第131章　学习理论

131.1 提出背景

在WSaiOS的认知体系中，记忆解决过去信息的保存问题，经验解决过去事件中有效关系的形成问题，而学习进一步解决一个更加重要的问题：

系统如何利用经验改变自身，使未来的认知和行为能够得到改善。

前面的认知过程可以表示为：

$Event→MemoryEvent\rightarrow Memory$

多个相关记忆进一步形成：

$Memory→ExperienceMemory\rightarrow Experience$

经验经过比较、调用、验证和更新以后，又可以进入学习：

$Experience→LearningExperience\rightarrow Learning$

因此，学习不是简单保存信息，也不是简单读取经验，而是：

利用过去形成的经验，对系统自身已有的认知结构、规则、方法、参数、行为方式或能力状态进行改变。

基本过程为：

$行为→结果→反馈→记忆→经验→学习行为\rightarrow结果\rightarrow反馈\rightarrow记忆\rightarrow经验\rightarrow学习$

学习完成以后，系统又可以产生新的行为：

$Learning→Cognition→Decision→BehaviorLearning\rightarrow Cognition\rightarrow Decision\rightarrow Behavior$

从而形成：

$Behavior→Result→Feedback→Memory→Experience→Learning→BehaviorBehavior\rightarrow Result\rightarrow Feedback\rightarrow Memory\rightarrow Experience\rightarrow Learning\rightarrow Behavior$

这构成WSaiOS学习机制的基本闭环。

131.2 学习定义

**学习（Learning）**是系统根据新的信息、历史记忆、经验、结果和反馈，对自身已有的认知结构、规则、方法、参数、状态或行为能力进行有条件修改，使系统未来处理相似问题的能力发生变化的过程。

可以定义：

$L=Learn(I,M,E,C)L=Learn(I,M,E,C)$

其中：

$LL$ ：学习结果；
$II$ ：新信息（Information）；
$MM$ ：相关记忆（Memory）；
$EE$ ：相关经验（Experience）；
$CC$ ：学习条件（Condition）。

学习的关键特征是：

$Before≠AfterBefore\neq After$

即学习前后的系统结构或运行能力发生了可识别变化。

因此：

$Information→MemoryInformation\rightarrow Memory$

不一定构成学习。

$Memory→ExperienceMemory\rightarrow Experience$

也不一定构成学习。

只有当：

$Experience→SystemChangeExperience\rightarrow SystemChange$

并且这种变化能够影响未来运行时，才形成完整的学习过程。

131.3 学习的本质

学习的本质不是增加一个数据记录，而是改变系统未来的处理能力。

可以表示为：

$Systembefore→LearningSystemafterSystem_{before} \xrightarrow{Learning} System_{after}$

其中：

$Systembefore≠SystemafterSystem_{before}\neq System_{after}$

这种变化可以发生在：

规则；
方法；
参数；
经验权重；
行为选择条件；
对象关系；
状态转换条件；
能力配置；
认知结构；
工作流程。

因此，学习的本质可以表示为：

$PastExperience→FutureCapabilityPastExperience\rightarrow FutureCapability$

即：

过去的经验被转换为未来的能力变化。

131.4 学习对象

**学习对象（Learning Object）**是系统通过学习过程可以被识别、修改、增加、删除、调整或重新组织的内部认知结构。

可以定义：

$LO={D,O,A,R,S,B,M,W,C}LO=\{D,O,A,R,S,B,M,W,C\}$

其中：

$DD$ ：数据（Data）；
$OO$ ：对象（Object）；
$AA$ ：属性（Attribute）；
$RR$ ：关系（Relation）；
$SS$ ：状态（State）；
$BB$ ：行为（Behavior）；
$MM$ ：方法（Method）；
$WW$ ：规则或工作流（Workflow）；
$CC$ ：能力配置（Capability）。

