我们无法肯定事件的走向，但是可以预测。如果把一些预测放在一起看做一个可能性空间，那么，这个空间的范围越大，预测成功的几率也就越高。如扔骰子，“扔得一点或二点”的概率大于“扔得一点”的概率。
我们用语言勾勒着可能性空间的边界。语言的多少往往与可能性空间的大小呈负相关关系。即，描述的语言越多，可能性空间越小；描述越少，可能性空间越大。比如“黑眼睛、吃鱼的亚洲人”所描述的范围小于“亚洲人”。
在人群中寻找一个人，对他描述的越多，要搜寻的范围就越小，就越容易找到这个人；如果从人群中拉出一个人，然后描述（推测）他的身份，描述的范围越大就越容易正确。
第一个问题中，信息组成了一个可能性空间，空间越小越有利；而在第二个问题中，描述组成可能性空间，空间越大越有利。为何会出现这个差异？
可以将这个差异出现的原因归为描述是否影响结果的形成。对于上面的例子，第一个问题中，描述对结果的出现产生了影响：信息可用于找到这个人；第二个问题中，范围对结果无影响：对身份的描述不会对他的身份产生影响，范围只是给出的推测。
注意，范围是否影响结果的形成和时间没有关系，也就是说，一件事发生的时间不是我们划分一、二类问题的依据。比如扔骰子，给出范围可以在扔之前，也可以在扔之后。
据此，我们可以得到以下结论：
其中，对与错对应的是第二类问题，定位对应的是第一类问题。
想象一个情景，上司为了询问你对一件事的看法，你应该如何回答？上司期许的答案构成了一个可能性空间，你的回答构成了一个可能性空间，同时回答不会对答案产生影响。目的是回答能最大的符合上司的期许又不引火烧身，即是回答能最大地覆盖答案。于是，你回答的越笼统，越不易错。
上司又让你对公司提出建议。此时答案并不确定，于是回答就参与了结果的形成。如果你回答的具体详细，那么上司很可能对你刮目相看，而夸夸其谈暴露的是没有真才实干。
数学家波利亚提到了创造者驳论这个概念，大意是相较于解决一个特定类型的问题，解决一个更具普遍性的问题更加容易。
为什么叫它“驳论”？我们的一般印象是，问题越抽象越不易解答；反之，问题越具体越容易解答。但是在这里，波利亚却说不是这样。
比较一下“如何创办一家公司”与“如何创办一群公司”。前者需要你回答许多琐碎的事情，而后者要的是共性。
特定类型的问题与更具普遍性的问题，目的都是找到答案。特定问题信息更多，针对性更强，范围小；普遍性问题包含的描述性信息更少，范围更大。
用这个信息干什么？可以利用题目给出的信息解题。目的是解题，得到答案，退后一步，要的是正确的解题步骤。特定问题，步骤特殊，步骤对应的可能性空间小；我们要锁定正确的步骤，越小越不易锁定。总结一下就是，特定问题将答案的范围缩小了，答案的范围越小越不易求解。
于是，宏达问题的答案范围大，解答更容易命中。这对应的是我们已分类的第二类问题。无论是具体问题还是宏达问题，其描述范围划定了答案的范围，但是对于解答却没有影响。它们只是划定了我们解答的边界，但对于我们如何解答没有提供帮助。
当然，这里的宏达问题与特定问题可以比较是因为它们针对的是同样的事物，对“如何度过一生”与“如何完成数学作业”的比较没有意义。