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发布时间:2020-10-26 11:02:53

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作者:周林文

出版社:电子工业出版社

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颠覆式学习

颠覆式学习试读:

引言

颠覆式学习——人类学习4.0时代

人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的进步气势汹汹,继AlphaGO击败人类围棋冠军之后,AlphaZero又轻易击败前者。更不可思议的是,AlphaZero并不需要去学习人类下过的棋局,而是在了解了围棋的规则之后,自己给自己编制了许多棋局来学习。这就像学霸们轻松解决老师出的题目之后,还觉得不过瘾,开始自己出更难的题来考自己一样。

作为人类的我们没有理由不感到压力。除了日常的重复性工作,人工智能也开始涉足之前人们觉得是属于艺术创作的领域,艺术似乎不再是人类的专长了。许多媒体开始用人工智能来撰写新闻稿、报道股市行情和体育赛事。还有的人工智能被用来编写电影剧本,比如恐怖片的剧本,它可以通过分析大量的恐怖电影情节和元素,以及人们对这些情节和元素的评价,找出哪些是公众最害怕——同时也是最喜欢的,而后把这些元素组合起来。这样写出来的剧本,虽然不是什么经典之作,但质量至少和大部分平常作品不相上下。鉴于经典之作永远是少数,人工智能已经可以胜任大量的创作任务了。

人工智能,或者说是用于数据分析的算法,已经在我们的生活中无处不在了,自动化和智能化的趋势似乎不可阻挡。面对越来越善于学习的机器,人类应该怎样更好地学习来提升自己的竞争力?人工智能会是人类历史上创造出来的最强大的工具,我们的目的当然不是与这些工具正面竞争,而是要发挥人脑特有的优势,在未来与人工智能的共生关系中,发挥不可替代的作用,体现人类的价值。

人脑究竟有什么独特的优势,是人工智能难以具备的?

从刚才编写恐怖片的例子可以看出,人工智能其实并不具备真正的创造力,更多的是根据以往的数据进行推测。这些过往的数据就像是经验,它告诉你之前遇到类似的情况大概会有什么结果。而凭借经验做出判断,最大的问题是一旦遇到全新的情况,就未必适用了。而对于学霸一样的AlphaZero,它能够根据围棋的规则,把规则允许范围内所有可能出现的情况都列举出来,以此来训练自己,而不借助过往的数据。这只适用于围棋或者体育比赛这样规则很明确的项目,而我们日常生活中大部分事物充斥着各种例外,并没有这么明确的规则。只要看看自动驾驶汽车研究的缓慢进展就知道了,自动驾驶汽车就是利用人工智能技术。虽然有交通规则来指导车辆的行驶,但永远有意外发生,比如,行人不总是会从斑马线横穿马路、车辆和行人都会闯红灯、路上还经常会出现莫名其妙的障碍物等,这些复杂的突发事件会让自动驾驶汽车无所适从。

人工智能的价值是把我们从烦琐事务中解救出来,去从事真正的创造。因此,培养创造力才是学习的目的。

创造力与记忆

创造力经常与记忆对立起来。记忆是记住发生过的事,创造力顾名思义是去创造之前没有的事物。考虑到计算机的存储容量越来越大,它们能够记住越来越多的信息,而且基本过目不忘。那么我们还有必要在学习中强调记忆吗?

在谈论记忆和创造力之前,我们先来想想自己之前做过的梦。闭上眼睛,想想那些给你印象最深刻的梦。你梦里的人物,是否常常显得既熟悉又陌生?你可以感觉到那是你很亲近的人,但他/她的样子却是属于另一个人的。梦里所发生的事情也是这样,你会发现似乎自己见过、听过,或者经历过类似的事情,但却是在完全不同的情境下。

梦是我们大脑的创造,而编织这场梦所用的材料是记忆——不论是自己见过的、听过的、读到过的还是亲身经历过的事情,都留存在记忆里成为这种创造的原材料。做梦虽然不是严格意义上的创造,却揭示了记忆和创造力之间可能存在类似的关联。

许多富有创造性的杰出人物都曾经观察到这种关联。莫扎特说自己在作曲的时候经常打开“记忆的袋子”,取出那些从自己童年时代就开始积累下来的经历和印象。而瑞典著名导演英格玛·伯格曼曾经写到自己每次创作电影都要重新回到心灵深处的童年世界。

2015年,美国哈佛大学的科学家们做了一个实验。首先他们让24名学生观看一段视频,然后学生们被要求闭上眼睛,回忆刚才在视频里看到的场景,并描述他们看到的所有细节。作为对照,科学家们让另外24名学生也观看同样的视频,不同的是,这组学生只要回忆视频的大意,而后描述这段视频。

显然,第一组学生回忆得更全面。但这还不够,接下来,科学家们让两组学生分别做一项测试。在测试里,学生们需要想出一些常见工具的新用途,比如,砖头除了用来砌墙还能做什么?学生们必须尽可能多地想出其他用途,以此来体现创造力。

实验结果表明,第一组学生不但对之前的视频回忆得更全面,而且也能想出更多新用途。视频里的细节尽管和后面的任务不太相关,但记住更多的细节明显启发了学生们的想象力和创造力。

这个实验的结果让我们看到了记忆和创造力之间的关系,同时科学家让学生们在看完视频之后所使用的记忆方法也挺有意思,这个方法叫作情节特异性诱导(episodic specificity induction)。名字听上去很复杂,但方法很简单,科学家们围绕着视频的故事场景、人物和人物的行动提出一些很具体的问题:在什么时间、什么地点,当时的天气怎么样,周围都有什么景物,人物的外貌、年龄等。学生们必须在脑海中回忆起那个视频里的图像,在图像里找到这些问题的答案,再用语言把细节详细地描述出来。这听上去像是侦探片里审问目击证人的方法,没错,这个方法最开始就是被美国司法部门用于侦破案件。

想出锤子的新用途只是创造力的一个方面,毕竟创造力是一个复杂的现象,它还包括很多其他的方面,比如想象力,想象未来是什么样子的。在想象未来的时候,我们的大脑在做什么?

