Re: [閒聊] 他嘆玩遊戲「玩不下去」找不回情懷!過玖
事實上,不論你從事什麼行為,你都會面臨經驗不見得能充分轉移。
如果你有學過教育心理學的話,那你可能記得這個詞:學習遷移(Transfer of learning)
為了符合版旨,就假設你是一個不會日文的人,看日文字幕的情境。
那麼首先你應該會發現,似乎漢字的語意類似於中文語意。
所以這會造就出近遷移(Near Transfer):即應用情境高速類似,你的大腦可以
自動的聯想與假設。就跟你學會騎腳踏車後,同樣的平衡概念可以立即用在機車上。
然而很快的,你還是會發現你看不懂,這是因為原本給你學習優勢的近遷移,
反而干擾你對日文的理解與認知。
以語言學來說,使用中文的你已經很習慣主詞(S)動詞(V)受詞(O)的結構了。
然而日文是SOV,而且你必須要先懂助詞的"は、が、を、に"它們是怎麼決定
誰才是主詞,誰才是受詞。那你才能了解規則來分辨與理解。
這時你對中文的理解反而變成負遷移(Negative Transfer)
你對中文的理解,反而會造成學習漢字讀音,語意的阻礙。
以及中文語法結構和日文不同,除非你有先學會高維的語言學,
你已經懂人類語言的語法結構特徵,然後有系統的分類與拆解,
不然你的大腦還是無法學會看不懂的語法,這就是遠遷移(Far Transfer)的門檻。
遠遷移並不是很容易的事情,理論上來說,近遷移的情境累積,可以逐漸形成概念。
就像你一直下棋,你會逐漸發現某些形狀、某些組合會形成很方便的策略,
例如日本將棋你不斷下,終究可以發現幾個定跡,也就是在多次對戰驗證中
有效的走法。
但定跡要再進一步的轉換,就牽涉到你是否可以再把概念提取來建立公式,
以及試圖量化標準化,成為不用依靠情境也可以推論的知識。
這就是所謂的交換比,而到機器學習可以進一步的針對威脅量化,來分別評價
每一步的順序,最後得到一個機率密度函數下的局部優勢解。
但正常你的日常生活通常不用做到那麼複雜也可以勝任,所以才存在遠遷移的門檻。
我們再把焦點拉到即時策略,例如星海爭霸好了,國外的社群討論戰術與生產順序
大都會收斂到這種CP值評價公式:C/P值=DPS * HP / (水晶 + 瓦斯* 1.5)
瓦斯有1.5加成是他資源點相對少,開採效率還會有最佳速率限制。
所以它是比較慢而相對稀有的資源才加權。
這個就是ROI的概念,但不見得有人會進一步聯想,然後從資產負債表出發
然後開始分類認為戰鬥單位其實是負債,而生產工人則是資產,
然後提升生產效率的建築或技術則可以算是研發費用,建築則是資本。
那麼你才會發現軍事單位 = 負債,但是「必要負債」,因為沒有軍隊你會被打爆掠奪。
所以初期所以最優策略不是全部ALL IN 生產工人的「零負債」,而是:
最佳槓桿比 = 剛好能保護資產 + 威脅對方資產的最小軍力
然後才會有:
提升資產效率:開拓二礦、三礦 → 資源效率提升,能分批生產殺傷力更高的組合
提升負債效率:攻擊/防禦科技升級 → 讓「負債」產生更高「戰鬥報酬」
解鎖新資產類型:科技建築開放高階兵種 → 類似進入新市場的資本支出
如果你有興趣的話,這還可以建立出一個決策樹。最終會長出一個對戰電腦的樣子。
但如果你原本沒有這種把概念提取成為公式,因為你缺乏這種理則學的推論練習。
那你還是很難把不同領域的概念直接拿過來應用。
經驗本身是碎片化的,唯有理則(Logic)是通用的貨幣。
如果你沒有可以建立通用交換的框架,那你當然無法進行遠遷移的交換。
這跟你是否有玩遊戲無關,而是你是否有能力從無序的雜訊中,能有耐心
不斷試著提取出規律與公式。很少人可以有足夠的耐心與時間而做到。
所以這才是形塑個人能力差異的上限。
拉回來,遊戲到底有沒有用。這個問題還是取決於:
你做任何事情是否願意花大量的心力去把經驗的碎片拚出一張拼圖。
我必須說你可能花很長的時間,最後發現拼不起來,過程會很孤獨,你必須要
適應這種孤獨,甚至當作一種樂趣。那你可能可以真的有機會拼出東西。
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