赤ちゃんの頃からの学習から機械学習へ：パターン認識の謎

著者は、弟が熱いストーブに触れて火傷をする様子を観察し、機械学習とパターン認識との類似点を指摘しています。赤ちゃんが「熱い」を理解する初期段階は、経験を通して感覚入力を関連付けることで構築され、機械学習における空間埋め込みの作成と似ています。新しい経験（ラジエーターに触れるなど）を通して、赤ちゃんは自分のメンタルモデルを更新し、ベイズ更新のように「熱い」という理解を調整します。これは、人間と機械学習の両方がパターン認識に依存していることを示しています。つまり、情報を圧縮し、知識を一般化し、新しい証拠に適応することです。しかし、人間はパターンを過剰に見つけることもあります（アポフェニア）。著者は、創造性とパターン形成を促進するために、静かな熟考の重要性を結論づけています。