学习对象不是外部世界本身，而是系统内部用于处理外部世界的信息结构和运行结构。

131.5 数据学习对象

系统可以学习新的数据结构或数据关系。

例如原来：

$ObjectA={A1,A2}Object_A=\{A_1,A_2\}$

经过新的事件和经验后：

$ObjectA={A1,A2,A3}Object_A=\{A_1,A_2,A_3\}$

说明系统增加了新的对象属性。

这种变化可以表示：

$NewInformation→DataUpdateNewInformation\rightarrow DataUpdate$

但数据更新本身是否属于学习，需要进一步判断它是否改变了系统后续的认知能力。

131.6 对象学习

系统可以从历史事件中发现新的对象。

例如原来系统只知道：

$ObjectAObject_A$

后来从多个事件中识别出：

$ObjectBObject_B$

并建立：

$ObjectA→Relation→ObjectBObject_A\rightarrow Relation\rightarrow Object_B$

这属于对象认知结构的扩展。

因此：

$Experience→ObjectStructureUpdateExperience\rightarrow ObjectStructureUpdate$

可以成为一种学习结果。

131.7 属性学习

系统可以根据历史结果发现对象具有某种稳定属性。

例如：

$ObjectA→Behavior→ResultObject_A \rightarrow Behavior \rightarrow Result$

经过多次验证后形成：

$ObjectA.AttributeX=ValueObject_A.Attribute_X=Value$

属性学习使系统能够从历史行为和结果中建立更加稳定的对象描述。

131.8 关系学习

系统可以从多个事件中建立新的对象关系：

$O1→R→O2O_1\rightarrow R\rightarrow O_2$

如果该关系被多次验证，则可以进入稳定认知结构。

关系学习可以包括：

对象关系；
属性关系；
状态关系；
行为关系；
因果关系；
时间关系；
条件关系。

关系学习使认知结构从独立对象发展为关联对象网络。

131.9 方法学习

**方法学习（Method Learning）**是根据过去行为结果和经验，调整系统处理某类问题的方法。

例如：

$C→M1→R1C\rightarrow M_1\rightarrow R_1$

而：

$C→M2→R2C\rightarrow M_2\rightarrow R_2$

如果长期验证：

$Value(R2)>Value(R1)Value(R_2)>Value(R_1)$

则系统可以提高：

$Preference(M2)Preference(M_2)$

从而形成：

$C→M2C\rightarrow M_2$

这种学习直接改变未来行为选择。

131.10 规则学习

**规则学习（Rule Learning）**是根据经过验证的经验建立、修改或删除系统运行规则。

例如原规则：

$C→B1C\rightarrow B_1$

经过历史经验验证后发现：

$C→B2C\rightarrow B_2$

具有更高结果价值，则可以更新：

$Ruleold→RulenewRule_{old}\rightarrow Rule_{new}$

规则学习必须经过验证，不能因为一次偶然结果就直接改变系统核心规则。

131.11 行为学习

行为学习是根据过去行为结果调整未来行为方式。

基本关系：

$Experience→BehaviorAdjustmentExperience\rightarrow BehaviorAdjustment$

例如：

$C+B1→RbadC+B_1\rightarrow R_{bad}$

而：

$C+B2→RgoodC+B_2\rightarrow R_{good}$

则未来：

$C→B2C\rightarrow B_2$

的选择权重可以提高。

行为学习的结果最终体现为未来行为发生变化。

131.12 学习条件

**学习条件（Learning Condition）**是决定系统是否允许、是否需要以及如何进行学习的一组条件。

可以定义：

$LC={I,E,V,S,R,C}LC=\{I,E,V,S,R,C\}$

其中：

$II$ ：存在新信息；
$EE$ ：存在相关经验；
$VV$ ：经验已经验证；
$SS$ ：系统状态允许学习；
$RR$ ：学习风险可接受；
$CC$ ：学习资源和条件满足。

