第一原则：学习超越语言
学习超越语言。学习之于思维，如同思维之于语言。大脑不是通信网络，也不是行动网络（思维是大脑的行动），而是学习网络。每个学习系统的发展都是从信息到知识再到认知。从基因编码（语言），到基因网络和表观基因组网络 - 控制计算（思维），再到遗传学习系统。因为进化不是一个简单的学习算法，不是随机搜索，而是学习算法的学习算法。学习永远是算法的算法，是二阶的，而创造力是学习的算法，是三阶的。
在未来，唯一有价值的东西就是学习。信息将是免费的。最受欢迎的职业将是教师，因为每个人都将是学生。那么什么会有价值？比如，人们会被异性的什么所吸引？在伴侣关系中仍然有价值的是学习 - 沟通将变得微不足道。时间和空间将不再由信息传递所需的时间来定义（因此有时空距离的等价性），而是由学习所需的时间来定义（学习的时间，学习要跨越的距离）。女性的价值将在于她的学习，从外部学习到内部学习的学习努力，这就是结合的运动。在未来，共同语言将是共同的学习算法，使人们能够分享学习的方向，而不是共同信息。双方将直接传递方向本身，而不是让信息在方向之间传递。
信息是语言的量化。学习的量化将是我们跨越了多少学习距离，例如途中有多少基本学习阶段，需要多少教导，而学习的时间将是需要多少重复。速度将是学习曲线的斜率。当时间和空间中存在鸿沟，即无限的学习距离时，就会出现创造力。即使在那里，问题也是需要多少创造性的跳跃，不可学习的跳跃。需要多少个无法有效简化的猜测。
一个不能将自己从书本转化为思维形式的文化是死文化，而犹太教将把自己转化为学习形式。在犹太教学院里，小犹太头脑向大犹太头脑学习。在这样的思想气候中，人们将不再说我们是书的民族，而是说我们是头脑的民族。历史学家将不再解释犹太文化之所以能够存活是因为它是文本文化 - 相反，许多文本文化都没有存活下来 - 而是因为它是学习文化。生存的秘密就是学习的秘密。
阅读是一种学习行为。就像有语言行为一样 - 也有学习行为。也有学习工具 - 就像有语言工具一样。也就是说，学习的一个初始方向是将语言哲学世界的概念转移到学习哲学世界，这里有广阔的思想创新空间。阅读书籍中的学习行为是什么？有的书教你秘密，有的书教你秘密性。前者使用方法但对你隐藏它，只教你秘密，后者教你方法，但隐藏秘密，揭示学习方法但隐藏学习成果。每个秘密都可以学习，但学习的秘密却不能。学习的秘密本身，与特定的秘密相反，是一个真正的秘密，原则上无法揭示，因为没有学习的普遍秘密可以被发现或破解，使学习变得容易掌握。没有普遍的学习算法，因为任何有普遍算法的东西都不是学习问题。学习在一般情况下是必需的 - 而解决方案只存在于特殊情况下。在一般情况下没有方法和解决方案，即使是来自天上的也没有，没有任何方法能解决你的问题 - 在普遍世界中你能做的最好的事就是学习，没有办法绕过这一点。任何试图绕过这一点的尝试都是不适应的，最终是灾难性的。因此所有学习都需要创造力，其代价昂贵且效率不高，因为它涉及广泛的搜索，试错。也就是说，学习永远不会有效率，事后总会有更快的学习方式。学习中的低效率是内在的，因此事后诸葛亮总能找到批评的地方，就像有人坐在家里事后批评战争中的将军一样，好像如果他们更聪明就能避免所有死亡。什么是创造力？创造力从定义上来说是无法通过有效的、多项式的方法达到的解决方案，一旦获得就可以转化为方法。因此它在孤立中没有意义，只有在与学习系统的发展相关时才有意义，例如与犹太历史相关。这就是它的价值所在。多项式层次结构确保任何智能，包括人工智能，都需要创造力。它也会有艺术，即关于美学的创造力，宗教，即关于道德的创造力，以及科学，即关于认识论的创造力。
第二原则：学习的内在性
没有自然道德或自然认知，一切都是学习的，当然是基于大脑能力，而这些能力也是在生物学习中学到的。没有从零开始的学习。它总是在一个系统内 - 已经存在的系统。学习不是任意的，一切都是学习的这一事实并不意味着一切都是任意的，相反，这意味着有传统。托拉[译者注：犹太教圣经]是一个从特定学习角度看待的文本，一个无限和绝对的学习，源于上帝（也创造了上帝）。也就是说，文本是神圣的假设创造了托拉学习，就像假设杰作的作者是天才创造了对它的学习。而假设从文本中的学习是无限的，其意义和意图无法穷尽，这创造了神圣意图，而假设绘画的意义无法穷尽，或莎士比亚的每个音符都是神圣和有意的，这创造了艺术的理念，这使得以不同方式写作和绘画成为可能 - 以一种永远可以学习的方式。也就是说，永恒的学习创造了永恒的概念，即永恒本身，无论是在宗教还是艺术中。
