人對事物進行分類感知的基本原理（3）

從認知的特徵組合分化機制可以推導出，基於局部特徵來識別一件事物的關鍵，在於是否有明確的信息與該特徵進行關聯。從左到右，所顯示的特徵信息逐漸失去特異性，其線條愈加一般化，與眾多潛在對象均可能有交集，個人並不容易判定到底是哪一個。從事物組成要素的局部與整體之間的關係可以看出，一個特徵要素越特殊，或是對本體的影響性越大，則局部與整體的相關性通常來說就越高。

事物的局部特徵是否特異化，有一種數學的衡量方式，即IDF值。IDF即逆文本頻率指數，是用來描述關鍵詞在所有文章中出現的頻率，並以此來衡量該詞與某個特定文章的相關性。如果一個關鍵詞很少出現，那麼它的權重就應該大，而一個關鍵詞經常出現，那麼它的權重就應該小，綜合計算所有關鍵詞的綜合權重，就可以評價這些關鍵詞與某特定文章的相關性，從而實現較為準確的搜索查詢。這裡面權重實際就對應著特異性，一個關鍵詞只在某一篇文章中出現過，說明這個關鍵詞在該文章中的特異性是比較突出的，而一個關鍵詞在多篇文章中出現過，說明這個詞在其中任一篇文章中的特異性不強，它還有其它潛在的相關性，也就是這個關鍵詞出現了分化。基於上述分析，一個視覺對象的局部特徵是否特異化，就在於這個局部特徵是否只在這個對象當中出現，還是在多個對象當中均出現，其表現與文章和關鍵詞的關係是一致的，因此可以用IDF來進行量化。

此外，一個關鍵詞出現分化，多個關鍵詞組合不一定會出現分化，關鍵詞集合越多，分化的可能性就越小，事物的確定性就越高，這也是為什麼同時輸入多個關鍵詞進行搜索時搜索呈現結果大幅減少的原因所在。下圖展示的是一組特徵信號的特定組合而導致的特異化，單元格

認知系統既能夠在單一微觀要素信息的同步性上建立認知關聯，也能夠進一步在更宏觀的要素信息的同步性上建立認知關聯，這與視皮層的多層網絡結構有關，它能夠實現要素關係在不同尺度上的同步性校驗，從而形成一個關係化、網絡化的認知系統。而從認知的組合與分化的基本校驗規則，也可以推導出認知的這種特點。認知建立在特徵組合之上，分化不是拆解組合特徵，而是組合方式的另一種呈現。組合與分化的不斷細化和深入，使得認知系統可以辨別不同的事物、不同的類別、事物的共性特徵，以及事物的個性特徵，並基於局部特徵而建立不同事物之間的關聯，這種特徵之間的交錯正是關係網絡化的體現。

關鍵特徵可以是個性特徵，也可以是共性特徵的特殊組合方式，各種動物的獨特叫聲，人的面孔五官等都是典型的關鍵特徵。識別的特徵越多，識別的特徵組合方式越多，個體所獲得的特徵之間的聯繫性就越多，個體的認知就越豐富。而當聯繫性不確定或消散時，認知就會出現問題。一個漢字盯久了而忽視了線條之間的組合關係時，會有那麼一瞬間漢字突然間就不認識了，不管這個漢字平時看起來多麼熟悉；一幅畫面被過度放大或是過度縮小，都難以認清畫面的具體內容。

本覺代表一種感覺，叢覺代表一種知覺，感覺是單一的刺激感受，而知覺是本體對多個刺激信息的同步激發，並融合形成一種綜合感知，它體現了刺激信息之間的關聯性。本覺是趨性的奠基者，叢覺是認知的建構者，因為刺激信息的同步融合，認知有了雛形，並能夠在環境信息的不斷採集過程中豐富完善。認知建構於相關關係之上，相關是認知的最底層特徵，一個能夠被認知的對象，一定內含著相關性。一個字母、一個漢字，既有線條的組合相關性，又有內容的指代相關性，還有念讀的音頻相關性，即使沒有明確的內容指代、發音指代，線條組合本身就已經賦予了字符一種相關性，因此它依然能夠被獨立識別。

任一時刻，至少要保障兩路以上信號的同步激活，才能形成有效的認知。同步激活可以基於當前環境輸入，也可以基於歷史沉澱信息的再喚醒。單路信號通常觸發的是無意識的活動，而並不能觸發認知。人的感知系統的冗餘性（分辨精度）和多樣性（感知功能），為信息的組合相關提供了無窮的可能性，巨大的神經元皮層網絡，也為編碼認知關聯提供了無盡的內存池。例如某生命體有100個感受器組構，每個組構能夠精確識別一種刺激信息，當這些感受器以任意數量組合時，其組合可能性總共有

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關鍵字: 動物 數學 推導