提倡终身学习，这已不是什么新知了。但学习的内容不同，学习的方式也应该有所不同。这里借机器学习与人类学习的对比，来谈一谈该怎么终身学习。
人们最熟悉的学习，即Know what，也就是学知识；有了输入，我们要做的是对其进行分类，也就是know which，再进一层，是学技能，Know How，再下一步，是know why，学道理，而最难的一层，是know when and whare， 也就是学会在什么时候展示何种知识，怎么去展示。
学知识，机器早就做的很好了，你想知道什么，搜索一下就可以了。而学习技能，机器目前也正在越做越好，机器学习就可以让机器学会那些人类会做却说不出怎么做成的事。但要机器解释为什么做出决策，也就是模型的解释性，却相对更困难一些。至于让机器能够在不同的乃至陌生的环境下调用不同的知识和技能，则是属于强人工智能才能做到的。
之所以要有以上的类比，是因为学习的目标不同，学习的方法也不同。对于学知识，阅读就好了，零碎时间的听有声书，看电视上的新闻，在这个阶段，终身学习指的不是你要每天学到新的东西，而是说你要保持开放的心态，不要拒绝与自己看法相悖的观点。
对学到的知识进行分类，是需要批判性思维的。分清楚那些是观点，那些是事实，那些仅仅是推测。看到的文章，有那些段落是在打感情牌，那些又是严谨的论证。这样的分类，是一个会随着你的见识增长而改变的过程，将之前的喜欢的文重新翻出来看看，重新做评价，这也是终身学习。
学习技能，那就一定要去练习，要不断的突破舒适区。但刻意练习不是学习技能的全部。将碎片化的知识，围绕着一个技能连接起来，让你调用知识的过程自动化，让你可以在受到干扰时也能完成的同样的好，也是在持续的学技能。在这个层次的终身学习，体现在面对新的任务时既有急迫感，也有兴奋感，这是一种素质，而不是一个姿态。
而对于Know why的学习，最好的方式是输出。输出不是去摘抄看过的书，而是试图用你看过的练习过的已内化成自己的一部分的东西去说服或感动别人。持续写作不难，难得是写作的东西是多种多样的。 是因为会讲故事，使得人类得以展开灵活而大范围的合作。在这个层面，终身学习意味着不断改变自己的故事，不断改变自己输出的方式，只有不拘泥于一种写作的模式和风格，才能驾驭不同的主题。
而学习该在何时何地使用知识或技能，最好的方式是交流与模仿。这是人类天生就会做也擅长的，小孩子从身边的父母那学到的最多的就是这一类，父母如果在孩子面前有欺骗和隐瞒，孩子也会有样学样，学会了欺上瞒下。社会的风气变了，同一个人的表现也会改变，即他如何应用他的知识和技能的方式也会改变。在这方面，我们每个人都是终身学习者。然而，人不应该是环境的傀儡，应该具有主观能动性，终身学习在这一层面，意味着反思环境的影响，选择和谁进行交流，怎么交流，并不断的内省自己运用技能和知识时有多少是旧时经历被动留给自己的，有多少是自我选择的。
总结一下，终身学习，对于在不同的层面，有着不同价值坐标和时间维度。Know where and when， 更多是对应善的层面，目标在于不做一个沉默的大多数，不成为平庸之恶的代名词，其价值体现在世纪年的粒度，你的付出也许你的下一代才会欣赏，并从中获得收获。而对于持续输出，其对应的是求智，目标在于让你和你身边的人从蒙昧中走出，其价值要被认同，要以十年为单位，坚持十几年，也许才能有所收获。对于学习技能，一万小时定理表明了其价值的回收可以以年来看，今年学会一门技能，明年就能用上。而对知识的分类以及获取，关注的是求真，其可以在数天内见到成效，但半衰期也最短。
终身学习不应该只成为一句口号，也不应该成为焦虑的来源，愿这篇小文能够对你有所启发，如果你对终身学习有自己的想法，欢迎在留言区与大家交流分享。
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