最近幾年人工智能比較火，其實人工智能也是機器學習，機器學習的本質：
機器學習=模型+數據量
這是一個很簡單的共識，其實機器學習也是按照人的學習模式來構造的，人只有不斷輸入新的信息和知識，才能不斷提高自己的操作系統和認知模型，這樣人才能不斷升級，才有活路。
當你有足夠的語料，足夠量的數據量的時候，你的認知模型會越來越好。
大腦其實是一個反饋流程。大腦接受了一定的數據量，一定的訓練，形成了一定的理論體系，一個聰明的大腦結構非常清晰。
學習本身是反人性的，因為大腦的本能是節約能量，所以，無論任何時候，你只要覺得你難受，你的大腦就在進化，無論任何時候你只要覺得輕鬆，你都是在使用你的習慣。
你到底想要什麼
《飢餓遊戲》裡曾提到，讓人們恐懼的其實不是死亡，而是希望。你一旦有了生的希望，有了想變成有錢人的希望，有了要出人頭地的希望，你就會慾求不滿，繼而你就會想要得到。
我記得安東尼羅賓說過，想要得到其實就兩點。第一，你需要有強烈的意願，第二，切實貫徹每天的計劃，做好相應的任務。
所以，很多人跟我說減肥，走不了幾公里，其實就是你想要得到的慾望不夠強烈。
本身我屬於偏瘦體質，一頓不吃就掉2斤的人，為了增肌，就是為了肌肉，也不在乎肌肉損傷，肌肉練得好的，沒有一個沒損傷的。結果呢，有一段時間就是一天十個雞蛋啊，你說對身體好嗎？
如果你的慾望足夠強烈，任何事情你都願意去做，任何委屈你都能忍得住。這都取決於你到底想不想要。
我們在人生長河中的位置在哪兒，這是一個大的命題。但是，你現在在某個環境中的位置在哪兒，就是一個很實際的問題。
而要精確定位你的位置，首先你得明白，你想要的到底是什麼。
好了，人生說到底是很簡單的一件事，就是兩個問題：
1.你想要的到底是什麼？
2.怎樣獲得你想要的？
想明白這兩件事，然後就不帶情緒的去做。很多人往往的矛盾在於，做的時候卻在思考，該思考的時候卻沒有思考。
同時，我們需要做的是忘記一切外界的評價標準，回到內心，用自己的大腦去思考，自己所在的位置不重要，每一天跟昨天相比自己的成長才重要。這樣我們才能找到一個永恆不變的前進方向和標準。
學習的方式-對標與讀書
進入一個行業，走捷徑的學習方法是：找到你的標杆學習。
找出這個領域做得比較成功的人，探究人家做對了什麼，掉過哪些坑，根據自己目前的能力和資源，哪些是可以在你這個階段模仿的，哪些是需要避免的。
這個標杆一定不要太高，是自己跳一跳就能夠得著的，跟最近學習區理論一樣，太難，你做不到。太簡單，你沒進步。你研究馬雲，不如研究你看得到的那些新起來的新秀。因為這些都是鮮活例證。離你最近。那些做了很多年的，我們會給自己找理由，說人家積累了很久。自己做不到。
鮮活代表這個策略還過時，例證代表這條路子可複製。
對標的學習是實踐性學習，這類知識非常關鍵，往往立竿見影。商人看的書並不多，但是他們一直在解決各種難題，他們一直在實踐中學習和思考，時間積累下來也是數量的積累。
但在剛開始的時候，有些人的圈子很小，可對接的資源和知識儲備不足，也除了對標之外，擴大自己的知識範圍，那這個時候最好的就是讀書。
書給你的收穫，一般情況下有兩種。第一，改造你的思維方式，給你新的思維模型。第二，在現有思維模型下，給你數據，讓你對現有模型更精通，更確信。這也是前面說到的機器學習的模型。
這幾年，一個很火的詞叫做“碎片化閱讀”，其實碎片化閱讀並不是說不好，而是大家把碎片化閱讀的知識，也碎片化了。其實人的大腦擅長的是有意義記憶和存儲，碎片化閱讀學到的東西往往是一個知識點，只是大家沒有把這些知識點實踐起來或者歸納到自己的知識體系裡，但知識儲備不足的時候，沒有足夠多的相關知識點的時候，很難建立起相互的鏈接。我們大腦學習記憶的一個原理就是我們記住的東西依賴於我們大腦裡面存在的東西。
學校教育的學習也是如此，理解新知識必須依靠原有的知識和經驗。我們都有一個經驗，就是看一本不熟悉領域的書本的時候，很多名詞和概念開始看不懂，但通過解釋和已有的知識經驗進行類比，我們漸漸熟悉很多。
所以，碎片化的東西由於缺乏觸點，和現有的東西聯繫不起來，下次提取就無法建立連接。所以我覺得寫作記錄的過程就是把學到的新東西用自己的語言組織寫下來就是一種與你已具備的知識關聯的過程，或者直接把這些看到的知識應用起來。
所以，從這個角度，我們也可以解釋，為什麼讀書越多，你的模型會越好，其本質就是數量的湧現，很多的知識點多次重複，並且有了鏈接。
我們人類的學習，就跟計算機科學裡面的機器學習很像，看有的書是可以提升你的數據量，使你對一個腦子裡面的既有模型加深印象，得到改善；有的書是可以給你灌輸新的模型，讓你對所有司空見慣的事情產生新的理解。
很多人糾結於如何選書，其實有時候，書沒有好壞，不是經典的書就不是好書，關鍵是對當前的你是否有價值。對別人有用的書，不一定適合當前的你。
