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解决问题
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类比可以为我们提供行动建议。在做数学家庭作业时，学生会翻阅笔记，查看之前教师是否讲解过类似习题，并将其作为模板，按步骤解决问题。此过程的逻辑与作预测的逻辑相同：回忆先前事件中是否有与当前事件在背后机理方面相同的地方，确认当时所使用的策略，对其加以调整，以满足当前需求，并且着手落实。即使没有足够的思索时间，个体也将认为两件事情的影响因素大体相同，故此，只要按照相同的步骤行事，即可收获积极的效果。人们之所以首先选择该类比对象，就是因为它与眼前事件的影响因素相同。
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如前所述，只有积累起一定的经验，方能可靠地运用类比式推理。新手往往可能忽略重要的影响因素，从而选择了错误的例子作为模型，或者应用示例的方式有误。如果要培训新手，就要在提供示例的同时，附上详尽的说明。譬如，一位数学教师为学生讲述了一系列核心习题作为示例。对于每个示例，老师还将指出“选择点”之所在──即学生选择错误的解题方法或者错误的方程之时。教师还可指出，为了避免这些错误做法，专家会运用哪些线索。如此一来，学习者不仅掌握了示例，还初步认识到了一条重要的原则，那就是要谨慎地应用这些示例。
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系统设计师也会频繁地使用类比。他们会借鉴自己先前的作品，或者他人的惊世之作。在研讨“设计师所使用的证据及信息类型”的过程中，克莱因和布莱泽维克发现，设计工程师更喜欢使用实体模型进行小规模的展示，进而获得第一手信息。如果展示过程中发现该想法并不切合实际，设计工程师就会参考先前的系统，将其作为类比对象。他们借助这些类比来设定新系统的耐受性、默认配置等。
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我们还发现，如果对类比运用不当，设计师或许会陷入麻烦之中。在下面这个示例中，设计师就忽略了若干重要的影响因素，并且错误地选择了一个本该被拒绝的类比对象。
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示例三十四 机载空中警报控制系统是错误的类比
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“联合监视目标攻击雷达系统”是一种新型飞机，可以飞临战线，监控敌军的一举一动。联合监视目标攻击雷达系统越接近战线，作战效果越好，可这也将其置于对方的防空火力范围之内。鉴于存在这样的风险，联合监视目标攻击雷达系统需要设置精妙异常的工作站，以加强自我防护。设计师在理解这套自我防卫套件的需求时，将机载空中警报控制系统选定为类比对象。
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设计师认为，自我防卫并非是一个多么严重的问题，因为在机载空中警报控制系统上，它就没有得到过多的重视。两种飞机都运行速度缓慢，且无须快速转向。在机载空中警报控制系统上，设有大量的武器主管人员，通过雷达监控是否有威胁临近；而联合监视目标攻击雷达系统也将安排相应人员操控雷达，监视敌情。表面看来，这是一个不错的类比，将机载空中警报控制系统的经验应用到联合监视目标攻击雷达系统上来──只可惜，联合监视目标攻击雷达系统迥异于机载空中警报控制系统，它并无坚实的空中支援，亦无截击机从旁护航。此外，负责操控雷达的人员的主要任务是监视地面上的敌情。在机载空中警报控制系统上，武器主管可随时观看空域视图。而联合监视目标攻击雷达系统监控空中来敌的能力极其有限，不像机载空中警报控制系统可以掌控数百英里内的一草一木。机载空中警报控制系统是一个安全的平台，而联合监视目标攻击雷达系统则不啻为航行于空中的一个巨型运动靶子。其飞行航线较低，易于预测，还会产生大量的电信号，易被敌军探测接收。按照我们的判断，以机载空中警报控制系统作为类比对象，误导了设计团队的成员，使得他们没有在自我防卫这方面投入足够充分的注意力。
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不出所料，在“沙漠风暴”行动当中，美国空军的确曾经使用过联合监视目标攻击雷达系统。只不过，必须在没有敌军战斗机或者防空炮队的情况下，方可出动，而且，还要专门派出友方飞机保护联合监视目标攻击雷达系统。
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实际应用
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两方面的应用比较突出：一是运用类比进行相似性分析；二是将类比应用于高级电脑推理程序当中。
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过去二十年间，相似性分析技术被广泛地应用于多个领域。同时，它也曾被错误地使用，绝大多数情况下，都是因为粗心的技术人员没有做出适宜的调整。举个例子，在某一案例中，某海军装备的可靠性数据被简单地套用到陆军的项目当中，这样做忽略了以下事实──舰船在水面上的行驶较为平稳，而坦克与卡车则多有颠簸，由此导致预测并不精准。类似这样的失误会给推理方法本身抹黑，虽然失误的真正原因在于没有正确地应用该方法。这一方法之所以被误用，是因为使用它的人们并不理解其背后的逻辑。
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在我们自己所开展的关于类比式推理的研究中，我们却很难发现运用相似性分析的案例。绝大多数人依靠自身力量即可进行完美的类比式推理。作为研究者，我们能做的很少，只不过是给大家都在做的事情用一个术语命名而已。笔者曾经准备描述出如何更好地运用推理去作出预测。结果发现，绝大多数人对于自己的表现已经相当满意，并不希望多此一举了。
