什么是科学(什么是科学体系的三大支柱)新鲜出炉

2023-10-23Aix XinLe

四大核心支柱1.注意：放大我们所关注到的信息。2.主动参与：也被称为好奇心的运算，鼓励着我们的脑去不断测试新的假设。3.错误反馈：它将我们的

四大核心支柱1.注意：放大我们所关注到的信息2.主动参与：也被称为好奇心的运算，鼓励着我们的脑去不断测试新的假设3.错误反馈：它将我们的预测与现实进行比较，并修正我们塑造的关于外部世界的模型4.巩固：它可以使我们将所学的东西彻底内化，反应自动化，睡眠是其中的一个关键因素。

注意：学习的起点•为什么注意的这一机制会在如此多的动物物种中进化出来？它解决了一个非常普遍的问题——信息饱和•我们的脑在不断地受到刺激的轰炸，几乎每秒钟都会接收到数百万比特的视觉、听觉、嗅觉和触觉信息。

脑的资源有限我们的脑都会判断这样或那样的信息的重要性，然后只将资源分配给那些它认为最核心的信息•这是传统的人工神经网络速度如此缓慢的原因：它们浪费了大量时间去分析数据所有可能的组合，而不是在对信息进行筛选之后再聚焦相关的部分

•美国心理学家迈克尔·波斯纳把注意区分成三个主要的系统：一、警觉，脑的觉醒，指何时需要集中注意，并调试警觉水平二、定向，脑的过滤器，指应注意什么并放大任何感兴趣的目标•这个定向系统就如同聚光灯，当外界有数以百万计的刺激轰炸我们时，它可以从中挑选出我们应该投入精力的部分，这些被选出来的刺激往往是紧急的、危险的、有吸引力的……或者仅是与我们当前的目标相关的。

•看不见的大猩猩实验是认知科学中一个里程碑式的研究，也很容易被复制因为在各种各样的环境中，只对目标对象集中注意就会使我们对不关注的刺激视而不见•在这类实验中，我们实际上产生了两种错觉第一种错觉是我们没有看到那个单词或那只大猩猩，这已经很糟糕了。

（也有一些实验表明对非目标对象不加注意会导致我们忽略红绿灯或撞到行人，所以千万不要在开车时使用手机！）第二种错觉比第一种更糟，那就是我们意识不到自己没有意识到，我们会确信自己已经看到了一切！大部分参加过“看不见的大猩猩”实验的人都不相信自己会“视而不见”，他们认为研究者只是在捉弄他们，比如实验前后给他们观看的是两段不同的视频。

他们通常会觉得如果视频中真的有大猩猩，自己应该是能看到的不幸的是，他们错了，因为我们的注意力是非常有限的，尽管我们有较强的意志力，但当我们的思维集中在某个对象上时，无论其他对象有多突出、有趣或重要，它们都会避开我们的注意，并在我们的眼前隐形。

意识本身的局限会导致我们高估自己和他人所能感知到的东西•三、执行控制，脑的总机，指决定如何处理所关注的信息，选择与给定任务相关的处理过程以及控制它的执行过程•执行控制系统，有时也被称为“中央执行系统”。

它是一个神经回路“大杂烩”，它使我们可以选择行动方案并坚持下去•多线程作业是伪命题：执行控制系统一次只会对一条信息进行加工，因此无法同时处理两种思维活动，心理学家也将之称为“中枢瓶颈”现象•有时候我们会认为自己可以同时执行两项任务，甚至可以进行两种截然不同的思考，这纯粹是错觉。

•当你看到第二行时，是否觉得任务变得更困难了呢？你是否不得不放慢了速度而且会犯错？这是经典的斯特鲁效应，表明执行控制系统的功能已经受到了干扰•给同一个人布置两项非常简单的任务，比如听到高音时用左手按一个键，看到字母Y时用右手按另外一个键。

当高音和字母Y同时出现或间隔很短时间相继出现时，人们通常会以正常速度完成第一个任务，但完成第二个任务的速度会大幅减慢，并与做第一个决定所花的时间成正比换句话说，第一个任务延误了第二个任务的完成当整个全脑工作区都在忙于第一个任务时，第二个任务不得不先等着，而这一等待往往长达几百毫秒。

