问题即答案-读书笔记
什么样的问题是一个好问题？问题的力量如何使我们绝处逢生？ 各领域的杰出人才在面对僵局时会做出什么样的选择？作者给出的答案就是问催化性问题。
什么是催化性问题？书中给出的定义是：通过挑战既有思维打破壁垒，从而产生新的能量，踏上新征程的问题。但事实中，问题的引导作用常常在我们追求正确答案的过程中被忽略了。
其实，问题就像是一把钥匙，能够解锁各种各样的新洞见。不过在我们研究如何开门之前，应当首先看一看自己手里的钥匙是不是我们真正需要的那把。可惜的是，大多数人都没有这样的意识。现代环境使我们越发不爱提问，甚至逐渐扼杀了我们原本具有的好奇心和提问冲动。赫尔·葛瑞格森建议我们及时从所谓的正确答案组成的信息泡沫中清醒过来，他为我们提供了明确的指导，让我们能够在工作和生活中为自己和他人创造有利于提问的条件，开辟提问的绿洲。
问题决定了答案的框架，改变问题就能改变答案产出的范围。人类社会的进步和发展往往是由一个又一个具有催化作用的问题驱动的。这本书介绍了不同领域的提问者如何运用问题的力量，打破僵局，走出困境。
为什么问题即答案
为什么作者认为问题本身就是答案呢？作者给出了两个原因。
问题决定答案的框架
问题可以决定答案的框架，而改变了问题就会大大改变答案产出的范围。也就是说，答案的范围也会跟着不一样。
比如，谷歌的母公司有一个部门，叫做“登月工厂”。他们的主要任务是给那些世界难题开脑洞，设计出解决方案。比如，他们之前率先研发出了无人驾驶汽车，还给全球最偏远的地区第一次搭建了互联网，在这个叫“登月工厂”的部门内部，有一个“猴子优先”的原则。
它说的就是，假设现在你的团队突然接到一项任务，要求你们让一只猴子乖乖坐到杆子的顶上，背诵莎士比亚的作品，你该怎么办呢？可想而知，一般的团队这个时候，肯定会先从那些简单的问题入手。比如，先研究简单的，就是怎么先设计出一根杆子，能让猴子稳稳地坐在上面。那这个任务不仅简单，还能带来短期的成就感。
但是登月工厂的这些人，他们的思考方式就不一样。他们认为，这个事真正的卡点不是杆子，而是怎么教猴子说话。假如这个目标达不到，就算你那个杆子设计得再好，整个任务也无法完成。
从简单的地方入手，这是一种惯性思维。但是一旦打破这种惯性思维，就把问题变成了怎么解决任务中最难、最有挑战的那部分，解决方案也会截然不同。 也就是说，面对困难的问题，他们首先考虑的是如何解决那个最难解决的部分，而不是那个最简单的部分。靠着这个“猴子优先”的原则，登月工厂取得了不少突破性的进展。
比如在研发机器人的问题上，登月工厂一下就抓住了这个领域的难点，那就是怎么才能让机器人不再依靠编程来做出每个动作，而是学会自主学习。在这个问题的驱使下，他们就用了一套很特别的算法。 而这个算法的神奇之处就在于，它能通过计算机视觉系统和机器学习原理，让机器人自己去找解决方案。结果就是通过这套算法，机器人不仅能够完成复杂的操作任务，成功率还达到了85.5%。相比之下，专家训练单个模型的成功率只有70.3%。登月工厂就是因为定义了那个最难的核心问题，所以才能以更高的效率找到解决的方向。
问题本身代表解决方案
作者认为，新的解决方案似乎就镶嵌在问题之中，只要提出问题，答案便立刻显现。
比如，美国有一家匹兹堡儿童医院，他们遇到过一件特别让人头疼的事，就是这家医院发现，儿童患者跟成年人很不一样。这些孩子在拍CT的时候，总是喜欢动来动去，很难安静下来。机器扫描的过程又非常慢，所以凭借当时的技术条件，最后通常要来来回回扫描好几遍，才能给孩子做完CT，以便于医生诊断。
那应该怎么做呢？很多人想的可能是，我们要不要改变这个机器，去生产一些专门为孩子扫描的CT机器呢？显然，这样做成本很高，而且最终要想研发出一个新设备，需要漫长的等待。
于是他们改变了问题的思路。他们想我们能不能够不去费力提高成像的速度，而是减少孩子们的扭动。那么孩子为什么会扭动呢？是因为做CT的时候，周围的环境很黑，整个机器是一个密闭的黑洞，所以孩子们感觉害怕才会动。
所以，关键的问题是怎么减少孩子们在做CT时的恐惧。于是医院就针对这个问题研发了一段时间，最后把整个影像室打造成了一个沉浸式的冒险现场。在做检查之前，孩子会先接到一个指令，只要进入机器，冒险就开始啦。在机器里你会看到一个海盗的老巢，或者是一只巨大的恐龙。这个时候，小英雄们必须保持静止不动，才能安全闯关。结果经过这次的改造，整个CT成像的质量明显上升，孩子们不仅变得更安静了，有些孩子甚至还想回来再玩一次。
