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今天听书听到对冲基金桥水总裁写的《原则》一书，提到意见听取，感觉和 ML 算法有异曲同工之妙。他提到一个权重的观点，说决策时，采取独裁与民主都不可取。在他的公司，所有人都有一个集点器，不按照职位入职时间，所有的观点都被记录，预测正确加分。在某个问题上有成功先例的人，该领域的权威，获得更多的权重点数。以上均为复述，待稍后回顾本书再修改补充。不禁想到，事实上，在各行各业，都有师从大师的人更容易取得成功的倾向。作为举例，也是凑巧翻到听书版《建筑家安藤忠雄》（本人看过纸质），作为高中学历，从未接受过科班教育的建筑师，（这在建筑界大师中极为罕见）其也细致的研究过一代大师勒·柯布西耶（我认为可能是 20 世纪? 最伟大的建筑师），（当然更与其游历日本、欧美，实地考察建筑、以及多年从业与勤勉不屑坚持自己的设计核心，并懂得与不同意见商榷分不开。）在目前学到 ML 课程的神经网络，采用了分层，然而人的大脑，存在中枢这个东西，如何将这一概念应用到 AI 的设计与算法上，可能更先进的算法会有展示，没有的话，可是思考。眼睛疼的时候在听书，虽然感觉很食肉糜，但是肉糜好吃。《彼得·林奇的成功投资》作为投资界的两位大神，两人竟然均在年轻时做过高尔夫球童。于此想到，高尔夫球都是商业成功人士打的（至少在当时），赚零花的时候，收货了一线大佬的投资经验。于是想到，要注册个 twitter 或者什么（曾经有一个学术界的 facebook 网站，一时忘记名字了）多接触各大权威，拓宽自己的思路，却不盲从。对于 AI 的设计也是如此。《原则》一书中还提到，很多时候，即使做了所有可能的分析，决策时依然会失误，因此永远要尊重市场。History repeating itself, but history is never now. 进化的要意是适应。作为 AI 的设计者，说白话就是能跑，跑的好的（预测的准）的才是好算法。跑得不对，就是哪儿有问题没想到。尤其喜欢彼得林奇提到的逆市思维。提到的作为个人投资者的优势。这一点和安藤忠雄作为拳击手，与其受到切格瓦拉影响，“对抗”的思想很像。突出自身优势的产品才更具有市场竞争力，更快的获得成功，就是成功本身。美剧《硅谷》中，主创业者虽然有宏大的理想，但其产品并没有及时推出获得很好的销售业绩，没有业绩的支撑，资金链就容易断裂，影响后续发展。眼光可以伟大，但是着眼点必须现实。考虑到个人的设计、美学、自然科学、数学、计算机、心理学背景，考虑未来方向为机器人。
