思维科学探索-第43部分
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但是大自然总是牵着我们的鼻子
转，而且，有一个好笑的方。我要从您相反的方向进行，
然而我得到的方程组同您的特殊效应原理所得到的方程组完
全一样一一撇开您关于宇宙学部分的表示。”
进行反向思考，需要依具体情况具体分析，不能简单
化。简单化不会有创造，只能产生荒谬。这是运用反向思考
法应该注意的。
分合思考是将思考对象的有关部分从思想上将它们分
开或合并，试图找到一种新的产物的思考。
德国化学家欧立希看到一份化学杂志介绍药品“阿托什
尔”可以杀死危害人的锥虫。可是，使用这种药物的病人，
锥虫被杀死了自己双眼也失明了。看到这种怕人的副作用，有
的人放手不去研究了，欧立希不是这样。他想，有什么办法既
保持“阿托什尔”的杀虫作用，又不致伤害人的视觉神经呢？
他于是设法将“阿托什尔”的正作用与副作用分开，抛弃掉
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据考证，我们
骨器
，挽救了许多患者的生命。
副作用。“在分开”思想的指导下，欧立希经过艰苦的多次
努力，终于和他的同事们找到了改变药品化学结构的巧妙办
法，制出了
与“分离”相对的是“合并”。
蘸水笔
音机与录
铅笔与橡皮合并，成为小学生喜爱的皮头铅笔
与墨水瓶的合并，出现了书写方便的自来水笔
音机合并，满足了边听边录音者了需要激光与音乐的结
合，造成有色听觉，使多少欣赏者飘飘欲仙
今天的自行车，也是合并思考的产品。最初的自行车，两只
。
轮子是硬邦邦的。因此，它获得一个理所当然的绰号：“震
年，一个叫做邓禄普的英国学生为参加自行车
组合法已经
比赛，将花园里一条浇水用的软胶管子拉来，安到了车轮
上。“这就是充气轮胎”的开始。现在，合并
成为创造发明的一条重要思路。
值得注意的是，能不能够“合并”，原则是合并后应该
比原来两个单一产品具有更大的价值。如不符合这一原则，
就没有必要合并在一起。有人曾把收音机与照相机合并在一
起。使用起来很不方便，很快被淘汰了。
分离常可“化腐朽为神奇”，合并常可由结合而创造，
二者都是各有妙处的。
以上，我们一共讨论了关于创造性思维的五条思路。但
是，创造性思维的内在机制究竟是怎样的？可以说是一个至
今尚未揭开的奥秘，有待深入研究。在上文提到的爱因斯坦
的明信片中，还有如下一段话：“整个思路必须制订出来，
并且是非常优美的。但是在它之上是毫不留情的大自然的冷
酷的微笑，大自然赋予我们的是渴望多于智慧。”让我们从
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。的创造性的思维的奥秘，并准备接受大自然的检验吧
创造学、脑科学、人才学的角度，来积极探索“非常优美
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模式识别。
戴 汝为
一、模式识别与形象思维学 随着电子计算机，的发
展与推广应用， 人们用计算机来进行各种类型的模式信息
处理，对文字、图形、声音、物体等模式进行分类、描述和
理解的研究，逐渐形成了一门新的技术科学
一门技术科学能得到迅速发展的原因，主要在于其研究结果
能直接或间接的得到应用，通过模式识别的研究，目前已设
计出各种模式信息系统。另外光学文字识别机（
识别细胞及血球的机器、声音识别装置等，在国外已经成为
商品，然而用计算机来做模式识别这类工作往往就不象做数
值计算的本领那样高，更不能与人相比。人所以具有目前程
度的识别能力，也是人类经过千万年的实践才形成的。根据
人科脑结构专家们的研究，在人类的进化中，人的认识功
能是有阶段性的。在进化中，脑会发生结构重组，包括第
一视觉槽皮质区的缩小和跟认识功能有关部分脑的增大。有
一种观点认为：中枢神经结构重组有可能增强在复杂环境提
示下的辨别力和扩大预见力及记忆力。进化到现在人的识别
功能达到了非常高的程度。一个人到一大群人中间去寻找他
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思维科学的出现。从基
的朋友，即使他们多年来未见，朋友的庞面、体态、装束、
打扮有了很大的改变，他也能准确无误地认出自己的朋友。
我们知道，人的认识活动包括感觉、知觉、思维等，另外还
有一种心理成份是记忆。思维可以看做是大脑的信息加工活
动，而大脑的这种加工又是以符号信息加工为核心，而信息
的存储就是记忆。语言是由一系列符号组成的。记忆、思维
与语言有着密切不可分的关系。人们往往把语言称为思想的
物质外衣。人通过人脑这个信息加工处理器官，可以从一大
堆不准确的材料中，抓住主要的因素。一个人能听懂另一个
人说话，尽管说的人用的是方言，既使有口音，甚至有句
法的错误，彼此也能听得懂。人也可以从写得很不清楚的字
迹中，了解所写的意思。人识别图形模式的本领是很高的。
斯巴克思认为这种思维不同于简单科学归纳的思维，而是复
杂的多途径、多回路思维，也就是钱学森同志所概括的形
象（直感） 思维
一切都
钱学森同志并且明确地提出，所有这
示着一个新的研究领域
门基础科
础理论和应用技术的关系来讲，形象思维学属基础科学，而
科学的语言学和模式识别属技术科学。为建立一
