学习是知识的主要来源

理解科学哲学，如实证主义对知识来源的探讨。 #生活技巧# #学习技巧# #跨学科学习#

随着人类文明的进步，学习前人积累的知识成为获取知识的主要来源。所以人类社会普遍重视学习活动。几千年前孔子就对学习进行了论述：“学而不思则罔，思而不学则殆。”《论语·为政》。这段话的意思就是说:“只学习却不思考,就会感到迷茫而无所适从，只是思考而不学习，就会疑惑而无所得。”古代的学习活动可能是因为书籍的稀缺，所以强调学习首先是记忆，背诵经典书籍的知识内容。但是孔子认为仅仅是记忆上完成了知识的学习，而没有通过学习者的思考去理会知识的含义,则不可能把书本上的知识变成自己的经验。没有深入的思考理解，记忆的知识不能够用于指导实践，起不到实际的作用。而仅仅依靠自己的经验，没有广泛的学习那些前人积累的知识，那么也很难得到能够解决实际问题的知识。所以强调学习知识和通过思考变成自己的经验相结合的学习方法的重要性。那么这个思考是如何进行才能够达到解决问题的效果呢？

我们现在学习的知识大都是以语言文字来论述的，有专家认为人们在知识的记忆上是通过知识表述的关键词的概念来完成的。完整的知识体系应该是关键词概念组成的网络状的系统。为了便于学习和研究，科学方法把各种知识进行分类，按照类别再进一步深入地探讨。各种知识门类不仅知识内容不同，而且使用的描述方法也可能相差很大。这种科学方法经过多年的实践被证明对于知识的学习和深化是有效的，但是各类知识之间的区隔也会对一些复杂问题的解决带来负面作用。要解决一些复杂的技术问题往往需要多方面的知识的融会贯通，互相启发和交互。

为了方便交流和积累，人们把某一类知识体系的描述构成理论。科学理论是关于客观事物的本质及其规律性运动的相对正确的认识，是经过逻辑论证和实践检验并由一系列概念、判断和推理表达出来的系统化的知识体系。理论强调对事物运动的规律性的认识，就保证了在相同的（或者在一定范围内类似的）情况下可以预测（以比较大的概率得到）运动结果。这种知识才能够指导人们以正确地行为来应对自然变化和运动。所以当今人们在学校学习的知识都是已经完成的一些科学理论化的知识体系。

由于人类知识积累的非常丰富，人们的学习不得不集中在某一领域中。在今天的教育体系中，各种知识的学习也是按照这种科学分类方法进行的。一般在小学、中学阶段是基础性知识学习，所以学习的知识涉及的类别比较多，特别是语言和数学工具的学习花费的时间最多。而随着学习的深入，进入大学（或者各种职业专科学校）以后，人们学习的知识可能会被局限在各个分类中，而对于类别以外的知识可能会了解得比较少。如人们通常说的“隔行如隔山”。

随着信息技术的发展，人们越来越重视基本的思维方式的训练，而不是知识本身是具体内容。因为今天通过功能完备的人工信息系统人们可以方便地查阅几乎所有的人类知识内容，但是对知识的理解和应用来解决实际问题的能力可能目前还不能依赖于机器系统。大脑的思维方式的训练有利于在学习过程中对知识的理解和运用，从而达到解决实际问题和创新的目的。创新思维更加引发人们的兴趣，如何才能产生创新思维可能与学习能力有很大的关系。

在今天的信息充斥的社会中，可能很多人会有这样的感觉：“自己每天都在忙碌，却不知道忙了些什么。每当夜晚降临，就会有一种羞愧感涌上心头，该做的，想做的都没有做。然而，睡了一觉，第二天又开始了这种重复性循环？……我们每天被各种琐事缠身，手机逐步成为最大的干扰，刷朋友圈，玩微博，思维混乱，精神分散。想做出点成就却无处下手。”这是一个飞速发展的社会，人人都想要做“多面快手”，总觉得多管齐下才能够有更多的机会。而在知识的学习上难以进行深入的思考。知道社会需要创新，但是创新思维似乎无从下手。

