大脑思维运作的原理
大脑工作原理
大脑工作原理引言概述：大脑是人类最为奇妙的器官之一，它承担着控制身体各种功能和思维活动的重要任务。
了解大脑的工作原理不仅可以匡助我们更好地理解人类思维和行为，还有助于开辟出更加智能的技术和疾病治疗方法。
本文将从五个方面详细阐述大脑的工作原理。
一、神经元的通信1.1 神经元的结构：神经元是大脑的基本单位，它由细胞体、树突、轴突等组成。
细胞体负责接收和处理信息，树突负责接收其他神经元传递过来的信号，轴突则将处理后的信号传递给其他神经元。
1.2 神经元的电信号传递：神经元通过电信号进行信息传递。
当神经元受到足够的刺激时，会产生电脉冲，即动作电位。
动作电位沿着轴突传播，通过突触将信号传递给其他神经元。
1.3 突触传递信息：突触是神经元之间传递信息的连接点。
当动作电位到达突触末端时，会释放化学物质神经递质，将信号传递给下一个神经元。
这种电-化学信号转换使得神经元之间能够高效地进行通信。
二、大脑的结构2.1 大脑半球：大脑分为摆布两个半球，每一个半球负责控制身体的相应一侧。
2.2 大脑皮层：大脑皮层是大脑最外层的一层，负责高级思维、感知和意识等功能。
它分为额叶、顶叶、颞叶和枕叶，不同的区域负责不同的功能。
2.3 皮层下结构：大脑皮层下方有许多结构，包括基底节、丘脑和脑干等。
这些结构参预运动控制、情绪调节和自主神经系统等功能。
三、大脑的信息处理3.1 感觉信息的处理：当感觉器官接收到外界刺激时，会将信息传递给大脑。
大脑会对这些信息进行处理和解读，从而产生相应的感觉体验。
3.2 运动控制：大脑通过控制肌肉的收缩和放松来实现运动控制。
这个过程涉及到大脑皮层、基底节和脑干等多个结构的协同工作。
3.3 认知和思维：大脑参预了人类的认知和思维活动。
高级思维功能如决策、记忆和学习等都是通过大脑的神经网络来实现的。
四、大脑的塑性4.1 神经可塑性：大脑具有神经可塑性，即它可以根据环境和经验的改变而改变自身的结构和功能。
这种可塑性使得大脑能够适应新的情境和学习新的知识。
大脑的工作原理
大脑的工作原理
大脑是人类最重要的器官之一，它负责控制和调节我们的感知、思维、情绪和行为。
大脑的工作原理可以分为以下几个方面：
1. 神经元的通信：大脑由数以亿计的神经元组成，它们通过电化学信号进行通信。
当神经元兴奋时，会向相邻神经元发送化学信号，称为神经递质。
这种通信形式被称为突触传递，起到了大脑信息传递的基础作用。
2. 神经网络的形成：大脑中的神经元组成了复杂的神经网络。
神经网络指的是一组相互连接的神经元，通过这些连接，信息可以在大脑中迅速传递。
神经网络的形成是在学习和记忆过程中发挥重要作用的。
3. 大脑半球的特殊化：人类的大脑被分为左右两个半球，它们相互连接但又具有一定的独立性。
左脑主要控制语言、逻辑和分析能力，而右脑则主管空间、创造力和直觉。
两个半球的协同工作使得人类能够在不同层面上进行思考和处理信息。
4. 神经可塑性：大脑具有神经可塑性，也就是说它可以随着经验和学习而改变和调整。
这意味着我们的大脑可以不断建立新的神经连接或强化已有连接，从而适应新的环境和学习新知识。
总体来说，大脑的工作原理是通过神经元之间的通信和神经网络的形成，在不同的大脑区域之间传递和处理信息。
这种信息处理和调节使得我们能够感知、思考、记忆和做出决策。
大脑思考的原理
大脑思考的原理大脑是人类思考、决策、行动的中心，但是大脑如何思考却是个复杂的问题。
本文将从神经元、突触、神经网络和信息传输等方面来阐述大脑思考的原理。
