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類學習的獨特性，才可能知道未來我們如何去做。
人類學習的最精華特點，凝結在孩子身上。
人工智慧時代，當我們越來越熟悉機器學習，我們也就越來越對孩子的學習充滿驚歎。我有時候在家觀察孩子的行動，聽她議論周圍的世界，會對她展現的領悟力感到歎為觀止。孩子是造物的奇蹟，他們用神奇的表現，一次次讓科學家感到不可思議。而如果沒有和人工智慧對比，我們可能還察覺不到這種不尋常的能力。
傳統教科書上只說如何用獎懲實現教育，只探討課堂的教學法，但實際上，兒童的學習遠遠超越課堂範圍，普通的獎懲也無法限制他。兒童的學習從嬰兒期就開始，一直持續到成年，甚至終身。與人工智慧的學習方法相比，孩子的學習有一系列非常獨特的學習特徵。
總體而言，小孩子和人工智慧相比，有下面幾個明顯的特別優勢：
以偏概全；
走神；
厭倦；
出錯；
依賴情感；
叛逆。
我先帶大家看一下，為什麼這些特點是人類小孩的優勢。
小資料學習vs.大資料學習
孩子是小資料學習。與人工智慧對比，小孩子的學習能力高效得驚人。人工智慧學習認鴨子，需要看數百萬張鴨子的圖片，小孩子只需要看兩三張就夠了，下次就能認出來。而且不僅僅是生活中有可能出現的熟悉的事物，小孩子看圖片認袋鼠、考拉——北半球的小孩子可能從來沒機會見到真的——也是一樣高效。
這種能力，可能就和前文提到過的“抽象認知”能力相關。人類記住某些事物，是以非常抽象的方式提取關鍵特徵，記憶成“模式”。這是如何做到的，現在還是謎。預言學家雷·庫茲韋爾猜想，人類記憶“模式”是儲存在大腦的三億個柱狀結構中。且不管他的猜想是不是正確，我們只要知道人類的這種模式識別能力的強大，就足以發出感嘆。
到目前為止，計算機“深度學習”仍然需要海量資料，人工智慧對每一件事的學習都要有足夠多的資料支援。因而很多人說“未來最寶貴的資源將是資料”，如果得不到足夠的資料，人工智慧就很難發展。對於一些有海量現存資料的領域，這是自然而然的事情，例如金融、醫療，但是人類社會生活還是有諸多領域缺乏足夠多的資料記錄，人工智慧一時就很難習得。對人情世故的理解也往往受限於資料。人類擁有“從經歷中學習”的能力。當一件事發生，作
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