过去50年以来，心理学界又重新开始对人类思维感兴趣。因此，如果要构造一个既考虑人类行为的真实特性，同时又符合经济人模型某些正式要求的理性抉择模型，现在比撰写《管理行为》初稿时更加可行。要把所说的经济人变成所说的管理人（就是我们日常生活中常见的只有有限理性的人），需要经历两种至关重要的变化：

（1）尽管“经济人”追求最优，也就是从所有备选方案中选择最好的那种，他的近亲“管理人”却追求满意，也就是寻找一种令人满意或“足够好即可”的行动方案。“市场份额”“合理利润”和“公平价格”都是满意准则，多数经济学家都不熟悉这些准则，商人对它们却耳熟能详。25

（2）经济人旨在与这个“真实世界”的一切复杂要素打交道。而管理人认为，感知的世界只是对纷繁复杂的真实世界的极度简化模型；各种情境只是松散地连接在一起，真实世界里的多数事实都与某一具体情境没有多大关系；最重要的因果链非常简短。因此，我们可以把在特定时间看似无关紧要的大部分现实暂时置之不理。管理人只考虑少数几个最攸关也最关键的情境要素，其实在这方面，所有人都是这样。特别是，他们一次只能处理一个或少数几个问题，因为注意力存在限制，所以他们不可能一下子就注意到一切。

因为管理者追求“满意”而不是“最优”，所以他们在做出抉择之前，不需要考察所有可能的行为方案，也不需要预先确定所有的备选方案确实就是这些。因为他们认为这个世界非常空洞，并且忽略所有事物之间的相互联系（让思考和行动变得茫然若失），所以管理人只用相对简单的经验法则，对思维能力不提过高要求就能够制定决策。简化固然可能导致错误，但面对人类知识和推理能力的限制，除了简化，别无其他现实的方法。

但是，我们怎么知道对管理决策制定过程的描述是正确的，比经济人模型更准确？第一种检验是对常识的检验，这种检验也许不是最重要的。我们不难想象出有限理性管理者采用的决策机制。我们对管理人决策过程的描绘，与我们对自身判断过程的内省式了解非常一致。

然而，这种理论还通过了一种更加严格的检验：它符合心理学家和组织与管理研究人员对人类决策过程进行观察所得到的大量观察结果。过去的40年以来，人们在所谓“信息处理心理学”领域已经取得了巨大进步。我们通过基本的符号操作过程已经成功描述了在问题求解、掌握概念和制定决策等不同任务中的人类思维过程。相关的解释已经足够详细，所以人们也编制出许多计算机程序来模拟人类的行为，而且这些程序的运行结果和承担同一任务的人类主体有声思考的备忘录之间获得了相似匹配。26

我在这里不详细介绍信息处理心理学方面的发展现状。对我们来说，重点在于，这些行为模拟所依据的人类理性的基本假设，实际上就是对于寻求满意的决策者的假设。当然对这些新理论的检验工作并不只是局限在实验室中。我们举几个例子。有人使用信息处理的方法，仔细分析了商学院研究生如何选择自己的第一职业；能够进行医学诊断的程序也编了不少，其中一个还进行了市场推广；某个程序模拟了专业会计师通过检查财务记录来识别公司问题的全过程；还有人模拟了对贷款申请人的筛选过程。27我们在后面还会介绍其他例子。

由于目前有大量证据支持决策的有限理性和寻求满意的概念，所以所描述的人类理性已经不再是一种假设，它已经在主要特征上得到了证实。

与正式决策理论最新进展的关系

说起来很有意思，甚至还有点讽刺，就在我们都学会相当精确地建立经实证证实的人类理性决策理论的时候，经济人的正式理论化却又开始蓬勃地复兴。这种复兴，一方面可以追溯到最早由冯•诺伊曼和摩根斯坦提出的博弈论方面的显著进展；另一方面，由尼曼、皮尔逊、华尔德和萨维奇倡导的统计决策理论上的进展也同样显著，并与前面密切相关。28

冯•诺伊曼和摩根斯坦的博弈论至少包括5个分立的独特概念，全部都很重要。

（1）将可能的未来行为用“树”来表示，从每个决策点发出许多分支，个人在每个决策点都必须选择正确的分支。

（2）把竞争形势下的理性抉择定义为极大极小值（也就是面对竞争对手，选择提供最优结果的分支）。

（3）在竞争形势下使用混合战略（比如虚张声势），阻止对手预测自己的动向。

（4）从可能形成联盟的角度，来定义有两个以上竞争者的竞争形势下的理性抉择。

（5）假定，在只知道结果的概率分布的不确定情形下，决策者有一个基本效用函数，并且选择期望效用最大的行为。

本中的有限理性理论包括上述第1项，并且与第3项和第4项相一致，但是剩下的项目更符合经济人的特征，所有没有被包括在这里的管理人有限理性模型之内的特征。有时评论家会忽略这种重要的区别，他们错误地认为本中“理性的”这个词的含义，本质上与古典经济学、博弈论和统计决策理论中理性的含义相同。

