这是我可能会要求 AI 解决的问题：

"Colour the states of the USA using just 4 colours".

现在，人类可能使用的一种常见启发式方法是从一个状态开始并“走出去”。或者从边缘状态开始。现在这似乎效果最好，而不仅仅是像计算机那样以随机顺序着色状态。这意味着人类通常比计算机更好，因为计算机可能刚刚开始为随机状态着色并很快陷入困境。

（另外我想知道这是一种学习的启发式方法还是孩子会自己开发？）

现在的问题是，这种启发式是一种天生的优化策略，还是只是人类的懒惰。即着色紧密在一起的东西需要更少的努力。无论哪种方式，它都会导致一个好的策略。

但我想知道是否还有其他启发式方法的例子，人类在没有意识到的情况下随意使用，从而导致好的策略？

计算机通常不知道的一种启发式方法是

"If you're trying to play a game don't keep turn around and go the other way for no reason." 

同样，人类不会这样做，但这又可能是人类的懒惰。转身比继续朝一个方向去探索需要更多的努力。