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[厚黑学]大脑工作机制与学习方法--原创[第1页]

作者:绝响NO无语

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本书是我利用业余时间写成，尚末出版，现连载于此。
欢迎指正。
目录
第一章神经元加工网络
第二章意义的产生
第三章注意和抑制
第四章记忆和提取
第五章教育与学习的方法
第一章神经元加工网络
1. 神经元相互联接，形成一个极其复杂的信息传递网状系统。感受野中有某种特定模式的刺激时，视神经元才会放电。
克拉克在《惊人的假设》书中提出的假设是：这个世界上并不存在所谓的灵魂，人的思维和学习，经历的悲伤和惊喜，如此种种，实际上都只是大脑内一群神经细胞的某种放电模式而已。
但世界上大多数人都相信灵魂的观念，所以很少人会接受这个假设。
大脑是我们身上最重要、也最复杂的器官。在人的大脑中，有大约140亿神经细胞（又常被称为神经元）。正是这些神经元，控制和协调着我们的思想和行为。
在中学生物课的显微镜下我们看到的细胞，圆圆的，象个鸡蛋一般。这些细胞只是一些普通的、结构比较简单的细胞。在所有的细胞中，神经元是最复杂的一种，具有特殊的结构和怪异的形态，而且即使在大脑的不同部位，神经元的形状也各不相同。
神经元的特别之处，在于其细胞外膜上，有很多突起。这些突起有短有长，短的只是细胞膜上鼓起的一个小包，长的可达1米以上（如坐骨神经）。神经元通过这些突起，和其他神经元相连，进行信息接收和传送。神经元较短的突起常用于接收信息，称之为轴突；较长的突起常用于发送信息，称之为树突。因此，一个神经元的树突常常和另一个神经元的轴突相连。在这些突起接触的地方，有极小的间隙，称为突触。神经元的信息传递又被称为突触传递。
一个神经元一般有上万个树突，最少的也有数千个。每一个神经元都向周围伸出数以万计的细细的、长长的触手，和其他数以万记的神经元相连，因此，神经系统是一个极其庞大的、错综复杂的网状系统。
你可以试着想像一下大脑内的情境：上百亿神经元交织在一起，每一个神经元向其他神经元伸出上万个触手——这该是怎样复杂而又壮观场面！
神经元有两种状态：静息状态和激发状态。平时神经元处于静息状态，当接收到信息时，神经元开始放电，从静息状态转为激发状态。
当一个神经元放电时，它通过树突向其他相连的神经元释放一点化学物质。因为这些物质可以在神经元之间传递信息，所以被称为神经递质。神经递质的功能可能是使下一个神经元跟着放电，也可能是抑制其放电。由于有成千上万个神经元与同一个神经元相连，在同一时间里，可能有数百个神经元向这个神经元释放神经递质，有的使其放电，有的抑制其放电。这个神经元是否放电，将取决于数百个神经元的组合作用，而非单个神经元的功劳。
以视觉系统为例。当物体落在我的视网膜上，视感觉细胞被激发，其后相连的神经元马上就开始把这些信息连续不断地向大脑传送了。人们可能会以为，在大脑里存在着一定区域的神经元，和视网膜的感觉细胞有一一对应关系。但事实不是这样的，没有一个神经元是只和视网膜上一个感觉细胞相连的。
在大脑内，视神经区的某个神经元，只对视网膜上某个特定区域的光刺激起反应。此特定区域被称为这个神经元的感受野（这个词和“视野”类似，一个神经元的感受野就是视网膜上一大簇细胞）。但有些神经元，并不一定在其感受野有光刺激就会放电，而是当这种光刺激符合某种模式时，才会放电。
比如说，有一种神经元，只有在其感受野边缘呈现光刺激而中心没有刺激时，才会放电（闭中心细胞）；另一种神经元则恰恰相反，只有在感受野中心呈现刺激而边缘没有刺激时，才会放电（开中心细胞）。
另外一些神经元的放电可能会需要更复杂的刺激模式。科学家常常选用动物而非人类来做实验，在实验时，科学家不仅会固定动物的视网膜，还会固定光刺激的位置。有一次，科学家发现一个神经元，无论在视网膜哪个区域呈现刺激，都没有反应。由于意外，科学家在呈现刺激时，刺激发生了移动，神经元居然放电了。这个神经元放电条件不仅要求刺激有空间特性（感受野），还要求刺激有时间特性（移动）。

2. 神经元我们就算知道了一块CPU全部的功能，将所有可能的输入和相对应输出进行列表，也很难弄清楚其内部的精确逻辑电路，还不如另外设计一块兼容的CPU。类似地，就算我们能够知道一个人的所有行动和反应，但是要搞清楚此人大脑内神经联接的细节，或者要搞清楚此人看到一张桌子时神经通路上具体的代码，都几乎是不可能的。

