生活的本质是什么？

一、生活的本质是什么？

生活的本质，已经在字面上了，就是：

生出来，活下去

至于那些所谓的远大理想、普世价值，都是随着人类文明的逐渐发展而衍生出来的精神追求。

尽管科学已经昌明到了今天的地步，人类已经可以上天入地，探索太空，但依然摆脱不了“动物”的根本身份。

即便是“高级动物”，那也还是动物。

尽管人类一直希望改造自然而且也一直在改造着自然，但是，只要大自然稍微一发力，人类依然难逃灭顶之灾。（比如飓风、地震、火山爆发等等）

赫拉利在《人类简史》一书中描述了人类自远古一路演化而来的过程：

生物学限定了人类活动的极限，而文化则塑造了在极限以内所发生的事情，历史学科则是对文化变迁的记录。《人类简史：从动物到上帝》将从石器时代至今天智人的演化历史分为了四个阶段：认知革命（约公元前70000年，智人演化产生了想象力，出现能够描述故事的语言）、农业革命（约公元前12000年，农业开始发展，智人开始驯化动植物）、人类的融合统一（人类政治组织逐渐融合统一为一个“全球帝国”）、科学革命（约公元1500年至今，出现了现代科学）。

（注：以上内容引用自“百度百科”）

人类最爱惜的首先是自己的这副肉身，而这副肉身也恰恰是死死地限制住了人类发展的牢笼。

赫拉利在他的另一本著作《未来简史》中，描述了人类未来将结合人工智能与机器化的成果来突破这肉身的限制，从而再次实现“进化”，突破限制而成为“神人”。这是后话。

下面依然引用“百度百科”的内容，对人类演化的四个阶段做简单说明：

认知革命：“智人之所以得以统治地球，是因为智人是唯一可以大规模且灵活进行合作的物种。”是赫拉利在认知革命章节中的主要观点。赫拉利认为，史前智人的活动，是包括尼安德特人等其他人属物种以及大量其他的大型动物灭绝的重要原因。而智人之所以可以在大规模范围内进行灵活的合作的原因，是因为在“认知革命”之后，智人拥有了创造及相信虚构事物和故事的能力，这些虚构事物和故事包括了神、国家、民族、企业、钱、人权等。农业革命：赫拉利在本章节中的主要观点是：“尽管农业革命促进了智人人口数和小麦、牛等共同进化物种的数量的增长，但农业革命令智人及其驯化、豢养动物的生活方式及饮食变得更为单调无趣，使得绝大多数智人及豢养动物的生活质量，与智人狩猎采集社会时代相比，反而出现了恶化”。人类的融合统一：智人在历史进程中，在政治与经济上逐渐走向融合与统一。赫拉利认为，几个世纪以来人类逐渐融合统一的主要动力，包括了资本主义的自由贸易，帝国主义对领土的扩张要求，以及普世主义思想的发展。科学革命：赫拉利认为起源于欧洲的科学革命，基于当时的精英们一种创新的观点：愿意承认人类的无知，并希望通过以观察和数学为中心的科学研究，补救他们的无知、获得新的能力。这种观点同科学革命之前“世上所有重要的事情都已经为人或为神所知”的想法完全不同。承认人类的无知，成为了早期欧洲帝国主义发展和当前人类文化融合的重要驱动力。赫拉利在这一章节也论述了历史上对幸福研究的匮乏，并认为现代人不见得比过去的人更加幸福。

总之，人类自远古一路走来，其灵活协作的意识以及逐步发展出来的文明，导致人来愈发强大，直至今天这样主宰着整个地球。（其实，说“主宰”未必准确，还是前面说的，只要大自然一旦发力，则人类依然难逃免顶之灾）。

所以说，人类发展至今，依然无法突破肉身的限制。

回到主题，生活的本质，直到今天，也还是【生出来，活下去】。

至于将来是否会实现如《未来简史》中所描述的那样，使用现代科技将人的肉体与机器合而为一，并产生极高的智能，不仅可以长生不死，更可以真正的统治“自然”，那就是很久以后的事情了，也许那个时候，生活的本质会发生一些变化。

