渐构网的学习功能是会举反例的。
请问一下：
1.反例与正例的对比，如何帮助大脑从不同现象中抽象得到内涵？
2.单独的正例为什么做不到这样的事情？
3.什么样的反例与正例对比才能帮助大脑，能否用学习观中的知识解释为什么？
觉得“只有正例才有用”是因为没有认识到「学习概念的本质」。
在渐构世界模型的前几节就揭示了，学习一个概念，实际上是在渐构一个「二类分类的判别模型」。这个判别模型同时管辖两个概念，正概念和负概念。
例如，学习偶数时，看似是在学习一个概念，但实际上是在渐构「偶数还是非偶数」的「判别模型」：
如果一个现象满足能被2所整除的属性，则被归为偶数，如果这个现象不满足能被2所整除的属性，责备归为非偶数。
对这个判别模型而言，正例和负例都是它的学习材料，都是归它管辖的。仅有正例，反而是残缺不全的。
所以，不是“负例会帮助正例很奇怪”，而是「人们根本就没认识到学习一个概念，本身就是在学习两个概念」。
我印象当中学习一个概念的过程是一个建立判别模型的过程，有了判别模型就能实现二类分类。
建立判别模型的过程是，从书本上找到被归为正概念的所有已知正例，结合书上给出的正概念的内涵观察不同的已知正例抽象正概念的内涵，有了内涵后就能把所有的例子分为两类，一类是正概念，一类是负概念。之后找到几个未知例子判别到正概念或者负概念，如果判别结果正确说明内涵理解正确，判别结果出现错误就把未知例子与已知正例结合起来再次抽象出内涵，用新的内涵继续判别未知例子。
我能理解正例可以帮助建立判别模型，因为内涵是所有正例的共同点，需要观察多个不同的正例才能抽象出内涵，但我无法用语言描述为什么反例也能帮助完成这个过程。我能隐约察觉的反例在建立班别模型的作用，但能很难说清起到了什么样的作用。
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你都说了判别模型是二类分类。正例算一类，负例算另一类。如果仅有正例，那还怎么算二类分类呢？
嘶，我想我再想想吧
学习“鱼”的概念
正例： 鲫鱼、鲤鱼（都有鳍、生活在水里）。
反例： 鲸鱼（生活在水里、有鳍状肢，但它是哺乳动物）。
第一次见抽象描述时未必能完全理解，需要例子，如果只给正例，把抽象描述对应到正例上，很可能就得到过拟合的模型，此时加入反例，剔除一些情况，能让模型拟合的更好，否则边缘情况是模糊的。
正例决定了概念的“广度”，而反例决定了概念的“精度”。
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谢谢，我感觉我好像有点明白了