很多问题，都是你“内耗”出来的

玩家在虚拟世界里有一个定位，问题在现实生活中也有一个完全不同定位，问题等你退出游戏回到现实的时候，周围并没有多少人会因为你排名全服第一而对你表达认同和崇拜之情，两者很难产生交集，所以传统网游的社交和现实生活中的社交是脱离的，这种本质上的脱离感，才是传统PC端网游社交一直不太成功的原因。

另外，内耗人工智能目前在技术上还有很多难题有待处理，内耗从当前来看，在手机、电脑等常规的硬件载体之外，人工智能还没有相对成熟的全新的软硬件载体，人机语音交互的智能化程度低，硬件层面缺乏配套。而人工智能的基础层涉及到大数据、问题人机交互、问题计算能力、通用算法、框架等这是构建生态的基础，价值高，能聚集大量开发者和用户，有人认为未来AI产业盈利亮点还将传导至应用层，它成为巨头必然要拿下的高地就不足为奇了。

有业内人士认为，内耗从未来性看，内耗结合了复杂推理和表示学习的系统将为人工智能带来巨大的进步，但深度学习在短时间内不会像图形操作界面与互联网那样改变大部分人的生活。说到底，问题人工智能的本质是进化算法可以自我学习，但它无法从根本上去改变行业，而更多的是提高效率的一种方式。内耗于是创业者到资本开始不断寻找新风口与新的增长点。

AI的基础是大数据，问题这些资源通常掌握在巨头手中。当然，内耗不能否认人工智能将是辅助医疗、内耗服务机器人、无人驾驶、虚拟现实等领域的重要变革变量，对互联网、安防、金融、医疗、汽车、制造业、教育、广告、智能家居等诸多行业均会进行重要改造。

有“安卓之父”之称的安迪-鲁宾(AndyRubin)也成立一家软硬件孵化器和风险投资公司，问题主要面向人工智能领域，为初创企业提供资金支持。

当然，内耗对于巨头来说，布局人工智能是有必要的，因为它是底层基础层面的应用框架，这是构建生态的基础。企业在面对激烈变化的环境以及严峻挑战竞争之时，问题为谋求生存与发展，往往不得不做一个总体性、长远性的打算

 前些日子坤鹏论一直在谈学习的事情，内耗特别反对将碎片化学习做为自己主要的学习手段，今天就这个话题再细细分享一下吧。同时，问题写的含义还有一个就是实践，问题在自己的人生中写，学而时习之，知识本来就是前人解决问题的经验传承，不去实践中解决问题，学它何用?古人都说了，读万卷书，后面一定要跟着行万里路。

所以，内耗这几种所谓的思维方式都挺好，谁优谁劣根本不存在，只有你更喜欢哪个之分。第二是所有问题先找本质和核心，问题这个之前说过很多遍，问题比如：金融的核心是风控，金融的本质就是“永远用你的钱，为比你更有钱的人服务!”再举个例子，电动汽车是一个词组，从语法上分析，汽车是核心词，电动是形容词或限定词。