如果某些人真的实现了长生，他们又会去追求些什么呢？

二、生活的本质和升华是什么？

王蒙先生在一篇文章中写道：许多人喝同一口井水，只是有的人用金杯玉盏盛着喝，有的人用瓷碗泥杯盛着喝，有的人干脆用手捧着喝。于是用金玉之人觉得自己富贵了许多，而用泥瓷之人则觉得贫贱了许多，只有那个用手捧水喝的人才痛快地说一声：“好解渴呀！”

由此，我想到了生活的本质究竟是什么？是你喝的水，还是你喝水的杯子。

在漫长而又短暂的人生旅程中，我们会遇到诸多的诱惑：金钱、荣誉、物欲、称颂……，然而，这些对于人生来说都是身外之物，对人的幸福、快乐、健康都或多或少的带来影响。但对真正追求生活幸福、快乐、健康的人，理解人生本质的人来说，却是无足轻重的。

人生应是幸福的。幸福的人生是金钱、名利无法取代的。对颐养天年的人来说，最为渴望的是身体健康，只要身体无甚大碍，即使一日三餐是粗茶淡饭也颇感满足，相反，鱼腥肉香却吃不惯。他们认为医院中没有自己的亲人，就是一种幸福。作为为人师的我们，在物质生活得到满足以后，最大的幸福是什么，我想就是身边学生手中书。古人云，择天下英才而教之，善莫大焉。在教书育人的工作中，我们不仅体验到了自身的人生价值，而且我们的生命在学生身上能够得到升华和延续。在这个浮躁的年代里，读几本有益的书，既能够提升个人的素养，更能够弥补空寂的灵魂。一句话，书能健脑益智，让人生充盈而幸福。

人生应是快乐的。享受生活快乐的人不是没有烦恼，也难免有挫折。酸甜苦辣咸的人生阅历，让生活变得多姿多彩，从某种意义上来看，这也是人生不可或缺的养料。写到此时，我忽然想到前段看到的一则消息：季羡林老先生在最近出版的《病榻杂记》中称，他希望“三顶桂冠一摘，还了我一个自由自在身。身上的泡沫洗掉了，露出了真面目，皆大欢喜。” 这三顶桂冠指的是民间封给他的“国学大师”、“学界泰斗”和“国宝”称号。这样一位曾获北大教师最高荣誉——“蔡元培奖”的学术大师，面对耀眼的光环，虚怀若谷，坦坦荡荡，无比谦逊，去掉浮华，还自己一个自由自在身的人，生活中有了一份恬然的心境，你能说他不快乐吗？

人生应是健康的。健康不仅是身体的，也是心理的。平和的心态是人生健康的第一要素。俗话说，人比人，气死人。正如世界上没有两片相同的树叶一样，每一个人都有各自的成功轨迹。世间人的成功与进步，取决于诸多因素，甚至是多种因素相互作用的结果，诸如机缘、贵人相扶、个人的努力等等，因而人的成长进步不可能是同步的。有的人年少早慧，有的人大器晚成，如徐悲鸿先生青年时期便扬名海外，而齐百石老人花甲以后方才为世人所知。即使一生平平淡淡、平静如水，也无须为自己的怀才不遇而耿耿于怀。当周围的同事、同学、战友和其他朋友有所进步时，用平和的心态去赞赏，你就会有一种随遇而安的心境，这就是一种健康的人生。

故而，王蒙先生提醒说：“生活的本质是你喝的水，而不是盛水的杯子，真正的高贵是你喝上了更甘甜的水而不是举起了华贵的杯。看重生活本质的人在人生的路上，艰苦跋涉，寻找更甜更美的甘泉，他的人生也在这条路上留下了一座座丰碑。而那些手捧金杯玉盏的人，最后只守着那几个杯子度过了一生。”

我认为，幸福的、快乐的、健康的人生，才是生活的本质，更是我们所追求的

三、婚姻生活的本质是什么

婚姻生活的本质是什么

婚姻生活，对于许多人来说，是一段长久的旅程，一个人与伴侣共度一生的承诺。然而，婚姻并非一帆风顺，其中有许多挑战需要面对和克服。那么，婚姻生活的真正本质是什么？

相互尊重和理解

婚姻的本质在于相互尊重和理解。在婚姻中，两个人作为伴侣和朋友，应该彼此尊重对方的想法、感受和意见。通过倾听和理解对方，我们可以更好地解决分歧和冲突，建立更加稳固和美满的婚姻关系。同时，彼此尊重也意味着我们需要给予对方空间和自由，让彼此有机会追求个人兴趣和发展，而不是试图控制对方。