1953年,一个奇怪的癫痫病人吸引了神经科学家们的注意。大家都叫他H.M.,他的癫痫十分严重,所以医生们把他大脑中的海马体切除了。海马体是大脑中产生记忆的部位。切除手术之后,H.M.患上了失忆症,很多事情他都想不起来。但更奇怪的是,当医生问他:“你明天打算做什么?”他却一脸迷茫,只能回答:“随便什么吧。”忘记了过去,似乎也失去了未来。H.M.的遭遇一直困扰着神经科学家,直到后来有了功能磁共振成像技术,也就是fMRI。与普通磁共振不一样的是,这个技术不但能够让医生看到大脑内部的结构,还能看到病人在想某件事情的时候大脑中发生了什么变化。如果想一件事情需要用到大脑的某个部位,这个部位所消耗的氧气就会增加,用fMRI来观察就会发现,这个部位会亮起来。于是fMRI就被用来观察在回忆过去或者设想未来时,人们都用到了大脑中哪些部位。观察结果有些出人意料,人们在回忆和想象时用到的是同样的部位:包括前面提到的海马体,还有处理个人信息、空间方位信息和感官信息的部位。

处理空间方位信息的部位也参与到想象的过程中,这多少有些耐人寻味。想象当然不是简单地回忆过去的事情,而是将各种记忆片段以不同的方式组合起来。最近,科学家们有了惊人的发现:当人们结合图像和空间方位来思考时,不但能提高记忆力,同时也增强了创造力!

从这个例子可以看出记忆和创造力之间的关系——记忆为创造提供了材料。所以并不是凭空就可以培养出创造力,首先还是要积累大量的知识。第一章用身体学习

树干上有几道长长的爪痕,这里大概有某种猛兽出没。阿尔法顿时觉得汗毛竖了起来,下意识地摸了摸自己腰间那道伤疤。但他今天可管不了那么多了。阿尔法半蹲在灌木丛里,伸手轻轻扒开眼前的树叶,看到前面低矮的灌木从中,一只驯鹿正低下头,伸进草丛里。阿尔法对这个区域并不熟悉,但他一路追踪这只驯鹿来到这里,眼看太阳就要落山了,想到饥肠辘辘的孩子们,他可不想今天又空手而归。他捏紧手里用树枝劈成的长矛,仔细观察周围的地形:前面不远的地方——大概10步左右的距离,有一条沟,所以最好从北面的坡地绕过去,他要足够接近猎物,保证一击致命。

就在阿尔法打算悄悄地弓着身子接近坡地时,另一面草丛里传来了一阵轻微的响动,马上引起他的警觉。他盯着那片一人多高的草丛,迫切地想要辨认出那究竟是什么,同时预感到可能情况不妙。他看到了黑色的斑点,而后,转瞬之间,他觉得自己跟草丛里那只动物飞快地对视了一眼。这让他有些惊愕,浑身肌肉有点麻木,长矛捏在手里有些湿滑。他努力地回想那只动物究竟有没有看到他,同时感到被愤怒和恐惧支配着——要是猎物被抢走,他注定无功而返,更糟的是,他自己也可能成为猎物。

那只草丛背后的动物时不时地朝着他所在的方向张望,又看看不远处的驯鹿。阿尔法准备殊死一搏了,他捏紧手上的武器,在脑海里不断地重复着一旦那只猛兽冲过来,投掷长矛的动作,估计着投出去的最佳时机。阿尔法一只手臂自然地拉到身体侧后方,双腿也不知不觉跨成弓步,这让他在草丛里发出了响声。想到这声音会同时惊动猎物和猛兽,他有些懊悔,又气急败坏,但却只能屏住呼吸,拭目以待……

人类祖先在漫长的进化中,将卓越的智力和娴熟的身体技巧结合起来,成为高效的狩猎者,同时躲过了各种威胁,获得生存空间。就像阿尔法一样,他们置身于自然环境中,必须迅速地对周围环境中的信息做出快速、准确的判断,并根据自身条件的限制,做出应对。这是人类学习能力的起源,也是我们最擅长的学习方式:不是坐在教室里捧着书本背诵,而是在环境中探索,调动全身的各种感官,通过身体与环境进行交流互动,在这个过程中积累各种不同的经验和记忆。对于空间和方位的认识,是关于威胁警示,关于机会的种种迹象,关于怎样运用身体技巧的记忆。这些积累下来的记忆和知识并不是中性的、冷冰冰的,而是常常被特定的情绪做了标记,告诉我们应该惧怕并且要避开什么东西,或者应该渴望什么。正是因为这些情绪,让人类在生存斗争中学到的知识变得刻骨铭心。

人类步入文明社会不过短短的几千年,现代文明更是只有几百年的历史。如果把人类整个进化过程看成是一天的24小时,那么我们在20分钟之前才进入现代社会,这个转换来得十分突然,我们为狩猎而准备的大脑还没有准备好用低头伏案的方式学习。所以我们不妨反过来,看看有没有什么方法能够像我们的祖先那样学习?我们的身体在思考

我们都有这样的经历,同样一段信息,要是我们动手把它写下来,即使写下来之后就不再去看,也比仅仅是看着这段信息之后在心里默默记下来,要记得牢。同样是用心去记忆,效果却不一样,似乎是书写这个动作让我们记忆得更清楚了。

这个现象就是具身认知(Embodied cognition):我们的大脑不仅仅是借助视觉、听觉所收集的信息来学习,而是依赖整个身体。身体就像一个巨大的感觉器官。体表分布着许许多多感受器,有物理感受器,它们能够感受外界的压力;有温度感受器,能够感受环境中的温度变化。肌肉中还分布着另一类感受器,它们能够通过感受肌肉所受到的张力来让大脑知道身体目前的姿势和动作。我们闭上眼睛,扭转躯干,即使没有看见自己现在的身体,也能大概“想”出来自己现在是一副什么姿势。这就是得益于肌肉里的这类本体感受器。

但身体不仅仅是通过感受器来感知外界的信号,它还直接参与了对这些信号的分析和处理,是大脑的延伸。这可能和你之前读到过的关于大脑的知识不太一样,因为之前神经科学家们都喜欢把大脑类比作一台计算机,身体和外界环境给大脑这台计算机提供信息输入,大脑进行处理,给出反馈信息,输出到身体各部分,身体再执行这些命令。

而具身认知这个新兴观点认为,对外界信息的分析和处理离不开身体的参与。身体的运动会影响认知过程,也会影响我们的情绪。对于这一点,不妨想一想我们自己在做某一项运动时的经历。比如说我们在打网球,我们必须对飞过来的球做出迅速的判断:球的方向、速度、旋转,以及可能的落点。除了这些常规的基于视觉信息做出的判断之外,我们的身体也参与进来,我们对于球速的判断是相对于自己的身体状态而言的。如果你打网球还是一个新手,那么你总是觉得球速很快,但如果你已经掌握了这项运动,并且当时的状态很好,同样的球速你会觉得不那么快了,甚至很慢,你可以轻松接到。而如果我们只是作为观众,看别人在打球,对球速的判断就不会有这么大的差异,因为我们没有在运动。

