Не можете да се качите по скалите во реално време. Ако го направите тоа, ќе бидете бавни – секој чекор бара свесна обработка на висината, текстурата, тензијата на мускулите и рамнотежата. 1 Вие станувате свесни за тоа само кога симулацијата не успее. Кога ногата ќе го погоди подот порано од очекуваното, или кога ќе најдете празен воздух каде што треба да биде чекор, тоа е грешка во предвидувањето која ве враќа во свеста додека не ја решите грешката. 2 Кога грешката на предвидувањето е ниска, вие сте на автопилот.Кога грешката на предвидувањето е висока, вие се втурнувате во свеста и ажурирањето на моделот. Овој механизам објаснува многу за тоа како навистина учите и повеќето луѓе имаат сосема погрешен модел на учење. Повеќето совети за „учење побрзо“ се чувствуваат правилно кога ќе го прочитате, а потоа се испаруваат. Проместено повторување, активно потсетување, намерно вежбање - ќе се придржувате, пробајте го за една недела, а потоа заборавете зошто имало значење. да се направи без да се објасни машината која го прави да работи. Што Машината која ги прави техниките или да се компилираат во вистинска способност или да се растворат. What You Think Learning Is Што мислите дека учењето е Повеќето луѓе мислат дека учењето е Како наполнување на хард дискот. Вие складирате информации, ќе ги преземете подоцна. Повеќе складирање = повеќе знаење = повеќе способност. accumulation Кога сте научиле да одите по скалите, вашиот мозок изрекол модел: „Давајќи го овој сензорни влез (раб на скалата), предвидете: промена на висината, потребната мускулна напнатост, очекуваната сензорна повратна информација“. ; компилиран модел на знаење кој работи автоматски. This is a scheme Експерт перформанси не е за знаење повеќе, тоа е за има шеми со пониска грешка предвидување. Експертите за шах користат помалку нервна енергија, а не повеќе. 3 Кога експертите гледаат на шаховска позиција, тие веќе знаат каде да го фокусираат вниманието додека ги игнорираат ирелевантните парчиња. Разликата помеѓу експертот и почетникот е шемата. Не можете да го намалите ова. на краток. е Или ги компилирате шемите преку итерации, или не ги имате. The Only Two Ways To Learn Само два начини да научите Луѓето кои сакаат да учат „брзо“ го поставуваат погрешното прашање.Откако ќе разберете како шемите се компилираат, брзината станува ирелевантна. Постојат само два легитимни начини за компилирање шеми – или решавате вистински проблеми (каде што брзината природно произлегува од подобри системи) или го правите тоа за внатрешна награда (каде што воопшто не ви е грижа за брзината). 1. You’re Solving A Real Problem Не "учење реактивирање." испраќање на функција на вистинските корисници. Ако се обидувате да го излечите вашиот пријател од болест во средновековните времиња, не читате за да ја „довршите книгата“ – ќе го најдете она што ви е потребно за лекување и одете да го излечите вашиот пријател. Намерно практикување не е повторување – тоа е итеративно прилагодување кон целите со непосредна повратна информација. Програмерот кој испратил 20 производи ги составил шемите. Тие можат да го објаснат значењето на долга листа на акроними, но не и на напредните модели кои генерираат работен код. Мемори за шемите Компилираните шеми преживуваат затоа што се изградени против повратните информации од реалноста, а не синтетички примери. Ако сте заглавени во затвор каде што се зборува само француски, ќе научите француски побрзо отколку да го читате во вашиот дом каде никој не зборува француски. (Ова не значи дека треба да патувате во друга земја за да научите јазик. 2. Genuine Curiosity, The knowledge itself is the reward. When you learned your first language: Вашата мајка вели „чаша“, укажува на објект. When you learn a second language through apps: Тоа се преведува како „Добро утро“, што се однесува на вашата шема на утринска сончева светлина, вкусот во устата кога ќе се разбудите и сите димензии на шемата на „јутро“. Вие размислувате на англиски јазик и преведувате. Моделот за напред работи на англиски, а не на француски. Ова е прокси синџир: користење на еден јазик како посредник за пристап до шемите, наместо директно мапирање на зборовите. Невронските патеки се мериво различни: Директно мапирање: Јазикот ги активира шемите директно (Meme => Scheme) Прокси лансирање: Јазикот прво ги активира преведувачките мрежи, а потоа шемите (Meme => Meme => Scheme)4 Се разбира, на крајот може да се префрлите од прокси на вистинската шема ако продолжите да учите. Свири на пијано затоа што музиката е пријатна. Кодирање затоа што градењето е забавно, а не затоа што ја исклучувате фразата „Научен Пајтон“ или „Јас кодирам cpp“. Кога самата активност е наградувачка, вие извршувате континуирани шеми со висока варијанта водени од љубопитност. Идеално, ќе добиете и двете: решавање на вистински проблеми кои се важни додека самиот процес е наградувачки. How Schemes Become Memes (And Vice Versa) Како шемите стануваат меми (и обратно) Мемот е компресиран опис на шема. Кога ќе конвертирате шема во мема, губите речиси сè: Scheme => Meme (Compression with loss): Вашите прсти знаат каде да одат за помала седма акорд – вие ги предвидувате позициите на прстите, притисокот и резултирачкиот звук автоматски. Некој прашува: „Како играш мала седма?