上篇我們講述了元學習，一種最底層的學習能力，可惜的是大多數人并不能感知到這種能力，學校也不會教我們如何使用它，從小到大我們都是遵循著生物本能進行學習，機械的重復看書刷題，死記硬背的系統，企圖通過大量輸入輸出，去建模每個任務中具體而離散的知識，事實上，這種學習方式和幾萬年前我們的祖先，學習捕獵野獸并無太大區別，不同的是，在遠古，我們要學習的知識稀疏，離散且不成體系，主要圍繞著如何活下去這個目標，因此，本能的學習是有效的，但由于人類大腦有限的存儲空間，如今這種系統已經不再適用。

　　第二次工業革命后信息量指數爆炸，而人類問題對個體知識的需求也急速增長，反映出學生要學習的東西越來越多，但任務量的增多僅憑生物原始的存儲記憶是不可解的，我們進化至今，現有大腦構造還沒能完美適應外界變化，這一過程需要耗費成千上萬年，這也是為什么題海戰術在某些年級或是某些學科有效，但又慢慢失效的原因。沒有底層存儲的支撐，只是大量通過歷史經驗去建模，是不可持續的。換句話說，當你的帶寬跟不上信息傳輸的需求，系統就會超負荷，以至于運轉效率降低。

　　我們所經歷的標準化考死，比如說高考考研，本質上是為了驗證我們從過去的題目和答案中提取方法，并將其應用到新問題上，從而獲得答案的能力。在這個過程中，我們對已有信息進行壓縮，提煉出部分模型，對此，重要的不是某個具體的模型，而是基于已有的知識，快速，準確建立模型的能力，并能夠很好的推廣到訓練中從未遇到的新任務或新問題。

　　進化讓我們獲得了某種先驗的網絡結構，無論是視覺皮層，還是海馬體，都有特定結構來完成任務，這就是一種最深層次的元學習機制。AI需要極度復雜的算法設計才能部分模擬這種結構，而我們生來便擁有它。我們常說到“開竅”一次，這其中的部分原因就是在大腦發育的某個階段，學習能力開始提升。

　　關于元學習的后天學習學術界沒有可借鑒的研究，但有一些思考，首先是認知，即你必須意識到自己擁有這種能力，有了認知再通過刻意學習，就能提高對元學習的感知和掌握程度，可以練習的方法有很多，最核心的一點兒是減少反復輸入，在可預計區間內，盡可能的捕捉實體間的知識共性和任務共性，在做題過程中有意識的訓練對兩種不同共性與特征的捕捉和遷移能力，也就是我們所說的舉一反三。結合費曼技巧，反饋模式，可以最大限度激活元學習機制。簡而言之，對于具體的任務，除了提取任務本身的知識外，也要注重從特征集合到答案這一過程的歸納學習，這種方法不但限于狹義學習，不如看書做題，還適用于廣義學習場景，比如游泳，與人相處，規劃未來等等，只要給定任務，就可以憑借元學習能力快速學習和掌握它們。

　　在這個瞬息萬變的時代，我們所面臨的問題遠比老祖先還要復雜，曾經的我們困于思維定式，對學習有著狹義而抵觸的心態，甚至會理所當然的覺得自己根本不是學習這塊料，也不可能成功，然后便什么都不去做了，但理解了元學習框架后，你會發現學習從來不是什么困難的事，而應該是令人愉悅的，它不僅能讓你獲得一個好成績，更重要的是幫助你識別萬物，建模世界，做出理性而客觀的選擇，不論應試，求職還是人生，都是順理成章，有跡可循。

　　道德經有云“一生二，二生三，三生萬物，萬物無窮無盡”，我們終極一生都無法建模，但元學習讓我們能夠掌握最本源的一，捕捉生的光影，它曾改變這個世界的進化歷史，也有著改變我們一生的力量，

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