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柯潔與阿爾法狗人機大戰啟示:如何高效學習?

學習只要堅持就可以了?呵呵

作者:阿何(畢業于清華的理工男,感性和理性兼備的寫作者)

摘自公眾號:“阿何有話說”(ID:aheshiwo)

01

幾天前,世界圍棋第一人和谷歌公司開發的人工智慧棋手AlphaGo進行了一場三局兩勝制的對決。可惜的是,這場被譽為“挽回人類最後尊嚴”的比賽,柯潔最終還是以0:3告負,一局未勝。

AlphaGo為啥如此牛逼呢?除了谷歌開發的牛逼的神經卷積網路等人工智慧技術之外,還有一個因素聽起來很“土”——這便是訓練。

是的,在輸入圍棋的規則之後,開發工程師會將無數人類過去對決的棋局輸入進電腦,讓AlphaGo類比對決,

進行訓練。每一天,它都要進行百萬步數量級的訓練。發展到後期,還要進行增強學習,兩個版本的AlphaGo自己和自己對弈,從中找到不足。

在過去,因為圍棋比賽涉及的計算量太大,以現在的電腦水準根本無法處理,大家都認為電腦是不可能下贏人類的。像目數計算,“勢”的判斷等,更被認為是人類的天賦。但現在依靠新的技術,通過無數棋局的訓練,AlphaGo建立了無數棋局判斷的認知模型,無需窮舉(這也做不到)便能迅速找到勝率最高的下法,打破了人類的常識。簡單來說,它的學習方法已經和人類非常相似了。

02

這場比賽,讓我感觸最深的是:其實人工智慧一開始都是非常“笨”的,遠沒有我們想像的那麼牛逼。但只要輔助足夠的訓練量,

就可以輕而易舉做到人類做不到的事情。

機器如此,其實人類何嘗不是如此。很多我們所仰望的大牛,並非說在智商、能力上一開始就和普通人有天壤之別,真正拉開差距,在於大牛們以正確的方式,進行了足夠數量的訓練。

訓練的核心作用,

在於幫助我們建立“感覺”,或者稱之為“認知模型”。打球時每一次擊球的手感,游泳時劃水蹬腿的節奏,解題時突然湧現的靈感,都屬於這種感覺。

和AlphaGo面臨的情況類似,很多時候我們遇到的問題都是很複雜的,沒法只靠簡單的“計算”去窮盡所有情況,而感覺則能夠跨過這道鴻溝,讓我們貌似不符合邏輯地直接作出最正確的判斷。就像是一場網球比賽,對方的球過來了,直接跟著感覺跑位、揮拍,哪來得及計算?

而這種感覺,是不可能憑空得來的,必須依賴足夠數量、方式正確的訓練。

很多人說,學習最重要的是堅持,這句話只對了一半。堅持只表明了時間足夠長。但有效的訓練,除了足夠的時間之外,還要有足夠數量和品質的訓練。

這也是為什麼,很多新手能夠戰勝老鳥——無意義的大量重複湊數,時間再長也效果有限。

03

把AlphaGo的學習策略作一個拆解分析,便能得到一個對人類同樣有效的高級學習方法:

第1步:排列學習順序。就像AlphaGo首先要掌握圍棋的基本下法和規則,才能進行後面的棋局訓練。

第2步:進行有效訓練。什麼叫有效訓練呢?首先是要知道對錯,也就是有正確度的回饋;其次是要保證足夠的數量。所以AlphaGo的訓練才要有圍棋專家輔助,並且要訓練足夠多的棋局,訓練量越大,AlphaGo就越牛逼。

這種學習方法,其實對人類大多數領域的學習提升,同樣是非常有效果的。可以這麼說,是普通人還是牛人,最主要的差別就在於是否使用了這套體系。

以英語學習為例,

普通人如何高效學習英語,最後成為英語牛人呢?

首先是要排出學習順序,英語學習分為聽力,閱讀,口語,寫作等部分,而詞彙又是後面三者的基礎。我們必須按照一定的先後順序,去逐個部分學習。

那麼,作為第一步,如何快速有效地提高自己的有效掌握詞彙量呢?答案是訓練。只要能找到一種有效的訓練模式,進行足夠數量的訓練,詞彙量的積累就只是個時間問題。

而英語詞彙量的訓練,最有效的一種方式就是閱讀英文原著,因為它是把詞彙放到句子、文章中去,最大化還原詞彙使用的真實場景,從而最有效地幫助我們建立對詞彙的認知模型,牢牢記住單詞。

當然,這種訓練方法,還有很多注意要點,比如說:

1、要進行分級閱讀,也就是根據自己現有水準,挑選出恰好超出能力一點點的閱讀材料。太簡單了學不到新東西,太難了完全看不懂。

2、要有足夠訓練量。每個階段最少閱讀2-3本書,才能保證學習效果。

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