精准学习正版 迪昂 chatGPD时代 杨雄里唐孝威推荐 人脑相较于人工智能的独特优势人类学习的底层逻辑 教育学习医学AI人工智能 下载 pdf 百度网盘 epub 免费 2025 电子书 mobi 在线

在以超大模型为基石的人工智能如ChatGPT的出现的今天，各类知识不仅唾手可得、且其专业性可与一般专家比肩。在人类历史上，恐怕从没有像今天这样，如此急迫地需要重新定义学习。

《精准学习》打破了神经生物学、计算机科学和认知心理学的边界，为我们揭示了人脑的自然学习法则，阐释了人脑的学习能力相较现行人工智能的优势，提出了高效学习的4大核心支柱。迪昂用丰富且富有创新性的实验及示例，将深奥难懂的认知与脑科学知识，以大众看得懂的方式娓娓道来。为人工智能、教育、医学领域带来关键应用指导，提供了一个再次激发人类潜力的学习方式。

如果你是教育工作者和家长，这本书让你直达顺应孩子学习天性的本源，掌握指导孩子学习的根本法则；如果你是终身学习者，这本书能让你明白学习的底层逻辑，重新认识学习，从而更好地学习、提高学习效率；如果你是认知神经科学领域工作者或人工智能行业从业者，那更要赶快拿起这本书，跟随迪昂，踏上探索人类学习奥秘的旅程，去发现人脑学习原理与人工智能的共性和差异。

推荐序1 架设起脑科学与教育的桥梁 推荐序2 人脑具有非凡的学习能力 导 言 人脑中伟大的才能:学习能力 第一部分 什么是学习 第1章 学习的7个定义 学习就是调整心理模型的参数 学习是在利用组合爆炸 学习就是将错误降到低 学习就是探索各种可能性 学习是—种优化的奖励函数 学习限定了搜索空间 学习是投射先验假设 第2章 为什么人脑的学习能力比目前的人工智能机器更强 人工智能缺少了什么 学习是对领域语法的推理 学习就是像科学家—样推理 第二部分 人脑如何学习 第3章 看不见的婴儿知识 物体概念 数感 对概率的直觉 关于动物和人的知识 面孔感知 语言本能 第4章 脑的诞生 婴儿的脑是组织有序的 语言通路 皮层的自组织 个体差异的起源 第5章 养育的作用 记忆的描述 真实突触和虚假记忆 营养是学习的核心要素 突触可塑性的能力与局限 什么是敏感期 突触的可塑性必须被打开或关闭 布加勒斯特奇迹 第6章 脑的再利用 神经元再利用假说 数学再利用了估算的神经回路 阅读再利用了视觉和口语的神经回路 音乐、数学和面孔 丰富的环境刺激所带来的益处 第三部分 学习的四大核心支柱 第7章 注意 警觉:脑的觉醒 定向:脑的过滤器 执行控制:脑的总机 学会去注意 共同关注 教学是去关注别人的知识 第8章 主动参与 被动的体无法学习 加工的深度越深，学习的效果越好 发现教学法的失败 好奇心以及如何去激发它 想要知道:动机的源泉 学校可能扼杀孩子好奇心的三个方法 第9章 错误反馈 惊讶:学习背后的驱动力 脑中充斥着错误信息 错误反债并不等于惩罚 分数是错误反债的糟糕替代品 自我检测 黄金法则:间隔学习 第10章 巩固 释放脑资源 睡眠的关键作用 沉睡的脑会重演前—天的轨迹 睡眠期间的发现 睡眠、童年和学校 结 论 教育与神经科学的“联姻” 致 谢 注 释 译后记

斯坦尼斯拉斯·迪昂

●全世界具影响力的认知神经科学家之一，欧洲脑科学研究领域的领头人，世界脑科学领域大师级的人物。

●美国国家科学院、法国科学院、英国科学院、欧洲科学院、比利时huang家科学与艺术学院等6个科学院院士，欧洲分子生物学组织成员，美国哲学会会士，法国教育科学委员会主席。

●2014年，与其他两位科学家共同获得有“神经科学界诺贝尔奖”之称的“脑奖”（The Brain Prize）。该奖项在脑科学领域地位很高、分量很重，显示了迪昂在神经科学领域过人的天赋和巨大影响力。

