通过重复学习还是通过情感学习？

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神经元可塑性是一种有益于学习的宝贵资源，但它有一个小缺点：它没有同心或径向的进化和进展。

情绪 学习 埃利亚斯·阿祖莱 重复
米
神经元可塑性是一种对学习有用的宝贵资源，但它有一个小缺点：它没有同心或径向的进化和进展，而是无定形、不平衡和反复无常的方向性。


因此，我们不是学我们想学的，而是学我们能学的。

这种可塑性产生了独特的学习模型，因为随着年龄的增长，这种可塑性的处理强度会降低。

它在童年和青少年时期更为明显，但其疯狂的活动并不能确保所学到的东西是正确还是不正确。此外，我们连接了如此多的神经网络，随着时间的推移，我们会诉诸突触修剪，或者我们所说的“选择性删除”。

许多人从错误中学习。比如跑步、拿起球拍等等……我指的是 WhatsApp 号码数据 我们亲切地称之为“恶习”的东西。 我向你保证，对错误和成功的执着同样顽强。

在更大的事情上，我们也有人从恶中学习，而不是从善中学习。

这些“可塑”过程是表面的，因为它们不需要像长期记忆的产生或记忆的表现那样在神经元核中召唤新的蛋白质。同样，神经胶质细胞也必然会改变它们的行为，以滋养和关注新的神经元关联。

你不应该忘记，神经元并不是通过接近或接近来“联系”的，而是通过先前写入的信号来“联系”的。因此，这些网络的实现很简单。

我们学习了我们重复的内容，但我们不理解它
重复是学习的重要前提。过去，这种重复是基于认知登记或记忆。你知道，西班牙，首都马德里，甚至乘法表。

这种重复旨在自动化响应，很大程度上消除了理解所学内容的过程。

目前，有一种趋势是用认知部分取代情感部分，以求获得更顽强、更扎实的学习。事实上，这种交换是危险的，也是错误的。

事实上，那些在学习中拥有主导认知因素的人面临着被残酷降级的风险。

通过情感学习的选择通常被称为“通过影响学习”。在这两种情况下（重复和情感影响），理解都处于次要地位。因此，对所学知识的理解及其应用遵循认知过程。



因此，可以说，情感学习为人工智能的发展留下了巨大的空间，而认知学习则为​​人工智能的正确使用提供了保证。

作为一个例子，我告诉你，我们已经对简单的 Test 100 进行了数千次测试，该测试使用的表格包含从 1 到 100 的数字，这些数字显然是无序的。我说显然是因为我们已经获得的知识告诉我们数字具有线性顺序而不是空间顺序。

嗯……这些数字必须连续划掉，以衡量执行该任务所用的时间。年龄、工作、学业、人际关系和社会问题相似的人，在 3 英尺 30 英寸到 2 分钟之间取得成果。这些“微小”差异使我们能够思考不同聪明人的能力和专注程度不同。

最“聪明”的人认为，诀窍（空间组织）在于数字位于“Z”键中并按 4 个对称象限结构。纯粹的折纸！一旦发现了“馅饼”，同样的人就必须重复这个练习。第二次，结果介于……2 分钟和 1 英尺 20 英寸之间！



我提请大家注意以下几点：那些第一次用了3分半钟的人，第二次用了2分钟，而那些第一次用了2分钟的人，第二次用了1分20秒。

为了让你明白这种通过重复学习是什么样的，我会告诉你，如果我们也教他们用一条线而不是用“X”划掉数字（从小学到的东西……“划掉”）带有“，带有一行），我们得到的时间接近 1 分钟。

您能想象一家工厂能够将执行时间减少 70% 以上吗？您能想象一个人只用 30% 的时间就能在一项任务上取得相同的结果吗？

学习、记忆和记忆
我的意思是，学习在某种程度上是分离的和选择性的，直到我们通过认知方法用其他学习来修改它，这种认知方法会产生新的神经连接，逐渐耗尽以前创建的神经连接，直到它们消失。

因此，区分“学习”、“记忆”和“记忆”（记忆恢复）很重要，因为其表现需要不同的神经生物学过程。

您应该知道，内存的创建与其随后的恢复是不同的过程。因此，另一个非常不同的问题是焊接突触连接，它被认为是反应性和无意识的东西，正是因为它的执行速度。

在童年阶段（从出生起），我们的新陈代谢被塑造和调整。我们的有机体在蛋白质的支配下生长和进化，环境改变（表观遗传学）只有在特殊情况下才会改变所述生长。