如何在AI时代有效建立起自己的优势
（附人工智能，大数据与复杂系统交通指南）
最近人工智能、复杂系统等概念越来越火，大家都越来越担心自己的工作是不是以后会被机器人取代，特别是人类在围棋上面被毫无悬念的横扫之后。不学习就直接被淘汰，譬如美国的工人阶层就是一个最明显的例子，即使Trump将工业的工作机会强行弄回了美国，
但长久以往人类对于工人技术的需求会越来越小，最终成为书中的历史。但被机器人取代还是相对比较长期的趋势，而短期更需要担心的还是人和人之间的竞争。
有没有人想过为什么现在社会竞争越来越激烈，我觉得原因可能分为两部分，一部分是人和科技的竞争，另一部分就是人和人之间的竞争。
人和人之间的竞争加剧很大一个原因就是互联网。因为互联网降低了获得知识的门槛，使得任何人都可以通过互联网低成本地习得所需的知识参与竞争，而原地不动的人自然就会被淘汰掉。
在以前，一个人只能干一类事，因为技能被自己的生活环境局限住了，只能接触到身边力所能及的技能知识，所以一辈子可能都只接触到这一个技能和行业，但这种原始的环境实际上也是一种护城河，保护了自己相对他人的优势。但是现在互联网打破了这种隔离，把所有人都放在了同一个平面靠实力直接竞争，所有想学习的人都可以轻而易举的学习到感兴趣的领域，譬如编程和Machine Learning等，技能的获得几乎没有成本。
这样一来，竞争的就是每个人对于知识的理解深度和自身的努力程度了，不再具有之前由于生活圈子的局限而产生的护城河，只要利用好了互联网资源，任何人都可以将自己PK下去。
这也是为什么每个人都会焦虑，因为没有安全感，自己在工作上不再是不可取代，世界上任何一个人都有可能取代自己，甚至比自己要求的工资便宜得多，所以要给自己所在公司一个理由，why me？
为什么兴趣会越来越重要？因为大批对自己领域感兴趣的人可以毫无阻碍的进入自己所在的领域，还比自己更加有兴趣钻研这个领域，长期以往自己积累的优势自然就会逐渐消失。越觉得自己工作毫无挑战性，那说明自己工作的进入门槛越低，自己在未来竞争中的优势越小。
那怎么办？除了不断学习没其他办法，总不能怪别人太努力吧，特别对于中国这样一个自古就强调努力的民族。
很多人不知道自己的兴趣在哪儿，甚至进入社会之后依然在茫然。其实想找到自己的的兴趣只有唯一的一个办法。那就是一个字，试！找不到兴趣的原因无他，就是因为自己接触的东西太少了，被自己画的圈限制住了。只有保持好奇心不断去尝试没有接触过的东西，我们才能在对比中找到相对喜欢的东西，自己的视野也在寻找中变宽广了。只有找到自己喜欢的东西才能真心投入时间进去，才能一直积极主动的保持竞争力。
互联网降低学习成本不可阻挡，知识也会在竞争中不断快速进化，不进则退也只会愈演愈烈，我们能把握住的只有不断学习的能力，找到自己的兴趣和合理的定位，利用优势建立相应的护城河，不然最终只有被取代的命运，无论是被人还是机器人。Machine Learning固然重要，Learning Machine似乎更为重要...
怎么建立起自己的优势呢？
平时少看几篇散乱的文章，多看几篇系统阐述的书；少看几个零杂的视频，多听几节系统构架的课。
学一个领域最关键的是建立自己的理解系统，而不是死记硬背散落的知识点。只有真的把各个点通过自己理解的逻辑连成线和网才叫真的懂了，这个才是永远不会忘的东西，也是真正的核心竞争力，具体每个点的细节并不是那么重要。
想要真的形成自己的一套东西，必须扎扎实实的思考出整个框架和逻辑，广度都是建立在一定深度之后，没有深度作为基础的广度就是空中楼阁，遇到实际难题一碰就散。
比如关于人工智能，大数据与复杂系统的学习，就大可以抽出整段时间，详究每一个细节概念和其应用。这次我们带着一批圈子里的弄潮儿联合万门大学所做的《人工智能，大数据与复杂系统特训班》就是一次深入学习的绝佳机会。
《人工智能，大数据与复杂系统特训班》分五个部分：人工智能数学基础充电，Ipython notebook数据挖掘实战，机器学习vs复杂系统理论之旅，深度学习编程实战，人工智能产业实战几大板块。导师由来自世界顶级名校的大拿和知名AI创业公司的CTO等组成：
许铁：以色列理工大学机器学习博士、巴黎高世理论物理与复杂系统硕士， cruiser创始人,在知名神经科学期刊著有论文。