神经元是神经系统的基本单位，它是负责传递和接受信息的细胞。
神经元有细胞体、树突和轴突三个部分。
细胞体是神经元的控制中心，树突是神经元接收信息的主要结构，轴突是神经元传递信息的主要结构。
当神经元接受到信息时，电位会波动，而轴突上的电信号则被激发，从轴突末端释放出神经递质。
神经递质是一种化学物质，它会被释放到神经元的接收区域，从而继续向下传递信息。
突触是神经元间传递信息的连接点。
突触分为化学突触和电突触两种。
化学突触是大部分突触的类型，当神经元活动时，神经递质会从轴突释放到突触，再通过神经递质受体结合到下一神经元的树突上。
电突触是神经元直接通过离子流共享靠近轴突的空间，从而传递信息的过程。
神经网络是通过突触连接而形成的大规模信息处理系统，它可以被视为由许多相互作用的神经元构成的网络。
神经网络是大脑中最庞大的信息处理系统，除了神经元本身的电位，还包含了突触强度和突触类型等因素。
神经网络是人类思考的基础，其工作原理为：当环境刺激输入至神经元网络时，某些神经元受到激活，它们之间的突触发生强化或抑制，从而形成特定的神经模式。
这些模式可以代表特定的记忆和思考内容，从而影响决策和行为。
信息传输是神经元和神经网络的最终输出。
信息的传递速度是我们思考速度的关键之一。
在神经元之间的信息传递中，电信号的传递速度比化学信号的传递速度快得多，电信号可以达到每秒40至100 米，而化学信号只能达到每秒 0.5 至 2.0 米。
此外，突触的强度也决定了信息传递速度的快慢，强度越高，速度越快。
总之，大脑思考的原理包括神经元接受和传递信息、突触连接神经元信息、神经网络形成和信息传递速度等方面。
大脑是一个高度复杂的信息处理系统，它可以对环境刺激作出快速和准确的反应，从而有效的控制我们的行为和思维。
人脑思考原理
人脑思考原理
人脑思考原理是指人类大脑进行思考的基本机制和过程。
人类大脑是由数十亿个神经元和神经元之间的联系组成的，这些神经元传递信息的速度极快，并且能够通过突触之间的连接实现信息的存储和处理。
人脑思考的过程可以分为感知、认知、判断和决策等多个阶段。
感知是指人类大脑通过感官接收外界的信息，如声音、图像等；认知是指人类大脑对信息进行理解和处理，将其转化为有意义的知识；判断是指对所获得的信息进行评估和比较，以确定其价值和重要性；而决策则是在评估后做出合理的选择。
人脑思考的原理涉及到多种神经传递物质和神经元之间的信息
传递机制。
其中，神经递质是一种化学物质，可以在神经元之间传递信号；而突触则是神经元之间的连接点，通过突触，神经元可以与其他神经元相互通信和交流。
此外，人脑思考的原理还涉及到大脑皮层的功能分区和神经网络的形成，大脑皮层是人类大脑的最外层，负责高级认知功能，如记忆、语言、思维等，而神经网络则是由多个神经元和突触组成的，可以实现信息的复杂处理和存储。
总之，人脑思考的原理是一个复杂而神秘的过程，其详细机制仍需进一步研究和探索。
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大脑思考的原理
《经济数学基础》（A）教案大纲一、课程代码：二、课程名称：《概率与数理统计》三、课程管理院（系）及教研室：重庆工商大学理学院经济数学教研室三、大纲说明1、适用专业、层次经济、管理类四年制本科2、学时与学分数第四学期开设《概率与数理统计》54学时。
3、课程的性质、目的与任务4、考试方式与成绩评定考试方式：统一闭卷考试。
