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 更奇妙的是，地球人后来做了更多深入实验，发现这个学习效率机制，真的不仅适用于机器学习，也适用于人类大脑。

    在“试错型学习”，或者说早期认知方面，人脑和模拟人脑宏观运作规律表现的深度学习，是一致的。

    地球人当时设计的人体实验，主要是拿婴儿做实验，因为可以尽量减少干扰项。选取原本认知发育水平差不多的婴儿，让他们认图片训练，就跟现在一两岁的小孩，看画本教他们什么是猫、什么是狗。这个训练跟深度学习的机器视觉训练，是很相似的。

    然后放大样本容量，给每个婴儿的画片对错比例不同。结果最终果然是错误率接近15.87%的婴儿，认知新事物进步速度最快。成年人的话，实验暂时还没法设计，因为干扰项太多。

    这就最终引申出一个惊人的结论：怎么样的学习，才是最高效？最容易进入心流的？

    结论就是：对于活人而言，也是一个知识点里，有15%点几的内容，是你不懂的，还有85%的基础知识，是你懂的。

    这时候，你的好奇心会被调动到最高，你对完全未知的恐惧心和排斥感也会压低到一个恰到好处的水平。

    那么多学渣为什么学渣？为什么学习效率低？还不是因为他的成绩，并没有刚好契合老师教育难度的“懂与不懂对错比例”？

    为什么有那么多段子，说数学差生当年只是数学课上捡了一下笔，再次抬起头已经不懂老师在讲什么了？

    这段子虽然是段子，但理科学渣很多都是一点一滴从学习区脱节到恐慌区，最后放弃治疗的。

    这时候如果有个家教，知道你跌入恐慌区了，肯了解你，摸清你的水平，给你一个你最舒服的学习区对错比例节奏、略微调低难度，说不定这些人的一辈子是可以拯救的。

    很多有经验的金牌老师，其实就是干的这个活儿，因为书上那点知识点，老师其实都懂。好老师和差老师的区别，就在于好老师经验丰富，稍微几道题一测，就知道孩子目前是什么水平、落后到什么程度、该用什么样的难度和节奏去因材施教。

    只不过，大多数好老师只是凭经验，没有从科学的角度系统、精确总结过数据。

    事实上，对于人类学习而言，也不可能做到精确到15.87%的不懂率难度。

    但基本上，一道题目或者一个知识块，打包成“七道里面，对六错一”的比例，那也已经很高效了，至少能把人的学习热情和好奇心，调动到理论峰值的90%以上。

    （这里的“对六错一”不是简单的对错配题，只是说，要让一个学习的知识块，有七分之六你懂的，七分之一你还不懂。

    而且这七分之一要跟前面懂的那七分之六有继承性。你可以通过总结、归纳前面的七分之六，融会贯通学会最后的七分之一。然后再把饼往前多画一点，再划七分之一不懂的进来，各个击破。）

    考虑到中国人最功利了，也最重视教育和往上爬。

    顾玩相信，真要是有绝对科学的、让人掌握心流、随时让自己进入物我两忘学习状态的法门，那么不管是否爱科学、文科生还是理科生，都会关注这个成果的。

    靠着这样的论文成果，刷名望刷到国民教父级别，也是没什么问题的。因为外行人也看得懂，还能充分共鸣。

    “实验具体应该怎么设计？”麻依依心痒难挠地问。

    “你可以跟那些婴儿康复教育机构联手，帮忙调整视觉辨认训练的对错比例。让康复前测验得分相似的孩子，做不同对错比例的题目，看谁康复得更快——

    放心，不要有道德压力，因为我们介入之后，只会让这些孩子比没有介入前康复得更快。你设计的数据集，怎么样都会比目前没有专业设计过数据集的盲练更有效果。

    至于实验资源，我帮你动用关系去联络。等到卷积神经网络和深度学习算法方面的积累差不多了，你这个成果就能进入联合引爆的节点。”

    ——

    PS：上面已经三千字了，下面例行不要钱吐几句槽。

    我知道，这一章其实跟主线的关系并不紧密，但我还是选择详细写了。

    书已经这样了，我也不图写得多爽，反正爽不爽都是这么些人看。

    我还是有一个朴素的想法，希望我的书能够把读者的智商拔高，为科普做点事情。让原本不那么学霸的人，看了我的书之后，不是仅仅爽到了，而是现实生活中也更牛逼了。

    我不想祸害年轻人，我希望读者里如果有学生，10年后20年后会比现在更成功，依然有钱来看我的正版书。

    我不想赚人口红利的钱。

    另外，我觉得这也是一种与小白文战斗的方式。因为只要全国读者受众群体里，有文化、智商提升了的人多一个，看小白的人就少一个。

    所以提升人民智商和学识，毫无疑问属于和小白文战斗的范畴。

    我也不是为了你们，我是为了我自己。

    希望连科普文都看得下去的读者，能够从中受益，将来能活得比只看小白文的读者更光鲜。

    咱做长线生意。

    当然口号喊得再响，我首先也要承认这本书确实写得不好，我功力不足，本来就是打算试试水现学现写。所以成绩一差连学都懒得学了，恶性循环。

    但也没办法，不可能不知道一个领域有没有前途，就去学很多。

    就算我写得很专业节奏很好，我现在回头估摸了一下，物理类和宇宙学题材，在某点极限也就是两三千均。
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