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从心理学到计算机科学：问题解决的神秘旅程揭晓！
问题解决是达成目标的过程，它需要克服各种障碍，这是大多数活动中经常出现的一部分。从简单的个人任务（比如如何启动某个设备）到商业和技术领域中的复杂问题，急需解决的问题可谓多样化。在这些问题中，可以将它们区分为简单问题解决(SPS)和复杂问题解决(CPS)。前者处理单一的问题，而后者则涉及多个相互关联的障碍。
问题的解决需要足够的资源和知识以达成目标。
专业人士如律师、医生、程序员和顾问等，通常是解决那些需要超出一般能力的技术知识的问题的专家。在商界，许多企业以识别问题并创造解决方案找到盈利的市场：问题越广泛且不便，开发可扩展解决方案的机会就越大。
定义与分类
问题解决的定义视不同学科而异。在心理学中，它是一种心理过程；而在计算机科学中，则是一种自动化的过程。问题可分为良定义的问题和不良定义的问题；针对每一类问题，采取的解决方法也有所不同。良定义的问题有具体的最终目标和明确的解决方案，而不良定义的问题则不然。解决问题有时需考虑到语用学（上下文对意义的贡献）和语义学（对问题的解释）。了解问题的最终目标和可应用的规则是解决问题的关键。
人类的问题解决由两个相关过程组成：问题取向和对问题情境的动机、态度和情感的反应。
心理学中的问题解决
心理学中的问题解决指的是寻找生活中遇到的问题解决方案的过程。解决方案通常是情境或背景特定的。这一过程从问题的发现和简化开始，接下来是生成可能的解决方案并对其进行评估，最后选择一个解决方案进行实施和验证。问题有一个最终目标要达成，而解决的方式则取决于问题取向（解决问题的应对风格和技能）和系统分析。
认知科学中的问题解决
在德国，早期研究问题解决的实验心理学家如格式塔派的卡尔·邓克（Karl Duncker）和艾伦·纽厄尔（Allen Newell）以及赫伯特·西蒙（Herbert A. Simon ）等，都是此领域的重要人物。 20世纪60年到70年代的实验请参与者解决相对简单的、已知的实验室任务，这些简单问题允许快速找到最佳解决方案，让研究者能够观察整个问题解决过程。
计算机科学中的问题解决
计算机科学及人工智慧的大部分工作涉及设计自动化系统，来解决指定类型的问题：接受输入数据并快速产生正确或合理的反应。算法是指导这些系统的食谱或指令，这些指令被写入计算机程序中。设计这类系统的步骤包括问题判定、启发式方法、根本原因分析以及修复等。
在问题解决过程中，一个持久的障碍是找出并修正计算机程序中的错误，即除错。
逻辑和工程中的问题解决
在逻辑学方面，形式逻辑涉及有效性、真实性、推断、论证和证明等问题。在工程学和军事科学中，问题解决也同样重要，这涉及战略的最终目标，以及所需的多层次分析。各种各样的问题解决技术如故障模式及效应分析，可以用来主动降低问题的可能性，更能在实际问题发生之前进行有效预测。
常见的障碍
在解决问题的过程中，常见的障碍包括会妨碍有效寻找解决方案的心理构建。例如，确认偏误、心智定势和功能固着等都是障碍问题解决的普遍因素。每一种障碍都有其特定的影响，这些影响不仅限于个人，也反映在团队合作及组织的运作中。
所谓确认偏误，是指无意中收集且使用符合自己原有观念的数据，这可能导致无效的结论。
总结来说，问题的定义和解决策略是人类行为和思维过程中极其重要的组成部分。随着科技的发展，如何在心理学和计算机科学中更好地理解和解决问题，将成为各行各业研究的重点和挑战。而您认为，随着技术进步，问题解决的本质会发生怎样的变化呢?
