經歷了二十年的網絡高速發展，互聯網積累了龐大的共創公共資源，也成為人工智能中機器學習的最重要來源。正是這些巨大的資源，帶領着全球的數碼化學習加強轉型。在過去幾年，大規模開放的線上課程（MOOCs）興起並持續增長，也許是傳統學習發生重大變化的預兆，甚至許多正規的學習機構也開始擁抱這個不可避免的趨勢。
早在1998年開始，我就作為一個善於運用數據分析的產品經理，憑着資料去規劃網站的內容和功能開發，從此與大數據結下不解之緣。因為工作的關係，在路上的時間佔了生活的大部分，於是非正式學習（Informal learning）成為我汲取知識的重要途徑。經歷了十幾年的「飛人生活」，我養成了一些自己的學習原則，在此和大家分享一下：
1）盡量看電子版的資訊，因為更方便存儲及易於未來搜尋。
2）選擇使用有回饋閉環的資訊頻道，例如Flipboard能讓我回覆是否想多看相同資料，演算法會推薦更多需要的資訊。
3）存儲下來的資料最好能做到分類及標籤。我十年來一直使用Evernote，因為可讓我根據自己喜好作分類，及為資料提供未來方便搜尋標籤。
4）善用社交網絡的分享應用，如微信朋友圈、LinkedIn軟體發布及收集共同興趣（物以類聚、人以群分）資料，當然也要小心因此產生偏見。
5）可以選擇的情況下，增加使用專業可靠不帶廣告的搜尋引擎。
6）利用碎片化的時間，以15至20分鐘為單位，收聽Blinkist或喜馬拉雅。前者可以幫我為新書作Preview，後者是「微學習」的最佳管道。
在科技的發展下，學習的方式有4個特徵：社區化、非正式、自學、好玩。科技改變了知識的產生、傳播及互動的方式。雖然在傳統的學習中，被動學習仍然是常態，但這與數碼時代形成鮮明對比：在數碼時代，知識無處不在，可即時搜索，按需使用，並且每天有數百萬全球貢獻者不斷更新線上共用。社交網絡技術的興起使得具有相似學習興趣的人形成群體，分享關於某一主題的知識。
我在想教育是否已經到了一個臨界點，以前Ability to learn是人類進步的重要因素。但從今開始，或許非正式學習已成為Learning的一種新常態了。