不爱尖叫的鸡|强者的秘密：把全世界最有价值的知识，内置到神经元，形成本能( 二 )
这就是为什么 ， 选择大于努力 ， 这就比如开车或者开船 ， 你选择一个错误的方向 ， 不管过程你如何努力 ， 错误的目的地永远在等着你 。 而假如你选择一个对的方向 ， 不管你如何努力 ， 结果老是对的 ， 只是快与慢的区别而已 。
强模型的原理
说了这么多 ， 无非要大家正视一个结论 ， 那就是你必需把有价值的深度模型转变成强模型 ， 这是需要深刻的认知与努力的 ， 我们先从大脑神经元的特性切入 ， 来了解下 ， 我们大脑的认知原理到底是怎样一个过程的 。
如下这张图 ， 就是三个神经元细胞 ， 我们大脑的此类神经元细胞多达800亿个 ， 而每个神经元细胞可发出多达7000个左右的链接 ， 如下图所示那些密密麻麻的网络 ， 就是神经元与神经元之间形成的链接 ， 而这些链接 ， 就是信息传播与信息存储的关键所在 。
本文插图
从如上这张图 ， 我们还可以看出另外一个显著特征 ， 那就是每一条链接的粗细是不一样的 ， 越粗 ， 代表着信息的传递与存储越高效 ， 我们简朴来理解下他们的特征：
每一个神经元细胞都是高度分化的 ， 与人体的每一个精细的动作（认知）是直接挂钩的 。 把它理解成我们社会的每一个成员 ， 每个人分化到只负责一个精细的动作 ， 如只拧一颗螺丝钉 ， 而这样的神经元细胞有800亿个！分化越细 ， 效率就会越高 ， 越省能 。 每一个神经元细胞的粗细都是不一样的 ， 越被频繁使用 ， 越粗 ， 效率越高 ， 对应的动作做得越好；不用或者少用 ， 会退化甚至被身体其他功能征用 。 每一个神经元细胞发出的链接数不是固定的 ， 当不断的进行各个维度思索时 ， 链接数就会越多；不思索或者少思索 ， 链接数会退化 。 每一条链接的粗细也是不一样的 ， 当某个题目或者事情常常被用到时 ， 这些链接就会越粗 。 思索得越多 ， 链接也会越粗如上神经元的这些说法 ， 并不完全严谨科学 ， 仅是供大家理解 ， 其核心的意思是 ， 要把任何一个认知内置到神经元网络里面 ， 是需要大量的各个方位的技巧与训练的 。
举例说明：
有一个实验 ， 对比了伦敦出租车司机与公交司机大脑中管空间记忆的海马回后真个神经元的大小：
本文插图
洪兰教授提供的实验
伦敦这个城市 ， 据说是全世界路线最错综复杂的城市之一 ， 要取得这个城市的出租车司机牌照是有相称难度的 ， 而本实验就是通过45年的跟踪 ， 然后对比出租车司机与公交车司机大脑中管空间记忆的海马回后真个神经元的大小 ， 结果是 ， 出租车司机的神经元比公交车司机大许多 ， 见上图最右下角的绿色框 。
同样是开45年的车 ， 为什么会产生如何大的区别？
这里的核心 ， 就是主动与被动用脑的原因 ， 主动思索才有用 。
公交车司机的路线是固定的 ， 因此 ， 大脑对应的神经元增长到一定程度后 ， 就可以自动化处理这个固定路线 ， 于是从此以后 ， 该任务进入自动化的状态 ， 对应的神经元从此不再增长 。
对于出租车司机来说 ， 他有无数出发点 ， 无数终点 ， 而每一个出发点与终点之间 ， 可以有无数条路线 ， 城市的路线越错综复杂 ， 他的可选择路线就越多 。
这意味着 ， 即使在出租车司机还没有出发 ， 每一个乘客每报一个终点 ， 出租车司机就必需先在大脑里面搜索一遍所有可能路线 ， 对比路线后选择最佳线路 ， 然后在上路后去验证这些路线 ， 并且实时更新他大脑里面
的数据 ， 重新匹配最佳路线 。
这就是全脑搜索 ， 或者叫全脑思索的过程 。
全脑搜索是一个什么概念？
大家现在都有电脑 ， 都会有在电脑里面搜索资料的经验 ， 我们在电脑硬盘里面每执行一次搜索 ， 会最大限度占用电脑的资源 ， 这就是全脑搜索的难度 ， 它是违反大脑的基本原则的 ， 大脑是倾向于选择强模型来以最小代价完成任务的 。
这就是主动思索的意义 ， 然而我们的大脑在本能上却是抵制这个做法的 ， 由于这太烧脑了 。
大脑的本能 ：偷懒
我们借如下这张图来理解全脑思索的意义：
本文插图
人与人之间的区别， 本质上可以借如上这张图来形象理解 ， 真正强盛的人的每一个神经元如左边 ， 链接数目极其密集 ， 而且因为长期的思考 ， 不但密集 ， 每一个神经元及其链接也粗大 ， 甚至其最强盛的那些模型 ， 已经形成了本能， 自动化输出 ， 这就能理解 ， 为什么数学家想都不用想 ， 就可以把整个世界的所有事件 ， 瞬间转化成方程 。
为什么下盲棋的人 ， 可以同时与几十个人对弈 ， 由于他们的大脑 ， 在长期的专项练习里面 ， 已经把某个细分领域的认知模型内置到其神经元里面了 ， 成为本能般的自动化反应 。
而假如你长期不主动思索 ， 当你越长越大时 ， 春秋越高时 ， 你的神经元细胞不但数量会变少 ， 而且还会变得如上图的右边 ， 链接数极其少 ， 但是却很粗大 。
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