4. 大脑的存储容量很大，对存储内容的搜索能力也很强，但大脑无法对存储内容进行索引和列举。
在计算机中，尽管存储“张三”只需要几个字位，但不管计算机的存储空间有多大，它能存储的信息量也是有限的。在大脑里，对“张三”和“李四”的编码使用的是相同的100万个神经元，只是其放电神经元组合模式不同而已。如果这100万个神经元，任选不同的50万神经元放电，就可以表示不同的人的话，那么这个组合出来的数字，实在是太大了，比宇宙中目前已知的所有基本料子的数目还要大得多。因此，从这个意义上说，大脑的存储能力是无限的。
大脑对存储内容的搜索能力也是计算机无法比拟的。假设我公司有500人，每个人的照片都存储在计算机上。如果我交给计算机一张照片叫它识别，计算机会把照片和存储的图片一一比较，得到结果。如果这个人凑巧存储在硬盘上第一个位置，计算机搜寻的时间就会很短；如果这个人存储在最后一个位置，搜寻的时间就会很长。另外，如果某个同事提交的照片和存储的照片不是同一张，衣服和表情发生了变化，那么此时，即便计算机可以进行模糊比较，但其是否能100蜒俺稣返慕峁故侵档没骋傻摹br] 因此这个搜索任务对计算机来说，是很难的。但对大脑来说，只是小菜一碟。无论我看到的是哪位同事，从视网膜到最终识别的输出点，所经过的神经元网络的层数是基本相同的，耗费的时间相差不大；如果一位同事穿了一件希奇古怪的新衣服，大脑一样可以轻松快速地认出他来。
另一方面，如果我想知道计算机的数据库中上存储了多少同事的资料，只需一个简单的命令即可。但是，如果我想知道自己大脑中究竟存储了多少人，并详细列出他们的名字，这对于大脑来说，就是不可完成的任务了。

6. 在和旧记忆的竞争中，新记忆得以形成；旧记忆自身也在时刻发生改变；旧记忆完全消失是很难的。神经元作为输出点，确实有不同的输入会产生相同的输出。例如一个神经元，在其感受野边缘有刺激而中间无刺激时，此神经元放电（闭中心细胞），尽管边缘呈现刺激的强度和范围发生变化，但只要符合这个神经元的放电模式，此神经元的输出都是“1”（即放电）。若我们选取两三个神经元作为输出点，由于其输出的可能组合是有限的，所以也很容易就会得到不同的输入产生相同输出的情况。但当我们考查的输出点神经元数太多时，其可能的输出组合数几乎是无穷大，由于信息传递通路随时都在改变，要产生完全相同的输出变得几乎不可能。

7. 旧记忆并不愿意轻易让出资源给新记忆。在新记忆形成过程中，神经元网络对细微差别的识别能力越来越强。
从视网膜上张三的影象，到我们考查的输入点之间，是数量庞大的神经元形成的极其复杂的联接网络。这个网络的联接方式，不仅是一个信息加工系统，同时也是一个记忆存储系统。我可以从这个输出点的50万个被激发的神经元，向联接网络上游进行反向追踪，从而恢复出来张三的容貌。
由于整个联接网络极其复杂，其输入输出并非一一对应，所以我并不能进行完全的反向追踪，从而恢复张三相貌的所有细节，而只能对网络的最末几个层次进行分析，找到张三长相上的一些独特属性，从而得出其容貌的模糊映象。
你可以闭上眼，试图回忆天天跟你见面的最好朋友，在你脑海里，会得到他的清晰印象吗？不会！
如果新来的同事王芳刚好和另外一同事赵红长得差不多，乍一看特别容易把王芳误认为赵红。下班后同事张三问我：“你还记得今天新同事的样子么？”
这时候我试图去回想，但脑子里想到的都是赵红的样子，一点都想不起王芳的模样。在这以后好长一段时间都是如此，只要王芳不在我面前，我试图回想她的模样时，就只想得出来赵红的模样。幸好我每天都要和两人见面，慢慢地，在我脑子里，两人的差别越来越大，最初明显的差别也许是两个人的笑容、说话的语气和眼神，后来，两人不苟言笑的面孔，在我眼里也会觉得天差地远。即便两人不在我面前，我回忆她们的模样，也不会在记忆里搞混了。
由于刚开始时，王芳的容貌和赵红的容貌共用了太多神经元，已有的对赵红的记忆，对新的王芳的记忆的形成影响很大。老记忆并不那么愿意把资源拱手相让给新记忆的。新记忆刚开始也不得不和老记忆共享很多神经联接，这些联接后来慢慢发生分化，不同的识别对象才有各自独特的联接模式。
这个例子也说明，神经元的联接网络，并不一定对所有存在差别的刺激模式在一开始就可以区分，而是在相当一段时间里，慢慢对有差别的对象从混淆到识别，再后来，识别变得越来越精细，细微的差别也会越来越显著。
生活中就存在许多这样的例子。比如：如果我们以前很少接触到西方人，突然来到一个西方人生活的环境中，我们会觉得周围很多西方人的脸庞长得差不太多，但一段时间后，我们对西方人脸庞的识别越来越精细，会觉得他们彼此之间，其实相差很大的。不是球迷的人，会觉得电视上跑来跑去的小人差别不大，动作也差不多，但当他慢慢变成球迷后，看一眼就能说出每个球员的名字。