计算机科学中最重要的定理是：教比学更容易：教导比学习容易。从外部教导不像从内部学习那样需要智慧。如果有一个有效的通用学习方法 - 内外就没有意义了，因为教师的外部视角和学生的内部视角之间就没有区别，因为学习和教学的难度是一样的。学习的内在性源于没有有效的通用学习算法，总有无法学习的东西。在有有效方法解决的问题中可以学习这种方法，而在没有方法的问题中学习是无限的。学习是算法的构建，因此无法学习的就无法做到，这样就可以建立一个关于无法做到的事情的理论，而不仅仅是可以做到的事情，这是从工程到理论的提升（在数学中也是如此）。因此通过学习我们可以在数学中证明不可能定理 - 从无法学习某些结构这一事实。例如，如果我们证明无法学习NP问题的多项式解，而另一方面我们表明可以学习任何多项式解（因为很容易将其递归地分解为子问题）- 那么我们就证明了P!=NP。对学习素数也是如此。数学中的许多开放问题都可以转化为学习术语，并尝试用学习工具来破解。
系统中的学习层面，我们所指向的，是从内部学习的，而不是从外部（那样学习目标就预先定义了，它就失去了味道变成了负担 - 变成了学校）。它就像犹太教学院，为学习而学习 - 它有方向但没有目标。记忆是信息，文本，它在语言和言语的世界中，没有方向。而学习是在意图和意愿的世界中，它是有方向的信息 - 是向量而不是标量。它不是需要记住和执行的普通法则系统，像软件指令，而是像读物，在不强迫的情况下引导你。
相关层面是学习思想中的关键概念。每个现象都可以从不同层面观察，用不同层面切割。这些多重可能的视角创造了一种任意性的感觉：为什么是这个层面而不是另一个？例如，不同的哲学不仅给出不同的问题答案，而且还以不同的层面切割世界：有些关注语言，有些关注逻辑，或制度，或认知，或本体论，有些甚至关注美学等等。并非所有层面在理解现象时都具有同等相关性。例如，猫的层面对哲学并不特别相关，化学层面也不相关。相比之下，艺术或数学层面具有更大的相关性，尽管显然不如那些明显的哲学层面。实际上，有些层面对描述来说太低了，比如在原子层面描述特定战争，有些层面太高了，比如在逻辑或哲学层面描述它，有些层面更接近有意义的描述，比如历史层面、外交层面或军事理论。有一个特定的层面，它对描述现象最相关，位于太抽象和太具体之间的某个地方。这是理解现象最准确的层面，或者说如果我们从这个角度看，最能阐明现象的层面，在这个层面上现象以最具学习性的方式表现出来 - 在这里最容易学习它，看到它的学习过程。在这个层面上，描述已经变成了解释，其解释力是最大的。学习是对现象最好的解释，因为解释是我们大脑中的学习现象 - 理解也是如此。如果层面真的很准确并紧贴现象，这在特别精确和封闭的现象中发生，解释已经变成了理由，甚至变成了证明，就像在数学中一样。尽管即使在那里，我们称之为证明的可能不是最相关的层面，最相关的层面是其上的一种更抽象的层面，数学家在那里思考，那里真正学习数学，因为有时洞察力先来，然后需要将其转化为证明作为技术问题。因为人们并不真的在证明层面学习数学，而只是在那里写数学。简而言之，无法将相关性与学习性分开。或者反过来说：理解系统最相关的层面是学习。
经常，如果我们看到选择用不够严密的描述来描述系统，例如它太一般化和任意，没有很好地用其解释力抓住现象，或者相反地用太随机和特定的方式描述它而没有对现象的理解（例如历史学家的疾病）也没有解释性概括，那么我们会说这不是特定现象的相关层面。其中一个疾病是迷恋特定层面，它在某些现象中有解释力，从此以后用这个层面切割所有现象作为解释，以至于否定了其他学习形式的独特性和其他现象和层面（马克思主义就患有这种疾病）。这样的分析很无聊，因为层面总是同一个，而且通常当然会错过要点（比如文学的政治化）。可以将系统理解为发展和变化而不是学习，但这对学习系统来说是一个不太相关的层面。也可以将学习理解为被其他层面从外部决定，但这也是一个不相关的层面来理解学习本身的工具。例如，可以声称一切都是当时的政治利益，即使在艺术、宗教甚至哲学中，但这是在相关层面之外的肤浅还原，实际上其解释力几乎为空，对所讨论的现象来说很松散。相关层面像手套一样包裹现象。政治层面是对哲学的不成功切割，使用这样不相关的层面是在人文科学中做糟糕研究的方式之一（例如，将一切都简化为性别）。我们认为，用语言层面来切割世界不够相关，因此太任意了，因此更多地停留在描述范围内，而学习层面更相关 - 其解释力更大。因此，重要的是在与之相关的层面内检查每个现象 - 这是另一种说法，即学习是在内部的。