是什么阻碍我们提出催化性问题
问出问题很重要，但真正鼓励员工去挑战现状、提出催化性问题的企业并不多。而且我们在学校学习的时候，也都有一个习惯，就是大多数时间都在记答案、学知识，很少提出那些跟教学内容没有关系，甚至有冲突的问题。
效率
在课堂上，老师提问学生的场景很常见，而且提问的目的就是要看看学生有没有记住知识点。虽然这种情况很合理，但是现在学生要学的知识很复杂，而且很多。因为学生的时间很有限，所以，他们只要有时间，一定会先从接收信息、接受知识上着手。
也就是说，我们总是要花大量的时间来积累知识，以至于很难有时间把视线转移到现有的知识体系之外，去问出那些新问题。除此之外还有什么原因呢？催化性问题之所以受限制，是因为很多时候，组织要服从于效率。
比如，工作中的工作手册，很多岗位会需要我们按照每个环节的操作流程进行操作。只要按手册上的操作做，那一定是效率最高的。假如你想创新，那往往意味着你要牺牲短期的效率。
权利
很多人可能都有一个感觉，就是特别害怕自己问出的问题会挑战权威，害怕万一是自己错了，那得多丢人现眼。尤其是在一些“权力距离”大的组织里。什么叫“权力距离”呢？就是人们对权力不平等状况的接受程度。权力距离越大，等级就越分明，组织成员遭受的不平等对待就越多。而且越是权力不平等的组织，下属就越期待上级给自己发布命令，而不是自己主动提出意见。
比如在有的学校里，老师会说，这个问题我不知道，你可以去其他地方找找答案。而在另外的一些学校里，学生就会认为，老师是无所不知的，他们给出的答案必须是正确无误的。
作者认为，这其实也是一种权力。权力在时时刻刻影响着我们对提问的态度。
如何化解阻碍
想让我们的提问肌肉更加强大，作者建议，最好的训练方法，就是从错误中不断改进。就是正确地犯错。具体应该怎么做呢？作者给了我们三个行动锦囊。
先找到错误
先找到错误，要让错误变得可见，也就是把错误给可视化。
比如作者举了一个例子，有一个网络安全公司，本来在打击网络犯罪方面很有成就。但是曾经有一段时间，他们一直被黑客问题困扰，因为黑客军团在不停地升级攻击方案，让已经设计好的整个安全系统猝不及防。于是这家公司就开始思考，到底应该怎么创新，才能赶得上黑客的应对速度呢？
有一天，他们终于发现到了一个始终没有意识到的错误，那就是所有人都在想方设法地造防火墙，把黑客拦在外面。但是用这家公司的创始人的话来说，不可能有一堵足够高的墙，能把所有的坏人都挡在外面。那这样一来，关键问题就变成了当黑客已经攻破这堵墙，打入内部，应该如何实时应对威胁，解除危机呢？
所以这家公司将计就计，他们利用机器学习和人工智能不停地搜集情报，模拟出黑客的工作习惯。这样，他们最后就打造出一套能够实时抵抗威胁的解决方案。正是凭借这个优势，这家初创公司结果获得了软银1亿美元的投资。
找到能够帮助你识别错误的人
因为他们可以引导你提出问题，走出误区。那为什么其他人会带来这么大的帮助呢？有一项实验来自美国的电话电报公司，他们想要调查公司里最有创造力的人身上到底有什么特点。
结果证明，这些人其实没有什么共同的宗教信仰，教育背景也不突出，肤色、家庭方面更找不出什么共性。他们唯一相同的地方，就是基本都和一个叫做哈利·尼奎斯特的人吃过饭。他们发现，这个人思维特别地活跃，更关键的是，特别爱提出问题，还能引发别人发现问题，纠正误区。
从错误中改进
从错误中改进并不是说，让我们犯很大的错误，而是说，在日常生活中的小事情，慢慢做起。比如，学跳舞，四肢不协调。
作者认为，营造一种安全的、相对不确定的环境，可以帮助我们保持提问的好奇心。就是给自己的生活刻意地营造一点未知，你才更有探索的愿望。营造一个让所有人都愿意提问，敢于提问的好环境呢？
管理者要打消团队成员的顾虑，让他们不必担心会因为建言献策而感觉到尴尬，甚至受排挤。
总结一下，要想提出更多的催化性问题，首先需要找出错误，让错误变得可见。其次，可以找到那些能够帮你识别错误的同伴。最后，你还要保持提问的习惯，持续锻炼自己的提问肌肉。可以尝试着让自己接触不确定的环境，延长好奇心的保质期。
