学习观4.5：这些学习方法从何而来

前言

很多人可能会好奇，我本是讲机器学习的，为什么出了 4 个《学习观》的小视频。难道 YJango 要加入鸡汤文行列中了吗？

视频

附录

没有免费午餐定理 早就告诉了我们，没有万能学习法，必须依照具体任务而选择学习方法。所以你会发现，至今所有的视频里，我只对原则提出了问题，但其实并未给出任何学习方法。

然而实际生活的情况并不像定理中所假设的那样，虽然没有万能学习法，但却有一些原则。在《学习观》05中便会提到第一个真正跟学习方法相关的构建知识的原则。

也就是说，我依旧在讲机器学习。我希望人们不再觉得机器学习与自己毫不相干，机器学习的知识还有另一种用法。

《学习观》并非独立的视频系列，从开始就是《超智能体》一部分，你若喜欢可叫它前传。不同之处就是同样的机器学习知识应用在了人脑上。

以后我也会慢慢揭开为什么这个专栏叫做《超智能体》，它到底指的是什么意思。到时候你会明白它既不与机器学习相关，也不与学习相关，而是我曾经未完成的作品。

关于深度学习和浅层学习与人脑学习的类比我没有详解解释。有两点：

错误学习算法：不是所有任务都适合用深度学习来建模。该用浅层学习的时候用深度学习，该用深度学习的时候却用了浅层学习造成的不良表现。类比的是该用运动类学习方式，却用了思考类学习方式。

错误迁移方式：我们的学习大多是知识的迁移，因为发现知识的人并非我们自己，而是前人。浅层学习算法可以通过描述关系方便的将知识从一个系统迁移到另一个系统。然而深度学习却完全不能这么迁移。类比的是某人会英语，会游泳，但这个人无法仅通过语言让另一个人学会游泳。很多知识并不可以仅仅通过描述就能达到迁移的效果。

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公号回复：学习观4.5

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