学习允许函数：

$LearningAllowed=f(I,E,V,S,R,C)LearningAllowed=f(I,E,V,S,R,C)$

只有满足必要条件：

$LearningAllowed=TRUELearningAllowed=TRUE$

系统才进入学习过程。

131.13 新信息条件

没有新的有效信息，通常没有必要进行学习。

新信息可以来自：

新事件；
新结果；
新反馈；
新记忆；
新经验；
新状态；
新对象；
新关系；
新方法结果。

基本关系：

$NewInformation→LearningCandidateNewInformation\rightarrow LearningCandidate$

131.14 经验条件

经验是学习的重要输入。

但：

$Experience≠LearningExperience\neq Learning$

经验必须经过验证后，才能成为学习依据。

因此：

$Experience→Verification→LearningCandidateExperience \rightarrow Verification \rightarrow LearningCandidate$

未经验证的经验通常只能形成候选学习对象。

131.15 验证条件

学习改变的是系统自身结构，因此必须具有较高的可靠性要求。

定义：

$VerifiedExperience≥TvVerifiedExperience\geq T_v$

其中：

$VerifiedExperienceVerifiedExperience$ ：经验验证程度；
$TvT_v$ ：学习允许阈值。

如果经验稳定性不足：

$ExperienceStability<TvExperienceStability<T_v$

则可以：

$Experience→ContinueObservationExperience\rightarrow ContinueObservation$

而不是立即学习。

131.16 系统状态条件

学习必须在系统允许的状态下执行。

例如：

$State∈{IDLE,LEARNING_READY,LEARNING}State\in\{IDLE,LEARNING\_READY,LEARNING\}$

如果系统处于：

$ERRORERROR$

或者：

$RECOVERYRECOVERY$

状态，则通常不应该执行普通学习操作。

因此：

$StateAllowed=TRUEStateAllowed=TRUE$

是学习的重要条件。

131.17 风险条件

学习可能改变规则、方法和行为，因此学习本身也存在风险。

例如：

$LearningRisk=f(ChangeScope,Impact,Uncertainty)LearningRisk=f(ChangeScope,Impact,Uncertainty)$

如果学习改变的是低影响参数，可以直接更新。

如果学习会改变核心行为规则，则需要更高等级验证。

因此：

$Risk↑⇒VerificationRequirement↑Risk\uparrow \Rightarrow VerificationRequirement\uparrow$

这意味着学习必须受到系统风险控制机制约束。

131.18 学习结果

**学习结果（Learning Result）**是学习过程完成后系统内部产生的结构变化、规则变化、方法变化、参数变化或能力变化。

可以定义：

$LR={T,B,A,V,S}LR=\{T,B,A,V,S\}$

其中：

$TT$ ：学习目标对象；
$BB$ ：学习前状态；
$AA$ ：学习后状态；
$VV$ ：学习验证结果；
$SS$ ：学习状态。

学习结果必须能够描述：

$Before→AfterBefore\rightarrow After$

例如：

$Method(M1)→Method(M2)Method(M_1) \rightarrow Method(M_2)$

或者：

$Weight(W1)→Weight(W2)Weight(W_1) \rightarrow Weight(W_2)$

或者：

$Rule(R1)→Rule(R2)Rule(R_1) \rightarrow Rule(R_2)$

131.19 正向学习结果

如果学习使系统在未来处理相似情况时产生更好的结果，则可以定义为正向学习：

$Performanceafter>PerformancebeforePerformance_{after}>Performance_{before}$

例如：

$Bbefore→RbadB_{before}\rightarrow R_{bad}$

学习后：

$Bafter→RgoodB_{after}\rightarrow R_{good}$

则说明学习可能改善了系统能力。

131.20 无效学习结果

学习并不一定产生改善。

如果：

$Performanceafter≈PerformancebeforePerformance_{after}\approx Performance_{before}$

