注意的神经机制
常见的注意力机制
常见的注意力机制注意力是指我们在进行感知、思考和行动时所投入的精力和关注度。
在我们的日常生活中，我们经常需要集中注意力来完成任务和解决问题。
因此，理解常见的注意力机制对我们的学习和工作至关重要。
1. 选择性注意力：选择性注意力是指我们在众多信息中选择某些信息并忽略其他信息的能力。
人类的大脑接收的信息量非常巨大，我们不可能同时关注所有的信息。
因此，选择性注意力的能力非常重要，可以使我们集中注意力于特定的内容，而忽略其他信息。
2. 分散注意力：分散注意力是指我们在多个任务之间切换时所展示出的注意力机制。
当我们在多个任务之间切换时，我们需要能够快速地调整自己的注意力和心理状态，以适应新的任务要求。
对于那些需要同时完成多项任务的人来说，良好的分散注意力能力是至关重要的。
3. 持续注意力：持续注意力是指我们能够在长时间内维持注意力的能力。
长时间的注意力投入会给我们的大脑带来相当的负担，容易出现疲劳。
因此，保持良好的生活习惯和规律的工作安排是保持持续注意力的关键。
4. 分配注意力：分配注意力是指我们能够分配注意力来解决不同的问题。
当我们要解决一个更加复杂的问题时，需要付出更多的精力和注意力。
可是，当我们一直处于高度集中的注意状态时，很容易出现心理疲劳和失误。
因此，良好的分配注意力策略对于有效地解决问题非常重要。
5. 得分注意力：被动注意力是指我们对外界刺激的敏感性。
当我们感到压力、焦虑或紧张时，往往会有更高的被动注意力。
一定程度上，被动的注意力会使我们更加警惕，但是如果过于频繁和强烈，就可能导致注意力疲劳和神经过敏。
总之，以上五种常见的注意力机制在我们的日常生活中起着非常重要的作用。
通过了解这些注意力机制，我们能够更好地理解自己的注意力状态并采取更合理的注意力管理策略。
只有掌握了有效的注意力管理方法，我们才能更好地发挥自己的潜力，并充分利用我们的时间和精力。
ema注意力机制原理
ema注意力机制原理EMA（Excitation and Modulation Attention）注意力机制是一种用于神经网络的注意力机制，其主要原理是通过对输入数据的加权处理，将网络的注意力集中在对当前任务最重要的部分上，从而提升模型的性能。
EMA注意力机制的核心思想是在传统的注意力机制基础上引入了激励和调制两个概念。
激励机制用于计算输入数据中各个部分对当前任务的重要程度，而调制机制则用于调整不同部分的权重，以达到更好的模型性能。
在EMA注意力机制中，激励机制通过计算输入数据的特征与参数之间的相似度来确定各个部分的重要程度。
具体而言，通过将输入数据与参数进行内积计算，得到一个相似度矩阵。
该矩阵中的每个元素代表了输入数据中某个部分与参数之间的相似度，相似度越高则代表该部分对当前任务越重要。
接下来，调制机制根据激励机制计算得到的相似度矩阵来调整各个部分的权重。
调制机制可以采用多种方式来实现，常见的方式有使用softmax函数进行归一化处理。
通过对相似度矩阵的每一行进行softmax归一化，可以得到一个权重向量，该向量代表了各个部分在当前任务中的重要程度。
然后，将输入数据与权重向量进行加权求和操作，即可得到网络对输入数据的加权表示。
EMA注意力机制的优势在于能够提取输入数据中与当前任务相关的重要信息，从而减少了无关信息对模型的干扰。
通过引入激励和调制机制，EMA注意力机制能够自动学习输入数据中的关键部分，并将注意力集中在这些部分上。
这样一来，模型在进行预测或分类等任务时，就能够更加准确地捕捉到关键特征，提升模型的性能。
在实际应用中，EMA注意力机制已被广泛应用于各种深度学习任务中，如图像分类、目标检测、机器翻译等。
通过引入EMA注意力机制，这些任务的模型在处理输入数据时能够更加关注重要的部分，从而取得了更好的效果。
EMA注意力机制是一种用于神经网络的注意力机制，通过激励和调制两个步骤，将网络的注意力集中在对当前任务最重要的部分上。
探索心理学如何解释人类的注意力机制
探索心理学如何解释人类的注意力机制人类的注意力机制是指人们在面临各种刺激和信息时，通过选择性关注、集中注意力以及对信息的加工处理等过程，对特定的刺激进行聚焦和处理的能力。