现代经济学中的理性预期假设与博弈论密切相关。理性预期的基本观点是，所有决策者都确切了解经济系统的真实均衡水平，认为其他人都拥有同样的知识和观念，所有参与者都对未来进行预期，并依据这些知识和观念来制定决策。

博弈论与理性预期都没有考虑到，决策者在面对真实世界时，真实知识和计算能力都会受到严格的限制。由此可见，这两种理论几乎与有限理性理论完全背道而驰。

古典理论缺少的要素

对决策过程进行实证研究，我们很快就能发现古典理论缺少决策过程的三项基本要素。第一项，对特定时刻制定哪些决策议程的设定过程；第二项，对要关注的问题其再现模式的获取或构造过程；第三项，可供决策者选择的备选行动方案的一系列产生过程。我们在已经概述了这些过程，现在需要对它们进行更加详细的描述。

设定议程

古典理论假设，每个时点要制定的决策都相同。古典理论中不存在议程这种东西，因为不存在对具体决策问题选择的必要。在真实世界里，有限的注意力必须指向需要及时处理的事务，所以一定要有议程的设定和修正过程。

设定议程的简单程序

如果同时出现两种以上的需要，主体和组织就必须决定它们在议程上的先后顺序。确定顺序通常可以依据一些简单规则：先关注最需要满足的需求。议程的设定方式与产业界中大家熟悉的双箱系统非常类似，即每种要求或需要都有一个“订货点”和一个“订货量”。当某种需要降到了一定的匮乏程度，就会向决策中心发送信号，吸引注意力（除非出现更紧急的信号）。某种需要如果没有立即得到关注，需求信号就会逐渐增强，直到该种需要获得最高优先权为止。

这种议程设定系统，并不需要综合效用函数。比较各需求的紧急程度的目的，只是为了设置搜索的优先顺序。这里只需要一种可以代表紧急程度而且能逐渐增强信号的简单机制，完全不需要进行最优化。只要在库存彻底耗尽前还有时间进行搜索来满足需要，这个粗略的程序就能达到令人满意（不是最优）的运作效果。而出现更加紧急的需求时，只要时间还宽裕，就可以暂时中断搜索过程。

决策问题纯数量的增加不会使得议程设定任务变得更复杂，当然，前提条件是它们在本质上都不属于生死攸关的重大决策。不够紧急的决策问题永远无法载入待议议程，我们在日常生活中大多对这种现象非常熟悉。最有可能成为议程项目的不是问题就是机会。问题如果不受到关注，就会带来麻烦；机会如果受到关注，就会增加利润，或提高生存概率。

不存在已经设定了优先顺序的固定机会列表和固定问题列表。无论是问题还是机会，只有引起注意，才有可能成为议程考虑接纳的对象。如果它们不能通过内部信号发送机制吸引主体或组织的注意力，它们就必须等待从复杂的外部感官环境中被挑选出来。所以机会只有引起注意才算是机会。我们在现实生活中，任何时候都只能注意到客观存在的机会的一小部分，也只能注意到一小部分问题。技术发明或社会发明最重要的第一步（这一步的内容并不明确），就是要从纷繁复杂的环境中将机会与问题抽取出来，以便关注其发展线索。

机会注意机制

目前，关于机会（或问题）注意机制的理论已经初见雏形。最大的进步是在科学发现领域。29而对将人类的注意力集中在重要问题上的一个机制的发现却是个意外。亚历山大•弗莱明注意到，实验室中一个皮氏培养皿[1]中的细菌正在分解。他非常意外，因为这些细菌没有理由会死。后来他终于发现，在该培养皿边缘接近细菌分解的地方，覆盖了青霉菌。

出现这样的意外需要什么条件呢？需要我们知晓某种情形，并且有不同寻常（也就是与我们的知识相悖）的事情发生。弗莱明通晓细菌和霉菌，他的知识让他无法预料到，细菌在周围有霉菌出现的情况下会死亡。是意外将解释细菌死亡原因的问题（或机会）放进了弗莱明的研究议程。而任何不具备那些知识的人，就不可能注意到这个机会（或问题）。很多机会，包括很多非常重要的机会，都是通过见多识广的意外机制才在议程上取得一席之地的。

