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几年前我遇到过类似的现实生活中的问题。在明尼苏达州，我必须在一周内拿到100瑞士法郎以预付瑞士伯尔尼一家旅馆的费用。我曾去邮局进行国际汇款，但发现需要一个月才能将款项汇至那家旅馆。我仔细考虑该如何解决这个问题，与许多比我更有旅行经验的朋友交谈后，我得到了许多建议：可以打电话给“美国特快专递”看看他们能否帮忙；可以看看是否碰巧我的朋友中有人会在下周去伯尔尼；可以打电话给“西联”，进行电汇；可以在银行获取本票；可以去我的手机俱乐部用瑞士法郎购买一张旅行支票，然后邮寄。前4个建议，正如实际的结果那样，要么无法实行，要么花费太大。而第5个建议切实可行，并且在一周内即可实行，同时（相对而言）我也负担得起。这也正是我选择的方案。
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在解决这个问题时我所使用就是生成-检验法（generate-and-test technique）。顾名思义，它包含生成可能的解决方法（例如，“打电话给‘美国特快专递’看看他们能否帮忙”），然后对它们进行检验（例如，“喂，你好，是‘美国特快专递’吗？你能帮我解决下面这个问题……”）。对前四个方案的检验都行不通，但是第5个方案却能满足要求（它行得通，花费也适中，款项可以准时汇至那里）。
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如果要求列出以字母c开头并表示食用或饮用东西的单词清单，你可以用生成-检验法来解决这个问题。当我在解决这个问题时，一些听上去好像以字母c开头但实际上不是［例如，番茄酱（ketchup），除非你拼写成catsup］的单词会在头脑中浮现，以及另一些以字母c开头但不可食用或饮用的东西如电缆（cable）、独木舟（canoe）可能也会在头脑中浮现。此时，又会用到的加工是思考可能的解决方法（生成），然后看看这些可能的方法是否符合所有要求（检验）。
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照片中是一些以字母c开头的食品。
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当存在许多可能的方法以及当对产生过程没有特别指导的情况下，生成-检验法会迅速丧失其有效性。例如，当你忘记抽屉密码时，这个方法也许最终会奏效，但是等你用这种方法来解决问题时，最终的受挫程度也许远远超过你继续完成这个任务的意愿。而且，如果你不能找到有效标记的方法对已经尝试过的可能途径和未尝试的途径加以标记，也许你会陷入真正的困境之中。电影UHF[1]中有一个笑话：一个盲人坐在一个视力正常的人身边玩魔方。他将魔方扭成一个特定形状，将它伸到那人面前，问他：“对吗（是正确的样式吗）？”“不是。”后者回答。交替的对话不断迅速地重复了很多次。这个笑话的意味在于，如果存在太多可能并且缺乏系统的方法而盲目加以尝试的话，结果注定要失败。
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生成-检验法也许是有用的，然而，只有在头绪不是太多的情况下才管用。如果你在咖啡店和你的住所之间的某一个地方掉了钥匙，而途中你仅在教室、快餐店和书店有过逗留，就可以使用这种方法来帮助寻找。
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[1] 美国米高梅公司于1989 年出品的一部喜剧影片。——译者注
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认知心理学：认知科学与你的生活（原书第5版） [:1701568153]
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认知心理学：认知科学与你的生活（原书第5版） 10.1.2 手段-目的分析
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假定你想拜访住在新泽西州萨米特（Summit）的一位朋友，而目前你居住在加利福尼亚的波莫纳（Pomona）。可供选择的交通方式有许多种：步行，骑自行车，搭乘出租车，搭公交车，乘坐火车，自己驱车前往或是乘坐飞机或直升机。最切实可行的方法可能是搭乘商业航班，这是最快的方法也符合你的预算。然而，为了登机，你必须前往离居住地以东5英里的Orange County机场。同样你可以选择步行，骑自行车，乘出租车等。效率最高、花费最少的方法是自己驱车前往。然而，当你准备出发去机场时，车却停放在修理厂，而不是你现在所在的地方，所以你必须先拿到车，你或许会选择步行去修理厂（或者叫一辆出租车）。
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这里所描述的问题解决方法称为手段-目的分析（means-ends analysis）。它包括将目标（新泽西州的萨米特）与起点（加利福尼亚的波莫纳）比较，考虑可能克服差距的方法（步行，骑自行车，乘出租车等），然后选择最佳方案。选出的最佳方法（搭乘飞机）也许还需要一些先决条件（例如，人到机场，买好机票）。如果这些前提没能满足，子目标就产生了（例如，“你怎么到达机场”）。通过产生子目标，任务被分解成可以解决的小步骤，完整的解决方案就建构起来了。
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Newell和Simon（1972）及其助手研究了在解决某些数学问题时所用的手段-目的分析，如下所示：
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假设D＝5，请确定其他字母所代表的数值（这类用字母代表数字的问题被称为密码算术问题）。
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研究者创造了一种计算机程序，称为GPS，即通用问题解决程序（General Problem Solver），运用手段-目的分析法来解决密码算术问题和逻辑问题。GPS采用下述基本策略：首先，它观察所给定的对象（例如上述的密码算术问题），将它与所期望达到的目标（一道要求将所有字母用数字代替的数学题，解决方法实际上就是线上的两个数字相加）进行比较。GPS以此检测出所有实际对象与期望目标之间的差异。
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接着，GPS会考虑能够改变对象的可行运算。在此，所谓可行运算包括将某些字母用数字加以代替，例如D＝5。所选择使用的运算目标是缩小实际对象与期望目标之间的差异。万一没有一种现有运算可应用于实际对象，GPS会尝试修正实际对象以便使用运算。同时，GPS尽力密切留意实际对象与期望目标之间不同类型的差异，首先解决最困难的差异。因此，如果找到几个可能的运算，它们全都可应用于实际对象的话，GPS会通过一些方法安排不同的运算顺序，以便某些运算首先得到执行。
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Newell和Simon（1972）呈现给真人被试和GPS一些逻辑问题和密码算术问题，比较两者的“思维”。人类被试用口头报告，就像在阅读完本章后要求你做的那样。GPS生成有关目标、子目标的打印输出，以及在工作时采用的运算。
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比较这些产生的输出，Newell和Simon得出结论：在GPS的表现和作为被试的耶鲁学生的表现之间有许多相似之处。我们注意到，GPS所运用的手段-目的分析这一普遍的启发式也称为捷径策略，与生成-检验法相比是一个更为集中性的解决方法：它更多的是指导问题解决者接下来选择什么步骤。
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手段-目的分析同时也迫使问题解决者在开始着手解题之前就分析问题的各个方面，并生成一个解决的计划方案。这通常需要建立子目标。注意，问题解决者只有在经过一些思考之后，“盲目性”的表现才会减少。
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然而，手段-目的分析并不总是解决问题的最佳途径，因为有时最佳方法反而是暂时后退一步或是远离目标。比如，设想你住在洛杉矶的东部，但是要搭乘从洛杉矶飞往丹佛的航班。为了达到目标，你必须首先前往机场，暂时向与目的地距离更远的方向移动（更向西）。向目标迈进的最有效途径并不总是最直接的一条，这一点在手段-目的分析的观点看来更加难以理解。
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