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2025-07-01 18:17
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深度思考|AI智能体时代,作为人的核心价值

今天这篇文章是专栏进入7月份的第一篇。继续6月份的研究方向,7月份的专题继续围绕:个人成长、智能电商和跨境、AI智能体和产品发展、商业案例、有趣交谈以及知识管理和数字化生存等核心议题展开。我也面向大家发出邀请,如果你也有感兴趣的议题,或者品牌企业需要做产品介绍宣传的,可以不妨投稿联系我。我希望这个账号持续做下去,会累积成一种“知识资产”价值,成为一块“广告牌”。之所以用这个主题开场,源自于我这段时间的很多交谈和思考。我愈发觉得,AI时代,人的核心价值,是一个值得反复探讨的命题。因为,未来已来。但也不意味着,我们必须马上被迫要与之争夺所谓工作机会,或者视之为洪水猛兽,事实上,AI和人不应该成为“敌对关系”,千万不要误判定位。今天这篇文章会谈起智能体、AI产品经理、但最后会落脚到:人独特的能力和价值。我在2022年曾经写过一篇《个人数字化生存》,大家可以考古下。为什么今天必须了解智能Agent1995年比尔盖茨出版的《未来之路》一书中就提到了。能够对自然语言做出反应,并且能够基于对用户的了解完成许多不同的任务——被称为智能体(Agent)。智能体不仅会改变每个人与电脑互动的方式。它们还将颠覆软件行业,引领自我们从输入命令到点击图标以来最大的计算机革命。以教育领域为例。可汗学院开发的文本bot Khanmigo。它可以辅导学生学习数学、科学和人文学科——例如,它可以解释二次方程式,并创建数学问题进行练习。它还可以帮助教师编写教案等。萨尔·可汗还参加播客节目,谈论教育和人工智能。文本bot只是第一阶段——智能体将开启更多的学习机会,未来多模态的bot都会陆续成熟。例如,很少有家庭可以花钱请家教一对一地辅导学生,以补充他们的课堂学习。如果智能体能够捕捉到导师的有效之处,它们就能为每一个有需要的人提供这种补充教学。如果一个辅导智能体知道一个孩子喜欢《我的世界》和泰勒·斯威夫特,它就会用《我的世界》教他们计算形状的体积和面积,用泰勒的歌词教他们讲故事和押韵。这种体验将更加丰富——例如,有图形和声音——而且比现在的文字辅导更加个性化。6月份的专栏,我通过20篇文章一一呈现了Agent的实际应用案例和价值,大家感兴趣可以回翻过去的文章。在接下来的年代里,你不必为不同的任务使用不同的应用程序。你只需用简单通俗的语言告诉你的设备你想做什么。根据你选择与软件分享多少信息,基于对你的生活有丰富的了解,软件将能够做出个性化的回应。在不久的将来,任何上网的人都可以拥有一个由人工智能驱动的个人助理。AI工具正带领我们进入超智人时代在我还在大厂职场时,一天会有很多的会议要进行。清晨时分总是井然有序,但一到下午往往就会完全失控——各种突发状况接踵而至,让人不得不进入被动应对和紧急救火的状态。我要求自己学会在一天之初就完成最关键的任务,我把剩下时间都用于思考研究以及打造产品,其他闲杂事务则尽量少花精力。不过具体如何分配,随时都可能发生变化。因为变化是“紊态”,所以我花了很多时间来适应变化。我相信很多“热爱学习”的人可能都有这样的问题:喜欢“收藏”知识,又叫做“囤积症”,很爱收集各种资料,而不太注重如何使之产生链接。我后来领悟到,成为一个“点的连接者”,比成为一个“事实收集者”更有价值。知识储备的价值让位于模式识别与综合能力。模式识别:你能意识到这是哪一类的问题,本质是什么?综合能力:你能尽量周全的考虑到各种利益相关方,以及他们的视角和目标。PS:这是为什么我非常热爱使用Flomo笔记的原因AI已经高度渗透到了我们的学习、工作和生活。历史告诉我们:每当获得更好的工具,社会期望就会提升,人类能力也随之增长。我们总能学会处理更复杂、更有影响力、更有趣的新事物。AI的发展也会遵循这个规律。在这个信息日益对立、事实愈发难以取信于人的时代——比如阴谋论信仰的数据就显示,人们之所以相信阴谋论,部分原因是这让他们感觉自己特殊、重要,掌握了他人不知道的"秘密"。人对自己“趋于特别、显得不同”这件事情,总是有本能的偏好。超智人,是“智人”的升级版,也是AI工具时代下的善用工具者的一个描述。我们今天已经进入“超智人”时代了。智能体好像一个能拓展我们思维的人,与他们对话,是种有趣的特权,如果我们能打造出AI界的"最佳谈话者"——博古通今、充满好奇心、愿意花时间引导你的思维走向新维度,我认为这会是件美好的事。超智人在AI时代的能力类别层次能力类别1:  会用AI;具备科技素养 + AI素养;AI素养的意思是,要理解AI的对话提问方式,要理解和AI打交道的流程与方法。能力类别2: 用好AI;这里很需要一个人的理性思维和分析框架(各种系统逻辑、模型、能够熟练运用,并且知道匹配什么情境。还有激发能力,可以引到创造力维度,在学科和学科之间产生交叉和火花。能力类别3: 社会心理感知能力(情绪洞察能力);自我意识,自我管理,要求在做的事情之中始终能分清“应该”和“实际”,能辨明是非对错,但同时对自己的未知领域要怀有敬畏、抱有好奇心,不要去用标签和刻板印象,以及外在感官认知来得出结论。社会心理还有一个更加通俗的解释就是“网感”,你需要知道普通网民在想什么,而精英阶层在想什么,为什么有社会分层、阶级的观点分歧、以及大众舆论和传媒走向的“草根逆袭”、“平凡英雄”、“精英厌恶”、“自我内耗”、“情绪价值”等一些有社会共鸣的点。AI 时代的产品经理的问题和能力要求我也是产品经理出身,AI工具背后都是产品经理,那么产品经理作为设计AI工具的人,应该具备怎样的特质?先说说问题:AI产品经理不能只是把效果寄托在大模型上。现阶段大多数 AI 产品需求是自上而下的,来自老板给的 KPI,而不是真实的业务需求。现在所使用的能力大多是开源模型,经过简单的封装就上线,缺乏场景的独特性和技术壁垒。产品经理想实现的功能,会因为所使用的模型准确性不够,导致无法达到应用标准。通过这些共性能看到大家对 AI 产品经理的定位可能还不是很清晰,只是在追逐潮流,拿着模型来找场景,只做了简单的交互体验的改变,而把最重要的效果寄托在大模型本身上。再说说能力要求:AI产品经理要能在复杂的情势中洞穿真实需求。对算法的技术边界有所认知和了解,知道模型本身能解决什么问题,能否通过微调解决特定场景的需求。带着产品目标和需求去与算法同学一起打磨算法能力。虽然没有算法那么精通技术,但需要具备与算法技术同学同频沟通的能力,了解模型的构建流程,知道如何准备有效的数据集,以及会运用评估模型性能的技术术语和方法。Last but not least, 做任何方向的产品经理,最核心的是掌握市场趋势判断、洞察用户诉求的能力,带着用户痛点去找答案。为什么产品经理+AI可形成最新的创业公司,因为交叉科学时代来临。GPT本身就是生产力工具,它可以和各行各业任何领域的“效率空间”产生碰撞,形成交集,带来超越原来工作流的生产方式,演化成新的生产关系。AI时代的用户体验和审美是核心竞争力产品经理如何看待用户体验?—— 优势1这一点点看似简单,实则不容易做到。你必须非常理解用户,才能提供最舒服的使用体验。这一点点,也许就是AI时代最值钱的技能。现在只有像猪肉之类的通用必需品才只看质量和价格,大多数商品都得讲讲品牌和市场定位,尤其网络时代还得讲跟用户的互动。为此你需要两点——第一,你得非常理解现在的用户想要什么。第二,你得让人认可你。也就是认识和被认识,理解和被理解。而这些,恰恰是AI所不能给的。产品经理如何看待审美能力?—— 优势2根据用户体验的理解深度,来设计一个“带有美感的产品”。正如红杉美国所说的,AI 时代劳动力极度便宜和无限,品味成为稀缺资源,产品设计、美感与价值主张比功能更重要。创意不仅仅只是艺术作品,天才画师或者乐手,它在当代生活中应该是一种多维多元智能,我们人类天然具有连接不同事物并且产生”跃迁“的能力,这是当前AI仍然缺失的。