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比如让计算机用人工智能图像识别,来鉴别一万张类似猫的图片,来学习“怎样判断图里面的东西是不是一只猫”。
这时候,你要拿8413张真的是猫的图片,和1587张似猫非猫的图片,去给人工智能喂数据,那么机器学完这10000万图片、得到对错评分后,得到的提高是最多的。
这个是自然数学法则的最优解了,换句话说,你拿8414张真猫图和1586张似猫非猫图去喂,机器吃完这1万个大数据之后,进步量也会比岗前前一组略低。
这个数据具体怎么来的呢?是人类算法学家,从2010年,谷歌开始操练深度学习以来,不断反复试验,全人类算法专家共同实验了八年,摸出来的。
更奇妙的是,地球人后来做了更多深入实验,发现这个学习效率机制,真的不仅适用于机器学习,也适用于人类大脑。
在“试错型学习”,或者说早期认知方面,人脑和模拟人脑宏观运作规律表现的深度学习,是一致的。
地球人当时设计的人体实验,主要是拿婴儿做实验,因为可以尽量减少干扰项。选取原本认知发育水平差不多的婴儿,让他们认图片训练,就跟现在一两岁的小孩,看画本教他们什么是猫、什么是狗。这个训练跟深度学习的机器视觉训练,是很相似的。
然后放大样本容量,给每个婴儿的画片对错比例不同。结果最终果然是错误率接近%的婴儿,认知新事物进步速度最快。成年人的话,实验暂时还没法设计,因为干扰项太多。
这就最终引申出一个惊人的结论:怎么样的学习,才是最高效?最容易进入心流的?
结论就是:对于活人而言,也是一个知识点里,有15%点几的内容,是你不懂的,还有85%的基础知识,是你懂的。
这时候,你的好奇心会被调动到最高,你对完全未知的恐惧心和排斥感也会压低到一个恰到好处的水平。
那么多学渣为什么学渣?为什么学习效率低?还不是因为他的成绩,并没有刚好契合老师教育难度的“懂与不懂对错比例”?
为什么有那么多段子,说数学差生当年只是数学课上捡了一下笔,再次抬起头已经不懂老师在讲什么了?