Ви не піднімаєтеся по сходах в реальному часі. Якщо ви це зробили, ви будете повільними - кожен крок вимагає свідомої обробки висоти, текстури, м'язової напруги та рівноваги. 1 Ви усвідомлюєте це тільки тоді, коли симуляція провалиться. Коли ваша нога потрапляє на підлогу раніше, ніж очікувалося, або коли ви знайдете порожнє повітря, де повинен бути крок, це помилка прогнозу, яка змушує вас повернутися до свідомості, поки ви не вирішите помилку. 2 Коли помилка прогнозування низька, ви перебуваєте на автопілоті. Коли помилка прогнозування висока, ви занурюєтеся в свідомість і оновлюєте модель. Цей механізм багато чого пояснює про те, як ви насправді навчаєтеся, і більшість людей мають абсолютно неправильну модель навчання. Більшість порад про "навчання швидше" відчуває себе правильно, коли ви читаєте його, а потім випаровується. Проміжне повторення, активне нагадування, навмисна практика - ви занурюєтеся, спробуйте це на тиждень, а потім забувайте, чому це важливо. Зробіть це, не пояснюючи механізму, який робить його функціональним. Що Машини, які роблять техніки або компілюються в реальну здатність або розчиняються. What You Think Learning Is Що ви думаєте, що навчання Більшість людей вважає, що навчання Як заповнити жорсткий диск. Ви зберігаєте інформацію, ви отримуєте її пізніше. Більше зберігання = більше знань = більше можливостей. accumulation Коли ви навчилися ходити по сходах, ваш мозок намалював модель: «З огляду на цей сенсорний вхід (край сходів), передбачайте: зміну висоти, необхідну м'язову напругу, очікувану сенсорну відгук». · Скомпільований зразок знань, який працює автоматично. This is a scheme Експертна продуктивність - це не про те, щоб знати більше, а про те, щоб мати схеми з меншою помилкою прогнозування. Фахівці з шахів використовують менше нервової енергії, а не більше. 3 Коли фахівці дивляться на шахову позицію, вони вже знають, де зосередити увагу, ігноруючи невід'ємні частини. Різниця між експертом і новачкою - це схема. Ви не можете скоротити це. У короткостроковій є Ви або складаєте схеми через ітерації, або у вас їх немає. The Only Two Ways To Learn Тільки два способи навчитися Люди, які хочуть вчитися «швидко», задають неправильне питання.Коли ви зрозумієте, як схеми складаються, швидкість стає невід'ємною. Є тільки два законних шляхи для складання схем - ви або вирішуєте реальні проблеми (де швидкість виникає природно з кращих систем) або ви робите це для внутрішньої винагороди (де ви зовсім не дбаєте про швидкість). 1. You’re Solving A Real Problem Не «навчатися реагувати». відправлення функції реальним користувачам. Якщо ви намагаєтеся вилікувати свого друга від хвороби в середньовіччя, ви не читаєте, щоб "закінчити книгу" - ви знайдете те, що вам потрібно для лікування, і вирушайте вилікувати свого друга. Умисна практика - це не повторення - це ітеративна адаптація до цілей з негайною відгуком. Розробник, який відправив 20 продуктів, склав схеми. — вони можуть пояснити значення довгого списку абревіатур, але не провідні моделі, які генерують робочий код. Мемуари про схеми Скомпільовані схеми виживають, тому що вони були побудовані проти відгуків реальності, а не синтетичних прикладів. Якщо ви застрягли в в'язниці, де розмовляють тільки французькою мовою, ви вивчите французьку швидше, ніж читати її у вашому будинку, де ніхто не говорить французькою. (Це не означає, що ви повинні подорожувати в іншу країну, щоб вивчити мову. 2. Genuine Curiosity, The knowledge itself is the reward. When you learned your first language: Ваша мама каже "кубок", вказує на об'єкт. Слово мапає безпосередньо на вашу схему цієї циліндричної речі. When you learn a second language through apps: Це перекладається як «Доброго ранку», що відображає вашу схему ранкового сонячного світла, смак у роті, коли ви прокидаєтеся, і всі виміри схеми «ранку». Ви думаєте по-англійськи і перекладаєте. Наступна модель працює англійською мовою, а не французькою. Це проксі-ланцюжок: використовуючи одну мову як посередника для доступу до схем, а не прямого мапірування слів. Нейронні шляхи вимірюються по-різному: Пряме мапірування: мова активує схеми безпосередньо (Meme => Scheme) Проксі-ланцюжок: мова активує перекладні мережі спочатку, а потім схеми (Meme => Meme => Scheme)4 Звичайно, ви можете врешті-решт перейти від проксі до фактичної схеми, якщо ви продовжуєте вчитися. Грати на фортепіано, бо музика приємна. Код тому, що будівництво весело, а не тому, що ви відчиняєте «вчився Python» або «Я кодую cpp». Коли сама діяльність є корисною, ви керуєте безперервними схемами високої різноманітності, спрямованими на цікавість. В ідеалі ви отримуєте обидва: вирішення реальних проблем, які мають значення, тоді як сам процес є корисним. How Schemes Become Memes (And Vice Versa) Як схеми стають мемами (і навпаки) Мема - це стиснене опис схеми. Коли ви перетворюєте схему в мему, ви втрачаєте майже все: Scheme => Meme (Compression with loss): У вас є складена схема для гри на гітарі.