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從機器學習的侷限，看見人類大腦獨一無二的運作方式
一場對AI時代「智慧」定義的深刻挑戰
學會如何學習，是你在 AI 時代中最需要掌握的能力！
2021年，認知神經科學家史坦尼斯勒斯．狄漢 （Stanislas Dehaene）的《大腦如何精準學習》為我們揭示了「大腦高效學習的奧祕」；如今，在AI模型深度融入我們生活的現在，重新閱讀這本科普經典，將幫助我們理解「人類的未來和價值」，什麼才是 AI 無法複製的、屬於人類的核心競爭力。
不只是闡述大腦的運作方式，更是一場對AI時代「智慧」定義的深刻挑戰。
★人腦的勝利：為什麼 AI 仍無法複製人類的洞察力？
儘管大型語言模型 （LLMs） 能夠流暢地生成文本，通過考試，但它們的成功是建立在機率模式匹配之上，而非真正的理解。本書精準剖析了人腦在學習上壓倒性的四大優勢，證明了人類智慧的不可替代性。
★人腦與AI模型最大的區別在於「神經可塑性」
AI 的架構和參數一旦訓練完成便相對固定，而人類大腦是一個不斷自我重組、自我優化的動態系統。這種難以置信的適應性，讓人類能夠透過「少量樣本學習」。人腦不僅能從極少量經驗中快速歸納抽象規則，更能在學習過程中實時重塑神經迴路。這是人類學習效率遠勝於依賴龐大數據和運算力的 AI 的根本原因。
★學習的四大支柱，重新對比 AI 的局限
1. 注意力：人腦的專注力是建立在好奇心和資訊價值之上。我們主動尋找「驚喜」和錯誤，將其視為獎勵信號，驅動學習，這是一種具有內在動機的學習系統。
2. 積極主動參與：人類學習是以「假設檢驗」為主導，要求可解釋性，我們不僅知道「是什麼」，更知道「為什麼」；AI 則停留在「黑箱」預測，難以進行因果推理。
3. 錯誤回饋：人類的「內在錯誤信號」可以快速引導突觸強度的調整（神經可塑性的體現），實現高效校準。而AI則依賴耗費資源的反向傳播和數百萬次的迭代，
4. 固化：透過睡眠的力量，將所學鞏固與整合在人腦中，睡眠是利用神經可塑性進行知識重組、精煉和消除干擾的關鍵步驟。
適用對象
l 對 AI 科技感到好奇，想了解人機本質差異的讀者。
l 教育工作者和家長，尋求在 AI 時代優化教學和學習效率的方法。
l 認知科學、神經科學和計算機科學的專業研究者。
《AI世代，大腦如何精準學習》是一本關於人腦學習的權威指南，更是在AI浪潮中保持清醒和把握人類獨特優勢的必讀之作。
作者介紹
史坦尼斯勒斯．狄漢（Stanislas Dehaene）
法國頂尖的認知神經科學家，研究核心聚焦於大腦如何處理語言與數字。在投身神經科學領域之前，他已在數學與心理學領域奠定了深厚的學術基礎。
狄漢教授為法蘭西公學院（Collège de France）實驗認知心理學講座教授，並領導位於薩克雷（Saclay）的 INSERM-CEA 認知神經影像中心。同時，他也是法國科學院（French Academy of Sciences）以及宗座科學院（Pontifical Academy of Sciences）的院士。
狄漢教授不僅在國際學術期刊發表了超過 400 篇論文，更是一位極具影響力的科普作家。他的代表作包括暢銷書《數字感》（The Number Sense），以及《大腦與閱讀》（Reading in the Brain）。由於他在腦科學領域的卓越貢獻，曾獲頒有「腦科學界諾貝爾獎」之稱的格雷特．倫德貝克腦獎（Grete Lundbeck Brain Prize）。
洪蘭
加州大學河濱校區實驗心理學博士，在加州大學爾灣醫學院神經科和耶魯大學哈斯金實驗室接受博士後訓練，曾任教於加州大學河濱分校、中正大學、陽明大學、中央大學，並為中央大學認知神經科學研究所的創所所長。
洪教授已翻譯了五十七本生物科技及心理學方面的好書，包括《棉花糖女孩》、《浮萍男孩》、《養男育女調不同》、《心智拼圖》、《天生愛學樣》、《教養的迷思》、《快思慢想》、《改變是大腦的天性》、《自癒是大腦的本能》等。洪博士曾獲頒吳大猷科學普及著作獎翻譯類金籤獎、2005年東元科技文教基金會特別貢獻獎、2011年遠見雜誌華人領袖終身成就獎。有感於教育是國家的根本，而閱讀是教育的根本，前後去過台灣大大小小超過三千所的中小學作推廣閱讀的演講，深受各界推崇。
