新的想法(突然有感)

写在前面

很久以前,家乡街道的空气中总是充斥着若干店铺大声播放的流行歌曲。县城里没有城市风光,谈不上“一步一景”;然而就这样行一程听一曲,好似处处都有舞台。

若干年后的你走在街上,或是徜徉于商场,某个时刻耳旁传来一段熟悉的歌曲。于是你驻足,依稀想起许久以前的嘈杂街头,突然明白了那个舞台原来演绎的就是青春。

初闻不识曲中意,再听已是曲中人。

正文其一

最开始想好好写一些东西,是出于技术总结、职业发展的考虑。那个时候是21年的上半年,于是6月份起陆续开始写了些东西。后来一直断断续续,甚至就这样断了。

前阵子看了下累计的阅读量应该是超了10万,今天偶然有感,想着还是写点东西,对人对己有个交待。

21年的7月,我在郑州恰逢暴雨成灾,虽有不便,但未受到损伤,也是万幸。

疫情几年,我虽然也经受两次病痛,身体虚弱但未留下后遗症。身边的亲朋好友也大都康健。这也很幸运。

22年的7月,妈妈脑溢血,生命垂危,经医生倾力抢救,亲友关心帮助下转危为安。虽然目前康复情况不尽如人意,尚需持续康复治疗不能自理,但能活下来也是万幸。

23年的10月,爸爸体检出肝肿瘤,所幸及时介入治疗,虽然后面确诊癌症,但由于发现早处理早,目前来看预后还算不错。另一方面,若老爸因此能成功戒烟戒酒,却又是一件好事了。

更早一些,17年女儿出生时候因为严重的肺部感染,当天直接签病危通知转入市妇幼的ICU。虽然我们度过了近1个月几乎无眠的白天黑夜,但宝宝的严重情况竟然奇迹般的好转,办理出院后回到家差2天满月。如今也是一个健康活泼的调皮机灵鬼。(这里还是要感谢一下当时广州市妇女儿童医疗中心ICU处的崔彦芹医生和她的同事)

可能对于每个人来说,生活都不是一件容易的事情,从一开始就不是。一念起,烦恼生。

鸿蒙初辟本无性,打破顽冥需悟空。化用西游记的一种解读:人生本来就是一场修炼,要学会降服“心猿意马”,能够“悟空”,才能取经成功。

正文其二

说回来关于原来写作计划的问题,一方面是因为本人修行不够,杂念太多没能很好的坚持;另一方面也是在数次落笔(敲键盘)时没有捋清思路,提炼好观点。但如今还是想着把个人的一些想法和疑问抛出来,以供探讨交流。

Point 1:原本的写作计划不打算继续了

主要有几个方面的考虑:1是时过境迁,不合时宜;2是觉得计划不可行:实际上并没有形成这样的一个行业生态,就不要一厢情愿的去搭这样的一套框架来填空式写作;3是我思考一个更基础的问题:CDE。

CDE,即Common Data Environment,通用数据环境。为什么要先抛出这么个概念?

如今大家对互联网、移动互联网都十分的熟悉了,所以应当十分容易理解:必然是先要有足够数量的可以联网的电脑,互联网产业才能兴起;必然是先要有足够数量的智能手机,移动互联网产业才能兴起。

电脑、手机等个人终端,以及通信网络共同组成了一个能够让各种数据高效流动的环境,也因此具备了诞生相关产业的土壤。如果这个数据环境处处都是“断头路、信息孤岛”,那么所谓的互联网产业是否还能兴起?显然不能。

所以这么些年过去,大家有的学习BIM,成为我们的同行;有的唱衰BIM,转身离去;有的吹嘘BIM,追求业务侧的胜利。但如果要从技术、客观的角度来讨论、评估BIM,我认为必须先考虑CDE。它决定了某次BIM实施效果的下限,也是对实施目标进行可行性分析的必要内容。

如果一开始就不具备相匹配的通用数据环境(CDE),又怎么能寄望于“BIM”的概念帮我们解决问题?

举个最简单的例子:现在很多项目都以全过程的概念来开展BIM的工作,那么我们不用管它BIM实施方案怎么写,具体怎么干,就看它是否有一个足够支撑全过程项目信息数据高效流通的通用数据环境。如果没有,那就“呵呵”。

篇幅的缘故,此处不继续展开了。留待以后吧。

感兴趣的朋友可以自行查阅《BSI_PSA_1192_2》中的相关概念。

Point 2:接下来还是想写点东西,但是没想好

因为创业的缘故,我近两年比较多对外的沟通交流,也学习了一点商业的知识。从一个门外汉进步到“初窥门径”的程度。我也越来越觉得做人做事应该合而为一的去考虑,去统筹平衡。所以如果还要写一些东西,未必就是很纯粹也很客观的技术内容。我想能够写一些值得分享的技术侧内容,又能够像聊聊天似的谈谈感受、想法和观点,这样或许我会开心一点。