则学习结果可能为：

NO_CHANGE

说明当前学习没有产生明显能力变化。

这种结果同样需要记录，因为它能够帮助系统判断某种学习方式是否有效。

131.21 负向学习结果

如果学习以后系统性能下降：

$Performanceafter<PerformancebeforePerformance_{after}<Performance_{before}$

则：

$LearningResult=NEGATIVELearningResult=NEGATIVE$

系统应当触发：

$NegativeLearning→RollbackNegativeLearning \rightarrow Rollback$

或者：

$NegativeLearning→ReLearningNegativeLearning \rightarrow ReLearning$

因此学习必须与验证和恢复机制连接。

131.22 学习状态

**学习状态（Learning State）**是描述一次学习过程当前处于什么阶段的状态结构。

可以定义：

$LS∈{IDLE,CANDIDATE,PREPARING,LEARNING,VERIFYING,COMPLETED,FAILED,REJECTED,ROLLED_BACK}LS\in \{IDLE,CANDIDATE,PREPARING,LEARNING,VERIFYING,COMPLETED,FAILED,REJECTED,ROLLED\_BACK\}$

基本生命周期：

$IDLE→CANDIDATE→PREPARING→LEARNING→VERIFYING→COMPLETEDIDLE \rightarrow CANDIDATE \rightarrow PREPARING \rightarrow LEARNING \rightarrow VERIFYING \rightarrow COMPLETED$

131.22.1 IDLE

表示当前没有正在执行的学习任务。

131.22.2 CANDIDATE

表示系统发现了可能需要学习的新信息或经验。

$Experience→LearningCandidateExperience\rightarrow LearningCandidate$

131.22.3 PREPARING

系统检查：

学习对象；
学习条件；
经验可靠性；
当前状态；
风险；
资源；
旧结构。

131.22.4 LEARNING

执行实际结构变化：

$Before→Change→AfterBefore\rightarrow Change\rightarrow After$

131.22.5 VERIFYING

学习完成后重新测试：

$After→TestAfter\rightarrow Test$

判断学习是否有效。

131.22.6 COMPLETED

验证通过：

$Verification=TRUEVerification=TRUE$

学习正式完成。

131.22.7 FAILED

学习执行失败。

131.22.8 REJECTED

学习条件不满足，系统拒绝执行学习。

131.22.9 ROLLED_BACK

学习完成后验证失败，系统恢复到学习前状态：

$After→Rollback→BeforeAfter \rightarrow Rollback \rightarrow Before$

131.23 学习前后比较

学习必须具有可比较性。

定义：

$Change=Compare(Statebefore,Stateafter)Change=Compare(State_{before},State_{after})$

如果：

$Change=0Change=0$

说明系统结构没有发生有效变化。

如果：

$Change≠0Change\neq0$

说明学习产生了结构变化。

但结构发生变化并不等于学习成功。

还需要：

$Change+Verification→LearningResultChange+Verification \rightarrow LearningResult$

131.24 学习验证

学习验证是判断学习是否真正产生有效能力变化的关键机制。

基本过程：

$Learning→Verification→ResultLearning \rightarrow Verification \rightarrow Result$

验证可以包括：

结构验证

检查目标结构是否正确改变。

规则验证

检查新规则是否符合约束。

行为验证

检查未来行为是否按照新结构运行。

结果验证

检查新行为是否产生预期改善。

因此：

$LearningSuccess=StructuralValid∧RuleValid∧BehaviorValid∧ResultValidLearningSuccess= StructuralValid \land RuleValid \land BehaviorValid \land ResultValid$

