知乎有个问题，如何提高认知能力，回答中从各个角度回答的都有，有说多出去走走看看的；有说这能力是天生的，就等同于智力的；也有说多思考的；这些观点都对，也都不对。在我看来这就是盲人摸象，每个人都只回答了一方面和一部分，没有整体的部分是不完整的部分。我们试图从机器学习的角度，来看人类的认知行为，并且回答如何提高认知能力。
回答这个问题，首先应该明白什么是认知能力，更需要明白认知能力的形成过程是如何的。
读书时啃过几本机器学习的书籍，当我看到这个话题的时候，我脑海中第一想到的就是机器学习的模型训练过程。
如图右边所示，流程很多但是大体的步骤是通过输入数据，特征提取、模型选择、生成模型(模型训练)、模型评估等步骤直至模型上线；在我看来我们的认知能力也类似机器学习中的这个模型，我们的认知能力的形成也类似于机器学习中这个模型的训练过程；如下图所示：
1.通过大量的输入，这个输入可以是读书、交流、旅游、活动、行万里路等一切扩充信息输入的方式；其中读书我认为更多是一种主动性的信息输入行为，需要意志力；而交流很多时候是一个被动吸收信息的过程，这种吸收信息的方式几乎是本能；这也是为什么我们总强调年轻的时候应该多出去走走、应该尽量在大城市呆呆，因为你接触的人和事更为丰富，交流的人的层次更为高一些，基于本能的信息输入更为容易和高效，有助于认知能力的提升；
2.数据处理能力，就是阅读、交流以及观察等基于本能或常识理解信息的能力；这一点对于受过高等教育的人大多不存在问题，但是对于未受过太多教育以至于文盲，可能很多时候，一切认知能力的提升都卡在这一点；试想一个不识字的人，尽管聪慧，但是无法阅读甚至不懂普通话，那么电视新闻一切资讯对其都是盲区；一个不懂沟通、无法很好维护友谊的人，很大程度认真能力的提升都将受限于这一点；
3.提取信息点、观点、知识的能力；关于这一点，人能够从输入中提取信息和观点的能力取决于自己既有成熟的思维和知识体系，既有的思维和知识体系愈加丰富和强壮，其从输入中提取的信息更精准、更快速、更高效；而其中那些根深蒂固的、已经无意识化的体系愈加丰富和完善的话，将更为高效、快速的提取信息。一个邮差每天奔走在路上，行走了几万里，但是由于其自身固有的思维知识体系过于单薄，对于接触的信息无法进行有效、快速的信息提取，因此无法产生新观点；
4.由输入刺激而提取的观点如果不和已有的知识和思维发放关联，进行信息的重新组织，那么这些观点和信息就是白驹过隙、一闪而过的灵光乍现。因为在提升认知水平的过程中，当我们获取了某一观点时，应努力同已有的知识和思维体系产生关联映射，进行知识或思维的重构升级；这一过程是需要刻意练习的，包括固有知识和思维体系中信息的组织本身就是一个需要学习的过程，绝大多数时候，人们都是处理完前三步，而没有去同已有知识思维产生关联，因此无法融会贯通，便也无法产生新观点；
5.[测试/应用] 输入后的知识、思维的重构并不是整个认知的终点，正如机器学习中模型的参数需要调整一样，知识和思维的适用背景和条件，也是需要同客观现实相结合的；个人的观点和思维是否普适或正确也是有待验证的,知识性内，则通过实践去验证；思维性内容，则可以同他人进行分享和讨论进行验证或完善，王阳明讲知行合一，对于思维性内容，写下了与人分享和讨论，就是在践行；一时的短暂思考未必成熟，科学的知识和思维也是需要同牛吃草的反刍过程一样，进行再次消化吸收和思考才能不断成熟和完善；
6.上述测试/应用环节收到的反馈等同于新的输入，重新经过2、3、4环节而整合进入知识和思维体系；当一个知识和思维被多次验证通过之后，则会逐渐在个人的认知体系中被固化和稳定下来，那些被反复验证通过的知识和思维会逐渐形成无意识，当外界相关信息输入时，直觉反应、直接关联，无需做过多的信息提取和关联工作；所以年少时，自以为对的事情，可能没有经过太多测试，结果发现猪都是错；年少时做事总喜欢凭直觉，结果发现脑海里那点知识和观点经不起推敲更没有被反复验证过，反而是错误的指导；
因此为了提高认知能力大致可以做:
1.多读书、多交流、多旅游、丰富阅历，一切都是为了扩充输入，提供训练数据；所有才有人强调读万卷书、行万里路能够提高认知；
2.扩充知识面、学习外语等，便于新资讯袭来时能够有基本的理解；信息的理解能力很大程度上也是依赖既有的知识和思维体系的，所以认知是正循环和强者愈强的过程;
3.刻意练习，对于从新信息中提取的知识或思维，努力同已有的知识和思维体系进行关联，从而丰富和完善知识或思维；
4.多实践、多分享、交流、思考；对于知识性内容，应该及时实践从而加深认识和理解或者求证；对于思维性内容，我认为写作、分享和交流即是在实践；其次任何知识和思维的理解和消化都不是一蹴而就的，我们像牛吃草时的反刍一样，继续进行思考和消化吸收，强化理解或者丰富认识；
5.对于重要知识和思维，应该不断反刍、反复强化，将其无意识化。无意识的知识和思维相比于需要思索和推理的知识，就如同计算机内存中的数据相比于磁盘上的数据已有，更为高效、快速；
