AI時代下的「深度學習」
這篇是意外翻到的，本來只貼在Medium，就再貼過來給大家分享。基本上這算是《精準學習》的讀後心得，不過今天再重看一次，還是覺得蠻有感的。
知識建構經濟的樣貌
從開始上學，一直到進入職場工作，許多人每天都在學習。近年來一個很大的趨勢改變，就是所謂的「知識經濟」的世代已然來臨。隨著知識取得的成本大幅下降，這下子已經不是「知識爆炸」這麼簡單的問題而已，而是我們要如何改變自己的學習方式，重塑自己的品牌，才不會被越來越多的黑科技及新環境，輾壓我們的職場競爭力。
工業革命讓許多不願或無力改變的人丟了飯碗，資訊革命則正在發生同樣的事，接下來是AI革命。「知識」不管在哪個時代，都像是不易貶值的美金一樣需求強烈。過去是知識數量建構起來的經濟，能讀書就是一切，學位高的人社經地位就高。後來則是知識速度建構起來的經濟，大家透過快速的分享，不論是各式各樣的know-how，都可以用最短的時間，透過文字，圖像甚至是影片就讓大家都得到需要的知識，完全又是不一樣的經濟體面貌。
AI時代來臨，知識建構經濟的方式已悄悄在改變，接下來是知識的「深度」會建構起新一波的經濟模式。
OK，那我們來看看知識的反面，也就是學習。
學習的本質
深究「學習」的本質，就是一個input轉出output的過程。
input就是我們熟知的「資料」，output就是經過我們消化過後的結果，也就是「知識」。從小到大，我們的學習過程就是跟著既有的文字，試著用自己的手畫一個出來；聽到令人愉悅的旋律或節奏，會不由自主的啍唱出來；從課本上學到數學及物理的知識，在需要的時候就會拿來派上用場 ，從書中看到激勵人心的文字，就會讓自己的心態變得積極，去要求自己「有為者亦若是」。
學得快很好，但不見得有效
由於我們還在「知識速度建構經濟」的時間中，所以我們的學習觀念，都已有相當程度的扭曲。受到許多誇張的媒體追捧，加上現代人被過度刺激的感官，大家似乎相信有所謂的「快速」學習。像是什麼「21天學會遊戲設計」，「7天學會C語言」，「3分鐘掌握Excel所有功能」。不然就是馬雲的用人術，郭董的語錄，馬克．佐伯格的快速迭代觀念等，大家都希望跟張無忌一樣，只要學會乾坤大挪移的心法，心法只需3個時辰，馬上就可以跑去單挑六大門派。
我們變成只想要學的快，但學到的東西永遠都只是一些零碎的知識，有如孤島一般沒有互相連結。雖能解決一些工作上的需求，但卻沒有改變我們解決問題的思維，沒有那種能適用在更多狀況的知識。就像書上寫的：
學習之後，若你解決問題的思考及方法都沒有獲得改變，那就是無效的學習。
我曾經對能讀許多書這件事十分著迷，甚至想去學速讀。因為看到那些名人，每個都是熱愛讀書的人，就想著我也一定要做得到才行。我雖不討厭讀書，但很奇怪的是我每次都會遭遇讀書的倦怠期，就是會有一段時間我什麼書都不想讀，覺得再怎麼讀看到的就都是這些事情，我又做不到，再看還不是一樣？過一陣子後，似乎是身心獲得休息或是改變了些什麼，才會又獲得看書的能量。
現在重新再想過這件事，我才瞭解那個倦怠期是怎麼回事。那是我需要深度思考及真的付諸行動的時間，而不是急著補充什麼資料的時間。
也就是說，不管你在學習什麼，我們一定要像穩住船舵般，時時詢問自己：「我花時間學習這個，我要改變什麼？」。學了英文，就是為了要能口語溝通，而不只是能讀能寫，那我去上課，去訂閱課程，最終就是一定要敢開口說英文，跟外國人溝通；訂了「經理人」雜誌，看傑克．威爾許的管理聖經，就是為了要改變自己管理的風格及思維，而不能總是靠著直覺或感覺在做決策；看了許多名人傳記，成功學的書，就是為了要改變自己的行動及思維習慣，要「像」你嚮往的名人那樣行動，那樣思考，而不是受三天補魚，兩天曬網；看股市名人說股票操作一定要有紀律，但明天還是受不了股市震盪，照樣殺進殺出。
那些「機器學習」教我的事
如果從這個角度看,我們就會發現學習臨界知識最方便的教材,其實是盤點我們每天的生活。盤點每一天的決策都是在什麼樣的假設下做出的,又産生了什麼樣的結果。我們要追問問題的過程,而不僅是自己事後解釋為什麼。只有這樣做,我們才能夠知道自己過去的假設是否正確,並思考應該如何改進,以便在未來以更正確的假設指引目己的決策和行為。
一樣是來自於「精準學習」內容。 所謂「臨界知識」，便是我們經過深度思考後，發現具有普遍指導意義的規律或定律。籍由每日反思(也就是「日課」，每日的功課)，我們能漸漸改變及修正我們的經驗及假設，在未來做出更好的決策。
