Problem solving
समस्या समाधान बाधाओं को पार करके एक लक्ष्य प्राप्त करने की प्रक्रिया है, जो अधिकांश गतिविधियों का एक नियमित हिस्सा है। समाधान की आवश्यकता वाली समस्याएं सरल व्यक्तिगत कार्यों से लेकर हैं (जैसे। किसी उपकरण को कैसे चालू किया जाए) व्यापार और तकनीकी क्षेत्रों में जटिल मुद्दों के लिए। पहला एक मुद्दे को संबोधित करने वाले सरल समस्या समाधान (एस. पी. एस.) का एक उदाहरण है, जबकि दूसरा कई परस्पर संबंधित बाधाओं के साथ जटिल समस्या समाधान (सी. पी. एस.) है। समस्या-समाधान कार्यों का एक अन्य वर्गीकरण विशिष्ट बाधाओं और लक्ष्यों के साथ अच्छी तरह से परिभाषित समस्याओं में है, और गैर-परिभाषित समस्याएं जिनमें वर्तमान स्थिति परेशान करने वाली है लेकिन यह स्पष्ट नहीं है कि किस प्रकार के समाधान का लक्ष्य रखा जाए। इसी तरह, कोई भी औपचारिक या तथ्य-आधारित समस्याओं को अलग कर सकता है, जिनके लिए साइकोमेट्रिक इंटेलिजेंस की आवश्यकता होती है, बनाम सामाजिक-भावनात्मक समस्याएं जो व्यक्तियों या समूहों की परिवर्तनशील भावनाओं पर निर्भर करती हैं, जैसे कि चतुर व्यवहार, फैशन या उपहार विकल्प। समाधान के लिए लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए पर्याप्त संसाधनों और ज्ञान की आवश्यकता होती है। वकीलों, डॉक्टरों, प्रोग्रामरों और सलाहकारों जैसे पेशेवर बड़े पैमाने पर उन मुद्दों के लिए समस्या समाधानक हैं जिनके लिए सामान्य क्षमता से परे तकनीकी कौशल और ज्ञान की आवश्यकता होती है। कई व्यवसायों ने एक समस्या को पहचानकर और एक समाधान बनाकर लाभदायक बाजार पाए हैंः समस्या जितनी अधिक व्यापक और असुविधाजनक होगी, एक मापनीय समाधान विकसित करने का अवसर उतना ही अधिक होगा। इंजीनियरिंग, व्यवसाय, चिकित्सा, गणित, कंप्यूटर विज्ञान, दर्शन और सामाजिक संगठन जैसे क्षेत्रों में कई विशेष समस्या-समाधान तकनीकें और तरीके हैं। मनोविज्ञान और संज्ञानात्मक विज्ञानों में समस्याओं की पहचान करने, उनका विश्लेषण करने और उन्हें हल करने की मानसिक तकनीकों का अध्ययन किया जाता है। उन मानसिक बाधाओं पर भी व्यापक रूप से शोध किया गया है जो लोगों को समाधान खोजने से रोकती हैं; समस्या-समाधान बाधाओं में पुष्टि पूर्वाग्रह, मानसिक सेट और कार्यात्मक स्थिरता शामिल हैं। परिभाषा समस्या समाधान शब्द का अनुशासन के आधार पर थोड़ा अलग अर्थ है। उदाहरण के लिए, यह मनोविज्ञान में एक मानसिक प्रक्रिया है और कंप्यूटर विज्ञान में एक कम्प्यूटरीकृत प्रक्रिया है। दो अलग-अलग प्रकार की समस्याएं हैंः गलत तरीके से परिभाषित और अच्छी तरह से परिभाषित; प्रत्येक के लिए अलग-अलग तरीकों का उपयोग किया जाता है। अच्छी तरह से परिभाषित समस्याओं के विशिष्ट अंतिम लक्ष्य और स्पष्ट रूप से अपेक्षित समाधान होते हैं, जबकि गैर-परिभाषित समस्याएं नहीं होती हैं। अच्छी तरह से परिभाषित समस्याएं गलत तरीके से परिभाषित समस्याओं की तुलना में अधिक प्रारंभिक योजना की अनुमति देती हैं। समस्याओं को हल करने में कभी-कभी व्यावहारिकता (जिस तरह से संदर्भ अर्थ में योगदान देता है) और शब्दार्थ (समस्या की व्याख्या) से निपटना शामिल होता है। यह समझने की क्षमता कि समस्या का अंतिम लक्ष्य क्या है, और किन नियमों को लागू किया जा सकता है, समस्या को हल करने की कुंजी का प्रतिनिधित्व करता है। कभी-कभी किसी समस्या के लिए अमूर्त सोच या रचनात्मक समाधान की आवश्यकता होती है। समस्या समाधान के दो प्रमुख क्षेत्र हैंः गणितीय समस्या समाधान और व्यक्तिगत समस्या समाधान। प्रत्येक किसी न किसी कठिनाई या बाधा से संबंधित है जिसका सामना करना पड़ता है। मनोविज्ञान में समस्या समाधान जीवन में आने वाली समस्याओं का समाधान खोजने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है। इन समस्याओं का समाधान आमतौर पर स्थिति-या संदर्भ-विशिष्ट होता है। प्रक्रिया समस्या खोजने और समस्या को आकार देने के साथ शुरू होती है, जिसमें समस्या की खोज और सरलीकरण किया जाता है। अगला कदम संभावित समाधान तैयार करना और उनका मूल्यांकन करना है। अंत में एक समाधान को लागू करने और सत्यापित करने के लिए चुना जाता है। समस्याओं का एक अंतिम लक्ष्य होता है; आप वहाँ कैसे पहुँचते हैं, यह समस्या अभिविन्यास (समस्या-समाधान शैली और कौशल) और व्यवस्थित विश्लेषण पर निर्भर करता है। मानसिक स्वास्थ्य पेशेवर आत्मनिरीक्षण, व्यवहारवाद, अनुकरण, कंप्यूटर मॉडलिंग और प्रयोग जैसी विधियों का उपयोग करके मानव समस्या-समाधान प्रक्रियाओं का अध्ययन करते हैं। सामाजिक मनोवैज्ञानिक समस्या के व्यक्ति-पर्यावरण संबंध पहलू और स्वतंत्र और परस्पर निर्भर समस्या-समाधान विधियों को देखते हैं। समस्या समाधान को एक उच्च क्रम की संज्ञानात्मक प्रक्रिया और बौद्धिक कार्य के रूप में परिभाषित किया गया है जिसके लिए अधिक नियमित या मौलिक कौशल के समन्वय और नियंत्रण की आवश्यकता होती है। अनुभवजन्य शोध से पता चलता है कि कई अलग-अलग रणनीतियाँ और कारक रोजमर्रा की