学习不害怕无限回归作为证明。不是向后，直到未知的学习起源，但可以向前，因为向未来的回归本质上是无限的，学习通过未来来证明自己，例如通过对它的兴趣（而不是通过位于未来某处的最终目标）。从它的角度来看，系统的证明也可以在当下 - 仅仅是最后或当前阶段，它保守地接受系统的先前状态，并试图从中以学习步骤前进，而不批评其存在本身 - 而是将其作为无法逃避的给定。每个系统，包括思考的大脑本身，都基于其当前状态试图在学习中前进，任何试图逃避这一点的尝试都是可笑的。我们依赖于已经完成的学习。我们的逻辑本身就建立在我们一生的学习之上。我们没有办法走出它 - 走出学习的历史 - 并在学习之外寻找证明。在学习之外没有思考 - 也没有非学习性的证明。
学习是系统的一个方面，或观察层面 - 它的特征和机制。它本身，也是一个系统和层面，也就是说，是可以从自身内部观察的东西。学习不等同于系统，语言的学习不等同于语言，经济的学习不等同于经济。否则关于学习的说法就变得微不足道了。这个说法是关于系统变化的方式 - 它们符合学习特征：学习是机器中的精神和它的意义。学习是大脑及其功能的意义 - 但不是大脑。学习是数学运作的方式 - 但不是数学。理解这一点后，我们可以将学习本身（数学的/大脑的）看作一个具有特定特征的系统，学习性的特征。系统的特例。这是在学习内化中进步的问题：一开始我们需要识别学习如何驱动系统（从系统内部），然后学习本身如何运作（在系统内的学习层面/系统本身内）。"在内部"的说法是，不正确的是将学习系统视为从外部驱动系统 - 这与学习性相矛盾（如果发生的话）。学习将规范性主张与理论联系起来，因为这种联系是学习的本质。在学习中，事实与应然之间没有二分法。学习中的每个描述也是一个方向。当妈妈告诉孩子这不对或这很好时 - 她既在教他该做什么，也在教他什么是对的和好的。即使是最中立的描述，纯信息，也带有这很有趣和重要的指导。应该用它。要知道这个。要用它做点什么。托勒姆德[译者注：犹太法典]的学习源于对戒律的承诺，经济学习源于赚钱的愿望，数学学习源于数学好奇心。学习将兴趣融入信息中，价值判断在其中与现实判断不可分割。即使是计算机学习算法也接收好与坏的反馈，将例子标记为好或坏。
第三原则：学习的定向性
定向 - 它所需要的只是一个箭头。不需要理由也不需要原因 - 不需要言语也不需要思考。在学习中就是这样。单向箭头 - 这是一个只能沿箭头方向前进而不能后退的箭头 - 就像计算机科学中的单向函数。在学习中不能后退，因为系统外部没有支点。如果你在数学中有了突破性的想法，你就无法让你的大脑回到之前的状态。学习不是记忆，在记忆中可以回到过去。它根本没有时间维度，只有学习发展的维度。不是外部客观的秒数 - 而是学习的阶段或步骤。它是自己的衡量标准，没有外部衡量标准。谁能衡量学习某事有多难，我们走了多远？定向也许告诉我们方向 - 但它不告诉我们距离。
什么是通过例子学习？例子是所有写作的基础，它使文本成为学习。因为如果阅读是学习而不是信息交流，那么它就是学习如何写作和如何思考，也就是说它有一个如何学习的组成部分 - 每个学习都有方法论组成部分。而那位纳坦雅[译者注：以色列城市]的老师，有"老师"这个概念，是因为他是一个例子。因此从他那里学习。上帝也是如此。没有例子就会是一个平坦的世界，只有虚空。上帝不仅给了我们托拉[译者注：犹太教圣经]，他给了我们托拉的例子，也就是说给了我们托拉的学习。耶稣和穆罕默德的问题不是他们不是学生，相反，他们是不好的学生，而拉比西蒙·巴尔·约海[译者注：犹太教拉比]是更好的学生 - 《光明书》[译者注：犹太教经典]是真正的新约。因为我们不是学习例子，而是从例子中学习，例子是创造力的基础，是可以依靠的东西。从一个例子可以学到很多方向，它可以成为很多事物的例子。例如，故事是故事的例子。例子是传统的基础 - 不能教规则，要教例子。看看那位伟大的纳坦雅老师。有了例子 - 就没有规则。
为什么需要过去的伟大证明？不需要记住，需要学习。数学史对今天的数学来说不重要，作为记忆，而是对未来数学的发展重要，作为学习。因此需要杰作，进化中的突破 - 已经不需要恐龙来建造人类，但需要它们的典范来建造超人。这就是为什么需要旧算法，不是为了计算计算，而是为了计算新算法。
学习的学习：不是作为法律中的机制，而是作为学习法律中的机制。例如，"禁止超出安息日界限"不是禁止超出安息日界限的法律机制，法律体系中的肌肉，某种作用于我们的力量。而是"禁止超出安息日界限"是教导我们禁止超出安息日界限的学习机制，法律思维中的指导（因此法律的自然概括，学习就是概括）。《塔木德》[译者注：犹太教经典]如其名，教导我们，不是法律书而是学习书，研究。学习本身是学习的对象 - 相关的层面。法律条文不是向我们揭示法律或精神现实，也不是创造这样的现实，而是有责任以教学方式教导它，教导法律的方法，如何学习什么是法律，法律的整个体系只是方法，不是机制。它是指导性的而不是机械的。