在判断球速的同时,我们的身体已经下意识地做好了接球的准备,而这种准备是否充分,取决于我们平时在练球过程中积累的记忆。如果你经常听体育比赛的解说,特别是球类比赛,那应该听过“肌肉记忆”这个说法。那是指运动员在平时的训练中,对一些特定的动作进行反复地练习,练得炉火纯青,结果在比赛中做这些动作时可以不假思索,很自然、流畅地完成,而且准确率极高。“肌肉记忆”其实就是因为身体不但参与了信息的处理过程——不断地训练,而且这些信息还留存在身体中,产生了记忆。于此我们普通人也都有体会:你可能很久没有骑过自行车了,似乎都忘了该怎么骑了,但是一旦重新骑上自行车,你的身体却并没有忘记,经过短暂的适应,马上能自如地骑走了。

我们的身体和大脑一起,参与了身体的运动、用全身的感官去认识外界的事物(感知),同时进行思考分析(认知),所以具身认知可以用一个三明治模型来概括:感知和运动分别是两片面包,里面的火腿是认知过程。虽然认知是核心,但身体的感知和运动必不可少。情绪和认知是硬币的两面

具身认知把感知、运动和认知统一了起来,这说明其实在大脑和全身的神经系统中,这三者存在广泛的联系,而大脑内部各部分的分工也不像之前人们所想的那样泾渭分明。19世纪,进化论被提出来,顿时引人遐想无限。正如现在人们谈论完“互联网+”,之后又开始说“AI+”,那时人们喜欢的是“进化论+”,把进化论用于几乎所有的东西。西方社会理论家把它用于解释人类种族的差异,为殖民体系“背书”。

那个时候,人们也开始逐渐认识自己的大脑。进化论把生物从最简单到最复杂划分为许多等级。对大脑内部的不同结构,也依样画葫芦,划分了许多等级。划分的依据很简单,我们大脑中哪些部位跟低等动物的(如鱼类、蜥蜴)类似,那就是在进化中很早就出现的,承担着低等的功能的部位,比如脑干、下丘脑,它们的作用是让我们保持清醒,维护身体内部环境的稳定,影响内分泌等。比这些稍微高等一点的是产生情绪的部位,像杏仁核、丘脑、海马体(这几个部位合在一起又叫边缘系统)之类,它们能够让人产生恐惧、厌恶、愤怒等情绪。最后,是一些高等哺乳动物才具有的部位,比如大脑前额部分的脑皮层(前额叶皮层),那就是进化中很晚才出现的,负责很高级的功能,比如进行逻辑思维、对未来做出计划等。那些低等部位恰巧位于大脑的底部,而后越往上越高级。更完美的是,低等部位会把信息层层上报,最后呈递给高等部位——大脑皮层来做最后的决策,像极了19世纪的等级社会。

边缘系统

美国神经科学家保罗·麦克莱恩在其著作《进化中的三重脑》中提出,人的大脑由三个部分组成,第一个是爬行类动物脑,主要是脑干和小脑,它们控制着人体的心跳、呼吸等最基本的功能;第二个是古哺乳动物脑,也就是边缘系统,控制着情绪和记忆的产生;第三部分是新哺乳动物脑,由新脑皮构成。这种划分方法的依据是这些部位在进化中出现的顺序,但是目前在学术界已经很少被提及。

到了20世纪,基于等级制度的殖民体系逐渐瓦解,但对大脑等级的认识直到现在才刚刚起了变化。人们发现那些低等部位和高等部位之间并不只是单向交流,它们相互影响、相互塑造。用今天职场里流行的说法,就是扁平化管理,职位高的和职位低的员工没有那么固定的汇报关系,大家可以根据工作需要分在同一个项目组里,都是平等的项目组成员,而项目组的组长甚至可以是职位比较低的同事。这样的管理有助于信息的流通,因为信息是网络化传播的,而不像之前那样是自下而上的由下级传给上级,单向传递。大脑与21世纪的管理思想似乎是形成了某种默契,人们发现大脑中不同部位之间的配合似乎也很“扁平”。前额叶皮层、丘脑,以及其他的部位在执行一些功能时处于同一个信息回路之中,而在执行另一些功能的时候,它们又分别处于别的信息回路里。负责理性思考的大脑皮层和负责情绪的边缘系统之间不但经常进行来来回回的双向沟通,还让对方发生了变化。科学家发现,经常处于同一个回路中的部位,它们之间的神经连接会增加,久而久之,它们之间变得越来越默契,一旦其中一个部位兴奋起来,另一个部位也会马上兴奋起来。这样步调一致的结果,就是当前额叶皮层在思考的时候,边缘系统也立即产生了情绪,以至于情绪和认知过程相互伴生。

认知和情绪之间的互动在人们开车的时候体现得最具体。开车的时候许多人会变得易怒,对于这种“路怒”现象,多伦多大学的神经心理学家刘易斯曾经举过一个生动的例子:

斯马特先生看到本来开在自己右前方的一辆车突然并线过来,挡在了自己前面,他赶紧踩了刹车。他先是觉得有些沮丧,很快又转变成了愤怒,有些义愤填膺:自己明明是规规矩矩地靠左边行驶,却不得不刹车。再回想刚才差一点撞上突然并过来的车,他又觉得有些后怕和无助。这些情绪很快地涌现出来,同时还冒出来一个想法,觉得刚才那个司机就是有意扰乱秩序,应该受到惩罚。因为愤怒,斯马特先生的注意力高度集中,他盯着前面那辆小汽车红色的车身,认出那是一款豪车,于是对这种炫富飙车行为更加感到怒火中烧。这同时勾起了他之前一些不愉快的回忆。在愤怒和焦虑的状态中,他思考着怎样反击,比如对前面的车鸣笛。他盯着前面的司机看了一两分钟,最后决定还是就从右边绕过去。就在这时候,前面那个司机突然回头看了他一眼,斯马特先生觉得这就是在挑衅,愤怒和羞耻的感觉让他不得不做出一些极端的事情来报复,才能维护自尊。