समस्या समाधान को प्रभावित करते हैं। फ्रंटल लोब चोटों वाले लोगों का अध्ययन करने वाले पुनर्वास मनोवैज्ञानिकों ने पाया है कि भावनात्मक नियंत्रण और तर्क में कमी को प्रभावी पुनर्वास के साथ फिर से कम किया जा सकता है और घायल व्यक्तियों की रोजमर्रा की समस्याओं को हल करने की क्षमता में सुधार किया जा सकता है। पारस्परिक दैनिक समस्या समाधान व्यक्तिगत प्रेरक और प्रासंगिक घटकों पर निर्भर करता है। ऐसा ही एक घटक "वास्तविक दुनिया" की समस्याओं का भावनात्मक संयोजन है, जो या तो समस्या-समाधान प्रदर्शन में बाधा डाल सकता है या सहायता कर सकता है। शोधकर्ताओं ने समस्या समाधान में भावनाओं की भूमिका पर ध्यान केंद्रित किया है, यह प्रदर्शित करते हुए कि खराब भावनात्मक नियंत्रण लक्ष्य कार्य पर ध्यान केंद्रित करने में बाधा डाल सकता है, समस्या समाधान में बाधा डाल सकता है, और थकान, अवसाद और जड़ता जैसे नकारात्मक परिणामों की ओर ले जा सकता है। मानव समस्या समाधान में दो संबंधित प्रक्रियाएँ होती हैंः समस्या अभिविन्यास, और समस्याग्रस्त स्थितियों और समस्या-समाधान कौशल के लिए प्रेरक/दृष्टिकोण/भावात्मक दृष्टिकोण। लोगों की रणनीतियाँ अपने लक्ष्यों के साथ मेल खाती हैं और दूसरों के साथ अपनी तुलना करने की प्रक्रिया से उत्पन्न होती हैं। संज्ञानात्मक विज्ञान समस्या समाधान का अध्ययन करने वाले पहले प्रयोगात्मक मनोवैज्ञानिकों में जर्मनी के गेस्टाल्टिस्ट थे, जैसे कि कार्ल डंकर ने द साइकोलॉजी ऑफ प्रोडक्टिव थिंकिंग (1935) में। शायद सबसे प्रसिद्ध एलन नेवेल और हर्बर्ट ए. साइमन का काम है। 1960 और 1970 के दशक की शुरुआत में प्रयोगों ने प्रतिभागियों को अपेक्षाकृत सरल, अच्छी तरह से परिभाषित, लेकिन पहले नहीं देखे गए प्रयोगशाला कार्यों को हल करने के लिए कहा। इन सरल समस्याओं, जैसे कि टावर ऑफ हनोई, ने इष्टतम समाधानों को स्वीकार किया जिन्हें जल्दी से पाया जा सकता था, जिससे शोधकर्ताओं को पूरी समस्या-समाधान प्रक्रिया का निरीक्षण करने की अनुमति मिली। शोधकर्ताओं ने माना कि ये मॉडल समस्याएं विशिष्ट संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं को उजागर करेंगी जिनके द्वारा अधिक जटिल "वास्तविक दुनिया" समस्याओं का समाधान किया जाता है। इस शोध द्वारा पाई गई एक उत्कृष्ट समस्या-समाधान तकनीक अपघटन का सिद्धांत है। कंप्यूटर विज्ञान अधिकांश कंप्यूटर विज्ञान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एक निर्दिष्ट प्रकार की समस्या को हल करने के लिए स्वचालित प्रणालियों को डिजाइन करना शामिल हैः इनपुट डेटा को स्वीकार करना और उचित रूप से जल्दी से सही या पर्याप्त प्रतिक्रिया की गणना करना। एल्गोरिदम ऐसे व्यंजन या निर्देश हैं जो ऐसी प्रणालियों को निर्देशित करते हैं, जिन्हें कंप्यूटर प्रोग्राम में लिखा जाता है। इस तरह की प्रणालियों को तैयार करने के लिए उठाए जाने वाले कदमों में समस्या का निर्धारण, शोध, मूल कारण विश्लेषण, डी-डुप्लिकेशन, विश्लेषण, निदान और मरम्मत शामिल हैं। विश्लेषणात्मक तकनीकों में रैखिक और अरैखिक प्रोग्रामिंग, कतार प्रणाली और अनुकरण शामिल हैं। कंप्यूटर प्रोग्राम में त्रुटियों को ढूंढना और ठीक करना एक बड़ी, बारहमासी बाधा हैः डीबगिंग। तर्क औपचारिक तर्क वैधता, सत्य, अनुमान, तर्क और प्रमाण जैसे मुद्दों से संबंधित है। समस्या-समाधान के संदर्भ में, इसका उपयोग औपचारिक रूप से एक समस्या को साबित करने के लिए एक प्रमेय के रूप में प्रस्तुत करने के लिए किया जा सकता है, और समस्या को हल करने के लिए आवश्यक ज्ञान का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक प्रमाण के रूप में उपयोग किया जा सकता है कि समस्या का एक समाधान है। औपचारिक तर्क का उपयोग करके गणितीय प्रमेयों को साबित करने के लिए कंप्यूटर का उपयोग 1950 के दशक में साबित होने वाले स्वचालित प्रमेय के क्षेत्र के रूप में उभरा। इसमें एलन नेवेल, हर्बर्ट ए. साइमन और जे. सी. शॉ द्वारा विकसित लॉजिक थ्योरी मशीन के साथ-साथ जॉन एलन रॉबिन्सन द्वारा विकसित रिज़ॉल्यूशन सिद्धांत जैसे एल्गोरिदमिक तरीकों के रूप में मानव समस्या समाधान का अनुकरण करने के लिए डिज़ाइन किए गए शोध विधियों का उपयोग शामिल था। गणितीय प्रमेयों के प्रमाण खोजने के लिए इसके उपयोग के अलावा, कंप्यूटर विज्ञान में प्रोग्राम सत्यापन के लिए स्वचालित प्रमेय-प्रमाण का भी उपयोग किया गया है। 