次航班在伦敦降落，狄克逊女士已经感觉良好，接着还用了早餐，而华莱士教授为了表示感谢也喝完了剩下的库瓦西耶酒。”（Adler & Hall，1995）
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火车—飞鸟问题的解决方法。当人们遇到如图7.8所示的火车—飞鸟问题的时候，他们大多会采取这样的解决办法：试图计算出鸟儿每次需要飞行的距离，而且鸟儿每调一次头，距离都会缩短，以便最终计算出鸟儿飞行的总路程。如果计算不出错，用这个方法确实可以求出答案。但是很多人在确定飞鸟第一次和对面的火车相遇的地点时就会遇到麻烦。他们采用这种方法一旦在这一点上失败，就很可能回到起点上，希望能够更好地了解问题情景。他们很可能迟早会注意到，鸟儿的飞行距离和火车的高速之间存在固定的关系。只要用另一种方式表述目标的确定（应当达到什么样的目标），那么，这个问题就有完全不同的表述方式：“鸟儿飞行的是哪一段距离？”这个问题可以变成“鸟儿会飞多长距离？”为了就下面的分步思考寻找答案，现在提出更优惠的条件（Darley et al.，1991）：
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1．两列火车开动前，它们之间的距离是50公里。
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2．两列火车以相同的速度行进，所以它们必须分别行驶25公里以后才能相遇。
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3．两列火车都以25公里的时速行驶，所以它们在行驶一小时后相遇。
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4．鸟儿以100公里的时速飞行。
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5．如果两列火车行驶一小时后相遇，那么，鸟儿在这段时间内肯定飞了100公里。
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算法解决方法。火车—飞鸟的问题是可以通过一定的、明确的步骤解决的，不管选择什么样的解决办法都一样。只要不出错，在解决问题的过程的最后关头必定能得到唯一正确的结果。相应的结果也适用于其他很多问题。如果要将混在一起的字母排列成有含义的单词，那么，可以有计划地尝试各种可能的组合，直到达到自己的目的。只要按照一定的步骤，就必然能找到一定的解决办法，这就是电子计算机的程序员所说的“算法”。比如，awl这三个字母可以有六种不同组合（包括原来的组合）：alw、lwa、law、wla、wal。可见，只要选择三个字母，使之至少排列出一个有含义的单词，那么，根据最多六种有规则变化的组合可能性，就可以确保找到答案。为了既快速又可靠地达到希望的目的，在一定的问题情境下，比如，在应用数学公式或者制定食谱的时候，可以运用算法解决方法。
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当然，还有很多问题，需要用其他的方法来解决。有人发现，比如要将四个字母组成一个有含义的单词，就得经过24种组合以后才能得到答案。而BDEEEERB这几个字母，甚至可以有40320种不同的组合。所以，如果采用算法的解决方案去试验各种可能的组合，那么，在不利的情况下要经过很长时间，才能组合成ERDBEERE（草莓）这个词。如上所述，火车—飞鸟的问题也可以用这种费劲的方法来解决。
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启动自我体验
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在日常生活中，人们都不是花大量时间去探讨各种理论上可能的解决方案，找到正确的解决方法以后才解决问题的。比如，人们在食品超巿购物时虽然不知道芥末放在哪儿，但也不会将通道两边的所有货架都仔细找一遍。他们一开始就不会去看那些存放面食、果酱和饮料的货架。同样，在设法组合一个有含义的单词时，也不会去考虑所有理论上可能的字母组合，而是考虑这些（比如erd，be，bee，ere等）比那些（比如bd，eee，drb等）更可能组合。程序员称运用已有经验采取的省时省力的策略为启发式方法，当然也不一定能找到解决方案。（关于这一点，另见第328页及其下1页）人们在存在多个正确的解决方案的问题情境中也采用这种方法：汽车无法启动了，我怎么去上班？商店关门了，我怎么弄到一些晚餐用的食品？有穿堂风，窗户却总是关上，我怎么办？在这些情境中，人们往往选择那些过去已经使用过的办法，同时希望采用这些办法能“正确地”并且比较快地解决当前的问题。