8. 并非所有的神经元

我们知道，中文和英语两种语言在某些方面差异很大。这个实验说明，如果我们成年后开始学习英语，由于专门的语言功能区很难再被改变，对于一些差异大的语言处理过程，大脑不得不使用其他的通用区作为补充。神经元网络的兼容性，以后更容易接受和掌握一些新奇的高难的知识。如果一开始就在单一的技能上进行专业化的训练，在这项技能最大化的同时，会造成大脑资源的冗用，压制其他方面潜能的发展。

第二章意义的产生
9. 任何信息皆可转换为一数串，一数串要有意义，必须依赖于另一有意义的数串。
当我们把一部《红楼梦》存储在磁盘上时，写在磁盘上的其实是一串很长的二进制代码。从数学意义说，这是一个很大的数而已，即：
《红楼梦》= 一个大数
我们常常认为：写在纸上的《红楼梦》书，是有意义的，我们可以从书上还原出亭台楼阁、人物场景等等；而一串数字，又有什么具体的意义呢？
但对计算机来说，所存储的一切信息，都是数字，无论是中文还是英语，图片还是声音，都可以用某种规则转换为一串数字。有了规则后，数字即可指代任何东西，从而有了意义。在这个规则下，《红楼梦》被转换为唯一的一串数字，这一数串又可还原为《红楼梦》。如果我们失去了规则，这一数串就变成无意义的了。
但什么是规则呢？在计算机上，规则即是一段程序，来执行编码和文字之间转换的程序。然而所有的程序也是存储在硬盘上的一串数字。而一段可在微机CPU上运行的程序，如果交给工作站CPU，则无法执行，变成一串无意义的数字。之所以这样，是因为两种CPU的内部逻辑电路设计不一样。但逻辑电路的设计知识，又可以某种方式转换成一串数字。
如果我们继续追溯，会追溯出更多的计算机知识，然后是更多的物理知识，以及数学或语言的知识，等等，正是因为有了这些知识，才保证了计算机上存储的这一长串数字，可以转换为《红楼梦》，可以有意义。而所有这些知识，都可以转换成一串又一串的数字。
概而言之：一数串A要有某种意义，必须依赖于另一有意义的数串B，但数串B之所以有意义，是因为另一有意义的数串C。
我们所有的知识，是一个巨大的符号体系，在这个体系中，具有内部的一致性。这种一致性表现在：如果我们认为知识B是正确的，是因为它可以从另一个正确的知识A推导出来，同时，我们也可以从B的正确性推出C也是正确的；但如果C证明是错误的，则可依次得到B和A也是错误的，与此相关的所有知识也因此是错误的。
数学上有个哥德尔定理，认为：不存在一个完备的体系，里面所有正确的命题都可以在体系内被证明。当我们认为我们的知识体系是正确的，是有某种意义的，但可能我们无法完全证明这一点。
在埃及，人们发现了古代人留下的大量象形符号，但并不知道这些符号有什么实际的意义。100多年前，一位法国士兵在一件文物上发现有古罗马语（拉丁文）刻的埃及艳后克娄巴特拉的名字，旁边还有一串古埃及的象形符号，他推测这些符号是埃及艳后的名字在古埃及语中的发音。他的推测被证明是正确的。人们由此逐渐推断出古埃及所有象形符号的发音和意义，一门研究古埃及语言的学科出现了。
若设想一个外星人到地球上来，拣了一块牌子，上面刻着“apple”，他回去之后，将无法得出这几个图案有任何意义，但若是他拣了一套英文百科全书回去，他就可以慢慢推测出上面所有字符的意义。今天，古埃及语言能够被研究，不仅仅是因为第一个士兵发现的突破口，还因为有足够多的古埃及语被保存，使得我们可以让这些知识相互验证，慢慢形成一个有意义的语言体系。

