04 抽象层级¶
概念既能代表一类对象，也能在新的任务中成为对象。作者用相对层级消除“什么都抽象”的混乱，并指出只在词语层面熟悉概念的局限。
同类可能¶
在物质世界中，经验预测之所以无法发挥作用，是因为我们几乎无法遇到相同的现象。
然而，当我们引入类化应对后，情况就发生了改变。
在物质世界中，所遇现象 A 和所遇现象 B 不可能相同，但现象 A 的类别与现象 B 的类别却可以相同。也就是说，我们可以在概念所处的抽象层面遇到 “相同” 的现象。
同类数
例如，把无限正整数集合—— \({1, 2, 3, \ldots, \infty}\) ，设为具象层 / 现象层，从中不断取数字，我们抽不到相同的正整数。
但如果我们用判别模型在正整数集上构造出“偶数”和“非偶数”，那么在这两个概念所处的抽象层面就可以多次遇到偶数和非偶数。
类对象化¶
如果我们将概念本身也视为一种对象 / 现象，并对其进行记忆与回忆，那么经验预测就能在抽象层面发挥作用。
换句话说，如果把类（概念）进行对象化，就能够运用经验预测了。我们把这种操作称为“类对象化”。
我们的确也在这么对待概念——将其视为一种“构造出来的现象 / 对象”，并让其拥有了自己的属性（也就是概念的内涵），以及一套应对法。
记中国人¶
例如，在一座国际旅游城市中，商家很难重复遇到同一个人。此时，在个体层面上的经验预测几乎没用。
不过，商家可以渐构一个判别模型，将所有具体的人划分为中国人和非中国人两个概念。接着，对中国人这一概念进行对象化，在抽象层面记忆和回忆该如何应对中国人。
先判后化¶
不过，进行类对象化的前提是已渐构判别模型。
只有先运用判别模型将各种现象映射到特定概念，在具象层之上构造一个抽象层后，才能对这些概念进行对象化。
类对象化等于把原本的抽象层设定为新的具象层。注
先判偶数¶
还用上面的例子来理解，只有渐构好“偶数”和“非偶数”的判别模型，将正整数集映射到“偶数”和“非偶数”所处的抽象层，才能对偶数和非偶数进行对象化，如图4-1所示。这等同于将原本的抽象层设定为新的具象层。
图4-1
对象现象¶
在本书中，对象和现象都表示对象层中的元素，但侧重点不同：
◎ 对象更强调此乃认识目标。
○ 现象更强调此乃归类前的原始状态。
能否加层¶
既然原本的抽象层可被设为新的具象层，一个很自然的问题便出现了：
我们能否像类化具象层那样, 对这个新具象层也进行类化, 构造出更抽象的概念,获得更高的抽象层?
水果高层¶
答案是：可以。
用图 4-2 为例来说明，左侧具象层中的黑点都是形状、颜色、大小、味道等不一的现象。我们可以对这些现象进行类化，构造出橘子、香蕉、核桃、杏子、杏仁、柠檬的概念（图中省略了非橘子等负概念）。
图4-2
由于橘子、香蕉等概念也有属性（即概念的内涵），我们也可以对它们进行抽象——忽略这些概念的差异属性，提取共有属性，从而类化出水果与非水果这两个更抽象的概念，获得一个更高的抽象层。
高层类化¶
也就是说，类化得到的一群概念也可以被类化。
但要注意，抽象和类化操作是针对具象层而言的，并非针对单个对象或类对象化后的单个概念而言。因为只有一群不同的对象才可以被提取共有属性、剔除差异性，单个对象无法进行抽象。注
水果来源¶
例如，我们不能对单个的香蕉概念进行抽象，类化得到水果，再抽象出水果，类化得到食物。
我们只能对香蕉、苹果、杏仁等多个概念进行抽象，类化得到水果和非水果。同理，只有把水果、蔬菜、肉类、汽车等概念聚到一起，才能进行抽象，类化出食物和非食物。
嵌文件夹¶
概念群可被类化，就好比在一群文件夹之上还可以创建文件夹。
我们可以在一群文件之上，划分出一级文件夹，也可以在一群一级文件夹之上，划分出二级文件夹，还可以继续嵌套，形成三级、四级文件夹……
类金字塔¶
大脑可以不断重复类化行为。每次类化都相当于在既有的结构之上加盖一层，形成一个“概念金字塔”。大脑对世界的认识，正是依靠“概念金字塔”进行的，如图4-3所示。
图4-3
两可困扰¶
然而，“概念金字塔”带来了一个困扰——对于任何概念，我们都可以说它是抽象的。
我们可以说动物是抽象的，也可以说人是抽象的，还可以说赢政是抽象的（因为赢政可代表不同年龄的一群赢政）。除了底层的物质现象，“抽象的”这个形容词适用于一切。“具象的”这个词变得多余了。