心理学在研究人类的注意力机制时，从认知角度出发，对其进行了深入的探索和解释。
一、注意力的定义及特点注意力是指人们在感知、思考和行动中选择性关注和集中心理活动的能力。
它具有以下特点：1. 有限性：人们的注意力是有局限性的，无法同时关注和处理大量的信息。
2. 选择性：人们可以选择性地关注某些信息而忽略其他信息。
这种选择性可以基于任务需求、个人兴趣等因素。
3. 持续性：对于需要持续关注和处理的信息，人们的注意力可以保持较长时间。
4. 可训练性：注意力可以通过训练和提高而得到改善和加强。
二、心理学对注意力的解释心理学借助实验证据和理论框架，对人类的注意力机制做了深入的解释。
1. 注意的分配：人们在面对多个刺激时，会根据任务的需求和个人目标，将注意力分配给其中的某些刺激。
例如，在文本阅读过程中，读者会将注意力集中在关键词、重要句子等信息上，而忽略一些细枝末节的内容。
2. 注意的转移：人们的注意力可以根据需求进行灵活的转移。
比如，在开车时，司机需要将注意力从前方道路转移到后视镜等位置，以确保交通安全。
3. 分注意力和集中注意力：人们在任务执行过程中，可以通过分注意力和集中注意力的方式，对信息进行处理。
分注意力是指同时处理多个信息的能力，而集中注意力是指将注意力集中在某一特定信息上的能力。
这两种方式在不同的认知任务中发挥着不同的作用。
4. 注意力的控制机制：人们在注意力调控过程中，存在着一种控制机制，即首领性注意控制与应急性注意控制。
首领性注意控制是指人们通过自主决定和努力调控的注意控制，应急性注意控制是指在外界刺激强烈或紧急情况下自动启动的注意控制。
三、注意力的影响因素人类的注意力机制受到多种因素的影响。
1.任务难度：任务越难，对注意力的要求越高。
attention机制原理
attention机制原理随着人工智能技术的不断发展，Attention机制在目标检测、自然语言处理、机器翻译等领域中得到了广泛的应用。
Attention机制的核心思想是在输入序列中找到与当前输出相关的部分，从而提高模型的准确性和效率。
本文将从Attention机制的基本原理、应用场景以及未来发展等方面进行探讨。
一、Attention机制的基本原理Attention机制是一种基于神经网络的模型，其核心思想是在输入序列中找到与当前输出相关的部分，从而提高模型的准确性和效率。
它的基本原理可以用以下三个步骤来解释：1.计算注意力权重首先，我们需要计算输入序列中每个元素对当前输出的贡献程度。
这可以通过计算注意力权重来实现。
注意力权重是一个由0到1之间的实数，表示当前输出和输入序列中每个元素之间的相关性。
具体来说，我们可以使用一种叫做“点积注意力”的方法来计算注意力权重。
这种方法先将当前输出和输入序列中每个元素进行点积运算，然后将结果经过softmax函数进行归一化，得到每个元素的注意力权重。
2.计算加权和接下来，我们需要使用注意力权重来计算输入序列中与当前输出相关的部分。
这可以通过计算加权和来实现。
加权和是输入序列中每个元素乘以其对应的注意力权重后相加得到的结果。
这个结果可以看作是输入序列中与当前输出相关的部分。
3.输出结果最后，我们将加权和作为当前输出的一部分，然后将其输入到下一层网络中进行处理。
这个过程会不断重复，直到得到最终的输出结果。
二、Attention机制的应用场景Attention机制在目标检测、自然语言处理、机器翻译等领域中得到了广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1.目标检测在目标检测中，Attention机制可以帮助模型更准确地定位目标。
具体来说，它可以通过计算输入图像中每个像素与目标的相关性来确定哪些像素需要更多的关注。
这个过程可以通过将卷积神经网络和Attention机制结合起来来实现。
神经网络中的时空注意力机制详解
神经网络中的时空注意力机制详解神经网络是一种模仿人脑神经系统的计算模型，通过模拟神经元之间的连接和信息传递，实现对复杂问题的学习和处理。
近年来，随着深度学习的兴起，神经网络在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。