阅卷方式：统一流水阅卷。
成绩评定：平时成绩（含上课出勤率、作业、课堂讨论等）占20%，期末考试卷面成绩占80%。
四、纲目《经济数学基础》教案大纲国家教育委员会高等教育司审定目录第三部分概率统计 (25)第一章随机事件与概率 (25)第二章随机变量的分布和数字特征 (26)第三章随机向量 (27)第四章抽样分布 (28)第五章统计估计 (29)第六章假设检验 (30)前言《经济数学基础》是国家教委在高等学校财经类专业中设置的核心课程之一。
该课程包括《微积分》、《线性代数》和《概率统计》三部分，共12学分。
其中《微积分》为6学分，《线性代数》和《概率统计》各为3学分。
根据1980年4月天津“全国财经专业核心课程教案大纲编写研讨会”和7月北京“《经济数学基础》教案大纲审稿会”精神，本大纲是按照全国高等学校财经类专业本科生学习《经济数学基础》课程的基本要求制定的。
大纲中不带“※”号的内容即为基本要求。
有些学校或专业如对数学知识有更高的要求，可根据实际需要选学大纲中带“※”号的内容。
根据学分数，各部分的正式教案时数（不包括习题课和考试时数）分别为：《微积分》102学时（讲授二个学期），《线性代数》和《概率统计》各为51学时（各讲授一个学期），周学时均为3学时。
考虑到数学课程的特点，安排习题课是非常必要的，建议每周安排1学时的习题课，以保证课程的教案质量。
各部分的教案时数与习题课时数的具体分配，请参看附表1、3、4。
在制定本教案大纲时，为明确对大纲中所列具体内容的要求程度，引用了国家教委课程指导委员会制定的《高等工业学校数学课程教案基本要求》（高等教育出版社1987年4月第1版）的用语，将基本要求分为由低到高的三个等级，即对概念和理论性的知识，由低到高分别用“知道”、“了解”、“理解”三级区分；对运算、方法和技巧方面的知识，由低到高分别用“会或能”、“掌握”、“熟练掌握”三级区分。
大脑思考的原理
大脑思考的原理
大脑是人体最为神奇的器官之一，它不仅控制着我们的身体活动，更是我们思考、学习、记忆的中枢。
那么，大脑的思考原理究竟是什么呢？让我们一起来探讨一下。
首先，大脑的思考是基于神经元的活动。
神经元是大脑中最基本的功能单元，
它们通过突触连接形成庞大的神经网络。
当我们思考时，神经元之间会进行电化学信号的传递，从而形成思维活动。
这种活动是非常复杂的，涉及到大量的神经元和神经递质的参与，因此大脑的思考也是一个高度复杂的过程。
其次，大脑的思考受到多种因素的影响。
除了神经元的活动外，大脑的思考还
受到遗传、环境、学习等多种因素的影响。
例如，一个人的基因可能会影响他的智力水平；环境中的刺激也会影响大脑的思考活动；而学习则可以改变大脑的神经连接，从而影响思维方式和能力。
因此，大脑的思考是一个综合性的过程，受到多种因素的综合影响。
此外，大脑的思考是可以训练和发展的。
通过不断的学习和思考，我们可以改
变大脑的神经连接，提高思维的灵活性和创造力。
而且，大脑的思考也受到意识和注意力的调控。
当我们集中注意力去思考某个问题时，大脑的活动会更加集中和高效，从而更容易产生创造性的思维。
总的来说，大脑的思考原理是一个复杂而又神秘的过程，它受到神经元活动、
遗传、环境、学习、意识和注意力等多种因素的综合影响。
通过不断的学习和思考，我们可以改变大脑的神经连接，提高思维能力，从而更加高效地进行思考和创造。
希望通过对大脑思考原理的探讨，能够让我们更加了解自己的大脑，更好地发挥其潜能。
人类大脑是如何运作的,为什么会出现思维障碍？
