人类最基本的思维方式有哪些？

最新推荐文章于 2022-02-11 20:57:32 发布
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分类专栏： 系统思维 文章标签： big data
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AcmeCore/article/details/122612498
本文介绍了人类最基本的四种思维方式：收敛思维、发散思维、水平思维和系统思维。收敛思维注重逻辑与结论，发散思维强调创新与多角度，水平思维提倡非传统与多样性，而系统思维则关注整体与关联性。每种思维方式都有其独特的应用方法，如演绎推理、联想、逆向思考等，是理解和解决问题的重要工具。

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人类最基本的思维方式有哪些？

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人类最底层的思维仅包括四种：收敛思维、发散思维、水平思维和系统思维。

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人类的思维方式有哪些？【达克效应】
我驾驶汽车从不是为了从A点到达B点，我喜欢去感受汽车，与之交流，与之融为一体。
11-23 6508
（更正：“不知道自己知道”改为“不知道自己不知道”）
【底层思维】思维的深度决定人生的高度，底层思维的4个方法论
我驾驶汽车从不是为了从A点到达B点，我喜欢去感受汽车，与之交流，与之融为一体。
05-04 1639
爱因斯坦说，我们不能在制造问题的层级来解决问题。 所以，想要真正地解决难题就要学会升维思考，从而找到问题的底层逻辑。 而且思维越底层，思考的维度就越高。 听有道君这么说，你一定在想，我知道要升维思考，但是到底该如何升维思考、建立底层思维呢？ 关注我，本期内容给你分享： 1.什么是底层思维和升维思考， 2.掌握底层思维进行升维思考的4个方法论 建议关注收藏后，相信一定会对你有所启发。 01什么是底层思维？ 一只在路上爬行的蚂蚁，途中会遇到各种各样的危险，猎食的蜘蛛和人类的鞋跟来到了跟...
人类思维的基本形式
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wed110的专栏
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人类思维的基本形式 第一节 关于人类思维基本形式 划分的不同观点     就思维形式而言，可以按不同原则有多种不同分类[5][10]。比如，按思维内容的抽象性可划分为具体形象思维和抽象逻辑思维；按思维内容的智力性可划分为再现性思维与创造性思维；按思维过程的目标指向可划分为发散思维（即求异思维、逆向思维）和聚合思维（即集中思维、求同思维）；按思维过程意识的深浅可划分为显意识思维和潜意
人类如何思考
往者不可谏，来者犹可追
08-12 4780
一、人类有好奇心但不是天生的思考者大脑不是设计来思考的，而是设计为避免思考。多数时候，我们是根据经验、记忆来做解决问题或做决定。但这并不是说我们完全避免思考，我们也追求可以自行解决问题，因为这会让我们感到愉悦。前提是这个，问题不是那么难以解决，并且在我们决定要解决它之前，能稍微看到成功的曙光这也解释了为何我们要把一个项目/想法/问题细分成一系列的步骤，这样每一个步骤都不至于太难，都有成功解决的希望
解决管理问题的基本思维方式
u010746364的博客
07-31 2110
（1）面对一个管理问题，应该如何思考回答？ 第一招：很难说--具体问题具体分析 （2）解决一个管理问题，应该解决到何种程度？ 第二招：统统摆平--目标导向，综合协调 （3）具体解决一个管理问题时，应该从何着手？ 第三招：责任在我--从认识自我，改变自我做起
20种人类思维方式，实用
varyall的专栏
02-11 389
非共识 01 非共识是指与社会上的共识不同的想法，是值得突破的地方。 创新的压力，很大程度来自非共识的压力，因为你做的事情不是绝大多数人能接受和认可的，所以你必须在怀疑和争议中前行，承受未知和迷茫的压力。 02 路标式思维 英国作家刘易斯·卡罗尔说：如果你不知道去哪儿，任何一条路都是你的选择。 要想改变我们的人生，就要改变我们的选择，选择好自己的路标尤其重要，路标决定我们最终成为什么样的人。 博弈论 03 人生就是一盘冲突与合作并存的棋局，在永不停息的博弈过程中，最好选择一种
自然辨证形成科学理论的科学思维方法PPT学习教案.pptx
10-05
科学思维方法则是建立在自然辩证法基础之上的，它主要包含逻辑思维与非逻辑思维两大类方式。逻辑思维要求科学研究遵循一定的逻辑规律和规则，确保思考的过程和结论具有严密性和正确性。逻辑思维中最为基础的三个元素...
