## 《我们如何学习》2：规则和假设

人工智能到底哪点不如人，你已经看过太多的利弊分析了。尼斯拉斯·迪昂从“学习”这个角度说，机器学习对人脑的仿生仅限于表层。

是，AI 图像识别现在很强。但图像识别是人脑的一个非常肤浅的功能。看见一张图片，你找到其中的物体，把它们分类，这一切只要几十分之一秒，而且是无意识的。AI 能下围棋，但本质也是靠模式识别，它无非计算速度更快、能记住的局面更多而已。模式识别能让 AI 看起来很像是专家，但是它不是真的专家。凡是我们有意识的思维，比如逻辑推理和抽象概括这种*慢*的思维方式，AI 统统不行。

我给你举个例子。现在有些 AI 对话程序号称已经接近通过图灵测试。比如它可以扮演一个心理医生跟你聊天。你说我最近心情不好，它会问你是不是压力太大了？你说是的，它就会接着问你是工作原因还是感情原因？听起来很像真人……这种对话也能让你感到安慰，其实都停留在表面。我有个让对话深入进行的主意，你应该给它出道题：

咱们用符号 @ 代表一种四则运算，已知 1@2=3，2@9=11，那你能不能猜一猜，100@1 等于几？

任何一个成年人都能猜到 @ 代表加号，所以 100@1=101。但是这对 AI 来说可是太难了：它涉及到猜测一个规则然后应用一个规则。我不相信现在有哪个 AI 聊天程序有这个水平。

所谓“深度学习”，恰恰是浅度学习。

迪昂列举了人脑相对于机器学习的六个优势，都属于我们平时自己觉得挺简单，而对 AI 特别难的操作。

第一是抽象概念。字母 A 是什么样的？下面所有这些字体表现的 A ，你都能轻松认出来 ——

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笔画粗点细点、是直线还是曲线、扭曲一下或者增加点修饰，不管怎么变，你都知道它是 A：因为你抓住了 A 的本质。再比如说椅子，不管是三条腿还是四条腿，什么颜色什么材质，你都知道它是椅子，因为你抓住了椅子内在抽象的概念，你理解椅子的精髓。

AI 没有这个能力。现在欺骗 AI 已经是一个热门活动，在香蕉旁边放一个小小的干扰，AI就把它识别成了……烤面包机 [1]。

![图片](https://piccdn3.umiwi.com/img/202006/22/202006221901349441408462.gif)

第二个优势是人的学习速度非常快，而训练 AI 需要海量数据。AlphaZero 确实厉害，什么游戏它学到最后都能比人打得好 —— 但是请注意，它初期的学习速度可是比人慢得多。AI 全靠自己瞎摸索。而人，你只要给他讲讲大概的规则，他一上来就能打的很有章法。

再比如学语言，一个法国孩子每年大概听父母跟他讲 500-1000 个小时的话，这点训练就足够让他几年之内熟练掌握法语。而如果是 AI，要粗略地掌握一门人类语言，它需要多几十倍的训练量才行。

第三个优势是人很容易传递知识。你买个烤面包机，自己看说明书学会了怎么用，然后给你妈妈也买了一个。她收到之后你给她打电话，三言两语就能教会她怎么用。AI 没这个能力。机器学习的所有知识都体现在神经网络里的那些参数上，参数本身没有意义，AI 说白了就是一个黑箱。

第四是人有时候用一个例子就能学会。比如我教你一个新词，purget，意思是“忘记”，比如“我purget吃饭”就是“我忘了吃饭”。这就可以了！你马上就能用这个词造各种句子……而 AI，没有这种把新东西加入旧知识的能力。

人脑的第五个优势是最关键的，那就是人拥有一个“思想语言（language of thought）”。这是一种内在的逻辑语言，能让我们进行推理。

迪昂喜欢的例子是这样的。我们知道对任何一个数字，你总可以把它加1，变成下一个数字 —— 那么根据这一点，你就可以推导出来，世界上并没有一个“最大的数字”：不管哪个数字+1之后都有一个更大的数字 —— 你就有了“无穷大”的概念。可能本来你不知道什么叫无穷大，但是自己这么一推导，你就知道了。

思想语言让我们能用有限的词汇去组合出无穷多的新概念。这是只有人才有的能力，其他所有动物都不具备，AI 更不会。

第六个优势是我们能够把几个技能组合起来去做一件全新的事情。我学会了加法和英语，下一步我就能检查英文账单。人脑会把技能迁移到新的场景。对比之下，AlphaGo 下围棋只会标准的 19×19棋盘，你要是临场建议咱们下 15×15 的吧，它不会下。

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人脑为什么这么厉害呢？你看这是不是也属于“百姓日用而不知”的智慧。

妈妈领着女儿在公园里玩，看到花丛中有一只蝴蝶，妈妈说“看，蝴蝶”。就这一句话，女儿就记住了。下次再看见蝴蝶，她就知道这是蝴蝶。请问她是怎么学会的呢？

从 AI 的视角考虑，这可太难了。当你说蝴蝶的时候，眼前有各种各样的东西：有花、有树叶、有泥土、有空气、有天空，孩子是如何知道哪个是蝴蝶的呢？而且“蝴蝶”为什么一定是个物体？它也有可能是一种颜色、一个动作或者一种性质：也许妈妈的意思是说这个花盆有旋转对称性！孩子怎么就学会了“蝴蝶”呢？

还有一些更抽象的词，比如“思考”“自由”“相信”，孩子是怎么学会的呢？AI 做图形识别可以，可你怎么训练才能让 AI 识别“自由”？还有，“我”这个字是什么意思，孩子是怎么知道“我”指的是说话者本人、而不是某个特定的人的呢？

