与30年前我刚刚投身人工智能领域时不同，现在人们所谈的人工智能，基本都围绕着机器学习及其应用领域，即我们一直所说的AML（Applied Machine Learning）。研究人员在AML的推广应用方面取得了巨大成功，他们研发出了一系列应用程序，从手写数字识别，到人脸识别和跟踪，到在崎岖地形上行走，到在《危险边缘》里参与问答，再到自动驾驶汽车。所有这些成绩的取得都严重依赖于与AML相关的统计技术。

如果与AML领域的研究人员探讨他们的研究内容，我们会得出这样的结论：学习就是从数据 （或周围环境）当中总结规律和特点，并将其提取，而不是通过导师授课或者阅读教材学习。显然，我们的很多知识都是以这种方式学来的，例如如何辨别橘子和苹果、叔叔和阿姨、猫和狗等。但好像也没有人告诉我们，说 “注意啦，看到猫有长长的胡须了吗？狗是没有这种胡须的”，而是我们自己像AML一样搞清了这些区别。这正是我们学会母语， 学会用词语和句子表达思想的过程。的确，因为我们完全靠自己就掌握了大量知识，而非通过任何口头或书面学习，所以才会忽略那些依靠其他途径学到的知识。

换句话说，这是个巨型拼图问题。

我们如何学习词语？

让我们从思考自己如何学会词语开始。

我们先拿形容词“hungry（饥饿的）”为例。假设我们的父母会讲英语，我们最终学会了这个词的意思。但我们是在什么时候学会的呢？毕竟，可从没有人向我们解释过这个词的意思啊。事实上，是孩子在感到饥饿的时候，常常会听到这个词，因此逐渐将这个词与对食物的需求联系起来。

从某种意义来说，我们无须对“hungry”这个词下定义是件好事，因为语言此时也有些力不从心。饥饿是什么感觉？我们可能会说：感觉不舒服，但也不痛苦，至少刚开始还不痛苦。这就是个温和的提示，告诉你该吃东西了。但这种感觉与其他如口渴或眩晕等感觉有何异同呢？

有趣的是，仅仅是我们的身体做出了某种提醒，并不意味着一定有形容词对其进行描述。例如，在法语中，没有表示“hungry”的词，意思与之最为接近的是形容词“affamé” ，但它的意思更像是“饿极了”，形容比饥渴更为强烈的感觉。在法语中，我们说“ J'ai faim”，字面意思是“我有饥饿”，或者“我有饥饿的感觉”。

由此可见，对于哪些身体提示会有对应的文字表达，我们目前尚不清楚。例如，有一种感觉与饥饿一样人人都曾感受到，尤其让幼儿的父母们每天烦恼不已，但令人惊讶的是，英语中竟然没有与之对应的形容词，这种感觉就是人想要小便时的感觉。

不管怎样，我们不是通过反复解释，而是长期沉浸在适当的语言环境中才习得了“饥饿”及其同类词语的含义。

那么，这就是学习词语的过程吗？让我们将巨型拼图问题铭记在心，然后继续探索。

现在考虑一下“ incarnate（化身）”这个形容词。我们通常是通过另外一种方式学习这个词的。我们需要通过别人解释才能明白这个词的意思：我们得知，该词用于指代由于某种原因附于肉体之上的精神或无形物体。我们可能还需要在字典里查一下，该词的两部分“in” + “carno” 字面意思就是“into（进入）” + “flesh（血肉）”。所以，所谓化身，就是转化为血肉之身。（在某一年龄，我们可能还要查查“flesh”的意思。）

如果我们真正学会了这个词，那就要归功于语言，因为我们听到或读到了关于词义的解释。我们无须反复练习，只需在词典里查一查，就可以正确地使用它。因此可见，习得词语的方法的确与众不同。

表面上看，通过经验这种较为直接的方式（如饥饿等词）与通过语言学习词语（如化身等词）相比，显得更为基础，也更有意义。要通过语言习得词语，我们必须掌握足够的语言能力才能理解对于词语的解释。那么更为基础的问题可能便是：我们是如何掌握这种初始语言的？

毫无疑问，我们如何通过在语境中听到词语来学习是个令人兴奋的话题。这个过程始于我们能够说话之前，一直延续到我们成年之后。每个家庭都能讲出萌宝们在牙牙学语时用词张冠李戴的故事，温馨可爱。（我还记得女儿小时曾撅起小嘴与大人争辩， 说不让她做某事“太公平了”。）语言学家诺姆·乔姆斯基（Noam Chomsky）指出，由于孩子们接触到的数据总量较小，他们究竟是如何学会一门语言的，至今仍然是个巨大的谜。

