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為單一的事件資料，人類就能學習到很多規律。在事件學習方面，人類不僅不需要很大的樣本資料，就可以“吃一塹長一智”，甚至是可以超額學習，也就是“舉一反三”。
每個孩子都是“一葉知秋”學習者，小時候，我們都能觀察到他們胡亂總結生活規律。一兩歲的小孩就可以總結“這樣扔東西奶奶會笑”的規律。這樣的壞處當然是“以偏概全”，但實際上，我們需要珍惜他們的這種特性。因為這正是他們在用強大的“模式提取”思考方式進行小資料學習，試圖從生活小資料中提取寶貴的知識。
我們應該鼓勵孩子們的思索，“以偏概全”也可以轉化為優點。若想避免“以偏概全”，可以讓他們看到更多、經歷更多、體驗更多，但是思考和總結的能力是千金不換的。
聯想學習vs.邏輯學習
孩子的思考總是充滿聯想跳躍。我們通常認為走神是缺點，但其實也是優點。人工智慧學習一個領域的知識，會侷限在這個領域內，按照這個領域內的資料，尋找相關聯絡，尋找因素之間的相互影響。如果存在邏輯規則，人工智慧學習毫無難處。人工智慧在一個領域內得到的知識很難聯想或類比到其他領域，因為它們並不具備多個領域的知識記憶。
人類的語言裡充滿類比和聯想。當我們說起時代變化，我們說“風起雲湧”的時代，表明時代的劇烈變化；當我們說起事態嚴重，我們說“山雨欲來”，暗示即將有大變化。天氣和我們討論的政治經濟趨勢毫無關係，但是所有的這些比喻之所以能成立，是因為人能注意到事物背後相似的部分，這些相似性也很抽象，如風雲的變幻感和趨勢感，這種相似性人工智慧難以想到或理解。
類比並不僅僅是文學修辭，它是我們的思維方式，在知識領域同樣有用。我們從前經常批判“廉價的類比”，感覺類比並不是真知，只是人們大腦胡亂的關聯。但實際上，我們的知識發展很大程度上是靠類比和聯想。邏輯演繹能保證我們在一個領域內推匯出真知，但是根據哥德爾不完備定理，一個領域內總有一些基礎公理是不能自我推導的。這就是說，每個領域至少有一些基本假設，要“無中生有”，而“無中生有”的來源，往往是從原有的領域類比而來。
有價值的類比實際上是發覺深層的結構，外在的資訊無關，不意味著深層的機理無關。愛因斯坦的廣義相對論，由自由落地的電梯類比而來，把整個地球類比於電梯，得到了令人瞠目結舌的對宇宙的新知。電梯和宇宙結構之間的關係，就是用跨領域聯想
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