是不是经常有这种感觉：一看就会、一上手全不会。

比如，学车时，在场地内开车还好，一上路，遇到行人、电动车、夹塞、雨雾天，完全蒙了，和原来练习好像根本不是一回事。

比如，用模拟盘交易，或者用小仓位交易，感觉还好。可一旦用大仓位，遇到波动剧烈的行情，就开始乱来了。尤其是不设止损，想博一把大的，结果却变成了亏损，抗成了爆仓。

比如，打乒乓球时练习拉球还挺像样，真碰到打球时各种旋转、角度、远近，就开始胡打，完全忘了训练时的步伐、动作、击球点位。

简单的说，是训练模式过于抽象、简单，只应对某一种情况时还好，一旦遇到真实的、复杂的情况，就应对不过来了。好像也没什么好的办法，只能是 训练和生产之间不断切换；训练时只专注某一种技能，生产时则想尽办法达成目标。尤其，要在生产过程中发现薄弱环节，训练时针对性的进行刻意练习。

还有一点，高手往往看起来很自然，好像事情本该如此。事实上，对比一下就会发现，菜鸟的菜在局外人看来，是很明显的。你必须非常努力，才能看起来毫不费力。有时，高手和菜鸟之间，往往只是一系列看越来很小的差异。单看某一个动作，好像差别不大；可这些小小的差异累积越来，便是云泥之别了。

今天，进行了很多次交易。虽然，最后的结果是亏损的。不过，我整体上是开心的。因为我知道：

• 一些亏损是胡乱开仓引起的，之后是可以避免的。
• 一些亏损是正常止损，完全不应该因此有负面想法。

也进一步认识到，提高胜率，判断更快更果敢、眼到心到手到，是我目前最重要的、最需要锻炼的技能。而这两项，胜率+果敢，都是练出来的，是需要时间+金钱堆出来的。虽然我目前花费了大量的时间，也亏不了少钱，但我正在练习这两项重要的技术，是在做对的事，就不担心。接下来，只需要把事情做对即可。

找到的，就是对的，是自己想要的吗？不一定。

找到了，便不再找，也就放弃了寻找其他的机会。

当然，凡事总得有个始终，不然总是无限期无止境纠缠下去，那还做不做别的事了。于是，思考的问题，也得有个边界。界限之内，找到便是找到。

比如，你在输入图片验证码时，就是在帮助算法改进图像识别。

比如，Google 会把一些搜索诸如这样的问题，外包给用零碎时间兼职的人：「怎样才能学会骑自行车」和「自行车怎么学」这两个问题，是不是可以等同，以帮助其改进语义理解算法。

虽说，这些行为背后都有人或公司受益。但，如果把软件（数据和算法）当作一个主体，人何尝不是在给软件打工。

打个比方，富人家养了条名贵的狗；不好意思，狗太不雅了，得用犬。却没时间照顾，于是专门请人来照顾。当然，这个人是在给富人打工，但又何尝不是在为狗服务、给狗打工。

想想，是不是有点奇怪的感觉。人和软件的关系，正在发生微妙的变化。

比如，你在用地图应用导航时，是不是它让你左转你就左转、让你掉头你就掉头，有没有点令行禁止的感觉。到底是你在用导航软件，还是 导航软件在玩你？如果它使坏，多走了几个路口，理由是绕开拥堵，你分得清吗？

互联网里有句话：流量终将流向能让其价值最大化的地方。套用过来，未来终将被更高智能的人（或机器）统治。具体是谁，上帝并不在乎。

不论是互联网，还是移动互联网，好像天生都有规模效应、集聚效应。在为大众服务时，也会把大众的利益，一点一点的集聚在少数人手中。

表现在商业上，就是头部效应越来越明显；
表现在财富上，就是贫富差距越来越悬殊。

这好像熵增效应，天生就只有一个方向，除非有外力介入。而对于科技，能抑制其集聚效应的，就是政治、人文这些东西。科技本身，是不可能自己把自己变得更发散的。

不要过于崇拜科技。科技本身，并不能解决人类全部的问题。纯粹的科技进步，对于人类而言，最终的结果是取代人类、消灭人类，因为人类终将成为阻碍科技进步的绊脚石。

想象一下，如果软件能创造软件，当下一代软件比这一代智能系数提高至 103%，它重新创造的软件智能就是 103% * 103% = 106%，10 代以后是 134%，100 代以后是 1922%。而且，单次的迭代是极快的，并不像人类一样，十月怀胎、十年寒窗。显然，相比之下，人类的进步则慢如原地不动。即使现在人类比机器人聪明很多，可 100 年以后呢？