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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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为什么看穿他人的想法如此重要
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现实生活中，在很多情况下，你指派给其他人一个非常简单的小任务，可是，那个人却没有正确领会到你的意图。或许你想要修理一个咖啡马克杯，于是请自己的配偶去商店的时候顺便买点胶水。结果，配偶买回来的胶水，根本就无法黏合陶瓷。当你指出所购物品并不令人满意时，对方则回答：“你根本就没提过马克杯的事儿啊。你说要胶水，我就给你买了胶水。我怎么知道你的心思？”或者，你让孩子打扫一下房间，结果孩子把地板上所有的东西都移到了别的地方，再开动吸尘器。你回来之后，不禁连连抱怨，五分钟之后家里要来客人，可是屋子里却一团糟，根本没有可以坐的椅子。孩子则说道：“我按照你的要求打扫了。你根本没说家里要来人。我怎么知道你的心思？”
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答案是肯定的。每当我们做出请求时──请求他人帮个小忙，或者下达命令──我们都需要对方能够读懂我们的心灵。为达此目的，双方皆须拓展认知范围。提出要求的人应该明确要求背后的意图，而执行任务的人则需想象其他人真正的需求是什么，考虑到所有未明确解释的细节。
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“你要去商店啊，那顺路到隔壁的五金商店去买点胶水吧。”这看似并非困难的请求，不过，走进五金商店之后，你会发现，胶水的类别真是五花八门，包括用于木质的胶水、用于玻璃的胶水、用于金属的胶水。有些超级胶水这样做广告 “粘上之后就再也不会开裂”，这是好事还是坏事？是否还要稀释胶水呢？因此，我确实应该告诉你为什么要买胶水：修一个陶瓷杯，我最喜欢的那个。杯把掉了，留下一个小缺口，我觉得里面可以种植一点小植物，放在桌边，像老朋友一样。你被我对陶艺的钟爱所感动，于是欣然同意。这时候，你就已经知道我的意图了，如此，即可选择恰当类型及恰当容量（店里容量最小的胶水）的胶水。不过，这足够经济实惠吗？接下来的几个月我需要多少陶瓷胶水呢，这管胶水丢失或者干燥的概率又是多大呢？你需要多多了解我以及我使用胶水的习惯，才能作出决定。或许我应该告诉你买多大管的胶水，但我压根儿就没想到这一点，而且，我根本不知道不同的胶水具体是多大尺寸。
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之后，你又要作出一个选择：快速干燥抑或非快速干燥的胶水？那取决于马克杯的损坏方式，以及缺口是否整齐，是否有老虎钳将不同的碎片捏合在一起。但是，如果你买的是快速干燥的胶水，而我拼接碎片的时候又出现了错误，那再将其拆开并且重新组合就会相当困难甚至是不可能完成的任务了。你还需要了解我的双手灵活度。这项工作并不像看上去那么简单。你发现自己会使用心理模拟去想象我使用不同胶水的样子。你越了解我，你执行我的任务就越得力，因为你可以阅读我的心灵，考虑到我没有说出口的事项。
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通常情况下，我们无法事先就明确所有的细节。如果你帮我一个忙，那么我实际上是要依赖于“你阅读我的心灵”以及“想象我作出各种决策”的能力。我相信，我无法预先就将全部相关的细节告知你。总有一些人我无法信任，因此我并不会给他们分配困难的任务。
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