近一個月以來，通過反復(fù)思考和研究，我下了一個重大的決定，從2017年10月20號開始，我要開始學(xué)人工智能（簡稱AI）。
決定雖然倉促，卻也并非無源之水。其中緣由會在下面的文中分享。
一、我的思考與決策
有人問我，人說三十而立，這么個年齡學(xué)人工智能這么高端的東西，腦子進水？
不是抬杠，換個角度想想，所謂“三十而立”，真的成立嗎？
如果我們這代人真能活到120歲，三十歲的年齡，不才是少年時期嗎？ 如果你的孩子小小年紀說我已經(jīng)學(xué)了這輩子能用到的所有技能和知識了，往后我再也不學(xué)習(xí)任何東西了，你是你不是會真的瘋掉？
真正的學(xué)習(xí)是步入社會后開始的，相信很多人不會否認這一點。
可是現(xiàn)實中，當(dāng)你在學(xué)英語，學(xué)計算機，學(xué)演講，學(xué)寫作，他們會說:“現(xiàn)在學(xué)這個沒必要吧，而且花那么多時間精力好像也不值得！”
你有沒發(fā)現(xiàn)但凡學(xué)什么都想著有用的人，往往都是不怎么愛學(xué)習(xí)的人，也往往混的不怎么好？換句話說，他們生存的質(zhì)量并不高？
你會發(fā)現(xiàn)真實的學(xué)習(xí)場景往往要求我們學(xué)以致用，換句話說，叫“現(xiàn)學(xué)現(xiàn)賣”。
時代的改變是隨時發(fā)生的，因此學(xué)習(xí)也應(yīng)該是隨時隨地發(fā)生的，是要持續(xù)一輩子的事情。從這個意義上講，任何事物不論什么時候開始做都不晚，隨著時間推移帶來的緊迫性，反而是越晚越應(yīng)該開始！
越是害怕自己學(xué)不會，越應(yīng)該盡快著手學(xué)習(xí)。
你必須學(xué)，否則隨著年齡的增長，你會發(fā)現(xiàn)當(dāng)下的生活會逐漸離你遠去，你只能永遠的活在過去。這個問題想想我們的父母早些時候排斥智能手機、排斥微信到現(xiàn)在的隨時在線，自己網(wǎng)上購物就能看出來，我們甚至可以得出這樣的結(jié)論:學(xué)習(xí)能力是和人生幸福是正相關(guān)的。
任何人、任何時候只有不斷更新和學(xué)習(xí)才有未來，沒有持續(xù)學(xué)習(xí)的動力和決心的人才悲哀。如果站在對自己的人生負責(zé)人的角度思考這個問題，對于是否應(yīng)該學(xué)習(xí)新東西的結(jié)論也會不一樣。
好吧，即使站在最功利和實用的角度思考，科技行業(yè)無疑是產(chǎn)出非線性最強的行業(yè)之一，即邊際成本幾乎為零的行業(yè)，因此也是高成長性的行業(yè)。無論是投資還是就業(yè)，選擇進入這個行業(yè)都是高回報的。
而人工智能，是未來一切核心的基礎(chǔ)，人工智能或成為下一次工業(yè)革命發(fā)生點。無論是國家還是個人，都不能再錯過這次搭上新工業(yè)革命快車的機會了！
試想如果進入AI領(lǐng)域，長期接觸最前沿的科技行業(yè)，站在科技的風(fēng)口浪尖，長期看來，無論投資和創(chuàng)業(yè)，會不會離大機會更近一些？
二、 學(xué)習(xí)的目的是什么？
1.? ? 檢驗、衡量、挖掘自我學(xué)習(xí)能力。
2.? ? 跟隨趨勢，AI技術(shù)廣泛而深刻的應(yīng)用場景，站在科技行業(yè)的風(fēng)口浪尖。
3.? ? 成為中長期職業(yè)遷移的對象。
4.? ? 給收入開源，保證高成長性公司股票的長期定投。
5.? ? 活在未來，未來的AI技術(shù)就像今天的計算機技術(shù)，就像自來水，會的人不一定帶來直接的好處，但是如果你不會就一定吃虧。
三、 我是怎樣開始的？
1.? ? 調(diào)研行業(yè)狀況，了解到AI行業(yè)人才緊缺，且待遇普遍不低，中國互聯(lián)網(wǎng)巨頭們都在謀篇布局，甚至出現(xiàn)大企業(yè)爭搶優(yōu)質(zhì)人才資源的壯麗景象；國外IBM、Google、Facebook等科技巨頭們也紛紛加強自己的人工智能方面的專業(yè)團隊。
2.? ? 了解學(xué)習(xí)內(nèi)容，人工智能應(yīng)用廣泛：機器視覺，指紋識別，人臉識別，視網(wǎng)膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統(tǒng)，自動規(guī)劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設(shè)計，智能控制，機器人學(xué)，語言和圖像理解，遺傳編程等。我自己感興趣的是自動駕駛和人工智能的結(jié)合，目前正在了解與自動駕駛相關(guān)的AI技術(shù)。