2、合作障碍包括哪些？造成从众定势的原因是什么？创新思维方式有哪几种？(精编版).docx
11-27
2. 心理学原因：人类内心有归属感和安全感的需求，为了避免孤独和被排斥，人们往往会选择与大多数人保持一致，以获取认同感。 3. 社会强化：文化和传统，尤其是统治阶层通过意识形态的宣传，塑造了一种统一的行为...
学习电脑信息思维的种类__人类思维的基本形式
09-09
动作思维，又称直觉行动思维，是通过实际操作解决问题的思维方式，常见于解决直观、具体的问题，如修理电视或体育运动员进行体操表演时的思考。形象思维，又称直观形象思维，主要依赖于事物的表象，如视觉和听觉的...
Reatct “思维”入门（基础）
Sole_Memory1的博客
11-26 450
前言 本文主要是针对思维上认识React，并不是React基础语法入门，有什么不正确的地方，可以留言指出，谢谢！！实战深入理解可以找前端大佬阮(ruan)一峰的入门实战教程。百度：“React入门 阮一峰”即可，有11个dom可供练习，都是很有针对性的dom。对React基本就属于基础中熟练了。 React的基本认识 1.官网 1)英文官网:https://reactj...
Atitit 装备工具分类 attilax总结 艾龙著 工具链体系 武器与软件行业工具也是很近似的的。 1. 分类思维 1 1.1. 总分类：冷、热 1 1.2. 轻、重、大规模杀伤性 1
attilax的专栏
02-22 450
Atitit 装备工具分类  attilax总结 艾龙著 工具链体系   武器与软件行业工具也是很近似的的。 1. 分类思维 11.1. 总分类：冷、热 11.2. 轻、重、大规模杀伤性 11.3. 按照使用地域分 空域 水域  地域装备 21.4. 按照攻防分 21.5. 按照近程 远程分 21.6. 按照业务分 探测预警 打击 防御 22. It领域的装备分类 工具框架类库等 22.1. 史前...
人类常见的十大思维谬误
wolf96的专栏
08-27 5602
人类的思维是个非常奇妙的东西。知觉(cognition)，思考的过程和表现，让我们能快速处理大量的外界信息。例如，每天一睁开双眼，大脑就不断承受着外界刺激的冲击。你可以有意识的专注想一件特定的事情，但是你的潜意识却在处理着成千上万的想法。不幸的是，我们的知觉并不完美，时常做出一些错误的判断，心理学中把这种现象称为认知偏差(cognitivebiases)。认知偏差在每个人的身上都会出现，不论年龄、
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qq_43221336的博客
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1. 认知过程 1.1 注意 1.1.1 注意的概念 注意是心理活动或意识对一定对象的指向和集中 1.1.2 注意的功能 选择功能 保持功能 调节和监督功能 1.1.3 注意的分类 无意注意（不随意注意）：无目的性，不需要意志努力。产生的条件或规律：客观：刺激物本身特点。主观：个人状态。 有意注意（随意注意）：有目的性，需要意志努力。产生的条件或规律：间接兴趣。 有意后注意（随意后注意）：有目的性，不需要意志努力。产生的条件或规律：直接兴趣、活动的自动化和高度熟练化。 1.1.4 注意的品质 注意
七种应刻意训练的顶级思维方法
般若
04-27 2565
思维方式受到先天环境制约，但也可以通过后天训练从而往更好的方向变化。当你深陷困境的时候，换种思维方式，也许就能看到不一样的世界。 从小到大，我们总免不了要经历各种被碾压的时刻。 同一道题，尖子生可以在短时间内完成，有的人想了几天也一点思路都没有；到了工作中，有人因为承受不住压力就辞职，有人却能调整心态转换方式，发挥自己的长处…… 知乎上有个话题，“哪些思维方式是你刻意训练过的”，有超...
