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潜意识探索与复杂性理论,北京师范大学 现代教育技术研究所 何克抗 H /学者专访/何克抗,潜意识探索与复杂性理论,一潜意识探索的主要环节 二思维对象复杂性分析及复杂性理论 三“高水平复杂性”问题与潜意识探索,一. 潜意识探索的主要环节,非随意创造思维的心理加工方式，属于 “环形非线型交互作用”。这种加工方式涉及环A、环B与环C中三种思维的交互作用，其过程比较复杂，但可以用一句话来概括“潜意识探索”。这种潜意识探索是形成灵感或顿悟，即实现非随意创造思维目标的核心与关键。 整个非随意创造思维过程包括“显意识激励” 、“潜意识探索” 和“显意识激励”等三个步骤。其中属于潜意识探索的部分是、 “发散思维”、“联想思维”和“创造想象”（或“复杂直觉思维”）等三个环节。,一. 潜意识探索的主要环节,下面着重对潜意识探索”中最主要的环节“创造想象” 和“复杂直觉思维” 作进一步的分析。 仅从加工方式的流程来看，“潜意识探索”中的“想象思维”环节或 “复杂直觉思维”环节与随意创造思维加工方式中的“再造想象”或“直觉判断”并无二致。但是，这只是从静态的图形上看是如此，而从动态的实际加工过程看，这两种思维是有本质区别的。这表现在以下三个方面：,一. 潜意识探索的主要环节,第一，思维的目的性不同。随意创造思维中的“想象”或“直觉”思维是随意的，虽然也要受一定的逻辑思维的指引或言语概念的制约，但是并无明确的创造目标，即这种思维的出发点不一定是为了创造，属于“灵机一动，计上心来”这一类偶然的智慧火花 。非随意创造思维中的“想象”和“直觉”思维则有很强的目的性，有明确的创造目标。这里的“想象”或“直觉”思维并非漫无目标地自由驰骋，而是要受指令的约束，使“想象”或“直觉”思维的焦点对准所要解决问题的关键。由于目的性强，一般来说，这种创造性思维的效率比较高，能解决比较重大的、悬而未决的问题。其思维成果则是在意料之中由事先确定的创造性目标所规定。,一. 潜意识探索的主要环节,第二，思维的加工方式不同。随意创造思维中的“想象”或“直觉”思维通常属于串并存、线性、单向的一次性加工活动。非随意创造思维中的“想象”或“直觉”思维则不同：由于事先规定了明确的目标（由当前的加工指令体现），不达到这一目标，思维的任务就没有完成，来自环A 的指令就会经常作用到环B 或环C 的输入端，从而不断地激励“逻辑思维调控发散思维定向联想提供材料想象（或直觉）形成思维成果”的加工过程。 从环B（或环C）中的局部来看，这一加工过程仍是串并存、线性、单向的，每进行一次“串并存线性单向”加工，其思维成果可能为空白（即属于“潜意识探索”），也可能是尚不成熟、离目标还有一定距离的半成品，这时的工作记忆并不空白，只是内容还不符合目标的要求，这种情况的思维过程是可以觉察的即属于“显意识思维状态”）。如此继续下去，每一次循环的结果都使环B中的“想象”（或环C中的“直觉”）思维成果朝目标要求更逼近一步，所以这种过程是按环形、非线性交互作用方式进行加工，而且总是要循环多次（即潜意识探索要激发许多次）。,一. 潜意识探索的主要环节,第三，思维对象的复杂性不同。在随意创造思维的情况下，虽然也能产生创新的思维成果，但由于思维开始前和思维过程中都缺乏明确的创造目标，对所要解决的问题未作较长时间的酝酿和准备，又是一次性加工，所以在这种情况下能够产生思维成果的思维对象，其复杂性水平一般是比较低的。