如果你太过专注于第一个任务，那么你甚至有可能完全错过第二个任务•值得注意的是，几乎没人能察觉完成双任务所存在的延误现象，因为我们会以为自己在完成第一个任务后，第二个刺激瞬间就出现了，而且我们用正常的速度处理了它。

实验结果再次证明，我们没有意识到自己的思维局限我们相信自己可以同时进行多任务处理的唯一原因是我们没有意识到它造成的巨大延误因此，尽管所有证据都表明发消息是最容易让人分心的行为之一，仍然会有很多人边开车边发消息。

电子设备的屏幕诱惑和同时多任务处理的神话是现代数字社会中最危险的谎言•经过训练之后我们能否把自己变成真正的可以一心多用的人，可以同时操作多项任务呢？也许可以，但只有在对两项任务中的其中一项进行了高强度的训练达到自动化之后才可能实现。

主动参与：好的学习方法只有一种•各个领域的研究结果都表明，一个被动的有机体能学到的东西很少，甚至根本没学到任何东西有效学习意味着拒绝被动，主动参与，努力探索以及主动地生成假设并在现实世界里去验证它们。

•寓教于乐是骗局：加工的深度越深，学习的效果越好•研究者向三组学生呈现了一个包含60个词的清单研究者要求第一组学生判断这些词的字母是大写还是小写；让第二组判断这些词是否与单词chair押韵；让第三组判断这些词是不是动物的名称。

当他们完成任务后，研究者会对他们进行记忆测试哪一组学生会记得最多词呢？结果显示第三组的记忆效果比第一组和第二组好，因为他们需要对词汇意义进行深度加工（75%的回忆成功率），而第一组加工的是词汇的字形（33%的回忆成功率），第二组加工的是词汇的音韵（52%的回忆成功率）这些更浅显的方面。

研究者的确在所有组中都发现了微弱的无意识线索，学习的确会在拼写和语音系统中留下潜意识痕迹但是，只有深度的语义加工才能保证对词汇留下外显的细致的记忆•美国心理学家亨利·罗迪格：“把学习条件弄得再困难些，迫使学生投入更多认知努力时，常常能加强记忆效果。

”•尼尔波兹曼：从来就没有寓教于乐这回事，学习是艰苦卓绝的，学习是一场战争•好的学习风格只有一种：实验结果表明，比起一个口语单词，我们所有人都更容易记住一幅图，而且当信息是通过听觉和视觉两种方式输入时，我们的记忆效果会更好。

再次强调，这适用于所有孩子没有证据支持孩子间存在不同学习风格的个体差异，比如A类型的孩子更适合A策略，B类型的孩子更适合B策略的说法是不成立的我们所知道的是，我们所有人都有着一种共同的学习法则•主动参与的一个基本条件是好奇心，即求知欲，或者说求知若渴。

倘若能激发孩子的好奇心就已经成功了一半人类对知识的渴望，哪怕只是对一个简单知识点的好奇，都会激活多巴胺回路•好奇心：预测+反馈+奖赏、错误反馈：要测试不要考试•每个人都应该学会愉快地犯错思考就是从一个错误走向下一个错误。

---阿兰•人脑只有在感知到它所预测的和实际所接收到的信息之间有差距时才会去学没有感知到错误的话，学习是不可能发生的：“有机体只有在事件违反了他们的预期时才会去学习”换句话说，惊讶是学习的基本驱动力之一。

•如果以为对学习而言最重要的是犯很多错误，那就错了，最重要的是得到明确的反馈，减少学习者的不确定性•在人工智能领域，这种被称为“监督式”的学习方式是最有效的，因为它能让机器迅速识别故障的来源并自我修正。

•错误反馈与惩罚无关我们不会惩罚人工神经网络，我们只是告诉它哪些反应是错的我们给它提供最大信息量的信号，一点一点地让它知晓错误的性质和标志•学生获得的反馈的质量是他们学业能否成功的决定因素之一为学习设定一个明确的目标，并且让学生循序渐进地达成这一目标，而不是夸大他们犯的不可避免的错误，这是成功的关键。

•分数是错误反馈的糟糕替代品：为压力和沮丧会阻碍孩子的学习，所以，把差成绩作为一种惩罚施加给孩子，会严重阻碍孩子的进步•用测试代替考试•黄金法则：间隔训练总比集中训练效果好•确保长时记忆得以保持的最佳方法是进行一系列的学习，其间穿插测试，且间隔时间越长越好。

