虽然我对《U型理论》这本书的评价很低，但是书中提到的“向未来学习”的理念却着实让我困扰了很久，我认为这是一个无比正确的概念，却又是一个无法实施的过程。

　　在小时候看《三国演义》的时候，我们都会觉得诸葛亮的智谋第一，因为他可以“事前知”，周瑜智谋虽然不差但是却不如诸葛亮，因为他是“事发才知”，而曹操的智谋就更差一些，属于“事后方知”。如果我们能够向未来学习，那么就等于我们可以像诸葛亮一样，在事发之前就能够预判出事情的走向和结果，虽然不敢说绝对立于不败之地，但是总应该比那些向过去、向现在学习的人赢面儿大了很多了吧。

　　理想确实可以很丰满，但是有谁真的能够像科幻小说、影视中那样，从现在穿越倒过去，带着“未来的知识”去打败“过去”呢？

　　我相信每个人都会看到“向未来学习”的价值，但是怎么才能做到呢？

　　我丝毫不敢说、甚至不敢想自己可以找到答案，但是近期来一直关注人工智能围棋的事件给了我一些启发，让我可以有了一点想象的空间。Alpha Go的事件想必很多不了解围棋的朋友都已经听说了，而Master网络围棋60连胜全球顶尖高手的事件更是让所有的惊诧——未来的人工智能将会发展到怎样的地步呢？

　　虽然我并不知道未来会是什么样子的，但是我们谁都可以知道哪些科学方向是面向未来的，比如人工智能。如果人工智能是属于人类未来的科学，那么我向人工智能去学习是不是就有可能实现“向未来学习”呢？

　　我认为向人工智能学习的部分应该包括三个方面：

　　第一，应当尽量扩充自己的数据库

　　学习型人工智能是目前的主要发展趋势，学习的目的就是让人工智能通过对数据的累积、分析，判断出可能性最大的结果并依据这个结果采取应对策略。只有当数据的总量达到“大数据”量级的时候，才能够由质变成为量变，才能够让人工智能得出的结论足够正确。

　　作为我们人类也是一样，尽可能地多学习，多记忆，不受限于某一具体学科方向的知识体系将会让我们的大脑处于一个数据累积的阶段，对于知识的积累则会让我们看到事物发展的更多可能性与合理性，并帮助我们对结果进行判断。

　　第二，应当提升自己的计算能力

　　人工智能的效率是体现在计算层面的，围棋顶尖选手们认为最无法和人工智能围棋抗衡的部分就在于计算（有棋手认为如果时间充裕的话还有可能战胜Master也是因为计算的缘故）。只有提升了计算能力，才能够保证充分使用之前获得的海量数据，如果计算力跟不上，那么数据再多也都变成了无效数据。

　　在经常遇到的情况当中，结果导向、奥卡姆剃刀、大数法则……，很多很多都是帮助我们提高计算能力的方法。在无法全面提升大脑的数字计算能力的时候，我们就必须通过算法（思考逻辑）的改变来保证计算能力的提升。

　　第三，尽量采用理性思考的方式

　　这部分不用多说了吧？机器是没有感情的，所以它能够做出纯理性思考和判断（如果有了感情，那它就不再是“人工智能”而是另一种“智能生命”了）。人类如果想要做到上文的前两点，就应该尽力摆脱我们的感性思考方式。我们的大脑中的逻辑越接近理性，就等于我们越接近人工智能，越接近……未来！

　　结束的话

　　在本文的标题中我加入了（疑问稿）三个字，是真的疑问。在思考“向未来学习”的过程中，我设想了很多的场景和可能，但是都没有一个绝对能保证某种结果的答案。这篇文字谈的只是我的看法，根本不能算是结论，希望大家能够说说自己的自己的想法，互相促进，也许可以让我们离“未来”更近一些！