当然，在实际的随意创造思维过程中，也肯定会遇到思维对象具有较高复杂性水平的情况。这时只有两种可能的结果：一是回避这类难题而转向其他问题 ;二是由随意创造思维转向非随意创造思维。这就表明，如果真正是随意创造思维产生了有创新意义的成果，其思维对象的复杂性水平必然是比较低的，也就是说，只有在非随意创造思维的情况下，其思维对象才会有较高的复杂性水平。 正是因为非随意创造思维的对象具有较高的复杂性水平才导致潜意识思维状态的出现和潜意识探索过程的发生。可见，在上述两种创造性思维的三方面差异中，第三方面的差异（思维对象复杂性水平的差异）具有更为本质和更为重要的意义。,二思维对象复杂性分析及复杂性理论,1.现有复杂性理论的缺陷 2.电子计算机的发明及其 复杂性分析,二思维对象复杂性分析及复杂性理论,1现有复杂性理论的缺陷 （1）若宾等人的“关系复杂性理论” 该理论认为，人类思维对于事物的本质属性和事物之间内在联系规律性所作的反映，实际上可看成是对事物之间存在的各种关系所作出的反映。根据数理逻辑中谓词逻辑的表述方式，事物本身所具有的本质属性也可看成是一种关系（一元关系）；事物之间的相互联系则可看成是n元关系。n是关系的维度，n愈大，关系的复杂程度愈高。因而根据n值的大小可以定义不同关系的复杂性水平： 水平1一维函数关系，描述事物具有某种属性； 水平2二维函数关系，描述两种事物之间的二元关系； 水平3三维函数关系，描述三种事物之间的三元关系； 水平4四维以上的函数关系，描述四种以上事物之间的多元关系； 若宾等人认为，人类用来解决实际问题的各种知识不外乎两大类：明确的关系知识 和 内隐的关系知识。明确的关系知识以有意识的、可一步步进行逻辑推理的思维加工为基础；内隐的关系知识则以潜意识的快速直觉思维加工为基础。若宾的关系复杂性理论，就是建立在谓词逻辑基础上、专门用于表征“明确的关系知识”的一套知识表征系统。,二思维对象复杂性分析及复杂性理论,1现有复杂性理论的缺陷 （2）若宾“关系复杂性理论”的缺陷 这种复杂性理论虽有一定的实际指导意义，但存在一个较大的缺陷未能抓住思维对象复杂性的关键，因而其指导作用是不大的。 如上所述，人类思维对于事物本质属性和事物之间内在联系规律性所作的反映，实际上可看成是对事物之间存在的各种关系所作出的反映：事物本身具有的本质属性是一元关系，事物之间的相互联系则是n元关系。n 越大，涉及的事物越多，彼此之间的关系就愈复杂，因此用n 的值定义复杂性水平的高低是有一定道理的。但是，这只是问题的一个方面，而且是并非最重要的方面。更为重要的方面是在哪里呢？是在复合函数当中-应当将复合函数的“重数”（即谓词逻辑的“阶数”）m 和关系的维度（即“元数”）n 二者结合起来，即用 m*n 来表示思维对象的复杂性才符合客观实际，才更有指导意义。事实上，对于思维对象复杂性的表征来说，m 的作用远比 n 大得多。为了说明这个问题，我们不妨回顾一下历史上的重大科技发明事例对我们的启示。,二思维对象复杂性分析及复杂性理论,2.电子计算机的发明及其复杂性分析 （1）电子计算机发明过程概述 世界上最早的、比较完善的电子计算机是在40年代后期由美国的莫克利和冯诺依曼等人研制成功的，但是世界上第一台电子计算机的技术方案设计在1941年就已基本完成了。事实上，想要革新传统计算器、萌生发明电子计算机的初步设想早在30年代中期就已经开始。由发明的思想萌生到形成电子计算机的完整设计方案，这中间又经历了五、六年，到最终诞生出比较完善的电子计算机则花费更长的时间，而且经过许多人的“接力”式奋斗才得以完成.,二思维对象复杂性分析及复杂性理论,2.