其中，时空注意力机制是神经网络中一个重要的组成部分，它能够帮助网络更好地理解和处理时空信息。
一、什么是时空注意力机制？时空注意力机制是指神经网络在处理时空数据时，根据数据的重要性和关联性，对不同位置和时间上的信息进行加权处理的一种方法。
简单来说，就是让网络能够在处理时空数据时，更加关注重要的部分，忽略不重要的部分，从而提高网络的性能和效果。
二、时空注意力机制的工作原理时空注意力机制的工作原理可以分为两个步骤：注意力权重的计算和特征的加权求和。
1. 注意力权重的计算在时空注意力机制中，网络需要计算每个时空位置的注意力权重。
这个权重表示了该位置对于整体任务的重要性。
计算注意力权重的方法有很多种，其中比较常用的是使用注意力机制中的自注意力机制（self-attention）。
自注意力机制通过计算每个位置与其他位置的相似度，得到一个注意力权重矩阵。
这个矩阵可以表示不同位置之间的关联程度，从而帮助网络更好地理解时空数据。
2. 特征的加权求和计算得到注意力权重后，网络需要将这些权重应用到原始特征上，得到加权后的特征表示。
这个过程可以通过简单的矩阵乘法来实现。
通过将注意力权重与原始特征进行点乘，再将结果相加，就可以得到加权后的特征表示。
这个加权后的特征表示可以更好地捕捉时空数据中的重要信息，从而提高网络的性能。
三、时空注意力机制的应用时空注意力机制在很多领域都有广泛的应用。
以下是一些典型的应用场景：1. 视频分析在视频分析中，时空注意力机制可以帮助网络更好地理解视频中的动作和关系。
通过对视频中每一帧的特征进行注意力加权求和，网络可以更好地捕捉到关键帧和重要动作，从而提高视频分析的效果。
2. 自动驾驶在自动驾驶中，时空注意力机制可以帮助车辆更好地理解周围环境和交通情况。
认知心理学-第三章--注意PPT课件
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一 选择性注意
挑战一： 如何解释鸡尾酒效应？
挑战二：来自牛津大学的两名学生的实验 Gary和Wedderburn (1960)双耳实验中的有意义材
料
➢ 左耳：“Who 6 there”
➢ 右耳：“4 goes 1”
结果：被试先报告“Who goes there”，然后再报告 “461”,即被试报告刺激的顺序受到材料意义的影响。
的注意，不能仅仅通过姿势或视线的方向来识别注意的对象。 基于位置的注意（前置线索）：注意如何定位到一 个空间和 位
置上。 基于客体的注意：当注意定位到某个客体时，注意的提高
效果会扩散到整个客体上。
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特征整合理论：客体图像加工分为两个阶段： 前注意阶段和集中注意阶段
前注意阶段：将刺激的基本特征进行空间提取，并将各 个特征在各自的“特征地图”上进行编码；
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一 选择性注意
（二）中期过滤器模型/衰减模型 代表人物：特瑞斯曼（Terisman，1964） 主要观点： （1）过滤器并非全或无； （2）并非只允许一个通道的信息通过，非追随耳的信号只是衰减了，部分信 息仍能得到高级加工。
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一 选择性注意
（二）中期过滤器模型/衰减模型
不同刺激的激活阈限是不同的。有些刺激对人有重要意义，激 活阈限低，如自己的名字，火警信号等，当它们出现在非追随耳的 通道时，容易被人们所接受。
（一）早期过滤器模型
实验证据： （2）双耳分听技术：Cherry，1953 采用追随耳技术 被试的两耳同时呈现两种材料，让被试大声追随一个耳朵听到的材 料。 结果：被试从非追随耳得到的信息很少 实验结果说明
从追随耳进入的信息，由于受到注意，因而得到进一步的加工、 处理；
注意瞬脱的神经机制及其理论解释
