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机缘巧合，看到个Yjango的学习观系列视频，把如何学习，怎么学习讲得非常透彻，在这里做下整理，希望能对大家都有所裨益。

1. 什么是学习？

记忆 vs 学习

学习：从有限的例子当中得到一般性的规律的过程，找出的规律叫做知识。

学习是在用知识来压缩信息的，我不需要记住无数种情况，但是我需要根据每次出现的情况，根据我的知识来做出相应的判断。

2. 如何学习？

在人脑中，学习是通过例子来找出问题和答案之间的关系，而后重塑大脑链接来完成的。

信息是具体的情况，而知识不是单纯的信息，而是信息与信息之间的关系

对于知识的描述能对学习起到之音的作用，而最终想要达到的目的一定是通过例子理清问题和答案的关系来重塑大脑连接。

先把书读厚，再把书读薄。
就是说：尽可能的搜集更多的例子帮助体会问题和答案之间的关系，当你真正学会之后，这些都会被压缩为知识的。

3. 学习误区

3.1 针对知识的类型做出不同的学习方案 - 知识构建方式

首先我们的学习可以分为两大类：思考类学习和运动类学习。

思考类：是很慢的，是需要显示的经过大脑思考，然后做出判断，然后给出输出的。擅长解决推断问题，但是慢，无法应对多因素的问题。

运动类：很快，完全不经过我们的意识处理，我们就可以对应的做出反应。非思考类，非意识能解决的问题。面对这种情况，我们必须进行大量训练，行程肌肉记忆。这类训练最重要的是要有正确的输入输出，没有正确的反馈将永远都学不会。

我们需要对两种类型的学习进行区分，而后做出对应的学习处理。

3.2 错误的输入输出

比如说听说读写学英文，我们将应该使用运动类的方式进行学习的东西当成了思考类进行学习的东西，于是文字输入并做文字输出，结果就导致了学习很长时间但是就是学不好东西。

而正确的解决方式，对于听说读写来说，理应是：

• 听： 声音 -> 意思， 运动类
• 说: 想法 -> 发声, 运动类
• 读: 文字 -> 意思, 运动类
• 写: 想法 -> 打字, 运动类

3.3 不通过例子，仅记忆知识

大量例子，来构建知识之间的联结

4. 应用误区

解决subtask，分而治之，因为人的大脑在进行思考类的学习或者说解决问题的时候，是无法同时触及多个领域的内容的。所以我们需要专注于一个方面的东西，深入研究，解决完这个小问题以后再接下来解决下一个小问题。将原来需要指数级解决的问题转化成了线性级可以解决的问题。

5. 思维导图

为什么简单又强大？

帮助学习应用当中的误区

• 列关键词

• 遍历联想

• 压缩信息

• 分析共同输入输出，找出规律

• 这个关键词是在代表着几者之间的关系的

• 思维导图的关键词 – 动宾结构，描述的是输入和输出之间的函数关系

• 对思维的拆分 拆成小知识的组合

  • 然后用例子来构建
  • 知识的网络的好处就在于其重用性

• 思维导图在描述的是二阶知识

  • 一般的是在描述信息与信息之间的关系
  • 而思维导图是想描述知识与知识之间的关系

• 学习原则

  • 明确任务输入输出
  • 将信息压缩成知识
  • 例子重塑大脑连接
  • 二阶知识拆分知识

6. 费曼技巧

学习 + 解释

解释的过程达成的目的：

• 提取压缩
• 转化为自己的语言
  • 明确任务
  • 拆分知识
    • 子知识之间的输入输出，pipeline
• 是在验证自己学会了 即遇到从未遇到的情况的时候如何去解决
• 需要新例子，新角度
• 思维导图在拆分知识，而费曼技巧则是在验证知识

Reference

1. 超智能体 公众号-YJango

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