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| 編輯推薦： |
你都是怎么学习的？看书、听课、做笔记、背课文、做题
这些你引以为傲的学习方式其实都有些反人类
颠覆式学习（放大），让你的回归本能，从人性出发，找到学习致胜的关键
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| 內容簡介： |
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人工智能的进步咄咄逼人，似乎在不远的未来将让我们中的许多人失业。但我们当然不想坐以待毙，而且我们还有一个强大的秘密武器，那就是神经可塑性（neuroplasticity）：通常你会听说我们平常只用了大脑10%（或者20%，30%......）的潜力，这是假的，因为大脑的能力可大可小，全看你怎么用它，没有人知道它极限的潜力有多少，更不用说算出这个百分比了。 与人工智能所用的机器学习类似的是，我们人脑的关键能力也是学习。脑科学对于学习的研究能够告诉你怎样发挥自己独特优势，变成真正的学霸。
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| 關於作者： |
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布鲁塞尔SOLVAY商学院管理学硕士，阿姆斯特丹自由大学神经科学硕士，中国海洋大学海洋生物学学士，精通英语、法语，历任英国爱思唯尔出版集团学术期刊出版人，《生物技术世界》杂志执行主编，《环球科学》杂志策划总监，《新知客》杂志责任编辑
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| 目錄：
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引言颠覆式学习人类学习4.0时代
第一章 用身体学习
我们的身体在思考 004
情绪和认知是硬币的两面 006
我们的左脑和右脑 012
人类学习的本质 014
学习方法 1．数学学霸的动作学习法 023
2．复合式学习：讲故事教育
第二章我们都是视觉动物
人类天生爱脑补 033
从手指算术到心算 038
学会把数字变成图形 042
学习方法 1．从视觉化思维到视觉化笔记：在做笔记的时候画画 046
2．思维导图学习法 052
第三章在梦中学习
睡一觉难题全解决 057
快速动眼睡眠的创造力 062
睡觉是为了遗忘 064
做梦的最高境界白日梦 071
学习方法 1．做个与学习有关的梦 074
2．番茄工作法 074
第四章在团队中学习
开启脑中的蓝牙 082
以人为镜的学习方法 087
共情荷尔蒙 090
学习方法 协作式学习 091
第五章语言的起源和学习语言
语言的起源 097
先天后天 099
布洛卡错了吗？ 102
手口并用学外语 105
学习方法 1．如何快速记忆多国外语？ 109
2．学语言要会猜 111
第六章在玩中学习
玩才是正经事 117
学会学习 121
快乐学习 124
学习方法 1．如何战胜学习恐惧症？ 128
2．STEAM的学习方法 130
第七章用肠子学习
我们的另一半 139
肠道细菌对大脑做了什么？ 140
怎样养好学习型细菌？ 146
学习方法 吃货学习大法 150
第八章像疯子和天才那样去创造
疯狂的艺术家 155
天才的科学家 159
创造力是可以学习到的吗？ 160
学习方法 训练你的创造力 164
第九章天性的回归学习4.0
旋转的珍妮和另一种智能的崛起 171
人脑独有的比较优势 176
拖延症现代与远古的交锋 180
和AI一起学习 181新技术还能怎样帮助学习？
183游戏化学习的优势和局限 186
技术对学习的负面影响 189
教育的数字鸿沟 192
从芬兰教育看教师的自主权 194
机器人学习伴侣 195
学习方法 移植记忆 198
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| 內容試閱：
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人工智能（Arti?cial Intelligence，AI）技术的进步气势汹汹，继AlphaGO击败人类围棋冠军之后，AlphaZero又轻易击败前者。更不可思议的是，AlphaZero并不需要去学习人类下过的棋局，而是在了解了围棋的规则之后，自己给自己编制了许多棋局来学习。这就像学霸们轻松解决老师出的题目之后，还觉得不过瘾，开始自己出更难的题来考自己一样。作为人类的我们没有理由不感到压力。除了日常的重复性工作，人工智能也开始涉足之前人们觉得是属于艺术创作的领域，艺术似乎不再是人类的专长了。许多媒体开始用人工智能来撰写新闻稿、报道股市行情和体育赛事。还有的人工智能被用来编写电影剧本，比如恐怖片的剧本，它可以通过分析大量的恐怖电影情节和元素，以及人们对这些情节和元素的评价，找出哪些是公众最害怕同时也是最喜欢的，而后把这些元素组合起来。这样写出来的剧本，虽然不是什么经典之作，但质量至少和大部分平常作品不相上下。鉴于经典之作永远是少数，人工智能已经可以胜任大量的创作任务了。人工智能，或者说是用于数据分析的算法，已经在我们的生活中无处不在了，自动化和智能化的趋势似乎不可阻挡。面对越来越善于学习的机器，人类应该怎样更好地学习来提升自己的竞争力？人工智能会是人类历史上创造出来的最强大的工具，我们的目的当然不是与这些工具正面竞争，而是要发挥人脑特有的优势，在未来与人工智能的共生关系中，发挥不可替代的作用，体现人类的价值。人脑究竟有什么独特的优势，是人工智能难以具备的？从刚才编写恐怖片的例子可以看出，人工智能其实并不具备真正的创造力，更多的是根据以往的数据进行推测。这些过往的数据就像是经验，它告诉你之前遇到类似的情况大概会有什么结果。而凭借经验做出判断，最大的问题是一旦遇到全新的情况，就未必适用了。而对于学霸一样的AlphaZero，它能够根据围棋的规则，把规则允许范围内所有可能出现的情况都列举出来，以此来训练自己，而不借助过往的数据。这只适用于围棋或者体育比赛这样规则很明确的项目，而我们日常生活中大部分事物充斥着各种例外，并没有这么明确的规则。只要看看自动驾驶汽车研究的缓慢进展就知道了，自动驾驶汽车就是利用人工智能技术。虽然有交通规则来指导车辆的行驶，但永远有意外发生，比如，行人不总是会从斑马线横穿马路、车辆和行人都会闯红灯、路上还经常会出现莫名其妙的障碍物等，这些复杂的突发事件会让自动驾驶汽车无所适从。人工智能的价值是把我们从烦琐事务中解救出来，去从事真正的创造。因此，培养创造力才是学习的目的。
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