天才的思维方式0

在上世纪60年代，美国卡耐基-梅隆大学的心理学家赫伯特·西蒙(Herbert Simon，1978年诺贝尔奖得主)和威廉·蔡斯(William Chase)，试图通过研究专家的记忆局限性来更好地洞察专家的记忆能力。按照德赫罗特的研究思路，他们请各个级别的棋手重建曾被人动过的棋局。不过这盘棋局不是大师对弈后的残局，而是一盘乱摆的棋局。在重建这盘随机棋局时，棋手间的差距并不明显。

因此，象棋运动中的特异性记忆不只取决于象棋这项运动，还取决于棋局的类型。这些实验验证了早期的研究结果，有力地证明了能力的非通用性，不同的领域需要不同的能力。早在一个世纪前，美国心理学家爱德华·桑代克(Edward Thorndike)就首先提出了上述理论。当时他指出，拉丁语说得好不等于英语水平高，几何证明也不能教会人们在日常生活中运用逻辑思维。

象棋大师要处理的信息，数量极其庞大，似乎已经超越了人类记忆的极限。为了解释他们 这种超凡的能力，西蒙引入了模块理论。1956年，美国普林斯顿大学的心理学家乔治·米勒(George Miller)曾发表过一篇著名的论文——《非凡的数字7±2》。米勒在论文中指出，人的记忆有一定的限度，每次只能处理5～9条信息。西蒙强调说，通过 把不同层次的信息构建成一个一个模块，大师就能突破记忆的极限。通过这种方法，他们会去捕捉5～9个模块，而不是5～9个具体细节。

以“Mary had a little lamb”(玛丽有一只小羊羔)这句诗为例。诗里的信息模块数取决于读者对诗歌与英语的熟悉程度。对于以英语为母语的人，这句诗是一个非常大的模块——著 名诗歌的一部分；对于懂英语却不懂诗歌的人，这就是一句话——一个完整的模块；对于记得单词却不明白含义的人，这句话是5个模块(单词)；而对于认得字 母，却不认识单词的人，这句诗就是18个模块(字母)！

在象棋新手和象棋大师之间就能清楚地看到这种差别。假如有一个摆着20个棋子的棋局放在面前，新手和大师会怎么处理其中的信息呢？新手满眼都是棋格，而棋子又有多种摆法，因此他获取的信息模块远多于20个。那么大师呢？他会将棋局整体 化，然后把整个棋局分割成5～6个模块，这样记起来不就轻松多了！根据获取一个新的记忆模块所花掉的时间，以及普通棋手成长为大师级选手所需要的时间，西 蒙估算出了象棋大师的大脑中存储的信息模块数：5万～10万个！就像我们听几个字就能背出一首古诗一样，象棋大师只要看一眼棋局，就能从记忆中提取出相应的信息模块。

但是模块理论还有缺陷。对一些记忆现象，例如当大师们精力分散时，他们的表现并没有 受到明显影响，模块理论就无法给出合理的解释。佛罗里达州立大学的K·安德斯·埃里克森(K. Anders Ericsson)与蔡内斯认为，可能还存在另外一种机制，使得专家可以把长时记忆当作暂存区使用。埃里克森说：“训练有素的棋手在不看棋盘的情况下，能 以几乎正常的水平下棋，要用模块理论来解释这样的事例，几乎不可能。因为你必须先了解棋局，然后才能在记忆中把它翻出来。”这一处理过程需要改变已有的信 息模块，就像倒背 “Mary had a little lamb”，虽然可以做到，但是很难，而且还会错误不断。然而在下盲棋的时候，象棋大师仍然可以精准快速地下棋，让对手无所适从。

埃里克森还引证了内科医生的学习过程。医生们先把信息变为长时记忆，当需要使用这些 信息来诊断疾病时，再把它从记忆中提取出来。埃里克森还列举了一个最普通、最常见的例子——阅读。1995年，他在研究中发现，越是熟练的读者越不容易受 到干扰。就算阅读被打断，熟练的读者也能在几秒钟的时间内恢复原有的阅读速度。研究人员用长时工作记忆来解释这一现象。这一说法似乎自相矛盾，因为长时记 忆与工作记忆是两个相互对立的概念。不过在2001年，德国康斯坦茨大学进行的大脑成像研究却为这一说法提供了依据。研究结果表明，较之新手，专业棋手的 长时记忆显然更容易激活。

