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發現問題思考法：突破已知框架，打開未知領域，升級你的思考維度

為了解決雲端儲存技術的問題，作者細谷功 這樣論述：

管理大師杜拉克最後關注課題：無知的管理。 從認清無知開始，才有機會全面探索所有可能。 身處AI時代，必須學習從上游端發現問題。 跳出既有視角，超越思考界線。 　　一直在解決問題的人，不可能發現問題。 　　發現並定義存在於「未知」領域內的問題，是未來需要的基本能力。 　　我們往往被「解決問題型」的價值觀所支配，在已知的範圍內努力解決已經存在的問題。然而，「靠知識量取勝」和「解決既有問題」已不再是我們該努力的課題，發現並定義存在於未知領域內的問題，才是我們更應該做的。理解「發現問題的思路」，意識到「無知、未知」，就能獲得打破「知識之牆」的創意。 　　◎先來測試一下，你擅長解決問題？還是發現問

題？ 　　‧擅長團隊合作，受前輩青睞？還是強調個人觀點，也會跟前輩或朋友起衝突？ 　　‧即使身處對自己不利的環境中，也一定會努力擺脫困境？還是會立刻尋找其他新環境？ 　　‧會認真完成所有工作？還是如果覺得工作本身毫無意義，就會將其推翻？ 　　‧不管在學校或社會，總是遵循「主流」？還是喜歡遵循「支流」甚至反道而行？ 　　‧總是比常人多付出一倍的努力？還是總在拚命想著怎樣可以「更輕鬆」？ 　　◎向「螞蟻」和「蟋蟀」學習 　　作者以《伊索寓言》中的「螞蟻和蟋蟀」來比喻、分析「解決問題型」和「發現問題型」這兩種思考方式的差異和特徵。擅長解決既有問題的人並不擅長發現問題，反之亦然。理解這兩種思考方法的

機制，學會根據不同場合加以區分、運用，才是重要關鍵。 　　‧從「存量」到「流量」 　　‧從「封閉體系」到「開放體系」 　　‧從「固定維度」到「可變維度」 　　◎從解決問題到發現問題，你需要提升思考的維度 　　藉由以下三種提升視角或思考「維度」的方法，協助讀者於未知領域中，更清晰地發現問題，從而做到真正地解決問題。 　　‧抽象／類推：從大量不同的事物與現象之間找出共同法則，從不同領域借用思維 　　‧思考的軸：針對個別事項確定思考的基準視角，找出思維盲點 　　‧詢問Why：重複詢問為什麼，抓住問題的本質，發現真正應該解決的新問題   作者簡介 細谷功（HOSOYA ISAO） 　　細谷功

，商業顧問。畢業於東京大學工學部。曾就職於東芝公司，後來進入永安諮詢公司（Ernst&Young Consulting，QUNIE前身）負責產品開發等領域的戰略制定，以及業務改革計畫的制定、執行與定義。現任QUNIE顧問研究員，並另於多家企業、大學進行演講和講座，提倡發現和解決問題的高維度思考法。著有《鍛鍊你的地頭力》《不用腦袋思考，你就一輩子領死薪水》《具體與抽象：換個角度，就會看到不一樣的世界！》等書。   前言 PART1 「知」與「無知、未知」 闡明其結構 1.1「不知道自己不知道」＝「未知的未知」的盲點 1.2「知」是「事實和解釋的組合」 1.3「無知、未知」的思考框架 1.4

已知和未知的不可逆迴圈 1.5 蘇格拉底和杜拉克提倡的「無知」的兩種視角 PART2 「解決問題」的困境 能「解決問題」的人不能「發現問題」 2.1「 知（識）」的困境 2.2「 封閉體系」的困境 2.3「解決問題」的困境 PART3 「螞蟻的思維」VS.「蟋蟀的思維」 從解決問題到發現問題 3.1「螞蟻思維」與「蟋蟀思維」的差異 3.2 從「存量」到「流量」 3.3 從「封閉體系」到「開放體系」 3.4 從「固定維度」到「可變維度」 3.5 從「奇異點」出發的問題發現法 3.6 螞蟻和蟋蟀是否能共存共榮？ PART4 發現問題所需的「後設思考法」 提升維度發現問題 4.1 上位概念與