Ваші пальці знають, куди йти для невеликого сьомого аккорду - ви автоматично передбачаєте позиції пальців, тиск і отриманий звук. Хтось запитує: «Як ви граєте невелику сьому?» Ви створюєте мему: «Це корінь, менший третій, п'ятий і менший сьомий». Ця мема описує структуру, але не містить жодної з передових моделей. Людина, яка її чує, тепер має опис, а не всю систему. Вони не можуть грати аккорд з цієї меми самостійно. Вони повинні складати свою власну схему через повторювані ітерації - розміщуючи пальці, чуючи неправильні ноти, регулюючи, поки модель не передбачить правильно. Meme => Scheme (Decompression requires work): Ви читаєте: «Використовуйте проміжне повторення для збереження пам’яті». Вона стискає чужу схему (їхня система, яка знає Щоб переглянути, розмежування впливає на консолідацію, Реферат на тему) у короткій фразі. Коли Як Що Щоб перетворити цю мему в схему, потрібно запустити ітерації, пояснити, чому вона працює або не працює, поліпшити з варіацією і повторити. Більшість людей зупиняються на мемі.Вони збирають описи: «простороване повторення працює», «навмисна практика має значення», «сон консолідує пам'ять».Це справжні меми - вони вказують на реальні схеми - але без виконання роботи декомпресії, ви просто рухаєте символи. Why experts struggle to teach: Чому фахівці намагаються навчити: Експерти мають схеми, студентам потрібні схеми, але передача відбувається через меми. Передня модель експерта настільки стисла і автоматична, що не може повністю її виразити.Коли вони намагаються, вони виробляють меми, які втрачають більшу частину інформації. «Просто відчувайте ритм». Ці мемуари є Студенту потрібні тисячі ітерацій, щоб декомпресувати ці меми в робочі моделі. Правильно Ось чому ви не можете навчитися грати в джаз, читаючи про джаз (хоча це допомагає). Ви збираєте меми про схеми, а не складаєте схеми. У кожному домені схема є системою, калібруваною через тисячі ітерацій. Збір мемів дає вам словниковий запас компетентності, а складання схем дає вам реальну компетентність. Чому більшість «навчання» - це просто колекція мемів. Most “Learning” Doesn’t Compile Anything Більшість «навчання» не складає нічого Більшість навчань не спрацьовує, тому що вони не орієнтовані ні на проблеми, ні на занурення. Немає реальних ставок, немає справжнього занурення (ви слідуєте інструкціям, а не досліджуєте). Tutorial hell: Ви складаєте «як скласти цей іспит», а не «як думати в цій галузі». Studying for exams: Немає внутрішньої винагороди (це обов'язок, не цікавість), немає реальних проблем, які потрібно вирішити.Ваша схема ніколи не залучається.Ви рухаєте меми, не будуючи моделей. Courses you “should” take: The Proxy-Chain Trap: Створення Proxy Chain Trap: Деякі домени неможливо вивчити без проксі-ланцюга спочатку. Ви не можете безпосередньо охарактеризувати свій шлях до квантової механіки - ви повинні спочатку зрозуміти посередника. Але майстерність - це коли проксі-ланцюги розчиняються. Коли ви розумієте квантову механіку, ви більше не перекладаєте. Якщо ви ніколи не зробите цей перехід від проксі-ланцюга до прямого мапірування, ви залишаєтеся проміжним назавжди. Ви можете кодувати, перекладаючи через шаблони Stack Overflow, але ви не думаєте в коді. Ви можете говорити по-французьки, перекладаючи з англійської, але не думаєте по-французьки. Ви можете вирішити проблеми, перекладаючи через документацію рамки, але ви не розумієте домен. Коли ви знімаєте стеля, чи впаде ваша продуктивність? Якщо так, то ви проксі-ланцюг. Причина, чому більшість людей залишаються на території «Меми» полягає в тому, що Зіткнення на сходах викликає фізіологічну реакцію на стрес. compiling is painful Щоб навчитися, ви повинні навмисно шукати відчуття пропустити крок. Навчання призначені для того, щоб змусити вас відчувати, що ви ходите на площині. Вони усувають злість, яка відчуває себе добре, але гарантує, що жодних оновлень моделі ніколи не відбувається. Physiological Constraint Фізіологічні обмеження Ви не можете складати схеми, коли ваш мозок не може виконувати обчислення. Люди можуть активно зберігати приблизно 4±1 елемент в робочій пам'яті одночасно. Коли ваша біологія деградується через стрес, позбавлення сну або погане харчування, ця здатність помітно скорочується - іноді до 1-2 шматочків. 