2021

时代总是在不断变化。从出生到长大成人，我们的世界发生了翻天覆地的变化，很多从小认为正确的东西很可能已经被社会所改写了。即使是道德，三观，其实都会随着时代的变化而变化。这也就是代沟的产生。因为孩子们的时代中，三观和道德早也变化了。 那么当我们的孩子长大成人，他们的世界会是怎样呢？ 我们在用我们以为正确的观念去教育孩子，但这是真的正确吗？如果是错误的呢？是否也就耽误了孩子一生？ 老一辈的家长教育我们要好好学习，小学成绩好才能考上好中学，好大学，然后才能找到好工作。在父母一辈可能就是正确的，因为好的大学出来分配的工作更好。然而我们这一代已经不太一样了。那么下一代呢？我们似乎并不能知道未来的正确在哪里。 那么从教育的角度出发，我们能传递的，应该是关于这个世界最本质的(道)，而不必追求其中到底用什么样的方法(法)，技艺(术)，甚至是什么样的工具(器)。

学习machine learning的过程让我对世界的认识或者说对自身的认识也在改变。一个人正如一台机器，五蕴（眼耳鼻舌身意）对应就是不同的sensor。（但是我觉得“意”不能作为一种sensor来看，意应该是后面的output，等下详细说） sensors收集来自大千世界的数据，作为input输入到机器中，比如眼睛可以观测看到的东西，耳朵可以收集声波，鼻子可以收集气味，触感让我们衡量力度(Step1)。根据不同的input进入我们的大脑来作出决断，大脑的思维过程可以看作是Step2，也就是Model（数据模型）。当然模型可能有些是后台程序（潜意识），而有些是后天training出来的，比如对于某件事如果做选择做判断（显意识）。最后根据模型的不断升级，我们可以得到相应的output，我称其为Step3. 其实这三个步骤也就是machine learning最基本的三个步骤。 每个人的model不同，其实所感受到的世界是完全不同的： 为什么说色即是空，空即是色呢。虽然我们整个世界是客观存在的，但对于每个人来说他的input，model， output都非常不同。首先input就经过一番filter，从大千世界中得到data，但对于每个人来说，input其实是不同的，是经过一番过滤的。模型就更不用说了。每个人的成长经历不同，所接触到的事物太过不同，模型的建立也就会大相径庭。前面的都不一样，那么output更不可能相同。 婴儿是一台没有被training过的机器。所以一切人类所发展的科学，甚至是共识，对于婴儿来说其实很难理解。 痛苦如何产生的呢？ output一定是给出某种结论的。就好像我们在machine learning中一定要做二值分类一样。你总要给出0/1的结论，否则模型就没有存在的意义了。那么对于我们来说0/1就是有与无，善与恶，好与坏等等。那么痛苦与快乐也就是会成对出现。所以如何消除痛苦呢？应该就是不要经过你的模型，也不要作出判断，没有分别0/1自然痛苦也就没有了（当然这只是某一种解决问题的方法）。那么如何没有分别，不建立模型呢？五蕴皆空，即时关闭你所有的sensor，从一开始就不要input，也就不会经过模型，也就自然没有具有分别的output。最终达到”究竟涅槃” 什么是科学？ 阿基米德认为科学的基础，或者说数学的基础是建立在人类的共识之上的，单共识是否是真理，这很难讲。所以，我们所发展出的逻辑，或者说科学的方法可以看作是目前对于所有人都可以从共识推论的一种model。 结语： 正如两条平行线永不相交的定理可以归纳为任何两条线都会相交，平行线的焦点在无穷远处，终极真理并不存在也可以归纳为所有真理都是存在的，终极真理在无穷远处。