电子计算机的发明及其复杂性分析 （1）电子计算机发明过程概述 图灵的工作 1936年，英国剑桥大学的 数学家图灵，为了证明存在不 具有可计算其函数值算法的函 数，提出了右图所示的计算模 型即所谓“图灵机”,图灵机是一个假想的计算模型，并不是实际的机器。它的结构与动作极为简单，但是，正是这样的结构包含了电子计算机最基本的工作原理：按串行运算、线性存储方式进行符号处理。,二思维对象复杂性分析及复杂性理论, 阿塔纳索夫的工作 差不多与图灵提出计算模型的同时，美国衣阿华州立大学的阿塔纳索夫教授，为了解决各种繁杂的计算任务，一直想要发明一种快速运算工具。他深入地剖析了当时流行的各种计算器（包括机械式、电动式、模拟式等）的运算原理，得出一个结论：要想对计算器进行革命，关键是要找到一种能高速运算的部件。在这种思想的指引下，正好图灵的计算模型发表了，加上当时电子器件的研究与应用已取得较大进展（在此之前，1904年发明了真空二极管，1906年发明了真空三极管，1919年出现了由两只真空三极管组成的双稳态触发电路，1930年以后又出现了真空管计数电路），于是就使阿塔纳索夫产生用电子真空管制作触发电路来取代传统机械式计算器的想法。于是他设计出了世界上第一张用电子器件组成的计算机电路结构图，但是在整整两年内阿塔纳索夫却无法将它加以实现因为还缺少一个对运算过程进行协调控制的关键部分。1940年底，这个被称为控制器的关键部件终于被设计出来，整机的技术方案设计也随之完成，并在1941年1月15日的德孟内斯论坛报上作了报道。这种电子计算机如果研制成功可以一次求解含30个未知数的一次联立方程，因此引起不小轰动。可是天不遂人愿，在此后不久，太平洋战争爆发了，日本偷袭了珍珠港，阿塔纳索夫穿上了军装，其研制工作也因而中断。,二思维对象复杂性分析及复杂性理论, 莫克利和埃克特的工作 差不多同一时间，曾先后在厄辛诺和宾西法尼亚莫尔学院任教的物理学博士莫克利（他曾研制过模拟计算机），也产生过用电子真空管作高速运算部件的设想，并且正为想不出理想方案而苦恼，看到德孟内斯论坛报上的消息和设计中的控制器照片后，非常兴奋,1941年6月他专程赶赴衣阿华州去向阿塔纳索夫请教。阿塔纳索夫热情接待、 并毫无保留地把自己珍贵的设计手稿借给了他。莫克利和他的助手埃克特得到这一手稿后如获至宝；很快将阿塔纳索夫的设计方案加以完善和发展，并在军方的巨额经费支持下，于1943年春天成立了电子计算机研制组。经过两年多努力，终于在1945年底研制出一台名为“电子数值积分机”（简称ENIAC）的计算机，但是该机存在一个很大的缺点计算程序是外插型，需要花费较多时间准备程序，加上是用十进制运算，元器件速率未能充分发挥，使运算速度受到很大限制。,二思维对象复杂性分析及复杂性理论, 冯.诺依曼的工作 1946年数学家冯.诺依曼针对ENIAC的缺点提出了从三方面改进的方案：一是用二进制取代十进制，以充分发挥电子元器件在速率方面的潜力；二是设置程序计数器，以保存当前欲执行指令的地址 改外插型计算程序为内置，从而使整个计算过程完全由电子计算机自动控制，并有效地提高了运算速度；三是以图灵模型为基础，将计算机的体系结构扩展为运算器、控制器、存储器、输入设备和输出设备等五个组成部分，把“程序”和“数据”都放在存储器中，并首次提出“中央处理器”（简称CPU）概念，而CPU则由运算器、控制器和程序计数器组成，这就是著名的“冯.诺依曼体系结构”。 上述三方面的改进最终在1949年于英国剑桥大学完成。国际计算机界普遍认为冯.