第一周：认知模型与学科交叉
关键词
认知（cognition） 逻辑模型 学科交叉
本文
认知（cognition ）在现今科学中有很多重含义，从心理学、神经生物学到艺术、语言科学，都有“认知”的身影。那么“认知”在顾老师的课堂上究竟指代的是什么呢？
顾老师试图让学生“经由整理多学科基础语汇体系的过程，建立一个超越学科的认知基础，掌握超越学科界限的学习方法”，这样看来，这里的认知是指全面认识了解一个事物的能力，而跨越学科的认知方法在我看来实际是成果产出优化的学习方式。
认知模型的建立就显得尤为重要。
一套完整的认知模型必定是有逻辑的，逻辑体现在对待、处理问题的方法以及整合信息的能力。现今市场经济繁荣、社会分工细化、思维方式多样化，使得行业之间产生的思维代沟日益明显。这样不仅拘泥了某一确定行业的思维，坐井观天，并且固化的思维惯性使得不同行业者之间的碰撞、矛盾加深，很难做到真正的学科交融。 这些都对当今科学产生了巨大的挑战。
就像物理学家们试图寻找到一个大一统理论（Grand Unification Theory）将宇宙中的物理规律统一起来一样[2]，在学习的认知系统中，也应该存在一个超越学科的认知体系。
应当明确的是，无论在任何一个学科中，都存在Conception。抽象出来的概念，在学科内部一旦将此串联起来，就能很明晰其历史、发展脉络、主要内容。尽管学科内部的具体概念千差万别，包罗万象（微观、介观、宏观），但是构建概念网络的时候，基本都会使用同样的方法。
此外，学科创立应当是应运而生符合潮流、建立在已有学科基础之上的。学科的创立很难逾越时代的界限，比如中世纪的教皇就很难理解达尔文的进化论（theory of evolution），而达尔文却不能在基因层次（level of gene）上对于突变做出阐释。
横向比较，学科之间有着千丝万缕的联系，学科间必定有或多或少的交集。在分工明确的今天，由于某些明确的目的（机床的优化提高产出率，火箭空气动力学的研究etc.），新的学科在不断产生。
因为目的（预期收益）覆盖下的个人或群体利益是推动学科产生的重要因素，所以一个新学科的目的导向的逻辑模型（应用背景、目标、功能、输出／输入、过程）应当使得整个认知、设计、建立过程与其他学科契合程度相当好，以达到预期产出效果。
尽管如此，就大局而言，学科的固化思维仍旧是严重的。
超越学科的认知模型的建立，在学科交叉日益明显的现代社会，重要性自不言而喻。
第二周：量子与视觉感知
关键词
视觉感知 量子 不连续性
本文
动盲（Akinetopsia）是一种神经类疾病，患者不能正常看到连续的运动世界，而是一种类似cinema reel的不连续世界。在常人眼中动盲患者的世界难以理解，因为突变的图片认知取代了常规的放映式认知，与常规的认知大相径庭。
而这种不连续性，正是本篇文章的主角。
量子（quantum）具有波粒二象性(wave-particle duality)，并且能量是不连续的，即能量的值只能取固定的值而并非任何实数，这有点像计算机中的浮点数(floating point)并不能表示所有实数一样。
尝试着将量子的不连续与视觉感知联系：
在视觉形成方面，光量子（Photon）十分重要，因为视觉的基础是光与生物体的神经系统。根据Principle of univariance的说法，可以知道任何视觉输出取决于光量子捕获量，而与量子本身形式无关。不仅如此，光量子作为能量的载体，对于视觉细胞的功能分配也有着不可小觑的作用：对于视锥细胞（cone cell）与视杆细胞（rod cell）的刺激，使得强光下视锥细胞起主要作用，而弱光下视杆细胞起主要作用。
在视觉感知方面，则表现在建立在大脑皮层（cerebral cortex）生理基础上的量子化运作方式。作为认知的物质基础，大脑内部有着明确的分区，功能执行区的细化使得大脑在某种意义上更像是一台高效运作的机器。
在视觉上的分工更是如此，识别不同方向、形状、颜色等的神经细胞在大脑内部高效准确的传递着神经信息，在高级皮层区进行进一步的过滤整合。而神经细胞处理视觉信息的过程就是将一个完整的信息量子化，信息以不连续的形式在大脑内部高效的传递，最终在大脑皮层特定功能区投影，形成意识感知上的视觉。 量子化运作的神经网络，在某种程度上而言，类似于社会分工，这也恰恰是意识如何运作的方式。通过分工的细化与神经功能区之间的统筹协调，庞大的神经通路以量子化的形式传递着信息（电信号、化学信号），实现了高效率的神经系统的运作。
这很像量子的世界——微观下的一切事物非定域、不确定，是一个与恒定、有迹可循的宏观世界完全不同的世界，尽管量子世界组成了宏观世界。而这一点，类似于视觉形成中眼动（eye movement）现象，尽管眼球经常迅速移动、发生震颤，但因为大脑后期处理使得视觉成像始终稳定连续。
然而，量子化的世界似乎并不能普适于宏观科学的各个方面，同样也不适合解释视觉感知中的一些现象。因为视觉成像、感知基于的都是介观或者宏观的方法论，并不完全与量子微观吻合。但是，量子化的思维，尤其是不连续性与非定域性的思维方式，在科学探究中，自有用武之地。