神经连接的强化与大脑的模型识别思维

神经连接因使用而强化，因不使用而弱化；大脑并非像计算机一样逻辑运算，而是通过模型识别和过去成功经验来应对新情境。

有助于与环境互动的神经连接被频繁使用而得到巩固，使用率低的则弱化。进化使人类偏爱有助于区分利弊的事物——当某种价值在与环境互动中带来愉悦或减少痛苦，相关神经连接就得到加强。例如吮吸乳汁时大脑反馈"吃是愉悦的"，强化了相关连接，未来面对同样刺激时反应更强烈。

作者强调：某种经历越多，相关连接日趋加强，记忆更深刻，头脑中储存有用的表征来指导行为。我们今天的行为就是过去成功行为的经验反应——一切出发点就是接近快乐、绕开痛苦。

但大脑的运行方式与计算机截然不同。格林斯潘博士指出：计算机能精确记录并固定存储信息，国际象棋程序"深蓝"只是穷尽所有可能棋路，并非真正思考。人类大脑通过模型识别运行，是动态化的网络，而非执行if-then条件句的逻辑机器。

沃伦·巴菲特的解读尤为精辟：象棋大师如Fischer和Spassky能在思索棋路时迅速排除99.99%的可能，问题不在于速度超越计算机，而在于他们具备"分类"或"排除"能力——从成功的可能中直接筛选出有限的几种。过去成功的经验很有可能同样适用于现在，这正是模型识别的精髓。