“ Вие произведувате меме: "Тоа е коренот, мал трет, петти и мал седми". Тој мем ја опишува структурата, но не содржи ништо од напредниот модел. Лицето што го слуша сега има опис, а не целиот систем. Тие не можат да го играат акордот од тој мем сам. Тие мора да ја компилираат својата шема преку повторувања – поставување на прстите, слушање погрешни белешки, прилагодување додека моделот не предвиди правилно. Meme => Scheme (Decompression requires work): Прочитавте: „Користете пространо повторување за задржување на меморијата“. Таа го компресира шемата на некој друг (нејзиниот систем кој знае да се ревидира, Растојанието влијае на консолидацијата, е реципрочна практика) во една кратка реченица. Кога Како Што За да го конвертирате тој мем во шема, мора да извршите итерации, да објасните зошто работи или не успева, да се подобрите со варијација и да се повторите. Тие собираат описи: „Распоредено повторување работи“, „намерно практикување е важно“, „сниот ја консолидира меморијата.“ Овие се вистински меми – тие укажуваат на вистински шеми – но без да ја направите работата за декомпресија, само ги поместувате симболите. Why experts struggle to teach: Зошто експертите се борат да учат: Експертите имаат шеми, студентите имаат потреба од шеми, но преносот се случува преку меми. Предниот модел на експертот е толку компресиран и автоматски што не можат целосно да го артикулираат.Кога ќе се обидат, тие произведуваат меми кои го изгубија најголемиот дел од информациите. „Само почувствувај го ритамот.“ „Направете го тоа да се појави.“ „Одржувај го рамото слободно.“ Овие мемоари се Но, тие се бескорисно компресирани за некој без шемата.На студентот му се потребни илјадници итерации за да ги декомпресира тие меми во работа напред модели. правилно Ова е причината зошто не можете да научите да свирите џез со читање за џез (иако тоа помага). Вие собирате меми за шеми, а не собирате шеми. Во секој домен, шемата е систем калибриран преку илјадници итерации. Собирањето меми ви дава речник на компетентност. Зошто повеќето "учење" е само колекција на меми. Most “Learning” Doesn’t Compile Anything Повеќето „учење“ не компилира ништо Повеќето учење не успева затоа што не е ни проблем-диригиран, ниту потопување-диригиран. Нема вистински облози, нема вистинско потопување (го следите упатството, не истражувате). Tutorial hell: Оптимизирање за синтетичка метрика која не мапира до реални итерации. Вие го компилирате "како да го положите овој испит", а не "како да размислувате во оваа област". Studying for exams: Нема внатрешна награда (тоа е обврска, не љубопитност), нема вистински проблеми за решавање.Вашата шема никогаш не се ангажира. Courses you “should” take: The Proxy-Chain Trap: Прокси синџирот стапица: Некои домени се невозможни да се научат без прокси синџири прво. Не можете директно да го нацртате вашиот пат во квантната механика – прво треба да го разберете посредникот. Но мајсторството е кога проксиите се раствораат. Кога ќе ја разберете квантната механика, повеќе не преведувате. Ако никогаш не го направите тој пресврт од прокси синџирот до директното мапирање, останувате посредник засекогаш. Можете да кодирате со преведување преку шаблони на Stack Overflow, но не размислувате во код. Можете да зборувате француски со преведување од англиски, но не размислувате на француски. Можете да ги решите проблемите со преведување преку рамковната документација, но не го разбирате доменот. Кога ќе го отстраните столбот, дали вашата перформанса се распаѓа? Ако да, тогаш сте прокси синџир. Причината зошто повеќето луѓе остануваат на територијата на „Меме“ е тоа што Жолтот на скалите предизвикува физиолошки стрес. compiling is painful За да научите, мора намерно да го барате чувството на пропуштање на чекор. Упатствата се дизајнирани да ви направат да се чувствувате како да одите на рамна земја. Тие го елиминираат jolt, што се чувствува добро, но гарантира дека нема ажурирања на моделот никогаш не се случи. Physiological Constraint Физиолошки ограничувања Не можете да компилирате шеми кога вашиот мозок не може да го изврши пресметката. Луѓето можат активно да чуваат околу 4 ± 1 предмети во работната меморија одеднаш Кога вашата биологија се деградира преку стрес, лишавање од сон или лоша исхрана, тој капацитет забележливо се намалува – понекогаш до 1-2 парчиња. 