人类大脑是如何运作的，为什么会出现思维障碍？作为我们身体的指挥中心，人类大脑可以说是最神秘而又最复杂的器官之一。
虽然我们已经探索了大脑的一些奥秘，但还有很多谜团等待我们去解开。
在这篇文章中，我们将探究人类大脑的工作原理以及思维障碍的成因。
一、人类大脑的工作原理1. 大脑皮层人类的大脑皮层是智慧的源泉，它是整个大脑的最外层，被称为“灰质”。
这里存在着大量的神经元，它们通过神经元的延伸（树突）进行信号传递。
当树突接收到一个信号时，它会通过轴突传递给另一个神经元，这样的传递形成了神经元网络，人类的思维能力就在这个神经元网络中得以展现。
2. 脑回路人类大脑的工作还包括大量的脑回路。
脑回路是一些区域之间相互连接形成的神经元网络，通过这种网络传递信号和信息。
这些回路不断加强和弱化，以建立各种不同的神经元联系，是人类思考和记忆的基础。
3. 神经递质神经递质是大脑中神经元传递信号时使用的化学物质。
不同的神经递质可以在不同的神经元之间传递不同类型的信息，如快乐，恐惧，紧张等。
这些神经递质对大脑的运作至关重要。
二、思维障碍1. 焦虑障碍焦虑障碍是大脑处理信息的过程中出现问题的一种情况。
这种情况下，大脑会对某些普通的事情产生过度反应，导致焦虑和恐惧。
有时候，焦虑障碍会影响个人的日常生活，需要一些治疗方法。
2. 忧郁症忧郁症是人们在感情上的一种失调表现。
这种状况会让大脑中的神经递质发生不平衡，导致人们情绪低落，失去兴趣，并可能出现其他身体症状。
3. 综合征综合征也是一种思维障碍，它包括了多种神经系统病症，这些病症是由于大脑处理信息时的混乱而引起的。
4. 脑退化由于某些疾病或老化等因素，大脑的结构和功能可能会发生退化。
这种状况下，人们的记忆和思考能力会受到影响，一些体力方面的表现也会出现，人们需要采取相应的预防和治疗措施。
人类大脑的工作原理之复杂和思维障碍之种类之多，让人不禁感叹其神秘而充满魅力的本质。
但是，我们也不能放弃探索科学真相的努力，以便更好地了解和保护我们宝贵的大脑。
人类思维的生理机制
人类思维的生理机制
人类思维的生理机制是指人类大脑和神经系统的功能和结构，以及其在思维过程中的操作和相互关系。
人类思维的生理机制包括以下几个方面：
1. 大脑解剖结构：人类大脑由左右两个半球组成，每个半球又分为前脑、中脑和后脑。
前脑负责高级认知功能，中脑负责情感和情绪的调节，后脑负责基本生理功能。
2. 神经元和突触：神经元是大脑的基本单位，负责信息的传递和处理。
神经元之间通过突触相互连接，通过电化学信号传递信息。
3. 突触可塑性：突触可塑性是指神经元连接强度和结构的可调整性。
人类思维的形成和变化，部分是通过突触可塑性来实现的，即通过学习和记忆来改变神经元之间的连接强度。
4. 神经传递物质：神经元之间的信息传递主要依赖于神经递质，如多巴胺、谷氨酸等。
这些神经递质的释放和接收对于思维过程的进行至关重要。
5. 脑电图和功能磁共振成像：脑电图和功能磁共振成像等技术可以记录和测量人类大脑活动的模式和区域，从而揭示思维的生理机制。
总之，人类思维的生理机制是基于大脑和神经系统的结构和功能，通过神经元之间的连接和通讯来实现信息的处理和认知功能。
不同的思维过程涉及到不同的神经网络和神经递质，因此对人类思维的理解和研究需要综合运用多领域的方法和技术。
