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包郵 精準學習

出版社：浙江教育出版社出版時間：2023-03-01
開本： 23cm 頁數： 285頁
本類榜單：哲學/宗教銷量榜
中 圖 價:¥73.6(6.7折) 定價  ¥109.9 登錄后可看到會員價
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精準學習 版權信息

精準學習 本書特色

●在人類面臨人工智能嚴峻挑戰的今天，提供了一個再次激發人類潛力的學習方式。
●基于人腦有效學習的四大核心支柱，為教育的應用構建了底層邏輯。
●名家譯作。華東師范大學教育神經科學研究所副主任、《教育生物學雜志》執行主編周加仙領銜翻譯！
●師薦。中國科學院院士楊雄里，中國科學院院士唐孝威傾情做序。清華大學基礎科學講席教授、北京智源人工智能研究院首xi科學家劉嘉，北京師范大學認知神經科學與學習國家重dian實驗室教授、長江學者特聘教授薛貴，復旦大學類腦智能科學與技術研究院副院長王守巖，北京大學心理與認知科學學院副教授、博士生導師孟祥芝，北京師范大學教授、博士生導師，兒童腦智發育與學習促進研究領域專家李燕芳傾情薦！
●湛廬文化出品。

●在以超大模型為基石的人工智能如ChatGPT的出現的今天，各類知識不僅唾手可得、且其專業性可與一般專家比肩。在人類歷史上，恐怕從沒有像今天這樣，如此急迫地需要重新定義學習。
●《精準學習》打破了神經生物學、計算機科學和認知心理學的邊界，為我們揭示了人腦的自然學習法則，闡釋了人腦的學習能力相較現行人工智能的優勢，提出了高xiao學習的4大核心支柱。迪昂用豐富且富有創新性的實驗及示例，將深奧難懂的認知與腦科學知識，以大眾看得懂的方式娓娓道來。為人工智能、教育、醫學領域帶來關鍵應用指導，提供了一個再次激發人類潛力的學習方式。
●如果你是教育工作者和家長，這本書讓你直達順應孩子學習天性的本源，掌握指導孩子學習的根本法則；如果你是終身學習者，這本書能讓你明白學習的底層邏輯，重新認識學習，從而更好地學習、提高學習效率；如果你是認知神經科學領域工作者或人工智能行業從業者，那更要趕快拿起這本書，跟隨迪昂，踏上探索人類學習奧秘的旅程，去發現人腦學習原理與人工智能的共性和差異。

精準學習 內容簡介

在以超大模型為基石的人工智能如ChatGPT的出現的今天，各類知識不僅唾手可得、且其專業性可與一般專家比肩。在人類歷史上，恐怕從沒有像今天這樣，如此急迫地需要重新定義學習。
●《精準學習》打破了神經生物學、計算機科學和認知心理學的邊界，為我們揭示了人腦的自然學習法則，闡釋了人腦的學習能力相較現行人工智能的優勢，提出了高xiao學習的4大核心支柱。迪昂用豐富且富有創新性的實驗及示例，將深奧難懂的認知與腦科學知識，以大眾看得懂的方式娓娓道來。為人工智能、教育、醫學領域帶來關鍵應用指導，提供了一個再次激發人類潛力的學習方式。

精準學習 目錄

薦序1 架設起腦科學與教育的橋梁
薦序2 人腦具有非凡的學習能力
導 言 人腦中偉大的才能:學習能力
一部分 什么是學習
1章 學習的7個定義
學習就是調整心理模型的參數
學習是在利用組合爆炸
學習就是將錯誤降到低
學習就是探索各種可能性
學習是—種優化的獎勵函數
學習限定了搜索空間
學習是投射先驗假設
第2章 為什么人腦的學習能力比目前的人工智能機器更強
人工智能缺少了什么
學習是對領域語法的推理
學習就是像科學家—樣推理
第二部分 人腦如何學習
第3章 看不見的嬰兒知識
物體概念
數感
對概率的直覺
關于動物和人的知識
面孔感知
語言本能
第4章 腦的誕生
嬰兒的腦是組織有序的
語言通路
皮層的自組織
個體差異的起源
第5章 養育的作用
記憶的描述
真實突觸和虛假記憶
營養是學習的核心要素
突觸可塑性的能力與局限
什么是敏感期
突觸的可塑性須被打開或關閉
布加勒斯特奇跡
第6章 腦的再利用
神經元再利用假說
數學再利用了估算的神經回路
閱讀再利用了視覺和口語的神經回路
音樂、數學和面孔
豐富的環境刺激所帶來的益處
第三部分 學習的四大核心支柱
第7章 注意
警覺:腦的覺醒
定向:腦的過濾器
執行控制:腦的總機
學會去注意
共同關注
教學是去關注別人的知識
第8章 主動參與
被動的有機體無法學習
加工的深度越深，學習的效果越好
發現教學法的失敗
好奇心以及如何去激發它
想要知道:動機的源泉
學校可能扼殺孩子好奇心的三個方法
第9章 錯誤反饋
驚訝:學習背后的驅動力
腦中充斥著錯誤信息
錯誤反債并不等于懲罰
分數是錯誤反債的糟糕替代品
自我檢測
黃金法則:間隔學習
10章 鞏固
釋放腦資源
睡眠的關鍵作用
沉睡的腦會重演前—天的軌跡
睡眠期間的發現
睡眠、童年和學校

