無論在是“低下的”智力題解決中，還是在偉大的科學(xué)發(fā)現(xiàn)中，西蒙沒有發(fā)現(xiàn)任何特別讓人難以理解的事情。人們總是因為一些靈感得到許多可驗證的假設(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。從來沒有一個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，“解空間”就是其中一個。解空間是指一個問題幾乎所有的潛在性答案。當(dāng)計算機(jī)程序下象棋時，程序就會尋找解空間。它會檢查所有可能的“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，即便是那些做出過突出科學(xué)發(fā)現(xiàn)的科學(xué)家（例如開普勒和普朗克）也不例外。解空間的概念具有非常重大的影響力。當(dāng)你通過編程讓計算機(jī)去解決某一個問題時，最重要的就是確定解空間，然后軟件就可以利用計算機(jī)令人稱奇的高速度來尋找答案。
這種方法也有很多局限性。許多問題的解空間太大了，甚至是最快的計算機(jī)也不能夠完成任務(wù)（這就是為什么下象棋的計算機(jī)雖然可以打敗大師級的選手，但卻不能下出“十全十美”的一局）。同樣讓人們困惑的還有：我們很難把一個問題的解空間詳細(xì)列舉出來，有時候會把許多無關(guān)的東西包含進(jìn)去。解空間常常顯得和真正解決問題關(guān)系不大。
“開汽車門時鑰匙應(yīng)往哪邊轉(zhuǎn)才能打開車門？”從狹義上來說，這個問題的解空間是由兩個可能的答案組成的：“順時針”和“逆時針”。但是這種答案與問問題的目的卻是背道而馳。微軟公司面試問題的目的，是希望你能夠為自己的答案找到支持的論據(jù)。無論你給出的答案是順時針還是逆時針，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。說得現(xiàn)實一點，正是這些可能的理由組成了這個問題真正的解空間。
通常來說，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題所涉及的范圍，以及哪種類型的答案可能合理，也并不是一件十分容易的事情。正是這一點使得人工智能的研究十分艱難。從小的方面來說，也正是這一點使得人們在回答面試問題時感到困難重重。
認(rèn)知心理學(xué)的最新研究對西蒙“理性”解決問題的樂觀看法提出了相反的觀點。一些最近的分析認(rèn)為，沒有一個人知道怎樣解決問題，除非他已經(jīng)解出題來。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氣，但如果進(jìn)一步分析，就會發(fā)現(xiàn)有一些掘金者比其他掘金者更容易找到黃金。這是因為他們采取了針對性的辦法。他們對黃金的“搜尋”不是隨意的，而是有系統(tǒng)的，這種搜尋是以他們對一些確實存在的地理線索的敏銳感知作為基礎(chǔ)的。
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