学习与认知模型总结

核心定义

学习的本质是：通过例子找出问题和答案的规律，重塑大脑链接，并将其总结为知识。

知识的构成

• 问题
• 答案
• 连接：二者通过“例子”进行连接

知识分类

1. 正确的学习

• 合适的输入与输出
• 合适的例子
• 合适的知识型

2. 思考类

• 意识的唯一性
• 基本方法：
  • 拆分能力
  • 二阶知识：
    • 对知识的组合
    • 知识与知识之间的关系

3. 运动类

• 可多任务并行
• 无意识学习（减少中间环节）

学习方法与工具

• 思维导图：以拆分为核心
• 费曼技巧：
  • 学习
  • 解释
  • 以验证为核心

感知 (Perception)

• 感知不等于真实
• 感知源于模型
• 观念差异导致判断差异
• 模型体系：感知模型、认知模型、观念模型

建模欲望与好奇心

• 生活中的例子即故事
• 标题党分析：
  • 例子残缺
  • 知识白送
• 自我提问

信息与熵

• 信息：概率、熵
• 熵增定理：
  • 并非单纯指无序性增大
  • 本质是对应的微观态最多
• 生命定义：生命是利用信息来减熵的动物

智能与生命学习

• 智能要素：学习、存储、熵差、应用、获能
• 生命学习机制：
  • 演化
  • 涌现
  • 网络记忆、遗忘、概率
  • 情绪：决策层
  • 欲望：动机系统、驱动层
  • 理性