洛克力量R8.4V2电脑DSP调音软件下载
07-23
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C# Socket TCP服务器端通信源码：简单实用，支持多连接与多线程处理 Socket
07-23
内容概要：本文介绍了一段从商业级物联网项目中提取的C#编写的TCP服务器端通信源码。该源码采用静态类文件形式，内置双Socket和两个数据缓冲队列，支持多连接，能够无缝集成到各种C#项目中。它主要用于接收客户端通过互联网或局域网发送的数据，不包含数据处理逻辑，但提供了数据读取接口。代码结构简单清晰，易于理解和使用，适合初学者或有紧急项目需求的人群。文中还详细解析了代码架构、数据接收与处理机制，并指出了使用场景和注意事项。 适合人群：具备基本C#编程能力的研发人员，尤其是对Socket编程感兴趣的初学者或有紧急项目需求的开发者。 使用场景及目标：① 快速集成网络通信功能到C#项目中；② 接受客户端通过互联网或局域网发送的数据；③ 需要在短时间内实现简单的服务器端通信功能。 其他说明：该代码是非异步技术实现，适用于低并发场景。对于高并发需求或复杂数据处理的情况，需谨慎评估是否适用。同时，附带详细的技术文档，便于用户理解和集成。
ABAQUS盾构隧道开挖模型详解：一环七片、毫米单位制、含螺栓与配筋设计
07-23
内容概要：本文详细介绍了基于ABAQUS软件构建的盾构隧道开挖模型，重点讲解了一环七片的管片装配方法、螺栓连接设置以及钢筋笼处理技巧。文中强调了单位制的选择（毫米）、装配逻辑、螺栓预紧力加载顺序、钢筋布置参数化建模等方面的技术要点，并分享了作者在实际操作中的经验和常见错误避免方法。此外，还讨论了开挖步骤的设置及其重要性，确保模拟结果的准确性。 适合人群：从事土木工程、岩土工程、隧道工程等领域研究和技术应用的专业人士，尤其是熟悉ABAQUS软件并希望深入了解盾构隧道开挖模型的工程师。 使用场景及目标：适用于需要进行盾构隧道施工模拟的研究项目或工程项目，帮助工程师更好地理解和掌握盾构隧道开挖过程中涉及的各种力学行为和关键技术，提高模拟精度和可靠性。 其他说明：文章不仅提供了具体的代码片段用于指导具体操作，还分享了许多实践经验，有助于读者在实践中少走弯路，提升工作效率。
Huawei S12700-V200R019SPH3b0
07-23
Huawei S12700-V200R019SPH3b0，里面包含补丁说明书和补丁安装指导书，该补丁支持哪些型号，支持哪些版本可以安装当前补丁，请参考补丁说明书和补丁安装指导书。
实现 CUPT2025 中 LatoLato 实验的仿真模拟研究
最新发布
07-23
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/95f336ad1bf5 针对 Cupt2025 中的 LatoLato 实验仿真需求，现提供两种实现方案供参考： 该方案采用 Pybullet 物理引擎进行仿真开发。需要注意的是，此方案建议在 Linux 操作系统环境下运行，以确保仿真过程的稳定性和兼容性。Pybullet 作为一款开源的物理仿真引擎，具备精确的动力学计算能力，能够较好地模拟 LatoLato 实验中的物理运动状态，适合对仿真精度有较高要求的场景。 该方案采用 VPython 进行仿真开发，且为推荐方案。VPython 具有简洁易用的特点，其可视化效果直观，便于快速搭建仿真场景并实时观察实验过程。 在项目仓库中，已准备相关参考资料，这些资料来源于网络公开资源，可帮助开发者了解 LatoLato 实验的基本原理和仿真实现思路。同时，仓库中还包含本人制作的 PPT 文档，其中梳理了仿真实现的关键步骤和技术要点，可为开发过程提供具体指导。 两种方案均可实现 LatoLato 实验的仿真需求，开发者可根据自身技术熟悉程度和实际需求选择合适的方案。若追求开发效率和可视化效果，推荐优先考虑方案二；若对物理仿真精度有更高要求，且具备 Linux 环境使用经验，可选择方案一。
目前的cot方法有哪些？
03-21
