เราจะพัฒนาทักษะการแก้ปัญหา(Problem Solving Skill)ได้ยังไง

คนธรรมดาจะพัฒนา Problem Solving Skill ได้ไหม?

หลายคนคิดว่า ทักษะการแก้ปัญหา (Problem Solving Skill) คือพรสวรรค์

ต้องฉลาด ต้องมีไหวพริบ ต้องรู้ทุกอย่าง แต่นั่นคือภาพลวงตา

เพราะคนที่เคย “แก้ปัญหาที่ยากที่สุดในโลกคณิตศาสตร์” อย่าง Andrew Wiles ก็ไม่ได้อาศัยพรสวรรค์

เขาอาศัย “Framework การคิด” ที่ทุกคนฝึกได้
.
เมื่อคืนก่อนนอนนั่งคิดว่า “ถ้าจะพัฒนา Skill ไหนที่จะใช้ได้แบบ ยืนยาว(แบบ ทำงานกับ AI ได้)
คำตอบที่หลังจากเถียงกับ AI คือ “Problem Solving Skill”
เพราะมันเป็น Core ของ Critical Thinking, Creativity, Strategic Planning
.
วันนี้เบ้นหาทำอีกแล้วมาเล่าของยากอีกแล้ว 555555
แชร์บทนี้เก็บไว้เลย อ่านจบต้องมีอะไรดีขึ้นบ้างหละ
มาอัพ Skill กัน!
———————————————
[1] Andrew Wiless ได้รับรางวัล Abel Prize (เทียบเท่า Nobel ของคณิต)

จากการแก้โจทย์ ของ Fermat’s Last Theorem
โจทย์คือ: xⁿ + yⁿ = zⁿ โดยที่ n เป็นจำนวนนับที่มากกว่า 2
อื้อหือบรรทัดเดียวแก้มา 356 ปี (ตะลึงกันทั้งโลก)

วันนี้จะจะพาคุณดู Framework ที่ Wiles ใช้เพื่อ “ถอดรหัสความเป็นไปไม่ได้ พร้อมนี้ นักจิตวิทยา Herbert Simon และ Allen Newell มาแจมด้วยในบทนี้

อย่าพึ่งเลื่อนนิ้วออกไปไหน อ่านจบเก่งแน่5555 นี้เพิ่งเริ่ม

///////////////////////////////////////////
[2] ฝึก “เปลี่ยนเฟรม” แทนที่จะหาคำตอบตรง ๆ
คนทั่วไปถามว่า “จะแก้ยังไงดี?”

แต่นักแก้ปัญหามืออาชีพถามว่า
“เรากำลังมองปัญหานี้จากเฟรมที่ผิดหรือเปล่า?”

Andrew Wiless ไม่ได้ถามว่า “จะแก้สมการนี้ยังไง”
แต่เขาถามว่า “ถ้าเรามองมันจากอีกศาสตร์หนึ่งล่ะ เช่น เรขาคณิต? Modular Form? Galois Theory?”

ลองมองปัญหาเดิมจาก “มุมมองของอีกวงการ” เช่น
ปัญหางานออกแบบ = มุมของธุรกิจ
ปัญหาความรัก = มุมของระบบความเชื่อ
ปัญหาเงิน = มุมของความกลัว

แค่คุณเปลี่ยนเฟรม ปัญหาก็อาจไม่เหมือนเดิมอีกต่อไป

/////////////////////
[3] ใช้ “Problem Space Thinking” มองชีวิตเป็นเขาวงกต
แทนที่จะคิดว่าปัญหามีแค่คำตอบเดียว
ลองคิดแบบ Herbert Simon และ Allen Newell:

ทุกปัญหาคือเขาวงกต Problem Space
มันเหมือนเราหลับตาเดินในห้องมืดตอนแรกก่อนเลย

ปัญหามันคือ โลกที่คุณต้องเดิน หาทางออกโดยไม่มีแผนที่
เราลองฝึก Map ปัญหาของเราดู

วาด Mind Map หรือ Flow Diagram ของปัญหา

เริ่มจาก “สถานะปัจจุบัน” ไปหา “สถานะเป้าหมาย”

เขียนให้ชัดว่ามี “ทางเลือกอะไร” และ “เงื่อนไขของแต่ละทางคืออะไร”

นักแก้ปัญหาที่ดี ไม่กลัวปัญหาใหญ่
เพราะเขาสร้าง “แผนที่” เพื่อค่อย ๆ หาทางเดิน

/////////////////////////
[4] กลยุทธ์สำคัญ: เป้าหมายย่อย, การจำกัดขอบเขต, และการย้อนกลับ

Simon-Newell บอกว่า การแก้ปัญหาที่ดีเริ่มจากการ ลด Problem Space ให้เล็กลง เพื่อให้ไม่จมหายไปในตัวเลือกนับไม่ถ้วน

กลยุทธ์สำคัญคือ:

Means-End Analysis: ตั้งเป้าหมายย่อย แล้วหาวิธีลดช่องว่างระหว่างปัจจุบันกับเป้าหมายนั้น

Heuristics: ใช้หลักลัดทางตรรกะ เช่น ลองวิธีที่คล้ายของเดิม หรือย้อนกลับจากจุดหมาย

Chunking: แบ่งปัญหาเป็นชิ้นเล็กที่เข้าใจได้

ปรับใช้กับเราลอง
ใช้ Bullet Journal หรือ Task Breakdown ที่แยกชิ้นส่วนปัญหาออกมา

ทุกครั้งที่คิดว่ามันใหญ่ไป ให้ถามว่า “ถ้าแบ่ง 5 ส่วน ฉันเริ่มตรงไหนได้เลยพรุ่งนี้?”