诺依曼体系结构的提出及其实现是现代电子计算机基本完善的重要标志。,二思维对象复杂性分析及复杂性理论,2.电子计算机的发明及其复杂性分析 （2）计算机发明的复杂性分析及二维复杂性理论 用复杂性理论分析计算机的发明过程 由以上历史概述可见，计算机的发明经历了十多年的风风雨雨，而且不是由一个人，而是由包括数学家、物理学家、电子学家以及工程技术人员在内的研究群体完成的，其中起主要作用的有图灵、阿塔纳索夫、冯.诺依曼、莫克利和埃克特等人。电子计算机的发明之所以出现这种“难产”状况，正是这种创造性活动涉及的思维对象具有高度复杂性的反映。这种“复杂性”主要表现为下述各种不同层次函数的多重复合：,二思维对象复杂性分析及复杂性理论,第一层次提高运算速度的创造性目标与选用的数制有关（如十进制、八进制或二进制），用函数可表示为：g=f1(x1,y1,z1)； 第二层次实现某种数制的自动运算与操作方式有关（如电动式、机械式、电子数字式、模拟式），用函数可表示为： x1=f2(x2,y2,z2,u2)； 第三层次实现电子数字式自动运算与系统体系结构有关（如输入、运算、存储、控制、输出），用函数可表示为：z2=f3(x3,y3,z3,u3,v3) 第四层次体系结构中的每一模块又各自与不同的因素有关，例如： “运算”模块与采用“串行”或“并行”方式有关，用函数表示为：y3=f4(x4,y4)； “存储”模块与采用“线性”或“非线性”方式有关，用函数可表示为：z3= f4(x4,y4) ；,二思维对象复杂性分析及复杂性理论,第五层次串、并行运算与线性或非线性存储又和其他的因素有关，即x4,y4(或x4,y4)还可表示为其它变量的函数；。 可见，在变量x4,y4 (或x4,y4)与提高运算速度的初始目标之间存在下面的复合函数关系: ：g=f1(f2(x2,y2,f3(x3,f4(x4,y4), z3, u3,v3),u2),y1,z1)； 或 g=f1(f2(x2,y2,f3(x3,y3,f4(x4, y4),u3,v3),u2),y1,z1)。 由于x4,y4(或x4,y4)还可表示为其它变量的函数，因此上述复合函数至少是4重以上的复合，即m4。,二思维对象复杂性分析及复杂性理论,2.电子计算机的发明及其复杂性分析 （2）计算机发明的复杂性分析及二维复杂性理论 几位主要计算机发明人在解决上述复杂问题中 所起的作用 图灵的贡献提出了一种串行运算、线性存储方式的符号处理方案，尽管只是一个抽象的理论模型，并未加以实现，但是，由于是在复合重数 m=3 的第四层次上作出的正确抽象，所以解决了计算机发明过程中具有很大难度的复杂性问题（ m值较大），具有很高的理论价值，至今仍是现代电子计算机（包括个人机、微型机、大型机和巨型机）的理论基础。人们称图灵为“计算机理论的奠基人”，并以“图灵”来命名计算机领域的最高奖项，可谓名至实归。,二思维对象复杂性分析及复杂性理论,2.电子计算机的发明及其复杂性分析 （2）计算机发明的复杂性分析及二维复杂性理论 几位主要计算机发明人在解决上述复杂问题中 所起的作用 阿塔纳索夫的贡献 主要在第一、第二与第三层次上，其复杂性水平虽低于图灵所作的工作，但他在图灵模型的启示下，于1941年最早完成了世界上第一台用电子真空管作运算部件的计算机技术方案设计（特别是解决了其中关键部件 “控制器”的设计问题)为ENIAC计算机的实现奠定了坚实的设计基础。正是由于这些贡献，在经过近十年的专利诉讼以后，阿塔纳索夫终于在1973年被美国明尼苏达州地方法院裁定拥有第一台电子计算机的发明权（与此同时，宣布原来授予莫克利与埃克特的专利无效），并因此项发明于1990年10月获得当时美国总统乔治.