上篇我们讲述了元学习，一种最底层的学习能力，可惜的是大多数人并不能感知到这种能力，学校也不会教我们如何使用它，从小到大我们都是遵循着生物本能进行学习，机械的重复看书刷题，死记硬背的系统，企图通过大量输入输出，去建模每个任务中具体而离散的知识，事实上，这种学习方式和几万年前我们的祖先，学习捕猎野兽并无太大区别，不同的是，在远古，我们要学习的知识稀疏，离散且不成体系，主要围绕着如何活下去这个目标，因此，本能的学习是有效的，但由于人类大脑有限的存储空间，如今这种系统已经不再适用。

　　第二次工业革命后信息量指数爆炸，而人类问题对个体知识的需求也急速增长，反映出学生要学习的东西越来越多，但任务量的增多仅凭生物原始的存储记忆是不可解的，我们进化至今，现有大脑构造还没能完美适应外界变化，这一过程需要耗费成千上万年，这也是为什么题海战术在某些年级或是某些学科有效，但又慢慢失效的原因。没有底层存储的支撑，只是大量通过历史经验去建模，是不可持续的。换句话说，当你的带宽跟不上信息传输的需求，系统就会超负荷，以至于运转效率降低。

　　我们所经历的标准化考死，比如说高考考研，本质上是为了验证我们从过去的题目和答案中提取方法，并将其应用到新问题上，从而获得答案的能力。在这个过程中，我们对已有信息进行压缩，提炼出部分模型，对此，重要的不是某个具体的模型，而是基于已有的知识，快速，准确建立模型的能力，并能够很好的推广到训练中从未遇到的新任务或新问题。

　　进化让我们获得了某种先验的网络结构，无论是视觉皮层，还是海马体，都有特定结构来完成任务，这就是一种最深层次的元学习机制。AI需要极度复杂的算法设计才能部分模拟这种结构，而我们生来便拥有它。我们常说到“开窍”一次，这其中的部分原因就是在大脑发育的某个阶段，学习能力开始提升。

　　关于元学习的后天学习学术界没有可借鉴的研究，但有一些思考，首先是认知，即你必须意识到自己拥有这种能力，有了认知再通过刻意学习，就能提高对元学习的感知和掌握程度，可以练习的方法有很多，最核心的一点儿是减少反复输入，在可预计区间内，尽可能的捕捉实体间的知识共性和任务共性，在做题过程中有意识的训练对两种不同共性与特征的捕捉和迁移能力，也就是我们所说的举一反三。结合费曼技巧，反馈模式，可以最大限度激活元学习机制。简而言之，对于具体的任务，除了提取任务本身的知识外，也要注重从特征集合到答案这一过程的归纳学习，这种方法不但限于狭义学习，不如看书做题，还适用于广义学习场景，比如游泳，与人相处，规划未来等等，只要给定任务，就可以凭借元学习能力快速学习和掌握它们。

　　在这个瞬息万变的时代，我们所面临的问题远比老祖先还要复杂，曾经的我们困于思维定式，对学习有着狭义而抵触的心态，甚至会理所当然的觉得自己根本不是学习这块料，也不可能成功，然后便什么都不去做了，但理解了元学习框架后，你会发现学习从来不是什么困难的事，而应该是令人愉悦的，它不仅能让你获得一个好成绩，更重要的是帮助你识别万物，建模世界，做出理性而客观的选择，不论应试，求职还是人生，都是顺理成章，有迹可循。

　　道德经有云“一生二，二生三，三生万物，万物无穷无尽”，我们终极一生都无法建模，但元学习让我们能够掌握最本源的一，捕捉生的光影，它曾改变这个世界的进化历史，也有着改变我们一生的力量，

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