5 При такому потенціалі ви не можете: Утримання складних проблемних структур Підтримка декількох гіпотез Втеча проти фактів Створення Нові прогнози Хронічний стрес погіршує робочу пам'ять і когнітивну гнучкість, змінюючи пізнання від високого рівня мислення до режиму виживання (реагуючи на негайні входи з кешеними відповідями). Сон. Управління стресом. Харчування. Дизайн навколишнього середовища. Це передумови для функціонування вашої схеми. AI Is a Cognitive Prosthetic AI є когнітивним протезом Це розширення вашого мислення, яке може запустити тисячі сценаріїв на даних, підготовлених на колективному інтелекту інтернету. Ваша робоча пам'ять може містити ~ 4 шматочки. Складні проблеми мають більшу кількість змінних, і ми зазвичай стискаємо їх. Але деякі проблеми мають змінні, які раніше були нескладними. AI може довільно тримати багато проміжних станів, поки ви їх обробляєте. Письменник використовує Клода, щоб тримати 20 сюжетних ниток і арків персонажів, зосереджуючись на діалозі на рівні сцени. Дослідник підтримує 15 цитат з паперу та конкуруючих аргументів, а також синтезує нову рамку. Схеми все ще складаються у вашому мозку. AI розширює вашу робочу пам'ять, щоб ви могли справлятися з більшою складністю. Люди антропоморфізують розрахунки6.Вони уявляють собі діалог, де є тільки монолог. AI не є свідомим інтелектом. Це обчислювальна протеза. Це ваш власний мозок, який працює на більш швидкому обладнанні. Ви зазвичай генеруєте багато випадкових геніїв і ідіотичних думок кожну хвилину і вибираєте найкращі. AI розширює це, щоб ви могли думати ще більше - в експоненціальному темпі, тому що колективний інтелект в інтернеті працює для вашої мети. Ви використовуєте високошвидкісне дзеркало, щоб передбачити слабкі точки, які ваша біологія була занадто повільно, щоб охарактеризувати. Якщо вихід сикофантичний, то ваш намір сикофантичний. Колективна історія людської думки, яку вона тримає, не є знанням до тих пір, поки ваш намір її не вибере.Протетична кінцівка не знає, як ходити - вона виконує баланс користувача. Якщо ви проксі-ланцюг через AI, ніяких схем не складати. Коли AI неправильно або недоступний, у вас немає нічого. Це ідентично вивченню французької через Google Translate. Ви не будуєте прямі мапірування. Ви будуєте залежність від посередника. This matters now because the leverage is huge. Те, що раніше було неможливим, тепер важко (за допомогою AI). Але тільки якщо ви розумієте свої власні знання фундаментально і маєте реальні ставки, які змушують перевірку. В іншому випадку, ви просто отримали нескінченний вплив на ваше початкове мислення. Ви впевнено пройдете скелі на 10× швидкості. Більшість людей не можуть сказати різницю, тому що вони мають неправильну психічну модель навчання.Вони думають, що це накопичення (складіть більше фактів), коли це будує кращі схеми. Таким чином, вони використовують штучний інтелект як «робочого товариша» замість розширення робочої пам'яті. Вони оптимізують для завершення навчання замість доставки реальних речей. Вони плутають меми про знання домену з реальними схемами, які генерують результати. Відстань між ними збільшується: Люди, які розуміють схеми своїх знань, просто отримали 10-кратний тягар. Люди, які думають, що навчання - це накопичення, просто в 10 разів швидше бігають до скелі. Ви не можете фальсифікувати схеми, реальність постійно їх випробовує. Людина, яка вчиться – це людина, яка не може приховати себе від помилок. Якщо вам сподобалася ця стаття і ви хочете більше, підпишіться на наш інформаційний бюлетень: https://crive.substack.com References Основи прогнозування та сходові приклади: Карл Фрістон про прогнозування кодування (перегляд): Доступне введення Енді Кларка: 1 https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_coding https://www.mind-foundation.org/blog/predictive-coding Прогнозування помилок і свідомість: Фрістон фундаментальний документ про прогнозування кодування / вільної енергії: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC2666703/ 2 Шаховий досвід та нейронна ефективність: систематичний огляд зображення мозку у експертів проти новачків: (експерти показують ефективні, зосереджені шаблони) 3 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S3050642525000326 Занурення проти експлицитного / класу: Morgan-Short et al. (2012) - невід'ємні / занурення приносить вроджені схожі на ERP шаблони: 4 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/21861686/ Робоча пам'ять - 4 шматочки: Коуан (2001) - Магічне число 4: 5 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/11515286/