我们可以将意外机制推广，得出关于“是什么让人对环境的具体细节特别关注”的更具普遍性的理论。在当今世界里，信息海洋将我们团团围住甚至将我们淹没，我们只能注意到其中无穷小的一部分。虽然我们可能希望拥有某些不可能得到的信息（例如，可靠的预测信息），但决策过程中最关键的缺乏因素不是信息而是注意力。我们有计划地或意外地注意到的东西，是决策的重要决定因素。

由于普遍缺乏注意力，所以人类和组织只能通过在潜在的信息来源中进行选择性的系统搜索，寻找值得仔细注意，以及能提供议程项目的事项，从而提高决策质量。这正是组织所谓的“智能”单位的主要功能，也是研发单位甚至计划单位的主要功能。

比方说，公司内的实验单位一般很少提供新产品的基础性发现，更多时候是充当产生新产品观念的学术界与其他学科领域之间的联系纽带。它的任务就是观察学术界，并与之保持沟通，注意学术界提供的机会并将它进一步发展。当然，这种实验性质的单位也有与自然界打交道的小窗口，但是如果没有与科学界的密切互动作为补充，这个了解自然界的窗口的作用也就相当有限了。

计划单位的一项普通职责是，及早识别问题所在，这不一定会在职能界定上明确表达出来。问题识别的机制之一就是对感兴趣的系统建立计算模型，并利用模型进行预测。但对环境中已有信息进行选择性监视的做法，会比模型预测更可靠地发出早期警戒信号。

也许我对议程形成理论，也就是对注意力集中理论是理性决策理论的根本部分的说明，已经足够了。在人工智能和认知科学的文献里，我们可以找到与该主题相关的观点，比方说，最近对科学发现过程的研究。

再现问题

的部分指出，组织结构本身就是组织要处理的任务的一种再现模式。问题再现在决策层级上也有一定的重要性。只要出现新的决策场合，就一定要先确定该决策问题的再现模式。

目前我们对问题表述机制的了解也许比议程设定过程还要少。当然，如果确定的议程项目是我们比较熟悉的，通常就会有标准程序将问题表述成可理解的形式。例如，我们如果能把问题表述成方程的形式，就知道该怎么解决了。

让我们回到通过意外机制确定的议程项目上来，科学家们对于各种意外发现的利用，已经有一套相当标准的程序。出现意外情况时，他们首先要将意外现象的范围特征化。如细菌面对霉菌时就会死亡，那么哪些种类的细菌会受到影响？（弗莱明发现有很多种。）哪些种类的霉菌会有此效果？（显然只有盘尼西林霉菌。）界定了该现象的范围之后，就要找到其运行机制。（我们能否使用研磨、酒精处理、加热、结晶等方式，从盘尼西林中提取一种可以保持甚至增强对细菌的影响效果的物质？如果我们发现了这种物质，我们能进行化学提纯，并描述其化学特征吗？弗莱明和之后的霍华德•弗洛里与厄恩斯特•钱恩做的一个完整序列的实验就达到了这种机制。）

有些问题初看起来非常困难，但是如果以适当的方式重新表达的话，就会变得非常简单。残缺棋盘问题就是一个著名的例子。考虑一个长宽各八方格的国际象棋棋盘和32只骨牌，每只正好覆盖两个方格。显然，所有骨牌正好完全覆盖整个棋盘。现在假设左上角和右下角的方格被切掉了，那我们还能用31个骨牌完全覆盖剩下的62个方格吗？

我们不能，但是这个答案并不是那么一目了然的。我们都没有耐性把所有可能的方案都尝试一遍，来证明这种不可能性，所以我们必须找到别的办法。让我们把这个问题抽象地表述一下，只考虑骨牌数、黑方格数和红方格数这三个要素。每个骨牌正好覆盖一个黑方格和一个红方格。但是我们切掉的两个方格同色（因为它们处于一条对角线上的两个终端）。因此，现在某种颜色的方格比另一种颜色少两个，比如说30个黑方格和32个红方格。但是骨牌必须覆盖相同数量的黑红方格，所以在残缺棋盘中，不可能摆下31个骨牌。

问题再现模式同问题本身一样，并不会自动出现在我们面前。对于熟悉的情形，我们可以从记忆中寻找以前的模式，否则就通过选择性搜索来发现。问题表述本身就是一个问题求解的过程。

例如，欧美公司如今已经完全意识到日本和其他远东国家所带来的严峻的竞争挑战。这个问题已经被列上了议事日程，但是找到合适的问题再现方式还是一个至今没有完全解决的难题。这个问题是关于质量控制的问题吗？是关于制造效率的问题吗？是关于管理风格的问题吗？是关于工人激励的问题吗？是关于薪资水平、汇率、外贸管制、投资动机的问题吗？这个列表还可以无穷地列举下去。针对不同的问题再现模式，我们可以提出不同的结论。