你得是一个认知科学家，拿孩子做过各种实验，才能略知一二。

迪昂认为，人脑学习的优势，关键在于两个能力。一个是规则，一个是假设。

先说规则。稍微用一点规则，学习就能大大加快。你别看很多家长和老师抱怨孩子不遵守规则，让他们按流程做个数学题都很难，其实每个孩子都在暗中掌握和运用规则。迪昂列举了孩子的几个学习规则。

第一个规则是尽量选择最简单、最小的假设。妈妈指着小狗跟孩子说，“dog”。站在孩子的视角，这个词可能有两种含义。是所有的狗都叫dog，还是这只小狗的名字叫dog？你跟小孩说第一遍的时候，他并不知道，但是他会默默记住这两个假设。

换一个不同的场合，你指着另外一只狗，跟小孩说 dog，小孩马上就明白了 dog 指的是所有的狗 —— 他没有再猜测别的可能性，比如说 dog 是不是特指公狗或者比较小的狗？他先采纳最简单的假设再说。

第二个规则是注意力。当一个人谈论什么东西的时候，他的注意力一定是在这个东西上。妈妈说蝴蝶的时候，要么她会用手指着蝴蝶，要么就看着蝴蝶 —— 所以孩子知道“蝴蝶”是在说什么。

科学家怎么知道孩子会使用这个规则呢？实验室里，给孩子手里拿一个他从来没玩过的玩具，比如一个潜水艇模型。老师对孩子说“潜水艇！”孩子就知道那个新玩具叫潜水艇。但如果不是老师冲着这个孩子说，而是头顶上的广播里说了“潜水艇”，孩子就不会意识到那个玩具叫潜水艇，也就学不会这个词。

第三个规则是在“这个”、“那个”、“the”这些冠词之后跟着的，总是名词。连 12 个月大的婴儿都能运用这个规律。你每次说 the，他就知道后面跟着的一定是个东西，而不是一个动作。

第四个规则是通常情况下，两个不同的词不会指代同一个东西。地上有很多玩具，其中只有一个新玩具是孩子没见过的。你对孩子说“把那个 kekeke 拿给我！”他没听过“kekeke”这个词（其实是你编造的一个词），但是他会把那个新玩具拿给你，因为他知道其他玩具的名称都不是“kekeke”。

有些聪明的狗能听懂几百个单词，这个拿玩具的测试，连狗都能通过……而 AI 还做不到。

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还有很多别的规则。现在人们也在研究让 AI 基于规则学习的方法。我们之前在朱迪亚·珀尔的《为什么：因果关系的新科学》那本书里也看到，AI 也在学习因果关系，只是所有这些努力都还很初级。

那人脑是怎么知道这些规则的呢？有些肯定是天生的，婴儿一出生就已经知道一些“关于规则的规则”，也就是“元规则（meta-rules）”，甚至一些“元规则的元规则”。但更多的情况，是我们自己在大脑里先创造规则，再去验证规则。这就涉及到大脑的第二个关键能力，也就是假设和检验。

提出假设然后验证假设，这是科学家的工作方法，也是我们常说的“贝叶斯方法” [2]。

贝叶斯方法讲究“观点随着事实发生改变”，那这个观点是从哪来的呢？是你自己假设出来的。面对一件事情，大脑会假设几个规则，然后通过观察去验证哪个规则成立的可能性更大。

比如你在聚会上遇到一个人叫小王，你发现他不怎么说话。小王是什么情况？你提出了几个假设：他性格比较内向，他是个哑巴，或者他不会说中国话。然后你观察他，你跟他说了一句话他好像听懂了，那就应该弱化“他不会中文”这个假设。

婴儿就是这么学习的。我们专栏多次提到过一位发展心理学家叫艾莉森·高普尼克（Alison Gopnik），她经常鼓吹婴儿都是科学家，是贝叶斯方法专家 [3]。孩子们猜测规则，验证规则，就掌握了规则。

迪昂认为，人脑的学习过程是下面这三步 ——

第一，使用思想语言创造各种假设的规则；

第二，在实践中验证这些假设，找到最可能的规则；

第三，用这个规则去学习。

这就是为什么人脑学习得那么快。你要认同他这个理论，那人脑可就太厉害了。迪昂据此有一个惊人的推断 ——

每个人一出生，其实已经掌握了所有的知识。

为什么这么说呢？因为你可以用思想语言自行推导所有的假设，你可以做各种各样的猜测，剩下的只不过是调整那些猜测的可信概率而已。

这就如同把头脑健全的你穿越到一个外星球，那里的办事规则和地球完全不同，但是你知道一点：那里的人办事也是有规律的 —— 没规律我们就谈不上学习了。而就凭这一点，你就等于知道了那个世界的全部。你可以假设各种各样的规则，再一个个去验证，把可能性低的假设排除掉。

所以学习的本质不是做加法，而是做减法。世界上并没有什么新东西，你已经都会了，你要做的只是验证……

你相信这个论断吗？婴儿真有这么厉害吗？下一讲咱们看看认知科学家是怎么验证的。

### 💡 精华要点
- 1.人脑的学习过程是下面这三步 ——
- 第一，使用思想语言创造各种假设的规则；
- 第二，在实践中验证这些假设，找到最可能的规则；
- 第三，用这个规则去学习。
- 2.为什么人脑学习得那么快？因为每个人一出生，其实已经掌握了所有的知识。
- 3.所以学习的本质不是做加法，而是做减法。世界上并没有什么新东西，你已经都会了，你要做的只是验证。

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