解决问题的科学方法

本人思考和总结的一些解决问题的方法和流程。欢迎补充和批评，以及添加一些材料。

一，明确定义：问题是什么？

出现了问题，往往忽略了这一步，没有仔细思考问题到底是什么，问题本质是什么？这有助于我们找到问题的本质原因。

二，提出猜想：问题可能的原因/解决问题的可能方法ABCD

需要注意，由于个人能力和经验限制，很有可能你想到的各种原因/方法并不包括真正的问题发生原因/解决办法。在考虑可能原因的时候也应该把这一项考虑进去。

三，验证假设：分离变量法

猜想问题的原因是A，那么改变/改进A，问题是否解决/变好了？一定要分离变量，即每次只有一个发生变化。要是对A和B同时改进，问题解决了，那你无法判断问题到底是由于A还是B。

验证假设，需要观察、易于观察到足够可信数据。

从下往上法：必须保证每个底层模块都是充分验证正确的，顶层才可能是正确的。

从上往下法：顶层出了问题，那么分离变量，看看是哪个模块或者哪两个模块之间的衔接除了问题。

四，问题解决不了

       4.1，可能受制于个人能力。由于自身掌握的知识面，工具的因素导致。交叉学科往往更容易做出吸引人的工作。机器学习的大牛Yann Lecun，人家要是只会计算机和编程，是绝对不可能发明卷积神经网络这样的东西的。建议：多了解一些各行各业的各种技术与新进展，个人精力有限，这些技术大概知道它什么原理，有什么用即可。在校学习期间多学习一些跨学科课程。自身需要深入掌握一些技术，然后你会发现不同行业的各种乱七八糟的技术实际上很多是相通的，本质上是一样的。

       受制于个人能力然后怎么办呢？广度：和大家一起讨论，找牛人帮忙。大家的知识面、技能完全不同，极有可能产生一些新思路。深度：有些则是具体的理论不够深入，那么则需要深入学习具体理论知识。

       4.2，充分挖掘、利用问题特殊性。通用的方法往往需要考虑各种复杂的情况。而某一特定实际情况只会出现部分情形。这样可以大大降低方法的复杂度和参数要求。比如，相对论相比于牛顿力学更加科学，但是平常的情况用牛顿力学完全足够，那么就可以不必使用更加复杂的相对论。

       4.3，计划有误，方案规划时计划使用技术A，具体实施发现A做不出来。这就不是问题本身解决不了，而是使用的方法、技术有问题。有必要不断寻找更好的技术B。建议：Keeplooking, don’t settle.

       4.4，还是解决不了：绕开问题，折中，降低参数性能。有可能是目标定太高了，现在的科技还实现不了。

五，解决问题能力

       解决问题的能力由哪些方面决定呢？我觉得，技术层面上，决定于个人的知识面，理论结合实践的能力，调研能力，分析思考，寻求合作的能力等等。非技术层面上，也跟个人决心、性格有关，这往往比技术更加重要。太佛系，太安于现状则非常不利于问题解决。抱着必须解决问题的决心，即使能力有限，通过广泛的调研，讨论，思考，合作，仍然可能解决问题。

建议：一个美国人所讲的改变我三观的话，大致是：我们能登上月球，是因为肯尼迪总统命令我们必须登上月球。这个现象非常普遍，老板没叫你做某件事情之前，你可能觉得这个问题存在这样那样的困难，做不了。但是老板命令你必须做出来，你就必须开动脑筋，想各种乱七八糟的方法，最终问题解决了。这其实应该也是我们拖延、懒惰症的一种体现。下定决心，不怕牺牲，则问题必然能够得到解决。

Luchang Li

2018/06/10, in HUST