深度学习领域的著名学者 Yoshua Bengio 发表了主题为《使用深度学习的人工智能的崛起（The Rise of Artificial Intelligence through Deep Learning）》
Yoshua Bengio说：“首先，通过反复观看强大的人类棋手所下的千万手棋来训练 AlphaGo，然后自我博弈百万局。机器学习使得机器能从样本、数据中进行学习，它是将知识填充到计算机中的关键，这非常的重要，因为有知识才能产生智能。”
其实机器的学习，也是我们学习的样板，阿法狗战胜世界排名第一的围棋选手柯洁，就是学习的典范：
第一个要素就是：练、练、练
对于能力培养“就一个字练”。所以，在我们以提升能力为目的时候，你必须把这个要素加入进去，如果没有针对所提到的关键知识点进行练习，其他的落地方案都是扯淡：什么测评、什么社群、什么个人发展计划，都是花拳绣腿的形式主义。
提升大家实战能力的唯一方法，就是一个字：练。这种练习的培训与学习文化，只有真正练过了，才会清晰地领悟：知易行难的学习规律。我也是一个月写过300页PPT后，觉得PPT没有什么难度了。
第二要素就是：重新重视知识的输入
足够的知识才能产生智慧，我们要对知识学习的耐心，恨不得学了马上用，用了马上改变绩效，虽然这样的可能性的确存在，但是这样的技能都有一个显著的特点就是简单的技能，我们更需要的是一种对学习的敬畏与耐心，知道成长是需要过程的，过渡的追求支撑战略与绩效，犹如饮鸩止渴。要把平时的学习应用到工作中去，你写作不行，就要多学习人家如何写的，能否照猫画虎的体系化学习，而不是半瓶子醋逛荡。
第三个要素就是：多业务场景的实践
在训练阿法狗的过程中，第一个要素就是输入了千万手级别的实战信息，更重要的是人工智能会轻而易举地记住这些信息。而对于人类的学习，就是让这个被训练的人有足够多的经历，或许这就是经验的价值，因为你见得多了，思考问题的点自然就多了。
关于这一点，还有一个非常典型的例子，就是李小龙创立截拳道。在这个过程中，李小龙就是通过不断地挑战各路高手，在不断的比赛与实战对抗上创新方法，这与阿法狗的训练极为相似，最终，不管是泰拳、柔道、拳击、咏春都是李小龙创新的输入。所以对于我们每个人的成长，要学会去面对各种实践与试错的机会，别老觉得我不会就退缩，你不试试，永远不会，只有面对这个量级到了一定的程度之后，或许自然就成为无人能及的阿法狗。
我想每个人的学习过程就是这样的，没有练习，没有体系的输入，没有实践，永远是空谈！
