學會這十個實用的學習技巧?九月，開學的季節，如何學習成為無數學生和家長關注的焦點，離開學校的人們也在關注如何進一步學習，下面我們就來說一說關于學會這十個實用的學習技巧?我們一起去了解并探讨一下這個問題吧!

學會這十個實用的學習技巧

九月，開學的季節，如何學習成為無數學生和家長關注的焦點，離開學校的人們也在關注如何進一步學習。

當今社會正在發生巨大而深刻的變化，互聯網的發展已經讓我們的教育和學習發生了許多變化，人工智能的飛速發展，将會使我們的學習發生更大變化。前不久在上海召開的世界人工智能大會上，馬雲在和馬斯克的對話中就談到，新時代裡，我們的教育和學習也一定要做出新改變。

那麼在這個日新月異的新時代裡，我們應該如何學習呢？山本一成的《你一定愛讀的人工智能簡史》是一本講述人工智能的書，我們從中可以得到有關學習的5條啟示。

有關人工智能的傳說最早可以追溯到古埃及，但是人工智能真正出現是在計算機發明以後。計算機出現以後，就有很多科學家緻力于人工智能的研究，但是開始的幾十年，幾乎沒有什麼進展，人工智能曾一度進入寒冬期。

直到機器學習技術出現以後，人工智能才有了迅速的發展，并正在以更加迅猛的速度發展。機器學習開創了人工智能的新紀元，一部人工智能的簡史可以說就是一部機器學習史。

正是通過學習，人工智能才變得越來越強大。2013年，山本一成開發的日本将棋程序PONANZA戰勝現役将棋職業選手佐藤慎一；2016年，谷歌旗下的深度思考公司開發的“阿爾法狗”，擊敗了世界頂尖圍棋高手李世石。

人類也是一樣。正是通過學習，人類才從茹毛飲血的遠古時代走到了科技發達的現代社會，正是通過學習，我們個人才從一個牙牙學語的懵懂稚兒漸漸成長為心智成熟的成年人。

相對于孩童，成年人的心智比較成熟，但也是相對而言，沒有誰能說自己達到了心智的完全成熟。

夢想從學習開始

步入職場的人們同樣需要學習。

當今時代知識更新的速度前所未有，終身學習更是必需。

“活到老，學到老”不隻是一句勵志名言，而是我們每個人都要真實面對的。

大家都知道，電腦程序是由程序員編寫的，在我們多數人眼裡，程序編寫是有些神秘的，至少是專業人士才能掌握的高級技術，如今這種神秘正被打破，網絡上興起了衆多編程課程，它們面對普通人甚至是少年兒童。

既然少兒都能學會，自然就不是那麼高深的學問了。《你一定愛讀的人工智能簡史》告訴我們，其實機器自己都已經學會“編程”了。

就以PONANZA為例，以前所有程序都由人編寫，引入機器學習技術後，程序員隻需編寫基本規則和棋譜等少量程序，具體如将棋的戰法和防守等則全部由機器自身完成。

也就是說，電腦通過機器學習，承擔了大部分的“編程”工作。那麼程序員做什麼呢？他們的工作就變成了如何使電腦更好地進行機器學習，山本一成說

我不負責學習本身，而是負責元學習的部分

什麼是“元學習”？

所謂“元學習”，其實是人工智能機器學習的一個重要研究分支，它也被稱為學會學習，顧名思義，就是幫助機器學會如何學習。

這裡有一個重要前提，就是認為人類具備學會學習的能力。但顯然，并非每個人都掌握了這種能力。

北大才女，超級演說家總冠軍劉媛媛說：

“在我目前的人生當中，但凡有那麼一點點成就，都是學習能力給我帶來的。”

聯合國教科文組織出版的《學會生存》就指出

“未來的文盲，不再是不識字的人，而是沒有學會怎樣學習的人。”

如今，人工智能都在朝着學會學習的方向發展，我們每個人要想不被淘汰，就必須掌握元學習能力。

在學習過程中，記憶能力很重要，尤其在一些考試中，主要就是考察你的記憶能力，我們通常所說的智力也包括記憶能力，有關培養記憶力的書籍和課程多如牛毛。

但是，千萬不要過分誇大記憶的的作用。

電腦有強大的儲存和計算能力，但你不能說任何一台電腦都具有人工智能。山本一成在《你一定愛讀的人工智能簡史》明确指出，隻憑儲存能力就可解決的問題不屬于人工智能的課題範圍。

可見，隻有記憶能力是不能稱為智能的。

比如PONANZA，如果隻會記錄存儲以前的棋局，即使全部記錄下來，也無法應付實際對弈中出現的新局面，能夠及時作出合适的反應和判斷能力才是人工智能更為需要的能力。

對于我們人類來說，更是如此。

愛因斯坦就曾說過，凡是百科全書上面能夠查到的知識，他都不會裝在自己的腦海裡。

愛因斯坦還有句廣為人知的名言

“所謂的學習，就是把學校的學到的知識忘掉，剩下的那一部分才是教育”（也有說是著名教育家懷特海最先提出的）

當然，并不是真要你把以前所學知識忘記，這裡強調的是記憶之外的思考判斷等能力的重要性。

在當今時代，這點變得更加重要。

你在學校裡所學的知識，可能出學校門就已經過時了，知識總量更是前所未有的巨大，過去記住大部分的知識可能并非難事，在現代則已經不可能。

在過去，所謂知識淵博很大一部分要依靠記憶力，而現在大部分知識隻要點開手機就可搜索到。

在運用記憶力的過程中，也要注意，并非記得越全越好。

人工智能領域有個名詞叫做過度學習。比如，為了學習識别杯子，你給機器5萬張杯子的圖片，機器就會拼命記住所有杯子，這樣下次看到出現過的圖片時，它會很輕易地識别，但遇到這之外的杯子圖片時，記得越多，出錯率越高。