1958 में, जॉन मैकार्थी ने औपचारिक तर्क में जानकारी का प्रतिनिधित्व करने और स्वचालित प्रमेय-प्रमाण का उपयोग करके प्रश्नों के उत्तर प्राप्त करने के लिए सलाह लेने वाले को प्रस्तावित किया। इस दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम 1969 में कॉर्डेल ग्रीन द्वारा उठाया गया था, जिन्होंने प्रश्न-उत्तर के लिए और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में रोबोट योजना जैसे अन्य अनुप्रयोगों के लिए एक संकल्प प्रमेय कहावत का उपयोग किया था। कॉर्डेल ग्रीन द्वारा उपयोग किए गए समाधान प्रमेय-प्रमाण में मानव समस्या समाधान विधियों के साथ बहुत कम समानता थी। एम. आई. टी. के शोधकर्ताओं से उस दृष्टिकोण की आलोचना के जवाब में, रॉबर्ट कोवल्स्की ने लॉजिक प्रोग्रामिंग और एस. एल. डी. रिज़ॉल्यूशन विकसित किया, जो समस्या अपघटन द्वारा समस्याओं का समाधान करता है। उन्होंने मानव सोच में सुधार के लिए कंप्यूटर और मानव समस्या समाधान और कम्प्यूटेशनल तर्क दोनों के लिए तर्क की वकालत की है। इंजीनियरिंग जब उत्पाद या प्रक्रियाएँ विफल हो जाती हैं, तो समस्या समाधान तकनीकों का उपयोग सुधारात्मक कार्यों को विकसित करने के लिए किया जा सकता है जो आगे की विफलताओं को रोकने के लिए किए जा सकते हैं। इस तरह की तकनीकों को एक वास्तविक विफलता घटना से पहले एक उत्पाद या प्रक्रिया पर भी लागू किया जा सकता है-एक संभावित समस्या की भविष्यवाणी करने, विश्लेषण करने और कम करने के लिए। विफलता विधि और प्रभाव विश्लेषण जैसी तकनीकें समस्याओं की संभावना को सक्रिय रूप से कम कर सकती हैं। प्रतिक्रियाशील या सक्रिय मामले में, निदान की प्रक्रिया के माध्यम से एक कारणात्मक व्याख्या का निर्माण करना आवश्यक है। कारणों के संदर्भ में प्रभावों की व्याख्या प्राप्त करने में, अपहरण नए विचार या परिकल्पनाएँ उत्पन्न करता है (यह पूछते हुए कि "कैसे? "); कटौती अन्य प्रशंसनीय परिसरों के आधार पर परिकल्पनाओं का मूल्यांकन और परिशोधन करती है (यह पूछते हुए कि" क्यों? "); और प्रेरण अनुभवजन्य डेटा के साथ एक परिकल्पना को उचित ठहराता है (पूछते हुए" कितना? ")। अपहरण का उद्देश्य यह निर्धारित करना है कि किस परिकल्पना या प्रस्ताव का परीक्षण करना है, न कि किसे अपनाना है या दावा करना है। पीरसन तार्किक प्रणाली में, अपहरण और कटौती का तर्क एक घटना की हमारी वैचारिक समझ में योगदान देता है, जबकि प्रेरण का तर्क हमारे वैचारिक ज्ञान में मात्रात्मक विवरण (अनुभवजन्य पुष्टि) जोड़ता है। फोरेंसिक इंजीनियरिंग विफलता विश्लेषण की एक महत्वपूर्ण तकनीक है जिसमें उत्पाद दोषों और खामियों का पता लगाना शामिल है। इसके बाद आगे की विफलताओं को रोकने के लिए सुधारात्मक कार्रवाई की जा सकती है। रिवर्स इंजीनियरिंग उत्पाद को अलग करके और उसके भागों को बनाने और इकट्ठा करने के लिए एक प्रशंसनीय मार्ग विकसित करके उत्पाद को विकसित करने में उपयोग किए जाने वाले मूल समस्या-समाधान तर्क की खोज करने का प्रयास करती है। सैन्य विज्ञान सैन्य विज्ञान में, समस्या समाधान "अंतिम राज्यों" की अवधारणा से जुड़ा हुआ है, वे स्थितियाँ या परिस्थितियाँ जो रणनीति के उद्देश्य हैं। समस्याओं को हल करने की क्षमता किसी भी सैन्य पद पर महत्वपूर्ण है, लेकिन कमान और नियंत्रण स्तर पर आवश्यक है। यह संभावित परिदृश्यों की गहरी गुणात्मक और मात्रात्मक समझ का परिणाम है। इस संदर्भ में प्रभावशीलता परिणामों का मूल्यांकन हैः अंतिम अवस्थाओं को किस हद तक पूरा किया गया था। योजना यह निर्धारित करने की प्रक्रिया है कि उन अंतिम अवस्थाओं को कैसे प्रभावित किया जाए। प्रक्रियाएँ समस्या समाधान के कुछ मॉडलों में एक लक्ष्य की पहचान करना और फिर इस लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए उप-लक्ष्यों का एक क्रम शामिल है। एंडरसन, जिन्होंने संज्ञान के एसीटी-आर मॉडल की शुरुआत की, ने लक्ष्यों और उप-लक्ष्यों के इस संग्रह को एक लक्ष्य ढेर के रूप में मॉडल किया जिसमें दिमाग में लक्ष्यों और उप-लक्ष्यों का एक ढेर होता है जिसे पूरा किया जाना है, और किसी भी समय एक ही कार्य किया जा रहा है। एक समस्या को हल करने के तरीके का ज्ञान दूसरी समस्या पर लागू किया जा सकता है, एक प्रक्रिया में जिसे स्थानांतरण के रूप में जाना जाता है। समस्या-समाधान रणनीतियाँ समस्या-समाधान रणनीतियाँ किसी लक्ष्य को प्राप्त करने की बाधाओं को पार करने के लिए कदम हैं। किसी समस्या को हल करने के क्रम में ऐसी रणनीतियों की पुनरावृत्ति "समस्या-समाधान चक्र" है। इस चक्र में सामान्य चरणों में समस्या को पहचानना, इसे परिभाषित करना, इसे ठीक करने के लिए एक रणनीति विकसित करना, उपलब्ध ज्ञान और संसाधनों को व्यवस्थित करना, प्रगति की निगरानी करना और समाधान की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करना शामिल है। एक बार समाधान प्राप्त हो जाने के बाद, आमतौर पर एक और समस्या उत्पन्न होती है, और चक्र फिर से शुरू होता है। अंतर्दृष्टि अचानक आह है! एक समस्या का समाधान, एक जटिल स्थिति को सरल बनाने के लिए एक नए विचार का जन्म। अंतर्दृष्टि के माध्यम से पाए जाने वाले समाधान अक्सर चरण-दर-चरण विश्लेषण की तुलना में अधिक तीक्ष्ण होते हैं। एक त्वरित समाधान प्रक्रिया के लिए समस्या-समाधान चक्र के विभिन्न चरणों में उत्पादक चालों का चयन करने के लिए अंतर्दृष्टि की आवश्यकता होती है। नेवेल और साइमन की चाल समस्या की औपचारिक परिभाषा के विपरीत, अंतर्दृष्टि समस्या की कोई सर्वसम्मत परिभाषा नहीं है। कुछ समस्या-समाधान