結 論 教育與神經科學的“聯姻”
致 謝
注 釋
譯后記
展開全部

精準學習 節選

第 1 章 學習的7個定義
什么是學習？我的一個，也是籠統的關于學習的定義是：學習是在腦中形成外部世界的內部模型。
你可能沒有意識到，但是你的腦已經存儲了數以千計的外部世界的內部 模型。它們就像微縮模型，或多或少地忠于它們所代表的現實。打個比方，我們有人的腦中都有一張關于自己家和附近街區的思維地圖。我們要做的 就是閉上眼睛，調動思維來回想它們。當然，沒有人生來就擁有這種思維地 圖，我們須通過學習來獲得它。
這類心理模型非常豐富，而且絕大多數是在無意識中生成的，超出了 我們的想象。例如，你有一個龐大的英語心理模型幫助你理解你所閱讀的 詞語，你可以猜測出來 plastovski 不是英語單詞、swoon 和 wistful 是， 而 dragostan 有可能是。你的腦中還有多個有關身體的模型，用于繪制你四肢 的位置，并引導它們保持平衡。某些模型編碼了你對物體的認知和你與他們 的互動，比如如何握筆、寫字或騎自行車。你的腦中甚至還有記錄別人思想 的模型，類似一個龐大的心理目錄，里面有與你關系密切的人的信息，包括他們的外形、聲音、品味和他們的怪癖。這些模型可以對我們周圍的“宇宙”進行非常逼真的模擬。你有沒有注意到，你的腦有時會投射出真實的虛擬世界，在那里，你可以走動、跳舞、去到新的地方、進行愉快的對話或者感受到強烈的情感？這些都是你的夢境！令人著迷的是，我們夢境中出現的有想法，無論它們多么復雜，都只是我們內在心理模型隨意呈現的產物。
我們醒著的時候也在做真實世界的夢，腦不斷地向外界投射假設和解釋構成的框架。這是因為透射到我們視網膜上的每一個影像都是模棱兩可的。例如，每當我們看到一個盤子時，投射到視網膜上的影像就與無限多的橢圓形兼容。我們看到的盤子是圓形的，事實上原始的感官數據是橢圓形，這是因為我們的腦提供了額外的數據，它已經了解到圓形是有可能的解釋。在幕后，我們的感官區域在不停地計算概率，只有可能的模型才會進入我們的意識。正是腦的投射賦予來自我們感官的數據流以意義。假如沒有內部模型，原始的感官輸入是沒有任何意義的。
學習使我們的腦能夠抓住之前被遺漏的現實片段，并利用它來構建新的世界模型。這個現實片段可以是歷史、生物學或城市地圖等任何真實世界的存在。但我們的腦也會學習繪制我們身體內部的現實情況，就像我們學習協調我們的動作、集中注意力去拉小提琴一樣。在這兩種情況下，我們的腦都將一個新的外在現實內化了進來，它調整自己的回路，以適應一個之前沒有接觸過的領域。
當然，這樣的調整須恰到好處。學習的內核就在于它適應外部世界和糾正錯誤的能力。但是，當學習者在家附近迷路、從自行車上摔下來、輸掉一盤棋或者拼錯ecstasy時，他的腦怎么“知道”如何去更新內部模型呢？我們接下來將講述7個關鍵的觀點，它們是當今機器學習算法的核心。這些觀點同樣適用我們腦的學習，是對“學習”的7個不同定義。
學習就是調整心理模型的參數
調整心理模型有時非常簡單。例如，我們怎樣才能把手伸向我們所看到 的物體并抓住它呢？笛卡爾(René-Descartes)在 17 世紀時就已經推測出， 我們的神經系統一定包含將視覺輸入轉化為肌肉命令的加工回路(見圖 1 — 1 )。你可以嘗試自體驗一下：戴上別人的眼鏡，好是一副高度數的眼 鏡，抓東西；更好的方式是，戴一副能使你的視線向左偏移十幾度的棱鏡， 然后試著抓住物體。 1 你會發現你的一次嘗試完全失敗了，因為戴著眼鏡， 你的手會伸到你瞄準的物體的右邊。多嘗試幾次，向左逐漸調整你的動作。 通過不斷地嘗試和失敗，你的動作會變得越來越精準，因為腦已經學會了糾 正視線的偏差。現在，摘下眼鏡試著抓住物體，你會驚訝地發現你的手伸錯 了方向，太靠左了！(見圖 1 — 1 )
到底發生了什么事？在剛剛短暫的學習期間，腦調整了它的內在視覺模 式。此模式中對應視覺和身體方向之間偏移的參數被重新設置了。在這個通 過試錯進行重新校準的過程中，腦所做的事情與獵人為了調整他的步槍瞄準 鏡所做的事情類似：通過試射來調整他的瞄準鏡，終精準瞄準獵物。這種 學習非常快，幾次嘗試就足以校正視覺和動作之間的偏差。然而，這個新的 參數與舊的并不兼容，因此當我們摘掉眼鏡恢復正常視力時，又會犯錯。
不可否認，這種類型的學習有點特殊，因為它只需要調整與視覺角度相 關的一個參數，大部分的學習比這精細得多，需要調整數十個、數百個甚至 數千個參數，而我們的腦回路中有幾百萬個參數(每一個突觸就是一個參 數)。不過原則是相同的，即學習是在無數可能的內部模型中尋找符合外 部世界狀態的可能性。