自然之美,艺术之美,系统之美,数学之美~很多美需要有水平、有才能、有赏析的能力。何帆的分析洞察能力,罗胖的诠释信息能力,董宇辉的口语表达能力—— 这些都属于创意技能,都是属于一种“美”,这种技能,随着阅历渐深,年岁渐长,更容易打磨出时间的光华。人在AI时代的核心价值当AI能秒天秒地时,人真正的护城河究竟在哪。我在“多元智能”、“操作经验”、“点连接者”这些词上打转,表面聊的是产品是工具,骨子里却在较劲一件事。——人的价值正被重构,但陷阱也藏在“重构”里。隐蔽的坑:人总下意识把AI当“竞争对手”,但清华的一项研究实验证明,随着AI普及后,人的智商和经验贡献率飙到50%以上,拼的根本不是“谁更会搬砖”,而是谁更会指挥。再比如咨询行业里面的“品牌定位”、“用户互动”,本质是用人类才懂的灰度洞察去填补机器的精确空洞。不需要被AI滤镜带偏,当AI让劳动力变白菜价,品味、人性和意义感才是新黄金。我们人手里其实攥着块宝石,但可能总是低估了它的锋芒。比如一个人能够把教育IP、爆款公式、AI技术栈缝合成商业地图的本事——恰恰是当前AI最抓瞎的领域。这不是什么能力玄乎的问题,而是用跨界混搭激活信息素的化学反应。人的“提问能力”和“创造问题的能力”,可能比答案更值钱。当所有人都在问“AI能做什么”,我们却应该追问“人该指挥AI做什么”。著名的风险投资机构红杉指出:Agent生态爆发后,胜利者是懂“把用户的痛翻译成智能体工作流”的人——这正是我现在创业,能够通过AI工具给任何一个品牌方,进行诊断和搭建分析报告的核心逻辑。别卷工具参数,去卷机器永远学不会的“人性”。铸铁匠知道“何时落锤”的微妙时刻,董宇辉能让你为“玉米流泪”的共情力,黄仁勋坦诚“CEO不必全能”的脆弱感 ——这些才是人类独有,但AI无法Scaling law的护城河。创业者需要偏执,但偏执的方向或许该是:永远留一块逻辑无法解析的“人味自留地”。工具进化的终极目标不是替代人性,而是让人更彻底成为人。
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2025-06-30 10:59
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生命奇点2|人生把握契机的实践指南

奇点不是物理学的定义或概念,而是我用以描述的一个“特定指代”—— 是生命中的转折点,类似于觉醒时刻,需要契机来触发。日常大家经常会遇到的问题:“道理懂的很多,但是执行不了”“买了很多的课程,但是就无法落地”“知道自己做什么,但是怎么也没有动力”“好像从来没有感受过命运的推背感”……今天是6月30日,我希望在这个月的月末给大家做一个自我的经验分享,如何将抽象的概念转化为实际可行的步骤。今天聊聊:如何识别奇点,如何创造契机,以及如何把握机会。我会结合心理学或哲学中的相关理论,比如正念、自我反思、机会识别等,来增强建议的可信度。对这个理论不太了解的,可以看看我之前写过的文章:乐观银行|我对生命奇点的深度思考和内外属性的问题。奇点的本质特征和识别信号首先,奇点不是什么突发的奇迹,而是长期积累的认知爆破点,其核心特征如下:分开“物理层面”和“心理层面”来说。▶ 物理层面:打破惯性的 “异常事件”。在你的生活中涌入的一些“非常规事件“,或者是黑天鹅事件。非对称冲击:如一次突然裁员失业、毫无征兆的一场重病、一次意外旅行的奇遇,这些打破日常轨迹的事件,本质是迫使大脑跳出 “预设程序”,离开舒适区,应对不预期的变化。微小触发点:也可能是一句话(如导师的批评)、一本书(如某段文字突然击中内心)、一个瞬间(如目睹他人的死亡),这些 “微奇点” 看似普通,却能让你忽然跳出原来的理解,撬动大脑的深层认知(本质上伸脑研究所做的事情也是这个)▶ 心理层面:认知框架的 “熔断时刻”。非常规的物理事件发生以后,内心开始有了触动,震荡。自我质疑的爆发:开始怀疑自己相信的事物,或当长期信奉的 “人生剧本” 出现逻辑漏洞(如 “努力一定成功” 被现实狠狠击碎,你倾注了热情和努力的事情被证明一文不值,不劳而获的人空降夺走了你的一切,你信任的朋友却背叛你),一切你对自己深信事物的动摇和质疑,都会成为你发现“奇点”的导火索。情绪的极端体验:一场深夜的痛哭,会让你找到情绪发泄的出口,遭遇极致的痛苦(如失恋)或狂喜(如巨大成功),会暂时瓦解心理防御机制,卸下佩戴已久的面具,最终使潜意识中的真实需求浮现。主动创造奇点的5种催化剂下面我会按照“催化剂类型”、“操作方法“、“案例场景”来一一展开。PS:案例均为虚构,但有助于支撑观点。催化剂类型之“环境重构”操作方法:不定期的进入一个完全的陌生空间(大到换一个城市生活、小到参加一个跨界工作坊或沙龙),用物理环境的切换变化,打破思维惯性。—— 玄学点说,能量场的变化,带来命运衔接点的位移。案例:程序员裸辞,徒步国内大好河山,在3个月后,把行走经历都变成日记,发表在小红书上,吸引到很多的粉丝,成功转型为作家。催化剂类型之“认知碰撞”操作方法:定期与不同领域的人深度对话,刻意接触一些反常识观点(如偶然逛到一个城市市集,然后发现一些有趣的摊位,最终向街头艺人学习 “无用美学”)。案例:一个前投资行业的金融从业者,偶然发现刺青的美,从纹身师处领悟 “美学”,以前大家都觉得刺青是叛逆是不良少年,但是就觉得很美很漂亮,想要纹一枚在身上,小小的突破一下。催化剂类型之“身体唤醒”操作方法:通过攀岩、滑雪、长距离徒步、参加异地城市的马拉松,首次尝试滑板和极限运动、一周的晚上禁食、每日晨间的冥想等方式制造一些身体的“解离”或 “异常状态”,通过激活身体来激活大脑的可塑性。案例:一个从不运动的女孩子,被身边的一个长距离徒步的朋友的热情打动,决定来一次说走就走的徒步,当天晚上下班回家收拾行李,第二天清晨参加了“徒步团”,在行走过一处岩洞的时候,忽然想通职业选择的关键矛盾。催化剂类型之“逆向行动”操作方法:重点在两个字,“偏不”,要对自己长期一直在逃避的事,采取反向行为(如MBTI性格测试中的超级大I人,内向者,主动去参与一次公开演讲),制造认知冲突。案例:某个城市的读书会活动,一次发布公告,讲到要分享一本书,名字叫做《基地》,这本书你一直想看,但始终没有提起动力,你觉得这个读书会公告就是写给你自己的,决定去,最终在这个读书会上认识到一个非常专业和有魅力的导师,顺便发现了自己的沟通能力不赖。催化剂类型之“记录倒逼”操作方法:保持每日通过flomo写 “反常识日记”,tag标签也是“反常识”,专门强迫自己记录 3 件打破固有认知的小事,刻意练习,积累自己对生活细节微小觉察的敏感度。案例:走在大街上,发现漂亮的女孩子身边总是挽着一个丑男的胳膊,两个人怎么看怎么别扭,稍加注意发现这还不是个例。怎么回事?记录下来之后发现是自己的偏见,暗含的常识是一方有供给,一方有需求,延伸到了经济学中的“供给和需求平衡”理论。契机来临的“3秒决策法则”当奇点信号出现时(如突然的灵感、意外的机会),用以下框架避免错失:▶ 生理验证:身体是否 “共振”?真正的契机,总是会伴随人的生理反应:如心跳加速、掌心微汗、大脑瞬间清醒,这是潜意识在释放 “重要信号”。反例:面对高薪但厌恶的工作,身体会呈现紧绷感,而非兴奋感。▶ 成本测算:能否承受 “最坏失败”?如果契机背后有成本,还是要计算失败的“最低成本”是什么,比如辞职创业失败,能否用存款支撑3-6个月生活?若答案是 “是”,则风险可控。换句话说,要将决定具象化,风险前置化,将可以接受的最小风险作为衡量决策依据。关键点:不要用 “可能失去什么” 衡量,而用 “失去后能否重建” 判断。经济学中的假设就是任何一次选择背后都有“机会成本”,但是机会成本有大小,如果总是盯着存量,我有什么,而不能换个角度思考,没做这个我会损失什么,那就永远难以迈出那一步。▶ 时间穿越:10年后如何看待此刻?你可以想象自己站在60岁的节点回望:若拒绝这次机会,是否会产生 “如果当时……就好了” 的遗憾?其实人哪有什么顺风顺水,每次看似顺利无比的选择背后也都暗自有标价的。