针对这种种情况，欧洲工商管理学院（INSEAD）教授特奥·康普诺利著的《慢思考》一书中，教我们如何改善思维方式，把重要的时间放在创意构思和正确决策上，从而可能会将个人能力和做事效率提升到一个更高的水平。特奥·康普诺利教授在他的书中告诉我们，人的大脑拥有三套负责认知、决策的脑系统：反射脑、思考脑和存储脑。反射脑快而原始，它自发而无意识地处理问题。思考脑慢而成熟，它会消耗大量能量，而且很容易疲劳。还有时刻等待空闲的存储脑，它负责存储信息和激发创意。作者提议“专注”地工作可能是让学习和思考有效率的重要方法。专注就是让你的大脑在比较长（几十分钟到几个小时）注意力只放在某一件重要的事情上，比如阅读、思考某个问题。另外良好的休息和睡眠可能也是使你的大脑能够有效率的学习和思考的必要条件。

在大脑思考方法上目前科学理论认为有两种思维方法的使用最为普遍：逻辑思维和辩证思维。根据使用经验来说，逻辑思维比较适合于对规律性比较明显的事物运动的认识，对于有明确的因果关系的事件判断效果比较好。逻辑推理的依据是已有的理论知识，特别是对于自然界物质运动的规律性（可以在一定的精度和概率范围内重复出现的）的理论。这些理论本身也是以逻辑推理方式经过严密的科学语言来描述的系统性的体系。所以逻辑推理方法广泛用于物理学，数学等各种自然科学的学习和研究中。

另外一类是辩证思维，西方对辩证法的理解主要是强调矛盾运动对一个体系变化的作用，而东方的辩证思维体现在阴阳、太极、易的理论，认为矛盾双方既有冲突也可和谐共存的运动是事物发展的基本形态。辩证思维可以比较好地对待那些规律性比较不明显的事物变化，比如生物学，社会学等一些非线性系统领域。进一步对思维方式的探讨可能进入哲学领域，会更加抽象。

学习不仅仅获得知识，同时也会改变了大脑的思维方式，甚至连大脑的连接结构可能都会发生变化。虽然通过学习来提高环境适应能力是各种生物所具有的能力，甚至一些“聪明的”动物的学习能力还很强。但是能够通过语言交流，甚至通过更加抽象的文字信息来学习知识的却只有人类。而且是具体的经过学习训练的人，通常称为有“文化”的人。这些人的大脑是不是得到进一步的进化，现在还没有研究结果。但是，人类的学习能力的确是可以通过训练得到加强的。甚至有些研究认为，不同种类的语言，不同的文字也会对其使用者的学习能力有不同的训练结果。比如以语音拼音为特征的西方文字比较适合于培养大脑的逻辑推理能力；而使用以图形方块字为特征的中文来学习和描述知识的人，可能比较适应于大脑的抽象思维能力。

人类发明了计算机希望能够帮助人进行一些脑力劳动的工作。以前的电子计算机虽然可以高速地进行计算，但是所有的计算过程都要人工编制程序。程序就是用来告诉计算机的所有计算的执行步骤。随着计算工作的复杂程度越来越高，程序的编制、调试、修改的工作量越来越大。人类可以通过学习来提高自己的知识水平，学习使得人类的智力越来越强。于是科学家就希望借助人类的学习训练过程来让计算机自己完成这个过程。通过研究产生了机器学习技术。借助与电子计算机的高速计算能力和大量的信息数据，机器的确可以通过学习变得越来越“聪明”，能够自己学会做很多工作。人工智能机器机器的学习算法就是模拟人类的学习过程，从输入的大数据训练中学习得到有用的知识（算法）。通过对机器学习技术的完善，机器也可以通过学习，变得越来越“聪明”。人工智能技术最基础的工作就是让机器通过学习提高能力，完成很多人的大脑智能才可以做的工作。基于学习来提高计算机系统的处理能力的人工智能技术开始越来越完善，并且已经可以在很多方面为人类提供更多智能化的服务。

关于机器学习和人工智能技术将在后面另外介绍。至于人工智能技术是不是会让机器变得比人类更聪明，甚至会统治人类？这个问题会另外讨论。

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