索引以及一切检索工具，本质上都是揭示人类知识内在关联的认知方式，而且完全符合人类的认识习惯。我们通过研究索引的________________，可以获得极大的启示。索引揭示的知识规则，是构建新媒体时代人类知识体系的基础，也是实现知识发现新方案的基础。索引具有三种功能：学术进阶的工具、知识发现的手段和学术评价的标准，传统的检索工具，其实是人类认知思维的外在表现。

索引有两种形态，分别代表了人类的两种认知形式，即知识扩展和模式识别。知识扩展又分为两种形式，其一是单向度的知识扩展模型，就是在同一个文献内部提出某些关键词制成索引，当读者在一个段落中发现其中一个关键词，可以经由索引扩展到本书其他段落、篇章中的同一词，这是个闭合循环的知识扩展模型；其二是开放性的知识扩展，就是读者在书中发现一个关键词，通过综合索引跳转至多种文献中与之相关的关键词，从而不断向外扩展。在这个模型之上，如果把多个知识关联序列进行叠加，我们便掌握了一种新的认知形式，就是模式识别。不是说通过一个已知的关键词去找它在文献中出现的位置，而是根据某些边际条件探索某个关键词集，即获取位于一个相关知识序列中的知识集合。比如说，我们综合利用唐代的士族世系表、科举年表、职官年表，可以探索士族出身的文士通过科举途径入仕和此后的升迁途径中较之寒门子弟有何优势，甚至可以结合士族郡望表进一步细致分析不同地域士族的升降与科举之间的关系。模式识别是学术研究更高级的思维过程。

知识扩展和模式识别都依赖于知识系统的有序性和关联性，由此形成的知识图谱，是有关联的、有序的知识集合。这个知识集合中，所有知识点都在一个相互关联的网络体系中，不是单个的珠子，而是固定在一串项链上，我们可以知道它的定位，知道它跟其他知识之间的关联。

知识图谱正是用以实现模式识别思维功能的方案，它由多个知识本体库和多个知识模型组成，把这些知识模型进行叠加以实现模式识别功能。知识图谱的综合架构有点像生物分子模型，任何一个知识点都能够在它的分子链上找到，而每个分子链跟其他的分子链之间还有一种关联，那么我们可以通过它的颜色、大小、方向来定位它到底是哪个具体的知识。我们看单独的知识点，它是海量知识中一个不确定的点，但当我们把不同来源的知识进行拼合的时候，其实它就变成了一个某种七巧板拼成的固定形状，每一个单块都是不可移动的，是互相关联从而互相限定的。那么，以往所有的问题、错误，包括误解，其实都可以在这个体系中再认识。

这种知识管理方案能够让我们把传统媒体中的经验、知识和智慧，平滑地移入新媒体中，实现基于规则的方案和基于统计的方案的结合，也就是基于计算机技术的和基于专业领域知识的知识管理方案的完美结合，进而辅助人类更广阔、深入地认识主观世界和客观世界。

①老鼠生性胆小机警，我们常用“胆小如鼠”来形容一个人懦弱怕事。老鼠怕猫更被认为是天经地义的事情。这对冤家也常被搬上屏幕，例如《猫和老鼠》和《黑猫警长》。
②那么，老鼠有没有不怕猫的时候呢？
③答案是肯定的。比如当老鼠感染一种名叫刚地弓形虫的寄生虫的时候。1908年，细菌学家查尔斯·尼科尔在突尼斯的刚地疏趾鼠体内发现了这种只有几个微米大小的细胞内寄生原虫。随着研究深入，人们发现，弓形虫只在家猫和虎、狮等猫科动物体内进行有性生殖，其无性繁殖则可以发生在几乎所有温血动物（比如老鼠）的有核细胞中。
④值得一提的是，弓形虫的感染通常比较温和。在免疫力正常的动物体内，弓形虫以一种叫做组织包囊的形式存在于动物大脑或肌肉中，呈慢性感染。只有当动物免疫力低下时，弓形虫感染才会引起严重的临床后果，比如脑炎、视网膜脉络膜炎等。
⑤慢性感染并不表示弓形虫对动物没有影响，何况它感染的部位是大脑。早在2014年，分子与细胞生物学教授迈克·艾森团队就发现，慢性感染弓形虫的小鼠对猫尿液的畏惧程度降低了。研究人员将小鼠体内的弓形虫完全清除后，这种变化并没有发生反转。通俗地讲，老鼠胆子变大了，不再害怕猫留下的痕迹和气味，而且“一时感染，终生受用”。
⑥2020年1月，日内瓦大学医学院多米尼克·索达提——法威尔教授团队发表论文称，慢性感染弓形虫的小鼠，不只是针对猫的胆子变大，面对其他捕食者时胆子也会变大。
⑦“我们发现感染弓形虫的小鼠的恐惧感丧失不仅仅是针对猫的，”科研人员表示，“这些小鼠思维活跃，四处游走探索”。在该研究中，研究人员建立了弓形虫慢性感染的小鼠模型，惊奇地发现，在慢性感染状态下，小鼠的焦虑水平降低了，更喜欢探索未知的东西。
⑧难道小鼠的胆子真的变大了？研究人员检测了小鼠对不同动物尿液的恐惧程度，发现弓形虫慢性感染的小鼠对猫尿液的恐惧程度明显降低，也不惧怕狐狸和豚鼠的尿液。就算附近放置的是处于麻醉状态的活的大鼠，小鼠依然来去自如。这和未感染组小鼠的小心翼翼形成鲜明对比。
⑨研究人员进而发现，弓形虫感染的小鼠，其行为变化程度与其脑组织中的包囊数量呈一定的相关性，弓形虫感染量越大，小鼠的探索性行为就越明显。通过转录组学分析，研究人员发现弓形虫慢性感染的小鼠，脑组织中炎性因子的转录水平发生了明显变化，并且与脑组织中包囊的数量和行为的变化程度具有相关性。科研人员推测，弓形虫慢性感染会引起动物脑组织持续性的炎症反应，炎性因子的释放会影响神经细胞的功能，最终导致动物的“勇敢”行为。
⑩安徽医科大学一位病原生物学教授说，弓形虫感染引起动物行为的变化可以拉近猎物和捕食者之间的空间距离，有利于虫体的扩散传播；老鼠不怕猫则更有助于弓形虫在猫体内的有性生殖，促进弓形虫的进化以及对环境的适应。动物实验研究有助于揭示人体“慢性无症状感染”相关神经精神障碍性疾病的发病机制。

