后世很多對理工科和工程技術沒什么興趣的人，都覺得人工智能只是一個工具，一個應用。
哪怕人工智能有可能奪走你的工作，大家也就怕一怕，或者咒罵一下，咒罵完之后該干啥干啥，這事兒就算完了。
不過，顧玩卻知道有一條后世被無數人懊悔沒有早知道的人工智能鐵律：這條鐵律很容易聽懂，只要你不對技術的東西心存成見和抵觸，那么哪怕你是個純文科生，你也能很輕松理解這條鐵律，并且從中受益。
說句不夸張的話，哪怕你把它當成是雞湯——那么，只要你腦子里有一個系統，系統給你下了一個任務，告訴你，整個人類21世紀里生產出來的雞湯，你只能喝一碗，剩下的都要倒掉，如果多喝一碗，系統就把你抹殺。
那么，那一刻你該怎么選擇？
你應該把全人類生產的其他雞湯全部倒掉，只喝這一碗。
這是一碗被科學充分嚴謹證明、而且能讓人的學習能力終生受益的科學雞湯。
其蘊含的補益，屬于朝聞道、夕可死矣的檔次，一入口就是一甲子的內力。放到武俠里，主角不跳個十次崖都不配得悟這種宇宙本源之道。
而顧玩此時此刻，就是在給麻依依描繪如何測量出這碗科學雞湯。
只不過，很多先知先覺的話，他要修飾一下才好說出口，所以就成了下面這種誘導性的對話：
“你有沒有想過一個問題：你這輩子讀了十三年書了，你的學習效率一直是這么高，而且很穩定的么？
難道就沒有什么時候學習效率低、自習了一晚上什么都沒進步，做了一張卷子也毫無收獲的時候？”
麻依依立刻覺得心有戚戚焉。
學霸和學神，雖然學習能力比正常人強，但他們對效率的變化也更敏感。有些時候學了一會兒毫無收獲，就會比普通人更焦慮，然后調整學習方法和節奏。
要是沒心沒肺的學渣，說不定做一晚上毫無收獲的重復勞動，他也樂呵呵的不覺得有什么問題。
“當然，我經常對自己的學習效率不滿，有時候又覺得課上老師在浪費我時間。”麻依依感同身受地說。
顧玩笑道：“這個問題，其實說到底，是因為學習的節奏，跟你的能力區，沒有精準匹配。你也學了一學期的心理學和認知神經科學了，下面這幾個概念你應該不陌生，那就是學習中的‘學習區’、‘舒適區’和‘恐慌區’。”
麻依依：“這個我當然知道，舒適區就是我完全懂了的東西。比如我們高考前很多時候在做卷子，有些簡單題已經滾瓜爛熟，哪怕是為了加深印象，一個月練三四遍也就足夠了。
但題海戰和做模擬卷的時候，不得不每個月練幾十遍甚至上百遍，何止三五遍，做到后來情緒都毛了，很不耐煩。這個就是舒適區嘛，練了也沒進步，全都懂了。
至于恐慌區，就是一張卷子看下來，有些題目什么都不懂，一點頭緒都沒有。不但不知道怎么解，連解它需要的前置知識都不知道，完全聽天書。
而最后的學習區，就是介于舒適區和恐慌區之間的，這里的難度對你剛剛好。有一點挑戰性，有一些你不懂的東西，但是只要你用心，借助你現有知識結構體系內的已有知識，重新嫁接、歸納、演繹、推演，可以把這個不懂解決掉。
在學習區的時候，如果不懂的比例太高，就會恐慌，厭學。如果不懂的比例太低，就會疲掉，懶得走心。只有不懂的比例剛剛好，才最容易進入最高效學習狀態——按照大心理學家米哈利的理論，這種狀態就叫‘心流’。”
“心理學和認知神經科學的基礎還不錯嘛。”顧玩表揚了女朋友一句，
確實，作為才雙修心理學一個學期的新人，有這種見解已經很牛逼了。
然后顧玩話鋒一轉:“不過，以往我們都認為，心流是一種可遇而不可求的狀態，但很快，隨著對機器學習的剖析，我們會發現，進入心流或者說最高效學習狀態，是有科學的最優解的。