人工智能在深度學(xué)習(xí)侵贵，你卻多久沒有看書了朴皆？
現(xiàn)在真的是人工智能的高速發(fā)展期娩怎，各種AI產(chǎn)業(yè)搔课，創(chuàng)業(yè)公司如雨后春筍般涌現(xiàn)，人工智能更是成為高校的一門專業(yè)截亦，IT界更是已人工智能為風(fēng)向標(biāo)爬泥，AI人才缺口極大，讓不少程序員蠢蠢欲動投身到人工智能浪潮中崩瓤。
AlphaGo橫空出世袍啡，讓世界人民的目光聚焦人工智能。而促使人工智能新一波浪潮的“功臣”便是是深度學(xué)習(xí)却桶。借助深度學(xué)習(xí)的算法境输，以及硬件上的突破，AlphaGo一舉成為“圍棋之神”颖系。
什么是深度學(xué)習(xí)嗅剖？
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子領(lǐng)域，研究受人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大腦的結(jié)構(gòu)和功能啟發(fā)而創(chuàng)造的算法嘁扼。
簡單來說就是描述目標(biāo)的特征(比如狗的特征)窗悯，運(yùn)用多種表示方法(輸入各種圖像)，通過成千上萬次輸入偷拔，建立模型，然后不斷修正模型亏钩，形成最優(yōu)的準(zhǔn)確度莲绰。
總而言之，計(jì)算機(jī)已經(jīng)能夠自我學(xué)習(xí)了姑丑，在不久的將來算法不斷完善后計(jì)算機(jī)就能像人類一樣蛤签，能夠自我成長，配上計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的運(yùn)算速度栅哀，計(jì)算機(jī)成長的速度將是指數(shù)級的…震肮。
計(jì)算機(jī)已經(jīng)那么完成那么多事了称龙，還在不斷的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，而你又有多久沒好好看一本書了戳晌？
學(xué)習(xí)能力將是未來的核心能力鲫尊。
而學(xué)習(xí)最重要的方式便是通過讀書。
我們正處在一個(gè)需要不斷給自己打補(bǔ)丁的時(shí)代沦偎，你只有不斷的更新?lián)Q代才能不被淘汰…疫向。程序員不學(xué)習(xí)，幾年后就會被不斷發(fā)展的新技術(shù)淘汰豪嚎。中學(xué)學(xué)的理論到了大學(xué)就被推翻了搔驼，層出不窮的理論不斷刷新著你的三觀…。
你可能會說侈询，我有在學(xué)習(xí)啊舌涨，雖然沒讀書，但每天刷知乎扔字、刷微博囊嘉、刷朋友圈，看時(shí)事啦租、看新聞哗伯、看公眾號，知乎live篷角、微課等知識付費(fèi)一個(gè)不落焊刹。我每天都接受大量的信息，怎么沒有學(xué)習(xí)恳蹲？
那你捫心自問虐块？學(xué)了這么多，你記住了嗎嘉蕾？能講出來嗎贺奠？面對問題能解決嗎？
看書學(xué)習(xí)才是系統(tǒng)性學(xué)習(xí)错忱，碎片化的學(xué)習(xí)無助于你知識的增長儡率。
為何碎片化學(xué)習(xí)效率低呢？
讓我們看看學(xué)習(xí)是如何發(fā)生的以清。
心理學(xué)家中“巴甫洛夫的狗”是一項(xiàng)著名實(shí)驗(yàn)儿普，通過搖鈴鐺和喂食建立了狗的非條件性反射，讓狗學(xué)會了搖鈴鐺代表有食物吃的反射掷倔。這個(gè)實(shí)驗(yàn)告訴我們學(xué)習(xí)是在建立不相關(guān)事情之間的反射眉孩。
也就是說學(xué)習(xí)是將不同事物彼此聯(lián)系到一起，并通過相對應(yīng)的神經(jīng)元連接起來。
所以你應(yīng)該能明白智商高的人之所以反應(yīng)快就是神經(jīng)元連接廣浪汪、連接多巴柿。
那碎片化學(xué)習(xí)帶給我們什么呢？
零散知識的輸入死遭，我們很難在已有的知識體系中將它融入進(jìn)去广恢。讀過了裳扯，只是有點(diǎn)印象怜浅，卻不了解知識的內(nèi)涵和外延。就像宇宙中漂流的隕石披泪，四處流浪蜗侈，無處安放篷牌。
碎片化學(xué)習(xí)導(dǎo)致你的知識體系是碎片化的，各學(xué)科的連接很弱踏幻，各種概念連接不起來枷颊，難以達(dá)到融會貫通。
所以學(xué)習(xí)時(shí)間可以碎片化该面，但知識體系必須系統(tǒng)化夭苗。畢竟在這個(gè)加班成為常態(tài)，“996”盛行的時(shí)代隔缀，拿出大段時(shí)間學(xué)習(xí)是十分奢侈的题造。
書籍作為系統(tǒng)化學(xué)習(xí)的常見媒介，是值得我們重視的猾瘸。想想你自己多久沒有好好看一本書了界赔？多久沒有寫學(xué)習(xí)筆記了？
拿起手機(jī)刷刷刷是很爽啊牵触，但你好歹每年得讀幾本書吧淮悼。
年輕人還是要多讀書。
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