学习敏感度

学习敏感度指的是不断从自己和他人经验和知识中快速学习的能力。具备学习敏感度的人善于学习不同领域的经验和知识，并将他们与自己已知的建立联系，摈弃过时的工具和方法，永远以一副准备好随时学习的状态去学习新知识，在过程中不断寻求反馈，并不断系统化新知识。

如何能不断保持学习敏感度，以下是三点建议：

一洞见行业发展，站得高才能看得远

社交媒体的兴起，公众号的流行，给我们很多接受信息的来源和渠道，你不妨关注一下你关注的行业领袖他们在关注的东西。行业领袖们站得高看得远，始终站在行业发展的前沿，关注行业变化，对行业发展趋势有较为明确的预测，甚至引领行业的发展。

二实践出真知

学习敏感度是干出来的，不是想出来的，只有方能知不足。项目结束时，项目组成员都会重新坐在一起，为了庆功也为了总结。我相信你听到的“肯定”也一定多于“批评”，大部分人的进步就止于此，而具备学习敏感度的人会主动地多方寻求建议和反馈:有没有可以改进的地方？如何在下一次更好地实现项目预期？在这个过程中，“空杯心态”就显得尤为重要，因为我们总会假想对方都是站在对立的角度提出的建议，于是我们总是忍不住为地自己的辩护。记住这句话“我是不是有更好的方法可以。。。”，它一定有助于帮你接触和学习不擅长的领域。在得到建议和反馈之后，你需要找机会去进行检验。可以是试验也可以是试错，在创新时代，试错反而是一个降低风险又行之有效的方法。在试验或是试错的过程中，不断与之前的经验建立关联，寻求最好的解决方案，之后再不断循环寻求反馈，再改进，使之成为学习和实践的正循环。预测未来最好的办法就是创造未来。

三是跨界思维，融会贯通

在这个跨界的时代，“颠覆你的与你无关”,所以千万不要仅限于自己的专业领域，要拥抱新技术，学习新知识，特别是其他领域的新知识，拿来主义，积木式创新会大行其道。AI时代就是将看似两个独立的学科:电脑和人脑联系起来，看似独立的两个行业，通过模拟，学习人脑从而超越人脑。通过机器学习，使冰冷的机器具备理解，推理和认知功能，不仅优化流程，完成各种重复性工作，同时具备人脑独有的认知和创造功能。因此未来更多的要学习如何人机合作，人机共舞，让机器更好的为人类服务，明确哪些事机器可以替人干，哪些事机器干得比人好，如何发挥各自优势，才能最大化自己的价值。

AI时代，过去死记硬背的知识随移动互联网的出现随手可得，因此不管你能背诵圆周率小数点后多少位数字都毫无意义。随着计算能力的提高，算法的普及，左脑的逻辑计算能力会越来越不值钱，而开发右脑功能目前机器与人的差距还非常大，是提高核心竞争力的好方法。我们可以大胆预测，伴随着AI时代的来临，“设备”将慢慢退出历史舞台，电脑变成智能助手，我们也将从一个移动为先的时代进入一个AI为先的时代。再不提升你的学习敏感度就晚了，因为未来跟你竞争的将是人工智能，最有学习潜质的机器大脑。