10. 大脑中，某种放电模式有意义，不仅因为它和大脑中其他放电模式具有一致性，还因为它和外部世界的信息具有一致性。
当我看见王芳时，在我大脑里某个部位有100万个神经元，其中有50万个放电了。这可以表示为一个长为100万的二进制代码，也就是一个数值。我认为：这个数值是有意义的，是王芳在我大脑记忆里的编码。
我是如何知道这串数字是有意义的呢？
并不仅仅是因为我看见王芳时，这串数字被激发，所以这串数字有意义。如果张三问我：“昨天下午，来了一个新同事，你知道是谁吗？”此时，在我大脑里，这一串数字又被激发了。从这串被激发的数字，我可以回想起王芳的姓名、依稀的容貌、以及其他相关的信息。于是，我回答张三：“是的，那个新同事叫王芳，是作财务的，她还是李四的表妹呢。”
请注意：王芳的姓名和容貌，财务，李四的表妹，等等，都是大脑中的某群神经元的一种放电模式，一串二进制代码。
在我大脑里，从这串数值，可以找到所有关于王芳的信息，也可以从王芳的其他信息，再找到这串数值。于是我认为这串数值是王芳在我大脑里的编码，是有意义的。
一串信息在我大脑里有意义，是因为它和大脑里的其他信息是有关系的，而且不互相矛盾，彼此具有一致性。这种意义是由产生这串放电模式的其他放电所决定，也是被这串放电模式引起的其它放电所证明。
当我说A和B是一致的，是指二者在指定系统中具有某种可解释的互不矛盾的联系。但在某个系统中A和B一致，若扩大到更大的系统中，也可能变得不一致；在某个系统中A和B不一致，但若扩大到更大的系统中，也可能变得一致。在大脑内部，信息和信息的一致性，使信息具有了意义，但信息不一定在现实世界中也具有意义。
比如，李四向我介绍新来的同事：“她叫王芳，是做财务的，还是我的表妹。”我伸手想和王芳握手打个招呼，但我握到她的手时，怎么是一种毛绒绒的感觉？
这时候我醒来了，发现自己只是做了一个奇怪的梦而已，我手抓到的只是身上的毯子。所谓王芳，以及她的种种信息，只是在我大脑里存在，现实生活中其实并不存在的。
所以，大脑中的放电模式，要在现实生活中有意义，还需要和现实不矛盾，即具有外部一致性。
大脑时时刻刻通过视觉、听觉、触觉、嗅觉等等，从外部世界输入信息，或获取反馈信息，如果内部已有信息和这些输入信息或反馈信息是一致的，那么，我们就认为：大脑内部的信息，不仅具有内部一致性，还具有外部一致性，因此有现实的意义。
但这种一致性并不是对每个人都有效。正常人的视网膜上有红黄蓝三种感光细胞，而有色盲的人常常缺失了一种或两种。如果对于一个有色盲的人，看到红色和绿色是一样的，你坚持要告诉他，红花和绿叶的颜色是完全不相同的，但这对他的大脑来说，只是个没有意义的结论而已。如果一个外星人来到地球，他的眼里有四种色觉感光细胞，他可能会指着我们的电脑屏幕疯狂大笑，因为屏幕上树叶的颜色和实际树叶的颜色完全是两回事。
对于一个妄想狂来说，他可能听到、看到并不存在的事实，这些信息在其大脑内部是一致的，可以互相联系和提取。对于外部世界，对于其他人，这些信息则毫无意义。
在电影《美丽心灵》中，博弈论的奠基者，数学家纳什，常常看到一个同学和一个小孩与他说话，但对于其他人或对外部世界来说，这些都是他大脑内臆想的结果。直到有一天，纳什发现：“这么多年来，他们一直都没有衰老过”。正是这种不一致性，让纳什知道所谓的同学和小孩都是他幻想出来的。从那以后，如果有陌生人对他说话，纳什会回过头问学生：“我看到一个人站在我的面前，你看到得吗？”学生说：“能。”纳什根据学生的反馈信息，从而在他的感觉和现实之间建立起一致性。

有关梦的理论：弗洛伊德究竟梦是什么呢？你有更好的观点吗？

13. 联系本身既是一种加工过程，也是一种编码。编码在大脑中不能独立存在，必然会激活一些其他有联系的编码。字节任何编码之所以出现在大脑中，一定是由其他有关系的编码或外界感觉输入引起的，而编码的出现，也一定会引起其他与之相关的编码出现。编码和与之相关联编码的相继出现，在时间和空间上都有一定的重叠。这种机制，使得编码在任何时候都只能是思维这个整体的一部分而已。在思维这个整体中，每一个编码都要时刻和其余编码保持一致，以确保其正确性和意义性，同时，也为下一步可能的加工作好准备。但是，这种机制也可能会产生一些不期望的自动加工，从而干扰思维的进行，甚至使思维方向发生不期望的漂移。

