第1章　学习的7个定义

什么是学习？我的第一个，也是最笼统的关于学习的定义是：学习是在脑中形成外部世界的内部模型。

你可能没有意识到，但是你的脑已经存储了数以千计的外部世界的内部模型。它们就像微缩模型，或多或少地忠于它们所代表的现实。打个比方，我们所有人的脑中都有一张关于自己家和附近街区的思维地图。我们要做的就是闭上眼睛，调动思维来回想它们。当然，没有人生来就拥有这种思维地图，我们必须通过学习来获得它。

这类心理模型非常丰富，而且绝大多数是在无意识中生成的，超出了我们的想象。例如，你有一个庞大的英语心理模型帮助你理解你所阅读的词语，你可以猜测出来plastovski不是英语单词、swoon和wistful是，而dragostan有可能是。你的脑中还有多个有关身体的模型，用于绘制你四肢的位置，并引导它们保持平衡。某些模型编码了你对物体的认知和你与他们的互动，比如如何握笔、写字或骑自行车。你的脑中甚至还有记录别人思想的模型，类似一个庞大的心理目录，里面有与你关系密切的人的信息，包括他们的外形、声音、品味和他们的怪癖。这些模型可以对我们周围的“宇宙”进行非常逼真的模拟。你有没有注意到，你的脑有时会投射出最真实的虚拟世界，在那里，你可以走动、跳舞、去到新的地方、进行愉快的对话或者感受到强烈的情感？这些都是你的梦境！令人着迷的是，我们梦境中出现的所有想法，无论它们多么复杂，都只是我们内在心理模型随意呈现的产物。

我们醒着的时候也在做真实世界的梦，脑不断地向外界投射假设和解释构成的框架。这是因为透射到我们视网膜上的每一个影像都是模棱两可的。例如，每当我们看到一个盘子时，投射到视网膜上的影像就与无限多的椭圆形兼容。我们看到的盘子是圆形的，事实上原始的感官数据是椭圆形，这是因为我们的脑提供了额外的数据，它已经了解到圆形是最有可能的解释。在幕后，我们的感官区域在不停地计算概率，只有最可能的模型才会进入我们的意识。正是脑的投射赋予来自我们感官的数据流以意义。假如没有内部模型，原始的感官输入是没有任何意义的。

学习使我们的脑能够抓住之前被遗漏的现实片段，并利用它来构建新的世界模型。这个现实片段可以是历史、生物学或城市地图等任何真实世界的存在。但我们的脑也会学习绘制我们身体内部的现实情况，就像我们学习协调我们的动作、集中注意力去拉小提琴一样。在这两种情况下，我们的脑都将一个新的外在现实内化了进来，它调整自己的回路，以适应一个之前没有接触过的领域。

当然，这样的调整必须恰到好处。学习的内核就在于它适应外部世界和纠正错误的能力。但是，当学习者在家附近迷路、从自行车上摔下来、输掉一盘棋或者拼错ecstasy时，他的脑怎么“知道”如何去更新内部模型呢？我们接下来将讲述7个关键的观点，它们是当今机器学习算法的核心。这些观点同样适用于我们脑的学习，是对“学习”的7个不同定义。