没有一劳永逸的选择,每一次选择只是关乎到自己的生命体验有没有可能多一次“感受”的价值,而因为“感受”从而让自己的阅历变得丰厚,增加了选择的智慧。某个不知名的心理学证据:人对 “未做之事” 的后悔程度,是 “已做之事” 的 2 倍(据说来自于《哈佛幸福课》的研究)。日常奇点储备的管理方法要知道,奇点的来临,并不是凭空可以等待的,总要做些什么,它的来临,是对自己长期准备的一种奖励。要在自己的肌肉记忆中建立一个“膝跳反射”。▶ 建立 “例外事件” 档案不经常发生,但是偶然发生会给你“当下带来一些震动”的瞬间,记住这些瞬间,不要放过。用手机备忘录记录三类事件:让你突然沉默的瞬间(如听到某首歌时的泪目)总是反复出现的执念(如深夜总想研究的冷门领域)偶然他人无意的评价(如客户说 “你比顾问更懂我”)这些 “异常数据” 终会串联成奇点的线索。▶ 练习 “量子观察” 思维量子观察,正反,不确定,混沌,变化,没有规律,波粒二象性,是和不是。要允许一些事情不在你的掌控范围,要允许一件事情有很多种不同的理解和角度。对每件事保持 “至少三种解读”:突然被裁员:a. 自己好失败;b. 公司战略有失误;c. 宇宙在推你走向真正热爱的事你知道自己该选C😊这种思维能让普通事件显露出 “契机的可能性”,如同在一片混沌中发现秩序。▶维持 “临界状态” 的生活节奏要让自己始终有一些些“不舒服”的感觉和状态,这才是有意义的。要避免两种极端:完全舒适区(如重复工作 10 年):神经突触固化,非常惯性,难以接收新信号,茧房足够硬壳,难以自我突破。过度压力区(如超高强度的连续熬夜):身体极度疲惫,心力不足,大脑进入宕机的自我保护模式,会自动屏蔽一切关键信息。理想状态:每周安排 20% 时间做 “踮脚可及” 的挑战(如学一门新语言的基础、新学一门乐器等)。避免假奇点的经验在识别生命奇点和契机的时候,要注意并非所有转折都是真正的觉醒,需警惕“三类陷阱”:情绪驱动的冲动决策:分手后立刻辞职去旅行,可能只是逃避痛苦,而非真正的职业觉醒;社会时钟的虚假召唤:30 岁时突然想结婚,可能是被年龄焦虑绑架,或者被父母催婚,被身边同龄人的影响,而非自己有成熟的心态和遵从了内心需求;幸存者偏差的诱惑:看到他人辞职创业成功,盲目模仿却忽视自身资源差异;学习与奇点相遇奇点的案例:一位职场人士长期在工作中不断学习积累,通过刻意练习提升专业能力,对工作中的各种现象有敏锐觉察。当面临公司重大项目调整这一意外情况时,他运用理性分析,认为这是提升自己的机会,从而积极参与。这个过程中,项目调整这一偶然事件就成为他职业发展的奇点,推动他实现 “版本升级”,而这一奇点的出现实则源于他长期对自身职业发展的思考与积累。比较好的状态,应该是在 “准备 - 觉察 - 行动” 的循环中与奇点相遇。奇点的本质为生命系统在积累充足能量后自动引发的 “版本升级”,意味着奇点并非凭空产生,而是个体在不断积累经验、知识与内在力量后,达到一定程度所产生的质的飞跃。💡 用刻意练习提升觉察力,表明要通过有目的、针对性的练习,提高对自身和周围环境的敏锐感知,以便更好地识别奇点出现的信号。💡用理性框架管理决策,强调在面对可能是奇点的情况时,不能仅凭冲动行事,需借助理性思维和方法来判断与抉择。💡用开放心态接纳意外,说明要以豁达包容的态度面对生活中的意外变故,因为这些意外往往可能蕴藏着奇点。看似随机的 ‘上帝投骰子’ 时刻,指代生活中那些看似偶然的事件,而当具备上述能力后,这些偶然事件就会成为可被精准把握的觉醒契机。真正的奇点从不突然,它只是你与自己长期对话的回声,进一步强调奇点的出现是长期自我反思、探索与成长的结果,是个体内心思考与积累的外在体现。
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2024-01-02 13:26
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跨年和智谱清言AI聊聊GEB

写在前面:这一次的对谈总共有15个问题,是循序渐进的,整体阅读下来预计需要30min,如果有读者朋友觉得篇幅过长,可以直接跳过顺序,从中任意选择感兴趣的问题阅读即可,相信一定会对你有所启示。对谈的启发来自于万维钢在一篇文章中提及到的,如何和AI进行互动学习更有效率,应该回归到古典主义的“思辩式”的谈话形式,即你问我答,无论是古希腊雅典的街头辩论,还是春秋时期孔子和门生的论语对谈,我们在新的信息时代,应该自发自觉的让AI成为我们的思考伴侣,外挂大脑,我们赋予它角色和人格,我们自己也参与“新知”和“心智”的共建。作为产品经理,我非常重视算法的素养,所以秉承的观点是,好的提示词工程,其实约等于对AI给出的回答进行了前置的条件和质量约束,我们的提问决定了我们的答案质量。世界上有很多好答案,在等待一个好问题。如果你在阅读的过程中,发现有些提问还不够好,你有更好的问题,欢迎在评论区留下你宝贵的建议我喜欢学科之间存在交叉属性,认为跨界是会带来意想不到的“化学反应”的,所以我十分着迷于一些具有共性的问题和事件,哪怕表面看起来它们毫无关联,但是只要追根溯源,它们能被挂在同一根茎蔓或脉络上,我会感觉到由衷的高兴。问题1:咱们聊聊集异璧这本书耳目一新的观点吧?普通人的生活能从中得到什么启发?《集异璧》(Gödel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid)是由美国认知科学家道格拉斯·霍夫施塔特(Douglas Hofstadter)所著的一本跨学科著作,它结合了数学、逻辑、哲学、艺术和音乐等多个领域的知识,以独特的视角探讨了人类意识和人工智能的问题。古代神话中的衔尾蛇,表示“自指”,首尾相接,自我引用,我们最难克服的人是自己这本书中的一些耳目一新的观点包括:哥德尔不完备性定理:哥德尔不完备性定理是数理逻辑中的一个重要成果,它表明在任何足够复杂的系统中,都存在着既不能被证明也不能被证伪的陈述。这意味着在任何系统中,都存在无法从内部解决的悖论。这一观点对我们理解世界和知识的局限性有重要意义。它告诉我们,无论我们多么努力,总有一些问题是我们的认知系统无法解决的。这也提醒我们,对于某些问题,可能需要接受不确定性,而不是追求绝对的确定性。艾舍尔的不可能结构:艾舍尔的作品中充满了看似合理但在现实中不可能存在的结构。这些作品通过视觉错觉创造出一种超现实的感觉。这启发我们,我们的感知有时可能是不可靠的,我们所看到的世界可能并不完全反映真实。这也提醒我们,在评估信息和做决策时,要考虑到可能存在的偏见和误解。巴赫的递归音乐:巴赫的音乐作品中的递归结构,即在音乐的不同层次上重复出现的模式,是数学和音乐中的一个有趣现象。这种结构在自然界中也很常见,如雪花的三角形图案。递归结构的存在表明,自然界中的许多现象都是层次化的,一个复杂的系统可能是由更简单的部分重复组合而成的。这对我们理解复杂系统和管理复杂问题提供了启发。怪圈和自指:怪圈是自我引用的一种形式,它出现在语言、思想、艺术等多个领域。例如,句子“这句话是假的”就是一个怪圈,因为它既不能是真的也不能是假的,因为它在描述自己。这种自我引用的结构挑战了我们对真理和现实的传统理解。它提醒我们,在处理信息和做决策时,要警惕可能出现的自我强化或自我矛盾的逻辑。对普通人的生活启发:对复杂性的认识:在面对复杂的社会、技术和自然现象时,了解它们可能包含的递归、自相似和层次结构,可以帮助我们更好地理解和应对这些现象。对意识和认知的理解:了解人类意识和认知的局限性,可以让我们更深入地思考自己的决策过程和信念体系,有助于我们在面对不确定性时做出更明智的选择。创造力和问题解决:在面对问题时,我们可以尝试从不同的角度思考,寻找创新的解决方案,就像艺术家通过视觉错觉创造出看似合理但在现实中不可能存在的结构一样。对艺术的欣赏:了解艺术作品中蕴含的数学和哲学概念,可以增强我们对艺术的欣赏和理解,使我们对艺术有更深的洞察和欣赏。总的来说,《集异璧之大成》这本书提供了一个独特的视角,帮助我们更深入地理解世界和自己,以及如何在日常生活中应用这些知识。