心理科学进展 2006，14（3）：328~333Advances in Psychological Science注意瞬脱的神经机制及其理论解释*朱湘如刘昌（南京师范大学认知神经科学实验室，南京210097）摘要对一个目标的准确报告使得很难报告之后500ms内呈现的另一个目标，这种加工削弱被定义为注意瞬脱。
注意瞬脱范式可以用来研究注意的时间进程。
对于注意瞬脱现象已经有了多种理论解释，许多研究者利用功能核磁共振和事件相关电位等神经成像技术考察了注意瞬脱的神经机制。
相关研究结果支持自上而下的控制过程与自下而上过程的交互作用导致了瞬脱现象的产生。
最后对这些研究存在的问题和尚未解决的问题做了简要的说明。
关键词注意瞬脱，神经机制，注意控制，P300。
分类号B8421 引言注意是一个容量有限的加工系统，大多数关于注意的研究集中在空间注意的研究上，从时间维度上来研究注意的相对较少。
布罗德本特1987年首次发现了被试对单词流中前一个目标词的准确辨认使得他们很难辨认出在该词后约500ms内呈现的另一个单词[1]，这表明了注意加工在时间维度上的有限性。
后来Raymond等人发展了快速系列视觉呈现（Rapid serial visual presentation，RSVP）范式。
其具体方法是由字母、数字、单词、图形等组成的刺激流在同一空间位置上以6~20个刺激/秒的速度连续呈现给被试，要求被试辨别或觉察刺激流中的目标刺激（Target，以下简称T1）和一个探测刺激（Probe，以下简称T2，一般在T1后的1~8个位置上呈现）。
T1是在实验前规定好的一个刺激或几个刺激中的一个，T2一般是一个固定的刺激，例如X。
刺激流呈现完后要求被试报告T1和T2，刺激流中T1后的第i个刺激通常简称为Lagi项。
实验发现如果T2在T1之后大约200ms到600ms的时间段内呈现，T2报告率大大降低，大约在T1呈现之后300ms时T2报告率最低。
attention机制种类
在神经网络中，注意力机制是一种重要的技术，它可以帮助模型更好地理解和聚焦于输入数据中的关键信息。
注意力机制的种类有很多，以下是其中几种常见的类型：1. 硬注意力（Hard Attention）：这种机制需要模型明确地选择输入中的某些部分进行关注。
在训练过程中，模型需要学习到哪些部分是重要的，并在推断时选择这些部分。
这种机制的计算成本较高，因为需要对每个输入进行选择和计算。
2. 软注意力（Soft Attention）：与硬注意力不同，软注意力为输入的每个部分分配一个权重，而不是明确地选择某些部分。
模型通过学习权重的值来决定关注输入的哪些部分。
这种机制的计算成本较低，因为只需要对输入进行一次前向传播，然后根据权重进行加权求和即可。
3. 键值对注意力（Key-Value Attention）：这种机制将输入表示为键值对的形式，其中键用于表示输入中的重要信息，值则用于存储与键相关的信息。
模型通过比较输入的键和值来决定关注哪些部分，并为每个键分配一个权重。
这种机制可以更好地捕获输入中的长期依赖关系。
4. 多头注意力（Multi-Head Attention）：这种机制允许多个独立的注意力子模块同时关注输入的不同部分。
每个子模块可以独立地学习到输入的不同方面的表示，从而增强模型的表示能力。
多头注意力机制可以在不同的子模块之间共享信息，进一步提高模型的性能。
以上是几种常见的注意力机制类型，每种机制都有其特点和适用场景。
在实际应用中，需要根据具体任务和数据的特点选择合适的注意力机制。
神经网络中注意力机制概述
神经⽹络中注意⼒机制概述总结来⾃注意⼒机制注意⼒机制是⼀种在编码器-解码器结构中使⽤到的机制, 现在已经在多种任务中使⽤:机器翻译(Neural Machine Translation, NMT)图像描述(Image Captioning (translating an image to a sentence))⽂本摘要(Summarization(translating to a more compact language))⽽且也不再局限于编码器-解码器结构, 多种变体的注意⼒结构, 应⽤在各种任务中.总的来说, 注意⼒机制应⽤在:允许解码器在序列中的多个向量中, 关注它所需要的信息, 是传统的注意⼒机制的⽤法. 