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示例二十一 学会爱上电话推销
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母公司负责组织旗下子公司的业务。各子公司都需要利用电话营销争取顾客，大家都感到招聘、培训以及管理电话推销员的工作是一种负担。母公司的市场主管认为这是一个问题，不过其解决方案非常简单：母公司全盘负责全美国的电话营销业务。母公司主席起初对此方案并不认同，因为所需的投资过多。随后，他认识到，如果将电话推销进行集中化管理，他就可以着手开展其他商品的销售。从那时开始，他对电话推销集中项目方案的热情，甚至要高于市场主管。
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市场主管和主席在针对电话营销中心进行心理模拟的过程中，唯有主席发现了一个前所未有、与众不同的可能性。这一思想──利用电话推销中心进行商品销售，提升了主席的抱负水平，也改变了他所追求目标的本质。通过电话推销中心直接进行商品销售，正是因为有了这一碎片式行动方案的机遇，母公司亦轻松地实现原本的目标──分担子公司的压力。
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传统的问题解决模型
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为了更好地理解杠杆点的概念及其在非线性问题解决中的应用，我们可将其与传统的几个问题解决模型进行对比。自然情境下人类亲身参与的问题解决，与实验室中的研究内容并不相同。我们每天都进行的认知活动，譬如“问题寻找”，通常无法在实验室情境下进行探查。给实验参与者提供一些现成的谜语或难题，并不能揭示出“问题寻找”的技巧。当然，科研人员为了研究某一现象，就必须对其范围加以限定。我们刚开始并不知道自己的研究应该排除什么，因此难免会遇到麻烦。
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传统理论将问题解决看成一个可以分解为互相独立的组成成分的过程。此外，它还认为问题解决的过程类似于机械运转，以一系列的运算符号作为转换规则，从一个阶段进展到下一阶段。
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首先，我们将介绍以“阶段模型”为基础的理论──问题解决领域最为常见的论述。随后，再介绍“人工智能方法”──问题解决领域最为成熟的论述。
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阶段模型
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阶段模式是针对问题解决活动最常见的一种论述。拉南·李普士与奥纳·巴-依兰于1996年总结了理论家、研究者所提出的多个阶段模型，包括：
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两阶段模型：思想生成，思想实践。 三阶段模型：问题发现，思考行动选项，选择。 四阶段模型：理解问题，设计方案，执行方案，评估结果。 五阶段模型：识别问题，定义问题，评价可行方案，实施，评价结果成败。 六阶段模型：识别问题，获取必须信息以诊断原因，构思可行方案，评价不同的行动方案，选择行动策略，实施并且修订解决方案。 七阶段模型：问题感知，问题定义，制订方案，评价不同方案，选择，谋划行动，实施。 另有一个八阶段模型。 为了将这些林林总总的理论加以简化归纳，我们提出了一个通用的四阶段模型，借以归纳总结上述理论的精髓所在：
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一、定义问题。
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二、设定行动方案。
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三、评价行动方案。
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四、执行行动方案。
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这种模型有其道理所在。单独从逻辑上来看，在设定行动方案（第二步）之前，确实很难评价行动方案（第三步）。
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过于严格地遵循这种线性的问题解决步骤，有可能让我们遇上麻烦。譬如，虽说只有对问题拥有充分的了解之后，方可开始设定行动方案。不过，大多数的常规问题皆无法加以明确的定义，因为它们的界定十分含混。我们根本就无法从“定义问题”开始，因为根本就不存在所谓的“定义”。
