“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 !”
谷歌人工智能专家李飞飞在TED演讲中，说到要想让机器人实现视觉智能，是很漫长的过程。机器人不是照相机，拍摄到的照片并不能实现智能，没有深度的学习，那些拍下的照片仅仅是机器里转化的一串串数字而已，没有任何意义。赋予机器人视觉智能的做法，需要让机器人像小孩学习一样，需要经过深度的学习。
其实我们人脑有时候并没有比机器脑好多少。
今天去培训，培训课程里需要用到C#这门计算机语言，可是我在大学里并没有学过它，更深一层，大学里所学的计算机语言基本上忘光了。一是毕业后并没有再继续运用它们，二是在大学学习时，学的很多计算机编程语言和机器原理，基本上是应付考试而已，从来没有深层次的去理解为何要去学这些东西。而且对为何有这么多计算机语言，从来没有进行过深度思考。
“为什么人类要发明这么多计算机语言呢？”这个问题突然出现在我脑海，于是在百度上搜寻，网友从机器输送电路信号的原理和计算机语言的发展史这些角度给让我满意的答案。
看完这个答案，我觉得我的大学是白上了，所有的这些知识在运用到时，我才发现我只是懂个皮毛。正所谓“书到用时方恨少”，就是这种感觉。
更进一步，我发现大学里所有的课程开设是有原因的，基础的知识一旦理解，基础的只是一旦发生了联系，整个学科的体系一下子就明朗了。而曾经我问离散数学老师的那个弱智的问题——”学这些有什么用？“现在也有了答案。并且此时我又有了把大学的课程重新学习一边的冲动和动力，因为我发现我深深的需要它们来使我的工作效率提高，需要它们来进一步提升我的认知。这种渴望现在是如此的强烈。
概念与关联，是操作系统的基本核心，随之产生的是价值观与方法论。价值观决定你的选择，而方法论告诉你应该怎么做。
李笑来老师今天课程里讲的这句话，此时此刻，我也终于深有体会了。
我们的人眼看见的东西，耳朵听见的东西，并不代表我们的大脑能理解，没有理解我们就不会主动做出行动（主动和被动达到的层次是不一样的），没有理解的我们就很容易忽略它。所以这就是为什么“听过了这么多的道理，你依然过不好这一生”的原因了。
所以，思考、实践，知识才能产生效果！
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