人工智慧(AI)是近兩年來最熱門的詞之一了，自16年Google DeepMind的AlphaGo打敗了世界圍棋大師李世石後，人們在驚歎之餘，也意識到人工智慧時代的正式開始。從此，人工智慧、機器學習和深度學習就成為了熱門詞彙，那麼關於深度學習，你知道多少呢?應該如何達到深度學習?
什麼是深度學習?
深度學習是機器學習的一個子領域，本質上是指嘗試去比對神經網路(同樣讓你大腦工作的機制)。通過比對這些神經網路，我們可以重新創造出人腦工作時一些相同的過程。
其目標是要創造出能夠處理一些沒有結構的資料(如影象、音訊波或者文字塊等傳統方式上對於計算機來說很難處理的資料)的演算法，並預測這些輸入的特質。經典的例子是讓電腦識別影象中的貓。
如果你不是一個電腦科學天才的話，這可能聽起來並不令人心動，但實際上，處理實際生活中的問題——如識別圖片中的貓——需要一些非常複雜的函式。並且一旦我們找到如何執行這些複雜的函式，我們可以開始做一些令人印象深刻的事情。
為什麼現在深度學習很重要?
神經網路並不是很新的事物。自從1890年代，我們就已經開始嘗試比對大腦中的神經元，並於60年代末在電腦科學中使用這些原理。
改變的是我們做這些事情的規模。日漸增長的計算能力讓我們比對並處理比以往更大的神經網路。我們也有了更多的資料來訓練這些網路。
那麼究竟應該怎樣去深度學習呢?
1、跳出專業限制
高效的學習，一定要學習與解決某一類問題相關的`所有核心能力，要做到這一點，就必須突破專業限制。
我們所謂的專業，比如市場營銷、法律、文學、政治、歷史，其實只是人為製造的分類標籤罷了，但是，這個世界並不是按照你劃分的標籤單獨執行的。一個市場營銷的問題，背後往往涉及法律、政治、歷史和文化的因素。可是我們的專業，並不管這些：你學好4P(產品、價格、渠道、營銷)、市場細分等概念，就可以畢業了。這種認識，會極大地阻礙我們學習真正應該學的知識。
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2、跳出低水平勤奮陷阱
很多人都說，讀書之後忘掉是正常的，我們把知識都內化成能力了。
事實上，內化成能力的知識是最忘不掉的。那麼，為什麼我們“經典”的讀書方法是低效的呢?原因很簡單，閱讀+劃線/摘抄的讀書方法把一本書拆分成了一個個孤立的知識點，這樣，我們讀書的目的就成了理解和記住這些孤立的知識點。而理解和記憶一個個孤立的資訊，可不是我們大腦擅長的高效行為。大腦的記憶，靠的是將資訊與舊經驗聯絡起來。換句話說，我們記住新知識的最好方法是與已有的知識進行聯絡。
3、打破習慣性防衛，建立綠燈思維
習慣性防衛是人類進化過程中發展出的一種自我保護機制。但是，在知識而非體力佔主導的社會中，這種根深蒂固的習慣會不知不覺中阻礙我們成長。
那怎樣才能打破這種防衛呢?答案是：建立綠燈思維。
什麼是綠燈思維?綠燈思維是，當我們遇到新觀點或者不同意見時，第一反應是：哇，這個觀點肯定有用，我應該怎麼用它來幫助自己?比如，如果我能夠先傾聽再溝通，就能讓員工充分表達意見，可能產生新的創意;而且，充分溝通，也能避免我們討論了半天才發現大家說的不是一回事兒;還有，理解和傾聽，也是和員工建立信任的過程，能夠增加團隊的凝聚力。”
4、反思，提升知識掌握的層次
反思，是一種重要的技能。然而，由於我們教育經歷中缺少反思這一重要能力的訓練，我們大多數人常常把反思當作了總結。反思不是總結，至少兩者的側重點非常不同。總結是對結果的好壞進行分析;而反思是對產生的結果的原因進行分析。
深度學習改變了一切，它讓計算機和人類下棋的思路開始有了本質上的不同，並且將人類遠遠甩在了身後。深度學習絕不只是一場技術革命，或一種演算法的改良。本質上，它是一種全新的理解使用者和商業模式的思維方式。