रणनीतियों में शामिल हैंः वास्तविक प्रणाली में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए एक व्यवहार योग्य मॉडल प्रणाली में समस्या को हल करना सादृश्य एक पिछली समस्या के समाधान को अपनाना जिसमें समान विशेषताएं या तंत्र हैं मस्तिष्क मंथन (विशेष रूप से लोगों के समूहों के बीच) बड़ी संख्या में समाधान या विचारों का सुझाव देना और उन्हें तब तक जोड़ना और विकसित करना जब तक कि एक इष्टतम समाधान नहीं मिल जाता है उपलब्ध साक्ष्य और तर्कों का महत्वपूर्ण सोच विश्लेषण तर्कसंगत, संदेहपूर्ण और निष्पक्ष मूल्यांकन के माध्यम से निर्णय लेने के लिए विभाजित करें और जीतें एक बड़ी, जटिल समस्या को छोटी, हल करने योग्य समस्याओं में विभाजित करें बाधाओं से निपटने के लिए बाहरी सहायता प्राप्त करने में मदद करें परिकल्पना परीक्षण समस्या की संभावित व्याख्या मानते हुए और बाद में इस धारणा को साबित करने (या कुछ संदर्भों में, गलत साबित करने) की कोशिश करते हुए परिकल्पना परीक्षण जिस बिंदु पर प्रमाण विफल हो जाता है वह इसे हल करने का प्रारंभिक बिंदु होगा समस्या को एक अन्य समस्या में बदलना जिसके लिए समाधान मौजूद हैं मौजूदा विचारों को नियोजित करते हुए अनुसंधान या समान समस्याओं के लिए मौजूदा समाधानों को अपनाना मूल कारण विश्लेषण एक समस्या के कारण की पहचान करना परीक्षण-और-त्रुटि परीक्षण संभावित समाधान जब तक सही नहीं मिल जाता है समस्या-समाधान के तरीके समस्या-समाधान के लिए आम बाधाओं में मानसिक निर्माण शामिल हैं जो समाधान के लिए एक कुशल खोज में बाधा डालते हैं। शोधकर्ताओं द्वारा पहचाने गए पांच सबसे आम हैंः पुष्टि पूर्वाग्रह, मानसिक सेट, कार्यात्मक स्थिरता, अनावश्यक बाधाएं और अप्रासंगिक जानकारी। पुष्टिकरण पूर्वाग्रह पुष्टिकरण पूर्वाग्रह डेटा एकत्र करने और उपयोग करने की एक अनजाने की प्रवृत्ति है जो पूर्वकल्पित धारणाओं का समर्थन करती है। इस तरह की धारणाएं महत्वपूर्ण व्यक्तिगत मान्यताओं से प्रेरित होने के बजाय आकस्मिक हो सकती हैंः सही होने की इच्छा पर्याप्त प्रेरणा हो सकती है। वैज्ञानिक और तकनीकी पेशेवर भी पुष्टि पूर्वाग्रह का अनुभव करते हैं। उदाहरण के लिए, एक ऑनलाइन प्रयोग ने सुझाव दिया कि मनोवैज्ञानिक अनुसंधान के क्षेत्र में पेशेवरों के उन वैज्ञानिक अध्ययनों को देखने की संभावना है जो परस्पर विरोधी अध्ययनों की तुलना में उनकी पूर्वकल्पित धारणाओं से अधिक अनुकूल रूप से सहमत हैं। रेमंड निकर्सन के अनुसार, वास्तविक जीवन की स्थितियों में पुष्टि पूर्वाग्रह के परिणाम देखे जा सकते हैं, जो अक्षम सरकारी नीतियों से लेकर नरसंहार तक की गंभीरता में होते हैं। निकर्सन ने तर्क दिया कि जादू-टोना के आरोपी लोगों को मारने वालों ने प्रेरणा के साथ पुष्टि पूर्वाग्रह का प्रदर्शन किया। शोधकर्ता माइकल एलन ने उन स्कूली बच्चों में प्रेरणा के साथ पुष्टि पूर्वाग्रह के प्रमाण पाए जो अनुकूल परिणाम देने के लिए अपने विज्ञान प्रयोगों में हेरफेर करने के लिए काम करते थे। हालांकि, पुष्टि पूर्वाग्रह के लिए आवश्यक रूप से प्रेरणा की आवश्यकता नहीं है। 1960 में, पीटर कैथकार्ट वेसन ने एक प्रयोग किया जिसमें प्रतिभागियों ने पहले तीन संख्याओं को देखा और फिर एक नियम के रूप में एक परिकल्पना बनाई जिसका उपयोग संख्याओं के उस तीन गुना को बनाने के लिए किया जा सकता था। अपनी परिकल्पनाओं का परीक्षण करते समय, प्रतिभागियों ने केवल संख्याओं के अतिरिक्त तीन गुना बनाने की प्रवृत्ति दिखाई जो उनकी परिकल्पनाओं की पुष्टि करेंगे, और ऐसे तीन गुना बनाने की प्रवृत्ति नहीं दिखाई जो उनकी परिकल्पनाओं को नकार या गलत साबित करेंगे। मानसिक सेट नए और बेहतर समाधानों की खोज के बजाय पहले के सफल समाधान का पुनः उपयोग करने का झुकाव है। यह आदत पर निर्भरता है। इसे पहली बार अब्राहम एस. लुचिन्स ने 1940 के दशक में अपने प्रसिद्ध जल जग प्रयोगों के साथ व्यक्त किया था। प्रतिभागियों को अलग-अलग अधिकतम क्षमता वाले अन्य जग का उपयोग करके एक जग को एक विशिष्ट मात्रा में पानी से भरने के लिए कहा गया था। लुचिन्स द्वारा जग समस्याओं का एक समूह देने के बाद, जिन्हें एक ही तकनीक से हल किया जा सकता था, उन्होंने एक ऐसी समस्या पेश की जिसे उसी तकनीक से हल किया जा सकता था, लेकिन एक नई और सरल विधि से भी। उनके प्रतिभागियों ने सरल विकल्प से अनजान, अभ्यस्त तकनीक का उपयोग करने की प्रवृत्ति दिखाई। यह फिर से नॉर्मन मेयर के 1931 के प्रयोग में प्रदर्शित किया गया था, जिसने प्रतिभागियों को एक अपरंपरागत तरीके से एक परिचित उपकरण (प्लियर) का उपयोग करके एक समस्या को हल करने के लिए चुनौती दी थी। प्रतिभागी अक्सर वस्तु को इस तरह से देखने में असमर्थ थे जो इसके विशिष्ट उपयोग से भटक गया था, एक प्रकार का मानसिक समूह जिसे कार्यात्मक स्थिरता के रूप में जाना जाता है (निम्नलिखित खंड देखें)। एक मानसिक समूह से सख्ती से चिपके रहने को फिक्सेशन कहा जाता है, जो बार-बार असफल होने वाली रणनीतियों के साथ एक जुनून या व्यस्तता को गहरा कर सकता है। 