下位概念 4.2 透過「抽象化、類推」升維 4.3 透過思考的「軸」升維 4.4 透過「Why（上位目的）」升維 4.5 如何活用「後設思考法」 後記 附錄 「無知」名言錄 參考資料、引用文獻   序 　　一生留下近四十本著作的管理學大師杜拉克（Peter Drucker）在逝世的前兩年左右（二○○四年初），曾接受美國《財富》（Fortune）雜誌的採訪，記者問他：「假如您還沒有寫的主題，會是什麼？」杜拉克答道：「是無知的管理。要是早寫出來，大概已經成為我的最高傑作了吧。」 　　無知的管理……對經營學早已瞭如指掌，預見了「知識社會」和「知識勞動者」的杜拉克，在人生的最後階段究竟想

告訴我們什麼？ 　　說起無知，距今兩千多年，蘇格拉底曾提出「無知之知（自知無知）」這個非常著名的概念。當時，蘇格拉底聽說德爾菲神廟有一個神諭，稱「蘇格拉底是最有智慧的人」，可是他自己卻「完全不曉得為什麼」，於是他便與眾多「智者」交談，最後得出一個結論——自己與他們的不同之處在於「我知道『自己是多麼無知』」。這便是「無知之知」的由來。 　　奇妙的是，「經營學之父」和「哲學之父」摸索到最後的終點都是「無知」。也就是說，「無知」是孕育新智慧最重要的關鍵字。 　　這聽起來有點像問禪。「知識淵博」為好，「無知」為不好——這是世間「最基礎的常識」，但本書反而挑戰這個價值觀，在探究「杜拉克和蘇格拉底究

竟想告訴我們什麼」的同時，也試著對實際用來發現問題的思維方法論進行解釋。 　　●「無知、未知」與解決問題的困境 　　「請寫下你對『租庸調法』的認識。」 　　這是一九○八年日本舊制第一高中（現日本東京大學教養學部）的入學試題。這個題目對考生的「填鴨式知識量」有著極高的要求。 　　如今，這樣的問題已經完全不適合用來甄選人才了，因為如果只是單純地比較「知識量」，人類是敵不過電腦的。 　　IBM 的人工智慧「華生（Watson）」，曾在美國最受歡迎的智力問答節目《危險邊緣》（Jeopardy）中戰勝人類冠軍。從人工智慧擊敗國際西洋棋世界冠軍開始，電腦已經逐漸在各種智力活動中淩駕於人類之上。「靠知

識量取勝」和「解決既有問題」已不再是人類該努力的方向。 　　現階段，人類應該把努力的方向轉換至（廣義的）解決問題上，也就是發現並定義沒人察覺到的新問題這個「上游部分」。在商業、教育等多種領域上，均要求這種「從下游到上游」的需求轉換。 　　以商業而言，所有業界一致要求員工以「發現問題型」的方式工作，也就是說要能夠主動發現顧客的潛在需求，而不是被動應付顧客的交易需求；不是在其他公司後面苦苦追趕，而是創造出業界前所未有的革命性商品或服務；不是單純提供個別商品或服務，而是從需求中挖掘出顧客的根本需求並提出方案。用河流來比喻，就是不要在下游靜靜等待順流而下的獵物落網，而是應該站在險峻的上游，即便需要

在岩石間反覆搜尋，也要找出隱藏於其間的獵物。 　　這裡的問題在於，「下游」和「上游」不僅各自所需的著眼點不同，各自要求的工作價值觀和技能也不相同，有時甚至完全相反。也就是說，擅長（狹義的）解決既有問題的人不擅長發現問題，反之亦然。這便是本書所要講的重點──「解決問題的困境」。 　　如今，社會、公司、學校所提倡的價值觀幾乎已統統被最佳化為「下游的價值觀」。因此，我們現在需要逆流而上，翻轉價值觀，將必要的思路轉換至「上游」。 　　「上游」所需要的思維方式，不是拘泥於舊有成見的思維，而是發揮「想像力」和「創造力」來開拓新世界。換句話說，就是要將人類的「思考」能力完全發揮出來，僅此而已。為此，我

