综艺大集合|为什么要学习以及如何学：关于精进、积累和进阶，量变产生质变
最近几年人工智能比较火 ， 实在人工智能也是机器学习 ， 机器学习的本质：
机器学习=模型+数据量
这是一个很简朴的共鸣 ， 实在机器学习也是按照人的学习模式来构造的 ， 人只有不断输入新的信息和知识 ， 才能不断进步自己的操作系统和认知模型 ， 这样人才能不断进级 ， 才有活路 。
当你有足够的语料 ， 足够量的数据量的时候 ， 你的认知模型会越来越好 。
大脑实在是一个反馈流程 。 大脑接受了一定的数据量 ， 一定的练习 ， 形成了一定的理论体系 ， 一个智慧的大脑结构非常清楚 。
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学习本身是反人道的 ， 由于大脑的本能是节约能量 ， 所以 ， 无论任何时候 ， 你只要觉得你难熬难过 ， 你的大脑就在进化 ， 无论任何时候你只要觉得轻松 ， 你都是在使用你的习惯 。
你到底想要什么
《饥饿游戏》里曾提到 ， 让人们惊骇的实在不是死亡 ， 而是但愿 。 你一旦有了生的但愿 ， 有了想变成有钱人的但愿 ， 有了要出人头地的但愿 ， 你就会欲求不满 ， 继而你就会想要得到 。
我记得安东尼罗宾说过 ， 想要得到实在就两点 。 第一 ， 你需要有强烈的意愿 ， 第二 ， 切实贯彻天天的计划 ， 做好相应的任务 。
所以 ， 许多人跟我说减肥 ， 走不了几公里 ， 实在就是你想要得到的欲望不够强烈 。
本身我属于偏瘦体质 ， 一顿不吃就掉2斤的人 ， 为了增肌 ， 就是为了肌肉 ， 也不在乎肌肉损伤 ， 肌肉练得好的 ， 没有一个没损伤的 。 结果呢 ， 有一段时间就是一天十个鸡蛋啊 ， 你说对身体好吗？
假如你的欲望足够强烈 ， 任何事情你都愿意去做 ， 任何委屈你都能忍得住 。 这都取决于你到底想不想要 。
我们在人生长河中的位置在哪儿 ， 这是一个大的命题 。 但是 ， 你现在在某个环境中的位置在哪儿 ， 就是一个很实际的题目 。
而要精确定位你的位置 ， 首先你得明白 ， 你想要的到底是什么 。
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好了 ， 人生说到底是很简朴的一件事 ， 就是两个题目：
1.你想要的到底是什么？
2.怎样获得你想要的？
想明白这两件事 ， 然后就不带情绪的去做 。 许多人往往的矛盾在于 ， 做的时候却在思索 ， 该思索的时候却没有思索 。
同时 ， 我们需要做的是健忘一切外界的评价尺度 ， 回到内心 ， 用自己的大脑去思索 ， 自己所在的位置不重要 ， 每一天跟昨天比拟自己的成长才重要 。 这样我们才能找到一个永恒不变的前进方向和尺度 。
学习的方式-对标与读书
进入一个行业 ， 走捷径的学习方法是：找到你的标杆学习 。 找出这个领域做得比较成功的人 ， 探究人家做对了什么 ， 掉过哪些坑 ， 根据自己目前的能力和资源 ， 哪些是可以在你这个阶段模仿的 ， 哪些是需要避免的 。 这个标杆一定不要太高 ， 是自己跳一跳就能够得着的 ， 跟最近学习区理论一样 ， 太难 ， 你做不到 。 太简朴 ， 你没提高 。 你研究马云 ， 不如研究你看得到的那些新起来的新秀 。 由于这些都是鲜活例证 。 离你最近 。 那些做了很多年的 ， 我们会给自己找理由 ， 说人家积累了很久 。 自己做不到 。 鲜活代表这个策略还过期 ， 例证代表这条路子可复制 。
对标的学习是实践性学习 ， 这类知识非常枢纽 ， 往往吹糠见米 。 商人看的书并不多 ， 但是他们一直在解决各种困难 ， 他们一直在实践中学习和思索 ， 时间积累下来也是数目的积累 。
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但在刚开始的时候 ， 有些人的圈子很小 ， 可对接的资源和知识贮备不足 ， 也除了对标之外 ， 扩大自己的知识范围 ， 那这个时候最好的就是读书 。
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