上篇我們講述了元學(xué)習，一種最底層的學(xué)習能力，可惜的是大多數(shù)人并不能感知到這種能力，學(xué)校也不會教我們?nèi)绾问褂盟�，從小到大我們都是遵循著生物本能進行學(xué)習，機械的重復(fù)看書刷題，死記硬背的系統(tǒng)，企圖通過大量輸入輸出，去建模每個任務(wù)中具體而離散的知識，事實上，這種學(xué)習方式和幾萬年前我們的祖先，學(xué)習捕獵野獸并無太大區(qū)別，不同的是，在遠古，我們要學(xué)習的知識稀疏，離散且不成體系，主要圍繞著如何活下去這個目標，因此，本能的學(xué)習是有效的，但由于人類大腦有限的存儲空間，如今這種系統(tǒng)已經(jīng)不再適用。

　　第二次工業(yè)革命后信息量指數(shù)爆炸，而人類問題對個體知識的需求也急速增長，反映出學(xué)生要學(xué)習的東西越來越多，但任務(wù)量的增多僅憑生物原始的存儲記憶是不可解的，我們進化至今，現(xiàn)有大腦構(gòu)造還沒能完美適應(yīng)外界變化，這一過程需要耗費成千上萬年，這也是為什么題海戰(zhàn)術(shù)在某些年級或是某些學(xué)科有效，但又慢慢失效的原因。沒有底層存儲的支撐，只是大量通過歷史經(jīng)驗去建模，是不可持續(xù)的。換句話說，當你的帶寬跟不上信息傳輸?shù)男枨�，系統(tǒng)就會超負荷，以至于運轉(zhuǎn)效率降低。

　　我們所經(jīng)歷的標準化考死，比如說高考考研，本質(zhì)上是為了驗證我們從過去的題目和答案中提取方法，并將其應(yīng)用到新問題上，從而獲得答案的能力。在這個過程中，我們對已有信息進行壓縮，提煉出部分模型，對此，重要的不是某個具體的模型，而是基于已有的知識，快速，準確建立模型的能力，并能夠很好的推廣到訓(xùn)練中從未遇到的新任務(wù)或新問題。

　　進化讓我們獲得了某種先驗的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，無論是視覺皮層，還是海馬體，都有特定結(jié)構(gòu)來完成任務(wù)，這就是一種最深層次的元學(xué)習機制。AI需要極度復(fù)雜的算法設(shè)計才能部分模擬這種結(jié)構(gòu)，而我們生來便擁有它。我們常說到“開竅”一次，這其中的部分原因就是在大腦發(fā)育的某個階段，學(xué)習能力開始提升。

　　關(guān)于元學(xué)習的后天學(xué)習學(xué)術(shù)界沒有可借鑒的研究，但有一些思考，首先是認知，即你必須意識到自己擁有這種能力，有了認知再通過刻意學(xué)習，就能提高對元學(xué)習的感知和掌握程度，可以練習的方法有很多，最核心的一點兒是減少反復(fù)輸入，在可預(yù)計區(qū)間內(nèi)，盡可能的捕捉實體間的知識共性和任務(wù)共性，在做題過程中有意識的訓(xùn)練對兩種不同共性與特征的捕捉和遷移能力，也就是我們所說的舉一反三。結(jié)合費曼技巧，反饋模式，可以最大限度激活元學(xué)習機制。簡而言之，對于具體的任務(wù)，除了提取任務(wù)本身的知識外，也要注重從特征集合到答案這一過程的歸納學(xué)習，這種方法不但限于狹義學(xué)習，不如看書做題，還適用于廣義學(xué)習場景，比如游泳，與人相處，規(guī)劃未來等等，只要給定任務(wù)，就可以憑借元學(xué)習能力快速學(xué)習和掌握它們。

　　在這個瞬息萬變的時代，我們所面臨的問題遠比老祖先還要復(fù)雜，曾經(jīng)的我們困于思維定式，對學(xué)習有著狹義而抵觸的心態(tài)，甚至會理所當然的覺得自己根本不是學(xué)習這塊料，也不可能成功，然后便什么都不去做了，但理解了元學(xué)習框架后，你會發(fā)現(xiàn)學(xué)習從來不是什么困難的事，而應(yīng)該是令人愉悅的，它不僅能讓你獲得一個好成績，更重要的是幫助你識別萬物，建模世界，做出理性而客觀的選擇，不論應(yīng)試，求職還是人生，都是順理成章，有跡可循。

　　道德經(jīng)有云“一生二，二生三，三生萬物，萬物無窮無盡”，我們終極一生都無法建模，但元學(xué)習讓我們能夠掌握最本源的一，捕捉生的光影，它曾改變這個世界的進化歷史，也有著改變我們一生的力量，

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