們不能把知識當成「存量」來用，而必須將其視作「流量」來活學活用。這就要求我們必須轉換價值觀，著眼於「無知」和「未知」，而非積存知識。 　　●「困境」的機制和解決方法 　　那麼，這種「困境」是由怎樣的機制（mechanism）產生，又需要如何解決呢？本書將以「無知、未知」為線索，從兩個角度分析。 　　第一個角度是將無知、未知「當作『知』的對立概念」來分析。「知」有時會成為阻礙新發現的重要因素，所以本書會將重點放在重新認識既有的「知」的這個概念上，也就是著眼於「無知的優點」上。 　　另一個是從「無知之知」這個角度來分析。蘇格拉底所提倡的重點不在於「無知本身」，而在於「無知的無知」（不知道自

己無知）這種「後設層級（meta-level）」的無知。 　　正如前文所述，解決既有問題這個（狹義的）「解決問題」，與發現新問題這個「上游」的「發現問題」，兩者所要求的思路和價值觀剛好相反。然而到目前為止，極度受到重視的卻是（狹義的）「解決問題型」思路。本書將徹底對照和比較兩者，闡明如何活用無知以消除「困境」的思路。其核心便是「從知到無知的視角轉換」，以及與此相關的三組關鍵字——「從存量到流量」「從封閉體系到開放體系」「從固定維度到可變維度」。 　　本書會以「螞蟻和蟋蟀」作為比喻，來比較上述三種視角的思路，嘗試從「無知」的觀點出發，驗證一直被人們視為理所當然的「螞蟻是好，蟋蟀是不好」的價值

觀，同時展開新的討論。 　　此外，為了發現問題和定義問題，本書還提出「後設層級」這個跨越維度的高維度思考法，作為活用「無知」和「無知之知」的具體思考法。 　　就像這樣，本書將為大家介紹解決「困境」的方法，也就是著眼於無知和未知，然後從中發現新問題和創造新視角的思考法。 　　杜拉克在其一九九四年的著作《後資本主義社會》中，對「知識提高生產力」做了以下的論述，可供參考。 　　「偉大的英國小說家福斯特（E.M.Foster，一八七九～一九七○年）提倡『聯結』的概念。（中略）聯結所需要的，是用來定義問題的方法論，其重要程度甚至超過當今主流之解決問題的方法論。（中略）需要『未知事物的系統化』（Org

anizing Ignorance）。事實上，這也是我從四十年前便已開始寫的書的標題，但至今仍未完成。」 　　這裡的「定義問題」，接近本書所說的「發現問題」。而從這段話中，也能看出杜拉克一生的問題意識。 　　●本書全貌 　　本書大致上由四個部分構成。 　　PART1是對「未知的未知」加以闡述，同時提出本書對於「知」和「無知、未知」的定義框架。 　　PART2是針對「『解決問題』的困境」，透過對比「河的上游和下游」，闡釋「解決問題與發現問題的思路差異」，在何種場合需要何種思路，它們之間存在怎樣的結構性矛盾，也就是存在怎樣的「困境」，以及「為什麼」會出現這種困境。發現問題居於解決問題的上游

，但兩者之間並非一路暢通，而是存在不連續的裂縫。很多時候，人們正是因為沒有察覺到這一點，才難以發現問題。世人往往被「解決問題型」的價值觀所支配，本書會在這個部分提及該現象的原因，並探求困境的解決辦法。 　　PART3是透過「螞蟻和蟋蟀」的類推，明確對比兩種思路，思考兩者的對立結構和「共存共榮」的方向性，同時指出基於「奇異點」的發現問題和用以預測未來的著眼點。任何領域均存在螞蟻思維的人和蟋蟀思維的人，關鍵在於理解這兩種思路的機制，根據不同的場合加以區分，各盡其用。 　　最後的PART4是講解三種後設層級，打破屏障的後設思考法，也就是為了能夠像蟋蟀那樣「跳躍思考」，「用以發現問題的後設思考法」

