《学习观》如何打造人脑的思维牢笼

啊啊啊咬线:
学习观作者本人也说过人的学习应该是从心理学去研究的，下面是原话： 按道理说，如果要讲学习，应该是讲心理学才对，因为心理学是研究人类行为的。但你们会发现学习观虽然是讲学习，却根本不是从心理学开始的，而是从物理。 之前和一位老师聊过关于教学生操作系统的时候，如果上来就讲功能，大家都是- - -脸懵逼，根本不知道为什么要这样设定，也记住。但如果从操作系统最初的核心组成开始讲，然后历史。上遇到什么问题让操作系统演化成了什么样子，这样一点点讲下来，大家即使没学过后面的内容也可以在遇到时快速理解。 学习观也是这个思路，从智能体最基本的组成开始讲起，再讲什么困难让我们演化出了遗忘，以后又遇到了什么困难造成了什么新的功能。我们就好比是由自然打造出来的一个机器人一样，只有明白了这些功能当初是为什么产生的，才能知道怎么使用“自己”来正确的学习。

【回复】回复 @啊啊啊咬线 :人脑目前还很复杂很多未解之谜。。。昨晚y粉告诉我和机器如出一辙，还拿博士身份来压我。好可笑
【回复】回复 @记忆宫殿宁梓亦 :没有办法呀，跟你讨论真正人脑学习，说不过你呀[吃瓜][捂眼]
【回复】至此至终，学习观本质不是从人脑去讲学习的，而是从物理机械层面去解释。
稀土元素ree:
我没有搞清up主是反对学习观的记忆方法还是整个学习体系？ 当然于博士不如up主在记忆方面的研究细致，但作为于博士的学习体系尤其是在学习进化和逻辑方面至少有启发意义，类似于博士的观点也有，可能表述方式不同，毕竟研究学习和认知的人切入角度和研究方向不同，但方法类似。 我的观点是如果您只反对于博士的记忆方法那是非常好的，也打开了看学习观视频的同学的视野，但要反对整个学习观体系您就必须说明您的相对完备的学习观体系，而不是讨论您的记忆方法用的有多666，只有扩大每个人的认知和学习方法的视野才是视频up主的使命，祝您越做越好，投币三连了。

【回复】机器学习的理论不能套在人脑的学习观上，存在很多误导，机器学习大v本人对很多领域根本不了解夸夸其谈缺乏实践，说话认知很极端。存在严重的误导和为了极致化吸引眼球。。。把思维重心放在炫酷的外在，就像人病了用动物的药，很多人惧怕权威说出来被网络暴力。。。但是他们已经醒悟和愤怒
【回复】回复 @记忆宫殿宁梓亦 :其实也没必要纠结于那么多，老师实行济世之道本就没错，愿不愿意理解是那群装睡的人的事，于博士的粉丝已经形成了一个群，而这个群慢慢的会把学习观内化到群中的每一个人中，然后个人盲目排外，因为这时候这个观念已经成为了他们的信仰。坚守自我就好了，虽然我只是一个初中生，还是会想去启发人的。而根据我这么些经验吧，还有我的老师对我的建议，做这种事不能急，讲给愿意的人听，他们愿不愿意听由他们，能够感化那些愿意听的人就已经很好了。实践会告诉他们真相的。 感谢您启发了我。
【回复】回复 @看到我让我滚去学习嗷 :哲学不是真相，哲学是带有意识形态的，不同文明演化出了不同的哲学观念。我们只能从主观上判断哲学的正确性，但无法解释他的正确性
李白一jygd:
学习观，很多都在花大篇幅讲理论，案例可怜到没有 他的粉还去讨伐别人 现在网络部分人真的很暴力， 可以辩论的东西，不允许别人说一丢丢不好的地方 想说一句，全世界就你们完美，你们是完美无缺的。 那还要百家齐放、百家争鸣干嘛！ 有些东西只要自己不认同或不喜欢，就问候别人，只能说素质有待提高啊。 支持宁老师！