由于使⽤了编码器多步输出, ⽽不是使⽤对应步的单⼀定长向量, 因此保留了更多的信息.作⽤于编码器, 解决表征问题(例如Encoding Vector再作为其他模型的输⼊), ⼀般使⽤⾃注意⼒(self-attention)1. 编码器-解码器注意⼒机制1.1 编码器-解码器结构如上图, 编码器将输⼊嵌⼊为⼀个向量, 解码器根据这个向量得到输出. 由于这种结构⼀般的应⽤场景(机器翻译等), 其输⼊输出都是序列, 因此也被称为序列到序列的模型Seq2Seq.对于编码器-解码器结构的训练, 由于这种结构处处可微, 因此模型的参数θ可以通过训练数据和最⼤似然估计得到最优解, 最⼤化对数似然函数以获得最优模型的参数, 即:arg maxθ{∑(x,y)∈corpus log p(y|x;θ)}这是⼀种端到端的训练⽅法.1.2 编码器原输⼊通过⼀个⽹络模型(CNN, RNN, DNN), 编码为⼀个向量. 由于这⾥研究的是注意⼒, 就以双向RNN作为⽰例模型.对于每个时间步t, 双向RNN编码得到的向量h t可以如下表⽰:1.3 解码器这⾥的解码器是单向RNN结构, 以便在每个时间点上产⽣输出, ⾏程序列. 由于解码器仅使⽤最后时间步T对应的编码器的隐藏向量h Tx, T x指的是当前样本的时间步长度(对于NLP问题, 经常将所有样本处理成等长的). 这就迫使编码器将更多的信息整合到最后的隐藏向量h Tx中.但由于h Tx是单个长度⼀定的向量, 这个单⼀向量的表征能⼒有限, 包含的信息量有限, 很多信息都会损失掉.注意⼒机制允许解码器在每⼀个时间步t处考虑整个编码器输出的隐藏状态序列(h1,h2,⋯,h Tx), 从⽽编码器将更多的信息分散地保存在所有隐藏状态向量中, ⽽解码器在使⽤这些隐藏向量时, 就能决定对哪些向量更关⼼.具体来说, 解码器⽣产的⽬标序列(y1,⋯,y Tx)中的每⼀个输出(如单词)y t, 都是基于如下的条件分布:P[y t|{y1,⋯,y t−1},c t]=softmax(W s˜h t)其中˜ht是引⼊注意⼒的隐藏状态向量(attentional hidden state), 如下得到:˜ht=tanh(W c[c t;h t])h t为编码器顶层的隐藏状态, c t是上下⽂向量, 是通过当前时间步上下⽂的隐藏向量计算得到的, 主要有全局和局部两种计算⽅法, 下午中提到. W c和W s参数矩阵训练得到. 为了式⼦的简化没有展⽰偏置项.1.4 全局注意⼒通过全局注意⼒计算上下⽂向量c t时, 使⽤整个序列的隐藏向量h t, 通过加权和的⽅式获得. 假设对于样本x的序列长度为T x, c t如下计算得到:c t=T x∑i=1αt,i h i其中长度为T x的校准向量alignment vector αt的作⽤是在t时间步, 隐藏状态序列中的所有向量的重要程度. 其中每个元素αt,i的使⽤softmax⽅法计算:αt,i=exp(score(h t,h i)) T x∑j=1exp(score(h t,h j))值的⼤⼩指明了序列中哪个时间步对预测当前时间步t的作⽤⼤⼩.score函数可以是任意的⽐对向量的函数, ⼀般常⽤:点积: score(h t,h i)=h T t h i这在使⽤全局注意⼒时有更好的效果使⽤参数矩阵:score(h t,h i)=h T t Wαh i这就相当于使⽤了⼀个全连接层, 这种⽅法在使⽤局部注意⼒时有更好的效果.全局注意⼒的总结如下图:1.5 局部注意⼒全局注意⼒需要在序列中所有的时间步上进⾏计算, 计算的代价是⽐较⾼的, 可以使⽤固定窗⼝⼤⼩的局部注意⼒机制, 窗⼝的⼤⼩为2D+1. D为超参数, 为窗⼝边缘距离中⼼的单⽅向距离. 上下⽂向量c t的计算⽅法如下:c t=p t+D∑i=p t−Dαt,i h i可以看到, 只是考虑的时间步范围的区别, 其他完全相同. p t作为窗⼝的中⼼, 可以直接使其等于当前时间步t, 也可以设置为⼀个变量, 通过训练获得, 即:p t=T xσ(v T p tanh(W p h t))其中σ为sigmoid函数, v p和W p均为可训练参数. 