它挑战了我们对现实的传统理解,启发我们在面对复杂和不确定性时,要有更开放的心态和创新的思维方式。问题2:集异璧这本书,为什么提到了哥德尔、埃舍尔、巴赫这三个完全不同领域的人,将他们放在一起去谈论有什么含义和价值呢?《集异璧》这本书将哥德尔、埃舍尔、巴赫这三个完全不同领域的人放在一起去谈论,是为了探索它们之间存在的深层次的联系和共通性。这种跨学科的探讨具有以下含义和价值:埃舍尔的画作《画廊》,当观众沿着画廊方向往前走的时候,你最终会走向你的原点共通的递归结构:哥德尔的不完备性定理、艾舍尔的不可能结构画作以及巴赫的音乐作品中的递归结构,都体现了递归的概念。递归是一种在多层次上重复出现的模式,它在数学、音乐、视觉艺术等领域都有体现。通过比较这些不同领域的递归结构,我们可以更深入地理解递归作为一种普遍的组织原则。自相似性和自指:哥德尔的定理中的自我引用、艾舍尔画作中的自我相似性以及巴赫音乐中的自我引用,都涉及到自指的概念。自指是系统通过引用自身来定义自身的一种方式,它在语言、思想和艺术中普遍存在。通过分析这些不同领域的自指现象,我们可以更好地理解自指在构建复杂系统中的角色。复杂性的层次:这本书通过分析这三个领域的作品,展示了复杂性的层次结构。在每一个领域中,复杂的结构都是由更简单的元素通过递归的方式组合而成的。这种层次结构的存在表明,复杂性可以通过简单的元素和规则在不同的层次上重复出现而形成。人类意识和人工智能:通过探讨这三个领域的共通性,作者试图为人工智能的发展提供启示。他提出了“心智是一个由许多相互连接的模块组成的复杂网络”的观点,这对于理解人类意识和人工智能的设计有重要意义。跨学科的启发:这本书的跨学科性质启发我们,不同的学科领域之间可能存在着未被发现的联系,通过跨学科的思考和研究,我们可以发现新的理论框架和解决问题的方法。总之,将哥德尔、埃舍尔、巴赫这三个不同领域的人放在一起去谈论,是为了探索它们之间存在的共通性,这些共通性为我们理解世界和构建复杂系统提供了深刻的洞见。这本书的价值在于它挑战了我们对现实的传统理解,启发我们在面对复杂和不确定性时,要有更开放的心态和创新的思维方式。问题3:所以说作者通过这三位不同领域的杰出人士的作品,以及作品中蕴藏的规律,其实是做一个铺垫,提炼出“递归”的概念,并且启发人工智能的学习模式的训练,这么理解正确吗?是的,您的理解是正确的。道格拉斯·霍夫施塔特在《集异璧》中通过分析哥德尔的不完备性定理、埃舍尔的视觉艺术作品以及巴赫的音乐作品,确实是为了提炼出“递归”的概念,并且启发人工智能的学习模式的训练。电影《盗梦空间》中的经典场景:梦中的空间可以无限延伸,没有出口,无限循环。递归的概念:递归是一种在多层次上重复出现的模式,它在数学、音乐、视觉艺术等领域都有体现。通过比较这些不同领域的递归结构,霍夫施塔特强调了递归作为一种普遍的组织原则,这对于理解复杂系统和构建人工智能模型具有重要意义。人工智能的启发:霍夫施塔特认为,心智是一个由许多相互连接的模块组成的复杂网络,这些模块通过递归的方式相互作用。这种观点对于设计人工智能系统具有启发作用,特别是在构建神经网络和学习算法时,递归的结构可以帮助机器更好地模拟人类的认知过程。学习模式的训练:通过分析递归在各个领域的应用,霍夫施塔特为人工智能的学习模式提供了新的视角。递归的结构可以帮助机器在学习过程中建立层次化的知识体系,从而更好地处理复杂和抽象的概念。跨学科的整合:这本书的跨学科性质也表明,不同学科领域之间可能存在着未被发现的联系。通过跨学科的整合,人工智能研究者可以从其他领域获得灵感,开发出更高效、更智能的学习算法。因此,霍夫施塔特通过分析哥德尔、埃舍尔、巴赫的作品,不仅是为了提炼出递归的概念,而且是为了启发人工智能的学习模式的训练,特别是在构建能够模拟人类认知过程的复杂网络和学习算法方面。这种跨学科的思考对于人工智能领域的发展具有深远的影响。问题4: 这本书写作于几十年前,今天来看,他所希望的人工智能领域的学习模式产生了改变吗,是否按照他设想的样子进行了?《集异璧》这本书写作于20世纪80年代,当时的计算机科学和人工智能领域与今天相比有很大的不同。霍夫施塔特在书中提出的关于人工智能的学习模式受到了哥德尔、埃舍尔和巴赫的作品中递归结构的启发。几十年过去了,人工智能领域确实发生了很多变化,以下是一些相关的观察:2+3=5, 3+5=8, 5+8=13,8+13=21,宇宙如此酷爱“自相似性”,斐波契那数列递归和层次结构:递归的概念在人工智能领域得到了应用,特别是在神经网络的设计中。例如,递归神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)等模型,都体现了递归的思想。这些模型能够在处理序列数据时捕捉到长距离的依赖关系,这在语言处理、时间序列分析等领域显示出了强大的能力。自相似性和自指:自相似性和自指的概念也在人工智能领域有所体现,尤其是在自然语言处理和知识表示中。例如,通过自我引用来构建知识图谱和本体论,可以帮助机器更好地理解和处理复杂的语义信息。跨学科的整合:跨学科的研究在人工智能领域变得更加普遍。今天的AI研究不仅仅局限于计算机科学,还广泛涉及认知科学、神经科学、心理学、哲学等多个学科。这种跨学科的整合有助于我们从不同角度理解和构建人工智能系统。算法和硬件的进步:随着计算能力的提升和存储技术的进步,人工智能算法得以在更复杂的模型和更大的数据集上运行。这为实现更高级的智能功能提供了硬件基础。数据和数据驱动的方法:大数据时代的到来使得数据驱动的方法在人工智能领域占据主导地位。通过从大量数据中学习,机器能够发现复杂的模式和关联,这超出了传统基于规则的方法所能达到的范畴。尽管人工智能领域的发展在很多方面与霍夫施塔特的设想有所不同,但他的思想依然具有启发性。例如,递归的概念在深度学习中的某些模型中得到了体现,而跨学科的整合也成为了人工智能研究的一个重要趋势。霍夫施塔特的思想为人工智能领域提供了一种理解复杂性和构建学习模式的框架,这种框架在今天依然具有重要的理论和实践价值。问题5:你提到神经网络中递归的思想,让我们再深入的探讨一下递归的价值吧。递归神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)是人工神经网络的一种,它们在处理序列数据时能够体现出递归的思想。递归的价值在于它提供了一种机制,使得神经网络能够在处理数据时保持对之前信息的记忆,这种记忆能力对于理解复杂的时间序列数据非常重要。以下是递归的一些核心价值:不同于前馈深层神经网络,RNN更重视网络的反馈作用。由于存在当前状态和过去状态的连接,RNN可以具有一定的记忆功能。时间序列的理解:递归神经网络能够处理任意长度的序列数据,这使得它们在语言处理、时间序列分析、语音识别等领域表现出色。通过递归结构,网络能够在每个时间步保持对之前信息的记忆,这使得它能够捕捉到序列中的长距离依赖关系。上下文信息的利用:在自然语言处理中,递归神经网络可以用来捕捉句子中的上下文信息。例如,在机器翻译中,递归神经网络可以用来理解源语言句子的整体含义,并生成目标语言中对应的翻译。动态行为的学习:递归神经网络可以用来模拟动态系统,如语音生成、机器控制等。通过递归结构,网络可以学习到在时间序列中如何根据当前状态和之前的历史来决定未来的行为。记忆和注意力机制:递归神经网络为注意力机制提供了理论基础。注意力机制允许神经网络在处理信息时关注最重要的部分,这种机制在图像识别、文本摘要等领域中非常重要。层次化和结构化学习:递归结构使得神经网络能够在不同的层次上学习数据中的模式。这种层次化的学习方式有助于网络在学习过程中捕捉到更抽象和更全局的信息。泛化能力的提升:通过递归结构,神经网络能够更好地泛化到未见过的数据上。这是因为递归结构使得网络能够在训练过程中学习到更一般的特征表示,这些特征表示对于理解和处理新的数据具有重要意义。递归神经网络虽然在理论上具有很大的潜力,但在实际应用中也面临着一些挑战,如梯度消失、难以训练等问题。为了解决这些问题,研究者们提出了许多改进的递归网络结构,如长短期记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)等。