假如现在有一个非常复杂的工艺过程，里面涉及到许多参量（或者可以理解成影响因素），各参量间可以独立变化但又相互关联，那么该如何分别控制各个参量，让整个工艺过程达到人们想要的状态呢？
有2种方法可以解决这个问题。
第一种方法我称之为“科学”。就是充分考虑到能影响这一工艺过程的所有的参量，建立一个耦合各参量的有效模型，可以将各个参数具体量化考察，有点像数学里建立一个多自变量的方程。当然，模型总归有理论上的简化和忽略，这就影响了它的适用范围。模型越是简单，就越容易计算，但相对来说误差也往往越大，很多时候简单模型给出的解只能作为定性分析的依据；而模型建的越是复杂，越是接近真实状态，那么计算结果也越正确可信，但问题是模型越复杂，就越难以计算，很多时候都无法得到结果，因为没法算。
可以看出，“科学”的方法解决问题，是从问题的本质出发，通过原因来推出或者预测结果，分析结果来找到原因。这是解决问题正确的、科学的方法。
另一种方法则是“炒菜”，什么意思呢？比如说我是个厨师，炒菜给你吃。炒出来你觉得淡了，那我就重新炒一份，比上次多放点盐。再给你吃，你说这菜酸了，那我再炒，少放点醋。你说这菜炒的太老了不好吃，那我再炒，早点出锅……等到你觉得这菜好吃的时候，适合的炒法就出来了。回归到上面提出的问题，要是“炒菜”的话是如何解决呢？把所有参量的变化范围确定，在各自范围内选一些值，相互组合，再把所有的参量组都试一遍，然后看最后的结果哪个达到或者最接近预期的情况，这个参数组就是最好的。
通过和“科学”对比不难发现，“炒菜”是一种实用主义的做法，它更关心得到预期的结果，而结果产生的原因及其内部联系，往往因为无法知晓或者解释不清而被人忽视。就好像一个菜，你只要知道该怎么炒好吃，你就会被称作好厨师一样。
聪明的你一定会说，既然是这样，那我们就都提倡“科学”，反对“炒菜”。提倡“科学”固然是好，但请不要把“炒菜”一巴掌拍死。因为人们对许多新事物的认知，都是从“炒菜”开始的，不“炒菜”可能根本就无从下手。所以可以允许从“炒菜”入手，但请不要一直停留在这个阶段，应该在“炒菜”的基础上进行更“科学”的认识，这才是研究问题、解决问题的正确方法。
