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他很友好，和蔼可亲。我们谈了一会儿，他邀请我第二天去他的办公室谈，看我能在他的研究小组里做些什么。我如约而至，然后我们谈论了侯世达当时正在研究的课题——写一个能进行类比的计算机程序。
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有时候要想有所收获，得有点斗牛犬的精神。
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简化的类比
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侯世达有一个天赋，他能将复杂的问题简化，然而又留住问题的精髓。在研究类比问题时，侯世达创造了一个微型世界，这个世界虽然是微型的，却保留了问题大部分有趣的方面。微观世界中包含在字母符号串之间进行的类比。
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举个例子，思考下面的问题：如果abc变成abd, ijk应该变成什么呢？大部分人会将变化描述为“将最右边的字母用其后继字母替换”，因此答案是ijl。但其他答案也有可能，比如说：
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◆ijd（“将最右边的字母用d替换”——就好像杰克将袜子“穿上”）
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◆ijk（“将c用d替换；在ijk中没有c”）
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◆abd（“不管什么字母串，都用abd替换”）
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显然有无穷多种可能的答案，虽然可能性要小些，比如ijxx（“将c用d替换，将k用两个x替换”），但几乎所有人都认为ijl是最佳答案。不过这毕竟是个没有实际意义的抽象问题，因此如果你真觉得ijd好些，我也没法让你相信ijl更好。但是人类似乎进化出了在现实世界中进行类比的能力，以便更好地生存和繁衍，而他们的类比能力似乎也能应用于抽象领域。这意味着几乎所有人都会从内心同意有一个特定的抽象层次是“最合适的”，因而得出答案ijl。那些从内心会相信ijd是更好答案的人可能在进化过程中已经被淘汰了，这解释了为什么现在这样认为的人寥寥无几。
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再来看第二个问题：如果abc变成abd，那iijjkk应变成什么？abckji⇒?abd仍然可以看作“将最右边的字母用其后继字母替换”，但如果将这条规则直接应用于iijjkk，得到的答案就是iijjkl，没有考虑到iijjkk的字母重复结构。大多数人会认同答案iijjll，背后的规则是“将最右边的字母组合用其后继字母的组合替换”，将abc中字母的概念变成了iijjkk中重复字母组合的概念。
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在下面的问题中可以看到另一种概念迁移（conceptual slippage）：
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abckji⇒?abd
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kji⇒?
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如果直接应用规则“将最右边的字母用其后继字母替换”，得到的答案就是kjj，但这样就没有考虑到kji的反向结构，kji是从右向左呈升序结构，而不是从左向右。这使得abc中的概念右迁移到了kji中的概念左，从而产生出新的规则，“将最左边的字母用其后继字母替换”，得出答案lji。大部分人都认同这个答案，有些人则倾向于答案kjh，将kji视为方向仍然是从左往右，只是采取的是降序。这里是将“后继字母”迁移为“前继字母”，因此新规则就成了“将最右边的字母用其前继字母替换”。
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再看下一个问题：
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abckji⇒?abd
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mrrjjjmrrjj⇒?
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你想利用abc为字母升序这个明显的事实，但是现在呢？abc的内在结构很显眼，似乎是这个字母串的主要特征，但是mrrjjj似乎不容易看出有这样的结构。因此你可能会（像大多数人一样）认同mrrkkk（或是mrrjjk），也可能会多琢磨一下。这个问题的有趣之处在于，mrrjjj的背后正好潜藏着一个特征，认识到了这个特征，就能得出一个让大多数人更满意的答案。如果你忽略mrrjjj的字母，只注意其字母组合的长度，就能发现所期望的连续结构：字母组合的长度按“1—2—3”递增。一旦发现了abc和mrrjjj之间的这个关联，就可以得出规则“将最右边的字母组合在长度上增加一个”，在抽象层面上变成“1—2—4”，在具体层面上则对应为mrrjjjj。
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最后再来看看下面的问题：
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abckji⇒?abd
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xyz⇒?
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粗一看这个问题似乎与前面的ijk那个问题一样，可是有一个问题：z没有后继字母。大多数人的答案是xya，但是在侯世达的微型世界中，字母表不是循环的，因此这个答案不成立。这个问题陷入了僵局，进行类比的人需要重新审视他们最初的观点，可能需要原来没有考虑过的概念迁移，从而发现一种不同的方式来对问题进行理解。
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人们对这个问题有各种答案，包括xy（“干脆将z去掉”），xyd（“将最右边的字母用d替换”；由于问题不寻常，这个答案虽然不那么严格，但是比前面的ijd要合理），xyy（“如果不能用z的后一个字母，那么就不如用它的前一个字母”），等等。然而有些人却似乎有天才般的洞察力，对这个问题能另辟蹊径。其中关键是注意到abc与xyz互为“镜像”——xyz位于字母表的末端，而abc则位于前端。因此xyz中的z可以看作与abc中的a对应，很自然的x就与c对应。在这种对应背后是一组平行的概念迁移：字母表头kji⇒?字母表尾，最左kji⇒?最右，后继kji⇒?前继。这些迁移合在一起，就将最初的规则变成了适用于xyz的规则：“将最左边的字母用其前一个字母替换”。从而得出很让人吃惊却又很有说服力的答案：wyz。
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现在应该很清楚了，要在这个微型世界中进行类比，同在现实世界中一样，关键就是我所说的概念迁移。根据当前的背景找到合适的概念迁移对于找到好的类比极为重要。
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