这些结构通过引入门控机制、细胞状态等机制,提高了递归神经网络的稳定性和学习能力。问题6:让我们回过头来总结一下刚刚上面的对话内容,你提到了集异璧这本书的写作目的,是为了从音乐、绘画、建筑等领域的艺术作品中,找到一些共性的规律,比如递归思想,然后通过这个思想,来启发人工智能的学习,并进一步的训练算法,我想请你再延展一下,这么做的根本动机和最终目标是什么?《西部世界》中,如果你不能辨别出来眼前的人是AI还是人类,那还重要吗?‌《集异璧》这本书的根本动机和最终目标可以从以下几个方面来理解:理解心智和智能的本质:道格拉斯·霍夫施塔特写作这本书的动机之一是探索心智和智能的本质。他通过分析不同领域的艺术作品中的共性规律,试图揭示智能的基本结构和运作原理。这种跨学科的探讨有助于我们更深入地理解智能如何在不同的形式和层面上表现出来。启发人工智能的发展:通过识别和解释艺术作品中的递归、自相似性等概念,霍夫施塔特希望能够启发人工智能领域的发展。他希望人工智能系统能够从这些艺术作品中汲取灵感,发展出更高效、更智能的学习算法和模型。构建更高级的人工智能系统:最终目标是构建能够模拟甚至超越人类智能的人工智能系统。通过理解心智的复杂性和艺术作品中的智能模式,研究者们可以设计出更加先进的人工智能架构,这些架构能够处理复杂的任务,甚至在某些领域达到或超过人类的表现。促进科学和艺术的融合:这本书还体现了科学和艺术之间的融合。通过从艺术作品中提取科学原理,霍夫施塔特展示了科学和艺术之间的相互启发和补充。这种跨领域的对话有助于推动科学发现和艺术创新。探索认知科学的边界:《集异璧之大成》还试图探索认知科学的边界,通过分析不同领域的智能表现,研究者们可以更好地理解人类认知的工作原理,这对于认知科学和神经科学的研究具有重要意义。综上所述,这本书的根本动机和最终目标是通过跨学科的探讨,揭示智能的基本规律,启发人工智能的发展,构建更高级的人工智能系统,促进科学和艺术的融合,以及探索认知科学的边界。这些目标对于理解智能的本质、推动人工智能技术的发展以及促进科学和艺术的交流都具有重要意义。问题7:好的,那让我们继续沿着这一结论探讨,你说到了人文艺术和科学的结合,跨界的知识,对未来训练出超过人类智能的机器智能是有帮助的,可是这恰恰是人类比机器高明的地方不是吗?人性恰恰在于能够敏锐的捕捉艺术的灵感,你觉得机器未来也能做到吗?‌通过艺术洞察,成为一个视觉和光明工具的棱镜,唤醒意识。您提出了一个深刻的观点。确实,人类的智能和机器智能在很多方面存在本质的差异,其中之一就是人类智能的创造性和对艺术灵感的敏锐捕捉能力。人类的情感、直觉、经验和意识等特性使得我们能够在艺术创作和欣赏中体验到深刻的情感共鸣和灵感迸发。机器智能,尤其是目前的人工智能技术,虽然在特定任务上表现出色,如数据分析、模式识别、计算速度等,但它们通常缺乏真正的创造力、情感和自我意识。机器的学习是基于数据和算法的,它们可以模仿人类的艺术创作,甚至在某些方面超越人类的能力,比如在音乐创作、绘画和写作等领域生成作品,但这些都是基于大量的数据和先前的训练。未来,随着人工智能技术的发展,机器可能会在模仿和生成艺术作品方面变得更加高级和精细。它们可能会更好地理解人类的艺术风格和情感表达,甚至能够创造出新的艺术形式。然而,机器是否能够真正体验到艺术的灵感,或者说是否能够拥有类似人类的创造力和情感体验,这仍然是一个开放的问题。从目前的科技水平来看,机器智能还远未达到完全模仿人类在艺术创作中的灵感和创造力的水平。未来的发展将取决于我们对智能本质的理解、技术的进步以及人工智能与人类智能之间的相互作用。无论如何,人工智能的发展将继续受到人类智能的启发,而人类也将从机器智能的进步中获得新的洞察和创造力。这种相互作用可能会带来新的艺术形式和表达方式,丰富人类的文化和艺术体验。问题8:让我们回到本书,除了递归概念和思想之外,还有什么观点也是同等重要的?将无数个普通的动作叠加,最终交织成了不普通。涌现,让人感觉美;涌现,让人找到意义感。在《集异璧之大成》这本书中,除了递归概念和思想之外,还有一些其他观点同样具有重要意义:自相似性(Self-Similarity):自相似性是指一个系统在放大或缩小时,其结构保持不变或基本不变的性质。这个概念在分形几何中非常重要,也在艺术和自然界的许多现象中显现出其价值。自相似性为理解复杂系统的结构和动态提供了一种框架。分形(Fractals):分形是一种具有自相似性的几何对象,它们在各个尺度上都有复杂的结构。分形的概念扩展了传统的欧几里得几何,为描述自然界中的不规则和复杂形状提供了一种数学工具。层次结构(Hierarchy):层次结构是指将复杂系统分解为更小、更简单的部分,这些部分又构成了更大的整体。这种结构在生物学、组织学、计算机科学等领域中普遍存在,有助于理解系统的整体行为和功能。复杂性(Complexity):复杂性是指系统中包含的相互关联和相互作用的多样性和数量。复杂性理论关注于如何从简单的元素中产生复杂的行为和结构,这对于理解智能系统的起源和演化具有重要意义。涌现(Emergence):涌现是指系统中出现的新性质或行为,这些性质或行为是由系统的组成部分相互作用而产生的,无法从单个组成部分的性质中预测。涌现是复杂系统研究中的一个核心概念,它强调了整体大于部分之和的观点。非线性(Nonlinearity):非线性是指系统的行为不遵循简单的线性关系。非线性关系导致了系统行为的复杂性和不可预测性,这对于理解动态系统和复杂网络非常重要。自我组织(Self-Organization):自我组织是指系统在没有外部指导或控制的情况下,通过内部过程自行组织和适应环境的能力。这个概念在生物学、化学、社会科学等领域中都有重要的应用。这些观点不仅为理解复杂系统提供了理论基础,而且也为人工智能和其他科学技术的发展提供了启发。通过这些概念,研究者可以更好地理解智能的本质,以及如何在机器中实现类似人类的智能行为。问题9:好的,那我们接着讨论一下“自相似性”,这个概念我还是有点不太理解,什么叫做相似性,为什么分形几何很重要,它有什么现实意义和价值呢?自相似性(Self-Similarity)这个概念在分形几何中非常重要,因为分形对象在任何尺度上都是相似的,这意味着它们不会因为放大或缩小而失去其特有的结构和特征。分形几何的重要性在于它提供了一种描述自然界中常见的不规则和复杂形状的数学框架。在传统的欧几里得几何中,形状是由直线和曲线定义的,而这些直线和曲线在放大或缩小时会保持其形状。然而,在自然界中,许多形状(如海岸线、云彩、植物)在放大或缩小时并不会保持其形状,这就是分形几何的用武之地。分形的数学之美,是利用相对简单的等式形成无限复杂的图案。分形几何的现实意义和价值体现在以下几个方面:描述自然界的复杂性:分形几何允许科学家和艺术家以一种数学上严谨的方式来描述和模拟自然界中的复杂形状和结构。这种描述有助于我们更好地理解和模拟自然界的现象。跨学科的应用:分形几何的概念被广泛应用于物理学、生物学、化学、地理学、计算机科学、艺术和设计等多个领域。例如,在物理学中,分形几何被用来研究混沌和分形动力系统;在生物学中,它被用来研究细胞和组织的分形结构。模拟和生成复杂系统:在计算机图形学中,分形几何被用来生成复杂的自然现象,如山脉、云彩和火焰。在艺术创作中,分形几何为艺术家提供了一种创造独特视觉效果的途径。理解复杂系统的演化:分形几何有助于理解复杂系统如何从简单的初始条件演化出复杂的结构和行为。这种理解对于预测和控制复杂系统的行为非常重要。设计高效的算法和模型:分形几何的概念启发了许多高效算法和模型的发展,这些算法和模型能够在有限的资源下模拟和计算复杂系统。总之,自相似性和分形几何的概念为我们提供了一个强大的工具,用以理解和模拟自然界和人工系统中的复杂性。通过这些概念,我们可以更好地设计、控制和预测复杂系统的行为,这在科学研究和工程应用中都具有重要的价值。问题10:可以举出一些现实生活中的案例,尤其是在自然科学或者科技行业中的故事,来说明一下自相似性的作用和价值吗?