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人类的特征之一是不懈地搜寻抽象规则。

学习意味着管理内部规则层级，并尝试尽快推导出能归纳整个系列观察的最普遍原则。

从本质上讲，智能可以被视为将非结构化的信息转化为有用的、可操作的知识的过程。

一德米斯哈萨比斯（Demis Hassabis），人工智能公可DeepMind创始人

什么是学习？在拉丁语系的许多语言中，“学习”与“理解”有若相同的词根：法语为apendre，西班牙语和葡萄牙语为aprender。。。的确，学习就是抓住现实的一个碎片，擂捉它并将它带进我们的脑。在认知科学中，学习是在脑中逐步形成外部世界的内部模型。通过学习，那些触动我们感官的原始数据被转换成经过深思熟虑之后产生的想法，抽象到足以在新的场景下被重复使用，成为描绘现实的微缩模型。

脑和机器中这样的内部模型是如何生成的？在接下来的章节里，我们将回项人工智能和认知科学关于这个问题的研究。当我们学习时，信息的表征形式是如何变化的？我们如何才能在任何有机体、人类、其他动物或机器所共有的水平上理解它呢？通过回顺工程师为了让机器学习而设计的各种策略，我们将逐步勾勒出婴儿在学习看、说和写时必须进行的惊人计算能力的清晰图景。事实上，正如我们将要看到的那样，婴儿的脑拥有非凡的能力：尽管目前的学习算法取得了成功，但它也仅仅捕捉到了人脑能力的一小部分而已。通过了解机器为什么不能理解“隐喻”，以及人脑的什么地方使婴儿胜过了最强大的计算机，我们就能准确地定义学习是什么了。

仅有突触可塑性的存在并不能解释人类的非凡成就。这种可塑性在动物世界也无处不在，甚至是连苍蝇、线虫和海蛞输也有可改变的突触。如果说学习是让智人成为教育人、让我们获得理想的生态形式和成功的主要原因，那必是因为人脑还含有一系列比其他物种更丰富的技能。

人类在进化过程中出现了四个主要功能，将我们从环境中提取信息的速度最大化。因为这四大功能对我们心智结构的稳定性起若至关重要的作用，所以我把它们称为学习的四大核心支柱。倘若这四大支柱中有任意一项缺失或薄弱，那么我们的整个心智结构便岌岌可危，反之，当我们需要快速地学习时，都可以依靠它们来优化我们付出的努力。这四大核心支柱是：

·注意，它可以放大我们所关注到的信息。

主动参与，它也被称为好奇心的运算，鼓励着我们的脑去不断测试新的假设。·错误反馈，它将我们的预测与现实进行比较，并修正我们塑造的关于外部世界的

模型。·巩固，它可以使我们将所学的东西彻底内化，反应自动化，睡眠是其中的一个关键因素。

这四大功能远不是人类所独有的。然而，由于我们具有社会脑和语言技能，我们比其他任何物种都能更有效地利用它们一尤其是在我们的家庭和学校里。

注意、主动参与、错误反馈和巩固是学习成功的秘诀，并且这些构成脑结构的基本成分在家里和学校里都能够得以发展。能够调动学生全部四种功能的教师无疑会最大程度地提高课堂学习的速度和效率。因此，我们每个人都应该学着去掌握它们。

学习是在利用组合爆炸

语言的学习真的可以被简单地归结为一些参数吗？如果这很难让人信服，那是因为我们无法想象当我们增加可调参数的数量时，会产生如此多的可能性。这就是所谓的“组合爆炸"（combinatorial explosion）-

当你将极少数的可能性参数组合在一起时，参数的数量就会呈现指数级的增长。假设世界上所有语言的语法可以用大约50个二元参数来表示，就会产生20种组合，也就是超过1000万亿种可能的语言，或者说1后面跟着15个0！目前世界上的3000种语言的句法规则都能很轻松地被放入这个巨大的空间。然而，在我们的脑中，可调节的参数不只有50个，其数量大得惊人：80多亿个神经元，每个神经元大约有1万个突触相互联结，联结的强度各不相同，所创造的心智表征空间可以说是无限大的。

