wordpress原文链接：《创新算法》第一章创新技术 读书笔记-2
之前已经发表了《创新算法》第一部分读书笔记《创新算法》第一章创新技术 读书笔记，最近在重读第二章。以下内容是第一章值得单独强调的两个知识点，顺便做一些补充，以加深自己在这方面的印象。
清晰描述是解决问题的第一步
A problem well-stated is a problem half-solved.
The best answers to the enormous problems we are struggling with always starts with asking the right question
本书第一章介绍传统的创新方法即“试错法”，试错法的一个关键缺陷是惯性思考。
经验会导致惯性思考，比如书中最开始提到的例子（P3，如何在线圈上绕线），我们的解决方法受到了传统的解决方案的束缚，总是从“如何缠绕”的角度去思考。
基本默认假设和默认搜寻领域是错误的，就会导致成千上万次的尝试都徒劳无功。这也是书中P26介绍的“变速器”的例子。
惯性思考的另一个表现就是接受初始的不清晰描述，在别人的问题描述基础上去解决问题。P52介绍了很多不合理的问题描述方法，这些错误阻碍了问题的解决。比如P53强调，传统的问题描述包含两部分：目的和方法。但是这反而缩小了问题的条件。P53举了一个例子，如何使铁路货车装载货包机械化，传统的问题描述限制了解决方法，而转变问题描述之后，正确的陈述就暗示了最好的解决方案。【清晰描述本身可能就足以解决问题，所以说 A problem well-stated is a problem half-solved. 】
p27 很多工作的转折点，开始于对问题的重新表述。
另一个最常见的问题描述错误是没有陈述最初问题，而是描述当前现状（自己尝试解决问题但是失败，就把当前结果描述给其他人求助，其实就是把自己所处的解决问题的死角告诉别人），P49-51， 只有回到问题的起点，才是解决问题的真正起点。
总而言之，避免惯性思考的重要方法，就是“清晰的问题描述”。
避免在问题描述上犯错误非常重要。因此，发明家绝对不能接受别人编排好的问题描述。任何正确描述的问题，可能都被第一个遇到它的人解决了。
有些问题属于这样的类型：一旦描述准确，问题就能自动解决。在这里，创造力就是正确描述问题的技能——P9。 【A problem well stated is a problem half-sovled. 再提醒几遍都不过】
那么如何正确的描述问题？
答案在本书第二章，P72的ARIZ-61的第一阶段“分析阶段”和P77的ARIZ-71的第一阶段“选择问题“和第二阶段“精确的定义问题”
what清晰描述是什么意思，why为什么出现问题，how应该怎么描述，when什么时候和场景会出现这种问题。
清晰描述可以避免惯性思维和默认假设
忠告：检查问题描述是否正确
如何引导思维：问题定义，先导问题，形态学分析方法
发明创造方法论的本质，是引导我们使用科学的思维方式解决问题。
基于问题的一个定义来展开思考，是一种最简单有效的思维方式。比如《你的灯亮着吗？》这本书给出了一个简单清晰的问题定义——“问题是目标和现状之间的差距”；于是我们每次遇到问题，下一步都是确定（1）我的目标是什么，（2）我的现状是什么；这样总是好过拿到问题就随机思考，当然这样还不够好。
更高级的思维方式是什么，是一套更完善的思维框架，从而帮助解决各种具体问题。
比如，我在此学习查理芒格的方法，列一个先导性问题清单，从而帮助我更好的分析问题，如下所示：
- 问题是目标和现状之间的差距。
- 避免默认假设，是否有遗漏的潜在前提，阻碍了我分析和解决问题
- 清晰的问题描述是解决问题的前提和关键，A problem well stated is a problem half-sovled
- 这是《创新算法》中的1-5级问题中的第几级？
- 是否可以使用类比和模仿的手段，借鉴同类型问题的解决方法。（P39，综摄公司的多种类比方式——直接类比，拟人类比，象征类比，虚拟类比）
上面我自己写的这一组“引导性问题” ，可以引导我们的思考方向，从而避免毫无章法的分析问题。
形态学分析方法是另外一种高级的思维方式。形态学分析方法是一种引导思维的多维表，参数轴是给定物体组合的主要特征；我们基于参数轴展开思考，比如《创新算法》书中给出的一个例子——如何设计一种新的雪上汽车。 另外一个典型的例子是“元素周期表”，科学家有了元素周期表这张地图，就可以更快的发现新化学元素并预测化学性质。
2018.6.10 整理，很早之前读书时的备注，重新整理逻辑。
2019-02-03 春节在家，整理半年前就在wordpress草稿中的文章，发出。
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