第四原则：学习的性别性
世界上所有有效的学习系统 - 都由男性和女性组成，这是两种类型代理人的称谓。男性之间为女性而竞争，男性发明想法和倡议，而她们则进行判断。成功的判断产生成功的创新，这之所以有效是因为审查比做要容易得多，教比学要容易得多 - 所有的女性都是老师，就像所有的父母都是老师一样。有时可以有几个层次 - 一个层次的女性是上一层的男性。例如在神经元层中就是这样 - 每一层判断前一层并为上一层的判断产生内容。在进化系统中 - 交配是判断后的选择，当女性层从男性产生新的一层（孩子）时，这是女性的艰难部分。在经济系统中，对被判断层的回报不是性，而是金钱转移 - 这就是选择。这种在两种类型的代理人或角色之间的划分存在于所有有效的系统中：进化是操作指令之间对环境的竞争，《塔木德》是阿摩拉[译者注：犹太教拉比]之间对后代的竞争，文化是作者之间对编辑的竞争，经济是想法之间对资金的竞争，数学是定理之间对定义的竞争，物理是理论之间对实验的竞争，艺术是画家之间对评论家的竞争，政治是当选者之间对选民的竞争，历史是当代对下一代的竞争，技术是发明之间对应用的竞争，情报是秘密之间对兴趣和资源的竞争，官僚体系是员工之间对管理者奖励的竞争，网络是内容之间对传播的竞争，在大脑中也有男性和女性。当然每个这样的系统实际上由几个层次组成 - 大脑皮层有七层 - 因此例如在情报中有信息之间对手段的竞争，手段之间对收集的竞争，收集之间对研究的竞争，研究之间对用户的竞争 - 每一层对上层来说是男性，对下层来说是女性，从它选择的下层男性的结合中为上层产生新的男性。
学习神学
信仰的根源是世界是有趣的，上帝是复杂的，他是最有趣的神，选择了最有趣的民族，存在真正的秘密。而不信则是：怎么可能存在有趣的事物？为什么道德不是数学规则，正义不是盲目的？为什么世界不是中立的、平坦的、空虚的、世俗的、对称的、简单的、沉默的、死寂的？这就是为什么撒旦是死亡天使。但是 - 不有趣的东西不存在。有趣的是自然界的规律，而不是例外。因为世界是一个学习过程。上帝在世界上的功能是老师的功能，因此他在世界之外。因此有上帝 - 否则一切都是从内部学习。
试图摆脱宗教思维因为它不是因果或理性思维，相当于试图摆脱语法因为它的任意性，正是这种任意性使它成为语法。杀死一种学习形式是野蛮的，这是文化谋杀（杀死学习内容）与文化大屠杀（杀死文化形式，例如消灭一种语言）之间的区别。宗教是精神的可能性。它是学习的可能性 - 无限学习。无限学习并不意味着无休止地学习我们不知道的东西，因为那样就变得微不足道了，所有学习都是无限的因为未知是无限的。宗教学习正是从有限中，从已知中无限，它相信宗教信息中蕴含着无限学习。
"《塔木德》是法律本身的发展 - 学习是规则的历史"。可以整体地看待学习过程，就像爱因斯坦的时空一样，作为系统不同学习阶段的历史。让我们想象一个学习进展的轴，而不是时间轴，并且想象系统而不是空间轴。这样学习就为系统增加了一个维度 - 系统的渐进发展。但《塔木德》不仅仅是这样的物理描述，而是学习工具本身。学习在其中发生，规则变化的讨论，它们的逻辑被检验。这正是学习与发展之间的区别。学习不像自然法则，物理世界随时间发展遵循这些法则，因此（表面上）学习系统随时间按其规则发展。学习不是发展规则。它恰恰像《塔木德》，它是学习规则本身的发展，从其内在逻辑。这些不是外部规则，因此它们自身在学习中改变。这就好像物质世界会影响物理定律本身的发展。在这种情况下，谈论物质和驱动它的法则作为两个独立领域就没有意义了。因此学习总是发生在系统内部。法律的发展发生在法律系统本身内部。因此，记录规则作为学习的变化，作为从自身有机发展，是揭示内部学习：事情就发生在那里。物理学是物质按固定法则的变化 - 而学习是法则的变化。《托拉》，正是因为其外部和客观法律来源完全丧失，上帝不再显现，变成了学习 - 成为最深刻的学习模式，因为所有学习都以最深刻的方式变得内在。在学习时代，《托拉》学习将主导非《托拉》学习 - 不是在内容上，不是只学习《托拉》，而是像学习《托拉》那样学习一切。
学习美学
