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如果称2016年为科技元年，相信很多人都不会否认。而在这么多黑科技事件中，最让大家惊颤的无非是alpha Go 与 李世石那场人机大战，这是自1997年深蓝电脑战胜国际象棋高手之后，又一次人工智能让世界惊颤。
而就在战胜李在石之后，谷歌的DeepMind团队在6月宣布他们做出了一款人工智能里的游戏高手，它可以靠自己不断试错学习，在游戏打败专业玩家。
人工智能计算识别能力正在以一种递进制的方式发展，短时间内，人工智能已经在云智能对战方面积累了丰富的经验，并且可以通过自学、自我试错打败人类选手。
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这篇文章就是要跟各位探讨人工智能的学习，同时将其转化成我们可以使用的8种学习方法。本文字数较长，实在没有耐心看全文的各位可以直接跳转至重点部分。
到底，人工智能游戏高手是怎么打败人类游戏玩家的呢？
过程是这样的：开始时，摆在它面前真的就只有控制器、显示器和得分反馈，它连要玩什么游戏都不知道。
但是游戏开始后，它就会仔细观察游戏视频，摸索出游戏的模式。再开始操作控制器，并根据得分反馈进行调节。
结果就是，在完全没有编码，自学的情况下，这款人工智能产品学会了49种视频游戏，并且在23个游戏里，打败了人类的专业玩家。
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简单来说，人工智能的学习过程就是观察—摸索—操作—反馈—调节五个步骤，在这5个步骤下，它使用了区别于普通人的两大学习方法：深度神经网络和强化学习，让电脑自行从数据中发现共有模式，并且熟练地掌控它。
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怎么理解深化神经网络与强化学习呢?简单来说，这两个武器转化而来就是下面这张图所表示的两大衡量武器 ：学习的深度以及学习的频率。
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真正的高手是能在一个领域进行深度学习与研究并通过高强度的刻意练习将知识转化为技能！
对于此，可能很多人都会觉得嗤之以鼻，“这玩意谁不知道呀，但就是做不到呀！”既然如此，你有没有思考过做不到的原因呢？
仔细想想为什么每次我们一玩游戏就嗨到不行，别说玩个几小时就是玩个几天几夜都没有问题。但是呢，一到真正要学习时候，拿起一本书看了半个小时就已经受不了。
为什么会有这种差别？我们看不进书真的是因为我们太蠢太笨，脑子太慢了吗？
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不好意思，这次我不准备安慰大家，因为实话还真的是。
当我们在玩游戏的时候会有一种全身心的投入感，能够充分调动眼睛、耳朵、思维全方面的合作；但当我们在读书的时候，大部分的人采取就是单一的眼睛扫描，发现重要部分启动大脑进行加工，然后再扫描，再加工。**
在学习中，大脑的思考维度总是落后，久而久之，大脑就会陷入了一种待机状态。在这样的学习状态下，你以为出去洗把脸来罐红牛就真的能重新激发学习状态？答案当然是否定的。
那我们到底该怎么学习呢？首先要祭出人工智能的第一个学习武器---深度学习
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深度学习即是在学习中，全面、多感官的调转我们的大脑，我也称它为多感官学习法。这种方法使得学习就像玩游戏一样，让我们沉入其中，达到心流模式。
要达到真正的心流模式，我们可以借鉴下面5种方法：
1、 以自我为中心，探索答案
我们学习之前一定要学会问“跟我有什么关系”，明确你学习的目的是什么，是随便性读一读还是想深入了解。这一以自我为中心的学习态度能最大化的确保我们在学习中始终保持自我，通过好奇心得引导，让我们不断的探索答案，而不是被动的接受知识的灌输。
而对于以自我为中心的探索，我们首先必须要学会问自己这四个问题：
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这四个问题就像一条引线一样，引领我们不断的思考探索，让大脑时刻保持在思考的维度。学会以自我为中心进行探索是我们学习的第一步，同时也是非常关键的一步。
