从实体模型到抽象描述

从实体模型到抽象描述

很明显，对于我们每个人来说实体模型要比抽象的描述要容易理解的多，对于一句抽象的描述语句我们总是希望能尽可能的借助实体模型来理解。也许人类的悟性的应该就是指建模的能力，只是正是因为这样的思维方式导致了一些预料之外的缺陷。实际上，实体模型对思维上会产生一定的思维束缚，正是这样的束缚限制着人的创新性思维。当我们碰到一种熟悉的情景时大脑可以条件反射般的做出响应，然而没有想到的是这样响应的同时也让我们对其中的某些变更会感觉到迟钝，我们称之为“视觉冲击性”。

试想如果大脑中存储的是抽象的描述（越抽象越好当然是要能够条件反射的做出反射）那么我们在碰到相关情景的时是不是也可以条件反射的做出响应，这样不就可以很大程度上拓宽我们的思维了么？毕竟与抽象描述相关的场景出现的概率远大于具体的事物的。但是事实上这些抽象的东西并不是那么好理解的，那么如何做到两全其美呢？似乎这个问题从我们一出生就存在了——我们从一出生开始学习新鲜事物比如母语。母语的学习是通过实际的眼神感官来在脑海中产生一个语言体系映射。比如说“杯子”（汉语）。当有人问“杯子”的时候你最先想到的是什么形状的?是不是当初小屁孩样学习的时候的样子呢？另外对于我们很大一部分人来说是处在同样的环境下成长的，那么想起的东西也就很可能相同了。这不是很大程度上限制了我们的思维吗？

如果实体模型越具体那么模型定义就越深刻我们就越发的难以对其进行创新。

对此可以采用集合的形式来描述。

“杯子”对应一个集合S，大脑中产生的模型只是其中的一个元素e

我们可以很容易得出这样的结论：e∈S

我们可以通过求差集的方式来得出反映模型之外的集合O：O = S – {e}。

现在摆在面前的是如果求差集，当然是通过逆向思维来实现了！简单的说就是，提取出大脑中的模型成立的条件，然后修改这些条件即可。

比如说“密码”一词够抽象吧，从事现代密码研究的人想到的就是一大串的东西。而对于这些人来说，（美）皮埃尔·贝洛坎的《隐含密码及宏伟设计：从古至今的秘密语言》也许可以让他们得以质的突破。

事实上，对事物的抽象描述和建模在逻辑规则上是相同的，只是抽象描述并没有进行什么实例化限制，可以说它们是互逆的过程或者更确切的是包含关系。也许你会发现英英词典和英汉词典对英语的学习可以产生不同的效果，为什么呢？对于我们汉人（汉语人）来说英文的描述比较抽象需要转换成具体的汉语才好理解，只是在这个翻译的过程中往往会丢失很多关键的信息。就像将浮点型的数据截成整形的数一样。

再比如，Iterator。

对于C语言开发者来说可能不一定知道为何物，如果得知指针是一种Iterator原型那么可能会想到“指针和数组”。而对于一个C++开发者来说数据封装是必备的技能，当然从Iterator中获取的就不是指针那么简单的信息了，而是序列及其元素访问或者是”Container And Contents”。

说了这么多，其实这篇博文的目的是想告诉跟大家分享下“当接触一个新事物的抽象描述的时候可以从它的具体事物开始接收然后上升为抽象描述最后反过来映射出更多的具体事物”。