131.25 学习与经验的关系

经验是学习的重要输入：

$Experience→LearningExperience\rightarrow Learning$

但经验本身不等于学习。

经验：

$C+B→RC+B\rightarrow R$

学习：

$C+B→R→SystemChangeC+B\rightarrow R \rightarrow SystemChange$

因此：

$Experience≠LearningExperience\neq Learning$

经验告诉系统：

过去发生了什么关系。

学习使系统：

根据这个关系改变未来处理方式。

131.26 学习与记忆的关系

记忆保存学习过程所依据的历史事实：

$Event→MemoryEvent\rightarrow Memory$

经验从记忆中提取关系：

$Memory→ExperienceMemory\rightarrow Experience$

学习再根据经验改变系统：

$Experience→LearningExperience\rightarrow Learning$

因此：

$Memory→Experience→LearningMemory\rightarrow Experience\rightarrow Learning$

学习结果也应该重新进入记忆：

$LearningResult→MemoryLearningResult\rightarrow Memory$

从而保存：

系统过去为什么发生了这次学习，以及学习以后发生了什么。

131.27 学习与行为的关系

行为产生经验：

$Behavior→ExperienceBehavior\rightarrow Experience$

学习改变未来行为：

$Learning→BehaviorLearning\rightarrow Behavior$

因此：

$Behaviorold→Experience→Learning→BehaviornewBehavior_{old} \rightarrow Experience \rightarrow Learning \rightarrow Behavior_{new}$

这是学习产生实际价值的核心路径。

如果学习完成以后未来行为完全没有任何变化，那么需要进一步判断：

$Learning 是否真正生效Learning\;是否真正生效$

131.28 学习闭环

完整学习闭环可以表示为：

$Behavior→Result→Feedback→Memory→Experience→Learning→Cognition→Decision→BehaviorBehavior \rightarrow Result \rightarrow Feedback \rightarrow Memory \rightarrow Experience \rightarrow Learning \rightarrow Cognition \rightarrow Decision \rightarrow Behavior$

进一步展开：

行为 → 结果 → 反馈 → 记忆形成 → 经验形成 → 经验验证 → 学习候选 → 学习执行 → 学习验证 → 认知更新 → 新行为

这意味着系统通过自身运行不断获得新的历史，并利用这些历史改变未来行为。

131.29 学习的基本类型

根据学习对象不同，可以形成：

数据学习

$Dataold→DatanewData_{old}\rightarrow Data_{new}$

对象学习

$Objectold→ObjectnewObject_{old}\rightarrow Object_{new}$

属性学习

$Attributeold→AttributenewAttribute_{old}\rightarrow Attribute_{new}$

关系学习

$Relationold→RelationnewRelation_{old}\rightarrow Relation_{new}$

状态学习

$StateRuleold→StateRulenewStateRule_{old}\rightarrow StateRule_{new}$

方法学习

$Methodold→MethodnewMethod_{old}\rightarrow Method_{new}$

行为学习

$Behaviorold→BehaviornewBehavior_{old}\rightarrow Behavior_{new}$

规则学习

$Ruleold→RulenewRule_{old}\rightarrow Rule_{new}$

这些学习类型可以独立存在，也可以组合形成复杂学习。

131.30 学习对象的工程模型

在WSaiOS中，可以建立统一的 LearningObject：

class LearningObject
{
    protected $learningObjectId;
    protected $objectType;
    protected $target;
    protected $beforeValue;
    protected $afterValue;
    protected $sourceExperience;
    protected $condition;
    protected $risk;
    protected $status;

    public function apply($value)
    {
        // 应用学习结果
    }

    public function compare()
    {
        // 比较学习前后状态
    }

    public function rollback()
    {
        // 恢复学习前状态
    }
}

学习对象的核心不是文本，而是：

$Target+Before+After+SourceExperienceTarget+Before+After+SourceExperience$

131.31 学习系统工程对象

可以建立：

class Learning
{
    protected $learningId;
    protected $learningType;
    protected $targetObject;
    protected $sourceMemory;
    protected $sourceExperience;
    protected $condition;
    protected $beforeState;
    protected $afterState;
    protected $verificationResult;
    protected $status;
    protected $createdAt;

    public function prepare()
    {
        // 学习条件检查
    }

    public function execute()
    {
        // 执行学习
    }

    public function verify()
    {
        // 验证学习结果
    }

    public function rollback()
    {
        // 学习失败后的恢复
    }
}

因此，学习对象具有明确的生命周期：

$Candidate→Prepare→Execute→Verify→CompleteCandidate \rightarrow Prepare \rightarrow Execute \rightarrow Verify \rightarrow Complete$

