83/100 认知方法论：认知中的模式识别与机器学习

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输出是最好的输入

#见：机器学习——我在茫无头绪中面对一个陌生的世界，自己慢慢摸索，逐渐形成了一些所谓的规律，而这个规律是一种暂时的、不那么执着的规律，我要怀着谦卑之心，拿这种规律和模式去跟世界碰撞。如果我是对的，那就深化这种认知；如果我是错的，那就进行改进。然后，通过这种不断地迭代，不断地格物致知，我的认知能力会越来越强。

我们的认知中有一种类似于“熵增”的东西：神经元突触减少，反应变量减少，这是客观的，你要对自己的这种认知局限、固化、老化和退化有一种警醒和谦卑。换句话说，随着年龄的增加，我们的认知天然就具有退化、固化、老化的特点。

“熵增”不可被避免的时候，“如何以更大的努力减少熵增”就是“终身学习”。

总结：1. 我们今天从“模式识别”与“机器学习”的差别讲到了人认知的变化，或者说，是退化、固化、老化，这种认知当中的“熵增”现象。

2. 我们看到“认知”有两种方式：一种是“自上而下”的，一种是“自下而上”的。要保持认知的活力，就要尽可能让自己的认知处于一种“自下而上”的状态，或者说“让自己有一种饥饿感、愚蠢感”，这是优化认知，实现“终身学习”的一个前提。

我们从“模式识别”和“机器学习”这两种技术推演开来，谈人的认知。人的智能跟人工智能毕竟是不一样的，它们之间本质相通的地方在哪里？这种相通意味着什么？我们下节课接着讲。

#感：想要实现终身学习，就要时刻保持认知的活力。而维持认知活力的源动力就是要时刻保持好奇心，并且用迭代式的成长不断打破固有认知。

#思：我们说一个人老了，其实并不是指年龄上的老化，而是指心态上的、认知上的老化。人老的标志就是他是否还乐意接受新的认知、新的讯息，并愿意通过新的认知做出调整和改变。

#行：像查理芒格这样不断优化自己认知的人，怎么会老呢？

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