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大多数研究者都认为，在自然情境下，问题解决与决策之间的差异非常模糊。某些论者认为决策当中包括问题解决（只有在需要制订新的行动方案时，才需要进行问题解决）。另一些论者则认为问题解决当中包括决策（只有在个体需要比较不同的行动方案时，才需要决策）。总之，两个概念之间的共同之处要多于差异之处。
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不妨设想，一位本科生刚刚结束大一的课程。她很想念自己的老友，想要转学到离家更近的高校读书。如此看来，她似乎需要作出一个决策：是继续就读于原校，还是选择转学。不过，大多数情况下，该本科生并不需要作出选择，她真正需要着手处理的乃是解决一系列问题：查询转学之后自己将损失多少学分；搜寻本专业领域内杰出教授的详细信息；反复思考是否应该加入学生社团；判断自己在离家更近的学校读书之后，成绩是否会一落千丈；询问车次信息，了解回家是否便捷。她或许还要谋划用暑期所赚得的收入购买一辆汽车，这样一来自己就不至于总是困在现就读的学校中了。这些既是问题解决，也是决策过程。
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为了界定问题并且制订出新颖的行动方案，我们需要借助自身经验，进行下列决策：
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合理的目标及其属性。 异常现象的表现。 问题解决的紧迫程度（是严肃地对待异常现象，还是视其为暂时现象、将自动消除）。 什么样的机会才值得把握。 哪些类比最适用于当下情境，如何将其予以应用。 问题的可解决性。 每个决策都是其自身的力量之源。上述列表当中的力量之源与本书在决策部分所讨论的对应内容有相当多的重合之处。总结起来，个体在进行问题解决和决策的过程中，主要有两个力量之源：
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模式匹配（直觉的力量）。 心理模拟。 借助模式识别，我们可以了解合理目标及其属性的特点。个体也能够以模式识别为基础，探测异常现象，并且以恰如其分的严肃程度对其加以处理。它可以帮助我们注意到机遇和杠杆点，发现相关的类比，并且了解问题是否可以获得解决。对于问题可解决程度的判断，可以让我们了解自己什么时候能够取得大的进展、什么时候应该稍安勿躁。
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心理模拟是诊断问题起因及其趋势的“引擎”。在将碎片式的行动合并汇总的过程中，它也占据着一席之地。同时，它还是评价行动方案的基础。上述问题解决与决策的相关论述，是笔者对于自然主义决策所持观点的核心部分。如何发展并且运用这些力量之源，笔者将在后续章节中详加介绍。
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实际应用
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首先的一点应用，就是提示我们不要对“理性谋划方法”过于热情。当然，在谋划与准备过程中，更清楚地进行预想，确实有其价值所在。尽管如此，我们还是必须接受一个事实，那就是人类在复杂情境中制订计划时，其能力是存在局限性的。须知，当项目进行到中期时，我们很有可能重新修订计划。
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绝大多数所谓的“理性问题解决方法”，都是前文所述的阶段模型的变式。这些方法被广为传授，包括商学院、工程系、组织发展课程以及特殊研讨会及工作坊。该类型的方法十分简单，因而极富吸引力，且易于记忆。譬如，凯普纳与特莱格尔在他们合著的书籍《理性经理人》（The Rational Manager）中，提出了问题解决过程中的系统性、普遍性方法。按照凯普纳与特莱格尔的观点，首先，个体应该确定每个参数值应该是多少。之后，确定其实际值是多少。之后，思考出数值改变的时间点。再之后，找出当时还有哪些事物发生了改变。此时，个体很快就已经找出问题的原因了。只要目标界定清晰，情境一成不变，那么这种方法就会成效斐然。