131.32 学习模块

WSaiOS学习系统可以划分为：

LearningCandidate

负责产生学习候选。

LearningCondition

负责检查学习条件。

LearningObjectManager

负责确定学习对象。

LearningExecutor

负责执行学习。

LearningValidator

负责验证学习结果。

LearningRollback

负责失败后的恢复。

LearningRecordStore

负责保存学习历史。

LearningStateManager

负责管理学习状态。

完整结构：

$Experience→LearningCandidate→LearningCondition→LearningObject→LearningExecutor→LearningValidator→LearningRecordExperience \rightarrow LearningCandidate \rightarrow LearningCondition \rightarrow LearningObject \rightarrow LearningExecutor \rightarrow LearningValidator \rightarrow LearningRecord$

131.33 学习记录

每一次学习都应该形成结构化记录：

$LR={ID,T,E,O,B,A,V,S,R}LR=\{ID,T,E,O,B,A,V,S,R\}$

其中：

$IDID$ ：学习ID；
$TT$ ：学习类型；
$EE$ ：来源经验；
$OO$ ：学习对象；
$BB$ ：学习前状态；
$AA$ ：学习后状态；
$VV$ ：验证结果；
$SS$ ：学习状态；
$RR$ ：学习原因。

学习记录的作用是保证：

$Learning→TraceabilityLearning\rightarrow Traceability$

即每次学习都能够追溯：

为什么学习 → 根据什么经验学习 → 改变了什么 → 学习后发生了什么。

131.34 学习状态机

完整学习状态可以表示为：

$Idle→Candidate→ConditionChecking→Preparing→Learning→Verifying→CompletedIdle \rightarrow Candidate \rightarrow ConditionChecking \rightarrow Preparing \rightarrow Learning \rightarrow Verifying \rightarrow Completed$

异常分支：

$ConditionChecking→RejectedConditionChecking\rightarrow Rejected$

执行失败：

$Learning→FailedLearning\rightarrow Failed$

验证失败：

$Verifying→RollbackVerifying\rightarrow Rollback$

回滚完成：

$Rollback→IdleRollback\rightarrow Idle$

这样可以避免学习过程成为不可控制的直接修改操作。

131.35 学习与自我维护

学习还需要与前面的自我检测、自我诊断、自我修复机制连接。

例如学习改变规则以后出现异常：

$Learning→SelfDetection→AnomalyLearning \rightarrow SelfDetection \rightarrow Anomaly$

进一步：

$Anomaly→Diagnosis→SelfRepairAnomaly \rightarrow Diagnosis \rightarrow SelfRepair$

因此：

$Learning↔SelfMaintenanceLearning \leftrightarrow SelfMaintenance$

学习不是独立于系统安全机制之外的操作，而必须受到自我检测、风险判断、保护、验证和恢复机制约束。

131.36 学习的核心计算模型

学习可以统一表示为：

$L=Update(Target,Experience,Condition)L= Update( Target, Experience, Condition )$

学习结果：

$Targetbefore→ExperienceTargetafterTarget_{before} \xrightarrow{Experience} Target_{after}$

学习是否成功：

$LearningSuccess=ApplySuccess∧VerificationSuccessLearningSuccess= ApplySuccess \land VerificationSuccess$

学习价值：

$LearningValue=Performanceafter−PerformancebeforeLearningValue= Performance_{after} – Performance_{before}$

如果：

$LearningValue>0LearningValue>0$

则说明学习可能产生正向改善。

如果：

$LearningValue=0LearningValue=0$

说明学习没有产生明显变化。

如果：

$LearningValue<0LearningValue<0$

则需要考虑回滚或重新学习。

131.37 学习的工程闭环

在PHP OOP工程中，可以形成：

$MemoryRepository→ExperienceRepository→LearningCandidate→LearningCondition→LearningExecutor→LearningValidator→LearningRecordMemoryRepository \rightarrow ExperienceRepository \rightarrow LearningCandidate \rightarrow LearningCondition \rightarrow LearningExecutor \rightarrow LearningValidator \rightarrow LearningRecord$