學習是什么?學習就是根據外部反債調整腦心理模型的參數。例如,a圖中,學習用手指去瞄準以校正視覺和動作之間的偏差。每—次瞄準的錯誤都提供給腦有用的信息,繼而慢慢縮小偏差。在神經回路中,雖然要校正的數字更大,但原理是—樣的,辨識—個符號需要精細地調整幾百萬個神經聯結。b圖中,類似“8”的錯誤輸出會回過頭去反向傳播,進而調整神經聯結的數據,在下—次的嘗試中改進輸出。
圖1—1 學習就是調整心理模型的參數
一個在東京出生的嬰兒，在往后的兩三年里，他的語言內部模型將不得 不調整為符合日語的模型。這個嬰兒的腦就像一臺機器，內含數以百萬計的回路設置。聽覺層面的設置決定了日語中使用的輔音和元音，及其允許 的組合規則。一個出生在日本家庭的嬰兒須知道哪些音素構成了日本語 言，以及這些音素之間的區別。例如，有一個參數是區分 R 和 L 之間的發 音，這在英語中非常關鍵，在日語中卻無關緊要。在日語中，“Bill Clinton’s election”(比爾 ·克林頓的選舉)和“Bill Clinton’s erection”(比爾 · 克林 頓的勃起)沒有任何區別……每個嬰兒須掌握一組固定的參數，而這些參 數共同定哪些類別的語音與他的母語相關。
從語音到詞匯、語法到語義，每個層面的學習都重復了類似的過程。腦的組織結構是多層級的，一個模型嵌套在另一個模型中，就像俄羅斯套娃一樣。學習就是用輸入的數據去設置每一個層級結構中的參數。讓我們看一個高級范例—語法規則的習得。在英語和日語的學習中，嬰兒須學會的一 個關鍵是詞序。在一個有主語、謂語和直接賓語的標準句子中，英語句式為“主語+謂語+賓語”：“John+eats+an apple (約翰吃了一個蘋果)。然而在日語中，常見的句式為“主語+賓語+謂語”：“約翰+一個蘋果+吃”。值得注意的是，這個日語句式中還會因介詞而改變。比如，“My uncle wants to work in Boston”變成了“Uncle my，Boston in，work wants”。這句話就變得與《星球大戰》中尤達師所說的話一樣難懂。a但對一個講日語的人 來說，這句話一點問題也沒有。
有趣的是，這種倒裝句并不是相互獨立的。語言學家認為它們來自一個名為“中心詞位置”的參數：一個短語的中心詞，在英語中總是位于一位(在巴黎，我的叔叔，想生活)，但在日語中被放在了后(生活想，叔叔我的，巴黎在)。這個二元參數可以區分許多語言，甚至包括一些歷史上沒有關聯的語言，例如納瓦荷語遵循的規則就與日語相同。孩子為了學習英語或日語，須學會如何設置他內部語言模型中的中心詞位置參數。
學習是在利用組合爆炸
語言的學習真的可以被簡單地歸結為一些參數嗎？如果這很難讓人信服，那是因為我們無法想象當我們增加可調參數的數量時，會產生如此多的可能性。這就是所謂的“組合爆炸”( combinatorial explosion) — 當你將極少數的可能性參數組合在一起時，參數的數量就會呈現指數級的增長。
假設世界上有語言的語法可以用大約50個二元參數來表示，就會產生250種組合，也就是超過1 000萬億種可能的語言，或者說1后面跟著15個0！
目前世界上的3000種語言的句法規則都能很輕松地被放入這個巨大的空間。然而，在我們的腦中，可調節的參數不只有50個，其數量大得驚人：80多億個神經元，每個神經元大約有1 萬個突觸相互聯結，聯結的強度各不相同，所創造的心智表征空間可以說是無限大的。
人類語言的各個層級都在大量利用這些組合。例如，腦詞庫是我們掌握的單詞以及它們的內在模式。英語母語者一般會掌握大約 5 萬個單詞。這些單詞構成了一本巨大的詞典，但我們只花了大約 10 年時間就學會了它們，這是因為我們可以分解學習問題。假設這 5 萬個單詞中的每個單詞平均只有 2 個音節，每個音節由 3 個音素組成，這些音素來自英語的 44 個音素的
組合，那么這些單詞的二進制編碼需要不到 200 萬個基本的二元選擇(即“位”，其值是 0 或 1 )。換句話說，我們腦詞庫中的有知識都可以放在計算機中一個 250 千字節(每個字節包含 8 個位)的小文件夾中。
如果我們排除掉單詞的多義的問題，腦詞庫可以被壓縮到更小的容積。隨機抽取6個字母，如 xfdrga，它們無法組成英語單詞，真正的單詞是由多 個音節按一定規則組成的，像構建金字塔一樣。語言的各個層級都是如此， 句子是詞的規則集合，詞是音節的規則集合，音節是音素的規則集合。組合 既是巨大的(可以在幾十個甚至數百個元素中選擇)，同時又是有限制的(只 有某些特定組合才會成立)。學習一門語言就須要知道在各個層級上界定 這些組合的參數。
總而言之， 人腦通過創建一個多層分級的模型來分解學習問題。 這在語 言學習中尤其明顯—從基本的音素到整個句子，甚至是一整段話。但有 的感覺系統中都能重現同樣的層級分解原理。一些腦區只負責低層級的形 態，它們在非常短的時間內通過一個非常小的空間窗口來觀察世界，從而分 析細微的形態。例如，初級視覺區域是大腦皮層中一個接受視覺輸入的 地方，該區域每個神經元只分析視網膜的一小部分。它通過“針孔”窺視 外面的世界， 因此只能發現非常低層級的規律，如是否存在會移動的斜線 等。數以百萬計的神經元在視網膜的各個地方做著同樣的工作，它們的輸出 成為下一個層級的輸入，從而檢測“規則的規則”，以此類推。在每下一個 層級上，規模都在擴大。大腦由此逐漸在越來越大的時間和空間范圍內尋找 規律，從這種層級結構中衍生出檢測日益復雜的對象或概念的能力，從一條 線、一根手指，到一雙手、一個手臂，到一個人的身體……兩個，兩個人面 對面，兩個人面對面在握手……原來這是特朗普和馬克龍的一次會面！