沟通和倾听

另一个婚姻生活的本质是良好的沟通和倾听。沟通是建立强大婚姻基石的重要因素。通过有效的沟通，我们可以分享我们的需求、欲望和担忧，互相支持和理解。而倾听也是沟通的关键部分。当我们倾听对方时，我们表达出对其感兴趣并关心对方的感受。这种倾听有助于建立信任和亲近感，使婚姻更加坚固。

共同目标和梦想

在婚姻中，共同目标和梦想是使关系更加紧密的关键因素。当两个人共同努力朝着相同的方向迈进时，他们的婚姻将更加强大。共同目标可以是建立一个美好的家庭，追求事业成功，探索旅行的乐趣，或者是实现个人成长和发展。通过共同的努力和支持，夫妻可以相互激励和扶持，共同创造一个充满爱和幸福的未来。

包容和宽容

婚姻中的包容和宽容也是其本质之一。没有人是完美的，我们都有自己的缺点和不足。在婚姻中，我们需要学会宽容并接纳对方的缺点，同时接受自己的不完美。包容和宽容意味着我们愿意忍让和原谅，而不是抱怨和指责。通过包容和宽容，我们可以建立更加和谐和幸福的婚姻。

承诺和坚持

最后，婚姻的本质在于承诺和坚持。婚姻不仅是一场盛大的婚礼，更是两个人相互承诺共度一生的神圣契约。婚姻中的承诺意味着在困难和挑战面前彼此支持，互相扶持。而坚持则是婚姻长久的关键。即使在面临困难和挫折时，夫妻也应该坚定地坚持下去，共同度过难关。

总之，婚姻生活的本质是相互尊重和理解、沟通和倾听、共同目标和梦想、包容和宽容，以及承诺和坚持。通过遵循这些原则，夫妻可以共同创造一个健康、幸福和充满爱的婚姻关系。

四、人工智能的本质特征是什么？

人工智能是相对于人的智能而言的.正是由于意识是一种特殊的物质运动形式,所以根据控制论理论,运用功能模拟的方法,制造电脑模拟人脑的部分功能,把人的部分智能活动机械化,叫人工智能.人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟,是人的智能的物化.尽管人工智能可以模拟人脑的某些活动,甚至在某些方面超过人脑的功能,但人工智能不会成为人类智能而取代人的意识.

五、美式生活本质？

源于对“美式”的追捧，现代人对“美式生活”也充满向往。如何享受真正的美式生活？从拥有一个美式风格的家居开始。它与美式精神是一脉相承，比北欧风格繁复，比中式粗犷，比日式张扬，但是又不失人性化的细节，回归自然，追求舒适体验。

六、生活美的本质？

生活美学的本质在我看来生活是我们在原本平淡而真实的生活中，加入一些美学的元素，加入对艺术、对文学、对审美、对历史、对哲学的理解，这样可以生活变的有思想、有追求和品味，能够不那么空虚，不那么无聊。

能够给精神注入一点养份，让自己的精神园地丰富多彩，能够理性的做出选择，而不人云亦云，不是买买买，不是所谓的放空，而是在断舍离的基础上有节制的生活，提升自己的内在秩序，回归到生活的本身。

因为在生活中，美和对美的感受，是无所不在的。人们对世界的感知中，受自己的教养、知识和经历的影响，有着不同的趣味，这种趣味决定了人在的感如时的选择性，以及对感知对象的内在反应。

在这方面，艺术家与普通人并没有本质的区别。所不同的是艺术家们由于自己的教养、知识和经历，形成了他们在艺术创作中的美感倾向，并由此决定了他们的艺术风格。

七、我们生活的本质是什么？

这是不固定答案的，最重要的是你得自己找到

八、人工智能算法的本质是什么？

什么是算法？

简单的说，算法就是解决问题的手段，并且是批量化解决问题的手段。比如菜谱就是一种“算法”，只要按照菜谱的方法做，就能做出对应的菜。

人工智能里的算法主要是用来训练模型的。机器学习实操一共有7步，第3步就是选择合适的算法模型，通过训练得到最后的可预测模型。关于机器学习与人工智能的关系，可以参考这篇回答：