AI時代來臨，大家都在講「人工智慧」和「深度學習」，但沒什麼人特別在強調什麼是「機器學習」。其實真正在從事相關行業的人都知道，「機器學習」才是這一切的基石。
機器學習在做什麼呢？定義清楚要解決的問題後，分析出其底層規律，收集足夠多的資料，建立起推論模式，訓練，修正權重，再訓練，修正反向傳播的參數，增加神經元，加深處理層，再訓練，再修正，直到整個模型的推論結果，可以用來真正解決問題。
所以，機器學習過程其實就是我們的日課。
我們的大腦，也就是我們的神經網路，隨著我們年紀越來越大，背負的責任越重，面對越來越多，越來越複雜的問題，要做得好，做得漂亮，就得不斷的加深思考維度。總是只憑直覺或感覺決策，你只能得到品質不穩定的決策，然後每況愈下。
每天從日課寫出來的東西，其實就是訓練我們「深度學習」最好的資料。我們把心中有感想，有感覺的事情，毫不掩飾的寫出來，然後去思考整個來龍去脈，跳出「自己」這個角色，不帶感情的再看看同一件事，怎麼做會更好？今天是否看到什麼金句？聽到了什麼理論，勾起了什麼回憶？
當時為什麼做了這樣的決策，受到什麼觀念的影響，缺少什麼必要的知識或認知，思考的深度是否不足…我們幾乎可以斷言，人與人之間的差距不是來自年龄，甚至不是來自經驗，而是來自經驗總結、反思和昇華的能力。
「深度學習」不是技術名詞，而是我們該趕緊開始的功課
什麼是「洞見」
我們常聽許多名人的「洞見」，做為大家決策或判斷的依據。但這所謂的「洞見」，若只是當作像巫師一般的「預言」去看待，我們永遠學不會如何像他們一樣有洞見。其實他們的「洞見」也並不是什麼水晶球能看到的東西，大家的起點都一樣，每天的生活都是未經加工的素材，只是他們會嘗試以不同的角度去解讀同一個經驗，而我們的判斷就是來自於經驗，當他們把經驗拿來反思及調整，讓下次的判斷變得更好，成長的複利效果累積出來的這些經驗，就成為我們認為的「洞見」。
所以這年頭真正值錢的，不是幾天學會什麼東西，而是你可以消化出什麼「洞見」出來。我們真正要訓練的，是如何把事情看得更深，找出更深層的「為什麼」，再反推回來，修正我們對同一件事的觀念及處理的方法，再下一次遇到類似的事情，就能驗證自己的新觀念及方法，是否有變得更好？這樣子的「深度學習」，正是目前網路世代最迫切需要的訓練。你的學歷只是一堆資料的堆積，讓你在考試中拿來填答，獲得分數。你的經歷是一系列的知識及經驗，讓你有機會去思考一些問題，獲得一些know-how。但你能由你擁有的資料，你經歷的經驗及獲得的知識中，消化出多少有深度，能跨領域通用的「洞見」及「原則」，這就要看你「深度學習」的馬步蹲得紮不紮實了。
從寫作開始
或許你此時有一種後悔莫及，或是相見恨晚的感覺。別擔心，就從寫作開始。寫作正是「深度思考」的最佳實踐：在苦惱著不知該寫什麼的停滯中，在不斷修整描述的內容中，在來回重讀，確認語句流暢的過程中，你都是在思考，為什麼不寫A，要寫B？為什麼修成這樣，而不是照原來那樣描述？為什麼重讀後覺得哪裡怪怪的，還是有哪裡是不是沒有先交待？…一但訓練到習慣成自然，看其他事情的深度就會開始有所不同。
寫作帶給我們的複利效果，不只是思考的訓練而已。在《寫作，是最好的自我投資》裡表述的更露骨，更直接：
在我看來,如今職場有兩個網路般的特點:「流量為王」和「認知為王」。這兩個特點構成了一個人在職場上的個人品牌和話語權,也就是你在職場上的籌碼。在某種程度上,這兩個特點是超過專業性的。因為專業可以被替代,只有流量和認知永遠跟著這個人,不會被取代。而寫作就是建立專屬於自己的流量池和建構話語權最好的方式。
沒錯，就是品牌，就是影響力。寫作的槓桿效率其實很容易理解：
如果你是做銷售的,每天見客戶,一年頂多也就見幾千人;但是如果你寫作,可能當天晚上就有幾千人閱讀,你一晚的曝光量,抵得上別人一年的辛苦,完全不是同一個量級的競爭,這不是分分秒秒碾壓同行嗎?
所以，深度學習也好，寫作也好，都是AI時代下我們不能再視若無賭的核心技能。把目標放在複利效果上，現在開始絕不算晚。
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Google實驗室Area120釋出了一個「製作遊戲」的遊戲叫「Game Builder」。
主要的用戶是遊戲編導，方便他們以拖拉卡片的型式來驗證遊戲性好不好。
因此這個專題就是「Game Builder」的"真心話(好用難用都會說)"和"大冒險(真的來挑戰看看能做什麼遊戲)"囉！
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