知识的表出化 ->

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用网络的结构来表达知识：

但网络不仅仅是种趋势， 我们容易认为它的影响仅此而已。 网络很好地表现了 零散、关联、以及互相依存这些概念。 这种新思维非常对我们来说很重要， 可用以解决很多现今面临的复杂难题。 从对人脑的解析， 到探索广袤的宇宙。 左边是一张有关老鼠的神经网络图片。 这种尺度下看和人类的很像。 右边的是“千禧模拟” 它是最大型且最接近现实的 关于宇宙演化的模拟。 它能再现两千万星系的历史， 并输出成大约有25TB的数据。 无独有偶， 当我对比这两张图， 一个是最小尺度的知识——大脑， 一个是最大尺度的知识——宇宙。 都如此繁复而美妙。 正如 Bruce Mau 所说， “当所有事物彼此互相关联， 无论好坏，所有的事物都变得重要。”

从最完美的角度上来说：如果可以把一个领域专家的大脑里面的隐性知识，直接编码导出为某种电和化学物质，然后通过某种方式注入作用到另一个人的大脑里，让他也获得这些隐性知识。这样就跳过了隐性知识和显性知识互相转化的过程。但是这里的难度恐怕是巨大的，因为到目前为止，学术界恐怕都没有弄清楚，神经科学基础理论还不够完善。

退而求其次的话，知识仍然需要表出，但是既然隐性知识的形成是来自于 “感官” “感觉” “xx过程的体验” “经验” （视觉、听觉、触觉、等等几十种的感觉）。那么能不能做一款工具，利用计算机图形等知识，帮助人们把隐性知识，表出为计算机编码的VR体验。这种VR体验其实也是显性知识，只是提供的感官体验更加丰富。可以更好地刺激感官，产生各种各样的电/化学信号，帮助大脑（海马体或其他区域）更好地形成隐性知识。如果能做出像PPT使用一样的VR课件编辑器，VR用起来就像我们现在用office系列产品一样。