# 浅析人的学习、思考模式

## 总体来讲，分为 `supervised learning` and `reinforcement learning`

## 具体：

你看见火山爆发就跑，这不是自然形成的，而是你之前见过别人不跑，死了。

你记住了这个`常识`、这个`链式法则`，所以你照着它做。

我们人生中会积累无数的`常识`，有的是别人给的，有的是自己试出来的。

在我们做决定时，各种常识会跳出来指导你行动，有的常识说你该做这件事，有的常识又说你不该做这件事。

你到底做不做呢？我们实际的决定还是取决于各个常识的`权重`。

根据你`个人的经验`，跟着有些常识做事你获得了收益和回报，所以这些常识的`权重高`。

而根据另一些常识做事，你获得的收益少，或者它们根本就不符合事实，用这些常识`预测事物根本不准`，所以这些常识`权重低`。

基于这样一种行为决策机制，怎样才能让自己每次`选择的常识`、`做的决策`都是正确的呢？那就是`不断尝试`。

你失败得越多，遇到的挫折越多，而你又没倒下，反而去`总结经验`，你就会越明白哪些常识是`错的`，哪些常识或直觉是`对的`。

从而利用这些`逻辑链条`帮助你成功地预测`未来`和`你行动`之间的联系，进而获得回报、获得收益、获得成功。

其中`自己去试`属于`reinforcement learning`, 听信别人讲的知识 称为`supervised learning`。

`reinforcement learning`可以让你超越老师、超越人体极限

而`supervised learning`不能，它只能让你的知识 < = 你老师

## State of art

Work or Think like a water flow without any blocking or hesitating.&#x20;

Smooth predicting while holding high accuracy. (High FPS + High Correct Rate)

If a human wants to get into this state, it needs 10000 hours of practice and be able to 100% concentrate on their jobs.

## The best way of learning

* learn by doing
* learn by teaching (Teaching is not the final goal. The final goal is knowledge simplification.)
