人类是地球生物圈中的一员，作为有智慧的生物，人类从这个生物圈中受益很多，用野生植物做药物就是其中之一。据统计，目前全世界每年有40%的药物来自野生植物的提取物。这里还未包括古老民族都有的传统疗法：直接用野生植物做药，中医的草药就是一个例子。

如果你牙疼，西医解释为细菌感染，用杀菌的消炎药治疗；中医却解释为“上火”，用清热的草药治疗。无数实践证明两种方法都有效，但哪种解释有道理，人们的看法就大相径庭了。

用高倍显微镜可以看到造成发炎的细菌，因此人们不怀疑西医的科学性。但是，中医说的“上火”，却令人难以解释。于是有人就把中医斥之为“不科学”。事实上，只是因为中医的道理更深奥，过去的条件不成熟，无法理解它而已。

中医体系在春秋战国时期就得以初步建立。公元前5世纪的扁鹊代表了那个时代的中国医学的最高成就，他所采用的切脉、望色、闻声、问病四诊法和当时广为流行的砭石、针灸、按摩、汤液、手术、吹耳、导引等方法一直沿用至今。战国晚期出现的《黄帝内经》是当时医学的集大成著作，它第一次提出了脏腑、经络学说，成为日后中医理论进一步发展的基础。它采用阴阳五行学说，作为处理医学中各种问题的总原理，为临床诊断提供了理论说明。现在世界上越来越多的人已经认识到中医的科学性，正如英国《自然》杂志主编坎贝尔博士所说，中国古代科学方法重视从宏观、整体、系统角度研究问题，其代表是中医的研究方法，这种方法值得进一步研究和学习。

归功于人们对基因复制和蛋白质制造过程越来越多的知识，现在的医学界已经认识到，人类的疾病都直接或间接地与这些制造过程有关。细菌或病毒能致病，是因为它们可以侵入细胞，影响这些复制或制造过程。当前化学家们在研究分子自复制和自组装过程，溶液的物理化学性质，如成分、浓度和酸碱度等，也会影响这些过程。比如烟酒过度后，溶液的物理化学性质会变得有利于细菌或病毒侵入后非正常复制或制造过程，因而致病。溶液的物理化学性质的这种状态，就是中医说的“上火”。在服用了中药后，溶液的物理化学性质变得不利于细菌或病毒侵入后非正常复制或制造过程，因此逐步恢复正常。

目前，解开中草药科学原理之谜的条件已经成熟，我们正需要一系列精心设计的实验，直接观察中药是如何影响细胞的物理化学性质，并进而影响基因复制和蛋白质的复制和生产。实现这种观察有不少技术上的困难，需要中医、西医和化学、物理学家们通力合作才能解决。

但是，当这个谜解开后，中医的每一点并不一定都可以用西医的理论来理解，反之亦然。中医把人这个复杂系统作为一个整体来观察和治疗，西医则从微观结构来观察和治疗人体。按照物理学的说法，这两种观点是互补的，每一种都是对另一种的补充，每一种都没有包含全部真理。因此，最好的医学应该是中西医相结合的医学。

第一步就是明确爱是一种艺术，正如生活是一种艺术一样。①我们想知道如何爱，②必须遵循我们学习其他任何艺术的同样方法，诸如学习音乐、绘画、木工或医学技艺及工程艺术的方法。

在学习任何一种艺术时，必要的步骤是什么呢？

学习任何一种艺术的过程都能够适当地分为两个方面：一方面精通那门艺术的理论，另一方面熟悉那门艺术的实践。如果我想学习医学技艺，我必须首先了解人体结构和各种疾病，但当我具备了这一方面的全部理论知识时，根本不意味着我在医学技艺上是合格的。只有在大量实践的基础上，把我们的理论知识成果和我们的实践成果融为一体，即变为我的直觉——这是任何一门艺术的要素——之后，我在技艺上才变得精湛起来。当然除学习那门艺术的理论和实践外，为驾驭任何一门艺术，第三点也是必要的要素，即要使艺术精湛必须极其关心这一问题，在我的心中必须是：没有什么比此艺术更重要的事情。