其實，我的一個方法就是想學習那一個主題的，先把大體的知識框架搭建起來，然後填充細節和分支。比如，我的很多心理學和教育類的書籍是按照人的發展階段來搭建。堅持個幾年，你就是這個領域的專家。
很多人想一步登天，那是不切實際的，在沒有達到一定量的積累之前，不可能會有質的變化。只有量變才會引起質變。而且這裡面量變發生化學變化產生質變，裡面有很多的消耗和鏈接。並不是所有的數量都有價值，有些是在大腦裡面因為提取不出來，沉在大腦的底層，但是我們需要量的目的一個是不斷的重複，另一個就是讓這些數量之間產生更多的鏈接，鏈接產生了，才有指數級的變化，這就好比我們的基礎建設，得先有高速公路，信息的高速公路就是數量的積澱。
比如，《人月神話》這本書很薄，其實就是在講一個非常簡單的道理。就是說，建築行業小工可以10個人一起砌一面牆，所以，10個人砌牆比1個人快10倍。而軟件行業，因為代碼的耦合性，管理方法的耦合性，往往人和人之間有非常強的依賴關係，經常10個人碼代碼，達不到1個人的10倍快，甚至有時候1～2倍都達不到。
但很多人堅持不下去是因為看不到反饋和成果，我的經驗是不如把在某件事情上積累一定的量作為目標。而不是結果作為目標。相信我，你會看到那個質的突破。
千萬不要認為學習就需要老師教，需要在課堂上正襟危坐才是學習。
其實，這與我們的教育有一定關係，我們的教育最大的問題不是教出來的學生不夠有本事，而是大多數人經過了長期的填鴨式教育以後，只相信這麼一種學習方式，相信自己只能在老師的教導下，在紀律嚴格的課堂上才能學會知識，而且認為這樣的學習非常困難。
但是事實是什麼呢？實踐是學習的最好方法。我一個英語六級沒過的人，脫離了學校教育的方法後，更快地讓自己的英語突破了。我一個沒經過寫作訓練的人，通過這一年的不斷寫作，開始有了源源不斷的輸出。
我們實際上身在一個非常好的時代，大多數行業因為傳統的國有體制的瓦解，開始相信能力，開始任人唯賢。只要你真的有本事。市場會認可你的價值。
所以，很多時候，我們往往會豔羨別人的成功，但是因為不知道背後的努力有多少而心生不忿，
很多人的恐懼不是努力，而是那種見不到底的努力，不知道好的結果什麼時候到來，這種不確定性是最大的恐懼。我在想，我有什麼好失去的，除了時間。
有時候我們只看到了結果，而結果背後的過程卻很少有人關注。你也許不能跟王思聰少爺談公平，人家的投胎技術高於你不是一個兩個點位。但是畢業10年後，你跟你的大學同學比的話，去掉幾個家世最好的最高分，去掉幾個命運多舛的最低分，我估計你還是會發現，混得好的，一定是努力堅持學習的那個。
積累和進階的本質
當你工作了幾年，跳了幾次槽的時候，如果你還是隻能用你的學校說話，你就徹底錯了，路是自己越走越寬的，不是越走越窄的，區別在哪裡？在於你有沒有真的成長。
關鍵的不浪費時間的方式是找到你喜歡或者堅持做的事情，而不是完全禁掉，不玩別的東西。關鍵是省下來的時間是幹什麼了。
我們經常說競爭很殘酷，但是要知道的一個道理是，大多數人真的沒有真正的努力過，我說的是沒有主動的努力過，很多人的努力是被動的努力，其實用辛苦這個詞更合適。更沒有主動做過艱難的決定。雖然不近人情，但這也確實是事實啊。
你只要稍稍努力下，你就超過你身邊70%的人了。競爭激烈其實是下層競爭，因為人數眾多，資源更加稀缺。
我記得以前看過一個調查，世界上大多數財富集中在少數人手裡，而大多數人競爭的是剩下的少部分財富。
有人總喜歡說，我沒有天分，父母也不行，怎麼跟那些拼父母的人競爭？
其實你只是困於自己，你一直沒有直面真正的問題，真正的問題是，你做事情沒有頭緒，沒有節奏，沒有方法。因為你以為你在辛苦地工作，但是你從來不辛苦地思考為什麼做不好。你唯一的競爭者就是你心中那個好逸惡勞的小孩。
你現在的努力，就是為了以後你的孩子站在你的肩膀上跟別的孩子競爭，不然那個時候你的孩子該抱怨，我沒天分，父母也不行。財富和認知的積累，就是這樣一代代的努力。
所以，大家的自主努力不是堅持，不是在泥潭裡面堅持，而是積累，積累改進，積累思考，要跳出泥潭，掌控工作，掌控生活，掌控自己。
還有最重要的，我以前犯得一個毛病，覺得自己很有才華和天分。其實自己很平庸，智商一般還一直想走捷徑。
就是絕大部分人不承認自己資質平庸，覺得別人厲害是具備了那樣的條件。其實我們都是普通人，承認自己資質平庸，會塌下心來做實事，肯下笨功夫。
關於這一點，我還想對有些父母說一下，有些父母覺得自己的孩子馬虎，自我感覺是其實這孩子腦袋瓜還是很聰明的，努努力學習成績還是可以名列前茅的。千萬不要有這樣的蜜汁自信和良好感覺，孩子1、2年級考個雙百真不是孩子聰明，孩子學習能不能出來的關鍵點：小學3年級，初中2年級，高中2年級。
學習習慣和態度不是一兩天養成的，改掉這樣的毛病也不是一天的事情。
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