认知构建体系

    通过视觉体系的识别和认知功能下，一个系统获得了颗处理的信息

    这里，接下来，就是去调动相应的其他肢体功能，去完成这个反馈的下半段。

    如果是本能的反馈功能，将太多的内容，都写在一个可复制，低自由度的内容下，这大概也只需要完成一个成熟的回路就够了。

    但高自由度的对身体的控制，高精度高复杂度的身体。很明显，一个简单的运动功能调配再依靠自反馈，简单的协调和去误差，远远不够了。

    协调，不再是神经功能的主要任务。

    我们需要在这里，完成一个长链条的装配任务。让众多的区域功能，同时点亮，在系统中，完成一个实时的高协同度的多反馈任务。

    在这里，需要同时点亮，并支配多个任务区。

    这里注定，会成为一个新的连接中枢。需要密布的网络，再去映射出每个认知记忆体的神经团，以及每个紧密结构的微调功能。

    时间持续

    要组建一个大任务系统，在这里，需要更快速的反馈。偶尔的练习，形成简单认知记忆体可不够。

    点亮一个长程的回路？在这些神经冲动消失前，我们就要组合好这个整体。

    这时候，一个持续的兴奋状态，一个专注的思考动作，成为了这里必然的时间条件执行方式。

    但现实中，不可能在每个事件前，都给你充分的思考时间。而且，神经连接，可不是现场给你搭建的。平时足够的练习，才会让他们使用时，变的高效而顺滑。

    中继

    在不同区域的回路，之间的映射相连接的，需要通过核区的缓存和分配传输。这就来自于核区的另一个神经结构，来很好的耦合各个回路，组合一个复合的记忆体。而同样，从额叶向其他脑区反向映射，也需要分布响应，同步出内容。

    你会看到一个负责信号调度传输的中继。

    单体认知

    如果说，基础认知，是一种模糊后的数据记忆体。

    那经过再映射的神经网络结构体，再又一次经过神经团对称点亮，会怎么样？

    首先，数据虽然经过一次改变，但描述的内容，并不会改变。

    网络结构下的神经映射，会再一次描述认知内容。

    别忘了，对于额叶这里的神经元，相对于有方向的传输和减少误差的作用，额叶这里，更多的是自适协调的形态，更强的双向反馈形态。

    这样，更快更准的描述一个内容，变得简单而高效。

    你会看到，自反馈是多么的强大。

    强大的自适协调，有了一级基础认知的数据，又经过被二次分离描述，这意味着，已经满足了一个，数据升阶处理的基础。

    还需要什么？

    时间，大样本，重复锻炼。我们开始了，宏观上的思考。

    就这样，数据被特征化，精简化。对应特征的神经团，形成一个记忆体的功能团。

    而数据下的记忆，被再描述和概括，形成新的，认知记忆体。

    思考是个好东西！

    被特征化的记忆体神经团，相互连接，再重新描述一个相似体呢？

    这就好像在做一个游戏：把一颗苹果切小块，再去摆出一个梨。

    某个描述独立特征，的神经团，被再利用。数据，开始了拆分，归类。而数据内部，也开始了，自反馈下的，由减小误差的单向信号流动双向反馈，变到双向信号双向反馈调节下，的联系协调。

    误差，在有了精度的描述后，开始变得不再重要。所以，不要怕出错。相反，错误，会让你增加样本数量，更快找到概念下的差异边际。让更多的特征记忆体，彼此交叉联系。

    连接体

    认知体出现后，额叶的第二个特性，会被放大。也得益于，双向连接下的反馈作用。本来是单向运行的神经回路，在认知体的出现后，有了更为灵活的形态，多向的连接体。

    当然，在一个认知体中，这种单向是仍然具备的。但彼此的连接，开始打破原有的规律。

    而原本，额叶的众多映射，就是为了连接每个区域的功能记忆。这种灵活多变的神经形态，造就了，形成了，一个更加庞大而灵活的网络。

    现在，我们有了：

    一个认知体，具有特征记忆的固定神经元。

    一个多变的连接体，灵活，不再具有方向，并且有着多向的反馈功能。

    一个时间持续的调节机制。来自于情绪调节的神经功能演化，嚷神经传递，变得持续而富有变化。

    现在，你只需要，一个一个的，把认知团串起来，有序的，有逻辑的串起来。然后，依次点亮。

    似乎，这变得很简单。

    逻辑？时序？误差？耦合？

    强大的双向反馈，带来的修正功能，似乎能够解决这些每个问题。而且，在时间下，这些，也就不再是问题。

    每个问题，都在这里得到了解决。