“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 !”
谷歌人工智能專家李飛飛在TED演講中，說到要想讓機器人實現視覺智能，是很漫長的過程。機器人不是照相機，拍攝到的照片并不能實現智能，沒有深度的學習，那些拍下的照片僅僅是機器里轉化的一串串數字而已，沒有任何意義。賦予機器人視覺智能的做法，需要讓機器人像小孩學習一樣，需要經過深度的學習。
其實我們人腦有時候并沒有比機器腦好多少。
今天去培訓，培訓課程里需要用到C#這門計算機語言，可是我在大學里并沒有學過它，更深一層，大學里所學的計算機語言基本上忘光了。一是畢業后并沒有再繼續運用它們，二是在大學學習時，學的很多計算機編程語言和機器原理，基本上是應付考試而已，從來沒有深層次的去理解為何要去學這些東西。而且對為何有這么多計算機語言，從來沒有進行過深度思考。
“為什么人類要發明這么多計算機語言呢？”這個問題突然出現在我腦海，于是在百度上搜尋，網友從機器輸送電路信號的原理和計算機語言的發展史這些角度給讓我滿意的答案。
看完這個答案，我覺得我的大學是白上了，所有的這些知識在運用到時，我才發現我只是懂個皮毛。正所謂“書到用時方恨少”，就是這種感覺。
更進一步，我發現大學里所有的課程開設是有原因的，基礎的知識一旦理解，基礎的只是一旦發生了聯系，整個學科的體系一下子就明朗了。而曾經我問離散數學老師的那個弱智的問題——”學這些有什么用？“現在也有了答案。并且此時我又有了把大學的課程重新學習一邊的沖動和動力，因為我發現我深深的需要它們來使我的工作效率提高，需要它們來進一步提升我的認知。這種渴望現在是如此的強烈。
概念與關聯，是操作系統的基本核心，隨之產生的是價值觀與方法論。價值觀決定你的選擇，而方法論告訴你應該怎么做。
李笑來老師今天課程里講的這句話，此時此刻，我也終于深有體會了。
我們的人眼看見的東西，耳朵聽見的東西，并不代表我們的大腦能理解，沒有理解我們就不會主動做出行動（主動和被動達到的層次是不一樣的），沒有理解的我們就很容易忽略它。所以這就是為什么“聽過了這么多的道理，你依然過不好這一生”的原因了。
所以，思考、實踐，知識才能產生效果！
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