算法的基本特征

①可行性（Effectiveness）

针对实际问题设计算法，人们总希望能够得到满意的结果。但一个算法又总是在某个特定的计算工具上执行的，因此，算法在执行的过程中往往要受到计算工具的限制，使执行结果产生偏差。例：若某计算工具具有7位有效数字，则设：A=10^12，B=1，C=-10^12，则A+B+C=0，A+C+B=1。所以在设计一个算法的时候必须考虑他的可行性。

②确定性(Definiteness)

算法的确定性，是指算法中的每一个步骤必须是有明确定义的，不允许有模凌两可的解释，也不允许有多义性。在解决实际问题时，可能会出现这样的情况：针对某种特殊问题，数学公式是正确的，但按此数学公式设计的计算过程可能会使计算机系统无所适从。这是因为根据数学公式设计的计算过程只考虑了正常使用的情况，而当出现异常情况时，次计算过程就不能适应了。

③有穷性(Finiteness)

算法的有穷性，是指算法必须能在有限的时间内做完。算法的有穷性还应包括合理的执行时间的含义。若一个算法需要执行千万年，显然失去了使用的价值。

④拥有足够的情报

一个算法执行的结果总是与输入的初始数据有关，不同的输入将会有不同的结果输出。但输入不够或输入错误时，算法本身也就无法执行或导致执行有错。

综上所述，所谓算法，是一组严谨地定义运算顺序的规则，并且每一个规则都是有效的，且是明确的，此顺序将在有限的次数下终止。

算法的基本方法

计算机的算法和人类计算的方式不同，大致有6种不同的思路：列举法、归纳法、递推、递归、减半递推技术和回溯法。

常见的算法

按照模型训练方式不同：

可以分为监督学习（Supervised Learning），无监督学习（Unsupervised Learning）、半监督学习（Semi-supervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）四大类，有时也将深度学习归为第五类。

①常见的监督学习算法包含以下几类：

• 人工神经网络（Artificial Neural Network）类：反向传播（Backpropagation）、波尔兹曼机（Boltzmann Machine）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network）、Hopfield网络（hopfield Network）、多层感知器（Multilyer Perceptron）、径向基函数网络（Radial Basis Function Network，RBFN）、受限波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine）、回归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）、自组织映射（Self-organizing Map，SOM）、尖峰神经网络（Spiking Neural Network）等。
• 贝叶斯类（Bayesin）：朴素贝叶斯（Naive Bayes）、高斯贝叶斯（Gaussian Naive Bayes）、多项朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes）、平均-依赖性评估（Averaged One-Dependence Estimators，AODE）、贝叶斯信念网络（Bayesian Belief Network，BBN）、贝叶斯网络（Bayesian Network，BN）等。
• 决策树（Decision Tree）类：分类和回归树（Classification and Regression Tree，CART）、迭代Dichotomiser3（Iterative Dichotomiser 3， ID3）,C4.5算法（C4.5 Algorithm）、C5.0算法（C5.0 Algorithm）、卡方自动交互检测（Chi-squared Automatic Interaction Detection，CHAID）、决策残端（Decision Stump）、ID3算法（ID3 Algorithm）、随机森林（Random Forest）、SLIQ（Supervised Learning in Quest）等。
• 线性分类器（Linear Classifier）类：Fisher的线性判别（Fisher’s Linear Discriminant）、线性回归（Linear Regression）、逻辑回归（Logistic Regression）、多项逻辑回归（Multionmial Logistic Regression）、朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）、感知（Perception）、支持向量机（Support Vector Machine）等。

②常见的无监督学习类算法包括：

• 人工神经网络（Artificial Neural Network）类：生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN），前馈神经网络（Feedforward Neural Network）、逻辑学习机（Logic Learning Machine）、自组织映射（Self-organizing Map）等。
• 关联规则学习（Association Rule Learning）类：先验算法（Apriori Algorithm）、Eclat算法（Eclat Algorithm）、FP-Growth算法等。
• 分层聚类算法（Hierarchical Clustering）：单连锁聚类（Single-linkage Clustering），概念聚类（Conceptual Clustering）等。
• 聚类分析（Cluster analysis）：BIRCH算法、DBSCAN算法，期望最大化（Expectation-maximization，EM）、模糊聚类（Fuzzy Clustering）、K-means算法、K均值聚类（K-means Clustering）、K-medians聚类、均值漂移算法（Mean-shift）、OPTICS算法等。
• 异常检测（Anomaly detection）类：K最邻近（K-nearest Neighbor，KNN）算法，局部异常因子算法（Local Outlier Factor，LOF）等。

