- Objective: 学习的本质 - Breadcrumb: 第一章 1.1 什么是学习 # 概念阐释 模型是人类用来**理解、解释和预测**现实世界是如何运作的工具。模型是对现实世界的抽象和简化，旨在捕捉关键特征，忽略不相关的细节，从而使问题变得更容易理解和处理。在建立了初步模型后，我们还会通过测试、调整以及特定的[[parameters 参数]]来提高解释与预测的能力。 人类的心理模型（mental model）是[[孩子天生爱学习 心理表征|心理表征]]构成的体系。由于真实的外部世界的关联极少数是单一的，所以需要一个复杂的模型来**反映外部现实**。所以我们要积累的是模型，不是表征。 > 人脑中对真实世界事物运行方式的思考过程的解释。是对周围世界、世界各个部分之间关系的表征。—— Wikipedia # 实例 ## 科学模型 1. **物理学模型**： - **牛顿第二定律**：描述力与物体加速度之间的关系。 - **万有引力定律**：描述两个物体之间引力的大小与它们的质量成正比，与距离的平方成反比。 - 假设要测量从比萨斜塔各层掉落的炮弹分别需要多长时间？ - 记录数据 - 提出假设，模型可能是y=a+bx，但是准确性不高 - 提出第二假设 y=a+bx+cx^2，这一次的拟合度变高了 - 微调：为了拟合模型所设置的参数 2. **经济学模型**： - **供求模型**：描述商品的供给量与需求量如何决定市场价格。 - **IS-LM 模型**：用于分析在一定假设下，总需求和货币市场之间的相互作用。 3. **生物学模型**： - **洛特卡-沃尔泰拉方程**：描述在生态系统中捕食者与被捕食者种群数量之间的动态关系。 - **DNA 双螺旋模型**：描述了DNA的结构，是生物信息传递的基础。 4. **化学模型**： - **理想气体定律**：��=���PV=nRT，描述理想气体状态的变化。 - **化学平衡模型**：描述在化学反应达到平衡状态时，反应物与生成物的浓度关系。 5. **计算机科学模型**： - **图模型**：用于表示物体（节点）之间的关系（边），广泛应用于社交网络分析、网络路由等。 - **机器学习模型**：如线性回归、决策树、神经网络，用于数据分析和预测。 - [[LLM 大语言模型]] 6. **社会学模型**： - **社会网络模型**：分析个体之间的社会关系，如朋友圈、影响力网络等。 - **人口增长模型**：如指数增长模型和Logistic增长模型，用于预测人口数量的变化。 7. **金融模型**： - **布莱克-舒尔斯定价模型**：用于估算欧式期权的理论价格。 - **资本资产定价模型（CAPM）**：评估投资的预期收益与市场风险之间的关系。 ## 人类的心理模型 - 小狗： - 第一次建立的心理模型：主人拿起牵引绳（表征）等于出去玩。但是发现不一定每次都成功。 - 小狗需要调整心理模型，要加入其他因素，天气、时间、主人有没有吃早餐，以及这些事情的概率。预判正确的概率提高了说明更准确地反映了现实。 - 人类： - 雨是神的旨意，所以想下雨要有求雨仪式（表征），但不成功。 - 调整心理模型，添加新的表征，气候带、洋流、气压等等因素构成复杂的气候模型，预测降雨的规律变高了。 - 当科学模型被人类内化并用于解决问题的过程中，这些模型在个体心中的表征可以被视为心理模型。 # 相关内容 人类有自带的提取模型的算法：[[孩子天生爱学习 推论与概率统计]]。 # 问题 什么是「表征」？什么是「模型」？它们在学习中起到什么作用？为什么我们的大脑创建的是心理模型来反映外部现实？ # 问题答案 表征是将外部世界转化为可被我们理解的主观的心理符号（概念）。模型是由表征构成的体系，因为外部世界的关联极少是单一的（气味=危险），大多都是一个复杂的模型，所以要建立尽可能准确清晰的模型才能更好的预测和判断现实世界。 # 参考资料 - 《这就是 ChatGPT》