我们如何学习事实？

现在谈一谈我们是如何掌握生活中的常识的。

请思考这样一个简单的事实：柠檬是黄色的。很多水果有自己独特的颜色（包括很多有趣的颜色变体）：显而易见，蓝莓是蓝色的；黑莓是黑色的；橙子是橙色的；覆盆子是红色的；豌豆是绿色的；李子是紫色的；苹果是红色、绿色或金色的；柠檬就像香蕉一样，是黄色的。可能在生命之初柠檬是绿色的，在生命后期时是深褐色的，但是新鲜采摘的健康、成熟的柠檬通常是黄色的。

现在问问你自己：我是怎么学到这些知识的？好像不是通过语言学来的。当然，这些信息在书本中就有，但是很有可能你在读到关于柠檬的文字之前，就已经见到过柠檬（或柠檬的彩色图片）了。而且，在有关柠檬或其颜色的语句当中，讲述者或作者可能都认为你已知晓柠檬的颜色，并用它来形容其他东西。

这种关于柠檬颜色的知识就是我们通过直接经验，而非语言学习的例证。

现在思考这样一个事实：熊会冬眠。鹅、鲸鱼和黑脉金斑蝶等会迁徙到南方过冬；狼、鹿和大多数鱼类等不管气候多么恶劣，都会留守家园；冠蓝鸦等只在有些时候迁徙南方；而熊大多会在深秋季节找到一处洞穴，开始冬眠（或进入某种蛰伏状态），直到春暖花开。

再问一下自己：我是如何学到这些知识的？有一点是肯定的：我们不是通过对多只熊亲自观察，并发现其中的周期性规律的。如果你不是专门研究熊类动物的专家，那么你一生当中实际看到的活熊数量可能非常少，而且几乎没有一个是在冬眠的。你可能看过一些自然纪录片，纪录片介绍进入冬季后，熊会躲在洞穴里睡觉，到了来年早春再摇摇晃晃地从洞穴里爬出来。但在纪录片里，你只能看到熊在秋天钻进洞穴，然后在春天从洞里爬出的景象，纪录片并没有太多交代熊在这期间的情况。熊在洞穴里一睡几个月，不吃不喝的信息需依靠旁白解说来传达。如果你没看自然纪录片，就只能通过别人的讲述掌握这个知识，有人告诉过你或你曾经在哪里读到过它。

这种动物世界的知识就是我们完全通过语言进行学习的范例。

我们在这里得到了两点常识：第一，柠檬是黄色的；第二， 熊是会冬眠的。但我们学习这两点常识的方法却截然不同。

我们如何学习行为？

最后，来看一下我们是如何学习新的行为的。

首先，想想你是怎么学会骑自行车的。你肯定不会去找本自行车学习手册，仔细研究，然后就开始第一次的骑行。恰恰相反，可能是有人教你，而且你在年龄很小的时候就开始在幼儿自行车上训练。第一次自己骑自行车的时候，你肯定摇摇晃晃，甚至还要摔倒几次。如果说老师对你有过指导的话，也仅仅是告诉你不要骑得太快（否则撞车会很痛），也不要太慢（否则自行车会不稳）。从来不会有人告诉你应该如何调整自己的重心，或者如何转动车把，防止自行车倒向某个方向。也从来不会有人告诉你在转弯时身体是该探出还是缩回，你依靠反复实践，不断纠正错误，获得提高，就像鸟儿学习飞翔一样，你掌握这一技能之后，它就成为你的第二天性。一段时间之后，你逐渐将此事淡忘。但是当你再次骑上自行车时，你的身体会不由自主地就知道该怎么做，而你则可以自由自在地思考别的事情。

这就是学习行为的意义吗？让我们继续深入探讨。

现在，想想你是怎么学会饲养宠物金丝雀的。可能你恰巧生活在金丝雀养殖场，跟随金丝雀养殖专家学习饲养技术。或者你父母养了一只金丝雀，你通过在日常生活中观察他们的行为，学会了如何饲养金丝雀。又或者，是别人给了你一只宠物金丝雀， 或者你从宠物店买了一只金丝雀，但你却没有多少饲养金丝雀的实际经验。但无论如何，以下的情况是不可能出现的：你反复试验、不断摸索如何饲养金丝雀，比如尝试给金丝雀喂各种食物， 只要每次不吃死就算成功等。你绝对不可能用这种方式饲养金丝雀，否则你就准备给它收尸吧。

