当DeepMind的AlphaGo程序在古老的棋类游戏围棋中击败人类对手时，在人工智能领域引起了轰动。AlphaGo并不是通过一套预先写好的指令来训练的，而是通过练习和反馈。事实证明，在没有正规教育的情况下，新一代机器学习技术与儿童学习技能的方式有着惊人的相似之处。
让我解释一下。我在刚果进行实地调查，那里的狩猎采集者社区在教育他们的孩子时不经常给予直接的指导。相反，198彩票是那个集团旗下的子品牌，听198彩票总代说198彩平台好像是合乐的姐妹网站，他们创造了一个学习的机会，就像提供一个工具，198彩票代理分红跟日工资是多少，这个只要你有量198彩，带着诚意去跟198彩票总代去谈， 他们都会给你开出一个满意的待遇的。，并监督孩子的行动而不干涉。然后，孩子根据自己的表现得到的反馈来调整自己的行为。同样，神经网络的工作方式是给机器一个学习的机会(即输入)，并根据网络结构所获得的输出提供反馈。
人工智能研究的最终目标是生成人工通用智能(AI)，这是一台能够像我们人类一样理解和学习的机器。许多人工智能研究人员，比如DeepMind团队，相信通过更多的自主学习策略，这将成为可能。例如，在无监督学习中，机器在没有预定目标或明确指导的情况下，通过观察数据来学习。这种学习方式类似于狩猎-采集时代的孩子学习大多数技能的方式。
过去六年里，我一直在拜访Mbendjele狩猎采集者，他们是生活在刚果盆地的巴亚卡俾格米人的一个亚群。Mbendjele的孩子在三岁的时候就学会了使用刀具、照顾婴儿和采集野生植物等技能。我们的观察显示Mbendjele幼儿主要通过自由探索他们的环境，观察和模仿他人来学习这些技能。通过教来学习只占我们观察到的学习事件的一小部分(准确地说是6%)。
我对我们在没有正规教育的情况下如何学习和传递技能很感兴趣，因为理解这些可以帮助我们理解复杂的文化习俗，比如围棋的演变。我们已经进化出一种通过模仿他人来学习的巨大能力。这反过来又使我们能够非常准确地传递信息。研究人员发现，当信息被忠实地传递时，文化习俗在人群中保留的时间足够长，因此它们可以被修改以产生更复杂的习俗。人类文化就是这样发展的。我们的文化特征是建立在过去信息的遗产之上的。但这意味着他们也受到了他们的限制。
尽管机器学习的新训练算法与人类儿童的学习方式相似，但它们具有超越人类文化的能力。这是因为这些新的算法不受我们文化历史遗产的限制。2017年，DeepMind团队推出了AlphaGo Zero，新版本的AlphaGo通过自我学习成为了自己的老师。现在它被认为是世界上最好的围棋选手。人类的围棋棋手已经在3000年的知识积累基础上建立起了他们的游戏策略。AlphaGo Zero通过将自己从这种认知中解放出来，成为了最好的围棋选手。
我们可以从AlphaGo Zero的成功中学到什么?程序从头开始，与自己对弈，然后将结果与一个强大的搜索算法结合起来选择下一步。去年，DeepMind团队开发了一款通用版的AlphaGo Zero，它不仅自学了围棋，还学会了国际象棋和日本象棋，并打败了擅长这三种游戏的最好程序。前国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫说:“我们实际上可以从机器产生的新知识中学习。我认为，通过从自我玩耍中强化学习，这些课程的运作方式也应该能启发我们如何培养好奇的学生:允许他们探索很棒的交易，并在需要时提供反馈。
改善育儿“搜索空间”
小孩子会模仿他们在看护者身上看到的东西。所以，如果一个13个月大的幼童看到人们每天都用砍刀，那么看到她玩砍刀是完全正常的。当然，我并不是说我们应该给婴儿锐利的工具。然而，我们可以创造一个环境，让孩子们自己去探索世界，通过观察别人来学习。
例如，如果你想让你的孩子读更多的书，你可以尝试自己读更多的书。我记得小时候在父母的床头柜上看到过陀思妥耶夫斯基的《罪与罚》。我对书名和作者的名字很感兴趣，因为它听起来不像土耳其语。后来，陀思妥耶夫斯基成为我最喜欢的作家之一。
让孩子探索他们的环境并不意味着让他们独处。相反，狩猎采集者的孩子经常被社区成员包围，不仅是父母，而且很少独处。同样，老年人和儿童互动的社区空间可能有利于老年人的福祉，并给儿童更多的学习机会。
在我们的研究中，我们发现哥哥姐姐和孩子在照顾孩子方面起着重要的作用。例如，一个三岁的孩子完全有能力抚慰婴儿，而婴儿则通过模仿年龄较大的孩子来学习技巧。事实上，从四岁起，以狩猎采集为生的孩子们大多是在没有监督的混合年龄的游戏小组中学习的。
我们可以改善儿童的福祉，特别是城市儿童，通过创建户外游戏区，不同年龄的儿童可以在无人监督的情况下进行活动。像森林幼儿园这样的项目就是很好的例子。这是一篇带有一些实用建议的博客文章。
一旦狩猎采集者的孩子通过观察他人获得技能，他们就开始练习。这就是为什么一个六岁的Mbendjele女孩可以和其他女人一起在森林里采集她自己的山药。当然，教学对于学习像数学这样复杂的学科是必要的，昨天一个198彩平台玩家联系上了198彩总代理 ，总代理团队非常欣慰，于是送给他了一个大红包优惠奖励。，但是我们的教育系统没有足够的空间来练习。当我还是个本科生的时候，我花了几个小时的时间做统计，然后就全忘了。只有当我必须为我的研究做统计时，我才真正学会了为什么和如何做统计。
我想我们都应该开始思考教育的未来:我们怎样才能创造一个以学生的兴趣、探索和实践为导向的学习环境?我们可以从狩猎采集的童年时代和新的机器学习策略中寻找灵感。