显然，发展一套问题再现模式理论，必然是决策议程上的优先考虑对象。

搜索并选择备选方案

理性经济人理论有一个显著特性，就是所有供他选择的备选方案在决策过程刚开始时就完全给定了。他生活在虚构的静态世界里，其中只有数量和种类都固定的货物、过程和行动。这种古典的理性观点没有说明备选行动方案的来源，只是把它们当成免费礼物赠送给决策制定者。

但是，很大一部分组织管理工作都是在寻找可能的行动方案。举几个很明显的例子，比方说，搜索新产品、新营销方法、新制造方法，甚至搜索新的组织结构。一切搜索活动旨在让组织能够在已知和熟悉的行动方案之外找到新奇的方案。

即使在本“计划过程”中初步讨论了备选方案的搜索过程，关于备选方案产生的主题也只是点到即止，所以我们一定要把这个当成处理决策的一项严重缺陷来认真看待。

找房子和找工作通常都是在一系列界限模糊的备选方案中进行广泛搜索的市场活动。应届毕业生第一次找工作时，不仅要掌握发现潜在雇主的程序，还要掌握确定搜索停止时间的停止规则，以及获得与雇用机会相关的信息的程序。组织的情况也一样，决策备选方案一般不是预先给定的，而是通过选择性搜索不断产生的。

有时，搜索备选方案就同刚刚说过的找房子和找工作的情况一样。可行方案是业已存在的，现在只要进行定位即可。但是很多（可能包括最重要的）情形下，组织要找的备选方案并不存在，它要把方案创造和设计出来。此时的任务就不是搜索而是设计。许多经济产品不是为公开市场生产的，也不是为了摆在货架上出售的，而是根据特定顾客的合同特别设计的。即使是现货，最初也要经过设想和设计，产品的设想和设计任务已经成为产业界持续发展的工作中心，比方说，在服装业和制药行业里，新产品一直源源不断地上市。

近年来，我们也从认知科学领域的研究成果中获得了许多关于设计过程的知识。30任何一个问题的求解过程都包括一项或一组目标，它（们）被表述成对未来解决方案进行检验的形式，任何解决方案都要通过目标满意度的检验。设计需要一个能产生未来解决方案的发生器。如果该发生器不能逐个逐个地产生解决方案，以便接受检验，就必须采用一系列步骤将未来解决方案综合在一起，不断进行过程检验来指导搜索的进行。而我们对可以进行搜索的问题空间了解越多，从中抽取的用于指导搜索行为的信息就越多，探索过程的效率就越高。

决策阶段

我们把决策过程划分成设定议程、再现问题、搜索备选方案和选择方案的子过程，这种做法有时会被人批评为，错误地把决策制定过程描述成“线性”过程，因而使得决策制定过程变得非常死板。31其实这是误解。我们所说的过程划分当然不是说这些子过程一定要遵守固定顺序。议程设定和重新设定是一个连续过程，同样，新的决策备选方案（例如新产品）的搜索，以及随着新决策情形出现的对备选方案的选择也都是连续过程。在某决策过程中发现的一个备选方案，也许对于后来某个完全不同的决策过程也能起到有效应用。

此外，决策的每个子过程本身也许还要设定议程、搜索备选方案、选择和评价方案等过程。我们使用计算机程序让决策过程自动进行，就能观察到出现在程序执行过程中的目标和子目标的复杂层级系统，而上面的情况也就一目了然了。我在这里描述的决策过程绝对不是“线性”的，出现新情形或发现新事实时也可以毫无障碍地进行灵活处理。我在已经简单地表明了这一立场。

结构明晰和结构不明晰的问题

我们最了解结构明晰的问题的求解过程。如果目标检验明确易行，同时还存在一组明确定义的潜在的解决方案综合发生器，那么就是问题结构明晰型，否则就是问题结构不明晰型。我们在日常生活中碰到的许多问题都是结构不明晰型的。建筑师设计房屋、工程师设计桥梁或发电站、化学家寻找理想的分子及其廉价生产方式、管理者判断是否应该建立一个新工厂来满足日益增长的需求，这些全都是用很多未经明确界定的成分来解决问题的例子。

就目前所知，解决结构不明晰的问题的根本过程与解决结构明晰的问题的根本过程没什么不同。然而有些论点刚好相反，这些论点认为，结构不明晰的问题解决过程包括“直觉”“判断”甚至“创造性”过程，这些过程与结构明晰的问题解决过程中例行的普通逻辑分析过程有着本质的差异。