在描述了这个例子之后,刘易斯指出,当人们正当的行为被打断、干扰之后会激起情绪,因为秩序被打乱了,人们需要对环境更加敏感才能保护自己。比如刚才说到的这个例子,旁边的车子突然并线,把斯马特从原本平稳的精神状态中唤醒,进入亢奋状态。因此刘易斯把生命系统比作弹簧,给些压力就会弹起来。只要觉得秩序被打乱,大脑皮层和皮层下面其他的部位就会兴奋起来,而且它们的活动会相互促进,让各自变得更加活跃。边缘系统让身体保持高度的警觉,前额叶皮层让人注意力集中并且回忆起许多相关的事情。斯马特感觉被侵犯了行驶权,产生愤怒,而愤怒让他注意力集中,关注那个给他带来威胁的红色跑车和跑车司机。他意识到那是辆豪车,于是觉得不公平,让他更加怒不可遏。愤怒还唤醒了他之前的不愉快经历,他也许会想起之前遇到的类似的人和事。情绪激发了注意力并激活了回忆,而注意力和回忆这两个认知过程反过来又为情绪火上浇油。

在这个例子里,身体驾驶着汽车,情绪让身体处于高度警觉状态,这个状态激活了认知活动。相对应地,负责情绪和认知的大脑部位也相互促进,进入一种持续的兴奋状态。认知与情绪之间这种同时发生、并且相互促进的关系,让一些科学家开始反思:我们是否有必要人为地把这两个过程区分开,或许认知和情绪本来就是同一个过程的两个方面?

另外,在上面这个例子里,大脑皮层和大脑内部的不同部位组成了一个贯穿整个大脑的神经回路,不仅局限在某个特定区域,而是让各个部分都同时参与到产生认知/情绪的过程中来。我们的左脑和右脑

认知和情绪需要贯穿整个大脑的神经回路的参与,但我们经常听到有人说因为人脑有两个半球,所以左右脑有截然相反的功能,甚至不同的气质。左右脑的存在激发了许多人的想象力。你一定听过这样的说法:左脑负责感性认识,右脑负责理性思维,所以惯用左脑的人有艺术天分,惯用右脑的人适合做科学家、工程师。甚至还有形形色色的测试来告诉你,自己是属于哪一类人。这些说法当然都只是“传说”。

比左右脑决定气质这种简单粗暴的说法更精致一些的,是认为大脑各个部位各司其职,可以在大脑表面画一张地图来表示各部位的功能。这种观点有许多证据支持,比如来自对大脑损伤病人的观察。许多我们现在所知道的具有特殊功能的区域,比如大脑左半球中和语言相关的布洛卡区的发现,就是来自对语言障碍病人的观察。但是通过这样的方式来了解大脑某部分区域和特定功能之间的关系也并不总是有效。在这些病人中,最传奇的是菲尼尔斯·盖奇。盖奇本来是一名普通的铁路建筑工人,参与修建美国佛蒙特州的一条铁路。1848年9月18日,25岁的盖奇和其他工人为了修铁路,需要用炸药开山洞,让铁路穿过去。他们在山岩上凿开了一个孔,盖奇用一根铁棍把炸药填进去。就在这时,铁棍因为摩擦岩石而擦出了火花,引爆了炸药,剧烈的爆炸使铁棍击穿了盖奇的头。“那根铁棍被炸飞到10米开外,后来他的同事把铁棍找回来,上面满是血。”后来赶到现场的哈尔洛医生回忆道。“铁棍穿透了他的颅骨,穿过了大脑左前叶,并在冠状和矢状缝交界处穿出,撕裂纵窦,头盖骨和额骨大面积损坏,造成广泛的脑损伤,并打掉了左眼。”哈尔洛医生在随后给《波士顿医学外科学期刊》的一封信中详细描述了病情。

尽管伤势很严重,盖奇却奇迹般地活了下来。在事故发生几分钟后,他就醒过来,而且居然可以站起来走动!

哈尔洛医生随后给他处理了伤口。几天后,盖奇因为伤口感染而陷入半休克状态。他的家人看到状况危急,已经开始给他准备棺材了。可是过了不久,盖奇又从感染中恢复了过来。到了1849年1月,盖奇似乎重新过上正常的生活,但是他身边的人觉察到了有些异样,盖奇不再是他们熟悉的那个人了。

20年后,哈尔洛医生给马萨诸塞医学会的通讯中这样描述盖奇的变化:“受伤之前,盖奇的雇主认为他是他们见过最能干、最有效率的员工,但受伤之后性格大变,他们不愿意再聘用他了。盖奇变得情绪很不稳定,而且桀骜不驯,有时候会很暴躁地辱骂别人(受伤前从不这样),很不尊重同事。听不进别人的劝告,十分顽固,却又喜怒无常,做事情毫无计划和条理。他好像完全变了一个人,大家都说这不再是盖奇了。”

当时,周围的人都觉察到盖奇的性格在受伤后完全不同了,似乎完全没有自制力,变得暴力,甚至开始虐待儿童。由于他的案例太离奇,许多心理学家和神经病学家开始用他的案例来证明自己的理论,特别是关于盖奇大脑被损坏的部位跟他的性格变化之间的联系。

盖奇在受伤之前究竟是什么样的一个人,我们不得而知,也无从判定究竟是不是受伤导致他的变化。而且有心理学家曾经指出盖奇的这些变化都只是在他受伤后很短暂的一段时间出现。事实究竟是怎样,已经随着时间的推移变成悬案了,后来的医学研究也没有找到足够证据证明性格与盖奇受伤的部位之间有什么关系。

曾经(或者是直到现在)很流行的观点是我们平时只用了大脑所有潜能的20%,或者是10%、5%等。这样的说法最早也是来自对神经科病人的观察,因为有些病人大脑的某些部位被切除后,一开始会出现一些认知或者是身体机能上的障碍,但过不了多久就恢复了。于是有人得出结论,认为大脑似乎有许多平时闲置的脑组织,可以随时顶替损坏的部位来执行功能。这当然又是一个谜思。

包括人在内的生物,在长期的进化中面临生存的压力,必须对投入和产出斤斤计较,才能用最经济的方式生存下来。这就意味着我们身上并不会有多余的部位,除了少数例外,比如阑尾,那是进化的“遗迹”(但是阑尾是许多体内益生菌的“大本营”)。我们的大脑更不会有平时闲置的部位作为备用,否则,长期的进化也许会让我们有更长的四肢、更小的头部。虽然大脑的重量只占体重的2%,却每天消耗人体20%的能量。之所以把资源优先分配给大脑,是因为每一块脑组织都很重要。而人类的大脑与体重的比例是所有灵长类动物中最高的,在进化上这给我们带来了很高的风险,因为颅骨也必须随着大脑变大,新生儿也是这样,这就导致新生儿出生时难产的概率增大,在医疗水平不发达的情况下,会带来很高的死亡率。反过来看,人类在进化上的成功似乎表明,冒这么大的风险是值得的。人类学习的本质

那么关于大脑各部分功能和潜能的真相究竟是什么?