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大脑思维运作的原理! Post By: 2009-02-15 22:39:25你为何能处理一些你以前从未遇到的事情？在数学课堂上，你为何能解岀你以前从未做过的算术题？这种思维的神奇魔力实际上本身是一个潜在的计算过程，这个计算过程帮助我们处理大千世界每个人遇到的各种不同的难题。
那么思维是如何工作，我们又如何能更好地提高自己的思维能力呢？这个问题让我想到计算机，计算机现在能处理非常复杂和多变的问题。
思维比计算机更强大。
比如，你能很快地同一个你以前毫不相干的人交谈起来，你能读懂以前你从来没有读过的书，或者说，进入到一个陌生的购物广场，你依然能快速地了解广场的店铺分布，然后逛完自己感兴趣的店。
大脑的学习过程有时候并不依赖你的行为，就是说，在你行动之前，大脑已经对如何做这件事有了大致的决定。
有时候，你能对自己大脑的决策过程有所察觉，但是有时候，大脑做岀决定完全是潜意识的，你察觉不到，所以，大脑的决策过程是一种人类的天然认知能力的结果，并不依赖行为。
我想你应该有过类似经历，就是如果你要尝试解决一个问题，当你对这个事情达到一定程度的理解之后，这个问题的答案自然而然就知道了。
当你知晓解决办法之后，你对这个事情看法的角度和方式都会有所提升，那么接下去如何行动应该是一目了然。
你也许会说，或许你在大脑里面对如何做已经有了主意，但是现实中，要实现这些想法还是有困难，比如天体物理学很多理论就无法得到实验的验证，因为实验无从做起。
我要说的，那也是因为我们有一些小问题依然缺乏深入的理解，我们以为我们解决了所有问题，实际上，我们只是在宏观上对这个大问题有了定论，但是对大问题派生和隐含的小问题，我们依然要继续深入了解。
比如，你开始意识到，对你当前这段婚姻的最好解决办法就是离婚，另找一个人生伴侣。
你对这个解决办法深信不疑，但是你依然有很多现实的工作要做，比如你应该如何告诉妻子你的想法，谁应该从房间里搬走，孩子抚养权问题，等等。
一个练习”让我们通过一个简单的例子来理解我们的大脑是如何工组的。
这个练习对每个人来说都非常简单。
假设，我告诉你说我搬家了，然后我有一个问题，就是新房里头书房的灯太暗了，请你给我建议，应该怎么办?你可以慢慢留意自己是如何想到这个问题的解决办法的。
当你已经有一个主意的时候，回想自己是如何得到这个解决办法的。
好，现在你就会发现，尽管这个问题很简单，答案显而易见，而且各人的解决办法都不一样。
也许最直接和简洁的答案就是装一个亮一些的灯，或者安装更多的灯。
还有一些回答，比如选一个灯较亮的房间作书房，或者请一个专业的照明专家，让他帮忙解决。
对每一个解决方案，都会存在很多小细节方面的问题需要解决，比如如果你决定要买一个更亮的灯，那什么型号的什么牌子的灯比较好，何处能买到，多少钱，等等，也是你要考虑的。
当让，我们并不在意这个问题的答案是什么，这只是个测试，我们的核心是我们的大脑是如何完成这个思考过程的。
对于大脑的工作过程，你发现了什么？每个人思维的方式千变万化，但是有些东西是彼此相通的，请看：“瞬间会意”-这个指的是问题一出来你已经有了答案，你并不需要去考虑。
“多重选择”-你的大脑给出了几种可能性，你从中选择一个你觉得最好的方案。
“显意识分析”-你不断地审视问题，然后不断试图地给出一个逻辑上可行的方案，还要综合考虑时间，成本和空间等因素。
“需要更多信息”-你觉得你无法在已有的信息上给出判断，所以你需要更多信息，比如房间的照片，你需要在房间里做什么样的工作，你对光照有什么特殊的要求，墙面的颜色，等等。
“怀疑”-你怀疑我给你的这个问题只是一个巧问妙答，只是想误导你，从你的回答里面推出一个荒谬的论点。