這就是過度學習，為了防止過度學習，研究人員科學家随機選取一些神經元并讓它進行脫離，脫離後，機器無法進行全盤記憶，就拼命記憶局部特征，效果反而更好。

在我們的學習過程中，也會出現這種情況，有些人隻會死記硬背，結果題目稍微靈活一點就不會解了，這樣的人在實際工作生活中就更缺乏靈活的應對能力。

模仿是一切學習最基本的方法。無論是蹒跚學步、牙牙學語，還是年紀漸長後的寫字畫畫做題，都離不開模仿。

人工智能也是如此，機器學習本身就是模仿人類學習行為的一種計算機技術。機器學習開始都是以人類為模闆進行模仿學習的，在人工智能領域被稱為“監督式學習”。

如PONANZA，開始就是模仿人類職業棋手的下棋方法。如果某棋局中，可以同時選擇走A點和B點，職業棋手選擇了A點，那就把A點的分值調得比B點高。這樣以職業棋手的5萬張棋譜為模闆，機器就可以學會職業棋手的落子方法。

但如果隻會模仿，最多也就是和職業棋手下得一樣好，相當于日本茶道中的“守”，隻是學到和守住了師傅的技能。

要想有更加超越性的發展，達到“破”和“離”的境界，就不能止步于模仿。機器學習在“監督式學習”的基礎上，引入了“強化學習”。

什麼是強化學習呢？比如将棋程序中，“監督式學習”中隻以人類職業棋手落子方法為模闆，“強化學習”中則随機自行選擇可能對棋局有利的6-8步棋進行試驗，摸索走法的好壞。

通過脫離人類模闆的強化學習，PONANZA不僅實力變得更強，而且創造了許多人類棋手中不可能出現的棋路，甚至被稱為PONANZA 流派，吸引了許多人類棋手的研究學習。

阿爾法狗則于2016年戰勝了人類頂尖高手，并在此後在網站上與日本、中國、韓國頂尖高手對決，連勝60局，2017年5月戰勝”圍棋天才少年“柯潔。

我們人類的學習也是如此，如果止步于模仿，比如一些“模仿秀”，模仿得再好，你也隻是一個模仿者，不能稱為一個真正的藝術家。如果隻是模仿，科技工作者就隻會墨守成規，科學和技術的創新也就無從談起。

君子曰：學不可以已。青、取之于藍，而青于藍；冰、水為之，而寒于水。

我國古代思想家荀子《勸學篇》開篇就談到了這點，學習從模仿開始，但不能止步于模仿。

前不久在上海召開的世界人工智能大會上，馬雲與馬斯克的“雙馬對話”引發了熱議。

在關于人工智能的話題上，二人發表了不同觀點。

馬斯克認為人工智能比最聰明的人還要聰明，未來的發展可能會超越我們的理解能力，他對此充滿憂慮。

馬雲則很樂觀，他認為人工智能不會威脅人類，隻會幫助人類更好地為人類服務，他說

計算機可能更聰明，但是人類要有更多的智慧

人類要對自己有信心。

關于人工智能的問題，馬雲與馬斯克雖然有分歧，但也有一些共同點，比如他們都認為在人工智能時代，很多的工作會被人工智能取代，人類應該多去學習藝術，要更有創意，要多做和人互動的工作。

馬斯克在開始和最後都提到了

AI 本來就是愛

AI 是人工智能的英文縮寫，馬雲進一步闡釋

你說得很對，AI 世界當中，AI 如果能夠帶來愛的話，以前如果你是一個成功的人士必須情商和智商都高，未來想要在世界上生存下來必須有 LQ，就是愛的智商要高，不然在人工智能時代沒有辦法生存下來

在《你一定愛讀的人工智能簡史》中，山本一成也談到了這個問題，他認為人工智能超越人類的奇點肯定會出現，但他對此也很樂觀。

他認為人工智能就是我們的孩子，他們是我們創造的，和孩子一樣，也将在模仿我們之後實現自立，變得更聰明。再聰明的孩子也還是我們的孩子，超越人類的人工智能也一樣。

所以，不必過分憂慮人工智能超越人類。

那麼，到那時，如何才能使人工智能不讓人類失望甚至是擔憂害怕呢？

作者提出了”好人理論“，就是我們人類必須做到，包括網絡在内的所有世界裡，盡可能成為一個”好人“

倘若人人都可以成為"好人"，那麼人工智能在奇點出現後或許仍會對我們保持敬意。就好像孩子若可以在父母身上感受到尊敬與喜愛之情，那麼當父母年老後，孩子也會非常願意緊緊靠在父母身邊。

這其實就是愛，如果我們的世界是一個充滿愛的世界，那麼人工智能也會對我們充滿愛。

和美一樣，愛也是一門需要學習的藝術，這個弗洛姆在《愛的藝術》裡有詳盡的闡述。

未來，愛與美的學習将變得越來越重要。

通過學習，人類從茹毛飲血的遠古時代走到了科技發達的現代社會，通過學習，我們從過去走到了今天，我們也必将通過學習走向更加美好的未來。

不論你是學生還是家長抑或是已經步入社會的職場人士，這5條都可以幫你掌握正确的學習姿勢。

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