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还有一种运用方法是构建基于电脑的系统，帮助人们提取并且使用类比或者先前案例。计算机科学家一直在探索“基于类比式推理”的系统的使用，借以克服“基于规则”的专家系统的不足。罗格·施安科就是引领此运动的先锋之一，还有詹尼特·克罗德纳以及克里斯·哈曼德。爱得威纳·瑞斯兰德则研讨了基于案例的推理的应用，并以其为基础为法律工作提供建议。读者尽可参阅研究者所提出的若干基于案例的推理框架。以下是基于案例的推理项目取得成功的一个示例。该项目受到美国空军材料实验室的资助，目的是探讨如何将类比式推理应用到生产领域。
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示例三十五 投标人的伙伴
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绝大多数生产公司都会记录先前的工作，这些记录对于未来的投标工作具有重要价值。尽管如此，这些数据往往编号混乱，如果时间紧迫，营销部门很难迅速找到合适的案例。或许有人能够记起：“嘿，三年之前我们不就处理过这样的事吗？”之后，如果运气足够好，就可以追踪到零件编号，确定当时的具体成本。更常见的情况下，他们的回答则是：“或许你是对的，可是我们实在没办法找到那些数据了。”因此，他们只能从头开始，准备投标。
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我们与附近一家生产公司建立起了工作关系。该公司名叫安真奈科斯，它是一家按照订单制造喷气式飞机引擎的加工车间。与那些反复制作同样零件的企业不同，安真奈科斯这样的公司一般都只制造独特的零件，且仅制作少数几件。每当接到新订单时，他们都要商议公司是否能够胜任，如果可以，具体的生产流程是什么。他们必须权衡成本与流程（譬如，在这台机器上钻孔、在另外一台机器上塑形等）以及每一个步骤所耗时间甚至材料残余物之间的关系。比如，以某种方法进行生产或许较为容易，但是最后衍生的剩余物过多，因此最好更换一种策略。该公司甚至要将自身的“学习曲线”考虑进来。比如，他们知道，或许存在更加明智的生产方式，但如果想要正常运行，事先就必须试验四到五轮，可公司并没有足够的时间或者边际利益去承担该风险。每一次工作的开展都是一个待解决的新问题。
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我们双方的共识，是建立一套系统，帮助营销人员寻找并且运用先前的案例。这将是一个基于案例的推理系统，尽管该系统本身并不会做太多推理，其主要的价值就是帮助谋划者找到相关的案例，并且利用其中蕴含的优质信息。我们帮助他们整理了公司历史，他们投标而得的工作（包括失败的工作）以及生产特殊零件的历史。巴兹·里德和戴维德·克林格负责该项目。该系统的名称是“投标人的伙伴”。
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“投标人的伙伴”会利用现有的数据库。在准备新零件的投标过程中，它可以让员工迅速地浏览文件夹资料，以确定是否先前曾经存在过相似案例。有时候，他们会发现公司之前曾经生产过零件标号相同的部件，这是非常理想的情况，除非原材料价格或者其他因素发生了改变。更多的情况下，完全的匹配是很难发现的，此时，系统就会尽力寻找相似的案例。我们还根据若干特征──譬如：尺寸、材料类型甚至是昵称──对先前案例进行了编码。举例说明，一个圆形的部件，中间如果切出了缝隙，则被昵称为“火鸡毛集合”。所有人都这么叫，因此我们会将这个名字输入到文件中以便于查找。
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“投标人的伙伴”会提供若干相似的案例，由操作人员自行选择类比对象，或者进行调整。输出的投标文档中，会注明各种成本，由此，所有人皆可看清投标背后的推理。输出文档中还会说明，如果投标成功，那么安真奈科斯公司应该如何生产该零件。该系统可以使得投标过程更高效、更轻松，而且公司对这些投标也将感到信心十足。
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“投标人的伙伴”于1989年提出。一位流程工程师第一次使用“投标人的伙伴”时，首先出现在屏幕上的案例，基本上就是一个完全的匹配，那是他们两年之前制造过的零件。他并没有参与当时的项目，但是他认识到自己手头负责的投标不啻于该项目的“镜像”。输出报告显示，早期该零件生产的过程中废金属率高达30%，因此，他走到加工车间，经询问之后，发现目前废金属率已经大幅下降。如此，他清楚地了解了公司制造该零件的过程，信心满满地去准备投标。
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关键要点
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“比喻”和“类比”通过明确情境知觉、确定合适目标以及标记出相关信息片段来指导思维过程。 推理有助于个体在未知因素过多的情况下作出预测。 推理与实验的功能类似，它们都会将具有交互作用的影响因素与结果联系起来。 通过考虑类比对象与现有状态之间的差异，我们可以调整类比数据，作出合理的预测。 当数据库的资料较为丰富，但是其信息不足以进行严谨的分析时，类比式预测最有用武之地。 类比可以用于“设定预期”及“问题解决”。
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如何作出正确决策 第十三章 读心术的力量
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