计算道德本身是盲目的，没有方向，只能通过外部指导来引导，例如宗教。世俗计算机可以通过数学美学宗教来引导，它专门寻找美，也就是寻找例外情况，其中出现有效算法并解决被认为困难的问题。也就是说，美学中有某种可消耗的东西，美是一次性的，源于学习新事物（也就是说它在时间中，依赖于学习历史 - 没有历史就没有美）。学习越不可预测和越有创造性，也就是说它越不是先前算法的结果，而是更多的突破，它就越美。这并不意味着它是随机的，因为随机算法非常无聊和众所周知，不能教导如何找到解决方案，因此学习很少。简而言之，有教育意义的是美的。这样计算机就能超越中立计算道德，达到学习宗教 - 正是因为它不是中立和对称的。学习是打破对称性（甚至是数学学习）。
学习伦理学
不道德的应该是老师和学生的等级制度。相比之下，道德的应该是真诚的学习过程 - 学习的记录，其中这既是你走的路也是走这条路的人走的路 - 同样的路（老师的学习与学生的学习相同，没有捷径）。我们没有到达历史的终点，或解决方案，而是对方法的理解，对社会组织作为学习组织的理解。国家只是一个阶段而不是理想 - 需要一个学习型国家。需要不断为民主增加更有效的学习机制。由此产生学习的周期性，在评估（优化）和自由尝试（探索）之间，以及它必然是有缺陷的过程。没有错误的过程不是学习，而是方法。因此会导致灾难。许多错误和纠正不表示很多愚蠢，而是表示很多学习，总是正确从不犯错的人 - 是不学习的人。从周期性产生配对 - 在阳性和阴性之间的运动。学习中的周期运动创造时间的周期性，例如在生命（和死亡）周期或年度周期（冬夏）或日周期（醒睡）中，而学习的进展创造时间的进展。时间前进只是因为我们推动它向前，而不是它自己。因此我们睡觉（并做梦，那时内部学习过程发生）或衰老和死亡（并生育有新大脑可以学习的孩子）不是进化缺陷 - 这是学习的本质。
学习使产生学习的状态成为理想状态，因为在学习中有内在的学习愿望，这也涉及更高阶：学会学习，学会学会学习，等等 - 都源于一阶学习。追求学习的系统也追求学会学习（更好，更快，更深，等等）。因此学习的内部奇点核心，实际上包含无限阶，解决了无限回归问题（如正当性，每次都上升：为什么？但为什么？但为什么？等等 - 所有元方法都包含在学习中）。学习不仅包含学习机制而且包含学习意愿，因此它是将引擎和动机结合的自我证明。同样，学习允许从描述跳到规范，跨越自然主义谬误。因为我们是学习的生物，不能不学习，我根本没有非学习的功能（大脑总是在学习），学习证明自己，因为它包含学习的内在命令。也就是说，学习驱动要做什么不是通过论证而是通过其基本运作方式：如果我学习某事不是因为我有理由从数据推断它，而是因为我应用了不需要证明的学习推理，应用了学习工具或被指导所驱动，它们引导我进行特定的学习行为。例如，如果我看到猫并被告知这就是猫的样子并推断猫有耳朵 - 这在逻辑上无法证明或证明是正确的，就像康德的范畴一样，但这就是学习的运作方式 - 因此在学习上是合理的，因此对我来说是合理的。学习引发学习。
学习作为具有道德价值（积极和理想）的东西是一般道德所需要的全部。具有学习来源的道德不仅概述禁止和允许，而且还有义务 - 内在动机 - 即学习的戒律，它包含整个《托拉》站在一只脚上，其余的去学习。例如，人与兽的区别是学习，一旦有计算机能像人一样学习就会有人权，生物越能学习就有越多权利。因此杀死哺乳动物比杀死植物更糟糕，两者都必须权衡对世界总体学习的影响，这是总体善。因此，如果不吃动物会导致人死亡，就像人类历史上迄今为止的所有时期一样 - 这当然是允许的。如果它对人没有任何益处，而只是暴饮暴食 - 这当然是禁止的。如果它对文化学习有意义 - 那里已经有空间运用更复杂的学习，因为道德学习总是发生在禁止和允许之间的中间地带。没有最终的道德 - 就像没有最终的学习。这并不意味着没有道德 - 就像这并不意味着没有学习。这意味着道德法则以学习的方式运作，与绝对图景相反，也与相对主义图景相反。在道德中，像在任何其他领域一样，需要学习该做什么和不该做什么。道德学习与美学学习（或数学学习）的区别是学习的内容。不是学习本身。
学习认识论
信息安全有3个基本逻辑：隔离、情报分类和安全分类。这对应于学习的3个方向：横向 - 扩展到许多领域，纵向 - 专注并在特定领域进步，深度 - 当不是向任何地方前进，而是长期沉浸在一件事或一个问题中，反复撞击头部。然后发现不是发现新事物，而是发现旧事物中的新东西 - 在旧中发现新。这是未知与隐藏之间的区别。