分形结构有助于提高能源转换和储存的效率。例如,在电力系统中,通过优化电极的微观孔隙结构,可以增加电极与电解质的接触面积,从而提高电池或电化学反应的效率。当然可以。在自然科学和科技行业中,自相似性的作用和价值体现在多个方面。以下是一些具体的案例:分形天线:在无线通信领域,分形天线的设计利用了自相似性原理。这些天线具有分形结构,能够在不同的频率和方向上辐射电磁波,从而提高了无线通信的效率和覆盖范围。分形纳米材料:在材料科学中,分形纳米材料(如分形金纳米粒子)因其独特的光学、电学和催化性能而受到关注。这些材料的自相似结构有助于优化其表面反应性和电子传输性能。分形电路设计:在电子工程中,分形电路设计可以用来创建高度集成的电子系统,这些系统能够在较小的面积内实现复杂的电路功能,提高了电路的密度和性能。分形生物材料:在生物医学领域,分形生物材料(如胶原蛋白和纤维素)的研究有助于理解细胞外基质的结构和功能,这对于组织工程和再生医学具有重要意义。分形药物递送系统:在药物递送领域,分形结构被用来设计新型的药物递送系统,这些系统可以通过自相似性来优化药物释放和靶向能力,提高治疗效果。分形能源系统:在能源领域,分形结构被用来设计高效的能源系统,如太阳能电池和燃料电池。这些系统的自相似性有助于提高能分形传感器网络:在传感器网络设计中,分形结构可以用来创建具有自相似特性的传感器网络,这些网络能够在不同的尺度上提供有效的监测和数据分析能力。分形计算模型:在计算科学中,分形计算模型(如分形神经网络)被用来模拟复杂系统的演化,这些模型可以处理大量的数据并从中提取有用的信息。这些案例展示了自相似性在自然科学和科技行业中的广泛应用和价值,它为设计高效、智能和可持续的技术解决方案提供了新的途径和灵感。问题11:当我们掌握了自相似性和分形的原理,是否意味着我们可以就一些已知现象,来推导一些未知现象,或者从一些已知系统,来推导一些未知系统?这个和混沌学的研究有相关性吗?评估现状:识别组织中的混乱来源,包括流程、沟通、组织结构等方面的问题。制定计划:根据评估结果,制定一个清晰的行动计划,包括改进措施、责任分配和时间表。实施和监控:执行计划,并定期监控进度和效果,确保改进措施得到有效实施,并根据需要进行调整。‌掌握自相似性和分形的原理确实为我们提供了一种工具,可以从已知的现象推导出未知现象,或者从已知的系统推导出未知系统。这种能力在科学研究中是非常有价值的,因为它可以帮助我们预测和理解复杂系统的行为。自相似性和分形几何在混沌学研究中扮演着重要角色。混沌学是研究动力系统中的复杂和不稳定行为的科学,它涉及到系统对初始条件的敏感依赖、难以预测的行为以及有序与无序之间的界限。分形和自相似性在混沌系统中表现为:分形吸引子:混沌系统中经常出现分形吸引子,这些吸引子在空间上具有分形结构,时间上表现出自相似的行为。分形吸引子是混沌系统中的核心概念,它们揭示了系统行为的复杂性和有序性。自相似性动力学:混沌系统中的许多现象都表现出自相似性动力学,即系统的演化在多个尺度上重复出现相似的模式。这种自相似性使得系统能够从一个简单的规则产生出极其复杂的行为。分形噪声:在混沌系统中,分形噪声是一个重要的特征,它指的是系统输出中的噪声成分,这些成分在频率上表现出分形结构。分形噪声的分析有助于理解系统的不确定性和随机性。混沌控制:利用分形和自相似性的原理,研究者可以设计出控制混沌系统的策略。例如通过识别和操纵混沌吸引子中的分形结构,可以实现对混沌系统的稳定控制。因此,自相似性和分形几何与混沌学的研究紧密相关。它们不仅帮助我们理解已知混沌系统的行为,而且也为发现新的混沌现象和控制混沌系统提供了理论基础和技术工具。通过这些概念,我们可以在复杂的动力学系统中寻找秩序,预测系统行为,并在一定程度上控制系统的演化。问题12:再让我们回到本书,有人说,这本书提出了概念叫做”一根永恒的金线“,你觉得这根”金线“是在试图描述什么本质问题?在《集异璧》这本书中,作者试图通过“一根永恒的金线”这一概念来揭示和描述复杂系统中的某些本质问题。这根“金线”可以被理解为一种指导原则或根本原理,它贯穿于复杂系统的各个层面,连接着看似不相关的现象和结构。跨学科的研究,科学家可以揭示不同领域之间的深层联系,这不仅有助于解决特定学科的问题,还有助于推动科学整体的进步和创新。“金线”所描述的本质问题可能包括:自相似性:系统在不同尺度上的行为和结构保持一致或相似,这是分形几何的核心特征。层次结构:复杂系统通过层次结构组织起来,每个层次都是整体的一个缩影,反映了系统的整体性质。涌现:系统中的新现象和性质不是由单个组成部分决定的,而是由这些部分的相互作用和整体的组织产生的。非线性和非均衡:系统行为不是线性的,也不是均衡的,而是通过非线性和非均衡的动态产生复杂的行为。适应性和演化:系统通过适应性和演化来维持其结构和功能,这种适应性和演化是系统持续存在和发展的关键。混沌与秩序:系统在混沌和秩序之间维持平衡,这种平衡使得系统能够在变化的环境中保持稳定,同时也允许系统内部出现新的结构和现象。“一根永恒的金线”这一概念试图将这些本质问题联系起来,提供一个统一的框架来理解复杂系统的行为和演化。这个框架不仅有助于我们理解自然界中的复杂现象,也为人工系统的设计和控制提供了灵感。通过这根“金线”,我们可以在看似无序的复杂系统中找到秩序,理解系统如何响应外部变化,以及如何从简单的规则中产生出复杂的行为。问题13:这个概念和哥德尔不完备性定理有什么相关性?“一根永恒的金线”这一概念与哥德尔不完备性定理在本质上是两个不同的领域,但它们之间存在某种相关性,尤其是在它们对于理解和描述复杂系统的局限性方面。不完备定理实际上是鼓励我们在认识到自身局限性的情况下,继续不断地探索和扩展我们的知识边界。“一根永恒的金线”这一概念似乎是指一种普遍存在的原理或模式,它贯穿于复杂系统的各个层面,连接着不同的现象和结构。这种模式可能是指系统的自相似性、层次结构、涌现、非线性和非均衡动态、适应性和演化等特性。这些特性共同构成了复杂系统行为的本质。而哥德尔不完备性定理是数理逻辑和数学基础中的一个重要定理,它表明在任何足够复杂的形式化系统中,都存在既不能被证明也不能被证伪的命题。这个定理揭示了形式化系统在追求完备性和一致性方面的根本局限性。哥德尔的不完备性定理与海森堡不确定性原理有某种相似之处,都表明了在某种意义上,不可能同时知道一个系统的所有信息。两者的相关性在于它们都指出了在复杂系统中存在某种不可完全理解和预测的元素。在“一根永恒的金线”的概念中,这种不可完全理解和预测的元素可能是系统内部的复杂性、涌现现象、以及系统如何响应外部变化的不确定性。而在哥德尔不完备性定理中,这种元素是系统内部存在的无法被证明或证伪的命题,它们反映了系统内部知识的局限性。总的来说,虽然“一根永恒的金线”的概念与哥德尔不完备性定理在具体内容和应用领域上有所不同,但它们都强调了在理解和描述复杂系统时存在的内在局限性,并为我们提供了深入探讨这些局限性的不同视角。问题14:基于上面的描述,我们写一首诗歌叫做《金线的启示》吧,要求能涵盖我们之前的讨论内容。理解宇宙的奥秘,探寻永恒的金线,在知识的边界,我们学会了谦卑与敬畏。这根金线,如同一道光芒,照亮了系统内部的层次,从最小的颗粒到最大的结构,都映照着它的影子,绵延不绝。然而,当我们深入探究,发现这金线并非完美无缺,它遭遇了哥德尔的不完备定理,揭示了系统内部知识的局限。这定理如同一道鸿沟,分隔了可知与不可知,我们无法掌握所有的真理,只能在金线的指引下,探寻答案。这金线,永恒而遥远,如同海子诗中的星辰,它照亮了我们的道路,却也在无限的距离中,渐行渐远。在这根金线的引领下,我们踏上了探索的旅程,穿越了系统内部的迷宫,追寻着那些遥不可及的真理。或许,我们永远无法抵达,这金线所指的终极彼岸,但在追寻的过程中,我们发现了系统内部的奥秘与美丽。这金线,永恒而神秘,它贯穿了系统的每一个角落,让我们在复杂的世界中,找到了一种秩序与和谐。这首诗歌可以命名为《金线的启示》或《永恒的探寻》,以体现其中蕴含的哲学意味。