我们可以从实证角度对这种论点进行反驳，因为如今我们已经掌握了强有力的证据来说明直觉、判断和创造性过程的实质运作机制。众所周知，某领域专家的记忆里存储了大量该领域的知识。我们只是粗略地衡量了一下他的知识量，觉得该专家也许有5万甚至20万信息“块”（熟悉的单位），但可能没有500万这么多。

这些信息在记忆里的保存方式很特别：它们与一个“索引”有关联，所谓“索引”，就是区分不同刺激的检验的网络。当该专家面对自己精通领域的某种情形时，许多不同的特性或蛛丝马迹都会吸引他的注意力。比方说，下棋者会注意到熟悉的暗示，例如“开局”“叠兵”或“马残局”。注意到的每个熟悉的特征都会自动接通存储在记忆中的与该暗示有关的信息块。会计师如果看到资产负债表上的现金水平比较低，就会回忆起关于现金流和流动性问题的知识。

我们经常可以注意到，专家快而准的“直觉”反应能力，其实这只是知识累积以及运用知识来识别问题求解过程的结果。直觉、判断和创造性基本上都是以经验和知识为基础的识别和反应能力的具体体现。它们的神秘之处大概类似于这种情况：在大街上碰到朋友时我们会“马上”认出他，并且回忆起那个朋友在我们脑海中留下的点点滴滴。话又说回来，由于人们现在已经普遍认为直觉、判断和创造性无法用科学来解释，所以我们只好在下一节费一番工夫进一步介绍有关的知识。

我们在下一节就会明白，没必要假定分析式和直觉式两种问题求解风格。分析的作用取决于专家知识的运用是否快速又有效。如果没有通过直觉获得的知识，我们的推理过程就会进展得非常缓慢、吃力，而且往往没有什么成效。各个专家对分析和对直觉的依赖程度存在差异，不过我们可以预期，事实上在所有专家行为中，这两种风格都同时存在，而且密切配合、相辅相成。

[1]实验室用于培养细菌等的有盖小玻璃盆。——译者注

直觉的角色

经常有人对目前的决策理论提出反对意见，他们的理由是，它把所有的注意力几乎都放在决策过程的系统和“逻辑性”层面，而没有充分考虑到人类的直觉和情感在其中扮演的重要角色。“逻辑”式决策方法和“直觉”式决策方法之间的对抗由来已久，两者之间的争议比本初版日期还要早。这场争议的一个导火索是切斯特•巴纳德的一篇著名论文《日常事务中意念的作用》，该论文发表在他1938年出版的《经理人员的职能》一书的附录中。最近也有许多作者，例如克里斯•阿奇利斯和亨利•明茨伯格，33都猛烈抨击在决策制定框架里使用“逻辑”方法明显忽略了直觉的因素。

巴纳德关于非逻辑决策过程的论述

巴纳德的论文可以作为我们讨论的良好起点。它的中心主题是比较巴纳德所谓的“逻辑性”和“非逻辑性”的决策过程。

我所谓的“逻辑性”过程指的是，能够用话语或其他符号（也就是推理）表达的自觉思考过程；而“非逻辑性”过程指的是，不能用话语或推理而只能通过判断、决策或行动表达的自觉思考过程。

巴纳德的论点就是，与科学家相比，经理人员在制定决策时，往往无法以有条不紊的理性分析为依据，而是在很大程度上依靠他们对决策需求情境的直觉或判断反应。请不要忽略非逻辑性或直觉！虽然巴纳德没有提出一组区别逻辑性和判断性决策方法的正式准则，但是为了便于识别，他的确描述了这两种风格的特征，至少能让人们容易辨别两者比较极端的形式。在“逻辑性”决策过程中，首先要明确地给出标的和备选方案，然后计算追求各种方案的结果，最后根据结果与标的的接近程度对结果进行评价。

在“判断性”决策过程中，由于决策者对于决策需求的反应过于迅速，所以无法对情境进行有条不紊的序列分析，决策者通常也不能有效地叙述决策制定过程和决策判断基准。但是决策者对自己的直觉决策的正确性很有信心，而且可能把根据直觉迅速做出决策的能力归功于自己积累的经验。

多数主管可能都认为巴纳德对决策过程的说明很有说服力，因为它抓住了他们对决策过程运作方式的真实感受。另一方面，有些管理学科的学生，尤其是以改善管理决策过程为目标的学生，对巴纳德的说法感到很不适应。因为它看起来像是在为快速判断辩护，而且似乎还对管理科学工具的适用性相当怀疑，因为它们几乎全都要经过深思熟虑和大量计算。

