如果饲养金丝雀的笼子直接暴露在阳光下，金丝雀就会体温过热。
毫无疑问，我们可以通过在大量金丝雀身上反复试验、不断摸索，或在庞大的金丝雀数据中进行搜索来获得上述信息。但是生命短暂、时间宝贵，我们更愿意从他人提炼成书的经验中获得饲养金丝雀的知识。
我们如何超越经验？
当总结我们是如何认识周围的世界时，我们发现，似乎至少有两种相互独立的机制在起作用。第一种是通过经验进行学习，我们需要反复收看或收听相关经验数据，可能还会经历相当多的试验和摸索。第二种是通过语言进行学习，这种情况可能只需收看或收听一次相关数据就能达到目的。正因如此，第二种形式似乎与自适应机器学习（AML）所使用的统计技术毫不相干。（虽然重复与记忆在通过语言学习的过程中仍然会起作用，但在这里，这些重复的统计属性没那么重要。)
虽然英语中有很多术语可以用来描述人类学习的不同特性，但没有哪个术语完全符合上述方式。我们谈论的学习是通过教育教学、培训、训练进行的，而且每种方式的侧重点各不相同：教育指广义的开阔心智；教学强调某一特定科目的教育，如学校课程或技术手册；培训强调对于某一技能的教育和实践，例如如何控制皮划艇或怎么做解剖；训练则侧重于培训的反复性，如算术练习或举重。上述每种方式都涉及语言数据和经验数据的相互平衡，而且这种平衡会根据学习的不同类型发生变化：语言的重要性也按照教育、教学、培训、训练的顺序逐渐下降。（我们在第7章中使用术语“培训”来指代从不断重复的经历当中学习。)
第 5章有经验的学习与没有经验的学习
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