教育孩子就是Machine Learning(三): Unbiased重複的力量

過去我們談到過教育孩子就是設置正確的激勵函數和懲罰函數（見教育孩子就是Machine Learning(一)），以及父母教育孩子的一致性問題（見教育孩子就是Machine Learning(二)），今天聊聊教育中unbiased重複的力量。

Large scale machine learning之所以比傳統的machine learning效果更好，一個原因就是基於big data的平台來處理更大的訓練集，也就是有更多的正確和錯誤的例子用來訓練。而一個重要的前提就是訓練集的數據應該是balanecd（或者說unbiased），這樣對每一個選擇，機器都有足夠多的數據來學習特征，訓練出的效果才好，否則更大的訓練集不一定會有更好的learning效果。

在教育孩子的過程中，家長也要意識到unbiased重複的力量。比如說，如果父母對孩子的某一個不好的行為或者習慣進行糾正，但一次兩次並不見效，如果這時候父母選擇放棄，但就無法展現重複的力量，孩子就養不成好的習慣。但是很重要的一點是重複不能是biased，父母經常做的一件事就是當孩子沒做到的時候會批評，但做到的時候卻沒有鼓勵，覺得是應該的。中國父母會孩子的管教往往遠多於讚美，也許是父母的期望很高，也許是把自己孩子和別人孩子比較，也許是覺得讚美多了孩子就會驕傲。但無論什麽原因，缺乏鼓勵就會導致biased的重複，對孩子的懲罰重複過多，而獎勵重複很少，結果就是導致孩子對這個事情是有很負麵的經曆，覺得一涉及這個事情就會被批評，而怎麽做似乎都感受不到父母的愛，於是就會對這個事情產生恐懼和抵觸心理。這樣的重複不僅往往起不到好的教育效果，還可能會越重複越糟糕。

父母在教育的過程中，應該有意識地克製自己的bias，為孩子創造足夠的獎勵重複和懲罰重複。而且孩子年齡越大，獎勵的比重就應該越大。為什麽？因為人有自尊心，而機器沒有，這是教育孩子比Machine Learning更複雜的地方。孩子年齡越大，他（她）的自尊感就越強，使用懲罰就越要格外小心，讓孩子感覺到被尊重，這點很重要。