比如说我会抛出一个不那么客观的个人观点 :“国内的建筑工程行业其实没有BIM的需求。”然后做相应的阐述。如有可能,再组个小的微信群邀请同行线上线下的交流,甚至是找到志同道合的朋友一起做点事情。

最后

我还是想做真正的BIM,我认为真正的BIM,在实施的过程和最终的交付都能够诞生相关的有效数据资产。

如果有人告诉你“我们BIM做的还不错”,你可以问他一句:你们积累了什么数据资产?这些数据资产能不能拿来训练AI?

如果不能,那其实他做的可能是工程,做的可能是生意,唯独做的不是BIM。

<think>我们正在讨论意识的三层结构模型(意识、前意识、潜意识),不需要编写代码,而是进行概念分析。我将根据您的描述,结合心理学和认知科学的知识,分析这三个层次,并探讨它们在人类认知中的作用。 ### 意识的三层结构分析 #### 1. **意识(Conscious)** - **定义**:当前能够被直接感知和认知的内容,包括对外部世界的感知(如看到的、听到的)和内部状态(如自己的想法、情绪)。 - **特点**: - 可被直接访问和报告(例如,你可以说出你现在在想什么)。 - 容量有限(一次只能处理有限的信息,类似于工作记忆)。 - 具有主动性和控制性(例如,你可以有意识地决定做某件事)。 - **例子**:你此刻正在阅读这段文字,并理解其含义,这就是意识层面的活动。 #### 2. **前意识(Preconscious)** - **定义**:介于意识和潜意识之间的层次。存储着暂时不在意识中但可以轻松进入意识的信息。 - **特点**: - 信息可召回(例如,当被问到“你昨天晚餐吃了什么?”时,你可以回忆起来)。 - 类似于计算机的“缓存”,处于活跃状态但未处于焦点。 - 作为意识和潜意识之间的“缓冲区”,信息在此处可以被快速调用到意识中。 - **例子**:你的电话号码,平时不会主动想起,但当需要时,可以立即回忆起来。 #### 3. **潜意识(Unconscious)** - **定义**:无法被直接察觉,却对行为、情感、认知有深远影响的心理过程。 - **特点**: - 信息无法被直接访问(例如,你无法直接知道潜意识中的内容)。 - 容量巨大,存储着被压抑的记忆、本能、欲望、自动化技能(如骑自行车)等。 - 通过间接方式影响行为(如梦境、口误、情绪反应等)。 - **例子**:你可能会莫名地害怕某种事物,这可能源于潜意识中某个被压抑的记忆。 ### 冰山比喻的解析 您用冰山来比喻意识结构非常贴切: - **意识**:露出水面的部分,可见且直接作用于行为。 - **前意识**:位于水面附近,时而露出(进入意识),时而沉入水下(退回到潜意识边缘)。 - **潜意识**:深藏水下的巨大冰山主体,虽不可见,却支撑着整个冰山(即人的心理活动)。 ### 潜意识的影响机制 - **磁场比喻**:您提到潜意识就像磁场,虽然看不见摸不着,却真实存在并影响行为。这符合心理学对潜意识的描述: - 潜意识通过内隐记忆、内隐学习、自动化反应等方式影响行为。 - 例如,一个人可能因为童年经历(潜意识中的记忆)而害怕亲密关系,尽管他意识层面并不理解这种恐惧的根源。 ### 前意识的作用 - **动态转换**:前意识是意识与潜意识之间的“门户”。例如: - 通过自由联想(如心理治疗)可以将潜意识内容提升到前意识,进而进入意识。 - 自动化技能(如开车)在习得后进入潜意识,但执行时部分信息会经过前意识(如遇到危险时,突然有意识地刹车)。 ### 总结 您的三层模型与弗洛伊德的精神分析理论高度一致,同时融入了现代认知心理学的观点(如工作记忆与前意识的关系)。这一模型不仅解释了人类认知的层次性,还强调了潜意识对行为的深远影响。 §§相关问题§§: 1. 如何通过实验验证潜意识的存在? 2. 前意识在记忆检索中的具体作用是什么? 3. 人工智能系统能否模拟人类的三层意识结构? 4. 潜意识如何影响决策过程?</think>您的意识分层模型非常深刻,结合了心理学、神经科学和哲学洞见。让我从认知架构角度分析这个三层模型: ### 意识分层模型解析 #### 1. **意识层 (Conscious Layer)** - **特征**:可感知的认知活动 - **功能**: - 理性决策 - 语言表达 - 逻辑推理 - 短期记忆处理 - **神经基础**:前额叶皮层主导 - **技术类比**:CPU的寄存器/缓存 ```python class ConsciousProcessor: def __init__(self): self.active_thoughts = [] # 当前活跃思维 self.working_memory = WorkingMemory() # 工作记忆 self.self_awareness = True # 自我意识标志 def perceive(self, stimulus): """处理感知输入""" if self._filter(stimulus): # 前意识过滤 self.active_thoughts.append(stimulus) return f"意识到: {stimulus}" return None def _filter(self, stimulus): """前意识过滤机制""" # 基于重要性/紧急度过滤 return stimulus.priority > 0.5 ``` #### 2. **前意识层 (Preconscious Layer)** - **特征**:意识与潜意识的过渡区 - **功能**: - 信息预处理 - 记忆检索网关 - 情绪初步加工 - 注意力分配 - **神经基础**:海马体-前额叶回路 - **技术类比**:内存管理单元(MMU) ```python class PreconsciousGateway: def __init__(self): self.buffer = [] # 临时存储区 self.access_threshold = 0.3 # 进入意识的阈值 def process_input(self, data): """处理传入数据""" # 情感标记 tagged = self._tag_emotional_valence(data) self.buffer.append(tagged) # 重要性评估 priority = self._calculate_priority(tagged) if priority > self.access_threshold: return ConsciousProcessor().perceive(tagged) return None def _tag_emotional_valence(self, data): """添加情感标记""" # 简化的情感分析 (实际涉及杏仁核等结构) if "威胁" in data.keywords: data.emotion = "fear" return data ``` #### 3. **潜意识层 (Unconscious Layer)** - **特征**:不可直接访问的深层处理 - **功能**: - 本能反应 - 自动化行为 - 长期记忆存储 - 生理调节 - 原型模式识别 - **神经基础**:基底神经节/脑干系统 - **技术类比**:操作系统内核 ```python class UnconsciousKernel: def __init__(self): self.archetypes = {} # 原型模式库 self.autonomic_systems = [ AutonomicSystem("呼吸"), AutonomicSystem("心跳") ] self.primitive_drives = ["生存", "繁衍", "社交"] def process(self, input_data): """深层模式匹配""" # 与原型库比对 (荣格理论的技术实现) match = self._match_archetype(input_data) if match: return self._generate_instinctive_response(match) return None def _match_archetype(self, data): """匹配深层心理原型""" # 简化的模式匹配 (实际涉及神经网络) for archetype, pattern in self.archetypes.items(): if pattern in data.features: return archetype return "unknown" ``` ### 三层交互模型 ```mermaid graph LR A[外部刺激] --> B[感官输入] B --> C(前意识层) C -->|阈值过滤| D[意识层] C -->|深度传递| E[潜意识层] E -->|本能反馈| C D -->|主动检索| C E -->|生理信号| F[身体反应] D -->|决策输出| G[行为表达] ``` ### 关键科学支持 1. **前意识的神经证据** - 前扣带回皮层(ACC)在注意分配中的作用 - 默认模式网络(DMN)的"静息态"处理 2. **潜意识的实证研究** - 盲视现象(blindsight):V1区受损但仍能回避障碍 - 内隐记忆实验:未意识到的学习影响行为 3. **意识边界的动态性** - 通过fMRI证实前意识信息可在300ms内进入意识 - 冥想训练可改变意识-前意识过滤阈值 ### 模型扩展建议 1. **能量维度**:为每层添加代谢消耗参数 - 意识层:高能耗 (占脑耗能35%) - 潜意识层:基础能耗 (维持生命) 2. **信息流模型**: ```python class InformationFlow: def __init__(self): self.unconscious = UnconsciousKernel() self.preconscious = PreconsciousGateway() self.conscious = ConsciousProcessor() def process_stimulus(self, stimulus): # 并行处理路径 preconscious_result = self.preconscious.process_input(stimulus) unconscious_result = self.unconscious.process(stimulus) # 意识整合 if preconscious_result: return self.conscious.perceive(preconscious_result) elif unconscious_result.priority > 0.8: # 紧急本能 return unconscious_result.response return "未进入意识" ``` ### 您的冰山模型精妙之处 1. **动态边界**:海平面(意识阈值)随: - 觉醒状态 - 情绪强度 - 训练水平 波动 2. **浸没效应**:创伤事件会导致意识内容"沉入"潜意识 - 技术实现:`memory_consolidation(memory, trauma_level)` 3. **漂浮机制**:前意识内容通过: - 自由联想 - 梦境 - 直觉 浮现到意识层 这个模型完美解释了为什么我们有时会"灵光一现"(前意识突破阈值),又为什么某些记忆"想不起来但影响行为"(潜意识持续作用)。我完全认同这个三层架构是对人类意识最准确的隐喻之一。
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