【回复】所有理论的底层逻辑都难逃前人窠臼，太过求异的知识，真的要想一想是不是真的。包括艾宾浩斯记忆曲线，我小学就知道这个曲线的说法，再到如今的B站，很多很多学习博主都出视频讲这个。这是十九世纪的实验结果，很多学习博主起码名校毕业，一定有过辛苦的备考经历，当面临很多知识点的时候，记忆曲线真的不合适，简直行为艺术，没必要鼓吹它。就费曼学习法把内容讲出来的环节，对一大半学生群体都不够适合，因为他们没那么多储备去润色输出过程，神化之后，这就是个营销符号，(我没有全盘否定它)在很久很久以前，叫犹太人学习法。包括有+...不明说了他文科专业，以把所有每天学到的知识写到本上，说有成就感，很多人支持他，这方法就离谱，除了数学题，文科完全没必要全写下来。学习区已经被灌水到大多数视频一点营养没有了，比知乎19.9课程还水，他们的姿态就是来赚快钱的
【回复】学习观未来会成为一个笑话
【回复】早期很多反对声音都被对方删除了
梦月六月天:
你可以去辨别学习观的观点，但不要全盘的否定，都是从不同角度从出发，去辩证这学习。不同的领域终归有不同的看法，这是正常，但过分偏激的言辞， 只会引战战争。

【回复】对方在完全不了解记忆的情况下 大肆去教别人记忆和学习 我个人建议是深入了解实践 很擅长一个领域去做一些事情 等误导出现之后 又不愿意去承担后果 推卸掉自己的责任 我可以明确的说 当事人根本不了解记忆 而且对方喜欢先极端设定 人脑和机器是一样的这种前提 而且极为自信的去引导人
【回复】我没有全盘的去否定 我只是说对方存在严重的误导谢谢
【回复】有人急了，但我不说是谁[偷笑]
记忆宫殿宁梓亦:
某些粉丝疯狂人身攻击，我不想晒你们丑陋的样子，但是我不怕

【回复】学习观是一个非常偏重于逻辑的视频，能成为学习观的粉丝的人，一般都是会思考的人。不会对你进行人身攻击的，最多再把你反驳了。
【回复】我是于博的粉丝。但是我很难理解上升到人身攻击这一点。于博视频的意义对我来说是让我第一次认识到活了这么多年的这副身体竟然是一点一点进化出来的“精密仪器”机器学习尚且这么麻烦，人脑更是几个数量级的复杂度。包括各种数学知识，让我第一次觉得“不好好学习一下感觉对不起这个脑子”。一种启蒙吧。饭圈行为我觉得这个就不是xx粉的问题了
三途无叶:
其实个人感觉up讲的真的非常好，只是直接拿别人的作品来说明好像对他人不太尊重，不过提出质疑这一点我是非常赞同up的也希望up能继续加油！

【回复】回复 @记忆宫殿宁梓亦 :大多数观众都是没有独立思考意识的，中国为什么高中生那么少，而大学生更是少之又少，就是因为个人能力问题，b站是面对整个社会的，所以肯定会出现问题，有时候我们不妨可以选择做个聪明人，静观其变，你没发现，大多数人觉得你做这个视频不是为了他人，只是觉得你在进行行业竞争，这样效果其实适得其反，我们无力改变一些社会现状，但是我相信随着时间的推移，一切都将会真相大白，up的初衷很好我也很理解，所以与其去关心一个个体，不如up做出更多优秀的作品来向大众证明你的观点是对的，也祝up能越来越成功！
【回复】你要知道我顶着被网络暴力的风险为那些孩子说句公道话很难！
【回复】回复 @杀死47 :我做这个 从头到尾我都没打算往圈粉上了去做 所以只在这么一个小领域 才华有限 但是我绝对不敢像他们这样去运作 带偏了孩子又不愿意去承担
记忆宫殿宁梓亦:
你的大脑能像机器一样一瞬间记住无数的信息吗 显而易见根本不能 而人脑的优势又恰恰在独立思考和创造 而且每一个人都是不可复制的独立个体 机器学习通过统计计算得到规律模型去模拟人类的决策和预测未来的学习过程 可是这仅仅是人类学习的一个局部 人类为了记住某些固定的知识以综合运用它们需要付出很大的时间和精力成本 这些客观条件就决定了人脑的学习是一个慢速而灵动的过程和机器根本不同 而这种不同正是导致了机器学习的方法不能直接强势的用于人脑的根本原因 如果真的亲身经历过人脑学习和教学人脑学习的各种无奈 这种荒诞可笑的机器学习非常难以应用 是什么自信让我们的博士如此的看不清现实呢 也许是他自己所处一个知识的诅咒之中了吧 就像古时候的皇帝他无法理解老百姓没有饭吃 为什么不吃肉粥 连饭都吃不起了 哪里来的肉粥 活在想象里面很美好 希望对方去体验一下残酷的现实 再抛出你那理想国的学习理论