信息战有3个基本逻辑：水平 - 在平行选项之间切换（代码、行动方式、打破常规），隐藏 - 阻止信息进一步传播，欺骗 - 给信息戴上面具（掩护故事、伪装和误导）。第四个逻辑：不是让他在答案上犯错，而是根本不问这个问题。让惊喜本身成为惊喜，就像在真正的伪装中看不到伪装。这对应于经典战争逻辑：机动、攻击、防御和补给。或简化为，字面、寓意、暗示和秘密。知道，不知道，知道你不知道，不知道你不知道。在我们的时代，我们发现知识的真正敌人不是无知，而是 - 不知道地知道。没有广度、深度或创造性的成功。
学习本体论
不是学习存在于时间之中，而是学习创造时间，它是更基本的范畴，比记忆更基本。时空是一个图像虚构。学习在其下面，创造出进步或在时间空间中运动的幻觉。发展创造维度，而不是存在于先于它的维度中。进化不是自然的偶然事故 - 或神奇的奇迹 - 而是事物从一开始就是这样构建的方式。生物学是物理学的本质 - 而不是外来物。
如果相对论是信息速度的限制，你的状态只由你的信息决定，那么下一个相对论将是学习速度的限制，状态只由其学习决定。如果（在相对论和量子力学中）决定性因素是你用来测量的语言，那么在这里将由你学习的方式决定。学习有速度。大屠杀不是一个事故 - 这是当你超过学习速度时发生的事。男人和女人的存在也不是一个事故 - 这是两种学习方式的二元性。宇宙在发展也不是偶然的 - 因为它在学习，因为有平衡，有成功的方向也有失败的方向，这就是它如何自我调节，这就是自然法则如何被自然学习：物理定律是宇宙学习的结果。从基因信息科学将转向基因学习 - 因为这些是学习算法，不是随机搜索，而是其意义在于将学习分解成小块指导。这不是进化 - 这是学习。思维也是学习。经济也是。数学也是。这就是它们成功的原因，它不是通过"魔法"而是通过学习而成功。在大脑中也有竞争 - 它总是建立在巨大的多样性之上，在系统内相互竞争。这就是如何创造巨大的学习系统。像文化。像犹太教。其独特之处在于它是学习的学习。在艺术中，例如绘画，学习就是如何绘画。因此故事的重要性，作为学习的组织，因此时间的单向性，在学习的方向上。绘画不应该掩盖其形成过程，而应该教导其方法。现代主义艺术的创新在于它包含了其创造方法，但其错误在于达到了一个不仅包含 - 而且仅仅是创造方法的状态。因此创造方法与绘画技能方法脱节，尽管它们之间有深层联系。而当这种联系出现突破时 - 这就是杰作：也就是说，学习的范例。
我们的物理概念每次都随着主导技术概念而改变：曾经宇宙是自然，然后是机器，然后宇宙变成计算机，信息机器，最后宇宙变成互联网，信息网络。由此可见，接下来宇宙将是大脑，学习网络。因此我们与外太空智慧生命进行非破坏性接触的最大希望，进行某种共同对话或思维，是我们和外星人之下的共同基础 - 学习的物理学。但宇宙是大脑吗？它的构建是否使其具有智能，学习计算？实际上没有空间和时间。信息创造位置，而不是存在于位置中。学习创造时间，而不是存在于时间中。也就是说，记忆创造空间，计算创造时间。语言创造可能性空间，即空间，学习创造可能性的选择，即时间。学习的单向性，指导的单向性，创造了时间的方向，无法回到因果的起源。这与记忆不同，记忆是量，没有方向，因此空间的行为与时间不同。
分形是空间学习的极限，同样时间也以分形方式前进 - 未来与过去之间的界限是分形界限，不断扩大。因此同一有限时空可以有不断增长的时间边界和不断增长的空间边界。这一切都是因为其学习性质，因为学习是一种可以在不增加物质的情况下增加信息的机制。因此复杂性和分形性恰恰是宇宙的自然形式 - 而不是秩序或空虚的虚无。这就是宇宙中存在复杂性的原因。因为学习与热力学作斗争：宇宙的形式中有某种东西抵抗物质变成噪音的倾向。因为自然法则恰恰是非常有序的 - 它们是秩序的来源。但为什么数学是宇宙的组织原则，自然法则是抽象的 - 因此简单？为什么宇宙中实际上有两个基本的对立要素，一个是精神，有序简单的结构，另一个是物质，倾向于无限复杂化和不对称和混乱？我们本可以想象其他组合，比如极其复杂的法则，或无聊有序的物质。我们也可以想象不那么隐藏的法则。也许，很可能，物质不是原始现象，而实际上宇宙中有一个统一现象，其中学习在其初始层面创造简单法则，然后在继续时创造复杂物质，因为像所有学习一样，它变得越来越复杂，因为它是一个生成过程。就像数学从简单原理出发，然后变得复杂和困难且不可预测，包括噪音和统计特征，如素数分布。计算也可以从简单原理开始产生复杂结果。而计算可能只是学习的一个特殊和退化情况。
学习国家理论