答案:神经可塑性。

简单来说,就是大脑本身是在不停地变化,根据情况需要,大脑会改变自己,尽量满足要求。如果大脑某部分损坏了,那另外一个或几个本来是执行其他功能的部位就会承担起损坏部位所执行的功能,但最后的效果肯定是不一样的。这就像平时在工作中,一个团队的同事各司其职,互相协作,如果其中一个人请假了,他所承担的工作就会分摊到其他人身上。为了不耽误团队整体的效率,其他人就必须加班。但每个人能够高效工作的精力有限,时间也有限,所以为了弥补有人请假带来的影响,其他人必须投入更多的时间和精力,但工作质量却不能保证,难免顾此失彼。大脑中各部分组成的是一个十分紧凑而高效的团队,这意味着每一部分都承担着多重角色,甚至要同时完成不同的任务。

不过现在我们更关心的是大脑中这些不同部位是怎样去承担新功能的,就像团队中的人一样,这是通过学习来实现的。

大脑是由神经细胞组成的,神经细胞包括神经元和胶质细胞。神经元会发出长长的突起,有的像树枝一样伸展开来,叫作树突;另一些则像长长的电缆,伸到很远的地方,叫作轴突。这些突起与其他神经元的突起连在一起,于是许许多多神经元发出的突起组成了一个网络,神经元是这个网络上的节点。当我们学习到新知识时,神经元之间就会形成新的连接,也叫突触。

让我们来看看这些树突和轴突组成的连接是什么样的。其实这些突起,不论轴突和树突,都没有真正连在一起,它们之间会有一个小小的间隙。这个间隙就像是一条河,要保持两岸的沟通需要靠摆渡船。这里的摆渡船叫作突触囊泡,它们携带着信息——一种叫作神经递质的化合物。我们知道神经信号是以电脉冲的形式传递的,这些电脉冲沿着长长的电缆——轴突传递,一旦传到突触,因为两个轴突并没有连在一起,所以就必须转化成化学信号来传递。每次穿过突触间隙的囊泡数量越多,传递的信号就越强烈。

我们学习时,新的突触形成,随着不断地复习,这些突触得到了强化:不但每次穿过突触间隙的囊泡增加,而且穿过的次数也更频繁。相反,如果学习之后没有再复习,那么刚形成的突触就会减弱甚至消失。在神经元之间,突触的形成和消失是时时刻刻都在发生的,如果不经常使用,那么突触的连接就会解开,而形成突触的轴突就会转而与其他神经元的轴突形成新的突触,这样资源就可以重复利用,十分经济。这种机制也印证了长期以来我们对学习的看法,学习知识或者技能是需要通过不断复习来强化的。

在我们一生中,大脑中不但时时刻刻都有新的突触形成或者消失,神经细胞也不断地产生出来。这又与之前科学界流行的观点不同。之前的观点是神经元基本只在大脑发育的早期形成,而后神经元的数量只会随着衰老和创伤减少,不会再产生新的细胞。但后来科学家们在大脑中发现了神经干细胞,它们可以不停地分裂、分化形成神经元和胶质细胞。这告诉我们,只要方法得当,我们不仅仅在早年的某个关键时期,而是一生都有很强的学习能力。神经元之间依靠突触来通讯神经元的一端是像树杈一样的突起,叫作树突,而另一端像长长的尾巴,是

轴突,轴突上包裹着一截一截的髓鞘,它们让电信号传递得更快。包含化学物质的小泡(囊泡)穿过突触之间的间隙,将信号传递给另一个神经元。

神经可塑性是学习的关键,大脑中的神经元具备这样的可塑性。当它们伸出的轴突与大脑其他部位的神经元形成突触连接时,它们就构成了一个新的神经回路,而同一个神经元可以处于不同的回路中。处在同一个回路中的神经元总会同时产生兴奋,比如位于大脑皮层的神经元和大脑内部的杏仁核中的神经元处于同一个回路中,它们的兴奋导致了认知伴随着情绪同时发生。大脑的大部分功能都像这样,需要涉及全脑范围内各个部位的神经网络。

具身认知的观点认为,身体的运动和对外界的感知就和我们的其他感官一样,能够通过神经可塑性来塑造我们的大脑,让我们能够很敏捷地做出许多精细的动作,并且让这一系列动作越来越熟练,习惯成自然。比如从一箱杂物中把不同形状的物体取出来,这即使是幼儿也能够做到,他们知道怎样把不同的玩具从箱子里一样一样拿出来玩。通常我们把这种能力看成是理所当然的,直到工程师们想要开发能做同样事情的机械臂,才发现对于不同形状的物体,机械臂经常不知道该怎么拿,如果拿的方法不对,或者不是最佳方法,那么物体就很容易从机械臂的“手”上掉下来。通过编写复杂的程序,机械臂只能掌握3~4种形状物体的拿法。后来工程师们开始使用机器学习的方法,让机械臂自己去学习,寻找最好的方法,而不是提前编好程序告诉它们该怎么做。这种方法让机械臂稍微有所进步,在进行了几万次练习之后,终于掌握了12种物体的拿法。但如果物体是柔软的,那就又把它难倒了。这说明神经可塑性和具身认知一起,让人具备了非凡的能力。我们能够做到的当然不单纯是怎么从箱子里取玩具,把具身认知用在学习上,是对现有学习方式的颠覆。

具身认知与人工智能

20世纪50年代,人工智能之父阿兰·图灵曾经指出机器需要具备最先进的感觉器官,这样才能教会它们理解和使用英语,而整个过程就像在教孩子学说话一样。在那以后,人工智能领域经历了所谓的“AI寒冬”,因为那个时候的人工智能主要是基于逻辑推理和抽象符号运算,这种方式效果并不理想,没有达到人们对它们的期望。在那之后,模仿人类的学习方式成为人工智能研究的方向,科学家们逐渐意识到感觉运动技能对于智能的重要性。到了21世纪初,学者们将具身认知理论应用于人工智能,提出了具身人工智能(Embodied Artificial Intelligence,EAI)的概念。代表人物之一是马里兰大学的麦克尔·安德森,他认为人工智能不应该局限在对于抽象符号的处理上,因为认知本身是一个情境化的活动——与人或者人工智能系统所处的环境紧密相关,它们对这个环境里的活动产生了认知。因此他总结道:“所有思想者都首先应该被看作行动者。”看来人工智能的先驱们也早就意识到了具身认知的优势。