有点长，先贴两章，希望有人能慢慢看完。

数字编码后面的话，就是接下来要阐述的主要观点和结论。
有兴趣的话，可把每个数字编码后面的结论先通通看一遍，看能不能激起你想进一步看下去的念头。

回复：18楼
为什么会被盗呢？

第三章注意和抑制
14. 注意和意识都是大脑中的放电模式流。意识的目的性和信息的特性，决定了哪些信息被注意。
在我眼睛看到的范围里，能被清晰地加工的只是中心小范围内的信息，其余区域都是模糊不清的。如果我把
“注意”放在视觉上，那么我正在“注意”的信息，就是中心可清晰加工的部分。对于边缘模糊的区域，视觉神
经系统只对其“监控”，一旦有异常信息发生时，神经系统才会把“注意转移”过去。
那么，什么是“注意”、“监控”和“注意转移”呢？
人们认为：“注意”就是一种选择或过滤的机制，它选择一些信息被进一步加工，过滤掉其余未被选择的信
息。
在计算机系统中，要执行某种功能，无论选择、过滤或其他，这种功能必定是一段程序，而这段程序，就是
内存或硬盘上的一串二进制代码。“注意”作为神经系统的一种功能，也应该是神经系统产生的某种放电模式，
或者说，在神经通路切面上的一串二进制代码。
但是在大脑内，任何一串放电模式，都是一瞬间的存在，下一个瞬间，就变成了神经通路上另一个切面上的
二进制串。所以，大脑内存在的放电模式，是不断流动着的，或者可以看成是神经通路上的二进制流或信息流。
电脑对输入信息加工之前，就已经有很多服务程序常驻于内存之中，供各种程序调用。同样地，当我们的大
脑接受新的输入时，在大脑内部，已经存在了很多放电模式流了。这些信息流，以及各感觉器官进来的信息流，
当它们相遇时，它们可以互相组合，从而形成新的流，在大脑内继续流动。它们也可能互相排斥，互相竞争，竞
争胜利者，继续流动，失败者，逐渐在大脑内越来越弱，慢慢消失。胜利者并不一定是某单个信息流，而是相互
关联的可以组合在一起的一群信息流。
在日常交流中，我们常说到“意识”。至于什么是意识，古往今来的人们给出了各种定义，但都没有公认的
标准答案。在这里，我把“意识”定义为在大脑内比较稳定的、连续的、占据着主导地位的信息流群。大脑内，
除了这个占主导的信息流群，还有各种放电模式此起彼伏，自生自灭，意识正是和这些放电模式的竞争中，取得
一个又一个胜利，而幸存下来的。至于“注意”，则是意识这个信息流群中的一个支流，它守候在外界信息进入
的神经通道上，对外界信息流群进行选择和过滤，从而使部分有用的外界信息流加入到意识这个主信息流群上来
。
感觉通路进来的信息流，如果是我们想加工的信息，注意产生的信息流就可以和它们很好的组合，从而可以
对其进行判断、分析、辨别、存储等操作；如果不是我们想加工的，由于无法和大脑已存在的信息流组合，最后
会终止于神经通路上某个位置，消于无形。
当我们期待某种信息时，我们的注意系统就会不时检查这些信息进来的神经通路。在大脑内，有些神经元并
不和其他神经元连接，其功能不是传递信息的，而是向某个区域释放一些化学物质。所以大脑试图“注意”某种
信息时，除了可以产生一些放电模式在这些信息要来的通路上“迎接”这些信息之外，也可以提前在这些通路上
释放化学物质，为信息准备神经递质，使信息更容易被传递下去。神经元的放电模式除了可以传递信息之外，还
可影响神经递质水平，改变神经元周围液体的微观化学物质的平衡，从而对大脑的思维活动进行调节，甚至对某
些加工起到开关的作用。
但是，“注意”本身也是一串放电，这些放电可能会在神经通路上形成轻微的挠动，从而产生错误的信息输

本文结合神经生理学、哲学文章乃作者原创，请勿用于商业用途，转载请注明:原文来自Howhowfire.

15. 注意可以对环境中的信息进行抑制，未被注意的信息，仍然会对我们的意，识和记忆产生影响。神经元

抑制能力是一种非常重要的认知能力。在一个实验中，科学家让实验参与者接受一系列认知任务，对当前任务完成的好坏取决于对上一个任务的“抑制”，由此可测得这个被实验者的抑制能力。例如：依次给被试者呈现带颜色的汉字，让被试者说出汉字的颜色。呈现绿色的“绿”字或红色的“黄”字，对字体属性加工得到的颜色属性，会受到意义加工结果的干扰，要说出正确答案，就得抑制住这种干扰。因此，被试者能说出正确答案所花费的时间是不一样的，时间越短，说明其抑制能力更强。

科学家发现，抑制能力是和IQ最相关的一项能力，也就是说，抑制能力测试中成绩越高的人，越容易在IQ测试中得到高分。其他单项认知能力和IQ的相关性都没有如此之高。

很多时候，某信息在纷乱环境的各种信息中脱颖而出，引起注意，是信息之间自然竞争的结果。如果我们要注意的信息，本来就是环境中比较醒目的刺激，那么，对于不需要注意的信息，基本上不需要花特别的精力去抑制。比如，看一场电影时，我被银幕上的信息紧紧吸引，而对前排的人影、放映机的光柱等，盯在眼里，却阍然不觉。这些周围的环境信息，被自然地抑制住了。电影院

