問題即答案-讀書筆記
什麼樣的問題是一個好問題？問題的力量如何使我們絕處逢生？ 各領域的傑出人才在面對僵局時會做出什麼樣的選擇？作者給出的答案就是問催化性問題。
什麼是催化性問題？書中給出的定義是：通過挑戰既有思維打破壁壘，從而產生新的能量，踏上新征程的問題。但事實中，問題的引導作用常常在我們追求正確答案的過程中被忽略了。
其實，問題就像是一把鑰匙，能夠解鎖各種各樣的新洞見。不過在我們研究如何開門之前，應當首先看一看自己手裡的鑰匙是不是我們真正需要的那把。可惜的是，大多數人都沒有這樣的意識。現代環境使我們越發不愛提問，甚至逐漸扼殺了我們原本具有的好奇心和提問衝動。赫爾·葛瑞格森建議我們及時從所謂的正確答案組成的信息泡沫中清醒過來，他為我們提供了明確的指導，讓我們能夠在工作和生活中為自己和他人創造有利於提問的條件，開闢提問的綠洲。
問題決定了答案的框架，改變問題就能改變答案產出的範圍。人類社會的進步和發展往往是由一個又一個具有催化作用的問題驅動的。這本書介紹了不同領域的提問者如何運用問題的力量，打破僵局，走出困境。
為什麼問題即答案
為什麼作者認為問題本身就是答案呢？作者給出了兩個原因。
問題決定答案的框架
問題可以決定答案的框架，而改變了問題就會大大改變答案產出的範圍。也就是說，答案的範圍也會跟着不一樣。
比如，谷歌的母公司有一個部門，叫做「登月工廠」。他們的主要任務是給那些世界難題開腦洞，設計出解決方案。比如，他們之前率先研發出了無人駕駛汽車，還給全球最偏遠的地區第一次搭建了互聯網，在這個叫「登月工廠」的部門內部，有一個「猴子優先」的原則。
它說的就是，假設現在你的團隊突然接到一項任務，要求你們讓一隻猴子乖乖坐到杆子的頂上，背誦莎士比亞的作品，你該怎麼辦呢？可想而知，一般的團隊這個時候，肯定會先從那些簡單的問題入手。比如，先研究簡單的，就是怎麼先設計出一根杆子，能讓猴子穩穩地坐在上面。那這個任務不僅簡單，還能帶來短期的成就感。
但是登月工廠的這些人，他們的思考方式就不一樣。他們認為，這個事真正的卡點不是杆子，而是怎麼教猴子說話。假如這個目標達不到，就算你那個杆子設計得再好，整個任務也無法完成。
從簡單的地方入手，這是一種慣性思維。但是一旦打破這種慣性思維，就把問題變成了怎麼解決任務中最難、最有挑戰的那部分，解決方案也會截然不同。 也就是說，面對困難的問題，他們首先考慮的是如何解決那個最難解決的部分，而不是那個最簡單的部分。靠着這個「猴子優先」的原則，登月工廠取得了不少突破性的進展。
比如在研發機器人的問題上，登月工廠一下就抓住了這個領域的難點，那就是怎麼才能讓機器人不再依靠編程來做出每個動作，而是學會自主學習。在這個問題的驅使下，他們就用了一套很特別的算法。 而這個算法的神奇之處就在於，它能通過計算機視覺系統和機器學習原理，讓機器人自己去找解決方案。結果就是通過這套算法，機器人不僅能夠完成複雜的操作任務，成功率還達到了85.5%。相比之下，專家訓練單個模型的成功率只有70.3%。登月工廠就是因為定義了那個最難的核心問題，所以才能以更高的效率找到解決的方向。
問題本身代表解決方案
作者認為，新的解決方案似乎就鑲嵌在問題之中，只要提出問題，答案便立刻顯現。
比如，美國有一家匹茲堡兒童醫院，他們遇到過一件特別讓人頭疼的事，就是這家醫院發現，兒童患者跟成年人很不一樣。這些孩子在拍CT的時候，總是喜歡動來動去，很難安靜下來。機器掃描的過程又非常慢，所以憑藉當時的技術條件，最後通常要來來回回掃描好幾遍，才能給孩子做完CT，以便於醫生診斷。
那應該怎麼做呢？很多人想的可能是，我們要不要改變這個機器，去生產一些專門為孩子掃描的CT機器呢？顯然，這樣做成本很高，而且最終要想研發出一個新設備，需要漫長的等待。
於是他們改變了問題的思路。他們想我們能不能夠不去費力提高成像的速度，而是減少孩子們的扭動。那麼孩子為什麼會扭動呢？是因為做CT的時候，周圍的環境很黑，整個機器是一個密閉的黑洞，所以孩子們感覺害怕才會動。
所以，關鍵的問題是怎麼減少孩子們在做CT時的恐懼。於是醫院就針對這個問題研發了一段時間，最後把整個影像室打造成了一個沉浸式的冒險現場。在做檢查之前，孩子會先接到一個指令，只要進入機器，冒險就開始啦。在機器里你會看到一個海盜的老巢，或者是一隻巨大的恐龍。這個時候，小英雄們必須保持靜止不動，才能安全闖關。結果經過這次的改造，整個CT成像的質量明顯上升，孩子們不僅變得更安靜了，有些孩子甚至還想回來再玩一次。