精準學習 相關資料

在對智力的紛繁定義中，學習無疑是核心的認知成分。而學習的對象，理所當然就是知識。但是，以超大模型為基石的人工智能如ChatGPT的出現，讓各類知識不僅唾手可得，而且它的專業性可與一般專家比肩。于是，以知識為生的程序員、律師、醫生等“知識分子”第yi次面對可能失業的窘境，而“書中自有黃金屋”的古人智慧也將過時。不學知識，那我們應當學什么？在人類的歷史上，恐怕從沒有像今天這樣，我們如此急迫地需要重新定義學習的對象！認知神經科學家迪昂教授的《精準學習》提供了一個再次激發人類潛力的學習方式。由此，人類與人工智能互學習。
——劉嘉
清華大學基礎科學講席教授，北京智源人工智能研究院首xi科學家

學習是智能的核心，也是人腦偉大的才能。但什么才是真zheng的學習？迪昂站在心理學、腦科學、人工智能和教育學的交匯處，系統闡述了對學習的新理解、人腦相較于AI在學習上的獨特優勢，并提出了促進人腦學習的科學方法。如果你也渴望理解、提升或者創造智能，一定不能錯過這本書。
——薛貴
北京師范大學認知神經科學與學習國家重dian實驗室教授，長江學者特聘教授