1990 के दशक के अंत में, शोधकर्ता जेनिफर विली ने पाया कि किसी क्षेत्र में पेशेवर विशेषज्ञता एक मानसिक समूह का निर्माण कर सकती है, जिससे शायद फिक्सेशन हो सकता है। ग्रुपथिंक, जिसमें प्रत्येक व्यक्ति समूह के बाकी सदस्यों की मानसिकता को अपनाता है, मानसिक स्थिति पैदा कर सकता है और उसे बढ़ा सकता है। सामाजिक दबाव प्रत्येक व्यक्ति को एक ही बात सोचने और एक ही निष्कर्ष पर पहुंचने के लिए प्रेरित करता है। कार्यात्मक स्थिरता कार्यात्मक स्थिरता किसी वस्तु को केवल एक कार्य के रूप में देखने की प्रवृत्ति है, और किसी भी नए उपयोग की कल्पना करने में असमर्थ होना, जैसा कि ऊपर वर्णित मेयर प्लियर्स प्रयोग में है। कार्यात्मक स्थिरता मानसिक समूह का एक विशिष्ट रूप है, और दैनिक जीवन में संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह के सबसे आम रूपों में से एक है। उदाहरण के लिए, कल्पना कीजिए कि एक आदमी अपने घर में एक कीड़े को मारना चाहता है, लेकिन हाथ में केवल एयर फ्रेशनर का एक डिब्बा है। वह कीट को मारने के लिए उसे डिब्बे से कुचलने के बजाय कुछ ढूंढना शुरू कर सकता है, केवल इसके मुख्य कार्य के बारे में सोचकर। टिम जर्मन और क्लार्क बैरेट इस बाधा का वर्णन करते हैंः "विषय वस्तुओं के डिजाइन कार्य पर 'स्थिर' हो जाते हैं, और समस्या समाधान नियंत्रण स्थितियों के सापेक्ष पीड़ित होता है जिसमें वस्तु का कार्य प्रदर्शित नहीं होता है।" उनके शोध में पाया गया कि किसी वस्तु के इच्छित कार्य के बारे में छोटे बच्चों का सीमित ज्ञान इस बाधा को कम करता है अनुसंधान ने शैक्षिक संदर्भों में कार्यात्मक स्थिरता की भी खोज की है, जो समझने में एक बाधा हैः "सीखने की अवधारणाओं के साथ-साथ रसायन विज्ञान की समस्याओं को हल करने में कार्यात्मक स्थिरता पाई जा सकती है।" इस संबंध में कई परिकल्पनाएँ हैं कि कार्यात्मक स्थिरता समस्या समाधान से कैसे संबंधित है। यह समय बर्बाद कर सकता है, देरी कर सकता है या किसी उपकरण के सही उपयोग को पूरी तरह से रोक सकता है। अनावश्यक बाधाएं हाथ में काम पर अनजाने में लगाई गई मनमानी सीमाएं हैं, जो समाधान के एक उत्पादक रास्ते को बंद कर देती हैं। समाधानकर्ता केवल एक प्रकार के समाधान पर स्थिर हो सकता है, जैसे कि यह समस्या की एक अपरिहार्य आवश्यकता थी। आमतौर पर, यह मानसिक सेट के साथ जुड़ता है-पहले की सफल विधि से चिपके रहना। दृश्य समस्याएं मानसिक रूप से आविष्कार की गई बाधाओं को भी पैदा कर सकती हैं। एक प्रसिद्ध उदाहरण बिंदु समस्या हैः तीन-तीन ग्रिड पैटर्न में व्यवस्थित नौ बिंदुओं को कागज से कलम उठाए बिना या एक रेखा के साथ पीछे हटने के बिना, चार सीधी रेखा खंडों को खींचकर जोड़ा जाना चाहिए। विषय आम तौर पर मानता है कि कलम को बिंदुओं के बाहरी वर्ग के भीतर रहना चाहिए, लेकिन समाधान के लिए इस फ्रेम से आगे जारी रेखाओं की आवश्यकता होती है, और शोधकर्ताओं ने एक संक्षिप्त आवंटित समय के भीतर 0 प्रतिशत समाधान दर पाई है। इस समस्या ने "चौकड़ी के बाहर सोचें" अभिव्यक्ति उत्पन्न की है। इस तरह की समस्याओं को आमतौर पर अचानक अंतर्दृष्टि के माध्यम से हल किया जाता है जो मानसिक बाधाओं को पार कर जाती है, अक्सर उनके खिलाफ लंबे समय तक मेहनत करने के बाद। यह इस बात पर निर्भर करता है कि विषय ने उनके दिमाग में समस्या को कैसे संरचित किया है, वे पिछले अनुभवों को कैसे प्राप्त करते हैं, और वे अपनी कार्यशील स्मृति में इस जानकारी को कितनी अच्छी तरह से जोड़-तोड़ करते हैं, यह मुश्किल हो सकता है। उदाहरण में, फ्रेमिंग स्क्वायर के बाहर जुड़े बिंदुओं की कल्पना करने के लिए एक अपरंपरागत व्यवस्था की कल्पना करने की आवश्यकता होती है, जो कार्यशील स्मृति पर एक दबाव है। अप्रासंगिक जानकारी अप्रासंगिक जानकारी एक विनिर्देश या डेटा है जो एक समस्या में प्रस्तुत किया जाता है जो समाधान से असंबंधित है। यदि समाधानकर्ता यह मानता है कि प्रस्तुत की गई सभी जानकारी का उपयोग करने की आवश्यकता है, तो यह अक्सर समस्या समाधान प्रक्रिया को पटरी से उतार देता है, जिससे अपेक्षाकृत सरल समस्याएं बहुत कठिन हो जाती हैं। उदाहरण के लिएः "टोपेका में पंद्रह प्रतिशत लोगों के पास गैर-सूचीबद्ध टेलीफोन नंबर हैं। आप टोपेका फोन बुक से यादृच्छिक रूप से 200 नामों का चयन करते हैं। इनमें से कितने लोगों के पास गैर-सूचीबद्ध फोन नंबर हैं? "स्पष्ट" उत्तर 15 प्रतिशत है, लेकिन वास्तव में गैर-सूचीबद्ध लोगों में से कोई भी 200 में सूचीबद्ध नहीं होगा। इस तरह के "चाल प्रश्न" का उपयोग अक्सर योग्यता परीक्षण या संज्ञानात्मक मूल्यांकन में किया जाता है। यद्यपि स्वाभाविक रूप से कठिन नहीं है, उन्हें स्वतंत्र सोच की आवश्यकता होती है जो आवश्यक रूप से सामान्य नहीं है। गणितीय शब्द समस्याओं में अक्सर एक अतिरिक्त चुनौती के रूप में अप्रासंगिक गुणात्मक या संख्यात्मक जानकारी शामिल होती है। समस्या