运行过程：

读取记忆 → 获取经验 → 产生学习候选 → 判断学习条件 → 确定学习对象 → 执行改变 → 验证结果 → 保存学习记录

学习完成后：

$LearningResult→CognitiveStructureLearningResult \rightarrow CognitiveStructure$

从而影响下一次认知计算。

131.38 学习的边界

学习必须与记忆、经验、认知、决策保持职责分离。

记忆：

$保存过去保存过去$

经验：

$提取过去关系提取过去关系$

学习：

$改变系统结构改变系统结构$

认知：

$处理当前情况处理当前情况$

决策：

$选择当前行为选择当前行为$

行为：

$执行当前动作执行当前动作$

因此形成：

$Memory→Experience→Learning→Cognition→Decision→BehaviorMemory \rightarrow Experience \rightarrow Learning \rightarrow Cognition \rightarrow Decision \rightarrow Behavior$

这一层级关系能够避免把所有过程都称为“学习”。

131.39 本章总结

第131章建立了WSaiOS的学习理论。

学习定义为：

$Learning=Experience→SystemChangeLearning= Experience \rightarrow SystemChange$

即系统利用已经形成并经过验证的经验，改变自身的认知结构、规则、方法、参数、行为方式或能力状态。

学习对象可以包括：

数据、对象、属性、关系、状态、行为、方法、规则和能力配置。

学习条件包括：

$NewInformation+RelevantExperience+Verification+AllowedState+AcceptableRiskNewInformation + RelevantExperience + Verification + AllowedState + AcceptableRisk$

学习结果必须体现：

$Before→AfterBefore\rightarrow After$

并经过验证：

$Learning→Verification→LearningResultLearning \rightarrow Verification \rightarrow LearningResult$

学习状态则形成：

$Idle→Candidate→Preparing→Learning→Verifying→CompletedIdle \rightarrow Candidate \rightarrow Preparing \rightarrow Learning \rightarrow Verifying \rightarrow Completed$

失败时：

$Learning→FailedLearning\rightarrow Failed$

验证失败时：

$Verifying→RollbackVerifying\rightarrow Rollback$

最终，学习形成完整闭环：

由此，WSaiOS建立了从行为产生历史、历史形成记忆、记忆形成经验、经验产生学习、学习改变未来行为的连续机制。

其核心关系可以概括为：

$Memory=保存过去Memory=保存过去$ $Experience=理解过去Experience=理解过去$ $Learning=改变未来Learning=改变未来$

因此，学习是WSaiOS从“具有历史”向“具有成长能力”转换的核心机制，也是后续建立学习形成、学习计算、学习验证、学习更新、学习反馈以及持续学习机制的理论基础。

第131章 学习理论

第131章 学习理论

131.1 提出背景

131.2 学习定义

131.3 学习的本质

131.4 学习对象

131.5 数据学习对象

131.6 对象学习

131.7 属性学习

131.8 关系学习

131.9 方法学习

131.10 规则学习

131.11 行为学习

131.12 学习条件

131.13 新信息条件

131.14 经验条件

131.15 验证条件

131.16 系统状态条件

131.17 风险条件

131.18 学习结果

131.19 正向学习结果

131.20 无效学习结果

131.21 负向学习结果

131.22 学习状态

131.22.1 IDLE

131.22.2 CANDIDATE

131.22.3 PREPARING

131.22.4 LEARNING

131.22.5 VERIFYING

131.22.6 COMPLETED

131.22.7 FAILED

131.22.8 REJECTED

131.22.9 ROLLED_BACK

131.23 学习前后比较

131.24 学习验证

131.25 学习与经验的关系

131.26 学习与记忆的关系

131.27 学习与行为的关系

131.28 学习闭环

131.29 学习的基本类型

数据学习

对象学习

属性学习

关系学习

状态学习

方法学习

行为学习

规则学习

131.30 学习对象的工程模型

131.31 学习系统工程对象

131.32 学习模块

131.33 学习记录

131.34 学习状态机

131.35 学习与自我维护

131.36 学习的核心计算模型

131.37 学习的工程闭环

131.38 学习的边界

131.39 本章总结