高智商者的思维方式——网状思考

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1、以前發現人的大腦只使用很小一部份,受這個影響很多作品都使用擴大腦域開發提升主角能力的寫法,但現在已知道大腦各部位各有司職,當做什麼活動時就是負責區域進行.什麼提高腦域開發跟本沒意義,真正影響人類智能的是神經元的聯結程度.神經元的聯結越強,就越容易進行複雜的思考.現代研究發現一般人往往採用線狀思考,也就是一件事一件事的推想.聰明人可以進行樹狀思考,從一個思考點去連結好幾件事.但有些智商極高者卻可以同時掌握複數思考點連結更多事物去形成一個思考網路.真的能完全掌握網狀思考的人來寫網路小說是浪費也是悲劇.因為只有極少數人

2、能掌握網狀思考,絕大多數停留在線狀思考的人根本無法體會.所以受歡迎的作品不能超出讀者程度太多,很多人說智者如雲的火鳳燎原其實並沒有真正智力極高者.陳某智力肯定高不到哪裡去,所謂八奇的領域多半還停留在線狀思考,只是用很長的線唬住智力也不高的眾多讀者.現實上是不會用過長的線狀思考的,因為變數太多,就算只有某個節點有小偏差,結果可能就完全不同.如果達到樹狀思考程度的讀者就會覺得陳某的思路破綻不少.不過在時間的加持下,線狀思考能力的作者還是有辦法模擬出網狀思考的,就是用多條線狀思考,多線交錯之下就可以仿出網狀思考的效果.

3、至於網路小說,許多作者連線狀思考的順暢都有問題,連仰望樹狀思考的資格都欠奉.追求更新速度更不可能以多線交錯思考的方式來塑造一個真正的聰明人.此類數量實在太多,咱家就不提了.不過曲高和寡這種事情自古已有,絕大多數的讀者都是普通智力的線狀思考.要是真有以網狀思考寫出的作品,那肯定會仆街的.来自:龙的天空原文:http://www.lkong.net/thread-182786-1-1.html我不是智商高到能清楚掌握網狀思考的人,這也只是最近十幾年提出的理論,如果各位知道更先進的理論請儘管提出.我們以天氣預報為例,把

4、已知的幾項參數推算出結果,我們把這當做一次性的線狀思考,但是沒有一家氣象研究單位能預報一個星期後的氣象,因為這種線狀推算,越往後可能的偏差越大.而學術單位在進行的長期氣象環境推算,例如全球溫室效應.只是用超級電腦,把已知的影響因素做各種排列組合,然後算上幾十萬,幾百萬次,然後從結果的落點進行預測.這就是樹狀思考的形式,只是人腦的運算規模沒超級電腦大.而網狀思考,現在的掌握也還有限,日本在開發第五代電腦之初就以神經元網路形式做為目標,不過目前沒聽說有具體成果.網狀思考在相關研究上只有少數個案,畢竟智商超過170,1

5、80的人太少.而從幾個案例在普通人眼中近乎跳躍的思考方式,發現他們似乎是同時從複數思考點進行推論的網狀.至於以前那種腦域開發的說法,已經可以確認不可行.就以電腦為例,當你在跑一個遊戲時,只要用到HD的一小部份.但那不代表其他部份都是空白,可以任你使用.再以司掌記憶的海馬迴來說,記憶力強弱是看海馬迴的構造發達程度.如果把腦的其他部份轉變成海馬迴的功能也許記憶會加強,但也會失去原有部位掌管的功能.来自:龙的天空原文:http://www.lkong.net/thread-182786-1-1.htm跳跃式思维是指一种

6、不依逻辑步骤,直接从命题跳到答案,并再一步推而广之到其他相关的可能的一种思考模式。这种思考模式在部份资优学童或自闭学者身上很常见,而随著因特网的普及,这种思考模式更慢慢成为了主流。因此,现时对这种称呼有另一种叫法,叫作选单式思考。跳跃式思考在过去一直都在学校被忽视,甚或被老师刻意压抑。当时的老师认为,没有因由的想到答案,会打击有序的思考模式,并养成学生寻求侥幸的心态。到后来随著水平思考及批判式思考的推倡,教育界对这种独特的思考模式有了更深入的认识,所以改变了应对方法。通常教师会利用后设认知思考(Metacogni

7、tiveapproach)来鼓励学生回想求得答案的过程,或刻意要求他们帮助其他能力较逊的同学求得同样的答案。这样做,除了不会把他们原有的思考模式消磨掉以外,亦可帮助他们了解其他人的思考模式,从而帮助他们与其他人的相处和沟通。思维模式的基本分类,分三种一、线状思维模式:顾名思义,线状思维模式就是直来直去,由甲到乙、再由乙到甲。上面提到的判断式、对号入座式、非黑即白式的思考方式,均属于这种思维模式。形象一点说,就象孩子看电影时常问大人:这个是好人还是坏人?即便是人们常说的反思,如果不突围、冲出这种思维模式,也还是线状

8、思维,只不过是逆向的线状思维。二、树状思维模式:顾名思义,如树枝状散发开去。在文章中常见的有:一、二、三……其中再分1、2、3……有的还分A、B、C……再分a、b、c……这种思维模式的特点,是便于梳理,条理清晰。这是目前知识阶层,常用的、也是必备的思维形式。如果达不到,那他大学就白上了。我国目前的教育,偏重实用性;几乎没有哪家,把思维模式纳入教学的。但,树状思维的训练,早

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