प्रतिनिधित्व को बदलकर बाधाओं से बचना उपरोक्त संज्ञानात्मक पूर्वाग्रहों के कारण होने वाला व्यवधान इस बात पर निर्भर कर सकता है कि जानकारी को दृश्य, मौखिक या गणितीय रूप से कैसे दर्शाया जाता है। बौद्ध भिक्षु समस्या एक उत्कृष्ट उदाहरण हैः प्रत्येक दिन भिक्षु की प्रगति का वर्णन करने की कोशिश करते हुए, समस्या को मौखिक संदर्भ में संबोधित नहीं किया जा सकता है। यह बहुत आसान हो जाता है जब पैराग्राफ को गणितीय रूप से एक फ़ंक्शन द्वारा दर्शाया जाता हैः कोई एक ग्राफ की कल्पना करता है जिसका क्षैतिज अक्ष दिन का समय है, और जिसका ऊर्ध्वाधर अक्ष प्रत्येक समय पथ पर भिक्षु की स्थिति (या ऊंचाई) को दर्शाता है। दो यात्रा वक्रों को अधिरोपित करते हुए, जो एक आयत के विपरीत विकर्णों को पार करते हैं, एक व्यक्ति देखता है कि उन्हें एक दूसरे को कहीं पार करना होगा। आलेखन द्वारा दृश्य प्रतिनिधित्व ने कठिनाई को हल कर दिया है। इसी तरह की रणनीतियाँ अक्सर परीक्षणों पर समस्या समाधान में सुधार कर सकती हैं। व्यक्तियों के लिए अन्य बाधाएं जो लोग समस्या समाधान में लगे हुए हैं, वे घटाव परिवर्तनों को नजरअंदाज करते हैं, यहां तक कि वे भी जो कुशल समाधान के महत्वपूर्ण तत्व हैं। तत्वों या प्रक्रियाओं को घटाने के बजाय पहले, केवल, या ज्यादातर तत्वों को बनाने या जोड़ने से हल करने की इस प्रवृत्ति को सूचना अधिभार जैसे उच्च संज्ञानात्मक भार के साथ तीव्र होने के लिए दिखाया गया है। सपना देखनाः चेतना जागृत किए बिना समस्या का समाधान लोग सोते समय भी समस्याओं का समाधान कर सकते हैं। वैज्ञानिकों और इंजीनियरों की कई रिपोर्टें हैं जिन्होंने अपने सपनों में समस्याओं का समाधान किया। उदाहरण के लिए, सिलाई मशीन के आविष्कारक एलियास होवे ने एक सपने से बॉबिन की संरचना का पता लगाया। रसायनशास्त्री अगस्त केकुले विचार कर रहे थे कि बेंजीन ने अपने छह कार्बन और हाइड्रोजन परमाणुओं को कैसे व्यवस्थित किया। समस्या के बारे में सोचते हुए, उन्हें नींद आ गई और उन्होंने नाचते हुए परमाणुओं का सपना देखा जो एक स्नेकेलिक पैटर्न में गिर गए, जिसके कारण उन्हें बेंजीन रिंग की खोज हुई। जैसा कि केकुले ने अपनी डायरी में लिखा है, इस बारे में अनुभवजन्य अध्ययन भी हैं कि कैसे लोग सोने से पहले किसी समस्या के बारे में सचेत रूप से सोच सकते हैं, और फिर एक सपने की छवि के साथ समस्या का समाधान कर सकते हैं। स्वप्न शोधकर्ता विलियम सी. डिमेंट ने 500 छात्रों के अपने स्नातक वर्ग को बताया कि वह चाहते हैं कि वे एक अनंत श्रृंखला के बारे में सोचें, जिसके पहले तत्व ओटीटीएफएफ थे, यह देखने के लिए कि क्या वे इसके पीछे के सिद्धांत का अनुमान लगा सकते हैं और यह कहने के लिए कि श्रृंखला के अगले तत्व क्या होंगे। उन्होंने उन्हें सोने से पहले हर रात 15 मिनट के लिए इस समस्या के बारे में सोचने और उनके द्वारा देखे गए किसी भी सपने को लिखने के लिए कहा। उन्हें सुबह उठने पर 15 मिनट के लिए फिर से समस्या के बारे में सोचने का निर्देश दिया गया था। अनुक्रम ओ. टी. टी. एफ. एफ. संख्याओं के पहले अक्षर हैंः एक, दो, तीन, चार, पाँच। श्रृंखला के अगले पाँच तत्व एस. एस. ई. एन. टी. (छह, सात, आठ, नौ, दस) हैं। कुछ छात्रों ने अपने सपनों को प्रतिबिंबित करके पहेली को हल किया। एक उदाहरण एक छात्र था जिसने निम्नलिखित सपने की सूचना दीः 500 से अधिक स्नातक छात्रों के साथ, 87 सपनों को छात्रों को सौंपी गई समस्याओं से संबंधित माना गया (53 प्रत्यक्ष रूप से संबंधित और 34 अप्रत्यक्ष रूप से संबंधित)। फिर भी जिन लोगों ने सपने देखे थे जो स्पष्ट रूप से समस्या का समाधान करते थे, उनमें से केवल सात ही वास्तव में सचेत रूप से समाधान जानने में सक्षम थे। बाकी (53 में से 46) ने सोचा कि उन्हें समाधान नहीं पता है। मार्क ब्लेच्नर ने इस प्रयोग का संचालन किया और डिमेंट के समान परिणाम प्राप्त किए। उन्होंने पाया कि समस्या को हल करने की कोशिश करते समय, लोगों के सपने होते थे जिनमें समाधान सपने से स्पष्ट प्रतीत होता था, लेकिन सपने देखने वालों के लिए यह महसूस करना दुर्लभ था कि उनके सपनों ने पहेली को कैसे हल किया था। कोएक्सिंग या संकेतों ने उन्हें इसका एहसास नहीं कराया, हालांकि एक बार जब उन्होंने समाधान सुना, तो उन्होंने पहचाना कि उनके सपने ने इसे कैसे हल किया था। उदाहरण के लिए, उस ओ. टी. टी. एफ. एफ. प्रयोग में एक व्यक्ति ने सपना देखाः सपने में, व्यक्ति ने श्रृंखला के अगले तत्वों को गिना-छह, सात, आठ, नौ, दस, ग्यारह, बारह-फिर भी उसे एहसास नहीं हुआ कि यह समस्या का समाधान था। उनके सोते हुए मस्तिष्क ने समस्या का समाधान कर दिया, लेकिन उनके जागते हुए मस्तिष्क को पता नहीं था कि कैसे। अल्बर्ट आइंस्टीन का मानना था कि बहुत सी समस्याओं का समाधान अनजाने में होता है, और व्यक्ति को तब यह पता लगाना चाहिए और सचेत रूप से तैयार करना चाहिए कि मस्तिष्क ने पहले ही क्या हल कर दिया है। उनका मानना था कि