强者的秘密：把全世界最有价值的知识，内置到神经元，形成本能。
大脑的本能：偷懒
在采集狩猎时代，人与人的区别与动物们基本一样，谁的拳头大，谁的力量就大。在农业时代，资源与能量在土地与人口，因此人与人的区别主要是被土地与权力决定的。今天工商业时代，资源与能量在知识模型上，因此，个人拥有什么模型意味着拥有什么力量。
人类在工业革命前，除了特权阶级，所有人农民通过体力劳力获得产出，有些人可能努力些，多开垦些地多种些农作物，但是不管个人再怎么努力，人与人的差距相当有限。
因此，当你的邻居比你也好不到哪里去时，你就容易满足与幸福。
然而，工业革命后，人类搭上了快速列车，开始呈现出指数级增长，同时，正是此时，人与人之间的差距，开始被拉开，而且拉开的速度，也是呈现指数级的增长，这种差距，越往后，会越大，为什么？
答案就在于，今天的资源与力量，在知识模型上。而知识模型具有一个前所未有的特点，那就是他是可传承的，比如从中世纪开始，牛顿这样的巨人，终其一生，把他之前所有前人的知识汇总（比如他是站在伽利略这样的巨人肩膀上），迭代出了力学体系与万有引力，为人类的工业革命打下了坚实的基础，人类的力量一下子释放了出来。
到20世纪，爱因斯坦这样的巨人，又继续站在所有巨人的肩膀上，开创出了相对论时代，其质能方程E=mc2，打开了世界万物之迷。
21世纪，在无数精英的共同努力下，充满迷雾的量子力学终于站稳了脚跟，随即为我们打开了核能时代，甚至今天呼之即出的量子计算机，也是量子力学的产物。
人类的这种指数级别的增长，就得益于逻辑模型的可传承所带来的力量，任何一伟大的人物，终其一生，进行了无数的探索，走了无数的弯路，然后迭代出了一个顶尖的逻辑模型，而所有后来者，不用再去走这个前人走过的弯路，而是直接就可以站在这位巨人的肩膀上，继续向前探索，如此一代迭加一代，形成一个雪球般的滚动效应，而且是指数级别的滚动增长。
这就是为什么，越往后，我们进步的速度会越快，同时，也正是这一个过程，人与人的差距会越来越大，因为，对于能真正理解这些过程的奥秘的人，他们甚至可以把最世界截止到目前的最强的认知，最强的模型，全面有效吸引进自己的大脑里面。
所有人都在做这一过程，但核心却不是吸引这一个环节，全人类都在学习，但真正学习后，把前人或者别人的强模型真正运用出来的，是少之又少，这就使得，真正吸收后能运用出来的人，他将变得异常强大。
比如王东岳老师，我们都会佩服如此博学的大师，但其实这里并不是关键，关键是王老师吸收了所有的知识，并且能够把所有这些知识打通，而且打通后，还能做融汇贯通，流水般的输出给读者，让人感叹其强大，只能望尘莫及。
王老师的强大不在于他自己去探索这些知识，也不在于他学习了这些知识，每个人都学习了这些知识，但成为王者的却寥寥无几，因为，把知识模型输入大脑并且能串通起来，创造性的流水般的输出，才是真正强大之处。
个对的方向，不管你如何努力，结果总是对的，只是快与慢的区别而已。
说了这么多，无非要大家重视一个结论，那就是你必须把有价值的深度模型转变成强模型，这是需要深刻的认知与努力的，我们先从大脑神经元的特性切入，来了解下，我们大脑的认知原理到底是怎样一个过程的。
如下这张图，就是三个神经元细胞，我们大脑的此类神经元细胞多达800亿个，而每个神经元细胞可发出多达
7000个左右的链接，如下图所示那些密密麻麻的网络，就是神经元与神经元之间形成的链接，而这些链接，就是信息传播与信息存储的关键所在。
脑神经元细胞
从如上这张图，我们还可以看出另外一个明显特征，那就是每一条链接的粗细是不一样的，越粗，代表着信息的传递与存储越高效，我们简单来理解下他们的特征：每一个神经元细胞都是高度分化的，与人体的每一个精细的动作（认知）是直接挂钩的。把它理解成我们社会的每一个成员，每个人分化到只负责一个精细的动作，如只拧一颗螺丝钉，而这样的神经元细胞有800亿个！
分化越细，效率就会越高，越省能。每一个神经元细胞的粗细都是不一样的，越被频繁使用，越粗，效率越
高，对应的动作做得越好；不用或者少用，会退化甚至被身体其他功能征用。
每一个神经元细胞发出的链接数不是固定的，当不断的进行各个维度思考时，链接数就会越多；不思考或者少思考，链接数会退化。
每一条链接的粗细也是不一样的，当某个问题或者事情经常被用到时，这些链接就会越粗。思考得越多，链接也会越粗如上神经元的这些说法，并不完全严谨科学，仅是供大家理解，其核心的意思是，要把任何一个认知内置到神经元网络里面，是需要大量的各个方位的技巧与练习的。
有一个实验，对比了伦敦出租车司机与公交司机大脑中管空间记忆的海马回后端的神经元的大小：强模型的原理
举例说明：
洪兰教授提供的实验
伦敦这个城市，据说是全世界路线最错综复杂的城市之一，要取得这个城市的出租车司机牌照是有相当难度的，而本实验就是通过45年的跟踪，然后对比出租车司机与公交车司机大脑中管空间记忆的海马回后端的神经元的大小，结果是，出租车司机的神经元比公交车司机大很多，见上图最右下角的绿色框。
同样是开45年的车，为什么会产生如何大的区别？
这里的核心，就是主动与被动用脑的原因，主动思考才有用。公交车司机的路线是固定的，因此，大脑对应的神经元增长到一定程度后，就可以自动化处理这个固定路线，于是从此以后，该任务进入自动化的状态，对应的神经元从此不再增长。对于出租车司机来说，他有无数起点，无数终点，而每一个起点与终点之间，可以有无数条路线，城市的路线越错综复杂，他的可选择路线就越多。
这意味着，即使在出租车司机还没有出发，每一个乘客每报一个终点，出租车司机就必须先在大脑里面搜索一遍所有可能路线，对比路线后选择最佳线路，然后在上路后去验证这些路线，并且实时更新他大脑里面的数据，重新匹配最佳路线。
这就是全脑搜索，或者叫全脑思考的过程。全脑搜索是一个什么概念？
大家现在都有电脑，都会有在电脑里面搜索资料的经验，我们在电脑硬盘里面每执行一次搜索，会最大限度占用电脑的资源，这就是全脑搜索的难度，它是违背大脑的基本原则的，大脑是倾向于选择强模型来以最小代价完成任务的。
这就是主动思考的意义，然而我们的大脑在本能上却是抵制这个做法的，因为这太烧脑了。
我们借如下这张图来理解全脑思考的意义：
一个神经元的变化，来自洪兰教授
作者 小务虚 优质创作者