《认知2》：专家为什么这么快？

这对我们有什么启发？

通过牛人的视角，更好理解我们人是如何思考和处理复杂事物，反过来可以帮助我们更好去优化我们自己的算法。

本文继续分享我阅读《认知》的收获，主要包括两个问题：

1、常人解决问题的1个路径和4个策略；

2、专家为什么这么快？

1  1个路径和4种策略

你通常碰到问题时，你是如何解决的吗？你有思考过自己的解决过程吗？你常用的套路是什么？

西蒙详细研究了人们解决问题时常见的路径和策略， 我影响比较深的是其中的1个路径和4个策略。

1.1 手段-目标 分析法 

什么是手段-目的分析法？举个简单的例子，你的家到公司有10公里，你现在在家，你的目标是到公司，那么你可以通过驾车、公共交通（手段）等手段实现整个目标。

概括起来，就是在解决一个问题的时候，我们会先设定一个目标，分析我们和目标之间差距是什么？然后想方设法（手段）消除这个差距。

整个方法看似简单，但面对具体问题却不简单，主要有两个方面原因：一是目标的多维性；二是手段的有效性。

什么是目标的多维性？

我们先看一下什么是单维（单一维度），比如你今年的体重目标是不高于80kg，你只需要看体重一项指标就行，而且很具体，就是不超过80kg。

但如果目标是：设计制造一部有竞争力的汽车。什么才算是有竞争力？我们需要从多个维度和竞品进行比较，比如造型，空间，续航，舒适性等，这就是典型的多维性，但是还需要回答，上面划分的维度是合理的吗？每个维度的目标值如何设定？为什么设定这些值？光是这一项，就会碰到很多具体的难题，特别是那些很难用客观数值量化的东西，比如：外观好不好看？声音好不好听？感觉是否有品质和高级感？

当区分了不同的维度，就会有不同维度上的目标，而每个现状和目标的差距，就对应于一个子问题，我们应该采取什么方法解决才会更有效呢？

作者提出一个重要原则：解决问题要有结构性，或者我称其为系统性。为什么？我认为有两个重要理由：

一方面：避免“按下葫芦起个瓢”，就是解决了a问题，却带来新的b问题；

另一方面：有些解放具有杠杆效应，要么是一次可以解决一片问题，要么是解决之后，可以帮助其它问题的解决。

比如下图中，1～4分别表示不同的方案，a～b分别是不同的问题， 显然4是效率更高的解法。

而所谓解决问题要有结构性/系统性，就是要对问题进行全面的识别，尽可能多列出解决方法，然后建立如上图一样的矩阵，分析该采取哪个方案。

1.2  4种策略

手段-目标分析法，是我们解决问题的经典路径，那么具体我们应该如何找到手段呢？

书中介绍了4种典型的策略：目标递归策略，知觉策略，模式策略和机械记忆策略。

①目标递归策略（goal recursion strategy）

举个例子，在一个层级式组织的公司中，CEO管着几个副总裁，副总裁管着几个总监、总监又管理几个经理，几个经理又管理者一线员工，只要每一个层级都管理好，整个组织系统就是比较有条理的。与此类似， 在汽车的性能开发中，前期设计阶段，会将整车级的目标分解系统级目标，系统级目标再分解为零部件级目标，到了中后期，会验证零件级目标、再到系统级目标的达成，最后到整车级的目标实现，这是典型的目标递归策略。

②知觉策略（perceptual strategy）

知觉策略，顾名思义就是依据感觉和知觉判断，或者说是根据外界的刺激来判断。比如你在开车的时候，发现车道有些偏离，你“看到了”并作出调整，就是根据知觉策略。以我的专业为例，我们很关心一个问题，就是声音的品质好不好？声音好不好好听？其实很难用客观目标去量化，最直接的方式是用耳朵听，根据听到的效果判断改进的方向，我们熟知的“小步快跑，快速迭代”，也是典型的知觉策略，根据外界的刺激或反馈进行调整。

③模式策略（pattern strategy）

模式策略指的是你解决问题的动作只有可能的动作，需要根据实际情况，编排这几种模式的组合。就像我们在解决噪声问题时，要么调整源、要么调路径、要么调响应，而每个部分又有一些常见的模式，比如吸音、隔音等。

④机械记忆策略（rote memory strategy）

机械记忆策略，就是把做对的一系类步骤死机硬背下来，就像小的时候，有的人不会学习数学，就背习题，把具体题目的解决步骤背下来，而不是理解背后的原理，最后发现背会了一道题，下次换一种类似的，就不会了。

