無(wú)論在是“低下的”智力題解決中，還是在偉大的科學(xué)發(fā)現(xiàn)中，西蒙沒(méi)有發(fā)現(xiàn)任何特別讓人難以理解的事情。人們總是因?yàn)橐恍╈`感得到許多可驗(yàn)證的假設(shè)，然后還要走一些思考上的彎路，最終才能找到正確的答案。從來(lái)沒(méi)有一個(gè)智力題的解決或者科學(xué)發(fā)現(xiàn)是單純依靠天才和靈感的。

西蒙與他的同事推廣了許多今天仍然廣泛使用的術(shù)語(yǔ)，“解空間”就是其中一個(gè)。解空間是指一個(gè)問(wèn)題幾乎所有的潛在性答案。當(dāng)計(jì)算機(jī)程序下象棋時(shí)，程序就會(huì)尋找解空間。它會(huì)檢查所有可能的“步”，直到找到最佳的方案。

西蒙認(rèn)為搜尋解空間是人們解決智力題的思考范例，即便是那些做出過(guò)突出科學(xué)發(fā)現(xiàn)的科學(xué)家（例如開(kāi)普勒和普朗克）也不例外。解空間的概念具有非常重大的影響力。當(dāng)你通過(guò)編程讓計(jì)算機(jī)去解決某一個(gè)問(wèn)題時(shí)，最重要的就是確定解空間，然后軟件就可以利用計(jì)算機(jī)令人稱(chēng)奇的高速度來(lái)尋找答案。

這種方法也有很多局限性。許多問(wèn)題的解空間太大了，甚至是最快的計(jì)算機(jī)也不能夠完成任務(wù)（這就是為什么下象棋的計(jì)算機(jī)雖然可以打敗大師級(jí)的選手，但卻不能下出“十全十美”的一局）。同樣讓人們困惑的還有：我們很難把一個(gè)問(wèn)題的解空間詳細(xì)列舉出來(lái)，有時(shí)候會(huì)把許多無(wú)關(guān)的東西包含進(jìn)去。解空間常常顯得和真正解決問(wèn)題關(guān)系不大。

“開(kāi)汽車(chē)門(mén)時(shí)鑰匙應(yīng)往哪邊轉(zhuǎn)才能打開(kāi)車(chē)門(mén)？”從狹義上來(lái)說(shuō)，這個(gè)問(wèn)題的解空間是由兩個(gè)可能的答案組成的：“順時(shí)針”和“逆時(shí)針”。但是這種答案與問(wèn)問(wèn)題的目的卻是背道而馳。微軟公司面試問(wèn)題的目的，是希望你能夠?yàn)樽约旱拇鸢刚业街С值恼摀?jù)。無(wú)論你給出的答案是順時(shí)針還是逆時(shí)針，最重要的是要給你的答案找到合適的理由。答案并不重要，關(guān)鍵是支持答案的理由。說(shuō)得現(xiàn)實(shí)一點(diǎn)，正是這些可能的理由組成了這個(gè)問(wèn)題真正的解空間。

通常來(lái)說(shuō)，智力題和猜謎題的解空間是很難確定的。要快速而清楚地確定問(wèn)題所涉及的范圍，以及哪種類(lèi)型的答案可能合理，也并不是一件十分容易的事情。正是這一點(diǎn)使得人工智能的研究十分艱難。從小的方面來(lái)說(shuō)，也正是這一點(diǎn)使得人們?cè)诨卮鹈嬖噯?wèn)題時(shí)感到困難重重。

認(rèn)知心理學(xué)的最新研究對(duì)西蒙“理性”解決問(wèn)題的樂(lè)觀看法提出了相反的觀點(diǎn)。一些最近的分析認(rèn)為，沒(méi)有一個(gè)人知道怎樣解決問(wèn)題，除非他已經(jīng)解出題來(lái)。和西蒙的解空間相反，哈佛大學(xué)心理學(xué)家戴維·珀金斯提到了“零線索高原”。如果把問(wèn)題的可能答案比做一塊地，那么正確答案就位于其中高原的某處，我們必須在這塊高原上尋找答案（但往往缺乏線索，無(wú)從下手）。

珀金斯把解題者與掘金者相比較。掘金者不知道金礦到底在哪兒，也不能加以推論。你可能認(rèn)為掘金者找到黃金是全憑運(yùn)氣，但如果進(jìn)一步分析，就會(huì)發(fā)現(xiàn)有一些掘金者比其他掘金者更容易找到黃金。這是因?yàn)樗麄儾扇×酸槍?duì)性的辦法。他們對(duì)黃金的“搜尋”不是隨意的，而是有系統(tǒng)的，這種搜尋是以他們對(duì)一些確實(shí)存在的地理線索的敏銳感知作為基礎(chǔ)的。