被忽略的小脑

说到学习,不论是科学界还是普通大众都喜欢说到大脑,但是人脑中还有一个古老却又不起眼的器官——小脑。最近科学家们发现小脑的学习方式非常特别。

大家都知道小脑跟人的运动有关,一般认为小脑掌控着身体运动的协调性。不过小脑能做的还不只这些。当我们学习一项运动的时候,小脑会在我们做一个动作之前先预测这个动作的结果。比如我们在学打篮球的时候,总要投掷很多次才能命中一个,这个过程就是小脑在不断试错的过程。在做出投掷姿势时,随着身体和手臂的运动,小脑会在每次投篮前的一瞬间预测轨迹和落点,而后把所做的预测跟实际情况做对比。如果投偏了,眼睛和手臂会把实际情况反馈给小脑,小脑就让身体稍微调整姿势,让下一次投出的球往相反方向偏一点,或者调整力度和出手的时间。

这种在不断地尝试中做微调的能力来自小脑中特殊的神经细胞——浦肯野细胞(Purkinje cell)独特的工作方式。美国约翰·霍普金斯大学的科学家发现浦肯野细胞会发出两种截然不同的信号,这两种信号与大脑中的神经细胞所发出的很不一样。第一种信号所传递的信息是对动作结果做出的预测,第二种信号所传递的信息是之前的预测与实际情况之间的差异。主持这项研究的沙德梅尔教授把第一种信号比作“学生”,第二种信号是“老师”,学生做作业,老师则对学生的作业给出反馈,告诉他们做得对不对。而且就像学生一样,浦肯野细胞在小脑中被分成小组,每50颗细胞分成一组,它们同时对一个动作做出预测,也都同时收到一样的反馈。沙德梅尔教授的团队用猴子做实验,让它们的眼睛跟着电脑屏幕上的小点运动。研究人员发现猴子小脑中每个小组的浦肯野细胞都可以准确预测猴子眼球的运动方向。研究人员控制电脑屏幕上的小点移动速度,让它突然加速,这样猴子的预测就失误了,这时候猴子小脑的浦肯野细胞群就发出了第二种信号。

在这个过程中,研究人员发现不同的浦肯野细胞小组收到的错误反馈是不一样的。如果猴子眼睛的关注点落在屏幕上小点的后面,就有专门一组浦肯野细胞收到这个错误反馈;而如果眼睛关注点落在小点的前面,那又专门有另一组细胞收到这个错误反馈,不同的小组负责不同类型的错误。这样做的好处是每一种错误都被不同的细胞小组记住了。如果是所有的浦肯野细胞都收到错误反馈,那么也许这一次它们记住的是一种错误,下次犯另一种错误的时候,新的记忆会把旧的记忆覆盖,那样就只能记住最近的一次错误。所以浦肯野细胞这样分组来专门处理不同类型的错误就像是学习时我们做的错题集,把自己做错的题目按照错误类型分类记录下来,便于从错误中学习,这就是我们的小脑学习一种新动作的方式。图中被染成绿色的就是小脑中的浦肯野细胞,它们的细胞核被染成了红色。学习方法

具身认知的理念和STEAM十分吻合。STEAM是科学、技术、工程学、艺术和数学这几个学科的英文首字母的缩写(Science,Technology,Engineering, Arts,Mathematics)。STEAM的学习方式强调动手实践和多学科融合,打破传统的学科界限,综合运用各种知识来解决现实问题,所以这种学习方法是在动手实践中学习。因为强调动手和与实际结合,所以STEAM很适合跟具身认知的学习方法结合起来。这部分我们就列举几种主要的基于具身认知的学习方法。1.数学学霸的动作学习法

数学难吗?学霸们对这个问题不以为然,但对于许多人来说,数学是挺让人头疼的,因为它很抽象。做数学题的时候,我们经常坐在那里,一只手托着头,甚至抓耳挠腮、绞尽脑汁地想。但现在我们知道了具身认知,就应该用身体来做一些更有用的事情。要是通过身体的动作,配合生动的语言描述把数学问题变得形象,应该就可以把问题变得简单且好玩吧?

比如在做几何证明的时候,用动作来帮助思考,能够很快让你产生直觉,比如在证明“三角形的任意两条边的边长之和大于第三条边”,可以试试看像下面这样做:

如果只是对着几何命题的文字表述,可能会觉得这个证明无从下手。可是一旦动手比画一下,你很快就知道该怎么做了。尽管做这些动作本身不等于在证明几何问题,但这可以让很多复杂的问题变得一目了然,给你带来方向或者解题的灵感。我们再来试试下面几个例子*:*参考文献:M.Nathan, C.Walkington,Grounded and embodied mathematical cognition: Promoting mathematical insight and proof using action and language,Cognitive Research: Principlesand Implications (2017).

在做动作的同时,你可以跟自己或者别人讨论,自言自语也能够帮助你解决问题,比如在证明上面第1个命题的时候,有个同学是这样边做边说的:“同样的三个角,可以有更大的三角形,但形状都是一样的。”边说边把两只手放在一起,然后在向两边放下,表示更大的三角形。

有研究表明,这样边做边说的方法不但能够帮助掌握几何证明问题,还能够促进活学活用,把几何知识运用到实际生活中。2.复合式学习:讲故事教育

具身认知鼓励动手和动脑,讲故事教育就是这样一种学习方法。这种学习方法包括一系列的步骤:听/读、图像化、表演、复述和演绎、再创作、创新,目的是调动各种感官,用感知和运动来理解和体会那些用抽象的语言所表述的知识,整个过程不但涉及听觉、视觉、躯体感觉和运动,还需要调动想象力。

讲故事方法可以用来学习STEAM的各个学科,对于5~12岁的孩子尤其适合。这里我们就拿学英语做例子,下面这段是《新概念英语》第3册的一篇课文:

Editors of newspapers and magazines often go to extremes to provide their readers with unimportant facts and statistics.Last year a journalist had been instructed by a well-known magazine to write an article on the president's palace in a new African republic.When the article arrived,the editor read the first sentence and then refused to publish it.The article began:Hundreds of steps lead to the high wall which surrounds the president's palace. The editor at once sent the journalist a telegram instructing him to find out the exact number of steps and the height of the wall.

