本来学习的本质特点是是无数据学习，即通过经验获取和自主探索来获取知识和技能。虽然在某些情况下会借助外部数据和指导，但主要还是通过感知、思考和实践来进行学习。这样的学习方式使得我们能够具备适应性、创造性和灵活性，对于应对复杂多变的现实世界具有重要意义。人类学习并非完全依赖于事先准备好的数据，而是通过直接观察、体验和参与来获取经验，例如，婴儿学习语言时，并没有事先标注好的语法规则和单词列表，而是通过不断聆听、模仿和表达来逐渐掌握语言能力；人类学习还包括一种自主探索和无监督学习的过程。在这个过程中，我们通过观察和实践来发现规律、建立认知模型，并从中提取有用的信息和知识，这种自主性和创造性的学习过程使得我们能够适应新的情境和应对未知的挑战。总的来说，是熟能生巧，是熟读唐诗三百首。
这还是基于内在的直觉、经验和潜意识的运作。非数据智能体现了人类大脑的高度复杂性和适应性。不可解释性指的是无法准确地解释或描述人类的非数据智能的原因或机制。虽然我们可以观察到人类在某些领域展现出非凡的能力，如艺术创作、音乐表演、专家决策等，但无法清楚地解释其背后的思维过程和决策原则，这种不可解释性可能源于以下几个因素：1、复杂的神经网络：人脑的神经网络极为复杂，由数十亿个神经元相互连接而成，形成了错综复杂的关联和模式。这使得人类的思维过程难以准确地被解剖和解释。2、潜意识的作用：人类的决策和行为往往受到潜意识的影响。大部分的非数据智能可能是在我们无法察觉的情况下形成的，潜意识中蕴含了丰富的经验和模式识别能力，但我们却无法清楚地描述其具体运作方式。3、综合多元因素：人类的非数据智能往往涉及到综合考虑多种信息和因素，并在不同的上下文中灵活应用。这种复杂性使得难以精确地将其归结为单一的规则或原则。虽然，人类的非数据智能很多时候是不可解释的，这并不意味着它们是毫无道理或随机的。相反，这种不可解释是通过对输入数据的模式和关联进行学习，从中提取特征和规律，并基于这些规律做出预测或决策。这种不可解释性可能是因为模型的复杂性和参数数量巨大，使得人类难以理解其中的内在运作方式。
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