是什麼阻礙我們提出催化性問題
問出問題很重要，但真正鼓勵員工去挑戰現狀、提出催化性問題的企業並不多。而且我們在學校學習的時候，也都有一個習慣，就是大多數時間都在記答案、學知識，很少提出那些跟教學內容沒有關係，甚至有衝突的問題。
效率
在課堂上，老師提問學生的場景很常見，而且提問的目的就是要看看學生有沒有記住知識點。雖然這種情況很合理，但是現在學生要學的知識很複雜，而且很多。因為學生的時間很有限，所以，他們只要有時間，一定會先從接收信息、接受知識上着手。
也就是說，我們總是要花大量的時間來積累知識，以至於很難有時間把視線轉移到現有的知識體系之外，去問出那些新問題。除此之外還有什麼原因呢？催化性問題之所以受限制，是因為很多時候，組織要服從於效率。
比如，工作中的工作手冊，很多崗位會需要我們按照每個環節的操作流程進行操作。只要按手冊上的操作做，那一定是效率最高的。假如你想創新，那往往意味着你要犧牲短期的效率。
權利
很多人可能都有一個感覺，就是特別害怕自己問出的問題會挑戰權威，害怕萬一是自己錯了，那得多丟人現眼。尤其是在一些「權力距離」大的組織里。什麼叫「權力距離」呢？就是人們對權力不平等狀況的接受程度。權力距離越大，等級就越分明，組織成員遭受的不平等對待就越多。而且越是權力不平等的組織，下屬就越期待上級給自己發布命令，而不是自己主動提出意見。
比如在有的學校里，老師會說，這個問題我不知道，你可以去其他地方找找答案。而在另外的一些學校里，學生就會認為，老師是無所不知的，他們給出的答案必須是正確無誤的。
作者認為，這其實也是一種權力。權力在時時刻刻影響着我們對提問的態度。
如何化解阻礙
想讓我們的提問肌肉更加強大，作者建議，最好的訓練方法，就是從錯誤中不斷改進。就是正確地犯錯。具體應該怎麼做呢？作者給了我們三個行動錦囊。
先找到錯誤
先找到錯誤，要讓錯誤變得可見，也就是把錯誤給可視化。
比如作者舉了一個例子，有一個網絡安全公司，本來在打擊網絡犯罪方面很有成就。但是曾經有一段時間，他們一直被黑客問題困擾，因為黑客軍團在不停地升級攻擊方案，讓已經設計好的整個安全系統猝不及防。於是這家公司就開始思考，到底應該怎麼創新，才能趕得上黑客的應對速度呢？
有一天，他們終於發現到了一個始終沒有意識到的錯誤，那就是所有人都在想方設法地造防火牆，把黑客攔在外面。但是用這家公司的創始人的話來說，不可能有一堵足夠高的牆，能把所有的壞人都擋在外面。那這樣一來，關鍵問題就變成了當黑客已經攻破這堵牆，打入內部，應該如何實時應對威脅，解除危機呢？
所以這家公司將計就計，他們利用機器學習和人工智能不停地搜集情報，模擬出黑客的工作習慣。這樣，他們最後就打造出一套能夠實時抵抗威脅的解決方案。正是憑藉這個優勢，這家初創公司結果獲得了軟銀1億美元的投資。
找到能夠幫助你識別錯誤的人
因為他們可以引導你提出問題，走出誤區。那為什麼其他人會帶來這麼大的幫助呢？有一項實驗來自美國的電話電報公司，他們想要調查公司里最有創造力的人身上到底有什麼特點。
結果證明，這些人其實沒有什麼共同的宗教信仰，教育背景也不突出，膚色、家庭方面更找不出什麼共性。他們唯一相同的地方，就是基本都和一個叫做哈利·尼奎斯特的人吃過飯。他們發現，這個人思維特別地活躍，更關鍵的是，特別愛提出問題，還能引發別人發現問題，糾正誤區。
從錯誤中改進
從錯誤中改進並不是說，讓我們犯很大的錯誤，而是說，在日常生活中的小事情，慢慢做起。比如，學跳舞，四肢不協調。
作者認為，營造一種安全的、相對不確定的環境，可以幫助我們保持提問的好奇心。就是給自己的生活刻意地營造一點未知，你才更有探索的願望。營造一個讓所有人都願意提問，敢於提問的好環境呢？
管理者要打消團隊成員的顧慮，讓他們不必擔心會因為建言獻策而感覺到尷尬，甚至受排擠。
總結一下，要想提出更多的催化性問題，首先需要找出錯誤，讓錯誤變得可見。其次，可以找到那些能夠幫你識別錯誤的同伴。最後，你還要保持提問的習慣，持續鍛煉自己的提問肌肉。可以嘗試着讓自己接觸不確定的環境，延長好奇心的保質期。