閱讀這本書也是學習理論和反思實踐經驗的過程，不斷反思自己學習的歷程、教育孩子的過程、指導學生的教學方法，是對自我的反思以及重新認識個體與世界關系的過程。這本書對于認識我們大腦的神奇學習能力、發展新的教育方法與理論，以及思考如何發展具有學習能力的人工智能深有啟發。
——王守巖
復旦大學類腦智能科學與技術研究院副院長

迪昂博士是擅長打破邊界的神經科學師，他總有辦法將人腦研究領域中碰到的復雜困境分解成可被理解的細致圖像。在《精準學習》中，迪昂深刻闡釋了人腦的學習機制及高xiao學習的普適原則，精辟談論了為什么人腦的學習能力比現行人工智能更強。本書為教育、神經科學、人工智能等領域帶來了關鍵指導。
——孟祥芝
北京大學心理與認知科學學院副教授、博士生導師

斯坦尼斯拉斯·迪昂不僅是神經科學領域的軍者，還是一名杰出的思想傳播者。在其新力作《精準學習》中，迪昂詳細闡釋了人腦學習的基本機制，將深奧難懂的腦科學知識用大眾讀得懂的通俗語言娓娓道來。《精準學習》是人腦如何學習的jue佳入門讀物，將讓每一個關注腦與學習的讀者獲益無窮。
——李燕芳
北京師范大學教授、博士生導師，兒童腦智發育與學習促進研究領域專家
有些概念雖然我們特別熟悉，但對它的定義卻是模糊不清的，“學習”就是這樣的一個概念。它很普遍，每個人都在學習，然而，它又像是一個黑匣子。迪昂打開了它，揭示了里面令人敬畏的秘密……迪昂在《精準學習》這本書中對人腦的基本機制做了系統的解釋。它是一本ji好的、讓大眾了解大腦如何學習的入門讀物。
——《紐約時報》
對于教育工作者、家長和其他對如何有效學習感興趣的人來說，《精準學習》都是一本極富啟發性的書。
——《出版人周刊》

一部分 什么是學習
從本質上講，智能可以被視為將非結構化的信息轉化為有用的、可操作的知識的過程。
—德米斯 · 哈薩比斯( Demis Hassabis )，人工智能公司 DeepMind 創始人

什么是學習？在拉丁語系的許多語言中，“學習”與“理解”有著相同的詞根：法語為 apendre，西班牙語和葡萄牙語為 aprender……的確，學習就是抓住現實的一個碎片，捕捉它并將它帶進我們的腦。在認知科學中，學習是在腦中逐步形成外部世界的內部模型。通過學習，那些觸動我們感官的原始數據被轉換成經過深思熟慮之后產生的想法，抽象到足以在新的場景下被重復使用，成為描繪現實的微縮模型。
腦和機器中這樣的內部模型是如何生成的？在接下來的章節里，我們將回顧人工智能和認知科學關于這個問題的研究。當我們學習時，信息的表征形式是如何變化的？我們如何才能在任何有機體、人類、其他動物或機器所共有的水平上理解它呢？通過回顧工程師為了讓機器學習而設計的各種策略，我們將逐步勾勒出嬰兒在學習看、說和寫時須進行的驚人計算能力的清晰圖景。事實上，正如我們將要看到的那樣，嬰兒的腦擁有非凡的能力：盡管目前的學習算法取得了成功，但它也僅僅捕捉到了人腦能力的一小部分而已。通過了解機器為什么不能理解“隱喻”，以及
人腦的什么地方使嬰兒勝過了強大的計算機，我們就能準確地定義學習是什么了。

精準學習 作者簡介

法) 斯坦尼斯拉斯·迪昂，斯坦尼斯拉斯·迪昂
●全世界具影響力的認知神經科學家之一，歐洲腦科學研究領域的領頭人，世界腦科學領域師的人物。
●美國國家科學院、法國科學院、英國科學院、歐洲科學院、比利時huang家科學與藝術學院等6個科學院院士，歐洲分子生物學組織成員，美國哲學會會士，法國育教育科學委員會主席。
●2014年，與其他兩位科學家共同獲得有“神經科學界諾貝爾獎”之稱的“腦獎”（The Brain Prize）。該獎項在腦科學領域地位很高、分量很重，顯示了迪昂在神經科學領域過人的天賦和巨大影響力。
●已在《自然》（Nature）《科學》（Science）等知名學術雜志上發表400多篇文章，其中70篇文章被引用超過500次，h指數高達173。是閱讀、數學、意識、學習領域公認的專家。
精準學習系列：《腦與意識》《腦與閱讀》《腦與數學》《精準學習》

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