前文说的“神经网络”好像并不复杂呀！怎么说起来那么抽象呢？那么难以琢磨呢？

      我们翻看一下，每个“神经元”里面有一部分“函数”，这个函数是什么意思呢？

      这里回到前面的“图式”，就是心理学的“图式”，如果之前你依照我的超链接，去看了《百度百科》的“图式”介绍，可能一头雾水。这个没办法，我们国家的很多“专家”，不是致力于将科学用于改造生活，而是致力于用科学忽悠大众，换点钱、换点权、换点自尊心。

      我读了老外写的“图式”以后，理解起来就容易得多了。

 “神经网络（传递／激励）函数”与心理学图式的模拟关系

      认知心理学中，接近一百年的时间里，科学家希望用一种方法，描述出“知识”是如何存放的。

      这里的“知识”，可能是与你上学的时候，一般的老师给你传递的解释是不一样的，所以有必要再绕个弯子，说说这个“知识”。

宏大的表征

      心理学中，将人的心理（这里不一定是大脑，因为神经机制真的还不透彻）活动的“心理印象”，称为表征。由于“心理印象”这个词太泛了，而且其他学科都可能用，所以心理学为了能够区分出自己的学科定义范围，保持这个定义的准确，保证这个定义穿搭信息的准确，必须创造出一个特有的词去表达这个含义。而在某种意义下，这个“心理印象”就被称为“知识”，在中国的传统哲学中，《易经》、《道德经》中的知之为知之的知，和这里的含义是统一的。

那么如何理解“表征”的“心理印象”的特别之处呢？

      通过观察发现，人的大脑在在处理外界信息的过程中有很多微妙的现象，我经常举的一个例子就是，“昨天晚上吃饭，你还记得多少”？

2014年我给上海的管理层的一个分享里，谈过这个规律在销售中的运用，听过的小朋友应该会有印象。

      1、我们通常并不记得所有细节，譬如：你一共咀嚼了多少次、先上什么菜、第二个馒头咬了几口、一碗喝了几口；

      2、但是我们会记得，挺好吃的、吃饱了。

      3、……

      所以，为了和任何人都能产生不同定义的“心理印象”区分开，心理学里面将这种被共同认可后的记忆结构，统称为“表征”。

      而，“表征”记录以后，会进行关联，这种关联的结构和逻辑，就是“图式”。这里还要说，其实，这个“图式”的概念，其实是计算机学科先提出来的。

      这种结构大概是什么样子的呢？

      譬如说，前面的那个例子，小李请小王吃饭的例子，上文中，我们所关联的因素很少，但是，一个人接触到请人吃什么的时候，不可能那么简单。

      单单说：毛血旺这个菜

      归类：川菜、辣菜、荤菜

      原料：豆皮、酱油、辣椒油、猪血、毛肚、豆芽……

      加工方法：这个我还不太会说

      看起来：红红的、漂着点白白的、油花花的

      分量：……

      品牌：……

      吃起来的感觉：……

      ……

      其实这里面的每个名词（例如：豆皮、酱油、毛肚等），也都具有这样的结构。

     这样一看，这个数据量够大、够复杂了吧。

     还莫急，这里面还有一些其他的特殊规律，比较简单的有：

      1、只有很少见过的东西，例如：去九寨沟旅游，可能好多年才去一次，但是，你调用这个时候的记忆，比起同时期的工作细节，要记得更清晰。

      2、最近一直强化的东西，例如：每天上班的路上，“小区门口的样子”，那是基本上很深刻的印象，如果突然有一天变了，你识别“小区门口”就会出现问题，不过，在地理位置参照系统内，你可能都不会认为是个难题，但是，脱离地理位置参照系统的话，譬如“看照片”，你就需要寻找其他细节。

      3、特别喜好的东西，每个人对自己特别关注的内容，会给予更多的关注更详细的结构，更多的知识链接。

      4、由于这种关联非常复杂，好多时候，人们会“混淆”，

            ——例如：“把从别人的文章里看到的观点，当成是自己想出来的！”（这个现象很多，这就是很多人觉得自己聪明，你看我这个、那个都懂，都是我想到的。其实，有些是看电视、看电影、听人吹牛偶尔记下的。。这个就是我经常和别人说，不是我懂的多，只是我花了更多的时间去学习）

神经网络的函数，是模拟思维的“结论方式”、“参数提取方式”

         好了，简单讲讲这些现象就很复杂了。所以，神经网络的（传递／激励）函数，以及参数的选择、参数的传递方向，就注定不是一个简单的事情。

      奥，原来，那些数学家拼了命地研究的数学模型，就是将上面的“表征的结构、图式的结构、图式的链接逻辑、图式的运算模式”进行计算化。

      比如，有的模拟：“你喜不喜欢？”，有的模拟“我喜欢这些，其他的都不喜欢”，有的模拟：“你说的很重要，不过我还是要听史东怎么说”。这个就关系到神经元网络的函数如何选择。

      有的事件具有随着时间变化的自发展，比如说：我去南京了；那这三个小时里，我的状态在别人的印象中，就被处理成自变化。有的事件不具有自变化，比如：珠穆朗玛峰，在很多人一生中，就不必关注变化。有的事件具有前后逻辑，比如生病以后会影响食欲；食欲也能反应病情。有的事件不具有前后逻辑。这个就关系到神经元网络的输出值的方向：是否向前传递、向后传递、本层互相使用。

未完待续