1701573051
人工智能领域的研究者设计了不同的搜索算法以搜索问题空间（Nilsson，1998；Winston，1992）。其中之一是“深度优先”（depth-first）原则，即在返回检验其他可能选项之前，沿着曲线图尽可能深入地探索目标状态；另一个是“广度优先”（breadth-first）原则，即在更深地挖掘曲线走向之前，在已知水平下考虑所有的节点。不同的算法有不同的成功概率，当然这取决于曲线本身的性质。
1701573052
1701573053
Burns和Vollmeyer（2002）的一项研究有一些出乎意料的发现与搜索问题空间产生解决方法有关。他们相信探索问题空间会产生更佳的表现，而且他们认为，进程没有因为急于达到一个特定的目标而被缩短时，探索更可能产生。
1701573054
1701573055
Burns和Vollmeyer（2002）使用了如图10-12所描述的任务。让被试想象他们在实验室工作，并试图发现如何通过控制不同的成分输入以达到某种特定水质的效果。在这项任务中，他们可以通过改变输入成分（盐、碳、石灰）然后观察会产生什么样的输出结果（氧化作用、氯的浓度、温度）。事实上，图中显示输入具有线性关系，例如，盐量输入的改变会导致氯浓度6倍的增长。但是被试未被告知输入和输出的关系是什么（也就是，他们不会看到图中箭头上的数值）。
1701573056
1701573057
1701573058
1701573059
1701573060
图10-12 水箱系统（注意氯的浓度指的是输出的氯的浓度）
1701573061
1701573062
所有的被试都被告知将最终要求他们依据特定的输出值来达到一定的目标。其中一些被试（称为“具体目标”被试）在任务一开始就给予他们特定的目标，但告知可以在一段探索阶段后再达成目标；另一些被试（称为“非具体目标”被试）直到经过搜索阶段后才告知他们目标是什么。在探索阶段之后，给所有被试一张类似于图10-12的示意图，但没有显示任何联系，要求被试在输入、输出之间画出连接线，如果他们认为自己确实知道的话，在连接线上标出方向和权重。研究者从中获得一个“结构分数”来计算被试关于联系方向与权重正确值的知识程度。
1701573063
1701573064
“非具体目标”被试比“具体目标”被试获得更高的结构分数。当要求输出达到特定目标值时，两组的表现相当，但在一个有新目标值的迁移问题上，“非具体目标”被试的表现要优于“具体目标”被试。Burns和Vollmeyer（2002）做了一个追踪研究，要求其中两种情况下的被试完成任务时出声报告想法。结果显示，非特定目标被试在搜索阶段更易于检验特定的假设。由此推测，以Newell和Simon的术语来说，尽管不同的任务都会产生不同的成本，拥有一个特定目标会减少致力于搜索问题空间的努力。
1701573065
1701573066
问题空间假说同样也可以帮助我们理解问题解决的障碍是如何发生的。未能对空间的某些部分进行搜索（例如，由于心理定势）会阻碍问题的解决。当解决方法位于空间内一个未能搜寻到的部分时，不完整或不正确的表征可能造成建构一个不完整或不正确的问题空间，反过来也不利于问题解决。
1701573067
1701573068
专长的获得是另一种搜索问题空间的方式，也许专长会令人们发展出更好的预感，即对问题空间的哪些区域进行搜索是最有效的，应该以怎样的顺序去搜寻可能得到结果。
1701573069
1701573070
1701573071
1701573072
1701573073
认知心理学：认知科学与你的生活（原书第5版） [:1701568162]
1701573074
认知心理学：认知科学与你的生活（原书第5版） 10.4 专家系统
1701573075
1701573076
人们利用问题空间假说创造了专家系统（expert system），即被设计用于模拟某一领域内一位或几位专家决策的计算机程序。专家系统包含一个与该领域有关的事实的知识库，同时还包含一组推理规则（inference rules）（采取“如果X为真，则Y为真”的形式），有一个利用推理规则搜索知识库的引擎，以及一些界面，即与有问题要请教专家系统的使用者进行交流的手段（Benfer，Brent & Furbee，1991）。
1701573077
1701573078
有一个专家系统称为“狗仔队”（MUckraker），是专门用来给调查记者提供建议的专家系统，它可以向记者提供如何接近采访对象、如何准备访谈以及在调查一个问题时如何检索公共文献的最佳方法（Benfer et al.，1991）。表10-1呈现了“狗仔队”指导如何使别人接受采访的一些（简化）规则。
1701573079
1701573080
表10-1 “狗仔队”规则的简单举例
1701573081
1701573082
1701573083
1701573084
1701573085
资料来源：Benfer et al. （1991, p. 6）.
1701573086
1701573087
所用规则的格式包括一些前提或条件。例如，规则2包括3个前提：①如果消息提供者可能不会与记者在电话中交谈；②采访十分关键；③采访前有多于6天的准备时间。每一前提都规定了规则运行必须满足的条件。
1701573088
1701573089
规则同样包括结果部分，以“那么”为标志。这些结果是规则一旦应用所必然采取的行动。例如，规则2设定了一个变量（使用寄邮件的方式2）的一个特定的值（即，80）。一些规则还包括解释或理由，以“因为”（BECAUSE）开头。注意“通过邮件1”、“通过邮件2”等这样的提法。这些是程序所使用变量的名称。规则1~4分别赋值为“通过邮件1”到“通过邮件4”。规则5则检查这4个变量被赋予的值有没有超过79的。如果有的话，规则5就指引记者通过邮件来向潜在的采访者发出请求。
1701573090
1701573091
建立专家系统是一项复杂的工作，通常要多次采访某一领域内一位或多位专家。经常要求他们接受在线的口头报告，在分类案例或解决问题时要出声地进行思维（Stefik，1995）。其中部分困难来自对任何专家而言，要陈述所有的知识是相当困难的。
1701573092
1701573093
例如，也许你在学习方面是“专家”。即使我仅仅是要求你陈述所有关于如何准备考试的知识，你都会觉得很难，不是吗？因而专家系统的开发者常常采用人类学家的技术。当专家在“埋头工作”时跟在他们身边，时不时让他们对自己进行的思维加以详细地阐述（Benfer et al.，1991）。通过反复的采访，开发者才能用公式表达如表10-1所示的规则。
1701573094
1701573095
为什么有人想要开发计算机化的专家系统并且用它代替人类专家呢？可能的一个原因是在许多领域训练有素的专家人数十分有限。例如，不是每一座城市的每一个行业都有一位专家，而如果专家的知识能够通过软件传播，财富也就传播开来了。
1701573096
1701573097
第二个论点将在第11章中进一步阐述。届时我们将看到人类的决策制定经常（即使不是一直）受到偏见的扭曲，有些甚至很阴险。特别是当一个问题十分复杂时，出于许多因素，施加在面对问题的人身上的认知方面的压力会迅速使人变得无力承担。拥有一个专家系统意味着对复杂的问题有应付之道，同时防止这种复杂性干扰寻求最佳解决途径的过程。
1701573098
1701573099
1701573100