●已在《自然》（Nature）《科学》（Science）等知名学术杂志上发表400多篇文章，其中70篇文章被引用超过500次，h指数高达173。是阅读、数学、意识、学习领域公认的专家。

精准学习系列：《脑与意识》《脑与阅读》《脑与数学》《精准学习》

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人类的特征之一是不懈地搜寻抽象规则。

学习意味着管理内部规则层级，并尝试尽快推导出能归纳整个系列观察的最普遍原则。

从本质上讲，智能可以被视为将非结构化的信息转化为有用的、可操作的知识的过程。

一德米斯哈萨比斯（Demis Hassabis），人工智能公可DeepMind创始人

什么是学习？在拉丁语系的许多语言中，“学习”与“理解”有若相同的词根：法语为apendre，西班牙语和葡萄牙语为aprender。。。的确，学习就是抓住现实的一个碎片，擂捉它并将它带进我们的脑。在认知科学中，学习是在脑中逐步形成外部世界的内部模型。通过学习，那些触动我们感官的原始数据被转换成经过深思熟虑之后产生的想法，抽象到足以在新的场景下被重复使用，成为描绘现实的微缩模型。

脑和机器中这样的内部模型是如何生成的？在接下来的章节里，我们将回项人工智能和认知科学关于这个问题的研究。当我们学习时，信息的表征形式是如何变化的？我们如何才能在任何有机体、人类、其他动物或机器所共有的水平上理解它呢？通过回顺工程师为了让机器学习而设计的各种策略，我们将逐步勾勒出婴儿在学习看、说和写时必须进行的惊人计算能力的清晰图景。事实上，正如我们将要看到的那样，婴儿的脑拥有非凡的能力：尽管目前的学习算法取得了成功，但它也仅仅捕捉到了人脑能力的一小部分而已。通过了解机器为什么不能理解“隐喻”，以及人脑的什么地方使婴儿胜过了最强大的计算机，我们就能准确地定义学习是什么了。

仅有突触可塑性的存在并不能解释人类的非凡成就。这种可塑性在动物世界也无处不在，甚至是连苍蝇、线虫和海蛞输也有可改变的突触。如果说学习是让智人成为教育人、让我们获得理想的生态形式和成功的主要原因，那必是因为人脑还含有一系列比其他物种更丰富的技能。

人类在进化过程中出现了四个主要功能，将我们从环境中提取信息的速度最大化。因为这四大功能对我们心智结构的稳定性起若至关重要的作用，所以我把它们称为学习的四大核心支柱。倘若这四大支柱中有任意一项缺失或薄弱，那么我们的整个心智结构便岌岌可危，反之，当我们需要快速地学习时，都可以依靠它们来优化我们付出的努力。这四大核心支柱是：

·注意，它可以放大我们所关注到的信息。

主动参与，它也被称为好奇心的运算，鼓励着我们的脑去不断测试新的假设。·错误反馈，它将我们的预测与现实进行比较，并修正我们塑造的关于外部世界的

模型。·巩固，它可以使我们将所学的东西彻底内化，反应自动化，睡眠是其中的一个关键因素。

这四大功能远不是人类所独有的。然而，由于我们具有社会脑和语言技能，我们比其他任何物种都能更有效地利用它们一尤其是在我们的家庭和学校里。

注意、主动参与、错误反馈和巩固是学习成功的秘诀，并且这些构成脑结构的基本成分在家里和学校里都能够得以发展。能够调动学生全部四种功能的教师无疑会最大程度地提高课堂学习的速度和效率。因此，我们每个人都应该学着去掌握它们。

学习是在利用组合爆炸

语言的学习真的可以被简单地归结为一些参数吗？如果这很难让人信服，那是因为我们无法想象当我们增加可调参数的数量时，会产生如此多的可能性。这就是所谓的“组合爆炸"（combinatorial explosion）-

