什么是思维？这是一个很大的哲学问题，要讨论它恐怕几天几夜都讨论不完，把它说清楚就难上加难了，古往今来，无数的哲学家，科学家为之衣带渐宽。

我一直在思考，人是如何进行思考的，作为一个心理系学生，我比其他人对这个问题更感兴趣和渴望得到答案。这个过程十分有趣：思考如何思考，后一个思考是否包括前一个思考呢？如果不包括，就需要有第三个思考来思考前一个思考，以此类推，乃至无限退行；如果包括，那么前一个思考的结果生成了它自己，怎么用它自己来表述它自己呢？

这个问题过于复杂了。

因此我给本文中讨论的思维加了一个限定，暂且认为，思维就是解决问题的心理过程。

在本篇文章中，我尝试建立一个思维的模型。

要解决问题，在我们头脑当中首先得有一个问题。大脑里面没有装东西，就没有可以思考的对象。比如说，一个鸡兔同笼的问题：

有若干只鸡兔同在一个笼子里，从上面数，有35个头,从下面数，有94只脚。问笼中各有几只鸡和兔？

随便来一个小学生，一看这句话就马上可以明白它问的意思。但是真正意义上，当我们看到这句话时，它只是投射在我们视网膜上的一道光，包含按一定顺序排列的明暗边界的线条刺激（文字），它怎么被大脑加工，然后变成一个我们可以理解的问题呢？这涉及我们大脑对问题的表征，理解这个表征的过程对理解思维的本质十分重要。

以下为我这个思维模型的基本观点：

一，人脑对事物表征，是以模式的形式存储和操作的。所谓模式，就是对刺激在不同层次抽象出来的特征的有序集合。这里是指同时激发的一组神经脉冲，本质上是一组同时呈现的数值。可以类比为数学中的向量（一组脉冲），向量的分量（单一神经脉冲的频率，因为神经元是以频率编码刺激强度的）表示对将要理解的事物从若干维度抽取的特征的值，而向量的分量，又可以是另一个向量经过某种映射后的返回值（表现为聚合型的神经网络）。亦即模式的某一个分量可能是另一个某种状态的模式经过变换的返回值。底层模式从感觉通路中得到，高层模式从低层模式中抽象变换。这些模式，经过层层的抽象、变换后，一些进入了意识，一些则直接本能地调控行为。

二，记忆装置。人们经常认为记忆是一个信息储存装置，其实不然，记忆在这个思维模型里面，是一个状态变换机。它接受输入一个模式，通过某种变换，输出相应的模式。具体实现变换的方法，就是我们大脑中的神经网络了。设想有若干个神经元相互连接组成的一个神经网络，我们把网络中某一组神经元作为输入层，另一组作为输出层，其余的把它当做中间层。

输入层各神经元接受的脉冲频率就是输入模式各个分量，输出层各神经元轴突的脉冲频率就是输出模式的值。那么中间层就是模式的变换规则了。中间层的神经网，通过各种各种复杂的连接，承载神经脉冲的传播，达到模式识别、模式分类、模式联想、模式评价等功能。数学上已经证明，一个足够复杂的神经网络，可以逼近任意函数。

由此我们可以看到，记忆实际上就是思维。而记忆这个状态变换机的变换法则，并不是静止不变的，它会根据输入和输出的模式，调整变换法则，实现方式就是神经元间连接权的变化，或者单一神经细胞内部合成某些生物蛋白，内源性地改变兴奋的激发方式。调整模式的变换法则，就是学习。

三，意识。意识是一个模式寄存器。当前各种类型、各种层次的模式进入了意识当中，意识暂时保存这些模式。然后，意识将模式的当前状态输入记忆装置，就如第二点所说的，记忆装置经过变换，输出另一状态的模式，(这里就实现了预测功能了），输出的模式又进入了意识，一并储存在意识当中，又作为可输入状态，输入到记忆（模式变换装置）当中，如此循环往复。意识就像一个大的水池，保存当前模式的同时激发出更多的模式。但同时，问题也出现了，这样的机制，使得越来越多的模式涌入了意识，而人的处理能力是有限的，那么为了防止意识中有过多的东西，就必须摒弃那些我们认为不太重要的模式了。

四，注意装置。前面提到意识必须要存在一种机制，摒弃不重要的模式。在漫长的生命进化中，大自然给我们进化出了这种机制：注意。注意也是一种模式寄存器，不过它只保存意识当中重要的东西。那么怎样评价一种模式对于个体重要不重要呢？

1，前面提到的其中一种记忆--状态变换机，就提供了模式评价的功能。某些状态变换机（即神经网络），具有比较两个模式是否相似的功能。在一个状态变换机输出了一个模式，并用这个模式来预测接下来一段时间的刺激，预测的模式会与接下来这段时间实际感觉到的模式比较，如果预测失败，这个模式就会马上进入我们的注意。这就是心理学上的朝向反射，当一个新异的刺激出现时，我们会注意到它。

2，动机也影响模式的评价，当我们想要获得某种目标时，大脑会构造一种目标模式，放入注意装置，然后将初始状态模式也放入注意装置，通过前面说的状态变换，生成无穷无尽的模式，也一并放入注意装置，如果发现目标模式与生成出的模式相同，则成功生成了解决方案。此时，由初始状态到目标状态的路径也有了，因为每一步的中间模式，一直就保存在注意当中。

3，某些模式评价装置，可能会连接到情绪中枢去，引发一系列的神经生理反应。情绪就是模式的评价值。

通过这个模型，我们可以以一种比较完整的角度去看思维。思维，归根到底就是模式的联想和储存，一个人，掌握越多模式变换的法制，生成越多模式，能在注意当中保存越多的模式，他的思维能力就越强。

这个模型的优点：

优点：

1.十分明确。这个理论是基于模式展开的，模型认为模式就是思维的基本单位。模式并不是什么子虚乌有的概念，它代表的是一组神经脉冲信号，人的神经系统实际情况就是这样，我们只是把实际存在的东西用“模式”两个字来命名它而已。

2.对于解释神经网络，保留很大程度的自由。这个理论只讨论了模式，并没有细致讨论思维的核心过程：模式的变换。这是因为一个基本的科学观点：功能是由结构实现的，但是实现同一功能未必只有一种结构。所以对于模式变换，我们不必拘泥于神经网络，也许存在一种物质结构比神经网络更高效地变换模式，这一切有待我们的探索。

3.便于进行逆向建模，我们可以利用计算机技术，大量生成随机连接的神经网络组成模型，然后筛选出出现和人的心理现象十分相似的那些网络，启发心理学家和神经科学家发现人脑的工作方式。最终把心理学还原为神经科学。

4.工程上的可实现性。这是以前面两个优点：明确和大的自由度为前提的。我们终究是要得到一个智能模型。人工智能的目的是实现人的心理功能，而并不是模仿人的心理结构，这是有区别的，第二个优点就说过。曾经有一个经典的论断：要实现并超越人脑的功能，就必须了解人脑是怎么工作的。实际上大为不必，利用广义进化范式，我们可以实现人工智能的自举，抓住自己的头发一飞冲天。

不管怎样，我相信不用太久，擅长思维的智能机器人将会超越人类，人类就能从繁重的劳动中解脱出来，人类社会的新时代即将到来。