5 Со оваа способност не можете: Одржување на комплексни проблемски структури Поддршка на повеќе хипотези Искористете ги контрафактуациите Генерирање на нови предвидувања Хроничниот стрес ја нарушува работната меморија и когнитивната флексибилност, префрлувајќи ја когнитивноста од размислување на високо ниво во начин на преживување (реагирајќи на непосредните влезови со кеширани одговори). Спиење. управување со стресот. Исхрана. Дизајн на животната средина. Ова се предуслови за вашата шема да функционира. AI Is a Cognitive Prosthetic AI е когнитивна протетика Тоа е продолжение на вашето размислување кое може да изврши илјадници сценарија на податоци обучени на колективната интелигенција на интернет. Вашата работна меморија може да држи ~ 4 парчиња. Комплексните проблеми имаат поголем број променливи, и ние обично ги компресираме. но некои проблеми имаат променливи кои претходно беа некомпресибилни. АИ може произволно да држи многу меѓувремени состојби додека ги обработувате. Писателот го користи Клод за да држи 20 нијанси на заговор и ликови, додека се фокусира на дијалогот на ниво на сцената. Истражувачот одржува 15 цитати на хартија и конкурентни аргументи додека синтезира нова рамка. АИ ја проширува вашата работна меморија за да можете да се справите со поголема сложеност. Луѓето ја антропоморфизираат калкулацијата6 Тие замислуваат дијалог каде што постои само еден монолог. АИ не е свесна интелигенција. Тоа е компјутерска протетика. Тоа е вашиот мозок кој работи на побрз хардвер. Обично генерирате многу случајни генијалци и идиотични мисли секоја минута и ги избирате најдобрите. Кога ја користите алатката за да ги „искрите“ вашите идеи, вие не барате второ мислење.Вие користите високобрзо огледало за да ги предвидите слабите точки вашата биологија беше премногу бавна за да се мапира. Ако излезот е сикофантичен, вашата намера е сикофантична. Колективната историја на човечката мисла што ја држи не е знаење сè додека вашата намера не ја избере. Ако прокси синџирот преку АИ, нема шеми да се компилира.Кога АИ е погрешно или не е достапен, немате ништо. Ова е идентично со учењето на францускиот јазик преку Google Translate. Вие не градите директни мапи. Вие градите зависност од посредник. This matters now because the leverage is huge. Она што претходно беше невозможно сега е тешко (со помош на АИ). Но, само ако фундаментално го разберете сопственото знаење и имате вистински залози кои ја принудуваат верификацијата. Во спротивно, само ќе добиете бесконечен лифтинг на вашето прво размислување. Повеќето луѓе не можат да ја кажат разликата затоа што имаат погрешен ментален модел на учење. Значи, тие ја користат вештачката интелигенција како „работен придружник“ наместо продолжување на работната меморија. Тие се оптимизираат за завршување на туториал наместо испорака на вистински работи. Тие ги мешаат мемите за знаење на доменот со вистинските шеми кои генерираат резултати. Разликата се зголемува: Луѓето кои ги разбираат шемите на нивното знаење добиле само 10× левериџ. Луѓето кои мислат дека учењето е акумулација добиваат 10 пати побрзо на трчање кон карпа. Не можете да ги фалсификувате шемите, реалноста постојано ги тестира. Луѓето кои учат се оние кои не можат да се сокријат од грешките. Ако ви се допадна овој есеј и сакате повеќе, претплатете се на мојот билтен: https://crive.substack.com References Предвидувачки основи на обработка и скали слични примери: Карл Фристон на предвидувачки кодирање (преглед): Достапна интро на Енди Кларк: 1 https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_coding https://www.mind-foundation.org/blog/predictive-coding Грешки во предвидувањето и свеста: Основна статија на Фристон за предвидувачко кодирање / слободна енергија: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC2666703/ 2 Шаховска експертиза и неурална ефикасност: Систематски преглед на сликањето на мозокот кај експертите против почетниците: (Експертите покажуваат ефикасни, фокусирани модели) 3 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S3050642525000326 Потопување против експлицитни / училница: Morgan-Short et al. (2012) – имплицитни / потопување дава на native-како ERP модели: 4 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/21861686/ Работна меморија - 4 парчиња: Кован (2001) - Магичниот број 4 5 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/11515286/
