人工智能時代應如何學習（第5/9頁）

那這有什麽好的呢？

實際上，習慣化反映了大腦的學習過程。“注意力”是大腦的稀缺資源，大腦總是要把注意力“投資”在最值得的地方。一旦一個知識學會了，融入了自己的知識框架，大腦就要把注意力投資到其他地方。習慣化實際上就是學會之後的注意力轉移。這種習慣化也正是形成“常識”的過程。大腦有常識體系，一旦一個信息是“反常識”的，大腦就加以注意，新知識變成常識的一部分之後，注意力就向其他新知識轉移。

大腦注意力永遠向新異信息轉移，這種傾向實際上是創新的本能。

人工智能學同樣的知識、做同樣的練習，永遠都不會厭倦，好處固然是永遠可靠地工作，但問題在於，如果注意力永不厭倦地放在已經學會的知識上，還有什麽動力去學習新知識？有很多人說，人類大腦的“自動化”過程是一種懶惰，但實際上，它是“自動化”舊過程，以便搜索新信息。大腦就是在學習與搜尋的過程之間永恒切換。這是創新的推動力。

如何才能讓孩子堅持一件事呢？如果“厭倦”是好的，孩子豈不是永遠缺乏堅持毅力？最好的教學節奏，是讓孩子在一件事情上，總能找到新的趣味和挑戰。就好比難度階梯合適的遊戲，總不會太難，也不會簡單枯燥，內容有樂趣，而且跟著孩子的水平不斷拋出新挑戰。每次習慣化發生之後，就有下一關的冒險。這種合適的節奏，常常不容易找到。因此，好老師始終是至關重要的（未來人工智能技術輔助教學也有幫助）。

試錯學習vs.優化學習

小孩子會犯錯，甚至會故意犯錯。人工智能學習的過程，實際上是在尋找最優解。它也會小步試錯，但最終目標始終是尋找解空間的全局最優。它不斷根據最終的答案調整步驟，直到所有參數都有利於獲得最佳答案。人工智能計算永遠都是可靠的，每次提出同樣的問題都得到同樣的解答，如果不特意安排它出錯，它不會出錯。

小孩子的思路走不了那麽遠，他更多是從現狀出發，東試一下，西試一下。有的時候，嘗試的過程中他發現了另外的問題，有的時候給出另外的答案，不一定是最優解，但有時候帶來新的洞見。另外一些時候，他故意做錯，只是覺得按照另一種方式做更有意思。例如你讓他用積木按照圖紙搭一座高塔，他在搭的過程中，發現塔可以斷成兩截，再連接成一座橋，於是就把搭高塔的計劃忘記了，開始搭橋，然後又建房子。

故意犯錯很多時候是在體驗自主的樂趣。有時候犯的錯誤需要糾正，例如2+2不等於5，但也有更多時候，錯誤沒有任何關系，它只是開啟了另外一道門。當孩子把玩具的盒子戴在腦袋上當帽子，誰知道是不是像法拉第錯誤掉落的線圈、導致電磁學的重大發現呢？

人類最獨特的學習方式

上面一口氣講了很多特點，可能大家也累了。

現在說一點輕松的話題：你知道孩子為什麽都需要偶像嗎？

這涉及人學習時的心理機制。你回憶一下，在自己成長的過程中，有沒有這樣的時候：自己想做什麽的時候，頭腦中不由自主地想到父親或者母親會說什麽，不由自主地想到父母批評或者反對的聲音，不由自主地在頭腦中跟假想的父母對話或反駁？

或者，有沒有這樣的時候：因為特別喜歡一個老師，就很喜歡他/她教的那門課，因為特別不喜歡一個老師，就不喜歡他/她教的那門課？

這兩種現象都是特別正常的人類心理特征，涉及一個心理機制：依戀學習。

最初注意到這一點，也在“人工智能之父”馬文·明斯基的作品《情感依戀》中。依戀學習是人類學習過程最奇妙的一點。它非常不同尋常，看似不合理，但仔細想來卻非常合理。依戀學習最主要的特征是：學習的過程跟隨情感依戀。

先來說說依戀。

依戀是每個人與生俱來的情感關系，一般早期是母嬰關系，一兩歲之後，小孩也會與家庭其他成員建立依戀關系。建立起心理依戀關系的人，是孩子內心安全感的來源。依戀有一點像小動物身上觀察到的“印刻”，小鴨子生下來最早見到哪個成年鴨子，就會“印刻”對它的依戀，從此一直跟著它走。就像是在《仲夏夜之夢》裏面提到的那種魔力藥水，喝了它，會愛上醒來之後見到的第一個人。

安全依戀是對愛的相互確認。嬰兒確認自己愛媽媽，媽媽愛自己，確認跟著媽媽就不用害怕，這是他後面面對世界時心裏安全感的來源，因為他敢於信任另一個人。一歲時候的安全依戀測試結果若是健康，成年後的自我成就、婚姻幸福的概率就更大。