人类的思考方式是一个复杂的过程，涉及到认知科学、心理学、神经科学等多个领域。要用程序来表示人类的思考方式，需要对人类的认知过程进行抽象和建模。以下是一些尝试用程序模拟人类思考方式的方法和概念：
基于规则的推理：程序使用预定义的规则来处理输入和做出决策。
机器学习：程序通过学习大量数据来自动识别模式和做出决策。
模糊逻辑：程序处理不确定性和模糊性，模拟人类的不精确思维。
人工神经网络：程序模拟人脑神经元的工作方式，通过层层的处理单元来提取特征和做出决策。
遗传算法：程序模拟自然选择和遗传学原理，通过迭代和适应来优化问题解决方案。
模拟退火：程序模拟固体退火过程中的冷却和加热，通过概率性搜索来找到全局最优解。
专家系统：程序模拟人类专家的决策过程，通过if-else条件语句和规则库来实现。
自然语言处理：程序理解和生成自然语言，模拟人类的交流和理解方式。
认知建模：程序模拟人类认知过程的计算模型，如注意力模型、记忆模型等。
这些方法在不同的程度上模拟了人类思考的某些方面，但要完全模拟人类的思考方式还是一项巨大的挑战，因为人类的思维是如此复杂和多变。随着人工智能技术的不断发展，我们可能会越来越接近这个目标。