有这么多的策略，我们如何判断优劣？书中给出了四个标准：

学习时长：掌握需要的时间越短越好；

对记忆的要求：占用的记忆越少越好；

提取难易度：需要使用时，越容易起提取越好；

迁移性：不仅可以解决一个问题，而且很容易迁移到一类问题的解决。

从这四个标准来看，机械记忆策略是最不可取的，这也和我们的常识符合。而在使用这些策略的时候，有两个共性的关键问题：

如何判断问题的解决程度？

比如目标递归策略，我们如何知道我们是否达成了相关的目标；知觉策略中，如何判断好坏程度等；

下一步，该采取什么动作？

这个好理解，就是根据反馈，调整自己的行动，而这种反馈就是来自于第一个问题，比如子目标没有达成，我们应该怎么办？

2 专家为什么这么快？

上面我们介绍的是一般人处理问题的方法和逻辑，但我们会发现，现实生活中，有些人能高效解决某些领域专业问题，我们将其称为专家，那专家和我们普通人有什么不同吗？我们会发现，他们常常能凭直觉，快速洞察到问题的关键，当我们还在按部就班进行分析时，他已经提出了有效的解决方案，为什么他们那么快？

凭直觉，我们很容易想到，他们通常具有丰富的专业知识和经验，除此之外呢？

西蒙在书中区分了专家和新手的不同，我将其总结为三个方面：知识体系、直达问题、心理表征。

2.1 知识体系

专家首先是要有相应的专业知识，你很难想象一个不具备热力学相关知识的人，能够解决相应领域的问题。

作者将专家具备的知识粗略分为两种类型，分别对应的是what和how：

类型1：数据结构（data structure），现代认知心理学也将其称为图式（schema）或者框架（framework）。我理解就是对一个知识的系统认识，同时，这里也包含具体的知识点，比如概念和定律等；

类型2：关于如何做的方法和程序步骤，比如如何做出“鱼香肉丝”。

而专家脑子里的知识量比普通人要大很多，而这种知识量，在认知心理学中用“组块（blocking）”来衡量，比如你认识的一个单词，一个字母或一个公式都可以看成一个组块，而且有个心理学现象，人们获得一个组块并成为长期记忆的时间，和组块大小关系不大。

而组块的多少，可以影响人们的处理速度。书中提到一个国际象棋的案例，研究者找了一批象棋大师和一般棋手，给他们5秒钟，看一眼有25个棋子的真实棋局，然后让他们快速回忆和恢复棋子的位子，象棋大师能正确摆对23~24个，而一般棋手只能正确复原6~7个。

通常人们容易认为，是因为象棋大师有很强的的视觉记忆，而后来研究发现其实不是的，因为当棋子的位置不是真实的棋谱，而是随机摆放的，大师也变得和一般棋手一样，只能正确恢复6~7个。

为什么？后来发现，因为大师是靠组组块进行记忆的，一个组块包含5~6个棋子，25个棋子的位置只需要记住5个左右的组块，所以复原容易，而大师的脑中存储了5~10万个组块。

后来用电脑也复现了这个现象，当给电脑程序输入熟悉的1500个组块的时候，电脑也只能复现12个正确的位置，而当计算机存储了5万个组块后，他能达到和大师一样的水平。

如果要达到大师的水平，需要多长时间呢？我们以前听说过1万小时理论，作者在书中给了一个精确的计算。以象棋为例，假如我们要十万个组块，一年记住一万个，人们即时记忆一个组块大概需要8秒钟，长期保持需要30秒钟，那么1万个大概就需要100小时，而如果是10万个，是需要1万时，所以一万小时定义还是有些道理的。

2.2 直达问题

具备大量的，系统的专业知识或组块，知识成为专家的基础，更重要的是如何训练快速解决问题的能力。作者研究发现，专家在解决复杂问题的时候，和新手有三个主要的区别：

区别1：新手有很多内心戏比，专家会直达问题。怎么讲？作者通过了“口述记录分析”的方式，来间接了解人们在解决问题的时候内心活动，新手在面对问题时，常常会表演内心戏:”哎呀，这个问题该怎么解啊？这样应该是对的吧？”；专家很少有这些内心戏，他们只会关注问题本身，寻找解决方法。

区别2：新手用正常逻辑解题，也就是说会区分什么是已知的，什么是未知的，我的目标是什么，怎么往回倒推。而专家不同，他会从根据已知的信息，结合自己脑子中已有的知识和工具，拓展出新的知识，增进对问题相关关系的了解。比如看到一个人脸上有血，就认为他受伤了，而不必通过手段-目的分析得出结论，这种简单的，立即得出答案的结论称为即时推理；

区别3：新手更多依赖正规的方程式解决问题，而专家更多依赖物理直觉和生活经验的表征来解决问题。我有一个直观的感受，就是真正的专家，常常能够把一些很复杂的问题，用非常通俗易懂的方式介绍给你，而且你觉得是合情合理的，而一些新手在未完全理解问题时，会基于一堆公式进行计算，然后告诉你公式计算结果就是这样，问他如何理解，他也很难回答。

2.3 心理表征

根据《刻意练习》这本书的定义，心理表征是一种与我们大脑正在思考的某个物体、某个观点、某些信息或者其他事物相对应的心理结构，或具体或抽象。

举个简单的例子，一提到“苹果”，你是不是想到一个又红又大的，可以吃的苹果？或者是苹果手机、手表和笔记本等，这两种都是心理表征。