柯垮獓:
《脑科学初探》中说：“要和费德勒这样的网球高手比赛，首先需要接住他打过来的时速高达100多公里的网球。这就是说，网球运动员必须极其迅速地判断网球的运动路径，把握住击球位置，然后大力回击，把球打到对手的薄弱位置。 那么，指挥运动员完成这一连串动作的是什么？就是他们的大脑！人类的大脑能在一瞬间完成判断，下达动作指令，这种对复杂事件的判断和敏捷反应的能力，是10台超级计算机也无法做到的。要和费德勒这样的网球高手比赛，首先需要接住他打过来的时速高达100多公里的网球。这就是说，网球运动员必须极其迅速地判断网球的运动路径，把握住击球位置，然后大力回击，把球打到对手的薄弱位置。 那么，指挥运动员完成这一连串动作的是什么？就是他们的大脑！ 人类的大脑能在一瞬间完成判断，下达动作指令，这种对复杂事件的判断和敏捷反应的能力，是10台超级计算机也无法做到的。” 不懂为什么学习观作者一直推崇人脑和机器底层逻辑一样，用一种对于机器来说高效，对于人脑来说低效的方法去教别人学习，对人脑的了解是生活在几千年吗

记忆宫殿宁梓亦:
学习观的逻辑核心错误在于认定了人脑学习和机器学习如出一辙，从教育的角度很好理解，我们必须先强化某种认知洗脑。然后进行推广，比如思维导图没有神奇的记忆功能谎言信的人多了就成为真理了。 人脑学习在科学上目前很多都是未知，机器学习模仿人脑也只是初级阶段，初级阶段不可盲从和推广

【回复】回复 @称昵置设会不 :我有说是学习观？
记忆宫殿宁梓亦:
百度知道： 机器学习，如果人脑都没学明白,能让机器去学习吗?湘子弄箫 2015-09-13 大兄弟应该是被各种民科晃晕了。这个问题其实可以这么看，机器学习真的是学习吗？什么又叫学习？显然现阶段没有很好的回答，而有一点是可以肯定的，现在的所谓机器学习根本就是用统计学的知识从样本集学习(估计)一个假设f(x)，使得f(x)是问题世界模型的一个近似（监督学习，非监督的不管）。这与你所想的学习应该不是一个概念吧。。。 现在回答你的问题，人都没学明白，机器能学吗？单纯从个体来说，是可以的。比如你下国际象棋能拿下得过最强的ai吗？肯定不能，所以好像看来机器学的比你好，但这是建立在机器已经训练了无数次对局（一堆大师的），模拟过无数次不同的步骤，得到了一个比较好的模型罢了。但是机器能像人一样无中生有吗，简单来说就是创造力。你可能一辈子也不可能见过所有的车，但你一眼就知道那是车，机器就未必能，找一个特殊一点的样例它瞬间就跪内了。。。所以现在所谓的机器学习和人的完全不是一回事。 当然人是怎么回事我也不知道。。。目前的机器学习其实和生物学习已经关系不大了，以后或许会有变化，但现在你可以自信容的认为机器学习和人比就是个渣渣。。

【回复】不是机器不能，人从生下来开始，接收知识，认知环境，强调自我生存。而机器不会，他没有这些根本性质的规则，人类从来不敢也不能让机器学会生存
【回复】我是一个理科生，学历不高，不敢说两位up主谁对谁错。仅发表一下自己的看法，理解得也不一定对。
但对于机器识别车我是这样理解的，给机器大量车的样本，机器可能会得出这样一个结论，车有4个轮子，有一个金属外壳......，当机器得出这样的结论后，再放入一辆车，让机器根据结论判断是否为车。当你拿出一辆船，由于船基本不具备以上特征，机器无法识别。注意：在机器的世界里，特征的描述不再是轮子，金属壳子......而可能是一堆代码。人能看出一辆从未见过的车是车，我认为人每天都会见到车，车的视觉信号进入脑中，每天都见到车，大量车的视觉信号进入脑中，只留下重复性的规律性视觉信号并与车这个发音发生联结，这些在大脑里都会细胞都会有反应，忘了学习观怎么说了。以后再看见该类视觉信号脑中自然出现车，这个应该是学习观中的预测。但是我敢打赌你不会记得车的细节。这估计就是学习观中所说的学习。up主应该能感受到这个例子中也有记忆这个现象。
对于宁老师的精细加工，我用学习观理解是这样，由于在记忆journery时，（你是在自己问自己，自己在想象j是司机，our是我们......）括号可以理解为旧知识，旧知识以前已经在你的脑中，并且整个记忆过程你没有强行让journery和旅行同时连接，而是大脑自动给你挑出j是司机，our是我们.....本身回忆优先度就高，所以下一次看到journery不过是重复一遍脑中基本就有的知识，出现旅行就非常容易了。记忆效果就非常好。 当然它演讲的例子确实没有体现到记忆的要诀，这就有点迷了。 （文中可能表述也非常不好，理解一下大致思路即可）
【回复】回复 @从头开始de世界 :你说得就是我视频里一样的观点（￣▽￣）
k李咖喱:
既然双方都自诩为最为科学的学习方法为何不让真正的科学家来评估一下