当你有规律地间隔复习时，你可以将你的记忆效果提升3倍，因此不要试图一下就学会所有的东西•以一周为例，每天练习15分钟要比在一天内练习2小时的效果更好脑成像研究表明，把问题集中地塞进一个时段中去解决会减少它们所引起的脑活动。

一方面，重复似乎也会让人产生一种知识错觉，一种由于工作记忆中的信息尚存而产生的过度自信：它似乎可以随时提取出来，我们已经把它记在了脑海中，所以不知道再努力学习有什么意义另一方面，间隔学习会增加脑活动：它似乎通过禁止工作记忆中的简单存储，迫使相关脑回路更努力地工作，从而产生了必要难度的效果。

•把某一知识点分散到几节课中去，学习效果会更好对于一些学习科目来说，只是几天或几周后复习一遍是不够的如果你想长久地记住一些东西，你应该至少花几个月时间不断温习巩固：沉淀直至自动化•巩固：从缓慢的、有意识的、费力的加工转变为快速的、无意识的、自动化的专业技能。

•为什么自动化如此重要？因为它释放了大脑皮层的资源顶叶和前额叶皮层就像一个普通的执行控制网络，会造成认知瓶颈，它无法同时处理多项任务当我们脑的中央执行系统专注于一项任务时，所有其他有意识的决策都会被延迟或撤销。

只要有一个心理操作没有通过过度学习实现自动化，仍需要付出努力，它就会占用宝贵的执行注意力资源，使我们无法专注于其他事情，所以巩固是必不可少的，因为它使我们宝贵的脑资源可用作其他用途•睡眠让人学的更快：

睡眠在学习的巩固过程中扮演着重要角色，大量实验结果证实：脑在睡眠后的活动发生了变化，白天学到的一部分知识得到强化并转移到更加自动化和特定的回路中去处理深度睡眠可以巩固和类化知识，心理学家称之为“语义记忆”或“陈述性记忆”；而快速眼动睡眠期间，脑活动接近觉醒状态，会强化视觉和运动的学习，即程序性记忆。

•睡眠中的脑不会吸收新的信息，它只能重演已经发生过的事情掌握一项像学习一门新语言这样复杂的技能，唯一有效的方法就是白天多加练习，晚上睡觉时重新激活和固化我们所学到的东西------睡觉的时候播放录像没用。

•夜间巩固并不仅限于强化现有知识白天获得的知识不仅得以存储，而且还以更抽象、更普遍的形式被重新编码夜间神经元的回放无疑在这一过程中扮演着重要角色每天晚上，我们脑中浮现的白天的想法会以几十倍速被激活数百次，从而增加了大脑皮层最终发现合理规律的概率。

此外，神经元以20倍速放电压缩信息•高速回放意味着在清醒时，激活间隔较大的神经元在夜间的序列中相邻这种机制似乎是收集、合成、压缩信息和将原始信息转化为有用的、可开发的知识的理想选择，这正是人工智能巨头戴密斯·哈萨比斯对智能的定义。

•未来，智能机器会像我们一样睡觉吗？这个问题看起来很疯狂，但在某种意义上，它们会它们的学习算法可能会包含一个巩固阶段，类似于我们所说的睡眠事实上，计算机科学家已经设计了好几种模拟睡眠／觉醒周期的学习算法。

作为当今脑科学/认知科学领域最卓越的天才科学家，迪昂告诉我们学习是人类大脑最厉害的功能《精准学习》作者：[法] 斯坦尼斯拉斯·迪昂译者：周加仙迪昂法兰西学院实验认知心理学教授、著名认知神经科学家，研究涉及脑与学习、意识、数学、阅读等多个领域，在《自然》《科学》等国际权威杂志上发表400多篇文章，开创了一系列研究意识的实验彻底改变了神经科学领域。

2014年，迪昂同其他两位科学家共同获得了有“神经科学界诺贝尔奖”之称的“脑奖”敢于挑战脑科学研究的终极问题：大脑是人类自身最大的未解之谜，宛若研究领域最闪耀的一顶王冠人脑拥有目前人类已知的最复杂的结构，脑科学是当代前沿科学之一，解析脑的奥秘是人类认知面临的重大挑战。

它所包含的神经细胞总数达860亿，这些细胞并非独立存在，而是通过数量高于神经细胞数千倍的突触联结起来，形成神经环路