“To hear is not just the same as to listen,to taken picture is not the same as to see. And by seeing we really mean understanding !”
谷歌人工智能專(zhuān)家李飛飛在TED演講中，說(shuō)到要想讓機(jī)器人實(shí)現(xiàn)視覺(jué)智能，是很漫長(zhǎng)的過(guò)程。機(jī)器人不是照相機(jī)，拍攝到的照片并不能實(shí)現(xiàn)智能，沒(méi)有深度的學(xué)習(xí)，那些拍下的照片僅僅是機(jī)器里轉(zhuǎn)化的一串串?dāng)?shù)字而已，沒(méi)有任何意義。賦予機(jī)器人視覺(jué)智能的做法，需要讓機(jī)器人像小孩學(xué)習(xí)一樣，需要經(jīng)過(guò)深度的學(xué)習(xí)。
其實(shí)我們?nèi)四X有時(shí)候并沒(méi)有比機(jī)器腦好多少。
今天去培訓(xùn)，培訓(xùn)課程里需要用到C#這門(mén)計(jì)算機(jī)語(yǔ)言，可是我在大學(xué)里并沒(méi)有學(xué)過(guò)它，更深一層，大學(xué)里所學(xué)的計(jì)算機(jī)語(yǔ)言基本上忘光了。一是畢業(yè)后并沒(méi)有再繼續(xù)運(yùn)用它們，二是在大學(xué)學(xué)習(xí)時(shí)，學(xué)的很多計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言和機(jī)器原理，基本上是應(yīng)付考試而已，從來(lái)沒(méi)有深層次的去理解為何要去學(xué)這些東西。而且對(duì)為何有這么多計(jì)算機(jī)語(yǔ)言，從來(lái)沒(méi)有進(jìn)行過(guò)深度思考。
“為什么人類(lèi)要發(fā)明這么多計(jì)算機(jī)語(yǔ)言呢？”這個(gè)問(wèn)題突然出現(xiàn)在我腦海，于是在百度上搜尋，網(wǎng)友從機(jī)器輸送電路信號(hào)的原理和計(jì)算機(jī)語(yǔ)言的發(fā)展史這些角度給讓我滿(mǎn)意的答案。
看完這個(gè)答案，我覺(jué)得我的大學(xué)是白上了，所有的這些知識(shí)在運(yùn)用到時(shí)，我才發(fā)現(xiàn)我只是懂個(gè)皮毛。正所謂“書(shū)到用時(shí)方恨少”，就是這種感覺(jué)。
更進(jìn)一步，我發(fā)現(xiàn)大學(xué)里所有的課程開(kāi)設(shè)是有原因的，基礎(chǔ)的知識(shí)一旦理解，基礎(chǔ)的只是一旦發(fā)生了聯(lián)系，整個(gè)學(xué)科的體系一下子就明朗了。而曾經(jīng)我問(wèn)離散數(shù)學(xué)老師的那個(gè)弱智的問(wèn)題——”學(xué)這些有什么用？“現(xiàn)在也有了答案。并且此時(shí)我又有了把大學(xué)的課程重新學(xué)習(xí)一邊的沖動(dòng)和動(dòng)力，因?yàn)槲野l(fā)現(xiàn)我深深的需要它們來(lái)使我的工作效率提高，需要它們來(lái)進(jìn)一步提升我的認(rèn)知。這種渴望現(xiàn)在是如此的強(qiáng)烈。
概念與關(guān)聯(lián)，是操作系統(tǒng)的基本核心，隨之產(chǎn)生的是價(jià)值觀與方法論。價(jià)值觀決定你的選擇，而方法論告訴你應(yīng)該怎么做。
李笑來(lái)老師今天課程里講的這句話(huà)，此時(shí)此刻，我也終于深有體會(huì)了。
我們的人眼看見(jiàn)的東西，耳朵聽(tīng)見(jiàn)的東西，并不代表我們的大腦能理解，沒(méi)有理解我們就不會(huì)主動(dòng)做出行動(dòng)（主動(dòng)和被動(dòng)達(dá)到的層次是不一樣的），沒(méi)有理解的我們就很容易忽略它。所以這就是為什么“聽(tīng)過(guò)了這么多的道理，你依然過(guò)不好這一生”的原因了。
所以，思考、實(shí)踐，知識(shí)才能產(chǎn)生效果！
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