学习的目标不是记住过去，而是泛化到未来

机器学习的核心挑战不是"拟合训练数据"，而是"泛化到未见数据"。过拟合是学习系统的普遍陷阱——在历史数据上表现完美，在新情境中表现糟糕。这个原理对人类学习同样适用：死记硬背（过拟合）vs 真正理解（泛化能力）。组织学习也是如此：复制过去的成功做法（过拟合历史）vs 抽象出可迁移的规律（泛化到新场景）。