鲁达
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小明写的《我的理想》作文：
我才二年级，但一定要努力学习。只有努力学习，将来才能买到变形金刚和乐高的玩具。这些玩具都很贵，我不舍得我妈妈给我买。(莎士比亚、乐高、乐高、乐高、乐高、乐高、乐高、乐高)
而且要买很多玩具，要有地方放，我家租的那栋房子根本装不下，所以要买房。像小李的家一样，最好买上下三层的房子，养一只小狗。
妈妈不在家的时候，爸爸总是喜欢看穿着有翅膀衣服的阿姨们。以后找女朋友也会找那种。我们班的小花太胖了，一点都不漂亮。
老师的评论写得很好，钱和美女，老师也喜欢！
当然，如果说喜欢钱和美女，就有政治不正确，更文艺的话是事业和爱情。这其实是开玩笑说的话。
金钱、美女、事业、爱情都是概念！
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70年代末，上海市除国有集体企业外，还有裁缝店、刺绣店、农村有自由地和自由轴、修鞋、修理锅、修理自行车、杂货店、食品摊等150多种不同的经济形式。
如果我把这150件事都列出来，大家可能会晕过去。如何更快、更清楚地理解这种经济形式？
让我画一幅画：
缝纫店和刺绣店、农村的自由地有什么共同点？他们都属于“个人手工业”。
修理汽车、修理锅、修理鞋子的共同点是什么？他们都属于服务性的手工业，一般不是为自己做的，别人拿着车、锅、鞋，手工艺人用自己的技术为别人服务。
杂货店和食品摊位更多的是商业买卖行为等。
这将生成下图。
在这个过程中，我们对第三个层次的经济形式进行了分类，总结了个人、服务、商业等多种特征。这是一个层面的概念化。
那么，这150多种加起来该叫什么呢？进一步概念化，事实上，他属于城乡劳动者的个人经济形式。如下图所示。
从150多种具体形式到三种类型、名词，这是一个不断分类概念化的过程。
从理解的角度来看，现象总是丰富多彩、杂乱无章的，如果归类为相应水平的概念，我们就能真正看到事情的本质，掌握深刻的规律。与此同时，经过这样的分析，很容易记住。
那些深层次的人，大多数在你还在观察其他水平的现象时，他已经在自己的大脑中处理过了，达到了概念的水平。所以他总是比你更能看到事情的本质，更有闲心。
上面的例子其实是1979年11月6日上海《文汇报》的一则新闻中的一段话演绎的。
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所有的孩子大部分都是在开始学说话后不久学“妈妈”、“爸爸”。这是更多音节。
妈妈和爸爸是概念。他的爸爸妈妈是他的妈妈和爸爸，但抽象概念(《辞海》的“父亲”被解释为“有子女的男人是子女的父亲”。”)了解母亲和父亲，在具备比较抽象的思维能力之前，预计是无法理解的。(莎士比亚)。
概念是反映客观对象本质属性的思维形式。是在情感、知觉、表象的基础上，利用比较、分析、综合、抽象、概括等方法形成的。所以掌握概念，就会对事物产生最本质的认识。德国产业标准2342将概念定义为“通过抽象反映从一群事物中提取的共同特性的思维单位”。通俗地说，概念提取事物的共性，这种共性是它区别于其他事物的根本。
例如，“直角三角形”概念的核心共性是“三角形，其中一个是直角”，三面的长度和其他两个锐角的大小是否相同，都是特殊的、次要的和非本质的属性。
关于概念的本质，可以看到很多资料，有兴趣的可以调查。我们包括简单的模型测量是否真的掌握概念，怎么做，为什么，在什么情况下用，再加上NO(否)。
例如，知识管理是什么还没有掌握，要掌握不是知识管理。这样才能区分KM和人力资源、文件管理、文档库等之间的差异。
掌握概念，就能更深刻地理解事物的本质和规律，抛弃现象，把握核心，在不同层次的概念中思考问题，实现创新。
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今年10月，Microsoft Asia Institute发布了“Microsoft概念图形”(Microsoft Concept Graph)和“概念标记模型”(Microsoft Concept Tagging)。
他们的研究人员认为，虽然现在的人工智能可以战胜李世石(AI)，但其学习能力和完成一般任务的能力可能比三四岁的孩子少得多。因为在围棋这样封闭的领域，人工智能可能是牛的，但在一般化的领域，AI缺乏常规常识，我们普通人认为自然的事情连机器都做不了。(莎士比亚，莎士比亚，《哈姆雷特》)。
“如何逐步实现机器智能，微软亚洲研究院给出的答案是‘常识’，常识是
理解是万物的基础。人们从小就开始学习（对世界的认知），学习作为人类与生俱来的本能可让我们上学之前就已知道“西瓜是甜的水果”、“水是液体”等基础概念，随着年龄和经历的增长，这类并不属于某个细分专业领域的开放性常识也在不断增长。微软亚洲研究院这次做的事情就是让计算机“懂得”这些常识性概念。为此，经过六年的研究微软为 Microsoft Concept Graph 收集了超过 540 万条概念核心知识库。除了“建筑”、“诗人”等这类通用知识库外，还包含数百万比较生僻的长尾概念，如“抗帕金森治疗”、“名人婚纱设计师”、“基础的水彩技巧”等。与此同时，MicrosoftConcept Graph 同样包含了大量数据空间（每条知识概念都包含一系列的实体或者子概念，例如“太阳系”底下可能就会包括“水星”、“火星”、“地球”等等）。”
机器在理解开放性的日常的概念，你该怎么办？
专业性、复杂的概念也许才是你的优势所在。但你真的理解你领域内的核心概念了吗？
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(本文作者为知名知识管理专家、《你的知识需要管理》作者田志刚。您可通过微信号：17331899与他联系。)
该文内容是《如何成为专家》的素材，将来详细的内容（包括案例、方法和工具等）会放到书里面，这本书估计要今年下半年出版。
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