。 　　這裡的關鍵字是「上位概念」和「後設視角」。本書將透過三種上位概念的用法，講解螞蟻思路與蟋蟀思路的差異，也就是講解「只用下位概念思考，或是配合上位概念思考」的差異，將可以產生具體創意的思考方法介紹給讀者。 　　本書是直接舉出「無知」「知」等抽象概念，尤其在PART1、2中的論述非常抽象，部分讀者可能會感到難以理解。若出現這種情況，建議讀者可以先掌握PART1、2「重點」即可，從相對容易理解的PART3開始讀起，然後再回頭去讀PART1、2。 　　希望讀者能理解「用來發現新問題之思路」的機制，並注意到「無知、未知」；「上位概念」和「後設視角」。只要讀者能產生可以打破舊有「常識與屏障」

的創意，朝向新領域不斷躍進，本書就算達成目標了。   Part3「螞蟻的思維」VS.「蟋蟀的思維」從解決問題到發現問題（節錄） 從「存量」到「流量」 首先闡述第一點「存量」與「流量」的差異。 《伊索寓言》裡「螞蟻和蟋蟀」的故事，描寫了在夏天辛勤儲存糧食以備冬用的螞蟻，以及在夏天有什麼就用什麼，結果到了冬天沒有任何積累的蟋蟀。也就是說，螞蟻重視「存量」，蟋蟀重視「流量」。 ●當螞蟻的美德瓦解時 在這則寓言裡，「螞蟻是好，蟋蟀是不好」的這個層面，暗喻得非常明顯。然而在當代環境中，這個關係有時會發生逆轉。例如，為了產生能夠擺脫因循守舊狀態的「破壞性創新」，需要將以往的積累歸零，在「零基礎」上思考

。要想實現「在白紙狀態下思考」，關鍵剛好就在於能否將以前作為存量所累積的資產全部拋棄。 而且這裡所說的存量，一般是指包括「人力、物力、財力」，即人力資產、物質資產和金融資產在內的品牌、技術訣竅等。 在解決問題的階段，資源是不可或缺的。問題的解決方案確定之後，要想落實到執行並取得成果，「人力、物力、財力」自然不可缺少，而且通常是「愈多愈好」。所以，螞蟻才會有在平時把能累積的東西儲存起來的想法。 再加上發現問題與解決問題，存在本質上的結構差異，使得商業中智慧資產的知識定位，也正從「重視存量」轉變為「重視流量」。 環境變化對此影響很大。首先能夠舉出的一大原因，是資訊及通訊科技的發展。由於網際網路和雲

端儲存技術的突飛猛進，能夠在網路上隨時搜尋知識和資訊這些共同財產的趨勢，變得愈來愈明顯。這是因為，「作為存量的知識」不再由企業個體和個人把持，而是由共同倉庫的雲端和網際網路來儲存。也就是說，對於企業個體和個人而言，知識和資訊從「儲存」變成了「使用」。 SNS（社群網路服務）的普及，也使得交流中的資訊從存量變成流量。社群軟體的「時間軸（timline）」是把資訊當成流量，「在過去的存檔中尋找曾經問過的問題答案，」是存量型的思維，而「再問一遍能更快得到答案」則是屬於流量型的時間軸的思維。

雲端儲存技術進入發燒排行的影片

美國專利申請量資訊與申請趨勢之相關性研究—以5G通訊技術為例

為了解決雲端儲存技術的問題，作者李昆鴻 這樣論述：

隨著全球對智慧財產權的重視，各個企業廠商為了保有各自的研發與創新能量，紛紛以申請專利的方式來確保及鞏固其智財權。專利中含有許多重要的資訊，更是企業寶貴的智慧資產，而如何有效利用此資訊並提早預測未來的專利申請趨勢，將是企業發展與研發布局規劃的重要關鍵。本研究採用專利成長率的觀點，探討美國專利的各種不同申請量資訊，是否與後續的申請趨勢有所關聯。經由計算方法預測近期為高成長的分類號，並將結果進行分析比較與驗證，得到以下結論：一般專利案與臨時申請案的申請量資料，與後續申請趨勢有著高度相關性，可作為分析預測的參考指標。而前3名企業的專利申請量資料，在5G通訊技術領域的案例下，大型企業包辦了大部分的專利

