从大语言模型看读书中的具象与抽象思考

《从大语言模型看读书中的具象与抽象思考》

作者：高升说x豆包

在当今信息爆炸的时代，人们的读书能力似乎呈现出下降趋势，这一现象值得我们深入探讨。读书过程中，具象与抽象能力起着关键作用。

先说具象能力。当我们阅读像《三体》这样的科幻作品时，大脑会努力构建书中描绘的宇宙场景、外星生物等画面。这并非简单的想象，而是要调动我们过往积累的各种感官经验、知识储备。例如，可能会结合曾经看过的天文图片、科幻电影画面等，在脑海中勾勒出三体世界的模样。这个过程极为复杂，就如同在大脑中运行一个大型虚拟构建程序，需要消耗大量能量，涉及众多神经元的协同工作。大量脑细胞参与其中，它们消耗营养物质来维持活动，长时间如此，我们就容易感到疲惫，甚至犯困。

抽象能力同样不可小觑。以提炼《三体》中关于人类文明发展的主题为例，我们要梳理书中复杂的情节线索、人物关系以及各种科学设定背后的逻辑关系，从中抽取出核心观点。这要求大脑高度集中精力，进行深度思考。这一过程消耗的脑力资源不亚于具象思考，它需要我们在有限的大脑资源下，对海量信息进行筛选、整合与提炼，同样会使人脑因能量消耗过多而产生疲劳感。

大语言模型为我们理解人脑的这些思考过程提供了一个有趣的参照。大语言模型处理信息的基础是其庞大的数据库，这些数据存储于服务器内存中。当它要理解如《三体》这类文本内容时，需要加载大量相关数据，并通过复杂算法进行检索、分析和整合。比如生成对三体世界场景的描述，模型要从海量数据中提取相关元素，再按照一定逻辑组合成内容输出。这个过程对算力要求极高，消耗大量能源，类似于人脑在具象思考时需调动大量资源来构建画面。

在抽象思考方面，大语言模型通过大量的数据训练来模拟理解和提炼观点的能力。它要分析文本中的各种逻辑关系，总结主题等，这一过程涉及多层神经网络的复杂运算，同样需要强大的算力支持，消耗诸多能源。就像人脑在抽象思考时，要集中精力处理信息，大语言模型也需消耗大量资源来完成类似任务。

短视频的流行一定程度上影响了人们读书时具象和抽象能力的培养。短视频以直观的画面和简单的信息呈现方式为主，无需观众进行深度的思考加工。长期习惯这种信息接收方式，会让人在读书时难以投入精力进行具象和抽象思考。

然而，我们可以利用大语言模型来辅助读书。模型能快速提炼书籍框架，帮助读者梳理内容脉络，节省时间和精力。例如对于《三体》这样情节复杂的作品，模型生成的框架能让读者快速把握整体结构。同时，模型还可以生成相关视频等素材辅助理解，弥补其在具象和抽象思考上与人脑的差异。

读书中的具象和抽象能力至关重要，大语言模型为我们理解人脑思考过程提供了新视角。我们应善用这些工具，提升阅读效果，在信息时代更好地培养深度阅读和思考的能力。