2017年，人工智能战胜了我们人类的顶级围棋手。某些方面说，预示着人工智能的智商超越了人类。可是那个机器智能又是怎么赢得胜利的呢？
做为普通人的猜测就是：靠着计算机强大而快速的运算能力，见招拆招，咱们走一步，他有成百上千种的走法算出，再择优输出。然而实际上，人工智能的胜利靠的是长期主义的“战略”，而不是局部精确的“战术”。
让我们简单重复一下那个人工智能阿尔法狗的工作原理：
1、决策网络：模仿人类，根据“直觉”，找出当下局面最好的5-10种可能的落子点；
2、价值网络：评估上面那几个候选落子点的胜率。是什么胜率？走到终局的胜率。
3、增强学习：人工智能开始的时候“直觉”不会那么准，对胜率的评估也因受到计算深度的控制而未必那么精确，但它可以通过增强学习，进行大量训练，不断进化，进而战胜人类。
这里的要点是：
不管一盘棋多么漫长，阿尔法狗评判一手棋只有一个标准--下到最后的胜率，既走出当下能赢得全局获胜概率最高的那手棋。
人的自我学习和进化，和人工智能非常接近。
有计划没行动是纸上谈兵，有行动没计划是自寻死路。
爱默生说：“一个人如果懂得如何去做，那么他将永远不会失业。一个人如果懂得为什么去做，那么他将永远是自己的主宰。”
然而，长期思维容易让人产生“完美主义”，大事还没有，小事不肯做，四处游离。
解决方案是：专注做好眼下最重要的那件事。
乔布斯的一本个人传记，说到他有个特点：
他会在一段时间对某件事特别专注，然后突然之间，又去关注其他事情。在工作上，他会在想做的时候专注于想做的事情，对其他事他就没反应了，全然不管其他人多么努力地想让他参与进来。
这其实是乔布斯个人算法的另一面：
我只要最好的，我只管把眼前的一件事做到最好。
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