“淡漠”-你对我给的这个问题毫不关心，并不想去考虑这个问题，只是接着读文章。
这里面同时也存在很多其他可能性。
可能你的大脑会综合考虑上面的所有方案。
事实上，除了你的显意识在思考这个问题外，你的潜意识也在考虑这个问题，而且潜意识有时候比显意识的能力还要强大。
“智能的方方面面”不管你的思考过程到底如何，我都断言这个过程必定包含几个核心要素，即使你并没有很认真地做上面那个测试。
“认知预处理”-当你一行一行地在阅读我的问题时，你的大脑就已经对通过你眼睛的信息进行处理，这些信息以一种大脑能识别的方式存储起来，变成一种可想像的信息。
因为这个问题里面涉及我的书房，所以你的大脑里面应该会想像我的书房具体是什么样子，并且这个书房是如何的灯光昏暗。
即使你并没有这么多的视觉想像，问题的描述信息依然存入到你的大脑的“内存”当中。
记住，你大脑对事物的存储方式和事物在真实世界中的物理存在方式是不同的，你的大脑存储的只是你对这个外在信息刺激的感知输入，和真实的物体是什么样子是有偏差的。
你只需要记住，你大脑里面记住的都是大脑的想象而已。
“联合想像”-一旦你的大脑对这些外在物体的信息进行预处理，你的大脑就开始调动与这件事情相关的记忆。
你回忆起来的一些东西有些非常清晰，有些则比较模糊。
这些记忆可能是视觉上的，听觉上的，肌肉感觉上的，情绪上的，或者完全是抽象的无法描述的。
或者，你会回忆起自己以前碰到过这个问题，自己是如何解决的。
你同时也会觉得这个问题实在太简单，根本不算是一个问题，本篇文章里头的练习都不值一做。
但是，请记住，你并不是一生下来就具备解决这个问题的能力。
你的大脑存入你从过去经历中学到的东西，或者我们可以称之为“经验”，而现在你则能在遇到问题时想起以前与此相关的事件。
这些回忆可能是模糊的，也有可能是清晰的。
如果你对我说的问题的这个场景没有任何记忆，那么你是不可能会解决这个问题的。
“模式配对”-当你与此场景相关的记忆浮现后，你的大脑就开始着手寻找可能的解决方案。
但是它是如何做到这一点的? 你从来没有来过我的书房，我的书房的布置和灯光肯定是你无法预测的，这对你而言算是一个全新的问题。
但是，你依然能轻而易举地解决这个问题，为何？因为你可以将我的这个问题抽象化，然后将它同你大脑里面存储的一类已经抽象化的解决方案进行匹配。
显然，你容易发现，我们的大脑很容易地就讲相匹配的解决方案提取出来了，这个过程就叫做模式匹配。
“期望”-一旦你的大脑找到了一个可能的解决方案，你就会对这个解决方案的作出一个判断，就是如果真的将自己的想法付诸实践会发生什么。
这些对可能发生什么作出的判断同样来自对以往类似事件的回忆。
你可能会想像一间房子变得更亮之后是什么样子，或者你只是觉得自己的方法肯定可行，并不需要考虑太多。
当你的大脑觉得解决方案确实能解决这个问题，也就是这个想法付诸实践之后问题确实能够得到解决，那么你就基本上有了定论。
“大脑是如何思考的”为何更好地分析智能，我们可以考虑将大脑同计算机做一个比较。
电脑能够将物理世界进行某种处理后保存呢？大多数情况下可以。
电脑可以将传感器的数字信号实时地存储起来，然后进行各种各样的预处理，这些信息的存储和处理都非常精确和可靠。
从某些方面来讲，电脑记忆的精确性和可靠性已经超过人脑，比如，一个电脑可以从一个红外传感器取得数据，它同样可以测量某些对人而言过高或者过低的温度。
而且，电脑的存储介质寿命很长，可以长时间稳定地保存数据。
