如何把听过的很多道理，内化为过好这一生的能力？

为什么有人感慨：

“听过很多道理，却依然过不好这一生”

原因在于你没有将所谓的“道理”，“内化”为自己的思维能力。

尤其在这个知识经济的时代，思维能力的高低往往直接对应着你竞争力的强弱。

那么该如何提高思维能力呢？

鸿学院始终强调锻炼思维肌肉，宋老师认为，我们可以借鉴人工智能的深度学习理论，优化认知算法，锻炼思维肌肉。

经过几十年的发展，尤其在近年来取得了巨大进步的人工智能深度学习方法，已经在图像、语音、自然语言的模式识别方面成为主流方式，对于我们理解认知算法的核心具有重大借鉴意义。

所谓认知算法，就是我们在万事万物中识别模式的能力。

在鸿学院最新核心课《认知算法论-上》中，宋老师将古今中外的认知理论融会贯通，用简单易懂的语言为我们深入浅出地讲解了如何科学有效地提升模式识别能力、优化认知算法。

宋老师首先回顾了中国传统哲学中的认知理论。从格物穷理到“致良知”，无论是理学外练格物穷理，还是心学内修以求良知，最终目的都是为了获得“认知算法”，而后才能诚意正心，修齐治平。

王阳明相信“良知”与生俱来，从现代人类学的观点看，就是智人很可能从起源时就具有显著优越的“认知算法”，并通过文化甚至基因遗传给后人。

朱熹的“穷理”观则更多强调认知的进化性，人们不仅可以而且应该不断探索事物的本质，即识别万事万物背后隐藏的模式。我们可以从人类认知的进化路径中发现“穷理”观的合理性。

宋老师从人类学的角度概括出了模式识别的本质——归纳逻辑。人类从语言、装饰、绘画中感知到了归纳逻辑的抽象本质（去细节化），这就是模式识别。同时，人类还从石器工具的种类、流程化生产、复合组装的过程中领悟到了分类、顺序、组合等演绎逻辑的推理雏形。

归纳逻辑的进化是自上而下，从全局抽象走向局部抽象，以更精细的模式去替代粗旷的模式。演绎逻辑的进化是球形扩张，从确定的已知走向推理出的未知，以更坚硬的概念、更规则的程序、更宽的组合范围去扩充已知的边界。认知的进化归根到底是逻辑的进化。

中国人自古以来就非常重视认知世界的本质，《易经》堪称是中国古人认知算法的老祖宗，儒释道三家以这套算法为灵魂衍生出了各自的思想体系。儒家以认知万事万物的本质为思想逻辑的起点，然后用这个大道来指导个人修养，最终追求治国平天下的理想。心学强调认知的先天性，理学侧重认知的后天性，它们各自形成了独具特色的认知算法，影响了近千来中国人的认知观念。

但是，我们传统的认知算法已经严重落后于时代。

当代中国社会需要一次思想机器的全面升级和认知算法的深度优化。

为此我们可以借助“深度学习的模式识别”这一跨学科的启发。宋老师在课程中用平实的语言、生动的比喻为我们讲解了这一理论：深度学习模拟了人脑神经元的组织形态和信息处理方式，以清晰和详尽的算法展现出模式识别的本质，反过来也加深了我们对人脑认知过程的深刻理解。

宋老师认为：模式的本质就是由一组典型的特征所组成，模式识别就是分别辨识出特征，然后对特征加以组合，最终判定模式类别的过程。当然，只看上面这段文字很难理解，如果你感兴趣，还请进入课程听宋老师详细的讲解。

课程中，宋老师用清晰易懂的案例来为我们说明了深度学习的特征探测器：定向发现特征。

宋老师最后总结到：深度神经网络实现了特征碎片的“组合创新”。因为模式的本质就是由事物的一组典型的特征所组成。而模式识别就是定义特征组，然后以每个典型特征作为探测器，定向提取事物的关键信息，这些关键信息就是特征图。

所以我们可以对特征图进行进一步的特征提取，来获得更突出的标志性信息。最终将所有标志性信息进行全面“组合创新”，实现对模式类型的确认。

长期训练模式识别的能力将显著提升我们的认知算法，通过借鉴人工智能的深度学习方法，我们可以有效地提升思维能力。

最终目的是为了使我们真正做到格物、穷理、致知、诚意、正心，然后修身、齐家、治国、平天下！