巴纳德丝毫不认为非逻辑性决策过程不可思议。相反，他觉得它们大多以知识和经验为基础：

这些非逻辑性决策过程来源于生理条件或生理因素，或来源于不自觉地让我们印象深刻的物理和社会环境。决策来源还包括大量事实、模式、概念、技巧、抽象方法以及通常所谓的正式知识或信念，它们要通过一定程度的自觉行动和研究才能让我们铭记于心。非逻辑性心理过程的第二种来源会随着经验、研究和教育的增加而大大增多。

我在编写《管理行为》（1941~1942年）时，巴纳德对直觉判断的说法曾经一度给我造成了极大的困扰（参考注释10），主要是因为他丝毫没有说明在做出判断的同时会出现哪些不自觉的过程。不过，巴纳德的说法完全说服我相信，决策理论必须能同时说明自觉和不自觉的过程。我对这个议题进行了一些巧妙的处理，假定这两类过程本质相同：这两类过程都要在事实前提和价值前提的基础上运作，并得出结论，最后制定出决策。

因为我在本中默认逻辑（就是从前提推出结论）是描述决策过程的主要手段，本许多读者就因此得出结论：本提出的理论只适用于“逻辑性”决策过程，而不适合包括直觉和判断在内的决策过程使用。当然我本意并非如此，但是如今，这种模糊性可以得到解决了，因为我们已经牢固地掌握了关于判断和直觉过程的知识。我在上一节已经做了简单的概述，我一会儿还要提出一些新的证据。不过在这之前，我要先评论一下“双脑”假说，它的论点是：理性与直觉的决策过程截然不同，所以只能分别在头脑的不同区域进行。

脑半球与思维方式

左右脑指的是，被连接大脑皮层左右两个半球的胼胝体分开的那两个脑半球。关于“脑半球”的生理学研究支持两种性质不同的决策类型的观点：与巴纳德的“逻辑性”决策对应的分析型决策，以及与巴纳德的“判断性”对应的直觉或创意型决策。这种二分法的事实依据是，对于惯用右手的人来说，右脑半球和左脑半球分别在识别视觉模式与分析过程和语言运用方面发挥着特殊的作用。除了“脑半球”研究之外，还有其他证据也表明类似的脑半球专门化分工方式。例如，我们可以采用脑电图扫描技术来测量头脑局部的相对活跃程度。对多数惯用右手的人来说，当头脑参与的任务包括视觉模式的识别工作时，右脑半球会更活跃一些；如果是分析性比较强的任务，情况则正好相反。34最近使用计算机断层摄影扫描和核磁共振成像技术获得的事实证据，也支持了上述左右脑半球专门化分工的说法。

不切实际的左右脑半球学说，把上述证据外推成两种极端的思维方式，分别称为“分析型”和“创造型”。按照这种说法，有分析能力的左脑，执行头脑每日单调而又实际的任务，而有创造性的右脑主要负责发挥想象力来创造音乐、文学、艺术、科学和管理。生理学研究只是证明了脑半球有某种程度的分工，特别是右脑在视觉模式的识别方面起着特殊的作用（但也需要左脑记录其在视野里的方位）。所以这种不切实际的外推法并没有生理学根据。

这些生理学证据并没有暗示说，左右脑半球能够相互独立地解决问题、制定决策或做出重大发现。存在两种不同思维方式的确凿证据，基本上就是巴纳德所依赖的真实证据：他观察到，在处理日常事务的过程中，人们往往迅速做出合理的判断或合理的决策，而毫无迹象显示他们进行了系统推理，他们也没有能力详细说明引导自己得出结论的思维过程。不过还是有一些证据证明另一种假说的可能性，该假说认为，面对特定问题时，有些人主要利用直觉过程来解决，而其他人更多地运用分析过程。

就我们的目的而言，重要的是行为的不同，而不是行为究竟发生在哪个脑半球。两个脑半球的说法只会妨碍我们对直觉的“非逻辑性”思维的理解。对我们来说，重要的问题是“直觉是什么”“直觉是如何完成工作的”，而不是“直觉发生在脑部组织的多少立方厘米范围内”。

直觉过程的新证据

众所周知，近年来，人们在解决结构不明问题、创作科学艺术作品时所进行的过程方面的知识越来越丰富。这些知识都是在心理学实验室里，通过观察在某些领域确实有创造力的人的行为，并用计算机模拟具有专家水准的人类思维过程而获得的。即使大多数的直觉过程都是在潜意识下不自觉地进行的，但我们只要使用上述材料，就能相当详细地说明直觉判断的根本过程。

