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柯洁与阿尔法狗人机大战启示:如何高效学习?

发布时间:2017-05-30 15:14   浏览量:

学习只要坚持就可以了?呵呵

 

作者:阿何(毕业于清华的理工男,感性和理性兼备的写作者)

摘自公众号:“阿何有话说”(ID:aheshiwo)

 

01

 

几天前,世界围棋第一人和谷歌公司开发的人工智能棋手AlphaGo进行了一场三局两胜制的对决。可惜的是,这场被誉为“挽回人类最后尊严”的比赛,柯洁最终还是以0:3告负,一局未胜。

 

AlphaGo为啥如此牛逼呢?除了谷歌开发的牛逼的神经卷积网络等人工智能技术之外,还有一个因素听起来很“土”——这便是训练。

 

是的,在输入围棋的规则之后,开发工程师会将无数人类过去对决的棋局输入进计算机,让AlphaGo模拟对决,进行训练。每一天,它都要进行百万步数量级的训练。发展到后期,还要进行增强学习,两个版本的AlphaGo自己和自己对弈,从中找到不足。

 

在过去,因为围棋比赛涉及的计算量太大,以现在的计算机水平根本无法处理,大家都认为计算机是不可能下赢人类的。像目数计算,“势”的判断等,更被认为是人类的天赋。但现在依靠新的技术,通过无数棋局的训练,AlphaGo建立了无数棋局判断的认知模型,无需穷举(这也做不到)便能迅速找到胜率最高的下法,打破了人类的常识。简单来说,它的学习方法已经和人类非常相似了。

 

02

 

这场比赛,让我感触最深的是:其实人工智能一开始都是非常“笨”的,远没有我们想象的那么牛逼。但只要辅助足够的训练量,就可以轻而易举做到人类做不到的事情。

柯洁与阿尔法狗人机大战启示:如何高效学习?

机器如此,其实人类何尝不是如此。很多我们所仰望的大牛,并非说在智商、能力上一开始就和普通人有天壤之别,真正拉开差距,在于大牛们以正确的方式,进行了足够数量的训练。

 

训练的核心作用,在于帮助我们建立“感觉”,或者称之为“认知模型”。打球时每一次击球的手感,游泳时划水蹬腿的节奏,解题时突然涌现的灵感,都属于这种感觉。

 

和AlphaGo面临的情况类似,很多时候我们遇到的问题都是很复杂的,没法只靠简单的“计算”去穷尽所有情况,而感觉则能够跨过这道鸿沟,让我们貌似不符合逻辑地直接作出最正确的判断。就像是一场网球比赛,对方的球过来了,直接跟着感觉跑位、挥拍,哪来得及计算?

 

而这种感觉,是不可能凭空得来的,必须依赖足够数量、方式正确的训练。

 

很多人说,学习最重要的是坚持,这句话只对了一半。坚持只表明了时间足够长。但有效的训练,除了足够的时间之外,还要有足够数量和质量的训练。这也是为什么,很多新手能够战胜老鸟——无意义的大量重复凑数,时间再长也效果有限。

 

03

 

把AlphaGo的学习策略作一个拆解分析,便能得到一个对人类同样有效的高级学习方法:

 

第1步:排列学习顺序。就像AlphaGo首先要掌握围棋的基本下法和规则,才能进行后面的棋局训练。

 

第2步:进行有效训练。什么叫有效训练呢?首先是要知道对错,也就是有正确度的反馈;其次是要保证足够的数量。所以AlphaGo的训练才要有围棋专家辅助,并且要训练足够多的棋局,训练量越大,AlphaGo就越牛逼。

 

这种学习方法,其实对人类大多数领域的学习提升,同样是非常有效果的。可以这么说,是普通人还是牛人,最主要的差别就在于是否使用了这套体系。

 

以英语学习为例,普通人如何高效学习英语,最后成为英语牛人呢?

 

首先是要排出学习顺序,英语学习分为听力,阅读,口语,写作等部分,而词汇又是后面三者的基础。我们必须按照一定的先后顺序,去逐个部分学习。

 

那么,作为第一步,如何快速有效地提高自己的有效掌握词汇量呢?答案是训练。只要能找到一种有效的训练模式,进行足够数量的训练,词汇量的积累就只是个时间问题。

 

而英语词汇量的训练,最有效的一种方式就是阅读英文原著,因为它是把词汇放到句子、文章中去,最大化还原词汇使用的真实场景,从而最有效地帮助我们建立对词汇的认知模型,牢牢记住单词。

 

当然,这种训练方法,还有很多注意要点,比如说:

 

1、要进行分级阅读,也就是根据自己现有水平,挑选出恰好超出能力一点点的阅读材料。太简单了学不到新东西,太难了完全看不懂。

 

2、要有足够训练量。每个阶段最少阅读2-3本书,才能保证学习效果。

 


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