TA的每日心情 | 2021-8-29 14:13 |
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发表于 2019-10-11 20:17:28
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本帖最后由 舞动人生 于 2019-10-11 20:21 编辑
将来我们还会发现其他类型的思维。
逻辑学、形象思维学、灵感学都是属于思维科学这一科学技术大部门中的基础科学。至于诸如语言学、文字学、密码学、人工智能、计算机软件技术、图像识别技术等等,似乎都可以当做思维科学体系中的应用技术,属工程技术类。至于什么是思维科学中介于基础科学和应用技术之间的技术科学?现在更看不清楚。我们也甚至可以考虑把美学归入思维科学的体系。总是,思维科学的体系还有待于进一步的研究与发展,现在还说不清,只不过正像本文开头时讲过的,思维科学和数学科学是两大不同的科学技术部门,有各自的体系。
逻辑学、形象思维学和灵感学作为基础科学,作为“思维学”,也只有逻辑学部分比较成熟,其他两部分还有待于创立,但一旦有了这些学问,对科学技术的进展,影响将是巨大的。我们这样说,因为有逻辑学这个例子:逻辑学是现代电子数值计算机的理论基础。电子计算机的巨大成就,先是数值计算,现已发展到数学公式的推演,并进而实现定理的计算机证明,其作用已涉及到生产、科研、管理、行政等现代社会的各个方面。电子计算机可以称得起是一项技术革命,与18世纪的蒸汽机、19世纪的电力和现代的核能并列。而这一发展得力于逻辑学的应用,出了软件技术这一门在电子计算机技术中非常重要的学问,没有它就形不成计算机科学技术。与此相比,形象思维学就未创立,我们还不清楚形象思维的规律:就是图形的识别也还是个大问题,不知道人脑是怎么识别图形的!所以也就不知道怎样造一台识图机器,或怎样叫计算机去识图。现在有人在试作,但机器识图的结果令人很不满意,机器笨极了,而且不可靠。例如现在邮局用来读信封的邮政编码的机器据说也只有大约60%的成功率,其余相当大的一部分机器读不出,还得剔出来请人来认。所谓“一家方便万家难”的一家方便也是有限的。这比起机器数值计算,每秒运算几十万次、几百万次、几千万次、几亿次,真可谓天壤之别!原因在哪?在于我们掌握了逻辑学,但没有掌握形象思维学。那我们一旦掌握了形象思维学,会不会用它来掀起又一项新的技术革命呢?这是颇为值得玩味的一个设想。
那么,如果我们掌握了灵感学呢?人的创造能力将普遍地极大地提高,岂不人人都成了“天才”。这是更发人深思的了。
认识到深入研究思维学和发展思维科学的重大和深远意义,我们要问:到底如何去研究思维学这门这么重要的科学呢?一条途径是比较古老的,可以称为心理学的方法:人自己内省,即自己考察自己的思维过程,即人用自己作实验。老方法也有新内容,我们可以引用一些较新的科学,如认识科学和科学方法论的成果;而且现在试验技术也有很大的提高,可以用各种精密的科学测量仪器了,例如脑电图技术有发展,测到电位信号可以经过电子计算机处理,滤去噪声,取得各种纯信号,有一种叫做“事件电位”(event-related potential,ERP),标志不同大脑思维活动单元,试验中还可以使用各种对大脑部位产生特定作用的药物,来改变其活动作用,然后观察对思维的效果。这条途径也可称为宏观的研究方法。
又一条途径是微观的方法。人脑是由许许多多神经细胞所组成。细胞种类也很多,有人估计有5000万种;细胞总数约1000亿个,或10^11个(以前估计有10^10个)。每个细胞又伸出许许多多支叉,有一个主枝叫轴突,还有不少分枝,叫树突。轴突和树突都同相邻细胞或神经细胞形成一对一对的接触,叫突触;一个突触就好比一个开关,开关作用是通过特定的有机化学分子来实现的。大脑一共有多少对开关呢?一共有10^15个(以前估计为10^14个),所以人的大脑好比一台有10^15个开关的电子计算机!这比目前世界上最大的计算机还不知大多少倍。而且还有一个重要区别:电子计算机,至少是目前的电子计算机,内部结构是固定的、不变的,作成了就那样了;但人脑,从小孩到成年、到老年,一辈子在人的实践中改造、完善,人的智力可以不断提高。这也就是说人脑的功能和人的社会活动有密切关系,人脑是一个受社会作用的、活的、变化的系统。我们必须注意这一特征。
以上都只是现代脑神经解剖学告诉我们的人脑的概貌。不只是上述概貌,脑神经解剖学和脑神经生理学还告诉我们人脑的大致构造,特别是神经细胞轴突和树突的具体动作。动作的细节也一天天搞得越来越清楚了。这是近十年来的巨大成就。我们说的研究思维学的微观方法,就是人脑这种微观结构和一个个单元的动作性能同人的思维联系起来,看到人脑有1015个单元,或说人脑是由1015单元组成的超巨系统。研究思维的微观方法行得通吗?如果不是有本文前几节讲述的系统学研究做准备,我想对这个问题是难以答复的。有了这个准备,我们总可以说:尽管人脑是极为复杂而庞大的系统,系统学的进一步发展终会使微观研究思维学的方法取得成功,完成从微观到宏观的过渡。在研究中我们也可以借助电子计算机模拟的人工智能工作,从而我们终将知道我们自己思维的“当然”,而且知道其“所以然”。
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