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。

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。

“市民杨女士去茶馆打牌后遗落5000元现金，服务员帮忙收起来并归还，杨女士因此拿出了200元表示感谢，没想到服务员收下了。事后杨女士认为服务员这种行为不对，打电话给报社希望曝光。这样的‘客气’与‘不客气’，你怎么看？”海南《南国都市报》12日在微博上发布的这一调查引发了网友关注。在超过3.7万次转发与过万次评论中，绝大部分网友都认为在失主主动的情况下，收取酬谢这一行为是正确的。

网友之所以一边倒地支持收取酬金的行为，一方面是基于我们所面临的道德现状。虽然近来涌现出不少道德模范人物，但道德滑坡仍是一个不争的事实。在“好人难做”的语境下，拾金不昧已是一种稀缺的品质，我们还有什么理由去苛求拾金不昧的成立，况且还是失主的主动行为，在法律上这是一种赠与行为。也就是说，服务员收下酬金，不仅合情合理，而且合法。

……。时光倒退几十年，“做好事不留名”是一种社会共识，倘若有人拾金不昧要求收取酬金，必然遭到社会舆论的批判。再往后，人们对“做好事不求回报”这个命题产生了动摇，一些不同的声音开始响起。而至今日，绝大多数人认可收取酬金，包括在法律层面鼓励有偿做好事——我个人认为，这种观念上的变化不仅是从当下社会道德严重滑坡中得到的一种教训，事实上也是一种理性和常识的回归。

换句话说，越来越多的人认识到这样一个道理：绝大多数人都是不完美的，都有利己的一面，而人又是可以改良和引导的，正是因为人是可以改良和引导的。正是因为人是不完美的，所以才需要有道德约束，才需要制度上的激励和社会舆论的反馈，甚至包括利益上的奖惩，来激发人性向善的一面，抑制向恶的一面。如果我们先假定人性是完美无瑕的，道德只是一种本能，不应附带任何条件，那么很容易陷入一种“道德原教旨主义”，即把道德绝对化、空洞化，认为道德可以解决一切问题——可是，怎么来解决道德本身的问题呢？

呵护行善者的利益诉求，是时代进步的表现，也是推动社会前行的一种正能量，某种意义上说，这比个体某一次的拾金不昧更有价值。因为人人都可能是一个行善者，也可能是被助者，只有在这种相互宽容和理解的社会氛围中，道德的成长才拥有无限的可能性，做好事才有可能成为一种生活方式。