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右脑开发的个人见解

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我开右脑的方法是先从图片开始的!巨量汽车的各种参数、各种外型、内饰、机械结构、工作原理等,这种量级的数据训练是我以前读书时的数据训练的万倍、甚至百万倍以上!工作时要四肢和全身的肌肉必须协调一致!同时,还必须去分析问题、解决问题!这些都是学校无法给予的!正如作为修车工的乔布斯养父对乔布斯的影响,乔布斯对电脑等的产品设计,那怕是看不见的内部布线和电路板布局,都要像汽车一样规整、有序!
左脑控制右手右脚,属于语言、文字等。右脑控制左手左脚(特斯拉、爱恩斯坦等),属于音乐、绘画等。所以一般大发明家都是左手,吉他、号、提琴等,都需要左右手,而书法只需要一只手。篮球、橄榄球、棒球、高尔夫球等都是需要调动、协调全身的运动。
鬼佬主要影视作品中,鬼佬的一般生活方式是电影、音乐会、歌剧、舞台剧等,在电脑的记忆体中,占用储存空间最大的是视频、其次是音频、最后才是文字。
这就是钱学森等人为什么出国留学后就非常聪明,就非常有创造力!因为钱老喜欢古典音乐(古典音乐和现代音乐有“主旋律”这个概念,大致整个乐曲是围绕这个旋律每个音节进行变化,从而组合形成一个乐曲)。其实我不太懂音乐,只是喜欢听,发现音乐很多真是这种结构。
普通人不一定能像电脑一样!所以西方人以视频、图像、舞台剧、歌剧、古典音乐等从胎教开始,对未出生和婴幼儿进行高强度的大脑训练,从而实现大脑能处理巨量信息的能力。所以习惯了文字教育的中国人,为什么真正出外留学后会真的不一样,原因在于此。


来自Android客户端1楼2018-12-14 18:41回复
    其实所谓的“学习迁移”其实就是“触类旁通”(本地哩语“一理通、百理明”,这是本地人无论是贩夫走卒、老幼妇余都知道的道理,只是他们不懂得运用技巧和方法而已)的意思!是人类能掌握较高层次的技能!如某些人的为什么能学几门外语、十几种方言?!因为他们掌握了某种技巧!
    大道至简!读书是为了从别人的世界观、价值观、人生观、方法论中提取适合自己的东西!从而快速形成自己的世界观、价值观、人生观、方法论!大部分的书只是围绕一个中心思想而写出来的!实际整本书就剩一句话!就像音乐中的主旋律、软件中的源代码一样!知识一般分为三个层次!一、学历-有学过某样知识的经历,最低层次。二,学问-对学过的某样知识产生疑问,找出缺陷、缺点、错误,如索罗斯等对冲基金。三、学识-找到错误后,找出解决方法、改正错误,使之更趋向完美,开创一个时代,如尼古拉特斯拉、达芬奇、墨子、鬼谷子、阿基米德、爱恩斯坦等,这些人都擅长知识迁移和学习迁移,甚至是哲学!
    觉麻烦,你就找出这本书中的错误!死记硬背只能用于考试!找出别人的弱点、缺点、错误,使自己更接近完美、更强大!
    十多年前,在CCAV10里面有一个节目是《大家》,即“大方之家”!是采访一些郭内著名的、有一定成就的科学家!内容主要是人生经历、人生经验、是什么原因走上科研道路的、方法论是什么等等!我能从短短几十分钟内,吸收对我有价值东西!
    古往今来,想成事的人通常会读两种书:人物传记、史书!李世民的名言(不用我说)!不是让大家入行做汽修!只是让大家在现实中解决真实的问题!不是书本上的题!现实和书本有差距!有些人一辈子也跨不过!


    来自Android客户端2楼2018-12-14 18:41
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      2026-05-24 12:13:05
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      现在的理论是:左脑负责逻辑思维(线性思维),右脑负责非线性思维(音乐、图像、艺术等),我21岁后,无师自通,突然能明白发烧唱片、高级音响(胆机、纯甲)之类的东西,究竟是好在那里!能看懂画、瓷器等!就好像某种超越知识的东西在起作用!
      后来我在电台中听《乔布斯传》,里面亦有这种描述!那怕一个人从没有接触过这种东西,但有的人就能在无意识、直觉驱使下使用某种工具!苹果手机的系统和工业设计就是这种产物!是纯粹直觉的产物!没有市场调研!乔布斯其实不懂软硬件的设计!自己评价就是一个艺术家!我认可这个观点!
      我23岁时,第一次用我从实践中总结出的世界观、方法论、价值观去整合融汇这个世界的知识!其中,我认为鬼佬是将科技、艺术和哲学融为一体!这样才有鬼佬发达的科技文明,《乔布斯传》印证了我这个观点!当然,这个现点并不是我首创的!早己有之!但是在我总结后才知道的!
      令我右脑突然开窍的是维修一辆车的经历:十九年前,店里来了一辆大修后的得利卡,又放炮又回火,正是这次维修经历,才令我领悟了“最简单就是最复杂,最复杂就是最简单”,亦即是后来从《道德经》中获知的“大道至简”!


      来自Android客户端3楼2018-12-14 18:42
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        本文由「图普科技」编译自Why Deep Learning Works Differently Than We Thought?
        在下面这张图像中,你看到了什么动物?
        识别出上图这一只猫,对你来说,应该是没有任何问题的。但一个顶尖的深度学习算法看到的是:一头大象!


        来自Android客户端4楼2018-12-14 18:44
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          这篇文章解释了为什么人工神经网络看到的是大象而人类看到的是猫。此外,也谈到了我们如何在深度神经网络中思考目标识别的范式转变——以及我们如何利用这一视角来推动神经网络的发展。这是最新的论文为基础的。
          神经网络如何识别猫?一个被广泛接受的答案是:通过检测它的形状。这个假说的根据来自可视化技术,例如:DeconvNet(示例如下),这表明在不同的处理阶段(称为层),神经网络力图在图像中识别越来越大的图案,从第一层简单的边缘和轮廓到更复杂的形状,如汽车轮胎,直到该物体,例如车,可以很容易被识别出。
          神经网络识别出的不同形状:从早期处理阶段(第一、二层)的小图案到更复杂的形状(汽车轮胎,第三层)直到最后的物体(汽车,第五层)。
          这一直观解释已经成为常识。现代深度学习的教科书,如Ian Goodfellow经典的《深度学习》,在解释深度学习如何工作时,明确提到了基于形状的可视化技术。其他有影响力的研究人员,如Nikolaus Kriegeskorte也明确提到了这一点。
          “神经网络获取与每个类别相关联的各种形状的复杂知识……高级装置可以学习自然图像中出现的形状表示,比如人脸、人体、动物、自然场景、建筑和汽车。”




          来自Android客户端5楼2018-12-14 18:46
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            现在的人工智能正在迈向右脑研究!大约相当于3~4岁的儿童吧!


            来自Android客户端6楼2018-12-14 18:50
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              我这里有脑开发训练,需要的可以找我聊天


              来自Android客户端9楼2018-12-18 13:16
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