सापेक्षता के सिद्धांत को तैयार करने में यह उनकी प्रक्रिया थीः "समस्या के निर्माता के पास समाधान है"। आइंस्टीन ने कहा कि उन्होंने अपनी समस्या को बिना शब्दों के हल किया, ज्यादातर छवियों में। "शब्द या भाषा, जैसा कि वे लिखे या बोले जाते हैं, मेरे विचार के तंत्र में कोई भूमिका नहीं निभाते हैं। मनोवैज्ञानिक सत्ताएँ जो विचार में तत्वों के रूप में काम करती प्रतीत होती हैं, वे कुछ संकेत और कमोबेश स्पष्ट छवियाँ हैं जिन्हें 'स्वेच्छा से' पुनः प्रस्तुत और संयुक्त किया जा सकता है। संज्ञानात्मक विज्ञानः दो स्कूल समस्या-समाधान प्रक्रियाएं ज्ञान के क्षेत्रों और विशेषज्ञता के स्तरों में भिन्न होती हैं। इस कारण से, प्रयोगशाला में प्राप्त संज्ञानात्मक विज्ञान के निष्कर्ष आवश्यक रूप से प्रयोगशाला के बाहर समस्या-समाधान स्थितियों के लिए सामान्य नहीं हो सकते हैं। इसने 1990 के दशक से वास्तविक दुनिया की समस्या समाधान पर शोध पर जोर दिया है। हालाँकि, उत्तरी अमेरिका और यूरोप में इस बात पर काफी अलग तरीके से जोर दिया गया है। जबकि उत्तरी अमेरिकी अनुसंधान ने आम तौर पर अलग-अलग, प्राकृतिक ज्ञान क्षेत्रों में समस्या समाधान का अध्ययन करने पर ध्यान केंद्रित किया है, अधिकांश यूरोपीय अनुसंधान नए, जटिल समस्याओं पर केंद्रित हैं, और कम्प्यूटरीकृत परिदृश्यों के साथ किया गया है। यूरोप में, दो मुख्य दृष्टिकोण सामने आए हैं, एक यूनाइटेड किंगडम में डोनाल्ड ब्रॉडबेंट द्वारा और दूसरा जर्मनी में डीट्रिच डोर्नर द्वारा शुरू किया गया है। दोनों दृष्टिकोण अपेक्षाकृत जटिल, शब्दार्थ की दृष्टि से समृद्ध, कम्प्यूटरीकृत प्रयोगशाला कार्यों पर जोर देते हैं, जिन्हें वास्तविक जीवन की समस्याओं के समान बनाया गया है। ये दृष्टिकोण अपने सैद्धांतिक लक्ष्यों और कार्यप्रणाली में कुछ हद तक भिन्न हैं। ब्रॉडबेंट द्वारा शुरू की गई परंपरा संज्ञानात्मक समस्या-समाधान प्रक्रियाओं के बीच अंतर पर जोर देती है जो जागरूकता बनाम जागरूकता के बाहर काम करती हैं, और आमतौर पर गणितीय रूप से अच्छी तरह से परिभाषित कम्प्यूटरीकृत प्रणालियों को नियोजित करती हैं। दूसरी ओर, डॉर्नर द्वारा शुरू की गई परंपरा, समस्या समाधान के संज्ञानात्मक, प्रेरक और सामाजिक घटकों की परस्पर क्रिया में रुचि रखती है, और बहुत जटिल कम्प्यूटरीकृत परिदृश्यों का उपयोग करती है जिसमें 2,000 अत्यधिक परस्पर जुड़े चर होते हैं। उत्तरी अमेरिका उत्तरी अमेरिका में, हर्बर्ट ए. साइमन के काम द्वारा शब्दार्थ की दृष्टि से समृद्ध क्षेत्रों में "करके सीखना" पर शुरू किया गया, शोधकर्ताओं ने समस्या समाधान के वैश्विक सिद्धांत को निकालने के प्रयास के बजाय विभिन्न प्राकृतिक ज्ञान क्षेत्रों-जैसे कि भौतिकी, लेखन या शतरंज खेलने-में अलग से समस्या समाधान की जांच करना शुरू कर दिया। इन शोधकर्ताओं ने कुछ क्षेत्रों के भीतर समस्या समाधान के विकास पर ध्यान केंद्रित किया है, जो विशेषज्ञता के विकास पर है। उत्तरी अमेरिका में जिन क्षेत्रों ने गहन ध्यान आकर्षित किया है, उनमें शामिल हैंः गणना कंप्यूटर कौशल खेल खेलने वाले वकीलों की तर्क प्रबंधकीय समस्या गणितीय समस्या को हल करना यांत्रिक समस्या को हल करना व्यक्तिगत समस्या को हल करना राजनीतिक निर्णय लेना इलेक्ट्रॉनिक्स में समस्या को हल करना नवाचारों और आविष्कारों के लिए समस्या को हल करनाः टीआरआईजेड पढ़ना सामाजिक समस्या को हल करना जटिल समस्याओं की विशेषताएँ जटिल समस्या समाधान (सीपीएस) सरल समस्या समाधान (एसपीएस) से अलग है। एस. पी. एस. में एक एकल और सरल बाधा है। सी. पी. एस. में एक साथ कई बाधाएँ हो सकती हैं। उदाहरण के लिए, काम पर एक सर्जन को किसी व्यक्ति की तुलना में कहीं अधिक जटिल समस्याएं होती हैं जो यह तय करते हैं कि कौन से जूते पहनने हैं। जैसा कि डीट्रिच डोर्नर द्वारा स्पष्ट किया गया है, और बाद में जोआचिम फंके द्वारा विस्तारित किया गया है, जटिल समस्याओं में कुछ विशिष्ट विशेषताएं हैं, जिनमें शामिल हैंः जटिलता (बड़ी संख्या में आइटम, अंतर्संबंध और निर्णय) गणनात्मक विषमता संपर्क (पदानुक्रम संबंध, संचार संबंध, आवंटन संबंध) गतिशीलता (समय पर विचार) लौकिक बाधाएं लौकिक संवेदनशीलता चरण प्रभाव गतिशील अप्रत्याशितता पारदर्शिता (स्थिति की स्पष्टता की कमी) प्रारंभ अस्पष्टता निरंतरता अपारदर्शिता (कई लक्ष्य) विपक्ष क्षणभंगुरता सामूहिक समस्या को व्यक्त नहीं करता है लोग कई अलग-अलग स्तरों पर समस्याओं को हल करते हैं-व्यक्ति से सभ्यता तक। सामूहिक समस्या समाधान सामूहिक रूप से की गई समस्या समाधान को संदर्भित करता है। सामाजिक मुद्दों और वैश्विक मुद्दों को आम तौर पर केवल सामूहिक रूप से हल किया जा सकता है। समकालीन समस्याओं की जटिलता किसी भी व्यक्ति की संज्ञानात्मक क्षमता से अधिक होती है और इसके लिए विभिन्न प्रकार की विशेषज्ञता और सामूहिक समस्या समाधान क्षमता की आवश्यकता होती है। सामूहिक बुद्धिमत्ता साझा या समूह खुफिया है जो कई व्यक्तियों