1.1.1 人類為何能學習

在發明、設計諸多新工具之前，人類都是先從對自然界的觀察得到靈感。例如：人類從飛鳥滑翔得到啟發，設計出飛機模型；通過觀察人眼結構，設計出攝像機模型。

雖然最終的設計不是完全拷貝自然界，但均借鑒了大量的解決思路。設計機器學習的方法亦是如此。讓我們通過以下兩個案例，分析一下人類是怎樣學習的。

案例1 古人在下雨前多次觀察到烏云密布、狂風大作的現象。基于這種觀察，人們會根據烏云和狂風預測天氣，所以有“山雨欲來風滿樓”的詩句傳世。雖然在進行觀察和預測時，“下雨”這個現象是在不同地點發生的，但并不影響人們將這一抽象的規律“烏云+狂風=要下雨”轉移到新的場景加以應用。

案例2 人們在學習加法的時候，是不是對全部的加法實例死記硬背呢？顯然不是的，因為含有加法的具體實例無窮無盡。人們學習加法時，首先會記住10以內的加法實例，再記住加法法則，其他的加法實例均可以通過這種方法計算出來，如此就基本掌握了加法的本質。但加法法則是從哪里總結出來的呢？實際上它是從大量的加法實例中抽象出來的通用規律。

由這兩個案例可見，人類的學習過程分為歸納和演繹兩個步驟：

1）歸納：從大量歷史數據實例中觀測，總結出通用的抽象規律。

2）演繹：將這個抽象規律應用于未來的未知結果的具體場景。

也就是，觀察大量已知案例→歸納→總結出通用的抽象規律→演繹→判斷未知結果的新案例。看起來，用這個方法認識世界是可行的，但真的是這樣嗎？