读书行为的算法逻辑（总第256期）
读书行为的算法逻辑
文/杜骏飞
《三国志·魏志·董遇传》里说：“人有从学者，遇不肯教，而云：‘必当先读百遍’，言‘读书百遍而义自见。’”
“读书百遍其义自见。”这是中国古人读书秘诀中的谜之传说。
你会问，读不懂的东西，真的会因为读很多遍就懂了？这个说法是不是不科学？
其实，这里说的“书”，不是你绝对不懂的内容。而是你看上去有点懂，但并不真懂的内容。例如一个故事、一本书、一个道理，看上去你是明白的，但其实没那么明白。
当然，这也包括理解一个人，看上去你是懂他的，但其实没那么理解。
记得小时候，有一次走在路上，父亲跟我说：“要注意啊，人贵有自知之明。”这句话的字面含义，我当时就懂了，但是等到真正理解的时候，人生已经过了几十年。在这几十年里，我曾经不止一次地听到、想到甚至说到过“人贵有自知之明”这句话，但是，在这一哲思的深处，到底蕴含着什么，我却花费了太多时间。
不管付出了多少代价，伴随着一遍又一遍学习的，认知到底是增加了。
这里，不妨基于算法逻辑，给出一个简单化的说明：人脑对读不懂的东西读一百遍，其机理类似于计算机完成复杂任务的长期计算。这个任务有可能暂时超出了你的理解，但你不断的计算，不断地加入新的计算资源，于是，总有一天会因穷举而获知。
读一百遍，在这里，首先是专注而持续的遍历式认知。
开始，你需要五遍才能懂一部分，然后只要三遍能懂一部分，然后则更快。这是因为，你愈专注持续地计算，未知愈少，在有效减少搜索空间后，你愈容易计算。
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当一个学习对象晦涩难懂，远超你的知识与判断能力，该怎么办？例如，你回到十九世纪，面对着一堆甲骨文字，完全不知道从何入手。更有甚者，你接到一篇用密码写的书信，应该如何解读？
当遍历很难时，就需要科学地碰碰运气了。这个过程，姑且描述为摸石头过河吧！
这时，你还是需要读书百遍。
在计算机理论里，蒙特卡洛树搜索（MCTS），是一种用随机抽样的方法生成整个决策树的过程。为什么要用这个方法？因为你是在解决未来状态不确定的问题。
思考一下，在一棵决策树上，树的节点是某一刻的状态，而枝杈代表一个决策。
蒙特卡洛树是怎么决策的呢？它有四个步骤 ：选择，扩张， 模拟估值和结果回传。这个过程对应着强化学习框架。
简言之，在一次探索性的模拟结束之后，每得到一个好的结果，都会刷新它的所有的上一步（“父节点”及所有“祖先节点”）胜利率。这个反向传导式的反思性思考，一直会到反推到元初的探究倾向（根节点）。
举例来说，对“包产到户”的思考会层层上溯，直到推究“市场经济”；对“韩流”的思考会层层上溯，直到推究“文化自信”。诸如此类，不一而足。
说起来，这个过程对机器来说很困难，但上溯技巧却是大多数动物智力所能胜任的。合格的读书人，只要不被奴化教育所误，更是能胜任愉快。
因此，读书百遍，每一遍都不是简单地指向遍历，而是指向强化学习。因为，你总能从上一遍的阅读和思考中了解到，何为经验，何为教训。也因此，你每读一遍，都会比上一遍聪明。
如同机器在策略上迭代，你也在加速优化学习策略、加速拼装认知图谱。
这就是为什么一个资深的读书人比一个新手要更会读书的原因。因为他们之间，不是多和少的信息量的差别，而是最近一代计算与最初一代计算的差别。
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在你读过很多书，往复判断无数次后， 就会选出特别容易赢的读书策略。 这个过程酷似进化选择算法， 就是让那些有优势的认知选择得到更高的繁殖概率，从而最终胜出。
读书百遍，每一遍都有新发现，每一遍都更容易有新发现。在自然条件下，人类学习的举一反三是必然的，这个规律体现了生物和环境的博弈法则。
紧接着，来到了关键时刻：你读书读得多了，就有一种犀利的认知直觉。以数学语言来表述， 那就是：通过读书，取得一个在某种局面下任意策略和最终赢率的对应关系。即使这个局面你从未见过，即使这个领域你从未涉及。
我们承认，不同的人有不同的先天禀赋。但是在读书这个选项里，大多数的认知直觉，其实还是来自强化学习。
因此，学习的高级境界，不是为了学习知识，而是为了积累认知直觉。直觉才是知识人最需要培养的核心竞争力。
这里的“认知直觉”，就已经接近“智慧”了。
托尔斯泰在《安娜 · 卡列尼娜》中说：幸福的家庭都是相似的,不幸的家庭却各有各的不幸。从我的理解来看，这是在说：观念正确的、合乎逻辑的事物都是相似的，而误入歧途的事物却千差万别，就像通往山顶的路一样，也许，坦荡大道只有一条，而那些迂回曲折的歧途、不同方向的岔路却有很多。
如果读书行为也有算法和逻辑，也许，世界上所有不幸的读书人，各有各的不幸；但世界上所有幸运的读书人，其幸运都是一致的，那就是：
他们历尽“知识”的探索，抵达了“智慧”的疆域。
编辑部：今日主题词回顾
读书百遍；算法；遍历；上溯；蒙特卡洛树搜索；优化学习；认知直觉；智慧。
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