因此，情境中的各种信息，通过我们的感官进入身体，尽管被抑制，不被深入地加工，但这些感觉神经元的残余冲动，仍然会影响身体内激素和神经递质的水平，形成我们此时的心境，对大脑内的主流加工过程——意识——产生影响。
这种影响，作为当事人的我们，常常是意识不到的。特别是信奉“自由意志”者，他们相信通过训练自己坚强的意志力，去控制自己的思维和行为，从而可以抵抗环境中的干扰信息的影响，至于环境中不被注意的微小细节，就算有影响，也是微不足道的。

我们之所以为会这样认为，是因为大多数时候，环境中未注意信息对思维的影响，是间接而非直接的。环境常常首先影响到我们的身体，进而影响到情绪，再到思维。比如，雨天阴冷，让人关节阴痛，从而情绪低落，最终在思维上，也就容易多愁善感；而在阳光明媚的天气下，人会心情愉快，更容易想起美好的回忆，对生活充满积极的期待。
当然，我们也知道一些明显不利的环境对我们的影响力。比如，在一间靠近繁华大街的教室中学习，由于学生要分心去抑制窗外的干扰，其学习效果肯定不会好。因此，我们会去营造或选择更适宜的学习环境，以提高学习的效率。但什么才是适宜的环境，对不同的人来说，也是有一些差异的。比如，有的人喜欢在特安静的环境下看书，有的人则喜欢看书时有一点轻微的吵闹，有的人则喜欢来一点轻音乐。
当我们无法改变周围环境时，提高自己的适应环境的能力是很必要的。就看书为例，我们可以尝试在一些不利的环境中（如闹市）看书，提高自己的抗干扰能力；在学校时，我们可以有时在教室里看，有时在图书馆里看，有时到园林中去看，环境的改变可提高自己的适应能力，同时，还可发现什么样的环境最适合自己。无论一个人的抗干扰能力有多强，完全摒弃环境的影响也是不可能的。所以，尽管逆境也可磨练出英雄，当我们能选择时，选择适宜的环境非常重要。“孟母三迁”即是成功的例子。

回复：31楼
已经全部提前写好了的。不累。
前面一节分成很多次发，是因为百度提示有非法字词。
但分成一段一段的发，又全部通过。
不知道你猜想的邪恶想法是什么？可以说出来吗？
你想看到什么样的具体分析呀？
谢谢回复先。毕竟只有很少人能看得下去。

17. 注意决定观念是否继续加工和加工的方向，从而决定了联系的生成。注意无特定目的时，最易获得的观念会被激活。九马画山

我们可以对注意机制作一个总结。一个放电模式流——既可能是外界信息引起，也可能是思维过程的伴随产物——出现在大脑中后，它的命运有如下几种：
①.对正在进行的思维活动几乎没影响。此放电模式未被注意。
②.对正在进行的思维活动有一定影响，使思维活动发生了一定的偏差，但我们意识不到这种影响，所以不会把这种偏差归结于此放电模式，而认为是思维活动的自然波动，甚至有时没有发现偏差。此放电模式未被注意。
③.使思维活动发生了明显的偏差。此放电模式流和正在进行的思维活动是有关系的，于是可以相互结合起来，在接下来的思维活动中贡献一部分力量，甚至是主导力量。由于这种影响是被意识到了的，而且此放电模式也被进一步得到了加工，因此我们认为此放电模式被注意。
④.此放电模式和正在进行的思维活动是无关的，但对思维活动有影响，又不会被自动抑制住，注意对其粗略加工后对其抑制，然后重新回到原来的思维活动上去。这种抑制过程，会造成注意的短暂切换，即便抑制后也仍然对思维过程有一定影响。我们会认为此放电模式被注意。但如果切换时间短，对思维过程的影响不明显，我们也可能会认为此放电模式没有被注意。
⑤.此放电模式流和正在进行的思维活动是无关的，但和正在进行的思维活动相比，此放电模式更重要，更有紧迫性。于是，注意对原有的思维活动进行抑制，将主要加工活动转到此放电模式上来。但原有思维活动的残余放电仍会对新的思维活动产生一定的影响。

