人工智能科學的創始人西蒙指出，問題解決的過程就是問題解決者尋求操作序列以達到目的的過程。
人是如何搜尋到大目的狀態的道路呢？西蒙等人依據在解決問題時表現出的外部操作的分析提出了啟發式的指導搜尋策略---"手段-目的分析"。它的要點是把需要解決的問題分拆成一系列的子問題，通過解決這些子問題而導致主要問題的解決。若將"手段-目的分析"用於"通用問題解決者"的計算機程序中，可以模擬人的問題解決過程，如下圖：
流程圖I目標：把當前狀態轉變為目的狀態
流程圖II 目標：消除差別
首先，見流程圖I，"通用問題解決者"把當前狀態分解為許多差別，平且以消除每一個差別作為個別的小目標，它試圖首先消除它認為是最主要的差別。
其次，見流程圖II，它企圖找到一個能消除差別的操作，然而，這個操作可能不能馬上應用，因為操作的情況跟環境的情況之間存在著差別。因此，在應用操作以前就需要消除這種差別。為了消除障礙操作應用的差別，就需要每一次使用流程圖II以便找到消除那種差別的另一個操作。
由上述模型可以看出，對一個待解問題，可與一個已知模型相比較，若相同，則得解；若有差別，這樣化為子問題---尋求消滅差別的操作。這應該是基本的思維程序。
舉個例子 P 為▲ABC的∠A外角平分線上任一點，如下圖
求證 AB+AC 事實上是這樣分析的： （1） 與"三角形兩邊之和大於第三邊"相比較，重要差別是：AB,AC,PB,PC不在一個三角形中，因此要消滅這個差別為子目的。
（2） 尋求消滅差別的操作
在BA延長線上取點D，使AD=AC，連DP，這樣AB+AC與PB,PC（以PD的身份）組成▲BPD中。
（3） 運用這一操作消滅差別達到目標狀態，問題得證。
再梳理一下思維程序：一看到此題，首先反映的是會不會利用三角形中兩邊和大於第三邊，於是想法設法將AB+AC用一個量表示，或將PB+PC用一個量表示，轉去尋求AB+AC與PB,PC之間的關係。因為把PB,PC,AB,AC轉到同一直線上不容易，所以，接下來我們構造一個三角形，三邊能為AB+AC,PB,PC就好了。嘗試一下，很自然地延長BA到D，使AD=AC,BD=AB+BC,再找PB,PC,PB是現成的，因為∠PBD的一邊是PB，在這裡讓我們想一想，如果PD與PC有關係就好了。連接PD，顯然PD=PC，這樣我們就找到了證明。
通過以上梳理，我們發現"通用問題解決者"的分析程序的確反映了人腦實際的分析程序。因此，我們在實際解題教學中如果按照啟發式"手段-目的分析"程序設計教學，對培養學生自覺的科學的思維程序是有益的。其中比較未知與已知，尋求差異，將複雜問題分解為子問題，尋求消除差異的操作，這都是最基本的思維操作訓練。
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