③常见的半监督学习类算法包含：

生成模型（Generative Models）、低密度分离（Low-density Separation）、基于图形的方法（Graph-based Methods）、联合训练（Co-training）等。

④常见的强化学习类算法包含：

Q学习（Q-learning）、状态-行动-奖励-状态-行动（State-Action-Reward-State-Action，SARSA）、DQN（Deep Q Network）、策略梯度算法（Policy Gradients）、基于模型强化学习（Model Based RL）、时序差分学习（Temporal Different Learning）等。

⑤常见的深度学习类算法包含：

深度信念网络（Deep Belief Machines）、深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks）、深度递归神经网络（Deep Recurrent Neural Network）、分层时间记忆（Hierarchical Temporal Memory，HTM）、深度波尔兹曼机（Deep Boltzmann Machine，DBM）、栈式自动编码器（Stacked Autoencoder）、生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）等。

按照解决任务的不同：

粗略可以分为二分类算法（Two-class Classification）、多分类算法（Multi-class Classification）、回归算法（Regression）、聚类算法（Clustering）和异常检测（Anomaly Detection）五种，有时将迁移学习(Transfer learning)归为一类。

①二分类

（1）二分类支持向量机（Two-class SVM）：适用于数据特征较多、线性模型的场景。（2）二分类平均感知器（Two-class Average Perceptron）：适用于训练时间短、线性模型的场景。（3）二分类逻辑回归（Two-class Logistic Regression）：适用于训练时间短、线性模型的场景。（4）二分类贝叶斯点机（Two-class Bayes Point Machine）：适用于训练时间短、线性模型的场景。（5）二分类决策森林（Two-class Decision Forest）：适用于训练时间短、精准的场景。（6）二分类提升决策树（Two-class Boosted Decision Tree）：适用于训练时间短、精准度高、内存占用量大的场景（7）二分类决策丛林（Two-class Decision Jungle）：适用于训练时间短、精确度高、内存占用量小的场景。（8）二分类局部深度支持向量机（Two-class Locally Deep SVM）：适用于数据特征较多的场景。（9）二分类神经网络（Two-class Neural Network）：适用于精准度高、训练时间较长的场景。

②多分类：

通常适用三种解决方案：第一种，从数据集和适用方法入手，利用二分类器解决多分类问题；第二种，直接使用具备多分类能力的多分类器；第三种，将二分类器改进成为多分类器今儿解决多分类问题。

常用的算法：

（1）多分类逻辑回归（Multiclass Logistic Regression）：适用训练时间短、线性模型的场景。（2）多分类神经网络（Multiclass Neural Network）：适用于精准度高、训练时间较长的场景。（3）多分类决策森林（Multiclass Decision Forest）：适用于精准度高，训练时间短的场景。（4）多分类决策丛林（Multiclass Decision Jungle）：适用于精准度高，内存占用较小的场景。（5）“一对多”多分类（One-vs-all Multiclass）：取决于二分类器效果。

③回归：

通常被用来预测具体的数值而非分类。除了返回的结果不同，其他方法与分类问题类似。我们将定量输出，或者连续变量预测称为回归；将定性输出，或者离散变量预测称为分类。常见的算法有：

（1）排序回归（Ordinal Regression）：适用于对数据进行分类排序的场景。（2）泊松回归（Poission Regression）：适用于预测事件次数的场景。（3）快速森林分位数回归（Fast Forest Quantile Regression）：适用于预测分布的场景。（4）线性回归（Linear Regression）：适用于训练时间短、线性模型的场景。（5）贝叶斯线性回归（Bayesian Linear Regression）：适用于线性模型，训练数据量较少的场景。（6）神经网络回归（Neural Network Regression）：适用于精准度高、训练时间较长的场景。（7）决策森林回归（Decision Forest Regression）：适用于精准度高、训练时间短的场景。（8）提升决策树回归（Boosted Decision Tree Regression）：适用于精确度高、训练时间短、内存占用较大的场景。