人类语言的各个层级都在大量利用这些组合。例如，脑词库是我们掌握的单词以及它们的内在模式。英语母语者一般会掌握大约5万个单词。这些单词构成了一本巨大的词典，但我们只花了大约10年时间就学会了它们，这是因为我们可以分解学习问题。假设这5万个单词中的每个单词平均只有2个音节，每个音节由3个音素组成，这些音素来自英语的44个音素的组合，那么这些单词的二进制编码需要不到200万个基本的二元选择

（即“位”，其值是0或1）。换句话说，我们脑词库中的所有知识都可以放在计算机中一个250千字节（每个字节包含8个位）的小文件夹中。

如果我们排除掉单词的多义的问题，脑词库可以被压缩到更小的容积。随机抽取6个字母，如xfdrga，它们无法组成英语单词，真正的单词是由多个音节按一定规则组成的，像构建金字塔一样。语言的各个层级都是如此，句子是词的规则集合，词是音节的规则集合，音节是音素的规则集合。组合既是巨大的（可以在几十个甚至数百个元素中选择）同时又是有限制的（只有某些特定组合才会成立）。学...

总而言之，人脑通过创建一个多层分级的模型来分解学习问题。这在语言学习中尤其明显一从基本的音素到整个句子，甚至是一整段话。但所有的感觉系统中都能重现同样的层级分解原理。

些脑区只负责低层级的形态，它们在非常短的时间内通过个非常小的空间窗口来观察世界，从而分析最细微的形态。例如，初级视觉区域是大脑皮层中第一个接受视觉输入的地方，该区域每个神经元只分析视网膜的一小部分。它通过“针孔”窥视外面的世界，因此只能发现非常低层级的规律，如是否存在会移动的斜线等。数以百万计的神经元在视网膜的各个地方做着同样的工作，它们的输出成为下一个层级的输入，从而检测“规则的规则”，以此类推。在每下一个层级上，规模都在扩大。人脑由此逐渐在越来越大的时间和空间范围内寻找规律，从这种层级结构中衍生出检测日益复杂的对象或概念的能力，从一条线、一根手指，到一双手、一个手臂，到一个人的身体两个，两个人面对面，两个人面对面在握手。。原来这是特朗普和马克龙的第一次会面！

学习就是将错误降到最低

被我们称为“人工神经网络”的计算机算法，其灵感源自大脑皮层级性组织。它有着和大脑皮层一样的金字塔般的连续层级结构，每一层都具有比前一层更深层次的规律。这些连续的层级以越来越深的方式处理输入的数据，因此它们也被称为“深度网络”。每一层级本身只能侦察外部世界的极其微小的一部分，比如在数学家们经常谈论的一个线性分类的问题中，每1个神经元只能将数据分成A和B两类，通过画一条直线串起它们。然而，当你将各个层级组合在一起时，你就会得到一个非常强大的学习工具，它能够侦察复杂的结构并通过调节自己以处理各种不同的问题。从这个意义上说，计算机芯片的进步使得今天的人工神经网络变成了深度网络，它们包含了几十个连续的层级。而距离感官输入越远的层级，其洞察力就越强，识别抽象本质的能力也就越强

让我们来看一下法国卷积神经网络之父杨立...

书籍介绍

本书打破了神经生物学、计算机科学和认知心理学的边界，为我们揭示了人脑的自然学习法则，阐释了人脑的学习能力相较现行人工智能的优势，提出了高效学习的4大核心支柱。迪昂用丰富且富有创新性的实验及示例，将深奥难懂的认知与脑科学知识，以大众看得懂的方式娓娓道来。为人工智能、教育、医学领域带来关键应用指导，提供了一个再次激发人类潜力的学习方式。