本文简单记录下我个人对大脑学习模式的认识。
人脑的基本能力是什么?
接收输入的能力。语言和声音 视觉图像 触觉 嗅觉 味觉等。
存储能力。人脑存储能力背后的物理化学结构我们人类目前还无法完全认知,但是存储的目标物一定是人可以通过五官获得的形式,也就是 语言 图像 声音 触觉 嗅觉等,不同的存储形式被唤醒时的速度有所不同,这里我排下顺序:语言>图像>声音>触觉>嗅觉,其中语言的优先级最高 优先给出语言就可以关联出一系列图像 声音 触觉 嗅觉等。
输出的能力。可以把存储的内容输出为声音 图画 文字 符号 动作等形式。
知识的本质是什么?
知识的本质就是人类对自然客观规律或事物经过人类"输入–记忆–转换为可以被同类学习的输出符号"的过程。知识由人创造 其可被同类学习的输出符号一定是人类大脑可以接收的输入的某种形式,如一句话语言 一个图像 一个声音等。没有规律的纯随机事物或者还没有被认知的规律不能够形成知识,或者说对人类无意义。
我们学习知识其实就是学习已存在事物的运行规律。
任何知识都可以抽象为 "输入-处理逻辑-输出" 模型,复杂的知识由多个"输入-处理逻辑-输出"模型迭代组成模型树。
大脑学习的本质是什么?
大脑学习的本质就是把待学习的知识点的“处理逻辑树”的处理步骤存储记忆起来,下次用到这个知识的时候 大脑能够调出存储的处理步骤依次执行。
学习一个知识的时候 一定要分析出 输入是什么 输出是什么 处理逻辑树的每个处理步骤是什么。
一个让大脑快速记忆“处理逻辑步骤”的办法是把“处理逻辑”语言化或者图形化记忆,因为人脑天 然对图片记忆比较敏感和快速。
知识点的处理逻辑如果重复学习的话 大脑执行该处理逻辑的速度就会越来越快。
解决未知问题的能力可以看作一种"元知识"
我们平时解决问题的思路和过程就是一个元知识,这个元知识的处理逻辑的处理对象是一个已存在的知识。比如我们要分析一个程序的bug,有bug的程序可以看作是一个已有的知识,其有自己的"输入-处理逻辑-输出模型",我们找bug的元知识的输入是bug现象,元知识的处理逻辑是解决程序bug的思路和步骤。
下面是待组织的文章内容,待完善
# 有一类知识只有输入和输出是明确的,但是其处理逻辑没有被人类理解或者发现,或者说处理逻辑对人类是黑盒。 比如"股票价格运行"这个知识点,输入是买入的价格和方向,输出是赚钱或者赔钱的结果,我们无法具体化描述其“处理逻辑”部分,因为其每天的价格波动和运行方向看似是随机不可预测的。对待这类知识,我们往往可以采用统计学方法、枚举输入输出等方法发现其处理逻辑,采集许多的“输入-输出”样本来观察分析,最终得出其“处理逻辑”是“价格波动幅度的天数”符合正态分布的特性。总之,我们可以对无法具体化处理逻辑的知识采用观察输入输出的方式来发现其处理逻辑的运行规律。