The journalist immediately set out to obtain these important facts,but he took a long time to send them.Meanwhile,the editor was getting impatient,for the magazine would soon go to press.He sent the journalist two more faxes,but received no reply.He sent yet another fax informing the journalist that if he did not reply soon he would be fired.When the journalist again failed to reply,the editor reluctantly published the article as it had originally been written.A week later,the editor at last received a telegram from the journalist.Not only had the poor man been arrested,but he had been sent to prison as well.However,he had at last been allowed to send a fax in which he informed the editor that he had been arrested while counting the 1084 steps leading to the fifteen-foot wall which surrounded the president's palace.

译文:报刊杂志的编辑常常为了向读者提供一些无关紧要的事实和统计数字而走向极端。去年,一位记者受一家知名杂志的委托写一篇关于非洲某个新成立共和国总统府的文章。稿子寄来后,编辑看第一句话就拒绝予以发表。文章的开头是这样的:“几百级台阶通向环绕总统府的高墙。”编辑立即给那位记者发去传真,要求他核实一下台阶的确切数字和围墙的高度。

记者立即出发去核实这些重要的事实,但过了好长时间不见他把数字寄来,在此期间,编辑等得不耐烦了,因为杂志马上要付印。他给记者先后发去两份传真,但对方毫无反应。于是他又发了一份传真,通知那位记者说,若再不迅速答复,将被解雇。但记者还是没有回复。编辑无奈,勉强按原样发稿了。一周之后,编辑终于接到记者的传真。那个可怜的记者不仅被捕了,而且还被送进了监狱。不过,他终于获准发回了一份传真。在传真中他告诉编辑,就在他数通向15英尺高的总统府围墙的1084级台阶时,被抓了起来。

接下来我们用讲故事的方法来学习这篇课文。首先是读原文,并且记住故事里的要点,如果觉得理解上有难度,可以参照译文。要读出声来,然后想象一下这个故事的画面,这很重要,因为把抽象的语言变成图像,要依靠想象,而这跟接下来的一步密切相关。

在听完故事之后,根据自己的想象,把故事里的要点用简单符号来表示。这里不是要考验你的绘画天赋,不需要把人物或者自己想象的场景完全画出来,或者画得多逼真,而是抓住人物或者事件的要点,用符号、图形表示出来。对于学习英语词汇来说,这样做也可以帮助你用自己的方式来记忆相关的词汇。在把故事的关键信息用图形表示出来之后,再把这些图形根据故事的主线串起来。对于这篇课文,我们可以挑选其中重要的信息,像下面这样画:

这样做首先能够鼓励孩子在阅读的时候找出关键信息,而后开动想象力,将文字用图像表示出来,最后再把图像串起来,变成一个完整的故事。

下一步是继续开展想象力并发挥创造力,看看怎么用动作来表示这些画出来的图形。这些动作是用来配合口头表达的,所以做出来的动作只要能够配合关键信息的传达就好了。配合动作的目的是让身体参与进来,综合运用口头语言和身体语言,来与环境(听众)互动,把整个过程变成一种独特的体验。从具身认知的理论来看,不论是讲故事的人还是在听故事的人,在这个交流过程中都需要调动大脑和身体的各种感官和神经回路,比如跟注意力、记忆、词汇、阅读和写作、视觉、运动等相关的神经回路。这种方法可以让使用的人与学习的知识之间建立独特的、个人化的联系,巩固对知识的理解和记忆。对于听故事的人,这里还涉及大脑中的镜像神经元的功能,我们会在后面的章节详细讲解。

讲故事的学习方式还有一个重要优势,那就是人天生喜欢听故事。西班牙的科学家在2006年的时候曾经用fMRI来研究人们在读到一些词汇时大脑的反应。当人们读到“香水”“咖啡”时,他们脑中的嗅觉皮层“亮了”,也就是说被这些词汇激活了;相反地,读到“椅子”或者“钥匙”,嗅觉皮层就没有什么反应。后来美国埃默里大学的神经科学家们打算看看人们对于比喻的反应,结果发现当人读到“她的歌声像丝绒一样柔滑”和“他的手像树皮一样粗糙”时,感觉皮层被激活。只是读到“她的歌声很悦耳”或者“他的手很粗糙”,感觉皮层则毫无反应。同样的现象还有描写动作的词汇。法国语言动力实验室的科学家发现像“约翰抓住那个东西”“巴伯罗踢球”这样的句子会激活人的运动皮层,就好像人是自己在做这些动作一样。也就是说,如果单纯观察人的大脑,你很难分清这个人是在做运动、闻各种气味还是他只是读到关于这些的描写。

于是有心理学家认为,人们读故事的时候很像是计算机在模拟大气状况的变化一样,都是一种模拟。而通过这种模拟,读故事的人可以进入故事里,体会故事人物的感受。加拿大约克大学的心理学家还发现,当故事中的人物之间相互交流、对话的时候,读者也会觉得仿佛是自己正在跟别人对话。在现实中人与人之间进行对话时,大脑中有一部分神经网络是用来理解和估计别人的意图和感受的。在读到故事中的人物相互对话时,这些神经网络同样会被激活。心理学家们还发现经常读故事的人能够在现实中更好地理解别人,并且站在别人的角度看问题。

结合身体动作来讲故事则比单纯地讲故事更进一步,把人带到故事的情境里,这样即使是离现实生活很遥远的事件也会变得很亲切,对于学习自然科学更有帮助——能够让人进入原子或者细胞的世界里。所以讲故事教育可以用来学习不同类型的课文,既可以是虚构的文学作品,也可以是自然科学的内容。在学习科学知识的时候,这种方法将微观的、抽象的知识变得更好理解。讲故事对于培养创新能力也很有帮助,它鼓励孩子们“进入”故事里,而一旦把自己置于故事之中,按照自己的理解重新演绎、自由发挥也变得很自然。在经过改写故事这个阶段之后,就是创作自己的故事,这样就从模仿过渡到了创造。讲故事教育的方法在世界上已经被广泛使用,比如英国的克里斯·史密斯博士成立的Storytelling Schools将讲故事教育发展成一套完整的体系,用于培训教师和教育学生,并融入英国K12教育的课程中去。第二章我们都是视觉动物

我们经常说人是视觉动物,不过这一般是说大家都喜欢好看的东西。在人类的灵长类亲戚中,人类的视觉皮层是最发达的,所以我们的确可以说是视觉动物——高度依赖视觉的动物。我们喜欢看图胜过阅读文字,因为图片直观得多,要是学习的书都是连环画该多好啊。但现实是许多我们不得不读的书看起来很枯燥,没有太多图片。这时候,我们就需要通过“自行脑补”来解决问题。