ยิ่งคุณแบ่งได้เล็ก ปัญหาก็ยิ่งจับต้องได้
/////////////////////////
[5] สร้าง “เครื่องมือหลายชุด” อย่ายึดติดกับดาบเล่มเดียว

Wiles ไม่ได้ใช้แค่วิชาคณิตศาสตร์ประเภทเดียว
แต่เขา “รวมศาสตร์หลายด้าน” แล้วประกอบมันใหม่
เหมือนต่อเลโก้ข้ามกล่อง

เพราะปัญหาใหญ่ไม่เคยถูกแก้ด้วยมุมมองเดียว

เราลอง

เรียนรู้หลากหลายสกิล แม้ดูไม่เกี่ยวกัน เช่น Coding, Psychology, Business Model

สะสม “Mental Models” เช่น First Principles, Inversion, Second-Order Thinking

ทุกครั้งที่เจอปัญหา ลองถามว่า “เครื่องมือที่ใช้ไม่ได้ตอนนี้คืออะไร?” แล้วหาเครื่องมือใหม่เติม

อย่าถือดาบเล่มเดียวในโลกที่ต้องการ Multi-tool
////////////////////////////
[6] ฝึก “Deep thinking นานๆ” เพื่อเข้าใจลึกกว่าคนทั่วไป
สุดท้ายคือสิ่งที่คนยุค AI ไม่ชอบที่สุด: เวลานิ่งๆ กับปัญหา

Wiles ใช้เวลา 7 ปีแบบเงียบ ๆ โดยไม่บอกใครว่าเขากำลังทำอะไร

เพราะบางปัญหา… ถ้าคุณเร่งเกินไป คุณจะพลาดแก่นของงมัน

เราลองปรับแบบนี้

สร้าง “Deep Work Zone” 2-3 ชั่วโมง/วัน เพื่ออยู่กับปัญหายาก

ปิด notification หยุดวิ่งตาม quick win และยอมอยู่กับความอึดอัดของปัญหา

เขียนบันทึก Reflect ว่าทำไมคุณยังไม่เข้าใจ แล้วหาวิธีใหม่แทนการฝืน

นักแก้ปัญหาที่แท้ ไม่กลัวความเงียบ
เขากลัวแค่ “การอยู่กับปัญหาตื้น ๆ”
—————————————————–

ถ้าคุณชอบบทความแนวนี้ แล้วไม่อยากพลาด สามารถใส่ Email ของคุณได้ที่ Link นี้เลย (ฟรีไม่มีค่าใช้จ่าย)

#สรุปแบบลงดาบ ใครขี้เกียจอ่านมารวมตรงนี้ (แต่อ่านเถอะเขียนนานนะ)

นักจิตวิทยาหลายคนยังเถียงกันอยู่ว่า Problem Solving สามารถเป็นสิ่งที่สอนกันได้จริงไหม?
เพราะคนส่วนใหญ่ชอบแก้ปัญแบบวิธีการกว้างๆ และ มันเป็นสันชาติญาณที่ติดตัวมาตั้งแต่เกิด

แต่ point ของบทความนี้ : ปัญหาแก้ได้ถ้าเรามี Framework ที่ใหญ่พอ

เบ้นคิดว่า เราควรพัฒนา Skill Problem Solving นี้แบบด่วนๆ เพราะเราจะช่วยให้เรา Shift ตัวเราออกจาก
ค่าเฉลี่ยของ General Answer (คำตอบทั่วๆไปได้)

ถ้าเราอยากเก่งกว่าคนอื่น เราก็ต้อง แก้ปัญหาที่มันยากกว่าคนอื่น
ถ้า AI = Solve General Problem (แก้ปัญหาพื้นๆได้)
มนุษย์ = Solve Complex Problem (แก้ปัญหาซับซ้อนได้)

มาฝึกไปพร้อมๆกันโดยการอ่านเพจนี้ให้จบ5555 ทุกวัน
ตอนนี้เบ้นจะะเขียนยาวให้พวกแกอ่านให้จบให้ได้ Challenge ทั้งคู่
.
เมื่อคุณมี Framework หรือกรอบคิดที่ถูกต้องและชัดเจน คุณจะไม่ใช่แค่คนที่ตอบคำถามเก่ง แต่คุณจะกลายเป็นคนที่กล้าลงมือแก้ไขปัญหาที่ยังไม่มีใครแก้ได้มาก่อน

ผมหวังว่าเรื่องนี้มันจะช่วยสร้างวันของคุณ