当你将极少数的可能性参数组合在一起时，参数的数量就会呈现指数级的增长。假设世界上所有语言的语法可以用大约50个二元参数来表示，就会产生20种组合，也就是超过1000万亿种可能的语言，或者说1后面跟着15个0！目前世界上的3000种语言的句法规则都能很轻松地被放入这个巨大的空间。然而，在我们的脑中，可调节的参数不只有50个，其数量大得惊人：80多亿个神经元，每个神经元大约有1万个突触相互联结，联结的强度各不相同，所创造的心智表征空间可以说是无限大的。

人类语言的各个层级都在大量利用这些组合。例如，脑词库是我们掌握的单词以及它们的内在模式。英语母语者一般会掌握大约5万个单词。这些单词构成了一本巨大的词典，但我们只花了大约10年时间就学会了它们，这是因为我们可以分解学习问题。假设这5万个单词中的每个单词平均只有2个音节，每个音节由3个音素组成，这些音素来自英语的44个音素的组合，那么这些单词的二进制编码需要不到200万个基本的二元选择

（即“位”，其值是0或1）。换句话说，我们脑词库中的所有知识都可以放在计算机中一个250千字节（每个字节包含8个位）的小文件夹中。

如果我们排除掉单词的多义的问题，脑词库可以被压缩到更小的容积。随机抽取6个字母，如xfdrga，它们无法组成英语单词，真正的单词是由多个音节按一定规则组成的，像构建金字塔一样。语言的各个层级都是如此，句子是词的规则集合，词是音节的规则集合，音节是音素的规则集合。组合既是巨大的（可以在几十个甚至数百个元素中选择）同时又是有限制的（只有某些特定组合才会成立）。学...

总而言之，人脑通过创建一个多层分级的模型来分解学习问题。这在语言学习中尤其明显一从基本的音素到整个句子，甚至是一整段话。但所有的感觉系统中都能重现同样的层级分解原理。

些脑区只负责低层级的形态，它们在非常短的时间内通过个非常小的空间窗口来观察世界，从而分析最细微的形态。例如，初级视觉区域是大脑皮层中第一个接受视觉输入的地方，该区域每个神经元只分析视网膜的一小部分。它通过“针孔”窥视外面的世界，因此只能发现非常低层级的规律，如是否存在会移动的斜线等。数以百万计的神经元在视网膜的各个地方做着同样的工作，它们的输出成为下一个层级的输入，从而检测“规则的规则”，以此类推。在每下一个层级上，规模都在扩大。人脑由此逐渐在越来越大的时间和空间范围内寻找规律，从这种层级结构中衍生出检测日益复杂的对象或概念的能力，从一条线、一根手指，到一双手、一个手臂，到一个人的身体两个，两个人面对面，两个人面对面在握手。。原来这是特朗普和马克龙的第一次会面！

学习就是将错误降到最低

被我们称为“人工神经网络”的计算机算法，其灵感源自大脑皮层级性组织。它有着和大脑皮层一样的金字塔般的连续层级结构，每一层都具有比前一层更深层次的规律。这些连续的层级以越来越深的方式处理输入的数据，因此它们也被称为“深度网络”。每一层级本身只能侦察外部世界的极其微小的一部分，比如在数学家们经常谈论的一个线性分类的问题中，每1个神经元只能将数据分成A和B两类，通过画一条直线串起它们。然而，当你将各个层级组合在一起时，你就会得到一个非常强大的学习工具，它能够侦察复杂的结构并通过调节自己以处理各种不同的问题。从这个意义上说，计算机芯片的进步使得今天的人工神经网络变成了深度网络，它们包含了几十个连续的层级。而距离感官输入越远的层级，其洞察力就越强，识别抽象本质的能力也就越强

让我们来看一下法国卷积神经网络之父杨立...

编辑推荐

●在人类面临人工智能严峻挑战的今天，提供了一个再次激发人类潜力的学习方式。 ●基于人脑有效学习的四大核心支柱，为教育的应用构建了底层逻辑。 ●解答了人脑相较于现行人工智能的独特优势。为人类与人工智能互学习、进化指明了方向,为教育、学习、医学等知识行业、人工智能研究带来了关键应用指导。 ●名家译作。华东师范大学教育神经科学研究所副主任、《教育生物学杂志》执行主编周加仙领衔翻译！ ●大师推荐。中国科学院院士杨雄里，中国科学院院士唐孝威倾情做序。清华大学基础科学讲席教授、北京智源人工智能研究院首xi科学家刘嘉，北京师范大学认知神经科学与学习国家重dian实验室教授、长江学者特聘教授薛贵，复旦大学类脑智能科学与技术研究院副院长王守岩，北京大学心理与认知科学学院副教授、博士生导师孟祥芝，北京师范大学教授、博士生导师，儿童脑智发育与学习促进研究领域专家李燕芳倾情推荐！ ●湛庐文化出品。