唉，木有人看啊。继续贴。
18. 最开始形成的联系，常常会被自动激活，从而引起“先入为主”的错误倾向。新知识的学习中，向定义还原的自动思维倾向，会对学习造成困难。
新记忆是在大脑已有记忆的基础上形成的。这表现在两个方面：新信息要和记忆中已有的同类信息共用神经元进行编码；新信息还必须和记忆中相关信息形成联系。如果形成的联系很多，当其他记忆信息进入意识时，此信息也就有机会跟着被激活，这样，记忆就会被再次增强，更不容易遗忘。
在刚开始的时候，新记忆只和很有限的信息形成联系。当新记忆进入意识时，这些相关信息就容易被自动激活。随着与之相联系的信息越来越多，有其他的重要联系建立，这些信息慢慢变得不那么重要了，不需要在所有情境下都被激活了。此时，我们会根据情境，对这些信息自动地或选择性地抑制。
例如，李四介绍让我认识了王芳，王芳是李四的表妹，这是我记忆中关于王芳的最重要的信息。当我下一次看见王芳时，我会自然想到她和李四的关系。随着我在工作和生活中和王芳接触时间越来越多，大脑中关于王芳的信息越来越丰富，当我再看到王芳时，首先想到的是她是一个性格温和、思维开放的朋友，至于她和李四的关系，大多数时候被自然抑制了，只有在需要时，才会进入意识。

当我初结识王芳时，由于对她了解的不多，我对她的认识可能受到一些先入为主的错误倾向的影响。其中一种常见的错误倾向是“以貌取人”，即根据对方长相的美与丑，形成好与坏的感觉；另一种常见的错误倾向是“爱屋及乌”，如果李四是我比较喜欢的人，那么我会觉得他的表妹也应该不错，反之则反。
当然，王芳这个人是好还是坏，并非这两个原因决定了的，但这两种错误的倾向，常常会影响我对王芳其他相关信息的加工。假设，她长相普通，我又很讨厌李四，那么，我或许在一开始就对她没有好感，并且一直都不会去了解她，但其实她可以是一个很好的同事和很好的朋友。
类似的情形也发生在我们学习新知识时。新的知识一般是在大脑中已有的更为简单的知识的基础上定义，从而引入到大脑的知识体系中。在刚开始阶段，当我们使用新知识时，这些定义知识常常会自动跟着进入到意识中。在我们对新知识还不太肯定的时候，定义知识可以帮助我们理解新知识的意义，保证新知识的正确。随着学习的深入，我们对新知识的要点和规律掌握得越来越多，在应用新知识时，这些要点和规律变得更为重要，最初形成的比新知识低一级的定义知识，在很多情况下已没有用处，没有必要每次都跟着进入意识了。
例如，乘法的定义是几个相同的数相加，通过已经掌握的加法，我们开始学习乘法知识。最初，看到乘法总会想到是哪几个相同的数相加的。慢慢地，更多运算规则和应用实例被掌握。有些乘法，比如2.1×3.8，已经脱离了用加法来理解的范畴，使用的时候只需要相关乘法规则就可以了，不再需要想到它和加法的关系。
在对乘法学习中，随着学习的深入，我们大多数人会自然形成对定义的自动抑制。但在某些知识的学习中，这种抑制并不一定能随着时间的推移就自动形成，或者就算自动形成了，也可能费时很长。在对新知识的进一步学习和使用中，这种向定义知识还原的自动思维可能会造成干扰，但在很多时候，这种自动思维虽然存在，我们却可能没有意识到。
例如，当学生通过乘方概念来定义和学习对数时，每当看到的对数式，就会想到乘方，试图在对数表达式和乘方的底冥之间建立对应关系。这样做本意是想对算式的理解更为清晰，但结果却把大脑里搞得很混乱，从而引起学生讨厌对数和害怕对数，增加了学习的难度，延长掌握的时间。事实上，通过定义知识推导出对数运算的规则之后，在解很多对数题时，就没有必要去想到乘方，只需要根据相应对数运算规则进行代数变换就可以了。因此，学习中，在加强对运算规则熟悉的同时，在思维中，还要有意识地抑制自动向乘方还原的倾向。等到能熟练使用运算规则之后，再试图在大脑中建立对数和乘方的关系，就可以轻松做到，不会产生混乱的感觉。
请注意：我们在看到对数时，很容易想到乘方，但看到乘方时，不会想到对数，而是容易想到乘法。在我们的思维中，常常会有这种单向的自动倾向，试图通过定义或其他途径把高级难懂的知识还原为简单易懂知识。这种单向联系使得在大脑的知识体系中，一些知识好象依附于另外一些知识，没有在意义上完全地独立。
另一个例子是对三角函数的学习。我们通过三角形知识定义三角函数，然后通过定义知识证明三角函数之间的各种复杂公式。当我们看见三角函数的习题时，常常会想到这个函数是三角形的对边、斜边或临边的什么关系，试图通过定义去解决。但事实上，很多时候已经不需要去考虑函数和三角形有什么关系，只要根据公式进行代数变换就可以了，想到定义反而会影响习题的解答。

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然而世事无绝对，有时候情况会正好反过来。在微积分的学习中，以极限知识为基础，定义了微积分，并从极限知识推导出微积分最基本的公式和运算法则。随着微积分运算符号的引入，在方便了公式的推导和应用的同时，削弱了微积分和极限的联系，于是，我们很快就形成了对定义的抑制，在解答一些微积分题时，直接使用相关公式，不会去想到微积分和极限有什么关系。但在考试中，却有一些看似简单的难题，需要使用微积分的极限定义来解答。说其为难题，是因为我们常常做不出来；说其简单，是因为如果你对定义理解得很清晰的话，得到答案就只有一步之遥了。

