引言顛覆式學習——人類學習4.0時代
章 用身體學習
我們的身體在思考 / 004
情緒和認知是硬幣的兩面 / 006
我們的左腦和右腦 / 012
人類學習的本質 / 014
學習方法 1．數學學霸的動作學習法 / 023
2．復合式學習：講故事教育
第二章我們都是視覺動物
人類天生愛“腦補” / 033
從手指算術到心算 / 038
學會把數字變成圖形 / 042
學習方法 1．從視覺化思維到視覺化筆記：在做筆記的時候畫畫 / 046
2．思維導圖學習法 / 052
第三章在夢中學習
睡一覺難題全解決 / 057
快速動眼睡眠的創造力 / 062
睡覺是為了遺忘 / 064
做夢的境界——白日夢 / 071
學習方法 1．做個與學習有關的夢 / 074
2．番茄工作法 / 074
第四章在團隊中學習
開啟腦中的“藍牙” / 082“
以人為鏡”的學習方法 / 087
共情荷爾蒙 / 090
學習方法 協作式學習 / 091
第五章語言的起源和學習語言
語言的起源 / 097
先天×後天 / 099
布洛卡錯了嗎？ / 102
手口並用學外語 / 105
學習方法 1．如何快速記憶多國外語？ / 109
2．學語言要會“猜” / 111
第六章在玩中學習
玩纔是正經事 / 117
學會學習 / 121
快樂學習 / 124
學習方法 1．如何戰勝學習恐懼癥？ / 128
2．STEAM的學習方法 / 130
第七章用腸子學習
我們的“另一半” / 139
腸道細菌對大腦做了什麼？ / 140
怎樣養好“學習型”細菌？ / 146
學習方法 “喫貨”學習大法 / 150
第八章像瘋子和天纔那樣去創造
瘋狂的藝術家 / 155
天纔的科學家 / 159
創造力是可以學習到的嗎？ / 160
學習方法 訓練你的創造力 / 164
第九章天性的回歸——學習4.0
旋轉的珍妮和另一種智能的崛起 / 171
人腦獨有的比較優勢 / 176
拖延癥——現代與遠古的交鋒 / 180
和AI一起學習 / 181新技術還能怎樣幫助學習？ /
183遊戲化學習的優勢和局限 / 186
技術對學習的負面影響 / 189
教育的數字鴻溝 / 192
從芬蘭教育看教師的自主權 / 194
機器人學習伴侶 / 195
學習方法 移植記憶 / 198

人工智能（Artificial Intelligence，AI）技術的進步氣勢洶洶，繼AlphaGO擊敗人類圍棋冠軍之後，AlphaZero又輕易擊敗前者。更不可思議的是，AlphaZero並不需要去學習人類下過的棋局，而是在了解了圍棋的規則之後，自己給自己編制了許多棋局來學習。這就像學霸們輕松解決老師出的題目之後，還覺得不過癮，開始自己出更難的題來考自己一樣。作為人類的我們沒有理由不感到壓力。除了日常的重復性工作，人工智能也開始涉足之前人們覺得是屬於藝術創作的領域，藝術似乎不再是人類的專長了。許多媒體開始用人工智能來撰寫新聞稿、報道股市行情和體育賽事。還有的人工智能被用來編寫電影劇本，比如恐怖片的劇本，它可以通過分析大量的恐怖電影素，以及人們對這些素的評價，找出哪些是公眾害怕——同時也是喜歡的，而後素組合起來。這樣寫出來的劇本，雖然不是什麼經典之作，但質量至少和大部分平常作品不相上下。鋻於經典之作永遠是少數，人工智能已經可以勝任大量的創作任務了。人工智能，或者說是用於數據分析的算法，已經在我們的生活中無處不在了，自動化和智能化的趨勢似乎不可阻擋。面對越來越善於學習的機器，人類應該怎樣更好地學習來提升自己的競爭力？人工智能會是人類歷史上創造出來的強大的工具，我們的目的當然不是與這些工具正面競爭，而是要發揮人腦特有的優勢，在未來與人工智能的共生關繫中，發揮不可替代的作用，體現人類的價值。人腦究竟有什麼獨特的優勢，是人工智能難以具備的？從剛纔編寫恐怖片的例子可以看出，人工智能其實並不具備真正的創造力，更多的是根據以往的數據進行推測。這些過往的數據就像是經驗，它告訴你之前遇到類似的情況大概會有什麼結果。而憑借經驗做出判斷，的問題是一旦遇到全新的情況，就未必適用了。而對於學霸一樣的AlphaZero，它能夠根據圍棋的規則，把規則允許範圍內所有可能出現的情況都列舉出來，以此來訓練自己，而不借助過往的數據。這隻適用於圍棋或者體育比賽這樣規則很明確的項目，而我們日常生活中大部分事物充斥著各種例外，並沒有這麼明確的規則。隻要看看自動駕駛汽車研究的緩慢進展就知道了，自動駕駛汽車就是利用人工智能技術。雖然有交通規則來指導車輛的行駛，但永遠有意外發生，比如，行人不總是會從斑馬線橫穿馬路、車輛和行人都會闖紅燈、路上還經常會出現莫名其妙的障礙物等，這些復雜的突發事件會讓自動駕駛汽車無所適從。人工智能的價值是把我們從煩瑣事務中解救出來，去從事真正的創造。因此，培養創造力纔是學習的目的。