为了理解专家和新手之间行为的差异，并进一步了解新手是如何变成专家的，认知科学和人工智能一直非常关注处理专业任务的专家问题求解和决策制定过程的本质。认知科学研究的目标一直都是模拟人类各种思维过程，而人工智能研究的目标则是建立“专家系统”。这两种研究思路都大大加深了我们对专业技术的理解。35

对弈过程中的直觉

下象棋看似同管理天差地别，但是这种竞赛需要高智力水平和周密的思考，伟大的大师级棋手一般都是花了多年时间才掌握了精湛棋艺的全职专业人士。人们已经做了大量研究，来发掘象棋专门技术的基础，以及似乎在竞赛过程中扮演非常重要角色的直觉判断的本质。

看起来，用象棋似乎不是研究直觉的可行领域，因为大家总认为对弈极需要分析方法，棋手要系统地思考每步棋和对手反制棋步的后果，所以下一步棋都可能要花半个小时或更长时间思考。不过专业棋手有时可以同时与多达50名对手对局，表现出来的技术水平只比正式比赛时稍稍逊色。专业棋手同时面对多场棋局时，每步棋都在一分钟内完成，通常只花几秒钟而已，因为时间不允许他们仔细分析。

如果问这些大师级棋手在这些情况下该如何出妙招，答案是靠“直觉”，靠对形势做出的专业“判断”。如果问其他专业人士如何速做决断时，他们的回答也是一样的。对局势瞄上几秒钟，就能想出妙招，虽然他对判断过程毫无意识。即使在正式的比赛场合，棋手也只要看着棋局考虑几秒钟就能心生妙招。其余的分析时间，他通常用来证实明显可行的招数实际上有没有暗藏败机。

在其他专业领域里，我们也碰到了同类行为，不过在真正执行直觉判断之前，一般都要通过各种检验。当然也有例外情况，主要的例外就是必须在某个截止日期之前或马上做出决策的情形。当然，在这些例外情况下，同职业棋赛时限快到一样，出现错误在所难免。

对于大师级棋手通常依靠判断或直觉在很短时间内就能找到妙招的这种情况，我们该如何解释？我们只要进行一项很容易重复的实验，就可以得到大部分答案。若让一位大师和一位新棋手同时面对一场真实而又陌生的棋赛的某个棋局5秒钟，然后要求他们重新摆出该棋局，大师级棋手的准确率通常能达到95%（25颗棋子里大约能放对23~24颗），而新棋手的准确率平均只有25%（大约能放对5~6颗）。这是否意味着棋艺是以高超的视觉图像记忆为基础的？不是。因为若我们随机摆放同样这些棋子，新手的准确率还是差不多只有6颗，而大师级棋手的准确率却降到只有7颗。所以区别不在于图像记忆能力的高低，而是在于专家知识的多寡。对于大师级棋手来说，一场正常进行的棋赛中的某个棋局中，25颗棋子不是随意摆在一起的，而是安排成6种熟悉的阵势，像老朋友一样很容易辨认。在随机摆放棋子的棋盘上就没有这些阵势，只有25颗独立的棋子任意放在一起。

大师的记忆中保存着不止一组阵势。记忆中与每种阵势有关的信息都是关于该阵势重要性的：该阵势有什么危险，接下来可能出现哪些进攻型或防守型棋招。大师正是因为识别了阵势，才立刻想出合适的应对棋招，才能够快速地下出不失水准的好棋。专家以前的学习经历在他的头脑里储存了一大套经过索引的象棋百科全书，所以他才可能有上述表现，这也是大师的直觉和判断的秘诀。

我们在本文的提过，专家记忆中存储的熟悉模式数量估计在5万个左右。而一位美国大学毕业生的自然语言词汇量估计在5万~20万个，与专家的范围差不多。识别某个单词，就能联想到记忆中所存储的含义；识别某个棋阵，同样也能联想到其对棋赛的重要性。

计算机专家系统中的直觉

在某些特定领域里，成功的计算机专家系统越来越多，它们的能力直逼专业水准。这些系统存储了成千上万种指令。这些计算机指令以“if-then”指令对的形式出现。“if”是一系列待识别的条件或模式，而“then”是与“if”相关的一组信息，只要在目前的形势中识别出了某种模式，计算机就会自动把这组信息从存储区调出来。

在医疗诊断领域，已经对人类直觉和专家系统进行了大量研究。诊断系统如CADUCEUS和MYCIN都包括大量的“if-then”指令对，以及一台具有适度推断能力的仪器。目前这些系统的医疗诊断能力在各自有限的领域里都达到了比较高的临床诊断水平。这种识别能力也就是这些“if-then”指令对，说明了这些系统的直觉或判断能力；推导过程说明了它们的分析能力。