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寻找参照物。利用参照物在不少图解表述的层面上证明是一种特别有效的启发式战略。例如，传说约翰·谷滕堡发明印刷机就是由一个参照物得到重大启发的：他是在想到葡萄榨汁器的形象后设计印刷机的，而葡萄榨汁器是他的家乡美因茨地区常见的一种器具。（Koesler，1964）
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生产薯片的厂家在寻找解决方案的时候随时会提出这样的问题：是否可能在大自然中找到答案。于是人们开始系统地寻找，最后树叶引起了人们的注意，树叶的形状和大小都与薯片差不多。秋天，树叶落在地上干枯之后，人们同样可以轻易将其弄碎。但是，潮湿的树叶可以叠在一起包装，而且将它们烘干以后形状也不会轻易改变。人们就是这样找到了答案：将薯片加湿，设法切成相同的形状，叠放在稳固的圆形包装筒中。（Rice，1984）
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插图7.9 图示这种薯片圆形包装筒既节省空间，又能防止破碎。它是在解决问题过程中发明出来的。
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在采取某些寻找战略的时候，人们可以利用自己通过经验形成的有关某些事件发生的频率的知识（比如往往优先选择的字母组合）。在信息框7.1已经用很多例子证明，采取这种启发式战略，在某些条件下可以不考虑逻辑问题。
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当然，寻找参照物，只是个建议，真正去实行往往不是那么容易，因为人们不可能一下子发现类似以前确实存在过的情境。这方面原因至少部分在于，人们在努力理解现有的问题时，往往过多地关注问题的表面特征，从而不太注意问题的深层意义。（Reeves & Weisberg 1993，1994）
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确认偏差。华莱士教授在处理波拉·狄克逊的问题时，根据其描述的症状的特征首先诊断为手臂骨折，马上为她上了夹板。他采取这些措施之后——也许已经镇静下来——又重新开始观察。但是情况很快表明，他成了确认偏差（confirmation bias）的受害者；而苏联军官斯坦尼斯拉夫·彼得罗夫在监测导弹预警系统时就避免了这种确认偏差。（见第169页）确认偏差和锚定启发式（见第319页）有非常紧密的联系：如果为了解释所作出的诊断结果将貌似合理的假设设定为“锚”，那么，几乎或根本不会愿意再次怀疑已经作出的解释，以便寻求其他可能的解释。只有在找不到其他解释的时候，才能有十分的把握认为，所作的假设具有坚实的基础。因此，华莱士教授在刚开始检查时就根本没有考虑到，狄克逊小姐的疼痛可能还有别的原因。可见，确认偏差指的是这样一种倾向：只关注那些与已作出的决定和已获得的信念相一致的信息，而忽视那些与所作出的判断相矛盾的信息。这种错误在医学领域还可能导致误诊。
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例子
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夏达雅举例说明，确认偏差可以危险地使医生在寻找某些病症的病因时受到怎样的限制：有一个病人告诉一位年轻的女医生，他发高烧，并且嗓子疼。（Halpern，1984）这位女医生于是就断定他患了流感。她问病人：“您浑身都疼吗？”病人回答说“是”。“这种症状开始几天了吗？”病人又作了肯定的回答。意识到可能存在确认偏差以后“我们就应当明白，女医生一定会寻找驳回自己流感诊断的证据。她还会问一些通常与流感无关的病因，如斑疹或者关节炎”。
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评估可能的解决方案。对所作出的每一个解决方案都要进行评估。它是否真地能够解决问题？有些问题本来是很容易回答的。例如，如果汽车不能启动，那么只要在发动机上作些变动就能很快检查出故障是否已经排除。有些问题的情况则不一样，可能会引出多个、可能还有创造性的解决方案。有人要求年轻人说出日常用品的独特的用途（Johnson et al.，1968），比如问他们用锤子、直尺或砖头能做什么东西，包括不寻常的东西。然后请测试对象对自己的答案作出评估。值得注意的是，他们的评估绝不会同那些独立的专家的评价相一致。在某个领域还没有积累什么经验的人，可能会找到好的或坏的解决方法。然而，新手还没有掌握合适的尺度来衡量自己的意见。而长期深入地研究某个领域的人，就会逐渐提高评估提出的解决方案的能力。长期从事专业工作的科学家和在各自的专业领域已经积累了经验的艺术家（音乐家、画家等），具有良好的条件从各自的专业领域的不太好的论文中区分出优秀论文。
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