<think>好的，我现在要回答用户关于人工智能和机器学习中的链式思维（Chain of Thought, CoT）方法的问题。首先，我需要明确用户的需求。他们想了解当前CoT方法的应用和类型。根据用户提供的引用，特别是引用[2]，里面提到思维链类似于解决方案，模仿逐步思考过程来得出答案，比如解决数学问题。这可能涉及到CoT的基本概念和应用场景。 接下来，我需要确定CoT的类型。根据已有的知识，CoT主要分为显式和隐式两种。显式CoT是模型生成中间推理步骤，而隐式可能通过特定结构实现，比如在提示中加入逐步推理的示例。此外，还有自动生成CoT和人工设计CoT的区别，以及多模态的应用，比如结合文本和图像进行推理，这在引用[4]提到的TV例子中可能相关。 然后，应用场景方面，数学问题解决、常识推理、代码生成等都是典型例子。用户提供的引用[2]提到模型生成思维链解决数学问题，这可以作为应用案例。另外，代码生成中的分解问题步骤也属于CoT的应用。 潜在挑战部分，需要考虑生成步骤的正确性、复杂问题的分解能力以及计算成本。引用[4]提到的Agent遇到TV时停滞，可能说明在处理意外情况时CoT的局限性，需要进一步优化。 最后，生成相关问题时要覆盖CoT的扩展、挑战、跨领域应用以及与现有技术如few-shot learning的关系。确保问题具有针对性，能够引导用户深入探索。 需要检查是否符合系统级指令：数学公式用$...$，独立公式用$$...$$，中文回答，引用正确标注。比如引用[2]和[4]需要自然添加在相关内容末尾。此外，确保LaTeX语法正确，如数学表达式正确使用$符号包裹。 现在组织内容结构，先概述CoT，再分类型、应用、挑战，最后相关问题。确保每个部分都有引用支持，并自然标注来源。同时，避免使用Markdown格式，保持口语化但结构清晰。</think>### 链式思维（Chain of Thought, CoT）方法的应用与类型 链式思维（Chain of Thought, CoT）是一种通过显式生成中间推理步骤来增强模型逻辑推理能力的方法。其核心是模仿人类逐步解决问题的过程，尤其在复杂任务（如数学问题、多步推理）中显著提升模型性能[^2]。 --- #### **一、链式思维方法的类型** 1. **显式链式思维（Explicit CoT）** 模型直接生成自然语言形式的推理步骤，例如解决数学问题时分步写出方程推导过程。例如： > “小明有5个苹果，吃了2个，又买了3个。最终有多少苹果？” > 模型生成： > 1. 初始数量：5 > 2. 吃掉后剩余：5 - 2 = 3 > 3. 购买后总数：3 + 3 = 6 > 答案：6 这类方法通过中间步骤的显式展示提升可解释性[^2]。 2. **隐式链式思维（Implicit CoT）** 模型通过特定架构（如模块化网络或注意力机制）隐式学习推理路径，无需显式生成文字步骤。例如，在图像-文本多模态任务中，模型可能通过内部状态传递逐步关联视觉与语言信息。 3. **自动生成与人工设计CoT** - **自动生成**：模型通过预训练或微调自动生成推理链，如使用强化学习优化步骤生成。 - **人工设计**：通过提示工程（Prompt Engineering）引导模型生成特定格式的推理步骤，例如在输入中加入“分步解答”的示例。 4. **多模态CoT** 结合文本、图像、代码等多模态数据，例如从图像中提取信息后分步推理回答复杂问题。这类方法在视觉问答（VQA）中广泛应用。 --- #### **二、应用场景** 1. **数学问题求解** 模型通过生成中间方程（如$3x + 2 = 5 \Rightarrow x = 1$）解决原本可能错误的题目。 2. **常识推理** 回答需要多步逻辑或常识的任务，例如：“如果下雨，草地会湿。昨天没下雨，今天草地湿了，可能的原因是什么？” 模型生成：“1. 可能有人浇水；2. 附近有水管漏水；...” 3. **代码生成** 将复杂需求分解为子任务，逐步生成代码片段。例如： ```python # 步骤1：读取文件 with open("data.txt", "r") as f: data = f.read() # 步骤2：处理数据 processed_data = data.strip().split("\n") ``` 4. **科学计算** 分步推导物理或化学问题，例如计算抛体运动的轨迹方程： $$v_x = v_0 \cos\theta, \quad v_y = v_0 \sin\theta - gt$$ --- #### **三、潜在挑战** 1. **步骤正确性**：生成的中间步骤可能包含错误，导致最终答案偏差[^4]。 2. **复杂问题分解**：多层级任务（如证明定理）需要更精细的步骤控制。 3. **计算成本**：生成长推理链会增加训练和推理时间。 --- ### 相关问题 1. 链式思维如何与少样本学习（Few-shot Learning）结合？ 2. 在多模态任务中，链式思维如何协调不同模态的信息？ 3. 链式思维方法在处理开放性推理问题时有哪些局限性？ 4. 如何评估链式思维生成步骤的质量？
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