看懂AI

过拟合的代价：从应试教育到AI时代的人类生存指南 引言：一场跨越三十年的“机器学习”实验 如果我们将中国过去三十年的教育演变，看作一场大规模的“机器学习”实验，结论会异常清晰： 过去（无监督学习）：课本是“未标注的数据集”。没有铺天盖地的解题套路，学生要靠自己从例题中发现隐式结构（自己总结公式规律）。虽然收敛慢、容易陷入迷茫，但因为没有过度拟合特定题型，泛化能力（解决新活题）反而更强。 现在（强监督学习）：辅导班和真题集是“强标注数据集”。老师把“输入（题目）”和“输出（标准答案/踩分点）”直接喂给学生，通过反复模拟考（反向传播）不断调整参数。收敛速度极快（提分明显），但代价是极易...