के सहयोग, सामूहिक प्रयासों और प्रतिस्पर्धा से निकलती है। सहयोगात्मक समस्या समाधान में लोग वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए मिलकर काम करते हैं। समस्या-समाधान समूहों के सदस्य एक समान चिंता, एक समान जुनून और/या अपने काम के प्रति प्रतिबद्धता साझा करते हैं। सदस्य प्रश्न पूछ सकते हैं, आश्चर्य कर सकते हैं और सामान्य मुद्दों को समझने की कोशिश कर सकते हैं। वे विशेषज्ञता, अनुभव, उपकरण और विधियों को साझा करते हैं। समूह आवश्यकता के आधार पर तरल हो सकते हैं, केवल एक निर्धारित कार्य को पूरा करने के लिए अस्थायी रूप से हो सकते हैं, या समस्याओं की प्रकृति के आधार पर अधिक स्थायी हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, शैक्षिक संदर्भ में, एक समूह के सभी सदस्यों का निर्णय लेने की प्रक्रिया में योगदान हो सकता है और सीखने की प्रक्रिया में उनकी भूमिका हो सकती है। सदस्य समूह के सभी सदस्यों की सोच, शिक्षण और निगरानी के लिए जिम्मेदार हो सकते हैं। समूह कार्य का समन्वय सदस्यों के बीच किया जा सकता है ताकि प्रत्येक सदस्य पूरे कार्य में समान योगदान दे सके। सदस्य अपनी व्यक्तिगत शक्तियों की पहचान कर सकते हैं और उनका निर्माण कर सकते हैं ताकि हर कोई कार्य में महत्वपूर्ण योगदान दे सके। सहयोगात्मक समूह कार्य में आलोचनात्मक सोच कौशल, समस्या समाधान कौशल, सामाजिक कौशल और आत्मसम्मान को बढ़ावा देने की क्षमता होती है। सहयोग और संचार का उपयोग करके, सदस्य अक्सर एक दूसरे से सीखते हैं और सार्थक ज्ञान का निर्माण करते हैं जो अक्सर व्यक्तिगत काम की तुलना में बेहतर सीखने के परिणामों की ओर ले जाता है। सहयोगात्मक समूहों को सदस्यों के बीच संयुक्त बौद्धिक प्रयासों की आवश्यकता होती है और समस्याओं को एक साथ हल करने के लिए सामाजिक बातचीत को शामिल करना पड़ता है। इन बातचीत के दौरान साझा किया गया ज्ञान संचार, बातचीत और सामग्री के उत्पादन के दौरान प्राप्त किया जाता है। सदस्य सक्रिय रूप से प्रश्न पूछकर दूसरों से जानकारी लेते हैं। नई जानकारी प्राप्त करने के लिए प्रश्नों का उपयोग करने की क्षमता समझ और समस्याओं को हल करने की क्षमता को बढ़ाती है। 1962 की एक शोध रिपोर्ट में, डगलस एंगेलबार्ट ने सामूहिक बुद्धिमत्ता को संगठनात्मक प्रभावशीलता से जोड़ा, और भविष्यवाणी की कि सक्रिय रूप से "मानव बुद्धि को बढ़ाने" से समूह समस्या समाधान में कई गुना प्रभाव पड़ेगाः "इस संवर्धित मोड में एक साथ काम करने वाले तीन लोग एक जटिल समस्या को हल करने में तीन गुना से अधिक प्रभावी प्रतीत होते हैं, जबकि एक संवर्धित व्यक्ति अकेले काम कर रहा होता है।" न्यू मीडिया और मीडिया अभिसरण के एक सिद्धांतकार हेनरी जेनकिंस इस सिद्धांत पर ध्यान आकर्षित करते हैं कि सामूहिक बुद्धिमत्ता को मीडिया अभिसरण और सहभागी संस्कृति के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है। उन्होंने कक्षा में सामूहिक समस्या समाधान के ऑनलाइन रुझानों को शामिल करने में विफल रहने के लिए समकालीन शिक्षा की आलोचना करते हुए कहा, "जबकि एक सामूहिक खुफिया समुदाय एक समूह, स्कूल ग्रेड व्यक्तियों के रूप में काम के स्वामित्व को प्रोत्साहित करता है।" जेनकिंस का तर्क है कि एक ज्ञान समुदाय के भीतर बातचीत युवाओं के लिए महत्वपूर्ण कौशल का निर्माण करती है, और सामूहिक खुफिया समुदायों के माध्यम से टीम वर्क इस तरह के कौशल के विकास में योगदान देता है। सामूहिक प्रभाव सहयोग के एक संरचित रूप का उपयोग करते हुए एक विशिष्ट सामाजिक समस्या को हल करने के लिए एक सामान्य एजेंडा के लिए विभिन्न क्षेत्रों के अभिनेताओं के एक समूह की प्रतिबद्धता है। द्वितीय विश्व युद्ध के बाद संयुक्त राष्ट्र, ब्रेटन वुड्स संगठन और डब्ल्यूटीओ का गठन किया गया। अंतर्राष्ट्रीय स्तर पर सामूहिक समस्या समाधान 1980 के दशक के बाद से इन तीन प्रकार के संगठनों के आसपास स्पष्ट हो गया। चूंकि ये वैश्विक संस्थान राज्य जैसे या राज्य-केंद्रित बने हुए हैं, इसलिए यह आश्चर्यजनक नहीं है कि वे वैकल्पिक के बजाय सामूहिक समस्या समाधान के लिए राज्य जैसे या राज्य-केंद्रित दृष्टिकोण को बनाए रखते हैं। क्राउडसोर्सिंग कई स्वतंत्र प्रतिभागियों से विचारों, विचारों या जानकारी को जमा करने की एक प्रक्रिया है, जिसका उद्देश्य किसी दी गई चुनौती का सबसे अच्छा समाधान खोजना है। आधुनिक सूचना प्रौद्योगिकी कई लोगों को शामिल करने और उनके सुझावों को उन तरीकों से प्रबंधित करने की सुविधा प्रदान करती है जो अच्छे परिणाम प्रदान करते हैं। इंटरनेट सामूहिक (ग्रह-पैमाने सहित) समस्या समाधान की एक नई क्षमता की अनुमति देता है। आगे पढ़ने के लिए टिप्पणियाँ भी देखें (मिशिगन स्टेट बोर्ड ऑफ एजुकेशन के सूचना प्रसंस्करण कौशल पर स्थिति पत्र, 1992 से अनुकूलित भाग।) बाहरी लिंक तर्क कृत्रिम बुद्धिमत्ता शैक्षिक मनोविज्ञान न्यूरोसाइकोलॉजिकल मूल्यांकन मनोविज्ञान लेखों पर विशेषज्ञ ध्यान देने की आवश्यकता है