加餐：学习-《得到大学》笔记

脑图：

加餐：学习-《得到大学》笔记

既然要讨论学习，我们就先来看看学习这个概念.

首先，咱们看看学习是什么？

加餐：学习-《得到大学》笔记

学习的本质：从有限例子找出规律，用知识（规律）对信息进行压缩

知识的本质：知识不是单纯的信息，而是信息与信息之间的关系。

举个例子：你家的狗有四条腿，隔壁邻居家的狗也有四条腿，这是两个具体的信息。你通过学习，压缩出狗与狗腿的关系，即狗都有四条腿，这就是知识.

2为什么一定学习？

生活中我们会遇到很多实例，这些实例我们一辈子都记不完，也穷举不出所有的情况。只能找出共性，来判断从来没见过的事件.

3 学习的三个过程

加餐：学习-《得到大学》笔记

我们很多时候只完成了前两项，而对于“验证知识有效性”，没有认真去做. 知识的描述只是对学习起到指引的作用，最终的学习一定要通过现实事例验证来重塑大脑连接，也才能完成整个学习的过程.

举个例子：

学游泳，只看游泳书是学不会的，而是需要通过大量练习，来重塑大脑的神经连接。所以我们需要时间，需要练习，反复的重塑后，你会发现自己会游泳了，因为大脑连接重塑了。

另外，学习的核心是从少数例子推出规律的归纳法，永远无法保证正确，只能保证符合现有的例子中。所以需要来不断通过验证的方式调整自己归纳的规律。比如牛顿力学在宏观例子中好用，但在微观例子中就出现误差了。

4 知识的分类及学习方法

知识的构建及学习方法分为两大类型：

运动类-深度学习

思考类-浅层学习

我们的学习大多是知识的迁移，因为发现知识的人并非我们自己，而是前人。浅层学习算法可以通过描述关系方便的将知识从一个系统迁移到另一个系统。

然而深度学习却完全不能这么迁移。类比的是某人会英语，会游泳，但这个人无法仅通过语言让另一个人学会游泳。很多知识并不可以仅仅通过描述就能达到迁移的效果。

运动类知识和思考类知识的区别在于：是否依靠意识，因为意识是后进化出来的，擅长解决的是推断问题， 但速度缓慢，无法应对多因素任务。我们可以同时应用多个运动类知识，譬如某人可以边走路边聊天。 但意识在某一刻只能专注一个思考类问题.

5 一些错误的认识

错误学习算法：不是所有任务都适合用深度学习来建模。该用浅层学习的时候用深度学习，该用深度学习的时候却用了浅层学习造成的不良表现。类比的是该用运动类学习方式，却用了思考类学习方式。

错误迁移方式：我们的学习大多是知识的迁移，因为发现知识的人并非我们自己，而是前人。浅层学习算法可以通过描述关系方便的将知识从一个系统迁移到另一个系统。然而深度学习却完全不能这么迁移。类比的是某人会英语，会游泳，但这个人无法仅通过语言让另一个人学会游泳。很多知识并不可以仅仅通过描述就能达到迁移的效果。