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人工智能的思维定式和思维固化的方式，与人脑似乎颇为相似，二者在一定程度上都会形成“既定模式”，但其形成机制、改进方式以及对环境变化的适应等方面却既有类似之处更有显著差异。
从表面上看，人工智能依托强大的算法和大量数据训练，能够在遇到问题时迅速调用历史信息进行决策，但当它的模型和训练数据固定后，也会出现较为稳固的僵化现象。同样地，人脑在长期的思维过程中（包括学习、生活体验和自主思考等长期经历的过程中）也会形成“既定思维模式”，这种固化常使人们难以跳出既有框架去思考新问题，而且人脑的这种定式一旦形成，个体往往很难自发和自觉地进行彻底的模式重构。
然而，不同的是，人工智能系统可以通过网络结构的重新设计、算法的不断更新以及数据的再学习等方式方法，较为容易地“重走”学习之路，进而适应全新的需求；而人类大脑则受制于生物神经系统的复杂性和相对固定的结构。从统计意义上来说，很多人在大约30岁左右之后，其思维方式便会出现显著的固化现象，这一现象的原因不单在于大脑天然的神经结构随着年龄增长而逐渐衰退，更在于成年生活中形成的一系列行为习惯和社会角色固化。成年人在经历多年的学习、工作后，形成一定的知识和经验框架，这些框架虽有助于处理常规问题，却往往也会限制面对全新情境时的创新思维。当然，在这些人脑所积累的‘知识和经验框架’中，也包括‘反思能力和反思机制’等方面的内容（这能够促成大脑的自我思维改良和创新性能力的发育），但能够长期拥有这种能力和机制的人往往并不多见，更为准确地说，人脑能稳定地拥有这种能力的时间往往是有限的而非全面拥有且终身性的。
进一步分析，这种思维固化背后还潜藏着社会文化和教育体系的影响。学生时代，我们往往处于一个不断接受新知识、接触不同思想的阶段，思想较为开放，勇于质疑，乐于尝试新事物。然而，步入成年阶段后，人脑在形成了一定的知识积累和经验积累后，更倾向于沿用既有经验，而较少主动寻求突破和更新。更为具有一定普遍性的现象是，不论是父母在面对自己的孩子或晚辈时，还是教师在面对自己的学生时，在这种长期传授知识、经验的过程中，居上位者往往容易出现这样一种心理现象：由于或主动或被动地形成了指点、教授他人的习惯，导致固化于自身已拥有的知识体系与认知模式，不免会忽视新兴观点或逆耳于反驳性的观点，这便使得其自身的思维模式进一步陷入了一种“路径依赖”，从而很难对其脑海中的固有模式进行根本性变革。
此外，成年人大多已经在社会中承担起家庭、工作等多重责任，这种责任感和稳定性虽带来安全感，但也常常使得个体更趋向于保守。思维固化往往表现在对新观念的不敏感，对新技术、新方法的尝试缺乏积极性。人们在长期的生活和工作中形成了固定的处理问题的方法，遇到突发状况时反而容易陷入“老套路”中，难以迅速适应变化多端的环境。这种现象在快速变革的信息时代尤为明显：当新技术、新模式、新思维层出不穷之时，那些固化思维较重的人群往往难以迅速调整思维模式，从而要么成为新技术新思维的抱怨者甚至阻碍者，要么在这种竞争中处于相对劣势。
进一步而言，思维固化还会影响一个人的创新能力和问题解决能力。创新往往依赖于对传统认知的突破和对不同领域知识的交叉融合，而这种跨界思维正是年轻时期丰富多变的学习经验所赋予的。然而，随着年龄增长，固有知识和经验逐渐占据主导地位，人们往往更倾向于重复以往成功的经验，而不轻易走出舒适区。这种现象在职场上尤为常见，许多中高层管理人员因长期依赖过往成功经验，在面对市场变化或管理新模式时常常显得束手无策或固步自封。
当然，人脑并非无法克服思维固化。不论是在我们日常的生活体察中，还是在神经科学和心理学方面的研究中，都早已证明成人的大脑依然具有一定的可塑性，通过有意识的学习、跨领域的交流、以及刻意训练，人们可以重新塑造自己的思维模式。比如，可以通过跨学科培训、创新思维训练等方式，激发成年人的创造力，打破固有框架。因此，虽然思维固化是一种普遍现象，但只要付出努力与改变方法，人脑完全有可能找到类似人工智能那样的“重构”途径。
总的来说，人工智能和人脑在处理问题时都会依赖既有模式，但人工智能拥有较强的结构重构能力甚至可以‘轻易’地进行重置式的架构和学习训练。人脑则常常受制于长期形成的思维定势，会因长期的生活和工作的稳定性以及长期积累的经验，而陷入固化的思考模式，这种现象不仅涉及生理上的大脑退化问题，更深层次的原因在于成年后社会角色的固定、教育环境的限制以及对于新事物接纳度的降低等。
在理性的基础上打破思维定势，推动自我的持续学习和开放思考，保持认知系统的开放性和生长性，既是应对智能时代挑战的核心能力，更是人类超越算法局限的关键所在。未来的认知进化竞赛，本质上是人类如何突破自身思维边界的过程。
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