医疗诊断只是建立了专家系统的众多领域中的一个。多年来，电动车、发电机和变压器一直都是由某些大型电气制造商开发的专家系统自动设计出来的。这些计算机程序从专业工程师那里接管了许多标准化和相对惯例的设计工作。它们相当近似地模仿人类设计师所使用的经验程序，这些程序是关于电器设备的大量理论和实践信息的产物。识别在这些系统中发挥重要作用。比方说，查明顾客的具体要求，提醒程序使用一类特殊装置作为设计的基础装备。然后选择该设计方案的参数，来满足该装置的性能要求。

在化学领域，合成有机分子的反应路径也可以通过专家系统进行设计。这些化学合成程序同人类专家和其他专家系统一样混合使用直觉和分析两种思维方式。我们还可以举出很多专家系统的例子，总之所有的专家系统都表现出分析或推理过程，并结合通过暗示识别接通知识库的过程。看来这正是统一的专家系统组织方式，也是人类专家问题求解的组织方式。

注意，根据指令进行的直觉或判断推理，丝毫没有“不理智”的地方。一项指令中的条件构成了一组假设前提。只要满足这些条件，该指令就会得出正确的结论。它把这些条件蕴含的信息从存储区调出来，甚至直接启动自动反应。一个才学会开车的人发现红灯亮了，马上意识到红灯要停车，然后再意识到停车就要踩刹车。但是对于经验丰富的司机来说，看到红灯直接就引起踩刹车的动作。每个行动者对这个过程的意识程度，或反过来说他反应的自动程度，可能有所不同，但是不能说谁的反应比谁更“符合逻辑”。

管理中的直觉

提出许多来自与管理天差地别的专业领域的证据看来非常重要，因为“直觉”判断具有与“逻辑”判断截然不同的特性的观念已经广泛流传开了，但是我们对这些特性多数还全然不知。这些证据强有力地表明管理者的直觉技能与象棋大师或医生的直觉技能都取决于同类型的运行机制，如果不一样才让人意外。经验丰富的管理者也在记忆中储存了大量从培训和经验中获得的知识，并采用可以识别的信息块和关联信息的方式组织在一起。

比方说，波乌曼已经编制出一个计算机程序，能够通过检查财务报表来发现企业的问题。36该程序模型是在经验丰富的财务分析师解释这些报表时用有声思考方式达成的备忘录基础上建立起来的，它抓住了分析师凭直觉快速识别问题所必须具备的知识。如果比较该程序与人类财务分析专家的分析结果，就会发现两者通常都近似匹配。

巴思卡在另一项研究中，要求商学院学生和经验丰富的商人对某个经营方针案例进行分析，然后向他们收集通过有声思考方式达成的备忘录。37学生和商人得到的最终分析结果十分相似。最明显的区别在于，双方识别该案例的关键特性所需要的时间不同。专家凭直觉一般速度很快；而新手靠大量自觉和明显的分析，一般速度比较慢。

一些结论

对于专家问题求解和决策制定过程中运用判断和分析过程的详细描述，在管理研究的议程中应该优先考虑。然而，依照已经进行的研究结果来看，存在两种管理者的说法（至少是存在两种好管理者的说法）让人相当怀疑，一种几乎完全靠识别（直觉的别称），另一种几乎完全靠分析技术。实际上，决策制定风格更可能是密切结合直觉和分析两种技能的一个连续集合。我们可能也会发现，有待解决的问题的本质是决定两种技能最有效比例的主要因素。

随着我们对判断和直觉过程的组织方式、执行特定判断任务所需的特定知识，以及引起与情境相关的知识的暗示越来越了解，我们也掌握了改善专家判断的一种强大的新工具。我们现在可以详细说明某个领域的专家所必须具备的知识和直觉能力，并在设计合适的培训学习程序时，采用这些详细要求。

在越来越多的场合下，我们还可以设计出能将专家技术自动化，或向人类决策者提供计算机专家咨询服务的专家系统。我们发现，管理辅助决策工具逐渐向人和机器自动化系统组件之间共享知识和分析的高度互动的方向发展。至于未来，把专家在不同类型的管理工作中所用的知识和暗示提取出来，并订立目录，还有待开展大规模的研究和开发工作。我们都知道，在管理领域，建立专家系统已经在公司财务报表分析领域取得了一定的进展。公司方针和战略领域也是这类系统进一步开发的候选对象。

其他方面的管理工作，如非常重要的人员管理方面的工作情况又如何？在改善管理工作中人员这个关键要素的表现方面，我们又预期能得到哪些帮助呢？我们将在下一节详细说明其中一个重要方面。