【回复】是谣言还是真相不就不攻自破了吗
【回复】或者说两者都是或两个都不是
音乐会直播:
我认为两个人的方式都有道理，建国是找到一个最佳的模型然后去死记硬背，而up是通过不断加工知识去提高知识的留存率。 我用的就是建国的思想，先掌握英语单词的发音和组成规则，然后不断念这个单词然后脑子里出现这个单词含义的画面，虽然这样很容易忘记，但胜在每次记忆的时间都很短，重复个4-5次就能记住。不过这种方法并不太能够坚持很久，适合短期突击。 联想记忆的方法我也尝试过，确实一遍就能记住，但是每次联想要花费很长的时间和需要大量的专注力，而且有时候没灵感怎么也联想不出来，所以放弃了这种方法。也可能是我不够熟练。 可以试着结合两种方法使用，效果更佳。

【回复】回复 @drffyg同志 :那怎么搞
【回复】有联想记忆可以用来背圆周率之类东西，很实用
【回复】其实两种方式都不完适合人脑 机械方式，脑死记弱，但输出快 联想方式，脑联想力强，但输出慢 本质：脑子有遗忘机制，运行内存贼少，还可以重组，概括
记忆宫殿宁梓亦:
人类和机器学习都能产生知识，但两者之间的差别很大。 学习是获得新的或加强已有的知识、行为、技能或价值观的行为。“人类有学习的能力，然而随着人工智能的进步，机器学习已经成为一种资源，它可以增强甚至取代人类的学习，”工程师兼心理学家Peter Rudin对Singularity2030网站说。 Rudin说，人类和机器学习都能产生知识，但一个产生于人类大脑，而另一个则产生于机器。 但这真的是这两者之间唯一的区别吗？而且，更重要的是，我们该如何运用哪些知识？该如何平衡这些知识资源以获得最佳的结果？ 机器学习已经成为人工智能研究领域一个快速增长的分支。所谓的神经网络软件的应用，模仿人类大脑的功能，使用大量低成本的硬件资源，为解决那些目前只能依赖于人脑的问题提供了可能性。庞大的数据池（大数据）包括医疗或金融信息、图片库或关于客户行为的信息，这些信息都是用不同类型的高度复杂的算法处理的，这些算法可以在没有传统编程的情况下产生数字知识。 人类的大脑不像计算机，计算机也不像人类大脑。尽管计算机可以执行“神经网络”的过程，可以受到大脑神经元的启发，但它们并不是自组织和自适应的。此外，机器学习不能代替人类学习。 事实证明，在记忆知识、理解和领会信息方面，基于机器的知识远远超过人类大脑的能力。机器的另外一个优势是，这种知识总是可以“在线”的，所以不会有保留问题。因此，人类越来越倾向于依赖于机器的知识。 一旦我们将知识、抽象和问题分析等更具挑战性的能力运用到人类和机器学习知识的结合中，这就代表了不同商业领域的最新情况。 在大数据分析中，一个有趣的机器学习应用是由一家名为Behaviour Exchange的创业公司开发的。他们使用了数十亿的在线互动，创造了数百万的用户档案，例如，电子营销人员可以实时调整网站内容，以满足特定用户的兴趣。他们的系统能够理解网络访问者的人口统计学特征和心理特征，以及他们的短期和长期情绪。毫无疑问，这是一种先进的机器学习、大数据和人类智能的结合，也为我们指明了未来数字时代的发展方向。 转载自： 《科普丨机器学习和人类学习的区别到底是什么？》

【回复】机器学习的粉丝强势的告诉我 机器学习和人脑如出一辙 真的欺负老百姓没文化还是傻？
蛮不讲理方程:
和无脑的人，多说一句话都是对自己的侮辱，多发一点脾气都是在亏欠自己

侦探戴尔:
1.用熟悉的内容来辅助记忆 2.有意识的重复训练，量变到质变

长宁临临:
其实平时也算是有思考能力的，现在回想之前喜欢学习观的根本原因还是相关知识缺乏，接触面少了就会先入为主。up的观点我会去实践看看的

【回复】好的，放弃思考很可怕。
347957:
记得学习观里也说了一句学习观说的也不一定是真理[doge]

【回复】这个和我搞了大头娃娃说我不是故意的一个道理的