卡尔波普曾说：“生活就是解决问题”。确实，在生活中，我们时时、处处都在解决问题――吃饭问题、睡觉问题、学习问题、工作问题……由是推之，“解决问题”本身也成了需要解决并且极有价值的问题。迪特里希・德尔纳的《失败的逻辑》，就是论述“如何解决问题”的一本小书。

    解决问题的第一步，是认识问题。许多人认为“问题就摆在那里”，或者上来就着手解决，结果怎么努力都收效不佳，就是因为没有认识问题。比如听到有人说“要求更高的生活质量”，首先应该提问，“更高的生活质量”是什么？是交通状况更好，还是娱乐设施更多，还是商业更繁荣，学校更普及？到现在为止，这些问题并没有明确的答案，唯一清楚的是，现状不尽如人意。这时候要做的，是在了解清楚情况的基础上，明确地设定一个目标。这道理看起来简单，真正做起来却并非如此，许多人并不愿意去寻找真正的答案，而是相对随意地“找”了一个目标：面对“更高生活质量”的要求，有些人会根据自己的经验，想当然地认为这是教育资源不够，所以花大力气整顿教育――其实，这么做的人并没有解决真正需要解决的问题，而只是依照自己的能力，解决了自己原来就会解决的问题。

    解决问题的第二步，是认清问题。认清问题与认识问题的区别在于，认识问题只是准确地看到一个点，认清问题是从这个点发散开去，联系到更全面、更深刻的内容。比如某人挨了老板的骂，心里不爽，所以他很清楚，要解决“心里不爽”的问题。要解决这个问题，可以找朋友出去大吃一顿，排遣郁闷；也可以好好反思一下，到底为什么挨老板的骂，想通了也就舒坦了。两种办法，都可以解决“心里不爽”的问题，长期的效果却大不相同。还有些时候，我们需要认识到，自己是在一个复杂的系统里解决问题，只解决一个点上的问题，很可能导致其它方面的问题，因为许多因素是此消彼长的――比如大量抽取地下水，初看是解决了旱灾、保证了用水，但长期这样做，就会导致地表沉降等一系列问题。为防止这些现象，就需要能认清问题。

    解决问题的第三步，是了解信息，制定计划，也就是找到可行的、抵达目标的路径，并将它拆分为若干小部分。在这一步，我们并不能保证自己面对的都是已经已经解决过的问题，可以拿出胸有成竹的方案，所以抽象思维能力非常重要――所谓抽象，就是把一个具体的问题提升到比较模糊但是通用的形态，经由此关联到已有的知识。一个人或许没有制造手表的经验，也不知道如何制造手表，但他在卷烟厂工作过，所以知道需要原料，按照一定的工序，还需要工人和能量。看来，制造手表也需要采购原料，按照一定的工序组装，并且需要有专业经验的人，并且需要能源支持。在这个例子里，他通过抽象，将手表制作提炼到“原料、工序、人员、能源”的形态，嫁接上了自己之前的经验。

    解决问题的第四步，是估量时间序列。一般认为，我们生活在三维空间，所以我们对于空间问题，往往有强烈的直觉；然而，时间同样在我们的生活中扮演着重要的角色，可是我们经常忽略时间结构，即便在时间方面进行了考虑，直觉也非常有限。多个实验和大量事实――估量疾病的增长速度、计算复利――已经反复证明，人的直觉，在估量时间序列时往往有很大的偏差。准确地说，普通人往往根据线性模型来进行时间推演，专业人员则清楚，增长函数有宽得多的范围，所以他们往往能选择最合适的函数模型，而不是盲目地根据“感觉”或“直觉”来做判断。

    或许有人说，这样做是简单问题复杂化了，把事情“机械化”到这种程度是没有意义的，但是我不这么看，做这种细细的分解，正是为了更有效率、更有效果地解决问题。

     《战争论》的作者克劳塞维茨曾说：“战争，从他的最高角度来看，不是由大同小异的无数细小事件构成，而是由需要分别处理的，具有决定意义的各个重大事件构成。战争不像长满庄稼的田地，收割时不需要考虑每颗作物的形状；战争更像长满大树的土地，在砍伐每一颗树时，都需要注意到它的形状和方向”。同样，每天我们都需要解决大量的问题，这些问题各不相同，解法也不能千篇一律。只有把这些步骤养成习惯，内化到行动当中，才可以做到“砍伐大树”而不是“收割庄稼”，真正解决“如何解决问题”的问题――“收割庄稼”更适合计算机，“砍伐大树”才更能体现人类的价值。

建议继续学习：

1. 为什么++[[]][+[]]+[+[]]=10？    (阅读：6001)
2. 解决问题小记    (阅读：2156)
3. Python连接 MySQL 数据库的超时问题    (阅读：3045)
4. ubuntu系统root用户不能通过ssh远程登录问题    (阅读：1680)
5. 解决问题，而不是做产品    (阅读：1271)
6. React一线问题十问十答    (阅读：1141)
7. fbx 到 gltf 转换问题    (阅读：914)