穷举法，是一个很好的工具。
为了解决一个大问题，我们一般会将它逐步拆解下去。层层下分，将所有可能的选项都找出来。再去看它们是如何运动的。最后确定整体的影响。
这个确实非常好用，尤其是存在限制性条件的时候。它可以非常精准的描绘问题并帮助我们去解决。
比如说：职业规划。
不过随着社会的发展，选择开始变多，想要一一穷举，已经变得很难了。而且占据了我们从事其它更有意义工作的时间（我曾经尝试过对公司问题的穷举）。穷举下去，大都是一些没有价值的信息，也使得自己的认知系统变得臃肿不堪，速度缓慢。不信，可以试一试医疗事故的信息收集以及处理方法。
没有条件的穷举是一场灾难，有限制的穷举会是一场福音。同样的收集医疗事故信息和处理方法，当我们明确了目的是找到一个或几个与当下类似的案例，以便处理时，很多的信息就失去了价值。只留下那几个有意义的选项，极大的帮助了我们处理任务。
特定的限制条件和穷举法是朋友。
同样的，面对复杂问题还有一种方法：模式识别。世界上的事情总是会不断的重复，背后的规律也如出一辙。类似的环境下，产生的事物也基本相同。它的方法也会适用于另一个环境中。具体的事物可以消亡，而背后的原则不灭。
而且模式识别也能极大的节约我们的认知资源。阿尔法狗也是如此，不断的博弈，找到更好的模式。
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