AlphaGo（阿尔法围棋程序）总体上由两个神经网络构成，以下把它们简单称为“两个大脑”。这只是一个比喻，在对弈时，这两个大脑是这样协同工作的：第一个大脑的简单模式会判断出在当前局面下有哪些走法值得考虑。第一个大脑的复杂模式通过蒙特卡洛树来展开各种走法，即所谓的“算棋”，以判断每种走法的优劣。在这个计算过程中，第二个大脑会协助第一个大脑通过判断局面来砍掉大量不值得深入考虑的分岔树，从而大大提高计算效率。与此同时，第二个大脑通过下一步棋导致的新局面的优劣也能给出关于下一步棋的建议。最后，两个大脑的建议被平均加权，做出最终的决定。

其实，这两个大脑的工作方式确实和人类很相似，一个__________细部，一个__________全局。但AlphaGo最终结合两者的方式相当简单粗暴：让两者各自评估一下每种可能的优劣，然后取一个平均数，这可绝不是人类的思维方式。

对人类来说，这两种思考问题方式的结合要复杂得多——不仅仅在围棋中是这样。人们并不总是同时对事态做出宏观和微观的判断，而是有时情绪、心理和潜意识的应激反应。这当然是人类不完美之处，但也是人类行为丰富性的源泉。

为什么要让人工智能去下围棋？有很多理由。但在我看来最重要的一个，是能够让我们更深入地理解智能的本质。

神经网络和机器学习在过去十年里跃进式的发展，确实让人工智能做到许多之前只有人脑才能做到的事，但这并不意味着人工智能的思维方式接近了人类。而且吊诡的是，人工智能在计算能力上的巨大进步，反而掩盖了它在学习人类思维方式上的短板。和国际象棋中的深蓝系统相比，AlphaGo已经和人类接近了许多，深蓝仍然依赖于人类外部定义的价值函数，所以本质上只是个高效计算器。但AlphaGo的价值判断是自我习得的，这就有了人的影子，而且AlphaGo的进步依赖于海量的自我对局数目，这当然是它的长处，但也恰好说明它并未真正掌握人类的学习能力。一个人类棋手一生至多下几千局棋，就能掌握AlphaGo在几百万局棋中所训练出的判断力，这足以证明，人类学习过程中还有某种本质是暂时无法用当前的神经网络程序来刻画的。

这当然不是说AlphaGo应该试图去复制一个人类棋手的大脑，但是AlphaGo的意义也不应该仅仅反映在它最终的棋力上。它是如何成长的？它的不同参数设置如何影响它的综合能力？如果有其他水平相当的人工智能和它反复对弈，它能否从对方身上“学到”和自我对弈不同的能力？对这些问题的研究和回答，恐怕比单纯观察它是否有朝一日能够超越人类重要得多。

《大气污染防治行动计划》践行一年以来，京津冀地区治“霾”战果如何？数据显示，2014年，京津冀区域13个城市空气质量平均达标天数为156天，与2013年相比平均达标天数比例上升5.3个百分点。

2014年，北京市达标天数比例为47.1%，与2013年相比下降1.1个百分点，PM2.5年均浓度与2013年相比下降4.0%。从PM2.5来源解析最新研究成果看，北京全年PM2.5主要来源于本地污染排放（占64%~72%），其中，机动车排放占比达31%成为主导因素。

2014年，河北省城市空气优良天数平均为152天，同比增加23天。全省PM2.5平均浓度同比下降12%。当年河北省完成大气减排项目2151个，压减炼铁产能1500万吨、炼钢产能1500万吨、水泥产能3918万吨、平板玻璃产能2533.5万重量箱。煤炭消费总量减少1500万吨，首次实现负增长。此外，河北省淘汰黄标车和老旧机动车81.24万辆，超额完成国家下达任务。

2014年，天津市达标天数为175天，同比增加30天，全年PM2.5浓度下降13.5%。从PM2.5、PM10来源解析最新研究成果看，天津市全年PM2.5、PM10主要来源于本地污染排放（分别占66%-78%和85%-90%），其中，扬尘为首要因素（占比分别为30%和42%），其次是燃煤（占比分别为27%和23%）和机动车（占比分别为20%和14%）。