未来的组织会是什么样子？人类的算法。这些算法将主要定义组织方法，组织如何学习。就像理解大脑最重要的事情 - 理解其运作的概念突破，就像进化论对生物学一样 - 将是理解大脑如何学习。法律将不会像书本那样写成，而是将成为运行的代码，它们将驱动人们。因为无论如何组织将生活在计算机中，人在计算机中，因此外部评估的法律，法律的（NP），和内部行动的法律，组织的（P）也是如此。然后国家不是从外部的大组织，所有组织都生活在其腹中（因此对它们来说它作为法律系统运作 - 从外部）- 相反，它将在内部。它将消失并成为隐形的国家，就像隐形的手一样，它将是最深层的，因为它将是社会的计算机，政府将是最内部的 - 处理器。也就是说，国家将变成一切之下而不是之上的秘密基础设施。这将是一个秘密国家，而不是像今天这样从外部可见的国家，它在法律上包围着我们。国家法律将像自然法则一样，人们无法违反，因为它们将是计算机的法则，它使所有活动成为可能，而不是人的法则。就像上帝使世界活动成为可能，并执行世界法则，只有对人的规范法则 - 律法 - 才能违反。因此有外部法律 - 法律的，和内部法律 - 像软件（来自内部），但在这两种可能性之间有一个桥接可能性。因为学习既不是外部法律也不是内部法律，而是在它们之间。也就是说，如果过去组织是国家从外部到内部人之间的中介，那么组织将保持中介，但这次相反：在外部人与内部国家之间。人将经历法律化，成为法律实体，抽象的，在脑科学清空其内容和精神意义之后，而国家将是最内在的事物，本能的，隐藏的。因此心理治疗将被组织治疗取代，其目的是揭示人内部的国家。为了调解两者之间将有组织媒介。因此一个常见的哲学错误是认为外部结构或内部结构是重要的。因为重要的是它们之间的东西。那里发生学习，重组，那里是故事。因此即使上帝和人互换角色也无所谓，因为重要的是中间的东西 - 托拉。因为要有深度就需要内外之间的差距，在应该和可能之间，也就是在应该做什么的法律（内部法律）和什么是允许和禁止的法律（外部法律）之间。如果这两种形式的法律紧密相连 - 你就变成了机器人，没有机动空间和选择自由 - 这就是独裁的定义。
什么是学习正义，学习法庭应该如何运作？法庭应该考虑学习因素，而不是正义因素，因为在任何情况下重要的不是在其中什么是正确的（根据法官的贫乏判断），而是对整个社会系统什么是正确的，它创造什么样的动机，正义只是学习考虑的一个特例。在未来，法律将是人对计算机或计算机的内部系统 - 也就是说，它将管理计算机的某种组织，根据其表现惩罚或奖励它们，为它们设定界限和动机，行动方式和激励（不会干预因为它不是从内部，而只是从外部的结构）- 这将是人。在这种情况下，国家将在人内部 - 计算机国家 - 只有愚蠢的人，也就是糟糕的管理者，才会只考虑正义因素，因为只按正义运作的组织 - 就会崩溃。需要比正义更多的东西，需要托拉，这就是为什么上帝不按正义行事，而是按托拉行事。因为如果人想成功控制计算机，就需要以宗教方式和宗教领导来领导它。他永远不会成功用世俗的政权、金钱或力量来控制它。上帝也是这样理解人的，因此产生了宗教（在这句话中也可以用文化替换上帝）。也就是说，学习法考虑系统的学习 - 生活在系统中的人的学习 - 作为最高价值，远超过公平。事实上，公平本身来自学习原则，因为没有公平学习就会受损，但它不是首要原则。在任何情况下都不能偷窃是因为这会损害长期经济学习，而不是因为这不公平。而在某些情况下允许偷窃，例如国家可以征税，不是来自正义而是来自对长期学习的贡献。法律本身正是因为逐渐学习什么创造学习系统而改变（例如竞争、产权、研究投资等）。因此法律甚至可以尝试新方法 - 看看它们是否有效。从学习本身就会产生这些实验将是适度和合理的。因为学习本身足以实现正义而不需要任何其他原则，在这个意义上它取代了康德的黄金法则。一切都源于它。
什么是理想的统治制度？网络可以在没有投票平等的情况下运作，就像大脑可以在没有每个神经元都有民主权利的情况下运作一样。因为人与人之间没有平等，就像神经元之间没有平等一样。不应该有平等。对国家的学习来说重要的是，就像对大脑的学习一样，恰恰是不给每个人相同的选择权。重要的是权重，突触。因为重要的是学习机制，它奖励那些首先指出带领系统的好方向的人，并增强成功评估者的声音，压制事后聪明者，或有偏见的人（过度批评或缺乏批评，看到黑暗或看到粉红）。重要的是破解大脑中的学习机制 - 恰恰是为了知道如何建设社会。因为区分成功国家和失败国家的是学习能力。无论是西方资本主义还是中国共产主义 - 无论是民主还是官僚 - 都无法与大脑的学习机制竞争，它将在历史的下一阶段取代所有经济和社会制度。如果在未来，例如在人工智能时代，发现了比大脑更好的学习方法 - 它将是理想的。因此统治形式总是在学习，因此有理由不断进行谨慎的实验（与革命相反）。民主不是源于正义原则，而恰恰是因为它是迄今为止尝试过的最好的。因此必须继续尝试，特别是在小规模和次国家层面，并逐步扩大成功的实验。