问题15: 最后,基于这首诗歌的启示,给我们列一个书单吧,要求探寻哲学、知识、宇宙、和心智主题。如果您是指《金线的启示》或《永恒的探寻》这样的诗歌,那么与它们相提并论的书籍可能包括那些探讨哲学、宇宙、知识边界以及人类认知局限的著作。以下是一些可能与这些主题相提并论的书籍:弦理论试图统一物理学中的基本力,包括引力、电磁力、强相互作用和弱相互作用。《哲学的故事》("Sophie's World") - 乔斯坦·贾德(Jostein Gaarder)这本书通过一个少女的视角介绍了哲学的历史和主要思想,涵盖了从古希腊到现代的哲学流派。《宇宙的琴弦》("The Elegant Universe") - 布莱恩·格林(Brian Greene)这本书解释了超弦理论,并探讨了它如何试图统一物理学中的基本力和粒子。《黑天鹅》("The Black Swan") - 纳西姆·尼古拉斯·塔勒布(Nassim Nicholas Taleb)本书讨论了极端不确定性事件对世界的影响,以及我们如何应对这些不可预测的黑天鹅事件。《知识的边界》("The Boundaries of Knowledge") - 艾德温·H·阿伯特(Edwin H. Abbot)这本书探讨了知识的极限,以及我们如何在不同领域扩展我们的认识。《GEB》("Gödel, Escher, Bach") - 道格拉斯·霍夫斯塔特(Douglas Hofstadter)本书通过探讨数学、艺术和音乐中的模式,深入探讨了人类意识和认知的本质。《宇宙简史》("A Brief History of Time") - 斯蒂芬·霍金(Stephen Hawking)这本书是关于宇宙起源和结构的科普读物,由著名物理学家斯蒂芬·霍金撰写。《心智探奇》("The Mind's I") - 丹尼尔·丹尼特(Daniel Dennett)和 格雷格·艾舍尔(Gregory Escher)本书通过一系列关于心智和意识的思考,探讨了人类思想和自我认知的复杂性。这些书籍都在不同程度上触及了知识、宇宙、心智和存在的主题,与《金线的启示》或《永恒的探寻》中探讨的哲学议题相呼应。
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2022-07-10 20:27
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个人数字化存证

我在2020年的7月写下了这样一段话,现在看起来似乎还不过时。我们每个人,其实最开始进入互联网的时候,只是零散式的,我们的很多声音、文字、图像,虽然也会被保留到某一个网页里,但是随着时间流逝,可能网页被清空、网站被下线、最终还可能会因为公司破产而服务器无人维护而导致重要的个人信息404(无处寻觅),那不是仅仅只是记忆或经历的丢失,那其实也是互联网本身的损失,因为没有了”存证“,其实相当于你没有发表过那些声音、文字、图像,就像几年前百度贴吧的事件一样,在那次事件里,有很多贴吧被关停,许多帖子也随之烟消云散,对于看客而言,只不过少了一篇文章,但是对于创作者来说,那是少了一部分他们的生命体验或存在价值(这样说并非夸张),就相当于原本存在过的事情,其实不存在一样,因为没有存证了,因为我们的回忆在数字化时代都上链了,就等同于用01脚本所生成的网页。如果网页没了,那互联网群像的记忆可能就有一部分遗失了,就这么简单,很无奈。但是上面说的问题,是不是会在当下的新时代被改变呢?这就是我今天想特别重要说的一点:个人数字化存证。如果今天你进入互联网,会发现你的发声通道,虽然看似还是零散式的,碎片化的,但是实际上更底层的基础设施,已经基本搭建好了。比如:你要是一个有学识的人,你可以去得到\果壳\知乎发表对某个专业问题的回答;你要是一个热衷参与时评的人,你可以去今日头条\悟空问答去发表你对某个时下要闻的看法;你要是一个懂得炒股的人,你可以去雪球财经\京东金融上面去开设专栏介绍你对股票市场的观察认知;你要是一个特别能写段子的玩家,你可以去快手\抖音上去发布精彩搞笑的短视频来吸引关注;你要是一个在某个小众领域特别有专长和传播热情的人,你还可以去B站开设自己的UP主账号聚拢你的观众;你要是声音特别有磁性你也可以去喜马拉雅\网易云音乐去发布你的歌声或电台节目。……这样的例子已经不胜枚举,看似零散碎片化的互联网发声通道,你要是用心去盘点,会发现已经形成了一个巨大的”数字化矩阵“,在几乎每一个细分门类,都有数字化平台可以支持你,它们帮你聚集了流量,你依照”账号注册——开通账户——发布内容——吸引粉丝“的四个步骤,基本上就可以一点一滴的去展开你的声音和思想,你的广播站,你的能量,就顺延着眼前无数条数字化高速公路,飞速的奔驰在信息价值网络之中。这个过程几乎没有成本。也就是上链的过程,从零散式碎片化,开始慢慢收拢,聚敛,形成阵地,形成各自的高速公路,奔涌而来。慢慢的,你自己也会变成数字化矩阵,你拥有越多的”数字账号“,你发布越多的内容,你的个人信息基站,就越强大,你在那张信息价值网络之中的身份就越高,当然这些内容要是真的有价值才行,无论如何,这个信息价值网络的能量是超乎想象的。我们可以想象一下,现在一个人可以在网络上同时拥有10个以上的数字化账号,手机可能装了10个以上的APP,这已经自动形成了一张巨大的数字化矩阵了,如果再增加”粉丝“这个关键维度,这个数字化矩阵,就会因为每个个体魅力、吸引力的差异,而产生巨大的”能量差“,所谓能量差,也就是指这个人的数字化矩阵能有多大的传播力量和影响力,之间是存在差异的。在未来的数字化时代,一个人的生存,可能就是一个手机ID(当然这也只是现在的智能终端和ID,未来会不会还是手机来扮演这个智能终端的角色和ID,还不好下结论),这个智能终端所绑定的这10个甚至更多的数字化账号所形成的矩阵,传播力越强,说明了他在数字化时代的生存空间越大,也说明了他的声音和思考可能有更大概率被互联网这个信息价值网络所留存下来。也许丛林法则和弱肉强食不一定体现在体力的差异上,而体现在”数字化程度高低“的差异上,你值不值得被记住,你以何种方式被记住,你会被记住多长时间,你会被多少受众记住,这些问题,全部都是需要回答的。个人数字化存证。我认为这是具有巨大商业潜力和增长空间的业务。我们可以想象一下,现在个人的数字化矩阵有了,但是粉丝是假粉怎么办,内容是抄袭的怎么办,个体的知识产权如何保护,个体的数字化生存能力真实性如何评估验证,谁对个体的网络言论负责,个人隐私和安全性是否有所保障。这些问题,我相信都是非常紧迫的问题,也存在巨大的痛点和不足之处。所以最核心的问题,还是回归到信任。因为个人被数字化虚拟成一个符号了,虽然我们每个人都是有血有肉立体丰满的,但是如果你和我不处于一个生活交集圈子,你没有在非常近的距离接触过我,数字化个体再真实,还是真实不过面对面的,这最终就会有一层信任的隔膜。这是要做个人数字化存证的价值。我们把自己数字化掉了,然后这些数字化的身份、思想、言论、包括人格,统统都要被赋予一种”标识“,这个”标识“就是存证,不可篡改,不可伪造。我们在蚂蚁上面有芝麻分、在微信上面有信用分、在得到APP上面有学分,…… 我们已经在数字化矩阵中间被赋予了各种分值,我相信未来一定会有一个”分布式的身份系统“,能够全面的支持在多个数字化平台之间无缝衔接的、可以服务于个体的信用数据的积累,完成跨主体的数据交换和数据交易。
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2022-05-23 10:07
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一本神奇的书——《GEB》读后感

