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1.2 镜像神经元:从死记硬背到融会贯通

为什么很多学生花了不少时间看书,考试还是考不好呢?为什么有的学生在考试中遇到所谓“偏题”“难题”“怪题”时可以游刃有余,而有的学生却觉得这些题“超纲”了,无法取得好成绩呢?这是因为有些人没有对知识做深入的应用和理解。得到有效应用的知识更容易记住,得到切实理解的知识更容易记牢。当一个人可以深入应用和理解知识才说明他学会了,当一个人能够融会贯通时,他还能举一反三掌握其他知识。

关于人类掌握知识的过程,美国加利福尼亚大学圣迭戈分校脑和认知研究中心教授V.S.拉马钱德兰(V.S.Ramachandran)认为,人类学习的过程可以分成两个阶段。

学习的第一个阶段,是人类遇到了某个问题,针对这个问题采取了某种有效的解决方案。例如,原始人长期遭受猛兽的攻击,而有人发现把石头磨尖,绑上手柄,握在手里,变成一把手斧,就可以有效抵御猛兽的攻击。之后出现了可以投掷的长矛,再后来逐渐演化出各式各样的冷兵器,直到枪、炮、导弹等武器装备。

学习的第二个阶段,就到了镜像神经元登场的时候了。镜像神经元是1992年脑科学家发现的一种大脑神经元细胞,能够让人类产生模仿行为。例如某个原始人看到另一个原始人用手斧不仅可以成功抵御猛兽,而且可以打猎获取食物时,他很快就学着制造了一把类似的手斧。这样,模仿式的学习就出现了,知识得以传播。

这么看,知识的出现也许是偶然的,但知识的传播是必然的。为解决某个问题而应用的某种知识是不一定的,可一旦这种知识出现,能切实解决某类问题,且能被别人观察和模仿,其被大规模传播和应用就是迟早的事。

然而如果人类只是单纯地模仿复制,似乎很难发展出如今的文明。

例如在距今170万年至20万年的时候,人类各部落间流行着一种工具,叫阿舍利手斧。这种工具在大约150万年的时间里除了大小有所不同,形态上几乎没有发生过太大变化。

原因是在这150万年间,没有人对阿舍利手斧的形态做改良和升级,或者有许多人尝试过,但却并没有成功。直到有人对阿舍利手斧做了卓有成效的突破性创新,可以完美替代阿舍利手斧的工具才逐渐诞生。

对此,美国田纳西大学的人类学专家R.亚历山大·本特利(R.Alexander Bentley)认为,人类知识的传播,是先有创新者,再有模仿者,后来又出现了效仿者。

模仿者是对知识的结果进行简单复制,而效仿者是对知识产生的过程进行重现,回到问题的本源和当前知识的原理思考更多的解决方案。模仿者可以传播知识,而效仿者可以让知识升级。效仿者比模仿者多做的一步,是多问了一句“为什么”。

再来看风扇的演化。1830年,美国人詹姆斯·拜伦(James Byron)发明了风扇。风扇的原理不难理解:将其他形式的能量转化为机械能,从而带动几个扇叶转动,从而产生风。从此,人们认为风扇就应该是有扇叶的。在后来的170多年里,世界上出现的所有风扇都只是做工更加精良、外观更加精美、功能更加多样,结构和原理都大同小异。

然而有扇叶的风扇存在诸多问题。

(1)安全性。早期的风扇常出现扇叶伤人事件,改良后的风扇虽然增加了伤人保护功能,但避免不了孩童们因好奇而做出危险行为。

(2)卫生性。风扇的扇叶使用一段时间后会积灰,不清洗就会导致吹出的风不干净。然而为增强风扇的安全性,扇叶外部通常有格网保护,清洗扇叶前通常要拆卸下来,并不方便。

(3)美观性。因为有扇叶的存在,风扇通常要占用较大的空间。而且几乎所有的风扇都是圆形的,形态上千篇一律,缺乏美感。

那么,风扇为什么一定要有扇叶呢?有没有可能没有扇叶也能出风呢?

2009年,戴森(dyson)公司的工程师们成功研发出了气流倍增技术,发明了全球首款无叶风扇。气流倍增技术是戴森公司取的名字,这项技术实际上是利用附壁效应(Coanda Effect)改变气流方向,对吸入的空气通过环形窄道进行加速,经过翼形斜板时,吸入更多空气,并引导流向,让吹出的总体风量增大,最终释放高速、强劲的气流。从此,扇叶不再是风扇必须有的部件。

我们学到的知识是前人总结出来的。我们一开始的学习是模仿,可更高级,或者说对人类更有利的学习是接下来的效仿。通过效仿,明白了为什么,清楚了其中的道理,我们可以让知识有更有效和更广泛的应用。

那些考试中所谓的“偏题”“难题”“怪题”大多数情况下并不是“超纲”,很多没有解出答案的学生知道答案后都会大呼“原来如此”。这类题目只是对原有知识点更深层的变化和应用,是为了让学生从知识的模仿者转化为知识的效仿者,既是促进学生更深入地学习知识,也是对学生知识理解程度的检验。

所以,学习知识不要一味死记硬背,不要只是复制或重复,不要只是简单模仿;要回到知识产生的源头去多问几个为什么,从各个角度去理解知识产生的原因和背后的原理,从而举一反三,融会贯通。 5EP57nXbnxqkRI4+B4Drz3SdSDAw3fYhuXhhJkUsT3GDA75fzRrE0gkmGVThMYdb

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