学，往往要向技术科学求援，也就是先研究具体的东西，再
研究它一般的理论。
模式识别和科学的语言学是两门技术科学。通过对这两
门技术科学的研究和加以应用，可以为共同的基础科学形象
思维学提供素材，而这两门技术科学之间有一致的地方，它已
经由句法模式识别加以沟通。模式识别的发展经历了从统计
模式识别、句法模式识别到词意句法模式识别的过程。词意句
法模式识别的方法与人识别模式的方法之间的差距，在某种
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十五年才发展起来的。
程度上缩小了。或者说前者由于受到人的识别启发其方法更
多一些。这里针对科学语言学与模式识别之间一致的地方，
以及词意句法模式识别的初步形成作一个简单的介绍：
以往根据一般性的识别方法把模式识别分为统计（决策
理论）模式识别及句法（结构）模式识别两大类
模式识别首先把模式进行数
选取的特征对于通常遇到的干扰束来说，应尽可能具有不
变性，或者至少是很不敏感。对于比较简单的模式，模式
识别就是对模式进行分类。如果抽取
描绘原来的模式，那么就可以用一个
的模式。用特征向量构成代表相应模式类的“模板”对于一
个未知的模式，就用与模板进行匹配即计算相关函数的办法
来进行分类。这种办法是以高维随机向量分析作为基础的，分
类就相当于把特征空间划分成若干部分，每一部分与一模式
类相对应。很明显人脑用的不会是这种办法。句法模式识别
着眼于把模式的构成与语言的构成加以类比，它借鉴数理语
言中的概念、方法与结果。这样就把识别方法建立在数理语言
的基础上，把数理语言中的句法结构及生成方式用于模式的
构成与描述。例如，一幅图象如何由比较简单的子图象构
成，子图象又如何由更简单的子图象构成等等，就象英文句
子由短语组成，短语又由单词组成。一幅图象就相当于某种
文法规则组成的句子。它的形式可以象语言那样是符号组成
的链，也可以推广到树状的形式，或者是包括结点和分支的
图的形式。
句法模式识别的研究不象统计模式识别那样透彻，是近
年美国普度大学傅京孙教授发表
。统计
压缩，抽取反映模式的特征。
个特征能够基本上
维的向量来代表相应
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。另外，一些试验证
了第一本专著《模式识别中的句法方法》，从而奠定了句法模
式识别的基础。句法方法抓住图象模式与语言之间在结构方
面的共性，把两者沟通，给模式识别打开了一个新的局面。然
而它在工程领域内，受到欢迎的程度并不热烈。其原因之一是
通过句法分析来进行识别时，由于产生比较简单的图形就需
要考虑上下文的信息，就是说需要由上下文敏感的文法来加
以描述。关于上下文敏感文法的句法分析相当复杂，需要很长
的机器时间。另一个原因是对于大部分实际问题来说，设计者
面对大量模式样本，如何根据这些样本归纳出描述这些样本
的文法也就是所谓的“文法推断”，问题不象原先估计的那
样容易解决。目前已经摸索到解决这些问题的途径：把统计模
式识别和句法模式识别统一起来，取长补短，建立新的模型
词意句法模式识别。词意信息是十分重要的，人们说话
或理解别人的话都不能离开记忆。长期记忆的模型往往是某
种结点和链的网络这种记忆可以沿着链束获得，也可以借助
于对刺激的直接的辨别和再认来获得
明人们的记忆中着重的是概念是词意，而不是句法。句法模
式识别基本上是按乔姆斯基短语结构文法体系建立起来的
。考虑的仅是句法，有局限性。词意句法模式识别既考
虑句法又考虑词意，通过采用属性文法，文法中包括句法部
分和词意部分并且加上元素的属性和连接关系的属性，把统
计模式识别和句法识别有机地统一起来。与统计方法及句法
相比较，词意句法方法与人识别模式的方法接近的程度加大
了，通过对模式识别中这一新的领域的深入研究，可能为建
立形象思维学提供富有启发性的素材。
二、短语结构语言 记忆认识与思维都与语言密切
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字母表是构成语言
字母表
度有限的符号链。链的长度
的数目。一个语言所包含的句子总是无限多。
，宏文法
，近
有关，大脑信息加工的研究和模拟中就有一系列语言学或与
语言有关的课题。已经有一些关于科学语言的介绍
代语言学的特点是利用数学作为工具来研究语言。语言学
和数学相结合形成了数理语言学。数理语言学又可以划分为
统计语言学和代数语言学，前者着重研究词汇和文体的统计
特征以及语言内在结构的统计规律，后者主要研究语言的
学模型。最初关于语言的数学结构的探讨，其目的在于了解
自然语言的性质，通过研究发现具有一组产生式规则的短语
结构文法可以用来作为描述语言的方法。五十年代这一概念
发展和加以形式化。
由心理语言学家乔姆斯基和巴希勒尔以及他们的合作者加以
年以后发展了由巴库士范式定义的
程序语言，是短语结构语言中的一类语言上
下文无关语言。这一发现打开了从理论上取代仅仅用启发式
的办法来研究程序语言的可能性。自从乔姆斯基提出短语结
构文法以后，还提出过许多其他的文法模型，有些模型中采
用特殊形式的产生式。例如附标文法（阿荷
（费希切
夫特
，散射上下文无关文法（格瑞巴赫和哈普克洛
，还有的文法是对所用的产生式的次序加以限
制，如程序文法（罗申克瑞兹。另外在自然语言和程
序语言方面都进行了大量的工作。
有一个