④聚类：

聚类的目标是发现数据的潜在规律和结构。聚类通常被用做描述和衡量不同数据源间的相似性，并把数据源分类到不同的簇中。

（1）层次聚类（Hierarchical Clustering）：适用于训练时间短、大数据量的场景。（2）K-means算法：适用于精准度高、训练时间短的场景。（3）模糊聚类FCM算法（Fuzzy C-means，FCM）：适用于精确度高、训练时间短的场景。（4）SOM神经网络（Self-organizing Feature Map，SOM）：适用于运行时间较长的场景。

⑤异常检测：

指对数据中存在的不正常或非典型的分体进行检测和标志，有时也称为偏差检测。异常检测看起来和监督学习问题非常相似，都是分类问题。都是对样本的标签进行预测和判断，但是实际上两者的区别非常大，因为异常检测中的正样本（异常点）非常小。常用的算法有：（1）一分类支持向量机（One-class SVM）：适用于数据特征较多的场景。（2）基于PCA的异常检测（PCA-based Anomaly Detection）：适用于训练时间短的场景。

⑥迁移学习类：

归纳式迁移学习（Inductive Transfer Learning） 、直推式迁移学习（Transductive Transfer Learning）、无监督式迁移学习（Unsupervised Transfer Learning）、传递式迁移学习（Transitive Transfer Learning）等。

注意

1.解决不同的问题可能会用到不同的算法，也可能用相同的算法。没有某种算法是万能的，只是适用的范围不同而已；

2.算法没有高级和低级之分，快速便宜的解决问题才是目的，一味追求复杂的算法（例如：深度学习），相当于“用大炮打蚊子”；

3.有时候有多种算法可以解决同一个问题，用最低的成本和最短的时间解决问题才是目的。根据不同环境选择合适的算法很重要。

参考：https://blog.csdn.net/zcmlimi/article/details/43372789https://easyai.tech/ai-definition/algorithm/#wahthttps://blog.csdn.net/nfzhlk/article/details/82725769https://blog.csdn.net/weixin_39534321/article/details/110924543?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_title~default-9.baidujsUnder6&spm=1001.2101.3001.4242https://autome.me/artificial-intelligenceai-algorithms-and-its-types-explained/

九、生活的本质是啥？

人最可贵之处，就是看透生活的本质后，依然热爱生活。苦是生活的原味，累是人生的本质，你走的再远、站得再高，最后还得回归大自然，回归社会，毕竟人类都是群居动物。

在社会大家庭中，历经风风雨雨、千辛万苦、酸甜苦辣咸后，一切都会明白：人生的本质、生活的本质就是平平常常的过日子。工作、学习以及人们的生活中都难免会有一些沟沟坎坎，当时觉得它是一道跨不过去的坎，但随着时间的延续，人们会最终还是跨过去了。同样人们也会有一些风光、高光的时候，就好像觉得拥有了整个世界，拥有了美好的人生一样，但此情此景也只是人生的一个片段，最终人们都会回归到一个风平浪静、平平淡淡的时候。

日复一日年复一年，人们的每一天还要继续奋斗，努力赚钱；仍然需要学习，还要爱身边的人，还要爱自己，过着不是任何人的生活，过着自己想要的生活，这就是生活的本质。

再者，每一个人的思想观念存在差异，至于你怎么看待生活中的麻烦呢？

可以这样的理解，当孩子不麻烦你的时候，可能已经长大成人远离了你；当父母不麻烦你的时候，可能已经不在人世了；当爱人不麻烦你的时候，可能已经去麻烦别人了；当朋友不麻烦你的时候，可能感情已经淡了；人其实就生活在麻烦之中，在麻烦之中解决事情，在事情之中化解麻烦，在麻烦与被麻烦之中加深感情体现价值，这就是生活。

十、回归生活的本质意义？

    回归⽣活的本质意义是世界是课程变⾰的重要趋势。回归⽣活世界的课程，在⽬标上意味着要培养在⽣活世界中会⽣存的⼈，即会做事、会与他⼈共同回归⽣活的⼈。 

    回归生活这种⼈既具有健全发展的⾃主性，善于⾃知，⼜具有健全发展的社会性，善于发现他⼈。

    回归生活的意义是学会认知、学会做事、学会共同回归⽣活、学会⽣存是现代⼈⼀⽣发展的四⼤⽀柱。