布什授予的美国国家技术奖。阿塔纳索夫在被埋没多年后，终于被确认为电子计算机的发明人应是当之无愧的。阿塔纳索夫的成功在于他既解决了第一、第二层次的复杂性问题，又利用了图灵在更深层次上的理论成果并加以实现。显然，仅仅靠他个人的创造性是不可能在1941年率先把第一台电子计算机设计出来的。,二思维对象复杂性分析及复杂性理论,2.电子计算机的发明及其复杂性分析 （2）计算机发明的复杂性分析及二维复杂性理论 计算机几位主要发明人在解决上述复杂问题中 所起的作用 冯.诺依曼的贡献冯.诺依曼对“数值积分计算机”（ENIAC）从三个方面作了改进：第一个改进是在第一层次进行的将十进制改为二进制。第二个改进则是在最底层对“线性”存储作进一步分析的结果发现，若从存储内容上看，还可分成：文件存储、数值存储、图表存储、程序（指令）存储等等。其中前三种（文件、数值、图表）根据其共同属性又可以综合为“数据存储”。因此为了便于机器对“数据”和“程序”（指令）的统一处理，冯.诺依曼提出应增设“程序计数器” 用来保存欲执行指令的地址，这就使原来的外插型计算程序改变为内置方式。这一改进是如此重要，以至从此以后，程序计数器一直成为现代电子计算机的核心部件。而这一改进是通过将复合函数向纵深扩展（使复合重数增加1）才得以完成的。第三个改进则是提出“中央处理器”（CPU）概念和现代电子计算机的完整体系结构。这是依据图灵的理论模型，在对第三层次作进一步的抽象与概括以后完成的。从上述三方面所作的改进看，涉及的“复杂性”水平是比较高的（尤其是第二、三两项改进），对计算机今后的发展所作出的贡献也是很大的，所以国际上有不少人称冯.诺依曼为“电子计算机之父”。,二思维对象复杂性分析及复杂性理论,2.电子计算机的发明及其复杂性分析 （2）计算机发明的复杂性分析及二维复杂性理论 计算机几位主要发明人在解决上述复杂问题中 所起的作用 莫克利和埃克特的贡献至于莫克利和埃克特，平心而论他们也对计算机的诞生作出了不可磨灭的贡献（完善并发展了阿塔纳索夫的设计方案，制造出有很大影响的 ENIAC），但从理论上或创造性思维来看，在上述五个层次中并没有留下他们俩的创新思想，在发明计算机过程中，他俩所解决的“复杂性问题”与前面三人相比是最低的。更令人遗憾的是，莫克利竟不顾科学家的良心与道德，故意隐瞒了阿塔纳索夫对他的毫无保留的坦诚帮助（包括向他提供初始设计方案），最后落得被撤消专利的难堪下场，实在令人扼腕兴叹！,三“高水平复杂性”问题与潜意识探索,1. 潜意识探索被激发的根本原因 2潜意识探索的哲学指导思想 辨证思维 3潜意识探索的心理加工策略 横纵思维,三“高水平复杂性”问题与潜意识探索,1.潜意识探索被激发的根本原因 电子计算机作为二十世纪最重大的科技发明，之所以经历较长的孕育过程并不是偶然的。为了实现大大提高运算速度的创造性目标，涉及众多因素，这些因素之间并非都是平行、并列的多元关系，而且还有层层嵌套（即 m值较高）的多重复合函数关系。平行、并列的多元关系也有一定的复杂性，但一般可以通过比较简单的分析、综合或联想思维方式（包括相似、相反、相关等多种联想）来确定；在高 m值的多重复合函数中，由于有层层嵌套的掩蔽作用，处于不同层次中的因素，它们之间是否存在关系，以及存在何种关系，则难以通过一般的分析、综合或联想思维方式来发现这才是造成思维对象复杂性水平急剧上升的原因所在。