这适用于音乐、医学、木工和爱的艺术。这里有着为什么在当代的文明中，人们很少尝试探究爱这门艺术的答案，尽管他们明显地失败，尽管他们对爱如饥似渴，但却又认为几乎每一件事都比爱重要：成就、名望、金钱、权利——几乎人们的所有精力都被用来研究如何实现这些目标，难怪乎没有谁来学习爱的艺术。

索引以及一切检索工具，本质上都是揭示人类知识内在关联的认知方式，而且完全符合人类的认识习惯。我们通过研究索引的________________，可以获得极大的启示。索引揭示的知识规则，是构建新媒体时代人类知识体系的基础，也是实现知识发现新方案的基础。索引具有三种功能：学术进阶的工具、知识发现的手段和学术评价的标准，传统的检索工具，其实是人类认知思维的外在表现。

索引有两种形态，分别代表了人类的两种认知形式，即知识扩展和模式识别。知识扩展又分为两种形式，其一是单向度的知识扩展模型，就是在同一个文献内部提出某些关键词制成索引，当读者在一个段落中发现其中一个关键词，可以经由索引扩展到本书其他段落、篇章中的同一词，这是个闭合循环的知识扩展模型；其二是开放性的知识扩展，就是读者在书中发现一个关键词，通过综合索引跳转至多种文献中与之相关的关键词，从而不断向外扩展。在这个模型之上，如果把多个知识关联序列进行叠加，我们便掌握了一种新的认知形式，就是模式识别。不是说通过一个已知的关键词去找它在文献中出现的位置，而是根据某些边际条件探索某个关键词集，即获取位于一个相关知识序列中的知识集合。比如说，我们综合利用唐代的士族世系表、科举年表、职官年表，可以探索士族出身的文士通过科举途径入仕和此后的升迁途径中较之寒门子弟有何优势，甚至可以结合士族郡望表进一步细致分析不同地域士族的升降与科举之间的关系。模式识别是学术研究更高级的思维过程。

知识扩展和模式识别都依赖于知识系统的有序性和关联性，由此形成的知识图谱，是有关联的、有序的知识集合。这个知识集合中，所有知识点都在一个相互关联的网络体系中，不是单个的珠子，而是固定在一串项链上，我们可以知道它的定位，知道它跟其他知识之间的关联。

知识图谱正是用以实现模式识别思维功能的方案，它由多个知识本体库和多个知识模型组成，把这些知识模型进行叠加以实现模式识别功能。知识图谱的综合架构有点像生物分子模型，任何一个知识点都能够在它的分子链上找到，而每个分子链跟其他的分子链之间还有一种关联，那么我们可以通过它的颜色、大小、方向来定位它到底是哪个具体的知识。我们看单独的知识点，它是海量知识中一个不确定的点，但当我们把不同来源的知识进行拼合的时候，其实它就变成了一个某种七巧板拼成的固定形状，每一个单块都是不可移动的，是互相关联从而互相限定的。那么，以往所有的问题、错误，包括误解，其实都可以在这个体系中再认识。

这种知识管理方案能够让我们把传统媒体中的经验、知识和智慧，平滑地移入新媒体中，实现基于规则的方案和基于统计的方案的结合，也就是基于计算机技术的和基于专业领域知识的知识管理方案的完美结合，进而辅助人类更广阔、深入地认识主观世界和客观世界。

2015年6月某市统计局对应届毕业生的抽样调查显示：有593名受访者打算创业，占28.6%。其中，大专生打算创业的比重比平均水平高7.0个百分点，本科生打算创业的比重比平均水平低3.9个百分点，31.4%的研究生打算创业，有34.5%的受访男生打算创业，比女生高11.2个百分点。

在没有创业打算的受访者应届毕业生中，因缺乏启动资金，缺乏社会经验，缺乏创业方向等原因不打算创业的情况见图1，有创业打算的受访应届毕业生能承担的创业资金额度情况见图2。