3.? ? 列出學(xué)習(xí)計劃：短期（半年內(nèi)）每天至少學(xué)習(xí)兩個小時，中期學(xué)習(xí)與實踐相結(jié)合（六到九個月），后期，進入純實戰(zhàn)操作，計劃用一年內(nèi)達成。另外還制定了詳盡課表，積分制，學(xué)習(xí)時長來獎勵自己，獎金用于每個月定投GAFATA。
4.? ? 跟家人交談了我的想法，得到支持和理解。
5.? ? 網(wǎng)上報名跟班學(xué)習(xí)。并且開始聽吳恩達老師（吳恩達是人工智能和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域國際上最權(quán)威的學(xué)者之一）和相關(guān)培訓(xùn)機構(gòu)的視頻課程。
三、? 如何衡量我的學(xué)習(xí)效果？
站在實踐的角度來看待學(xué)習(xí)效果，以最終落地的項目為檢驗標準。當(dāng)然這是一個動態(tài)成長和持續(xù)反饋的過程，實踐量越大，技術(shù)當(dāng)然越好。因此檢驗結(jié)果是以加入科技公司團隊或?qū)で髮I(yè)團隊實操得出能夠良好運行結(jié)果為準。
四、? 我可能會遇到的阻力？
1.? ? AI技術(shù)設(shè)計學(xué)科廣泛：哲學(xué)和認知科學(xué)，數(shù)學(xué)，神經(jīng)生理學(xué)，心理學(xué)，等等。而這些知識，我都不會。
2.? ? 尤其計算機科學(xué)，信息論，控制論，不定性論等，都得從頭學(xué)起。
3.? ? 另外，AI技術(shù)對數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的高要求，高中數(shù)學(xué)經(jīng)常不及格，大學(xué)學(xué)的是法學(xué)專業(yè)，沒學(xué)過高數(shù)，相當(dāng)于也是從零開始。（概率論、數(shù)理統(tǒng)計、矩陣論、圖論、隨機過程、最優(yōu)化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯理論、支持向量機、粗糙集、經(jīng)典邏輯、非經(jīng)典邏輯、認知心理學(xué)，同時也要學(xué)習(xí)高等數(shù)學(xué)微積分、線性代數(shù)，另外編程工具，例如：Python。硬件方面要學(xué)習(xí)編譯原理和操作系統(tǒng)。）
4.? ? 按部就班的學(xué)習(xí)可能會因任務(wù)難度大、時間跨度長而放棄。
5.? ? 計算機基礎(chǔ)約等于0.大學(xué)期間接觸不多的C語言都忘了差不多了，也是從0開始學(xué)起。
6.? ? 環(huán)境影響，得到身邊人的支持很重要，搞不好還會受到來自各方面的冷言冷語。
7.? ? 工作與學(xué)習(xí)精力上的合理分配。
當(dāng)然，學(xué)習(xí)是有重點的，不可能全部都學(xué)，比如哲學(xué)、心理學(xué)等可能直接略過。而且換個角度想，時間允許的情況下，如能get這么多東西，那感覺豈不是不要太美？
五、 那么，我能學(xué)會嗎？
另外，如果失敗，我的付出和努力值得嗎？那些等著看我笑話的人不是更看不起我？
思來想去，如果注定失敗，請給自己一個失敗的機會！
確實，我很清楚這其中的工作量，事實上，即便是專業(yè)IT領(lǐng)域的精英人才也不一定能學(xué)好，何況我這樣的技術(shù)小白要掌握那么多東西更是困難重重。
但是既然想學(xué)，就大膽的開始，“但行好事，莫問前程”。因為每次嘗試都是自我迭代與進化。
這與李笑來老師曾經(jīng)說的進化為新物種不謀而合。學(xué)習(xí)也好，成長也好，自我迭代也罷，其實就像一個物種努力進化為新的物種，不是人人都能順利完成進化，我看中的是這種嘗試和體驗。進化就像爬山，一個沒經(jīng)歷過進化體驗的人，就像沒爬過山的人，你跟他描述路上所見的風(fēng)景，說一大堆爬山的心路歷程，說什么也是白說。
而我這么努力的折騰自己，就是為了讓不確定的未來更確定一些，讓命運的運氣成分再降低一些，不急不躁，日拱一卒，努力攀爬，成長再緩慢也是成長，不也是一件確定無疑的好事么？
因此，目標是不變的，但是方法可能會調(diào)整的。比如考慮到可能按部就班的學(xué)習(xí)可能因為耗時費力又不出效果，可能考慮直接尋找項目合作，采取以練代學(xué)的方式學(xué)習(xí)，獲得更多直接有用的反饋。
最后，我深知自己的思考過程與行動計劃尚有欠缺，因此我十分期待與渴望IT領(lǐng)域的前輩的提點與指導(dǎo)，乃至萬分期待與你們的合作，所以，如果你剛好是個老司機，又剛好看到此文，請一定不吝賜教，我會用實際行動感謝哦！再次感謝！