换言之，高 m值复合函数之间的多重复合所造成的“高水平复杂性”（而非平行并列的多元关系所造成的“一般水平复杂性”）才是“潜意识思维”状态之所以出现和“潜意识探索”之所以被激发的原因。,三“高水平复杂性”问题与潜意识探索,2潜意识探索的哲学指导思想 辨证思维 辨证思维（即辨证逻辑思维）是指能运用唯物辨证观点来观察、分析事物尊重客观规律，重视调查研究，一切从实际出发，实事求是；能用对立统一观点看问题，既要看到事物之间的对立，也要看到事物之间的统一和在一定条件下事物之间的相互转化，既要看到事物的正面，也要看到反面，能从有利因素中看到不利因素，也能从不利因素中看到有利因素。总之，是两点论不是一点论。 是否能自觉地运用唯物辩证的哲学观点来观察、分析事物，即是否具有自觉的辩证思维，是使我们对客观事物的认识具有全面性、深刻性与洞察力的根本保证，也是进行潜意识探索的锐利武器。,三“高水平复杂性”问题与潜意识探索,3潜意识探索的心理加工策略 横纵思维 为了解决 m*n 型的复杂性问题，即既解决同一层次中因平行、并列关系而形成的复杂性（由参数n 的值表示），又解决不同层次中因多重复合函数层层嵌套的掩蔽作用而形成的复杂性（由参数m 的值表示），我们除了在宏观上要自觉运用唯物辨证哲学观点作指导以外，在微观上还应当在潜意识探索的关键阶段创造想象（或复杂直觉思维）阶段采用“横纵思维”心理加工策略。,三“高水平复杂性”问题与潜意识探索,3潜意识探索的心理加工策略 横纵思维 （1）横向思维 横向思维是指通过发散思维和联想思维先确定同一层次中具有平行、并列关系的各个因素，尽量不要有遗漏（也叫“横向搜索”）。对于当前的创造性目标来说，同一层次中的诸因素其作用并不相同：有些因素是“可选择的”，只需选出其中最适当的一个即可如发明计算机的例子中，处于第一、第二和第四层次的诸因素皆是可选择因素；有些因素则要求是“同现”的，即每一个因素都应同时出现，每一个都有特定的用途，少了一个因素系统的功能就不完善如发明计算机的例子中处于第三层次的诸因素。因此在横向搜索结束后，还要作两种思维加工： 一是分析、比较、选择：对可选择诸因素的已知属性进行分析、比较从中选择出一个最适合当前创造性目标要求的因素； 二是分析、综合、判定：对同现诸因素的已知属性进行分析，在此基础上进行综合，看看是否能满足当前创造性目标的各方面要求，从而判定是否还有遗漏的因素。,三“高水平复杂性”问题与潜意识探索,3潜意识探索的心理加工策略 横纵思维 (2) 纵向思维 纵向思维是指通过纵向的挖掘，力图冲破多重复合函数中层层嵌套的掩蔽作用。这里分上下两个方向的挖掘。 向下挖掘：这是通过对当前某一层次的某个关键因素，努力运用发散思维和联想思维，并按照新的观点、新的角度或新的方向去进行分析与综合，以发现与该因素有关的新属性，从而找到（即挖掘出）新的函数关系（对于第一层次的初始创造性目标来说，函数的复合则进入更深的一层）。 向上挖掘：这是通过对当前某一层次中若干同现因素的已知属性按照新的观点、新的角度或新的方向去进行新的抽象与概括，从而发现（即挖掘出）与这些同现因素相关的某种新函数关系（对于第一层次的初始目标来说，函数的复合则退出到上一层次）。,三“高水平复杂性”问题与潜意识探索,3潜意识探索的心理加工策略 横纵思维 (3) 横纵思维与创造想象 由于创造想象与再造想象二者有类似之处,所以创造想象的思维加工过程也要涉及对表象的重组和整合，而对表象重组和整合的方法是对表象进行分析、综合、抽象和概括，换言之，对表象的分析、综合、抽象和概括也是创造想象的基本思维加工方法。由于二者的思维成果不同使我们想到，