电脑可以运用联想记忆么？电脑现在的联想记忆能力还不如人脑，但是它们确实能进行一些类似的联想处理。
比如，搜索引擎就可以将类似的信息集中起来供人选择。
你可以点击你觉得和你想要的信息接近的链接，然后仔细地读取链接打开的文章。
所以说电脑已经具备一定的联想能力。
那么，电脑能够对解决方案的结果进行分析么？是的，但是电脑在这方面的能力非常有限，因为目前为止，电脑程序的模式匹配能力还非常有限。
我们并不指望电脑对我们的未来做出预测，但是电脑确实能对某些彼此联系的行为要素进行分析。
比如，我面前的这台电脑就能将我的各种输入马上转化为它的输入，快捷键，鼠标移动，链接点击，等等，都是独一无二的。
然后，电脑对输入的反应也是半智能的。
电脑真正欠缺的，是他们处理那些它们从来没有遇到过的问题的能力。
当电脑面对一些设计程序时没有考虑进去的输入时，它们会无所适从。
但是对人类，我们有很强的学习和对未知事件的适应能力。
那么，电脑能进行模式匹配么？如果我们指的是人类的那种的模式匹配，那么很可惜，答案是否定的这就是为什么人类依然还能主导电脑。
今天开发的最具智能的电脑的匹配能力我无法同一个小孩相提并论。
在语音识别领域，人工神经网络并不如大家想想的那么强大（否则我就用电脑来写这篇文章了）。
人类拥有的模式匹配能力如此之强，以至于世界上最好的超级电脑相比之下都相形见拙。
有趣的是，我们的神经元进行一次运算的时间是毫米级，但是电脑则只需要纳秒级。
尽管如此，我们依然能对某些模式在几秒钟内就做出识别，但是电脑花上几天的时间都难得计算出来。
这其中的原因也许就是人类储存信息和处理信息的方式，而我们对模式的识别能力也是构成我们学习和适应新问题的关键，而这正是电脑欠缺的。
“不变式”电脑将数据都以数字形式存储起来。
电脑按照要求对数据进行预处理，压缩和转化，但是最后的结果依然是数字信号。
数字信号是精确的，准确的，而且可以永久保存，但是不利之处就是这些数据都过于死板。
可以想象，一个二进制的数字，不是 1 就是0 ，代表要么是要么不是。
对人类而言，我们并不将数据以数字方式存储。
我么的记忆并不是现实物理世界的准确映射，记忆是模糊的，不精确的，不准确的。
在很多方面来讲，人类记忆的能力看上去都比电脑差。
但是人类记忆的最强大魔力就是我们存储信息的方式，这些方式如此强大以至于弥补了上面我提到了那些不足。
你的大脑按照一种我们称之为不变式”来存储和预处理信息。
当你每天经历很多事情时，你的大脑将所见到所听到所闻到的所有一切都存入自己大脑的数据库。
但是我们并不存储所发生事情的每个细节，我们的大脑只是试图识别出这件事情的一些特征，然后将事情以某种抽象的方式存储起来。
换句话将，我们的大脑将我们的所见所看所闻都已一种抽象的方式存储起来，这些存储的方式就是我们人类智能如此强大的真正秘密所在。
我们可以举一个例子来说明。
比如，一个人”，一个人就是一个抽象的概念，一个稳定的不会发生变化的概念。
这个概念很难用文字来定义，但是你的大脑知道人”到底指的是什么。
如果我指着房间里的一件东西问，那是个人么？你很快就能给我一个回答。
你并不是一生下来就知道这些，你是在你的成长过程中逐渐学会的这些。
然后，所有这些抽象的概念都彼此联系着，在你的大脑中以网状形式存储起来，按照各种联系方式，比如并行，分层等方式存储起来。
个例到通例再到个例”对一台电脑而言，它是通过给定的数据和事先设计好的算法来运行，但是人脑却并不这样运作。
人脑会从生活中发生的一件一件特定的事中提取抽象模式存储起来，然后再下次将这些抽象模式应用于碰到的新问题。