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当然了，在实际行动之前，尽可能地界定目标，不啻为一个好思路。罗伯特·马格曾经介绍过若干澄清目标的方法。关于目标澄清的重要性──尤其是在任务开始的初期，我与马格的观点不谋而合。我对于理性问题解决方法的疑虑主要是，它们没有预留出进一步优化方案的空间，没有考虑到所有相关的信息，更加没有应对不可靠数据或者不稳定情境的措施。它们无法帮助个体在解决问题的过程中不断增进对目标的理解。
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第二项应用，就是提示我们不要对“创造性程序”过于热情。论者提出了一系列不同的创造性方法，包括头脑风暴、共同研讨法、元素排列法等。其中，元素排列法指的就是首先确定各个变量的所有可能性，之后再将它们加以组合，从而形成一系列可行方案。让我们再次使用一下“开发新冰淇淋口味”的示例。你可以提供纯味冰淇淋（咖啡、开心果、甘草等）；也可以加一些配料（饼干屑、浆果、核桃等）或者顶料（生奶油、香蕉、乳脂、小肉球等）。将这些食材配合起来，可以有很多种可能性。绝大多数都是全新的口味（配椰子肉的菠萝冰淇淋，上面再加上熏猪肉片），但大多数的味道会非常糟糕（开心果冰淇淋，迷你肉球，再配以焦糖）。这些做法，看起来就是“想象”能力不足，代之以绝望的系统性分析程序。在绝大多数领域，我们需要的并非天马行空的创造性建议，而是对于目标透彻的了解。创造性方法有时虽然可以催生出前途无限的可能性，但其代价则是要在一大批低劣的想法之间进行筛选。即使是“头脑风暴”，虽然它已经风靡商业领域数十年，如今观之，它更类似于一种社交活动。如果参与者单独进行思考，相对于大家共同讨论，提出的意见通常更加丰富，也更加详实。穆伦、约翰逊与萨拉斯就曾指出，头脑风暴反而会降低生产力。
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杠杆点与非线性问题解决的另一项应用就是帮助我们更好地理解“谋划”。汤姆·米勒与笔者曾经探讨了不同情境下谋划团队的表现，取得了若干关于谋划、团队协作与问题解决的结论。我们的数据主要来自于三次实地研究，系统地观察了联合部队（陆军、海军、空军和海军陆战队）是如何协同工作、谋划飞机出动方式的。第一次演练，代号“流动之沙”，在新墨西哥州与得克萨斯州进行，我方观察员是汤姆·米勒。第二次演练在太平洋进行，我方观察员是汤姆·米勒和劳拉·米利特雷洛，两人乘坐的是美国海军凯蒂鹰号。第三次演练地点在大西洋，汤姆·米勒乘坐的是美国海军惠特尼山号。我们的观察主要集中在“谋划过程中的压力、形式化的程序、非正式的程序以及被忽略的程序”之上。我们搜集了“必须舍弃的谋划策略”以及“没有必要过度雕琢的策略”的相关数据。我们还回顾了先前类似研究中其他领域（爱国者导弹装置、美国海军陆战队兵团指挥所、医疗转运谋划团队）的数据。上述研究涵盖了七种观察方式与一百多次访谈。
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我们逐渐了解到，谋划并非一种简单的、统一的活动。我们需要区分出谋划的不同功能以及谋划与实施环境的类型。
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根据功能不同，谋划可分为不同类型。这些功能包括：
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了解并且协调团队成员的行动。 发展出共享的情境知觉。 设定预期。 支持“随机应变”。 侦测互不一致之处。 建立时间范围。 塑造谋划者的思维方式。 最后一个功能，可以提升个体及团队的学习效果，其重要性更甚其他。有时候，决策者会走进“死胡同”，执着于又臭又长、事无巨细的准备活动，而且他们会反复犯下这个错误。这最后一个功能的目的就是帮助所有人更清晰地认识眼前局势、统一每个人的理解层次，而并非制订出可以获得成功的计划。
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统计过所收集的谋划情境之后，我们发现，不同的谋划在以下维度上存在差异：谋划的精细度、谋划属于模块式（各元素之间相对比较独立）还是整合式（能够协调到所有元素）以及谋划的复杂度。有时候，精确度越高越好；有时候，过于精确则实属画蛇添足。有时候，谋划过程中应该使用模块化元素（各元素之间联系不紧），有时候，整合型策略虽然稍欠灵活但效率更高。不得不承认，复杂度固然可能代表着一个计划异常成熟，也可能代表着该计划将会一败涂地。