2、知识最小化拆解
书本等学习资料上，呈现出来的皆为已包装整理过的知识，它可能很复杂也可能很深奥，对于这样一个的知识结构，往往需要我们进行人为的拆解。
一个好好的知识，我们为什么要拆解它呢？可以借鉴人工智能学习领域的一个著名的方法：卷积神经网络。就如神经的最小运算单元是神经元一样，神经网络的最小单位是一个小节点。通过多重相异的结点联结，能够输入输出信息，实现机器“思考”。
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一个最简单的数字“A”,它的识别包括不同层次，每个层次用来识别不同的内容，比如轮廓、颜色、形状、像素等。
想象一下，如果有30种不同的维度进行过滤和筛选，我们学习的准确度是不是有着令人惊讶的提高？所以会拆解是我们自我学习中非常重要的一步，它教会我们如何去细化知识。
比如：你看杂志的时候，能看到什么？名模？奢侈品？精美的图片？
真正会学习的人，一本花花绿绿的杂志也能成为他的学习资料。
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通过对杂志文章、封面、目录、图文排版、广告渠道投放等细节部分的拆解思考，我们可以从中学习到杂志的文章应该如何分类、什么样的文章标题能够吸引读者，怎样才能够最大化的学习提升图片精美度、怎样进行图文结合、怎么进行内容定位等等方面的内容。
只要你不断的拆解，你会发觉知识具有无限的扩展与连接性，它的价值并非仅限于呈现在我们的样子，而是隐藏于表层含义这下。
这就需要我们养成深入拆解的习惯，将一个知识拆解的越小，我们大脑的接受程度就越大。
3、故事化学习
对于一个很深奥很不好理解的知识，该怎么学呢？这确实是一个难题，我们的大脑无法忍受无聊的事情。在学习中，面对那些深奥的知识，我们要学会为大脑找些乐子，而这个乐子就是讲故事。
要问怎么给复杂知识讲故事呢？来看看john .medina 是如何描述负责记忆的海马体与负责思维的大脑皮层之间的关系的。
当感觉的信息进行进入大脑皮层后，海马与大脑皮层开启了一段电子婚姻。
刚开始他们无比的亲密，每天在“哇啦哇啦“的交谈着，哪怕就算在我们睡着后，他们还是在不断的互诉衷肠，表达爱意。这一过程不断持续，直到有一天记忆固存在我们的大脑里，他们才渐渐冷淡下来，并慢慢的解决这段亲密关系。
海马与皮层的故事，听起来这就像是短暂的婚姻，他们的baby就是那个固化在我们脑海中的记忆体。这样一形容有没有感觉这种略带深奥的知识过程突然变得生动起来了、
故事不仅将帮助我们理解知识，同时也会加深我们的记忆，对，也就是那个故事当中的baby。
而要会讲故事，就必须要让故事有关联性与情节性
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什么是关联性？即是故事的主角与知识的主角特质要保持一致，就如海马与皮层，作者形容他们为短暂的婚姻，而不是说他们是一夜情。
什么的情节性？当然就是故事要有高潮有结局，有起伏的故事才是完整、令人映像深刻的故事。
4、图像化学习
学习时，思维在脑海里流窜，横冲直撞又反复纠缠，最后扭成一团麻。所以常常会有人抱怨学习时，脑袋一团浆糊。这是因为，大部分人的思考过程都是杂乱无序，没有逻辑的。
一个复杂的知识放在我们面前的时候，我们可以用图画、图表、模型的形式去拆分、呈现，将知识可视化。
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可视化学习方式多种多样，但其最终目的都是帮助我们更好的将复杂的事务梳理清楚。在使用可视化学习时，我们可以自己手画，也可以使用模型。
但不同的模形有不同的使用功能，思维导图可以帮助我们更好的记忆与发散、鱼骨图帮助我们寻找事务的本源，架构图让我们清晰的了解组织层级。
5、场景化学习
在互联网营销中有个观点叫“到用户中去”，想要做出好的推广，肯定不能待在一处跷着脚猜测客户的喜好。从客户出发，才是真正有价值的营销。而知识也是一样，要站在知识中去才是有价值的学习。
什么是场景化学习？
举个例子：7年前，我一个朋友想学英语，周边没人愿意陪他练习的时候，他自己想出来一个方法。当他再学education这个词，把自己想象成一个翻译家，他此刻就站在台上。然后翻看新华字典中所有与教育相关的例句，随后要求自己立马给出译文。刚开始的时候他甚至一个整句都翻译不出来，但半年后他英语流利的吓了我一跳，现在他也是一名非常优秀的翻译人员。