但这也不是什么尖端科技。掌握相关饲养知识就和学骑自行车一样，非常容易。与宠物商店老板进行简单的交谈、阅读饲养手册或者上网搜索都可以解决问题。需要注意的是，在这种情况下需要提供一些语言难以表达的基本事实，这一点是与尖端科技类似的。

这些基本事实如下：
如果想要金丝雀健康快乐成长，必须提供新鲜果蔬。
如果没有水，金丝雀无法存活24小时。
金丝雀对各类毒素都非常敏感。
如果饲养金丝雀的笼子直接暴露在阳光下，金丝雀就会体温过热。

毫无疑问，我们可以通过在大量金丝雀身上反复试验、不断摸索，或在庞大的金丝雀数据中进行搜索来获得上述信息。但是生命短暂、时间宝贵，我们更愿意从他人提炼成书的经验中获得饲养金丝雀的知识。

我们如何超越经验？

当总结我们是如何认识周围的世界时，我们发现，似乎至少有两种相互独立的机制在起作用。第一种是通过经验进行学习， 我们需要反复收看或收听相关经验数据，可能还会经历相当多的试验和摸索。第二种是通过语言进行学习，这种情况可能只需收看或收听一次相关数据就能达到目的。正因如此，第二种形式似乎与自适应机器学习（AML）所使用的统计技术毫不相干。（虽然重复与记忆在通过语言学习的过程中仍然会起作用，但在这里， 这些重复的统计属性没那么重要。）

虽然英语中有很多术语可以用来描述人类学习的不同特性，但没有哪个术语完全符合上述方式。我们谈论的学习是通过教育、教学、培训、训练进行的，而且每种方式的侧重点各不相同：教育指广义的开阔心智；教学强调某一特定科目的教育，如学校课程或技术手册；培训强调对于某一技能的教育和实践，例如如何控制皮划艇或怎么做解剖；训练则侧重于培训的反复性，如算术练习或举重。上述每种方式都涉及语言数据和经验数据的相互平衡，而且这种平衡会根据学习的不同类型发生变化：语言的重要性也按照教育、教学、培训、训练的顺序逐渐下降。

我们人类是通过两种不同的方式进行学习的，这一事实也带来了一些非常有趣的问题。比如当两者之间发生冲突时，我们该怎么办？根据经验，我们知道太阳是从东方升起的，但通过语言，我们学到太阳其实根本不会升起。通过语言，我们认识到了一些事物的存在，而如果根据直接经验，这些事物根本不存在。事实上，我们也清楚自己通过语言学到了很多虚构的事物，比如圣诞老人饲养的驯鹿的名字。

这其中一个非常有趣的问题是：为什么我们进化得能够通过语言进行学习，而其他动物却不能？为什么只有直接经验是不够的？在学习的时候，语言给我们带来了怎样的额外优势？

塞缪尔·早川（S. I. Hayakawa）曾说：“我们并非只有一次生命；如果我们能够阅读，就能够随心所欲地拥有多次生命和多种活法。”这话可以被看作是对这一观点的经典概括。在语言的帮助下，我们可以在自己的一生中了解前人的生活经历，我们无须经历前人的过程，就可以学到他们的经验。

由此可见，如果仅仅将人类语言视为一种沟通手段，那么绝对是严重低估了它给予我们的帮助。毫无疑问，语言能够沟通， 但是沟通还可以通过其他途径得以实现，比如指一指相关的东西， 或发出响亮的声音。几乎所有动物都会通过某种方式沟通，但是人类语言让我们得到了更多。一本宠物金丝雀饲养手册与莎士比亚的名剧《麦克白》（Macbeth）显然不可同日而语，但两者之间也有非常重要的共同点：有了它们，我们无须经历那些可能令人痛苦或不切实际，甚至难以忍受的生活经历，就能学到我们想要的东西。

艾萨克·牛顿在总结自己的科学成就时曾说：“如果说我比别人看得更远些，那是因为我站在了巨人的肩上。”他通过阅读前人撰写的书籍文稿，获得了巨大的优势，能够从他们停下的地方开始，而无须重新经历他们所经历的过程。这也是我们学习语言文字、了解熊的冬眠习惯以及学会饲养金丝雀的方式。