19. 如果对知识产生厌恶的情绪，在学习和生活中就会不自觉地抑制，从而阻碍学习。
在学习中，需要在知识之间形成更多的联接，同时还要能够选择性地对这些联接进行抑制。我们常常强调了联接，所以我们总是强调看更多的书，做更多的题，扩展学习更多的知识。但在有时候，学习的关键其实是抑制——是否正确地抑制学习途中遇到的各种自动干扰思维。
有时，我们也意识到了抑制的重要性。比如，人们常说要“认真”学习、“专心”学习，其含义就是要抑制来自环境中的各种干扰，将所有注意资源放在学习上。然而当我回忆漫长的学习生涯，回忆所有曾经的同学，没有人不曾试图认真学习和专心学习的，没有人是从一开始并一直自甘堕落的。学习仅仅是“认真”和“专心”是不够的，因为学习的障碍不仅是来自于外界的明显的干扰，还有很多是来自于因学习本身而引起的我们大脑内的魔障。
这些魔障大多是我们思维过程中的自动活动。一般来说，自动思维的形成是方便我们生活，帮助我们生存的。但学习和生活中的思维活动千差万别，在一种情况下很有用的自动思维，在其他情况下，可能就成了障碍。

20. 人们常认为大脑内语言加工是串行的，图形加工是并行的，但事实上，大脑内所有的加工都是并行和串行的结合。
人们在比较大脑和计算机的优越性时，常常会说：大脑中很多加工是并行的，而计算机的加工常常是串行的。
串行加工指的是一个系统在同一时间只能执行一项加工任务，在此任务完成后，才可以开始下一项任务的加工；而并行加工系统则可以在同一时间内执行多项加工任务。
大脑内有很多并行加工存在。比如，大脑可以对听到的和看到的信息同时进行加工而互不干扰，另外，当看到一个人时，在视网膜上有上百万个感光细胞放电，这百万信息并不是分批次输入加工的，而是同一时间内全部输入大脑进行加工。
大脑内也存在很多串行加工。比如，当听到一句话时，声音信息逐字逐句进入大脑，大脑通过属性分解，识别出字词，再整合成句子，得到整句话的意义；看书时，也是如此：大脑逐字逐句接受输入，辨别出字词，再整合得到整句整段整篇的意义。
人们常认为语言加工过程是串行的，图形加工过程是并行的。而大脑左半球偏重于语言加工，右半球偏重于图形加工，所以我们常说：右半球加工是并行的，左半球加工是串行的。
然而这话并不一定确实。在图形加工中，比如当大脑对一个人进行识别时，神经系统首先对视网膜信息进行属性分解，属性分解后的结果再输入到人像识别的神经网络中，识别后得到结果，大脑再据此找到其相关信息。可以看到，这个加工过程也可以分成多个步骤，是串行的。
对于不同种类的信息，大脑内会有专门的神经元联接网络对其进行加工，我们可以把这个联接网络看成一个加工系统，比如，语音识别系统，人脸识别系统，等等。当某个系统的加工要用到其他系统的输出时，此系统则必须等待前一步的加工完成后才能开始加工。
以人脸识别系统为例。初级视觉系统对视网膜上输入进行属性分解后，再输入到人脸识别系统的，这个输入仍然是数十万甚至上百万神经元的放电，人脸识别系统会对所有信息同时进行加工，从这点来看，人脸识别是并行的。但是，在同一时间，人脸识别系统不能同时对两个人或多个人的信息进行加工。当面前站着很多人要对其识别时，尽管我们可以同时看到很多人，但我们需要对每个人进行扫描，分别加工并识别。从这点来看，人脸识别系统又是串行的。
计算机内，存储王芳的名字，只需要要4个字节。然而，当我们看到汉字“王芳”，听到声音“王芳”，或是想到王芳的名字，这三种信息，在大脑中都不是只有4个字节那么简单，而是代表着成千上万个神经元的放电。在语言加工中要经过字词识别、语法分析、意义整合等过程，后一过程要用到前一过程的结果，所以我们常说语言加工是串行的。但是，在语言加工中，即便只是加工一个字，每个步骤的完成也是需要对成千上万个神经元放电的同时加工。
而且在语言的加工过程中，前一步的结果输出后，也可能同时进入两个甚至多个系统进行加工。例如阅读时，对汉字进行识别后，可以分化出两个加工通路：意义加工通路和语音加工通路。这两个加工通路的结果，又可以被重新整合在一起，被其他加工所用。
所以，大脑内的加工过程，常常是多步骤、多通路的，是并行和串行的结合，很难说对某种信息的加工过程是完全并行的或完全串行的。

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