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我们还意识到环境中的动力因素对于“何种谋划类型更加合理”这一问题存在着重要的影响。稳定的环境中，可以采取更加精准而且复杂的谋划。针对迅速改变的环境，则应采取模块式谋划，因为如此一来随机应变的空间才更加充裕。资源有限的环境中，整合性谋划更为合理，因为其效率更高。时间压力与不确定性则使得整合式谋划的构建难上加难。
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对于非线性问题解决的研究，也让我们认识到了人们较为容易忽略的事情。在一次高级别的指挥与控制会议上，我们注意到，作战目标内容没有被广泛传播，杠杆点概念没有被详加定义，效果评测也没有被认真执行。我们研究了导致这些疏忽出现的是哪些情景因素。结果发现：作战目标内容之所以没有被广泛传播，是因为团队成员素质不一，经验丰富的成员主要决定事项的优先级别，而经验较欠缺的成员则负责填充细节。经验丰富的人不会解释优先级别背后的原则，因为他们不想将目标的解释权交给经验欠缺的人。由此，杠杆点概念即没有被明确定义。这虽然有损效率，却并非谋划者念念不忘之事。而之所以不去评价计划，是因为计划的模块化程度过高，很难区分出优劣。总之，这一体系所催生出的是模块化的计划，而非整合性的计划。其优点是可以随时对计划内容做出更改，且不影响到其他单元。我们的研究发现，在推崇整合性计划的领域，如果计划中的某一部分发生改变，其所产生的涟漪效应，就会挤压随机应变的空间。
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将谋划视作一种问题解决的类型，并且将非线性的成分容纳进来，可以帮助学者更加深入地理解谋划过程。认知科学家对于“谋划”的重视程度不如“问题解决”，但前者似乎才是开展研究的一篇沃土，尤其是分散式的谋划组块究竟如何运行？这一问题非常值得深入探讨。
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另外一个需要考虑的课题是策略性谋划。明兹伯格曾经详细地列举了策略性谋划的失败案例及其局限所在。其局限性与自然主义的决策观点相似，提示我们必须注重累积自身专业知识，认识到一味地分解任务、不顾背景而盲目进行分析，无疑将降低直觉的效能。
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关键要点
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绝大多数问题的界定都十分模糊。而绝大多数问题解决的相关研究，关注点仅限于界定清晰的目标。 为了解决界定含混的问题，我们必须随时澄清目标——即使在已经着手实施行动之后仍应如此，不可让目标一成不变。 多种多样的决策——从寻找机遇到估测问题的可解决性——都需要借助经验方可实现。 “人造”任务通常不需要专业经验即可制订出解决方案，而传统的理论大多忽视了“机遇”这一概念。 经验丰富的问题解决者可以区分何为“真正的异常现象”、何为“暂时的异常现象”。“人造”任务则直接将问题交给实验参与者，从而忽略了“发现问题”这一过程。 结构化问题的意义，是运用“阻碍”或者“杠杆点”设定行动方案，而不是将问题放置到可以进行高效搜索的空间当中。 标准的问题解决建议仅仅着眼于界定清晰的目标，而且会干扰对界定含混问题的解决。 问题解决是一个具有建构性的过程。问题解决的计算方法依赖于特定的程序——譬如“搜索问题空间”，但其并不具备心理学层面上的现实意义。 [1] 阿波罗十三号任务：阿波罗十三号任务是阿波罗计划中的第三次载人登月任务。发射后两天，服务舱的氧气罐发生的爆炸严重损坏了航天器，使其损失大量氧气和电力。三位宇航员使用航天器的月球旅行舱作为太空中的救生艇。指挥模组并没有损坏，但是为了节省电力，在返回地球大气层之前都被关闭。三位宇航员在太空中经历了缺少电力、正常温度以及饮用水的问题，仍然成功地返回了地球。──译者注
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如何作出正确决策 第十章 洞察力的力量
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