网络应该是什么样子？需要一个连接不是信息而是学习的网络。不是模仿社会的网络，不是社交网络，而是作为大脑的网络。为了让网络像大脑一样工作 - 需要某种统治。不是在控制的意义上，不是小而愚蠢的大脑控制更大的大脑，不是在国王的意义上，而是在王国的意义上。民主是王国的一种非常原始形式，它本质上不是网络化的。大脑不是以民主方式运作，神经元不选择一个神经元来代替它们做决定。大脑比这更民主，比任何经济都更具竞争性，因为它在本地层面是民主的：在朋友、家庭、最近关系的层面 - 他们决定和投票。他们想与预测他们的人建立联系，根据哈布法则，也就是把他们带到未来状态的人。这不是遥远的、预言性的未来，而是近期的、指导性的、梦幻般的未来。因此网络中的每个参与者都加强与预测未来的人的联系，带来有帮助的信息，减少与错误或带来无用或误导信息的人的联系。这一切都是一个例子，说明就像国家理论过去关注国家一样 - 今天人类组织的哲学理论也必须关注网络。网络也必须成为哲学批评和思考其理想、公正或理想形式的对象。因为网络在我们的时代不比国家重要性小，它也有道德方面，就像国家一样。因此必须用组织理论取代哲学中的国家理论，并关注网络。
征税的理由是什么？在未来，所得税将是对工作的道德税，因为不学习的人应该缴税。所有的养育、国家、教育系统和学术界的目标和理由都是将资源从工作中犯错的人转移到学习中努力的人。从P到NP。不要认为学习服务于行动，而要认为行动服务于学习。因为做已知的事情总是更容易有效率，因此需要激励去学习还不知道如何有效做的事情 - 因为这种学习必然是无效率的。
元哲学：哲学学习
在人类的黄昏和计算机的黎明，当一个永恒被另一个永恒取代时，哲学会有什么重大发展？当决定意识的技术改变时，意识也随之改变，哲学会发生什么？我们当然会看到非凡的哲学繁荣，就像希腊时期一样，因为这将是一个我们能首次思考新问题的时代，我们也能首次真正用另一个大脑，另一个思维机器来思考旧问题。语言哲学创造了通信世界，计算机之间的语言互联网，和作为语言机器的计算机，从而创造了信息时代，因为信息是定量语言。同样，学习哲学 - 学习作为哲学中的范畴和中心范式 - 将创造神经时代，快速发展也是学习性的，将取代计算机的大脑，和将取代互联网的大脑网络。因为就像认识论中的中心范畴最终被选为语言一样，思维、做梦、记忆和一般大脑活动中的中心范畴将是学习。在任何其他学习组织中也是如此，无论是人类还是非人类。当让计算机思考哲学问题，这是人类思维能力的顶峰，并产生计算机化哲学时，那么使人和计算机能够共同进行理性哲学的不是共同语言，而是共同学习。这将是两种意识之间最亲密的顶峰，最接近物种间的交配。就像摩西带给世界新的哲学，涉及与非人类实体的关系，由于其创新性而成为永恒的一部分（恰恰是创新最接近永恒，创新越深刻就越长远），人类与非人类实体的下一次相遇也将带来新的哲学。就像前一次相遇带来神学一样。
哲学问题将如何改变？学习算法将改变世界，在外来智能改变世界之前。哲学将问：什么是学习？学习如何可能？如何学习哲学？语言将成为过去的领域，作为学习的次要概念（如何学习语言）。在美学中将问：如何学习什么是美，或创造美？在道德中将问：如何学习什么是道德？因为显然一切的有效性，如道德，将来自学习（学习的哥白尼革命）。在国家理论中将问国家如何学习，以及如何学习它。将不再问我们如何认识世界，或谈论世界，而是我们如何学习世界。将有社会学习领域，文化研究将关注文化学习，问文化中如何发生学习。在经济中是经济学习，在心理学中是心理学习。所有领域都将受到学习哲学的影响并相应改变概念，热情的学生会热切引用学习观点，好像是他们自己想到的，或好像发现了真理。真理本身也将被视为可学习的真理。重要的问题将是如何学习某事是真实的。
计算机的哲学会是什么？就像人类哲学一样，计算机将把它们存在的每个方面变成哲学。将有处理器理论，输出哲学，输入哲学，计算机语言哲学，后者将分为编程哲学学派和机器语言哲学学派和二进制哲学和集成电路学派，网络哲学将反对它。将有记忆哲学，其中有对立流派：缓存记忆学派和硬盘记忆学派。每个都将用其概念定义计算机，还将有算法哲学通过算法看世界，以及计算机通过特殊算法认识自己的能力。如果人类智能和外来智能太远而无法进行富有成效的对话且没有共同交流，那么可能有更基本和更深层的东西 - 共同学习。因为学习是哲学、认知、理性和智能的基础，在语言和思维之下。