今天说说关于学习的问题，刚在终极算法这本书中看到一句话，大致的意思是说，知识对于人工智能而言就是数据的统计结果，技能呢，就是程序。这句话让我眼前一亮。我的第一个念头是这句话说的很有道理，而且并不是深奥的理论，为什么我以前没有意识到，我指的意识到是说在概念上跟这个想法一致，而不是擦边球的想法，比如说，我认为技能是我实现现实目标的工具，这个工具可以是实物，也可以是我解决问题的方法，或者是我的表达能力或者语音组织能力，或者是体力也算一种。
是否是因为我懂了，所以才觉得简单呢，如果没有捅破这层窗户纸是否我就依然在窗外，还是不懂。
第二个领悟在于，为什么懂得了那么多道理，却依然过不好这一生，原因就在于，只有知识而没有实现目标的工具。所以，在实践过程中，知识和技能同样重要，不能有偏颇，光有知识没有技能，不能把自己的想法很好的实现，只有技能而没有知识 ，将会很快遇到天花板。
在此再说下知识是数据的统计结果，说对也对，但是表达的其实不够严谨，日常生活中的很大部分知识确实是统计数据的结果，但是涉及基础类学科、科学、艺术等门类就不只是数据的统计 结果，而是通过高度概括的能力而达到的一个结果，当然这中间也是有统计数据的考量。
在此不确定的一点是通过假设设计的实验方式做出来的实验结果算不算一种统计的结果，应该算，统计如果分两种，一种是自然情况的统计结果，另一种就是刻意设计的实验的统计结果，都算，那么知识归根到底还是数据的统计结果。
那技能就是程序，这个该怎么理解呢，程序是预先设计好的一种输入一种情况得出一种结果，这跟我们处理事情的方式很相似，我们正常情况下是现有做一件事的动机，有动机后就会寻找目标，确定目标后会想自己如何实现这个目标，确定自己有能力实现目标的时候，就会分析当下的情况，根据当下的情况及自己手中的筹码，思考解决问题的方法以及需要用到哪些工具，然后解决问题，最终得到我们想要的结果。那么解决问题的方法和需要用到的工具其实对于计算机而言就是她的程序，程序目的就是为了解决一个问题，比如微信要解决的就是沟通的问题，照相机要解决的就是照相的问题，通过实际使用情况，优化程序的过程相对于实际情况就是优化自己的技能，让自己的能力能更好的解决当下的问题。
现在我们来想这样一个问题，说到程序，经常会提到说快速迭代这个词，指的是在程序还不是很完善的情况下快速投入市场 ，在反馈的过程中不断的完善程序，这样程序反而能通过高频次的修改，很快的达到一个理想的状态。现在问题来了，个人如何提升自己的技能，按照前面所说的情况类比，那么就是要去尝试实践，同时要有反馈，通过反馈，我们就能知道哪些是受欢迎，哪些是没意义的，这样就可以进行迭代。
但是问题来了。实际操作会遇到两个问题，第一，就是经常会提到的所谓的瓶颈期，为什么会出现瓶颈期呢，第二、如果只是靠反馈来操作的话，是否就会等到最好的结果，举例来说，现实中的选择经常是开放式的，并不是只有一个正确的答案，这样会出现一个问题，我们到底想要呈现出什么样的结果，如果只是一味的迎合，会迷失了自己，反而做出个四不像的东西，或者不是自己想要的东西。这两个问题留着明天想，过两天来回答。