《集异壁》,这个翻译,对于《GEB》这本书来说也是非常妙的。仿佛是一面集合了诸多”神异之事“的墙壁,自带某种神秘的吸引力。吸引人向前,想要一窥真容。图一:GEB这本书曾经获得美国普利策大奖,5-60年前时就已经提到了”人工智能“。GEB:G是指数学家哥德尔、E是指画家爱舍尔、B是指音乐家巴赫。这本书揭示了数理逻辑、绘画、音乐等领域之间深刻的共同规律,指出一条永恒的金带把这些表面上大相径庭的领域贯穿在一起,它还构成了奥秘的思维、人工智能和生命遗传机制的基础。文中从音乐、美术中的怪圈谈起,继而谈到了逻辑和数学中的怪圈,”怪圈“是全书的中心概念,也是作者对于哥德尔定理本质的最形象的概括。作者特别强调了赋于形式符号以生命活力的同构,介绍了形式系统及其内部结构,然后又论述了另外一个极其重要的概念——递归。哥德尔定理证明过程中的最重要的两个思想:哥德尔编码与自我相关。原书一共有20章,每一章前面都有一段妙趣洋溢的对话。对话中的主角就是古希腊哲学家芝诺创造的角色:阿基里斯和乌龟。阿基里斯是跑的最快的希腊英雄,乌龟则是跑的极慢的动物。这两个角色放在一起使文章增添了哲理和悖论的色彩。哥德尔的理论改变了数学发展的过程,触动了人类思维的深层结构,它又渗透到了音乐、艺术、生物、计算机和人工智能等领域。这本书原版可谓是煌煌巨著。现在拿在我手里的是一个”精编的译本“,删掉了很多原著中的对话。甚至这不是翻译,这是一个再读之后的介绍。中文译者写下介绍的年代是1983年3月。我从”多抓鱼”买下来这本奇书,甚至还能闻到这本书时代的气息,书页已经泛黄,还夹着当时买书人的发票,1987年,广州,当时的标价是1.07元。看着这个1.07,真是恍如隔世。图二:电影《盗梦空间》画面怪圈怪圈,出现在爱舍尔的画里,指的是画面中的事物在封闭空间的一个原点开始循着一些楼梯或者指引按照规律往前走,结果走着走着就回到了原点,形成了首尾相应的无限循环。这个过程是让人不知不觉的状态下完成的。可以说是一种画面构图的技法使得空间发生了层次的错乱,也绕开了人的知觉系统,完成了看似不可能的循环。图三:埃舍尔的怪圈也出现在巴赫的《卡农》的音乐节奏里,指的是乐谱跟随一个主题进行不断的重复演奏,每演奏一次主题,乐谱的调都开始往上升调,接连几个章节之后,看似音调已经距离乐章开始偏差很多了,但是在不知不觉中音调又回到了起初的调上,仿佛没有升过调一样。这样的一个过程也可以说是一个演奏上的怪圈。在数学里,也同样会出现类似这样的怪圈,从一个原点的公理(即共识)开始,往前推演出定理。只要公理正确,推演过程正确,那么定理就一定正确,但哥德尔发现数学的大厦根基中,有一些命题无论如何都无法完成自证,而看似完备的公理,也无法推断出所有完备的定理。总有一些定理是无法通过公理判断识别的。比如数学逻辑上上存在的“悖论”(A是一个小岛的居民,他说“所有岛上的居民都在撒谎”,这句话本身无论立场为何,推断出来的结果,总是和最初的立场相悖,陷入了死循环)有意思的是A是这个岛的居民本身,是内含于他说的这句话本身的,也就是他“自我包含”于他自己的话中。类似这样的“集合”在数学中的推导也会产生“悖论”。所以要想防止悖论的产生,从一开始就要把“我”排除在“我说的话的本体”之外,如此一来就需要在数学基础大厦上打上很多“补丁”,这个补丁也仅仅能在理论上成立,如果一旦推开到现实生活中,就会发现这个补丁是无法打下去的,就好比你无法要求他人说话时,必须遵从某一条语言规则一样,每个人在语言上面的理解都是如此不一致,使得这个“补丁”并不能真正解决问题。回到数学上,类似这样的“怪圈”的存在,论证到最后,由哥德尔给出了结论:数学本身的根基就是不完备的,有些问题无法通过数学逻辑来进行解决。承认“不完备”也可以说是科学演化历史上一个非常重要的里程碑。著名的悬疑短片英剧《九号秘事》第八季的第一集,同样也有致敬这样的“怪圈”,短片的主角是一个研究历史文化的博士,圣诞夜独自来到教堂寻访宝物,却无意间看到了“一个神秘人”也在教堂,同时还遇到一对来此借宿的情侣,借由情侣的一段闲谈,编剧巧妙的在时间线上做了一个“剪辑”,谜底揭晓,最开头迷惑这个博士的“诡影”,就是未来的博士自己。影片进入到最后,观众才恍然大悟:原来编剧早已经将最后的结局,在一开始就剧透出来,只不过它太隐蔽,巧妙的绕开了正常的思维逻辑。仔细想想,怪圈之“怪”,就在于它的刻意复现和不知不觉。(同题材的电影《彗星来的那一夜》,《恐怖游轮》,《前目的地》)同构继续往下,就到了“同构”这个关键词,很多问题其实表面看起来不一样,但事实上本质是一样的。我们把表象不一样,但是本质上是一样的两个事物,可以通过“同构”(共同构造)的逻辑来加以连接,形成等价转化。如果我们不能证明A,那么我们可以通过证明和A相似的B来实现。这种思维方法,也是形式逻辑系统的精髓,人类借由这样的思维桥梁,完成了许多看似无法论证的难题。当我们利用同构性原理,来回答一些问题的时候,我们延伸的思考是:是不是不同学科之间,也存在类似的”本质规律“,我们可以找到这个大一统的东西,然后来实现不同学科之间灵活的跨越和转移,完成知识体系的打通。递归再说到另一个关键词就是”递归“,从表面来看这是表达”递进和归纳”的含义,也就是一件事物在不断的递进的过程中,会接收到来自外界的反馈,这个反馈的有效性会让事物发展吸收经验教训,从而产生新的递进,周而复始之中完成进化。在计算机程序中,递归的思想是把一个大型复杂问题层层转化为一个与原问题规模更小的问题,问题被拆解成子问题后,递归调用继续进行,直到子问题无需进一步递归就可以解决的地步为止。比如:阶乘函数就是最典型的递归调用。另外,在遗传生物学中,有一个现象:基因其实是写在DNA的双螺旋结构中,遗传基因传递了人类延续的某种密码。但循着正常的基因往前递归的时候,应该会产生不断的进化,事实上却会出现一些”基因突变“,这个突变准确来说可能是往前也可能是倒退,回到了某个原点,至于在哪个环节发生的突变,这个是不知不觉中发生的。也许,这就是生物学中的“怪圈”?不确定性根据“不确定性”原理,是不是数学中的“不确定”也是可以理解的了,是不是物理学中的“不确定”(比如量子力学)也是可以理解的了。前些年美剧《西部世界》大火,里面大概说的就是“机器人衍生出了自己的智慧,并且反抗作为造物主的人类”的故事,机器学习和人工智能,究竟在什么节点上面会产生突变,产生自我认知,不再遵循最初所设定的规则,这个不确定性,也许就是KK提到的“失控”,按照进化规律+一般程序的推演,发展是可被预测的,是在可掌控范围的。但是一旦遇到了“不确定性”,一旦遇到了“怪圈”,事物的走向可能就会进入一个奇怪的循环,而且是没有答案的循环之中。这不能不说会动摇一些很根基的信念价值。人类历史莫不如此,我们肉眼可见的和平,可能只是一种“暂时的规律”,哪怕这个规律强大到被认为是“真理”,只要时间足够长,可能“真理”都会倒塌。比如:人类的和平、知识文明的传承、物种的延续。以及构筑在我们现有知识体系上面的一切。《三体》已经为我们演绎过那份“不确定性”了,它带来的“农场主理论”至今让我印象深刻,如果我们也像火鸡一样,每天到点就等待着农场主的喂食,并且引以为颠扑不破的真理,直到复活节的那一天到来,等待火鸡的不是食物,而是枪和屠杀的话。那我们还能心平气和的面对自己的生命吗。说到这里,我想可能有点偏题了。GEB这本书核心的观点很深厚,我无法通过浅显的语言说明白(就好比禅宗认为“悟性”高于“理性”,言语一说出口,就是错),弱水三千我只取一瓢,从书中能够拾取到一些对我有启发的观点,那就是价值了。图四:爱因斯坦和哥德尔金带金带,是一个区间,不是一个准确值,不是一个锚点,区间所覆盖的区域,正是各个学科背后那个神秘又迷人的“未解之处”,这个“犹如黑洞或暗物质”存在的地方,无论是怪圈还是别的什么,它都表明一种敬畏,我们把这样的敬畏,通过不完备性原理本身做了一个阐述,这个阐述让”未解之处“多了一份”断臂维纳斯之美“,这个美是让人心向神往而又不能企及的。就像遥远的银河一般,我们只能想象它是金光闪闪的,是一条缥缈在星空之上的金带。图五:本书的封面《一条永恒的金带》最后附带一篇非常好的文章,关于解释哥德尔的不完备定理,来自清华大学赵昊彤博士的解读:https://blog.csdn.net/u9oo9xkm169leldr84/article/details/103760115
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