所以，场景化能最大化的激发我们的学习兴趣，促使我们将知识实时转化。
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总结而来，什么是深度，深度学习就是尽可能多的激活我们的大脑的神经细胞，增加髓鞘质的厚度，换言之就是为学习做些更能刺激兴趣的事，让大脑嗨起来。
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当然光让大脑嗨起来肯定是不够的，我们还需要结合强度练习，这也就是我们开头那张图上所说的频率。
来，我们先看一组数字，所有人请先记住这组数字，不要去回顾它。1分钟后再去回想这组数字。
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我们大脑的工作记忆只有30s,，这组数字你在30s内可以很轻松自如的记住他，但是30s后甚至更长的时间内你就开始遗忘，如果你想要延长记忆时间你就必须要反复的去重复它。·这个反复的时间要多久？答案是几个月，甚至几年。
而我们又该如何去练习呢？
6、最佳范例对比法
这个方法有一个最好的例子，有“博士之父”之称的王云五先生有一个独特的英文自学方法，就是将英文名家作品译成中文，一周后译回英文，将英文与原作对比体会。这里王云五先生就是将英文原作作为了最佳的范例。
这种方法能够帮助我们最快的找到学习的参照物与学习方法，通过比对经典、自我分析，把经典当做老师，并不断的强化练习，我们可以找到更多的学习突破口。
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7、刻意练习
我们常常以为高手一定有什么隐藏的学习秘籍，但其实高手也都在使用笨办法。
文案高手小马宋就有这样的经历：
他本人是西安交大锅炉专业毕业，毕业后分配到中石化集团天津石化炼油厂烧锅炉，几经波折到后来在国际广告公司FCB任文案，再到奥美互动任助理创意总监，再到创办第九课堂……
那么问题来了：他如何从锅炉工做到创意总监？
他用了一个笨办法，那就是阅读大量的广告创意案例。他用了半个月的时间把德国的一本世界级广告创意杂志十年来的作品，从网上全部搜集起来，一共是20000个顶尖的创意作品。
他又用了近一个月的时间，把他们分门别类的整理成了10个PPT。并把这20000个创意反复看了三遍以上。
同时，他也收集了世界上最经典的文案，全部抄写了一遍。并且在从事广告的6年间每天保持着阅读10个以上广告案例的习惯。
就冲着这种高强度的刻意练习，有多少人能真正做到？高手都有一段苦心折磨自己单点技艺的过程，而普通人和高手之间的距离，大抵就是自己能否严格要求自己吧。
就连人工智能也是在使用这样的笨办法，在李飞飞教授领导的斯坦福大学Imagene图形图像化研究中，收集了1500万张图片用以识别2200种图形，而人工智能计算机要做的就是每天不断反复的识别。
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还记得，我们最开始了解的google mind的游戏高手吗？它是通过观察—摸索—操作—反馈—调节五个步骤来完成逆袭，而我们会学习都只是其中一小部分。还需要进行自我输出、从而获得反馈不断提升我们的学习。
8、从知识中来到知识中去
在互联网营销中，我们这帮策划、创意狗都有一个“通病”叫自嗨，很多人都会陷入自我认知的框架中。当我们拿出一个创意时，觉得整个世界都会为此而癫狂。
而当真正把所学所思所想拿到实践中，才发现这个观点是如此的脆弱。所以《黑天鹅》的作者塔勒布就提出“反脆弱”观点，理论是脆弱的，我们只有结合实践进行调整，在实践中丰富知识的维度，培养反脆弱技能才能真正的学会学习。
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在人工智能大举来袭的今天，我们唯有更聪明的学习，运用深度学习全面调动我们的大脑，并通过高频的练习将所学知识转为技能。只有这样才能确保自己不被时代所淘汰。
请记住，相比于人工智能而言，我们人类来说最赞的就是我们不仅会模仿拆分，我们还会思考！
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