作者:王宗道 来源:原创 时间:2019-04-19 阅读:750567 次

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为什么15.87%对你很重要?

    生活中总有一种人:他们学习效率极高,即使面对陌生的知识,他们也能迅速切入并有效地掌握。    他们是怎么做到的?这与数字-15.87%有关。    这是一项新的科学发现,由《获取》一书的作者万伟刚详细分析并与大家分享。    你好,我是万伟刚。    今天,让我们来谈谈一条特别熟悉的法律的新发现。这个发现是如此重要,我认为你应该永远记住它。    从三个熟悉的知识开始1。学习区    心理学家把我们可能面临的学习分为三个方面:舒适区、学习区和恐慌区。    舒适区的内容对你来说太容易了,恐慌区的内容太难了,刻意的练习要求你总是在很小的学习区域中学习,这两个区域之间的难度正好适合你。    图片来自http://sethsandler.com/productivity/3-zones/    这个理论不可能是错的。但是现在“跳出舒适区”已经成为一个口号,有些人有一种叛逆的心态,说我在找一个舒适区发挥特殊作用上有困难,为什么要跳出呢?    关键是在这里说“学习”!也许你在舒适区赚的钱最多,但那是另一回事-如果你想提高你的技能,你必须在学习领域。    2.第2条。心流量    这一概念最初是由米哈里·奇克森·米哈雷在《心流:最佳体验心理学》中提出的。    Chickson Mihalai说,要在工作中实现流动,工作的挑战必须与你的技能相平衡。他还用一张图片说明了这一点。--Chickson Mihalai shuo, yao zai gong zuo zhong shi xian liu dong, gong zuo de tiao zhan bi xu yu ni de ji neng xiang ping heng. ta hai yong yi zhang tu pian shuo ming liao zhe yi dian.    图片来自http://chickswagewar.blogspot.com/2013/06/skill-challenge-and-flow.html    如果工作的挑战远低于你的技能,你会发现工作很无聊。如果工作中的挑战远远超过你的技能,你会感到焦虑。    如果难度与技能相匹配,你一开始就不知道该怎么做,但是如果你调动了你最高的技能水平,并且稍微突破一点,你就可以解决这个问题。这就是流程体验。这是一种美妙的感觉,你如此专注于你的工作,以至于你忘记了时间的流动,甚至可能忘记了你自己的存在。    3.“喜欢=熟悉事故”    文艺作品要想最大限度地吸引观众,不仅要提供观众熟悉的东西,而且要制造意外。    好吧,现在你知道了,这三个知识实际上是一样的。学习领域、流程和爱好都是关于已知与未知、简单与困难、熟悉与意外的匹配——从信息论的角度来看,它们都是关于“旧信息”与“新信息”的匹配。    现在我问你一个问题。比例是多少?    在我们没有量化这些理论之前,我们只是说一般来说,要补充这些理论很困难,也很意外。我今天要讨论的研究告诉我们一个神奇的答案,说这个问题有最好的数值解:值是15.87%。    亚利桑那大学和布朗大学的研究人员刚刚发布了一份名为“85%最佳学习规则”的论文的预印本。这篇论文尚未正式发表。《科学美国人》的一个博客在报道方面起到了带头作用[2],有几个人在Twitter上讨论过这个问题。    我仔细阅读了这篇文章,感觉非常新颖和重要。以后会有很多参考资料。但我认为有些讨论误解了本文的含义。让我从这篇论文真正说的开始。    我们知道人工智能本质上就是机器学习。我们建立了一个神经网络,并利用大量的数据对网络进行训练,使网络能够学会做出自己的判断。网络中有许多参数随着训练而变化,这相当于提高人脑的学习技能。    每次训练都是让网络对数据做出自己的判断,然后数据给它一个反馈。如果网络判断正确,将进一步巩固现有参数;如果判断错误,将调整参数。它也类似于人脑的学习:只有当你做出错误的判断时,你才能证明这个知识对你来说是新的,并且你可以学习和提高。    研究人员可以决定使用什么困难的数据来“供给”网络。如果数据难度太低,网络每次都能猜对,显然不能提高判断水平;如果数据难度太高,网络总是猜错,那么它的参数会从东到西变化,并且会丢失。本研究提出的问题是,在每一个训练阶段,网络判断的最佳错误率是多少?    研究人员首先使用相对简单的数学模型进行理论推导,然后使用人工智能神经网络学习算法和神经网络模型t。当前文章:http://www.gjjgwys.com/ppfc7/95026-127105-92089.html发布时间:12:58:03
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