上世纪90年代末期，西蒙曾提出过一种竞争理论。英国伦敦布鲁内尔大学的费尔南德· 戈贝特(Fernand Gobet)对它推崇备至。竞争理论实际上是模块理论的延伸，它引入了“模板”的概念，也就是一种极其典型并包含了大约12只棋子的大型布局。模板拥有许 多插口，大师可以插入卒或者相这样的变量。再以诗句“Mary had a little lamb”为例，如果某个词的韵律与诗句中的词等同，那么就可以用这个词来替换诗中的词。例如，用“Larry”替代“Mary”，用“pool”来替代 “school”等等。任何知道原始模块的人，都能在瞬间插入另一个词。

天才是怎样“炼”成的

要想在大脑中建立复杂的知识结构，就得不断努力。西蒙提出了“十年规则”，他认为要掌握任何技艺，十年的艰辛历程是无法避免的。即便是数学天才高斯，音乐奇才莫扎特，象棋神童菲舍尔，也得去拼搏、去奋斗，也许他们所付出的努力是常人难以想象的。

近年来，象棋天才似乎不断涌现，但这都归因于计算机的强大功能。计算机能让孩子们研 究海量的大师级比赛，频繁地与大师级程序对抗，于是在较短的时间内，他们就能积累丰富的实战经验。1958年，15岁的菲舍尔获得了象棋大师的称号，当时这一消息震惊了全世界。而目前的记录保持者、乌克兰的谢尔盖·卡尔亚金(Sergey Karjakin)获得大师称号时，仅有12岁零7个月！

埃里克森认为，光是练习远远不够，还需要全身心投入，不断挑战极限、超越自我。就像业余爱好者，他们可能会用大量的时间来练习下棋、打高尔夫球、演奏乐器，却始终达不到专业水平；然而一个经过正规训练的学生，却能在较短的时间内超过他们。这是一个很有趣的现象，说明练习和比赛对棋手的帮助似乎不如踏踏实实地学习。训练和比赛的主要价值在于，新手可以从中发现自己的缺陷，从而在以后逐渐弥补。

在学习初期，新手往往兴趣浓厚，钻研劲儿十足。他们刚开始学习打高尔夫球或者开车时，技术的进步速度可用“神速”二字来形容。但是技术一旦攀升到一定的阶段，例如跟上了高尔夫球友的节奏，或者考取了驾照，大多数人就松懈了。于是，他们变得懒散，技术也被荒废。相反，训练专家总是让人不停地思考，因此参与学习的人就会自觉自律地去钻研、不断提高技术，从而缩小与高手之间的差距。

人类在进步，衡量专业水平的技术标准也在不断提高。现在的高中生能在4分钟内跑完一 英里(约合1.6公里)；学音乐的学生敢于演奏曾经只有名家才敢尝试的曲子。如果说上述比较还不能让人信服，那么我们再来看看象棋上的证据。英国人约翰· 纳恩(John Nunn)既是数学家，又是象棋大师。他利用计算机，比较了1911年和1993年举行的两届国际象棋锦标赛。结果发现，现代棋手出错的几率要小很多，换 言之，他们比前辈们下得更准确。纳恩还研究了1911年的一个棋手下过的所有棋局。在当时，这个棋手算是一个中等级别的选手。按照今天的标准，他的等级分 不会多于2100点，离大师级标准还有一大段距离。与普通棋手相比，百年前的大师仍然实力强劲，不过与今天的大师相比，可能就有一定的差距。

在卡帕布兰卡的那个时代，计算机、象棋数据库都还没有出现，他们只能靠自己解决一切 问题，正如巴赫、莫扎特和贝多芬。如果说今天的大师在技术上已经超越了曾经名满天下的先辈们，然而在创造力方面他们却难以望其项背。今天，刚毕业的物理学 博士掌握的物理知识，恐怕连牛顿也要自叹弗如，但是在这些博士中，有谁能像当年的牛顿一样发现万有引力定律？

说到这里，很多怀疑论者的耐心可能会荡然无存。他们肯定会说，要步入卡耐基殿堂，除了练习、练习、再练习之外，还要付出更多的东西。虽然相信天资的重要性，尤其是专家和他们的学生对此深信不疑，然而奇怪的是，没有任何证据来支持这一观 点。2002年，戈贝特曾做过一项研究。研究中，他用图形记忆测验衡量各级别棋手的视觉空间智能。结果发现，棋艺的高低与视觉空间智能的强弱根本没有联 系。还有研究人员发现，职业裁判预见赛马结果的能力与他们的数学能力也没有什么关系。