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试想，一位消防指挥官赶去救火。目标看起来似乎界定得异常明确：扑灭火势，以防复燃。只不过，如本书第二章所述，指挥官还必须判断，自己是要灭火，还是搜救，抑或两者同时进行。如果建筑物已经废弃或者已成危房，消防指挥官就会任其燃烧，不会浪费资源去阻止火势扩散。我们对于消防官的评价高低，取决于他们是否针对特定情境采取了正确的行动，而且有时候上级和同事对于什么才属于正确的行动是存有异议的。
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判断问题界定是否模糊的标准就是经验丰富的决策者对于如何实现目标存有异议。“写出一篇优秀的故事”就是一个界定含混的目标。不同的英文教师，对于同一篇文章是否优秀，观点各有差异。“解决大学的停车位短缺难题”同样属于界定含混的目标，因为专家们对于“什么才是理想中的车位状态”当然会持有不同的意见。某位专家可能建议，在校园中心建立大型的停车场，拓展空间。另一位专家则主张，将停车位安排在校园的边缘区域，同时大力发展公共交通系统，建立起一个无机动车的校园。建筑师们之所以会争论“什么才是可接受的设计”，其部分原因就是他们对于目标的界定无法达成共识。
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与之相比，数学方程（譬如，已知x＋7＝12，求x值）就属于目标界定清晰的问题。没有人会对答案（x＝5）或者问题意图提出异议。大多数人都更加愿意去解答界定清晰的问题，因为它们存在着正确的答案。将一团乱麻整理清楚，自有其乐趣所在。
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绝大多数自然情境下的目标界定都比较模糊不清。某些目标的界定含混程度较低，譬如“消防灭火”。某些目标的界定含混程度较高，譬如“解决停车场难题”。还有一些目标的界定含混程度则极高，譬如“写作优秀的短篇小说”。
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绝大多数问题解决与决策研究都集中关注界定清晰的目标──譬如，解答数学方程、物理习题或者逻辑推理中的三段论问题。之所以热衷于探讨这些界定清晰的问题，是因为科研人员可以据此布置精心设计的实验，操纵不同的变量，再观察实验操纵是否会影响到正确答案的出现概率。由于所有的问题都存在正确答案，因此这些研究也都不存在任何模糊性。总之，问题解决领域大多只关注于那些界定清晰的任务。
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从“问题定义”，到“生成行动选项”，再到“评价结果”，步步紧扣，这种标准化的建议极具系统性，因此也就愈加吸引人心。可是，在处理界定含混的目标时，这种观点注定失效。第一步，界定目标，即永远无法完成，因为目标界定本身就是模糊的，这也就意味着问题解决者难以再进行到下一步。事实上，问题解决者不得不一直受困在第一步。可见，此种标准的解决问题方法，可以说连“屠龙之技”尚且不如，因为它反而会干扰到界定含混问题的解决过程。
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请试想以下问题：“我希望如何度过自己的人生？五年之后，或者二十年之后，我又希望自己成为一个什么样的人呢？我希望拥有什么样的生活方式呢？所有这些问题，都需要在我参加工作之前，甚至在完成自己的教育之前，就给出圆满的答案。”上述问题来自于专门设计给高校学生的传单。笔者很想知道，拥有高等学历的读者朋友们，有多少人能够清晰地回答出这些问题。
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条理不清的问题包括很多类别，不只是界定含混的目标。按照雷特曼的观点，条理不清的问题还有可能表现为“起始状态没有界定”，“目标状态界定不明”或者“从初始状态到目标状态的转换过程界定不清”。对于某些问题而言，澄清初始状态才是重中之重。举个例子，诊断出导致一系列诡异症状的病因，往往可以帮助医师确认合适的治疗措施。对于其他问题，譬如从燃烧的高楼中救助市民，分析受困民众为什么要进入大楼，则纯属无关紧要之事。接下来，我们探讨一下“目标状态界定含混”的情况。对于某些问题而言，澄清目标状态是至关紧要之事。譬如，一位寻找工作的青少年，就可能对一份好工作的关键特征一无所知。对于其他问题，譬如，将某大城市的犯罪率降低一半，目标状态的界定非常清晰，决策者所需要做的就是诊断出犯罪的主要原因（譬如，失业率过高，法纪松弛等），并且找到杜绝这些原因的方法。最后，从初始状态到目标状态的转变，也有可能是重中之重，譬如，制订一份计划目录；从初始状态到目标状态的转变或许也可以是无关紧要的，譬如，一位医师在了解了病情之后，对于治疗过程早已熟稔于胸了。因此，鉴于问题本质各有不同，问题解决的关注点也将大相径庭。
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