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從心理學到計算機科學：問題解決的神秘旅程揭曉！
問題解決是達成目標的過程，它需要克服各種障礙，這是大多數活動中經常出現的一部分。從簡單的個人任務（比如如何啟動某個設備）到商業和技術領域中的複雜問題，急需解決的問題可謂多樣化。在這些問題中，可以將它們區分為簡單問題解決(SPS)和複雜問題解決(CPS)。前者處理單一的問題，而後者則涉及多個相互關聯的障礙。
問題的解決需要足夠的資源和知識以達成目標。
專業人士如律師、醫生、程序員和顧問等，通常是解決那些需要超出一般能力的技術知識的問題的專家。在商界，許多企業以識別問題並創造解決方案找到盈利的市場：問題越廣泛且不便，開發可擴展解決方案的機會就越大。
定義與分類
問題解決的定義視不同學科而異。在心理學中，它是一種心理過程；而在計算機科學中，則是一種自動化的過程。問題可分為良定義的問題和不良定義的問題；針對每一類問題，採取的解決方法也有所不同。良定義的問題有具體的最終目標和明確的解決方案，而不良定義的問題則不然。解決問題有時需考慮到語用學（上下文對意義的貢獻）和語義學（對問題的解釋）。了解問題的最終目標和可應用的規則是解決問題的關鍵。
人類的問題解決由兩個相關過程組成：問題取向和對問題情境的動機、態度和情感的反應。
心理學中的問題解決
心理學中的問題解決指的是尋找生活中遇到的問題解決方案的過程。解決方案通常是情境或背景特定的。這一過程從問題的發現和簡化開始，接下來是生成可能的解決方案並對其進行評估，最後選擇一個解決方案進行實施和驗證。問題有一個最終目標要達成，而解決的方式則取決於問題取向（解決問題的應對風格和技能）和系統分析。
認知科學中的問題解決
在德國，早期研究問題解決的實驗心理學家如格式塔派的卡爾·邓克（Karl Duncker）和艾倫·紐厄爾（Allen Newell）以及赫伯特·西蒙（Herbert A. Simon）等，都是此領域的重要人物。20世紀60年到70年代的實驗請參與者解決相對簡單的、已知的實驗室任務，這些簡單問題允許快速找到最佳解決方案，讓研究者能夠觀察整個問題解決過程。
計算機科學中的問題解決
計算機科學及人工智慧的大部分工作涉及設計自動化系統，來解決指定類型的問題：接受輸入數據並快速產生正確或合理的反應。算法是指導這些系統的食譜或指令，這些指令被寫入計算機程序中。設計這類系統的步驟包括問題判定、啟發式方法、根本原因分析以及修復等。
在問題解決過程中，一個持久的障礙是找出並修正計算機程序中的錯誤，即除錯。
邏輯和工程中的問題解決
在邏輯學方面，形式邏輯涉及有效性、真實性、推斷、論證和證明等問題。在工程學和軍事科學中，問題解決也同樣重要，這涉及戰略的最終目標，以及所需的多層次分析。各種各樣的問題解決技術如故障模式及效應分析，可以用來主動降低問題的可能性，更能在實際問題發生之前進行有效預測。
常見的障礙
在解決問題的過程中，常見的障礙包括會妨礙有效尋找解決方案的心理構建。例如，確認偏誤、心智定勢和功能固著等都是障礙問題解決的普遍因素。每一種障礙都有其特定的影響，這些影響不僅限於個人，也反映在團隊合作及組織的運作中。
所謂確認偏誤，是指無意中收集且使用符合自己原有觀念的數據，這可能導致無效的結論。
問題的定義和解決策略是人類行為和思維過程中極其重要的組成部分。隨著科技的發展，如何在心理學和計算機科學中更好地理解和解決問題，將成為各行各業研究的重點和挑戰。而您認為，隨著技術進步，問題解決的本質會發生怎樣的變化呢?