如何解决这一困扰？
绝对层级¶
其实，这其中存在一个不易察觉的设定：我们默认以绝对层级的方式来对待概念金字塔——也就是说，将物质世界视为第一层，再依次向上数抽象层数。
这种设定非常符合自然逻辑，但却存在致命缺陷。
首先，它会导致“抽象的”一词适用于一切，“具象的”一词几乎没有使用空间。
无法贯彻¶
更关键的是，我们无法真正贯彻绝对层级这个设定。
若采用绝对层级，意味着我们必须一路向下追溯到底层，来确定当前概念所处的绝对层数。
然而在抽象时,忽略差异属性的幅度本身就是任意的——可以每次忽略很少差异,类化多次;也可以忽略大量差异,一步到位。这使得我们无从确定绝对意义上的下一层是什么,也无从判断一个概念在绝对层级中位于第几层。
溯人¶
例如，当我们要追溯人这一概念的下一层时，会想到嬴政、孔子、苏格拉底等个体层面；但二者之间，又能插入女人、非女人这个层级，还能插入身高 170cm 的女人、非身高 170cm 的女人这个层级。到底哪个是绝对意义上的下一层？
相对层级¶
综上，我们必须以相对层级取代绝对层级来对待概念金字塔。
所谓相对层级，就是只考虑当前涉及的概念之间形成的层级关系，对其进行层级排序，并将相对最具象的那一层设为第一层，再依次向上标记各层的层数。
换言之，相对层级只服务于当前思考过程，而非全局的概念金字塔。注
人动物¶
例如，当我们的讨论涉及“人”“动物”“生物”三个概念时，先梳理三者的层级关系，再把相对最具象的“人”置于第一层，“动物”和“生物”则依次被置于第二、第三层。如果我们的讨论还涉及哺乳动物、有机体，就再次梳理层级关系，重新排序和标记层数。
高层切入¶
除了类对象化，还有一种情况也会用到经验预测，而且也只能使用经验预测。
因为有了类对象化的能力，所以人类的思维可以在概念金字塔中自由地上下切换，直接思考高层概念。同时，人们还可以将自己思考的对象，通过语言符号传达给他人。
那么，当一个已学过概念 A 的人，向一个没学过概念 A 的人谈起概念 A 时，对后者来说，概念 A 只是一个单一对象，没有外延。注在他自己也学会概念 A 之前，这个没学过概念 A 的人对概念 A 的应对只能依靠经验预测。
嘉宾¶
例如，一个员工接到通知，要接待 10 位嘉宾。该员工并不是靠脑中的判别模型将 10 个不同的个体（现象）归类到嘉宾概念下再去应对的，而是直接从他人的语言中，听到了“嘉宾”，那么只能直接回忆嘉宾的应对法，因此是经验预测。
背式子¶
又如，1 在绝对层级下是一个高度抽象的概念，可以代表一滴水、一头牛、一首歌等无数现象。但对于尚未渐构成出“1”的判别模型的小孩子来说，大人让他背诵的“ \(1 + 1 = 2\) ”，就只能是一个单一情况，也只能运用经验预测应对——这意味着，他不能从具体的生活现象上升到 \(1 + 1 = 2\) ，只有再次通过试卷或从他人口中，看到或听到“ \(1 + 1\) ”的符号时，才能回答“=2”。
混淆经模¶
类对象化让经验预测得以发挥，但也带来了新的疑问。
既然任何层级的概念都可以被类对象化为对象，那么任何模型预测是否也都可以被视为经验预测呢？
例如, 当我们要预测浆果能否永生时, 会将其归入 “人” 这个高层概念来预测——这显然属于模型预测; 但如果我们将 “人” 这个概念类对象化为一个对象, 那么这种模型预测不就可以看作经验预测了吗?
我们要如何区分经验预测和模型预测呢？
主干提要¶
- 在物质世界中虽难遇相同现象，但能遇到同类现象。
- 类化出的概念可以被对象化。
- 概念被类对象化后，可以运用于经验预测。
- 类对象化的前提是已建有对应概念的判别模型。
- 类化出的概念也可被类化，进而形成金字塔式的层级结构。
- 绝对层级会让“具象”几乎没有使用空间，也无法判断绝对层数。
- 以相对层级代替绝对层级，可解决上述问题。
- 直接从高层切入时，需要用到经验预测。
概念提要¶
◎ 类对象化：将类化得到的概念视为对象进行类化的行为。
◎ 概念金字塔：不断进行类对象化后得到的多层级认知结构。
◎ 绝对层级：以物质世界为第一层，向上累计的层数。
◎ 相对层级：以相对最具象的一层为第一层，向上累计的层数。