通过这种互动，个体不断地**构建和重塑自身的认知、情感与行为模式**，从而适应环境、解决问题并实现自我超越。 信息处理是这个互动过程中的一个关键工具和能力，但并非全部。学习的最终目的，是帮助个体成为一个更完整、更具适应性和创造力的人。 --- 所谓学习，其实就是我们作为独立的个体，不断地去接触、体验、并试图理解我们身处的这个复杂世界的过程。 ## 学习是主体、客体与连接三者的动态过程 要理解这个观点，我们需要认识几个核心要素：作为学习者的“个体”，作为知识来源的“世界”，以及连接二者的“互动”。个体并非一张白纸，而是带着既有的认知结构和经验去探索。世界则提供了无限的信息、挑战和反馈。互动是这个过程的关键，它不是单向的灌输，而是个体主动向世界发问、行动、试错，并接收世界的回应，这个双向的交流必须是持续不断的，因为单次的接触不足以形成深刻的理解。 ## 知识的构建源于行动与反馈的循环 这个论点建立在几个基本前提之上。 - 首先，知识不是被动接收的静态信息，而是个体在头脑中主动建构的产物。 - 其次，外部世界是这个建构过程的原材料和检验场，它提供反馈，修正我们内在的认知模型。 因此，学习必然是一个“行动-反馈-调整”的循环，任何一次学习都是暂时的，需要通过与世界持续的互动来不断迭代和深化，从而让我们的内在认知与外部现实更加匹配。 [[Humans interact with reality through modeling + action & feedback]] [[Theory of Learning -- 拟合以获得控制力]] ## 互动式学习重塑我们与世界的关系 这种观点的核心在于，学习的重点从“拥有知识”转向了“建立关系”。它强调学习是一种生存和适应的方式，我们通过与世界互动，不断调整自我，从而更好地融入世界。 反过来看，如果学习不是与世界的互动，会怎样？如果学习纯粹是内在的冥想和反思，它会因缺少新的信息输入而变得空洞和脱离现实。如果学习纯粹是外部的灌输和被动的接收，它会因为缺少个体的消化和建构，而变得肤浅、难以迁移和应用。这反而证明了“互动”的不可或缺性。 这个思想可以延伸到许多领域。一个组织的成长，本质上是它与市场（世界）持续互动、试错和调整的过程。人工智能的演进，特别是强化学习，也是模型在虚拟或现实环境中通过持续互动、获取奖励或惩罚来优化自身策略。甚至生物演化，也可以看作是物种的基因库（个体）与自然环境（世界）长达亿万年的持续互动和筛选。 对我们个人而言，最直接的行动建议是：减少纯粹的“信息囤积”，增加“行动和创造”。不要只满足于读一本关于编程的书，而去亲手写一个程序；不要只满足于看商业案例分析，而去尝试启动一个微小的个人项目。在行动中获得真实世界的反馈，是最高效、最深刻的学习方式。