著有《講理就好》等二十五本書。
一場對AI時代「智慧」定義的深刻挑戰
學會如何學習，是你在 AI 時代中最需要掌握的能力！
2021年，認知神經科學家史坦尼斯勒斯．狄漢 （Stanislas Dehaene）的《大腦如何精準學習》為我們揭示了「大腦高效學習的奧祕」；如今，在AI模型深度融入我們生活的現在，重新閱讀這本科普經典，將幫助我們理解「人類的未來和價值」，什麼才是 AI 無法複製的、屬於人類的核心競爭力。
不只是闡述大腦的運作方式，更是一場對AI時代「智慧」定義的深刻挑戰。
★人腦的勝利：為什麼 AI 仍無法複製人類的洞察力？
儘管大型語言模型 （LLMs） 能夠流暢地生成文本，通過考試，但它們的成功是建立在機率模式匹配之上，而非真正的理解。本書精準剖析了人腦在學習上壓倒性的四大優勢，證明了人類智慧的不可替代性。
★人腦與AI模型最大的區別在於「神經可塑性」
AI 的架構和參數一旦訓練完成便相對固定，而人類大腦是一個不斷自我重組、自我優化的動態系統。這種難以置信的適應性，讓人類能夠透過「少量樣本學習」。人腦不僅能從極少量經驗中快速歸納抽象規則，更能在學習過程中實時重塑神經迴路。這是人類學習效率遠勝於依賴龐大數據和運算力的 AI 的根本原因。
★學習的四大支柱，重新對比 AI 的局限
1. 注意力：人腦的專注力是建立在好奇心和資訊價值之上。我們主動尋找「驚喜」和錯誤，將其視為獎勵信號，驅動學習，這是一種具有內在動機的學習系統。
2. 積極主動參與：人類學習是以「假設檢驗」為主導，要求可解釋性，我們不僅知道「是什麼」，更知道「為什麼」；AI 則停留在「黑箱」預測，難以進行因果推理。
3. 錯誤回饋：人類的「內在錯誤信號」可以快速引導突觸強度的調整（神經可塑性的體現），實現高效校準。而AI則依賴耗費資源的反向傳播和數百萬次的迭代，
4. 固化：透過睡眠的力量，將所學鞏固與整合在人腦中，睡眠是利用神經可塑性進行知識重組、精煉和消除干擾的關鍵步驟。
適用對象
l 對 AI 科技感到好奇，想了解人機本質差異的讀者。
l 教育工作者和家長，尋求在 AI 時代優化教學和學習效率的方法。
l 認知科學、神經科學和計算機科學的專業研究者。
《AI世代，大腦如何精準學習》是一本關於人腦學習的權威指南，更是在AI浪潮中保持清醒和把握人類獨特優勢的必讀之作。
作者介紹
史坦尼斯勒斯．狄漢（Stanislas Dehaene）
法國頂尖的認知神經科學家，研究核心聚焦於大腦如何處理語言與數字。在投身神經科學領域之前，他已在數學與心理學領域奠定了深厚的學術基礎。
狄漢教授為法蘭西公學院（Collège de France）實驗認知心理學講座教授，並領導位於薩克雷（Saclay）的 INSERM-CEA 認知神經影像中心。同時，他也是法國科學院（French Academy of Sciences）以及宗座科學院（Pontifical Academy of Sciences）的院士。
狄漢教授不僅在國際學術期刊發表了超過 400 篇論文，更是一位極具影響力的科普作家。他的代表作包括暢銷書《數字感》（The Number Sense），以及《大腦與閱讀》（Reading in the Brain）。由於他在腦科學領域的卓越貢獻，曾獲頒有「腦科學界諾貝爾獎」之稱的格雷特．倫德貝克腦獎（Grete Lundbeck Brain Prize）。
洪蘭
加州大學河濱校區實驗心理學博士，在加州大學爾灣醫學院神經科和耶魯大學哈斯金實驗室接受博士後訓練，曾任教於加州大學河濱分校、中正大學、陽明大學、中央大學，並為中央大學認知神經科學研究所的創所所長。
洪教授已翻譯了五十七本生物科技及心理學方面的好書，包括《棉花糖女孩》、《浮萍男孩》、《養男育女調不同》、《心智拼圖》、《天生愛學樣》、《教養的迷思》、《快思慢想》、《改變是大腦的天性》、《自癒是大腦的本能》等。洪博士曾獲頒吳大猷科學普及著作獎翻譯類金籤獎、2005年東元科技文教基金會特別貢獻獎、2011年遠見雜誌華人領袖終身成就獎。有感於教育是國家的根本，而閱讀是教育的根本，前後去過台灣大大小小超過三千所的中小學作推廣閱讀的演講，深受各界推崇。
著有《講理就好》等二十五本書。