申請量，因此也引領了市場的方向走勢，可作為分析預測的次要指標。同時，不同的申請量資料樣本，有其不一樣的資料特徵與特性，如果針對其不同的態樣運用於不同的分析目的上，將更能夠發揮其效益。

高效經營 Big Data：MongoDB資料庫系統管理與開發手札

為了解決雲端儲存技術的問題，作者郭遠威 這樣論述：

　　本書儘量從一個學習與實作者的角度，本著力求精簡、突出精髓的原則，剖析了MongoDB在生產環境中使用需要知道的所有內容，全書分4 部分，共13章，每章的內容簡單介紹如下。 　　‧第1 章：本章主要從什麼是MongoDB以及幾個核心處理程序兩方面概述了MongoDB，讓讀者整體上對MongoDB的系統結構有個認識。 　　‧第2 章：本章主要介紹了MongoDB的查詢語言系統，包含各種查詢選擇器以及查詢選項，這是對任何一個資料庫都有的內容。 　　‧第3 章：本章主要介紹了MongoDB的索引與查詢最佳化。 　　‧第4 章：本章主要介紹了MongoDB的增、刪、改敘述

。 　　‧第5 章：本章主要從底層儲存視圖與寫入操作流程剖析了MongoDB的Journaling 記錄檔功能。 　　‧第6 章：本章主要介紹了MongoDB的聚集分析架構與MapReduce的程式設計模型。 　　‧第7 章：本章主要介紹了複製集的功能與工作機制，包含資料同步、容錯移轉、寫關注等，這些是MongoDB的核心。 　　‧第8 章：本章主要介紹了分片叢集，包含部署架構、分片、讀寫分離、片鍵選擇等內容，這是MongoDB不同於傳統關聯式資料庫地方，也是實現巨量資料分散式儲存的關鍵。 　　‧第9 章：本章主要介紹了分散式檔案系統的GridFS檔案，實現二進位資料的儲存。 　　‧

第10 章：本章主要介紹了對MongoDB的管理與監控，包含資料的匯入匯出、備份恢復以及執行狀態的監控。 　　‧第11 章：本章主要介紹許可權控制，實現不同資料庫對不同角色使用者的許可權分配。 　　‧第12 章：本章主要從應用程式開發角度，介紹了MongoDB的PHP 驅動介面。 　　‧第13 章：本章主要介紹了一個完整的電子商務平台，資料庫使用的是MongoDB並對前面所有章節的知識進行歸納，內容包含電子商務平台資料庫表的設計、核心程式的撰寫、前台介面的原型圖設計等，還介紹了開發Web 應用程式常用的PHP 架構Codeigniter和前端開發架構Bootstrap 等。 　　

光達專利強度指標之相關性研究

為了解決雲端儲存技術的問題，作者張嘉耘 這樣論述：

本研究主要以光達技術出發，進行美國專利商標局（USPTO）之專利檢索，探討相關的六大關鍵技術：固態光達（Solid State LiDAR）、矽光子光學耦合（Silicon Photonics Optical Coupling）、複合積體化雷射（Hybrid Laser）、光學光束轉向控制（Optical Beam Steering）、光學相位陣列（Optical Phase Array / Optical Phased Array）、以及可調波長雷射（Tunable Laser），分析美國專利申請趨勢，比對主要申請人的四項專利強度指標：專利總強度、相對功效優勢（RPA）、相對技術優勢（RT

IC）、以及相對專利佈局優勢（RPPC）等相對優勢的專利檢索分析報告。而後，延伸以專利個案的角度，探討各項專利指標、專利個案強度指標之相關性研究，其中包含四項專利個案強度指標：傳統型專利個案總強度、跨領域技術範圍廣度、專利權利範圍廣度，以及餘弦相似度（Cosine Similarity）等。其中，專利個案與最接近先前技術之餘弦相似度（Cosine Similarity），是本次專利個案之專利分類所構成之向量，計算該個案與最接近之先前技術的相似程度，相似程度高者，則其專利強度低。本研究首要目的在於檢視餘弦相似度（Cosine Similarity）與其他傳統專利個案強度指標之相關性，以統計學方法

檢視其是否具顯著相關性；其次，本研究藉由專利強度指標評估主要專利權人之專利強度，其中包含各專利權人之各項專利相對優勢。