因此这样计算得到的p t是⼀个浮点数, 但这并没有影响, 因为计算校准权重向量αt时, 增加了⼀个均值为p t, 标准差为D2的正态分布项:αt,i=exp(score(h t,h i))T x∑j=1exp(score(h t,h j))exp(−(i−p t)22(D/2)2)当然, 这⾥有p t∈R∩[0,T x], i∈N∩[p t−D,p t+D]. 由于正态项的存在, 此时的注意⼒机制认为窗⼝中⼼附近的时间步对应的向量更重要,且与全局注意⼒相⽐, 除了正态项还增加了⼀个截断, 即⼀个截断的正态分布.局部注意⼒机制总结如下图:2. ⾃注意⼒2.1 与编码器-解码器注意⼒机制的不同最⼤的区别是⾃注意⼒模型没有解码器. 因此有两个最直接的区别:上下⽂向量c t在seq2seq模型中, c t=T x∑i=1αt,i h i, ⽤来组成解码器的输⼊˜ht=tanh(W c[c t;h t]), 但由于⾃注意⼒机制没有解码器, 所以这⾥就直接是模型的输出, 即为s t在计算校准向量αt时, seq2seq模型使⽤的是各个位置的隐藏向量与当前隐藏向量的⽐较值. 在⾃注意⼒机制中, 校准向量中的每个元素由每个位置的隐藏向量与当前时间步t的平均最优向量计算得到的, ⽽这个平均最优向量是通过训练得到的2.2 ⾃注意⼒机制实现⾸先将隐藏向量h i输⼊⾄全连接层(权重矩阵为W), 得到u i:u i=tanh(Wh i)使⽤这个向量计算校正向量αt, 通过softmax归⼀化得到:αt,i=exp(score(u i,u t)) T x∑j=1exp(score(u j,u t))这⾥的u t是当前时间步t对应的平均最优向量, 每个时间步不同, 这个向量是通过训练得到的.最后计算最后的输出:s t=T∑i=1a t,i h i⼀般来说, 在序列问题中, 只关⼼最后时间步的输出, 前⾯时间步不进⾏输出, 即最后的输出为s=s T2.3 层级注意⼒如下图, 对于⼀个NLP问题, 在整个架构中, 使⽤了两个⾃注意⼒机制: 词层⾯和句⼦层⾯. 符合⽂档的⾃然层级结构:词->句⼦->⽂档. 在每个句⼦中, 确定每个单词的重要性, 在整⽚⽂档中, 确定不同句⼦的重要性.Processing math: 100%。
第五章+意识和注意
研究表明，睡眠缺乏会压制免疫系统，
还会损伤记忆。而且，慢性的睡眠缺乏 还可以改变新陈代谢和荷尔蒙的功能， 使人过早老化，产生肥胖、高血压和记 忆缺失问题。
在睡眠剥夺实验中，让被试持续200小时保持 清醒状态，结果发现，睡眠剥夺虽然没有带来 长期影响，但被试只要遭受了轻微的睡眠剥夺， 就会变得萎靡不振、易怒，不能集中注意力， 创造性缺失，以及逻辑推理能力下降。不过， 如果被试接着可以正常入睡，几天就能恢复到 睡眠剥夺前的状态。也就是说暂时睡眠剥夺并 不会给大多数人带来永久性后果。但是，睡眠 缺乏的确会让人变得急躁、易怒、反应迟钝、 身体能力降低和学业成绩下降。另外，假如我 们在昏昏欲睡时进行一些日常活动（如驾驶）， 还会给自己和他人带来危险。
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巴西中部印地安人解梦：
梦见被火烧——会被野兽吃掉。
男性梦见性活动——钓鱼成功。
梦见爬到一棵高高的树上、跨越森林中
一条很宽的河流——活得很长。
唐朝开国皇帝李渊在刚刚要起兵反叛隋
朝时曾做过一个梦，梦见自己掉到床下， 被蛆吃。他认为这是表示自己要死的预 兆，所以不敢起兵。而他手下的一个人 解释说：“落在床下，意思是‘陛下’， 被蛆吃，表示众人要依附于你，这个梦 表示你要当皇帝。”李渊听了这话，放 心地起了兵，后来他推翻了隋朝，自己 当上了唐朝的皇帝。
三、意识的局限性和能动性
局限性 许多作用于人的感官的刺激并不能被意识到，同 一时间进入人的意识的信息量是有限的。 举例：超过一定范围的波长人就看不见，超过一定
频率的声音人就听不见。当人们集中做事时，对身边的 事物视而不见。
能动性
人们有时候可以看到、听到、触摸到和意识到事实 上不存在的东西。人们可以有限度地超越外部的信息内 容，构建自己的意识内容，如知觉的整体性。 如：不舒服时，可能会产生“幻听”、“幻视”等现 象。