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[8]1995年，他又指出：“逻辑思维，微观法；形象思维，宏观法；创造思维，微观与宏观结合。
创造思维才是智慧的源泉，逻辑思维和形象思维都是手段。”
[9]并再次强调，形象思维不仅是思维科学研究的突破口，也是人工智能模拟的突破口。
我认为，这里说的形象思维、创造性思维与“叙述思维”
，本质上是一致的。
事实上，人类大脑两半球的神经机制与思维活动是紧密相关的。
通常认为，大脑左半球长于序列的、一个步骤接着一个步骤的思维，右半球则倾向于运用平行的方式进行思维。
这似乎分别与传统AI的串行工作方式以及联结论的并行工作方式相对应。
不过，这确实有合理的依据，仅从思维功能的角度来看，传统AI似乎更多的是模拟人类的左脑，联结论的神经网络则更多的是模拟人类的右脑。
[10]正如国内人工智能科学家戴汝为所指出的：“抽象思维的推理过程由微观单元过程所组成，它体现为一步一步推理的规律。
这种微观单元过程视为经典的一阶逻辑。
由一阶逻辑的许多单元过程组成一阶思维系统。”
[11]而“联结机制是有模拟人的形象思维的功能，它具有形象思维所具有的一些性质。
通过同形象思维作比较，它能为人们认识形象思维提供一条有效的途径”
[12]。
很明显，如果这一结论能够从神经机制层面加以确证与甄别，的确能够起到以简驭繁的功效。
只是与右半球神经构造相联系的形象思维仍然是智能模拟的难点。
其主要原因在于，这部分的思维活动并非都是算法的，且常常具有非语言的特征。
[13]同时，并不仅仅局限于右脑（也有部分左脑和身体动作参与）的灵感思维、情境思维、情感思维、动作思维、创造性思维以及社会思维等，也不能完全归结为算法形式和逻辑句法。
用R.布鲁克斯（RodneyBrooks）话来说，它们是“无表征的”
。
已经有学者从模拟左右脑的整体功能角度提出智能科学研究的新思路。
如学者韩力群、涂序彦（2009）借鉴人脑高级中枢神经系统的协调机制（主要是大脑两半球功能的不对称性及通过胼胝体实现的协调互动机制），将传统人工智能技术长于符号运算和逻辑推理的功能与右脑长于模糊处理和并行化处理的能力这样两大优势统一起来，提出建立多类型的人工神经网络综合集成系统的构想。
[14]2008年，反映人类大脑皮层中负责高级思维的数百万神经纤维如何互相连接和分布式处理信息的完整的大脑网络地图已经成功获得；对于左右脑半球的工作至关重要的一个大脑单一网络核心也已确定。
这对人工神经网络的建构是一个良好的基础。
[15]
总之，人工智能通过计算机模拟智能的过程和行为，加深了人们对人脑功能和智能本质的认识和理解，人们对大脑的看法与以往已经有了明显的不同。
还是明斯基说得好：“正如进化论改变了我们对生物的看法一样，人工智能也将改变我们关于脑的看法。”
[16]
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