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1. 你在出生前就已经开始学习了：在子宫里偷听母亲说话，婴儿会习得母语的声音模式。
2. 出生后，婴儿能识别这些节奏，并比其他语言的声音更注意它们，为最终的流利做准备。
3. 但婴儿出生后的第一批老师是他们母亲的脸：婴儿在出生后几小时内就能区分母亲和其他女性，并在几天内辨别情绪。
4. 这种能力帮助小朋友判断一个新玩具是否安全，或者一个陌生人是否值得信任。
5. 然而，这种对母亲的关注是有代价的。随着孩子对母亲的脸越来越熟悉，与她不同的脸变得更加模糊，尤其是属于其他种族的人的脸——这种影响最好通过幼年时的跨种族互动来抵消。
6. 曾经死记硬背过什么吗？在印刷机发明之前，书籍非常稀有，学者们将大量段落背诵下来，通过将它们与房子里的房间联系起来，在背诵时想象自己正在参观这些房间，从而保持段落的顺序。
7. 语言交流和学习之间的联系根深蒂固。为了弄清楚早期人族是如何相互传授制作石器的，加州大学伯克利分校的一位心理学家和利物浦大学的一位考古学家让学生们教他们的同学制作燧石工具。
8. 他们发现，与口头解释相比，默默模仿根本行不通。
9. 这并不是说250万年前的原始人类使用了华丽的修辞。但基因-文化共同进化理论认为，语言的进化可能是因为在工具制造教学过程中语言表达的优势。
10. 工具也是野生黑猩猩学习的关键部分：母亲与它们的幼崽分享特制的树枝，教它们如何挖取美味的白蚁。
11. 许多动物都是出色的学习者——有些甚至比人类更优秀。2014年，鲁汶天主教大学的神经生物学家教老鼠和人类识别复杂的模式。当研究人员随后改变了设计的间距和方向时，老鼠能更好地识别这些模式。
12. 尽管如此，老鼠也无法与“神奇的学习猪”竞争，这只猪在1785年通过表演算术和拼写人们的名字而轰动了伦敦。
13. 这只学习猪通过解释训练师的肢体语言来“回答”他的问题。这种现象被称为无意识提示，它持续使关于动物认知的合法研究复杂化。
14. 2016年，微软遇到了另一种“学习猪”，当时该公司设置了一个Twitter聊天机器人，它根据人们告诉它的内容学习进行对话。由于互联网的特性，这个机器人在一夜之间变得口出秽言。
15. 当考虑到计算机现在经常决定你是否能找到工作或获得贷款时，人工智能对其训练材料中存在的偏见的脆弱性尤其令人不安。
16. 但是，最初，机器学习都是为了好玩：阿瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）在50年代在IBM启动了这个领域，他通过编程一台计算机来重放《李氏国际跳棋指南》（Lee’s Guide to the Game of Checkers）中的棋局。
17. 这台机器自学了足够的策略来击败人类玩家。大约半个世纪后，另一台IBM机器通过成为《危险边缘》冠军，在人类自己的游戏中击败了人类。
18. 这台计算机以IBM的创始董事长命名为沃森，它通过阅读从《纽约时报》到《世界百科全书》等各种资料进行准备。
19. 高管们自豪地宣布，他们接下来将通过让沃森阅读所有最新期刊来对其进行医学培训。
20. 然而，尽管机器从不忘记事实，并且擅长将点连接起来，但优秀的医生必须能够“弦外之音”，以作者未曾预料或解释的方式应用期刊研究结果。沃森医生不太可能很快为您看病。
乔纳森·基茨是《发现》的特约编辑。他最近的著作是《你属于宇宙：巴克明斯特·富勒与未来》（You Belong to the Universe: Buckminster Fuller and the Future）。
