Allen在他的GTD小册子里提出了“人生六个高度”理论。这六个高度分别是：原则（五万米），愿景（四万米），目标（三万米），责任范围（两万米），任务（一万米），下一步行动（跑道）。大部分的GTD实践软件（例如OmniFocus）仅仅覆盖了两万米以下的高度（也就是短期的任务和行动）。因此，我打算在博客中记录下自己中长期的目标和规划，这样才不会在日常的行动中舍本逐末，迷失了自我。

站在四万米的高度上，我的第一愿景是成为一名AI研究员。我希望自己能够在这波深度学习的AI浪潮中留下自己的足迹，而不只是满足于复制别人的代码做一些工程上的修修补补。因此，我希望自己将来能够留在高校——至不济也是在工业界的研究院——做学术研究。

我的第二愿景是移居海外生活，哪怕是生活一段时间。我想体验异国的民主和自由，感受那没有雾霾的困扰，没有高房价的压迫，没有GFW的枷锁，的生活。

然而，我现在的处境——国内大厂的一名普通码农——和我的愿景相差太远。

那么，我该如何改变自己的现状？站在三万米的高度上，我给自己定了三个小目标：

1. 留学读博。这无疑是朝着自己的两个愿景迈出了一大步。然而其风险在于，如果去了一个不知名的实验室或者跟错了导师，我至少要承担五年的时间和经济损失。此外，在申请学校的过程中需要付出的精力，读博期间家庭的经济压力和父母的牵挂，也是需要我考虑权衡的因素。
2. 跳槽去外企研究院。相比上一个目标，这一个目标更为现实，也更为迂回。在企业研究院里做研究，本也是我的一个小愿景；而外企更是提供了transfer到总部的机会——虽然难度一定不小，但总是有希望。目前在国内，微软研究院似乎是一个不错的选择——尤其是微软小冰的研发团队。
3. 转岗去内部研究院。这是一个最小的目标——如果前两个目标都未能实现的话，转岗去IDL，或者是度秘的研发团队，似乎是自己最不济的选择了。在这些岗位上历练一番，积累了一定的经验和背景后再择机跳槽去外企或是国外的实验室。

然而，无论是哪个目标，以我目前的实力背景，实现的难度都不会太小。所以，站在三万米以下的高度上，我需要在理论和工程上迅速充实自己的深度学习背景。具体到研究方向上，我暂时会以NLP和强化学习为突破口。一是因着工作原因，我对深度学习在NLP中的应用已有了一定的了解，再系统地学习一遍比较容易上手；二是因为我相信，深度强化学习会是未来引导AI发展的核心。

在接下来的四月份，我计划从基础理论和工程实践两个维度规划自己的深度学习学习目标：

• 基础理论：

  1. 阅读Bengio大神巨作：Deep Learning的第一部分（深度学习理论基础）
  2. 阅读Nielson的在线书籍：Neural Networks and Deep Learning
  3. 完成几篇综述性Paper的学习调研

• 工程实践：

  1. 学习fast.ai上的实践课程

最后，时常总结自己的学习心得并挂在博客上。在这个时代，Github和博客也是证明一个人能力的名片。