爱因斯坦最重要的发现并不是得益于实验室里设计精巧的实验,也不是来自细致的演算。从16岁开始,爱因斯坦就在自己脑海中想象一个场景:他看见自己在高速飞行,飞得很快很快,跟光的速度一样快,这时候,他发现自己和光之间是相对静止的,就像骑着一匹马追上了汽车一样。跟光相对静止,这个场景在爱因斯坦的脑海里挥之不去。但是根据之前英国物理学家麦克斯韦的电磁方程,这种场景是不可能发生的。爱因斯坦把他这种活灵活现的想象称作“思维实验”(Gedanken experiment)。他认为数学是一门用来描述大自然种种神奇现象的语言,因此他可以通过想象,把数学语言还原成自然现象。这样的思维实验在随后的10年里指引着他提出了狭义相对论。人类天生爱“脑补”

爱因斯坦早就已经是天才的代名词了,对于我们普通人,并不需要去思考那么深奥的问题,但我们同样可以通过鲜活的想象来学习和解决问题,这种方法叫作视觉化思维(Visual thinking),正是利用了我们大脑中发达的视觉皮层的信息处理能力。视觉皮层不但可以处理我们看到的外界图像信息,也可以自己合成图像——就是我们想象的图像。

这里必须要先说一说我们是怎样看到东西的。其实我们看到的所有图像,都是一部分来自眼睛,另一部分来自视觉皮层的“想象”。

一般我们会觉得眼睛就像是照相机一样,眼睛里的视网膜接收了信息以后直接就传给大脑,于是大脑里就存了一张图片,就像我们的手机拍照之后存下照片一样。实际上,在我们“看”的过程中,大脑中充满了各种“猫腻”。

我们的视网膜接收了外界的视觉信息之后,这些信息通过视神经传递到大脑,但这个过程并非简单直接,而是非常曲折。视觉信息不是从眼睛直接原封不动地传到大脑的视觉皮层,而是先传到两个中转站,这两个中转站在大脑底部的丘脑中,左右脑一边一个,叫作外侧膝状体。这两个中转站的快递分拣员看上去很马虎,总是把“包裹”的目的地弄混——来自左眼的信息有一部分从这里出发,传给了右脑的视觉皮层,另一部分继续传到左脑的视觉皮层;来自右眼的信息一部分传给了左脑的视觉皮层,另一部分继续传给右脑。

科学家们经过仔细研究,发现这里面还有惊人的秘密:视觉皮层可不只是被动接收从眼睛传来的信息,而是同时也会发出信号给中转站——这当然不是像打电话查询快递什么时候送到,而是让中转站“篡改”来自眼睛视网膜的信息!

我们的大脑为什么要这么做呢?简单的答案是大脑想偷懒,因为工作量太大了。首先,从眼睛传到大脑的并不是静态的“照片”,而是像在网上看视频的流媒体一样,源源不断的信息流。有人估算过,我们的视网膜每秒钟接收相当于1000万比特的信息量。要处理这么大的信息量,大脑想出了两个办法来对付它。一个办法是把我们看到的图像信息分开来处理,比如色彩、光线明暗、物体的形状、物体的移动方向和速度等,这些信息在好几条平行神经通路中同时进行处理,节省了很多时间。这就像是有好几条处理信息的流水线,不同的零件在不同流水线上同时被生产出来,最后再组装起来。

另一个办法更出人意料:视力不够,想象来凑。刚才说的视觉信息的那些“零件”,到了最后要再组装起来,但它是根据什么来组装的呢?我们在网上买拼装的家具回来,要自己根据图纸来组装。我们的大脑也有这样的“图纸”吗?其实没有什么固定的图纸,我们一半靠经验,一半靠猜测,来重新组织这些视觉元素,把它们重新合成一幅自己觉得完整的图像。听上去好像视觉很不靠谱啊,不是说眼见为实、无图无真相吗?视觉的确没有我们想象的那么靠谱,但令人感到安慰的是,大脑也不完全是在瞎猜。大脑皮层和丘脑会综合各种提示信息,比如当时我们所处的环境、气味、声音,还有在这之前我们看到的东西,来推测我们看到了什么,而后再通过视网膜接收到的信息来印证和修改自己的推测。在这个过程中,大脑还会根据我们此刻的需要,来做大胆的推测,然后再看看究竟是不是这样。比如说我们在大商场里找垃圾桶,急着扔掉手上的纸团,但是人太多了,商场又大,所以一直没找到。这时候我们会看到好像在电梯的旁边角落里有个铁皮箱子,看上去很像垃圾桶,于是我们走过去,一开始还满心欢喜,终于可以把垃圾脱手了,但随着步步逼近,我们看着那个铁皮箱子的形状,似乎有点矮、有点扁,又不大像垃圾桶。直到最后发现,那是个消防工具箱。同样地,在沙漠里寻找水源的人,经常会有“看到”水的幻觉。我们的大脑总是先假定我们“看到”了一样东西,如果我们此刻继续找这个东西,那就会不停地“看到”这个东西,比如沙漠里的水源、商场里的厕所或者垃圾桶。而在大脑提出假设之后,会慢慢根据所掌握的越来越多的信息来印证或者修改自己的假设,有时证明看错了,有时完全是幻觉,我们“看到”了根本不存在的东西。这听上去很疯狂,但提出假设再逐渐求证的过程却又像个严谨的科学家。我们的大脑就是这样的疯狂科学家。而这样做的好处是,如果我们根据很少的信息一下就蒙对了,那就很省事,大脑既不需要处理大量的信息,又能短时间内很快地找到我们需要的东西,一举两得。更进一步来说,在一些特殊情况下,比如在沙漠里找水源,那我们宁可把一片洼地错看成是一摊水,也比错过真正的水源要好得多。每只眼睛接收到的视觉信号都分成了两部分,一部分经过外侧膝状体交叉到了对侧的大脑皮层,另一部分则到达同侧的大脑皮层。人脑的视觉神经回路(图中绿色的部分就是丘脑——信息的中转站,而外侧膝状体就位于丘脑内)

所以视觉和想象本身是分不开的,所有我们觉得是亲眼看到的东西,背后多少都有些想象的成分。正是这种视觉自带的想象力,让视觉化思维变得自然而然,这是一种我们天生具备、但没有很好地利用的能力。

试读结束[说明:试读内容隐藏了图片]

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