遵循这些大脑的固有分类习惯和基本的原则。

    比如自然原则，人将看到的常见植物分成树木和花草，是根据它们的自然特点，也就是特征，特征是具体事物的分类关键。

    但自然原则只起一个参考，对人的认识来说，不一定要按植物学的分类，分成这个纲，那个目，完全不必要。

    这就有一个认识原则，将所有的事物只分成两类，认识的和不认识的，认识的又分为常见的和不常见的，常见的树木也不用分得太细，直接分成槐树、杨树、柳树、松树等等即可，不用分什么纲目。

    人对于同类的人是最敏感的，将人分类，可以分成男人和女人，也可以分成老人、青年和小孩，但除此之外，还可以分成熟人和生人，人在看到另外一个人，进行识别时，除了判断他是男人女人，年龄阶段之外，最优先考虑的这是不是自己的熟识，尤其是不是自己的亲友，经常见面的亲人、朋友和同事，在人的认识中占有相当重要的位置。

    再就是简化原则，人的认识本来就很简单直观，分类的时候不用将事物的联系过于紧密，比如，所有的桥都是桥，所有的道路都是路，不管是高速公路还是羊肠小道，至于桥梁和道路属于交通，那是另外的事，分类的时候，直接就分成桥和路各自的一类，与交通并没有从属关系。

    人的大脑能存贮的信息量是有限的，不可能将看到的信息全部存贮起来，只能尽可能地简化，简化原则对分类来说也非常重要，甚至可以说是分类的关键。

    还有关已原则，大火、洪水、雷电、毒蛇、持刀的凶徒都是危险的，苹果、蛋糕、烤鸡等都是美味的，苍蝇、蟑螂、粪便等都是让人讨厌的，这些与人的切身利益有关系的事物在分类时，要考虑关已原则。

    空间原则，一个人会有地域的移动，比如从一个乡村考上大学，在另外一个城市生活，自然而然要把两地的建筑和地形分成两个地域，在见到一个有些熟悉的人时，首先要考虑是老家的熟人，还是上班后的相识。

    时间原则，人的记忆蛋白不会主动删除或改写，新的记忆不会占用已经写入记忆的细胞，而是会优先选择空置的记忆细胞，这样旧记忆和新记忆就会形成一个自然的时间序列，人在回忆的时候大概能估计这些记忆的时间点。

    另外，还有一些其他的原则，比如特征原则，共同认可原则，学习原则等。

    分类时，除了原则之外，还要有一些处理方法。

    比如一个事情可能从属很多的类别，如何将它分类？是将一个人分成男人和女人，朋友还是路人，这就有个优先的问题，如果是同学，肯定要先分到同学一类，然后再打上一些标签，男人，公务员，爱吹牛，这些都是标签，而不是分类。

    但标签在检索时，也属于分类，这就是神经网络的复杂性，不过，对于人工智能这不是问题，在相应的分类存贮区留下指针地址即可，计算中心可以根据指针去寻址，不必像神经那样单独形成一条通道。

    除了标签方法，还有拆分、合并、转移、忽略等方法。

    分类对于人工智能之所以如此重要，是因为人工智能要模仿人脑的功能，而人的记忆是分区域的，人在记忆事物的时候，首先要根据事情的特征进行分类，并根据类别存贮到同一类的区域，在对事物进行识别时，也不会穷尽每个记忆，而是根据特征的分类，直接该类别的记忆区域，分类越细，得就越快，识别的就越准确。

    人在记忆和识别一个人时，不会把人与狗的记忆混在一起。

    人在记忆文字的时候，会在人的脑域形成一个单独的区域，称作视觉语言中枢，它是一个非常复杂的神经网络，与其他的记忆区域形成繁琐的连接通道，它对文字信息进行加工，并通过这些连接通道在意识中枢形成

『加入书签，方便阅读』