媒体评论

在对智力的纷繁定义中，学习无疑是zui核心的认知成分。而学习的对象，理所当然就是知识。但是，以超大模型为基石的人工智能如ChatGPT的出现，让各类知识不仅唾手可得，而且它的专业性可与一般专家比肩。于是，以知识为生的程序员、律师、医生等“知识分子”第yi次面对可能失业的窘境，而“书中自有黄金屋”的古人智慧也将过时。不学知识，那我们应当学什么？在人类的历史上，恐怕从没有像今天这样，我们如此急迫地需要重新定义学习的对象！认知神经科学家迪昂教授的《精准学习》提供了一个再次激发人类潜力的学习方式。由此，人类与人工智能互学习、共进化。 ——刘嘉 清华大学基础科学讲席教授，北京智源人工智能研究院首xi科学家 学习是智能的核心，也是人脑zui伟大的才能。但什么才是真zheng的学习？迪昂站在心理学、脑科学、人工智能和教育学的交汇处，系统阐述了对学习的zui新理解、人脑相较于AI在学习上的独特优势，并提出了促进人脑学习的科学方法。如果你也渴望理解、提升或者创造智能，一定不能错过这本书。 ——薛贵 北京师范大学认知神经科学与学习国家重dian实验室教授，长江学者特聘教授 阅读这本书也是学习理论和反思实践经验的过程，不断反思自己学习的历程、教育孩子的过程、指导学生的教学方法，是对自我的反思以及重新认识个体与世界关系的过程。这本书对于认识我们大脑的神奇学习能力、发展新的教育方法与理论，以及思考如何发展具有学习能力的人工智能深有启发。 ——王守岩 复旦大学类脑智能科学与技术研究院副院长 迪昂博士是擅长打破边界的神经科学大师，他总有办法将人脑研究领域中碰到的复杂困境分解成可被理解的细致图像。在《精准学习》中，迪昂深刻阐释了人脑的学习机制及高xiao学习的普适原则，精辟谈论了为什么人脑的学习能力比现行人工智能更强。本书为教育、神经科学、人工智能等领域带来了关键指导。 ——孟祥芝 北京大学心理与认知科学学院副教授、博士生导师 斯坦尼斯拉斯·迪昂不仅是神经科学领域的领军者，还是一名杰出的思想传播者。在其新力作《精准学习》中，迪昂详细阐释了人脑学习的基本机制，将深奥难懂的脑科学知识用大众读得懂的通俗语言娓娓道来。《精准学习》是人脑如何学习的jue佳入门读物，将让每一个关注脑与学习的读者获益无穷。 ——李燕芳 北京师范大学教授、博士生导师，儿童脑智发育与学习促进研究领域专家 有些概念虽然我们特别熟悉，但对它的定义却是模糊不清的，“学习”就是这样的一个概念。它很普遍，每个人都在学习，然而，它又像是一个黑匣子。迪昂打开了它，揭示了里面令人敬畏的秘密……迪昂在《精准学习》这本书中对人脑的基本机制做了系统的解释。它是一本ji好的、让大众了解大脑如何学习的入门读物。 ——《纽约时报》 对于教育工作者、家长和其他对如何有效学习感兴趣的人来说，《精准学习》都是一本极富启发性的书。 ——《出版人周刊》

书籍介绍

本书打破了神经生物学、计算机科学和认知心理学的边界，为我们揭示了人脑的自然学习法则，阐释了人脑的学习能力相较现行人工智能的优势，提出了高效学习的4大核心支柱。迪昂用丰富且富有创新性的实验及示例，将深奥难懂的认知与脑科学知识，以大众看得懂的方式娓娓道来。为人工智能、教育、医学领域带来关键应用指导，提供了一个再次激发人类潜力的学习方式。