1950 年代，IBM 有位電腦科學家 名叫亞瑟．山姆爾，很愛下跳棋， 所以他寫了一個電腦程式， 叫電腦跟他對打。 他開始下棋，結果他贏了。
後來他又寫了一個副程式，在背景執行，只做一件事：就是計算機率，評估目前的棋局，比較贏棋和輸棋的機率，每下一步棋，就重算一次。然後他又跟電腦對打，結果他贏。
最後山姆爾讓電腦自己對打。 電腦就自己下棋，一邊收集數據。 越收集越多，它的預測準確度就提高。 然後亞瑟．山姆爾再回來跟電腦對打。 他開始下棋，結果他輸了。 亞瑟．山姆爾創造了一台機器，它的能力青出於藍，更甚於藍。
這是機器人演化的過程，人也是一樣，需要不斷的學習，並且拉高自己的層次。楊大輝於《深度學習的技》一書中指出，學習的五個層次，一層比一層更深，一層比一次層更有價值。
第一個學習層次是「記」
如何記得牢，若某些事情滿足了記憶條件，就會被記得好。記憶條件有分很多種，能激起你情緒的事情、有押韻的句子、有趣的故事、引人入勝的圖片，這些都是滿足了記憶條件的東西，新奇的特性。除此之外，還有運用聯想的策略，還有重複性，這些都會讓人強化記憶的效果。
於學習規劃上，可以善用間隔效應，將學習的內容進行分割，例如：相對於在一天之內用4小時學習數學的「集中練習」，把4小時分散在四天，每一天學習1小時數學的「間隔練習」能讓你記得更久。
第二個學習層次是「懂」
其意味著你理解了知識，知道前因後果，知道這知識為什麼管用，能起到什麼作用，就是「理解力」程度的表現。人與人的能力的差異，即在此項目上。
為何人會理解呢？就是具備前提知識。假設你從未學過任何醫學術語，也不了解醫學的基本知識，這時讓你嘗試閱讀醫學論文的話會發生什麼事呢？就是完全看不懂，因此，當我們具備前提知識，藉由「相鄰可能」，就會讓你的知識演化。
※相鄰可能指的是，利用生物演化是逐步演化而化，每一次演化就會高一個層次。
第三個學習層次是「網」
其指的是由許多不同的知識點連接、編織而成的「知識網」，其中包括內隱知識和外顯知識。麥特-瑞德里於《當腦中的"概念”交配起來》這一則演說中提及，人類是會匯集他們的大腦， 並讓腦中的概念結合再結合， 使其互相連結，進一步來說，是繁衍。
從自然界的觀察，單一隻蜜蜂威力不太，但整群就會讓人害怕。大腦的神經元，單個獨立的神經元能傳遞與接受非常簡單的資訊，基本上不構成什麼作用。可是當我們的大腦有幾百億個神經元互相連接、通訊時，大腦就有了意識、思考、記憶、感知。
知識與檔案不同，一開始我們會別類的放好，但重點在於讓知識串連，互相連結，效益才會大增。同時知識分為外顯與內隱，外顯可以經由許多的管道得知，例如閱讀，但內隱則是需要親力親為而來。
除此之外，還可以利用思維可視化來證明自己的知識更有價值。用一個例子來說明：假設小明和小強各有100 顆一模一樣的彈珠，如果小明把彈珠排列成了一個米奇老鼠的圖形，那這100顆彈珠的價值就不同，就是思維可視化的威力。
第四個學習層次是「拓」
當你讀到一個知識點時，如果你只是照單全收，那麼你就僅僅收穫了一個知識點。但是，如果你讀到一個知識點後開始思考：
- 「這知識是否正確呢?這知識提醒了我什麼?」
- 「這知識與我的生活、工作領域有什麼關聯?」
- 「有沒有其他知識，能取代眼前這一知識?」
運用這樣方式，於職場也是一樣可以。於有限的時間內，一個領域裡成為專才，先培養一技之長，衡量標準不是證照就是經歷。然後再策略性拓展自己的知識邊疆，運用跨界的能力，創造屬於自己的風格。
第五個學習層次是「活」
引用何飛鵬的先生分享的故事，他說，我有一個同事，非常喜愛讀書，可謂滿腹詩書，出口皆學問。可是他工作卻經常犯邏輯上的錯誤，思考問題也常自相矛盾。他那麼愛讀書，為什麼對他在工作上的幫助不大呢？
原來問題，他是一個讀死書的人，博學強記，但他不太消化，並沒有把書中的知識，轉化成自己的邏輯，所以遇到問題，當然無法有效的轉化、使用。讀書無用，因為讀了書都沒在用。
活的概念用另一個角度，就是用出來，強迫自己把所得到的知識用出來，因為只有用出來，才真正學會，也才真正懂的道理。
這是心智圖主題，分享的第二十篇，標題的關鍵字是起點，而非終點。張忠謀先生提到，踏出校門時，根本不認識Transistor（電晶體）這個字，但是過不了幾年，很多人全都知道電晶體的存在，可見知識是以很快的速度前進，如果無法與時俱進，就只有等著失業的份。
因此，人人都該抱持職業壽命目標是：「無論身處何種行業，都要跟上潮流」。然而，要跟上潮流，必須培養學習的習慣，終生學習的習慣將讓我們悠遊於職涯的大海中。
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