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第二就是对体的人工智能的发展前沿，有一个初的认识。
我觉得如果想要自学一门新的学，最好的方法就是从上往下的路径，然后在这个过程中发现要么样的知识，然后对应补充相应的知识就行了。就像一个人想用最快的时间下山，那么从山顶往下走，总是比从山底绕圈圈一边找路，一边往上走快就是了。因为从知识的山顶往下走，你会知道哪些知识是你现在在用的知识的基础和往下一要么知识，哪些知识路径是不要的，哪些知识是曾经有过但是现在淘汰了的。这样一路下来，脚下的路会非常晰。
举个子：刚发明的汽车，有一多个控制装置和功能，但是发展到手动挡，就只有简单的几个功能了——转向，前进，后退，门，刹车，离合等。进而发展到自动挡汽车，就又把离合术淘汰或隐藏了，自动挡时代的人们，只要学习转向，前进，后退，门，刹车的最基本功能就好了。换句话说，就是离合术知识已经淘汰或隐藏了，不要了。的发展会来多地隐藏杂的结构和操作，使一切向极简的方向发展，无论是汽车，电脑，还是手机，电都是如此。
那么，如果一个人，从山脚下开始学汽车，那么就要从一多个控制装置和功能学起，间会有一堆淘汰的和隐藏的术会学到崩溃，并不知道哪些知识是重点，很易走偏了路。但其实这样的小傻瓜没几个，大部分人都是从山腰开始，往上爬——如学手动档汽车，学自动档汽车。
相反，如果一个人从山顶上往下走，如一个啥也不懂的人想一赛车手，则要会开车吧——要最基础自动档转向，前进，后退，门，刹车的术吧；然后只有这些还不够，要开快，就要开快的车，就产生了开手动档车的求吧，那就要学习手动档小汽车的术知识了……那如果那个人并不想赛车手，只想开自动档车，那他了解自动档，补充手动档知识时，就自然会知道，离合是淘汰隐藏的术点，不是重点知识路径，前面四个是重点要大精力。这就是由求引导的学习，而不是仅仅由方向引导的学习。就不会像从山下往上走那样，有可能学着学着，学到开大货车，开野车，开肯加长等的方向上去了（方向错了）；也有可能大力气学熟练了了离合，结果开自动档发现这个术淘汰了。（重点错了）
可能有人会说，怎么会有人看不赛车手要学么知识啊，肯定不可能往大货车，肯加长的方向发展啊。那是因为赛车手已经是一个很成熟的行业了，已经有人总结了术路线了，所以不会走错。那如果换个子——我想去星际军服役，代表人，远征星辰大，但是现在说星际军了，现在连星际部门都没有。那么现在，我有几条路可以选，军，陆军，军还是两栖特战部队等。那么我应该选哪条道路？能在未来组建星际部门的时候易选中呢？在没有成熟术路线的前提下，从上往下走，则比较易可以看出是主要是军，其次是军。因为在太中的长时间航行，像是一只船或一只航母编队在远征，只有在战或者侦察行星时，会派出小飞船——军进行作战。
计机也是同样的道理。如果一个人从汇编底层开始学起，大概率就会途而废。大部分育人从山腰开始爬，其实也可以，因为育者是面对大众的，不同人自然有不同的路，不可能个个因材施。自己底子还在的的话转到自己喜欢的还是可行的。从上往下只是自己要走的道路会快晰，有重点罢了。
于是，在这个初路的引下，我开始了我的学习。